油菜脂肪酸、硫苷、含油量近红外光谱分析模型的建立

论文摘要

近红外反射光谱（NIRS）分析具有无损、速度快、分析费用低等多种优点，非常适合作物育种品质性状的大批量筛选，目前已经成为育种工作中非常重要选择的手段。国家油料改良中心湖南分中心所购进的FOSS NIRSystem 5000型近红外分析仪应用于菜籽品质分析已有5年，一直使用原有模型，且模型一直没有得到维护或者建立新的模型。其所得数据可靠性已很难确定。本研究搜集并选出不同来源的甘蓝型油菜籽共670份，用国家标准方法以及ISO标准方法分析了其中557份样品的脂肪酸组成、255份菜籽的含油量和90份菜籽的硫苷含量，建立了一个新的油菜籽脂肪酸组成、含油量和硫苷含量的近红外分析模型。在脂肪酸组成分析模型方面，油酸与芥酸定标决定系数（RSQ）与交叉验证决定系数（1-VR）都达到0.98（越接近1越理想）。可以使90％的油酸和芥酸预测样品预测绝对误差限控制在4.25和5.83个百分点以内，较仪器内旧有模型16.90和17.61有很大提高。针对低芥酸样品所建立的低芥酸模型可以准确分辨4％以下芥酸含量，且平均绝对误差小于0.5。含油量模型RSQ和1-VR达到0.97和0.96，可以保证90％样品预测绝对误差限和相对误差限在控制在1.26个百分点和3.18％以内。硫苷模型方面，RSQ和1-VR达到0.99和0.97，90％样品预测绝对误差限和相对误差限控制在7.62百分点和21.78％以内。本研究在建模过程中，还得出了以下主要研究结论：（1）分段对油酸和芥酸进行建模，可以明显提高两级区域浓度范围内浓度预测效果，但对中间区域无效；在低芥酸分段建模时，应将最高含量控制在10％左右，并减少极低芥酸样品数量，否则所有样品都可能会被预测为极低浓度，达不到分辨低芥酸的目的。（2）含油量模型对超范围样品拓展预测能力很强，预测校正范围以上3个百分点的样品平均误差可控制在1.1个百分点以内。油酸模型预测校正范围以上5个百分点的样品，平均误差可控制在2.5个百分点以内；预测低于校正范围内的样品较差，但可分辨含量走向。而芥酸模型，几乎不具备拓展预测能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 文献综述
• 1 近红外分析原理
• 1.1 近红外光谱分析的物理学原理
• 1.2 近红外光谱分析的数学原理
• 1.2.1 比尔定律
• 1.2.2 Kubelka-Munk定律
• 1.3 近红外光谱分析统计学基础（偏最小二乘法）
• 1.3.1 基本原理
• 1.3.2 交叉证实
• 1.3.3 PLS算法
• 1.3.3.1 校准部分
• 1.3.3.2 待测样品中组分的确定
• 2 近红外光谱分析模型建立方法和模型评价标准
• 2.1 近红外光谱分析模型建立方法
• 2.2 评价近红外光谱分析模型优劣的标准
• 2（RSQ）'>2.2.1 校正（定标）决定系数R²（RSQ）
• 2.2.2 校正标准差SEC（RMSEC）
• 2.2.3 预测标准差SEP
• 3 近红外光谱分析的特点
• 4 近红外光谱分析在油菜品质分析中的应用
• 4.1 脂肪酸组成分析
• 4.2 含油量、蛋白质含量以及硫苷含量的测定
• 4.3 NIRS分析在小样品分析中的应用
• 5 研究目的与意义
• 5.1 研究油菜近红外模型建立的某些影响因素
• 5.2 建立油菜脂肪酸组成、含油量及硫苷含量的近红外分析模型
• 5.3 研究油菜近红外分析模型的某些应用问题
• 第二章 油菜品质分析近红外模型建立与研究
• 1 材料与方法
• 1.1 原始材料
• 1.1.1 建模原始样品集来源
• 1.1.2 原始样品集各指标浓度分布
• 1.2 主要试验仪器与试剂
• 1.2.1 主要仪器
• 1.2.1.1 近红外分析仪
• 1.2.1.2 气相色谱仪
• 1.2.1.3 高效液相色谱
• 1.2.1.4 改良索氏抽提器
• 1.2.2 试验试剂
• 1.2.2.1 脂肪酸组成分析试剂
• 1.2.2.2 硫苷含量分析试剂
• 1.2.2.3 粗脂肪分析所需试剂
• 1.3 建模样品组分化学分析方法及近红外建模技术路线
• 1.3.1 建模样品组分化学分析方法
• 1.3.1.1 样品脂肪酸组成化学分析
• 1.3.1.2 油菜籽饼粕硫苷含量液相色谱分析
• 1.3.1.3 油菜籽含油量分析
• 1.3.2 近红外建模技术路线
• 1.3.2.1 样品前处理及光谱扫描
• 1.3.2.2 实验材料分析
• 1.3.2.3 输入化学分析数据
• 1.3.2.4 超常样品剔除
• 1.3.2.5 选择代表性定标样品和验证样品
• 1.3.2.6 建立定标方程及选择最佳定标方程
• 1.3.2.7 结果监控及截距调整
• 2 结果与分析
• 2.1 油菜脂肪酸组成、含油量和硫苷的近红外分析模型建立
• 2.1.1 模型建立材料
• 2.1.2 模型建立方法
• 2.1.3 模型验证
• 2.1.3.1 观察模型各项参数
• 2.1.3.2 对模型预测结果进行监控
• 2.1.4 与原有模型进行对比
• 2.1.4.1 新旧模型参数对比
• 2.1.4.2 新旧模型预测能力对比
• 2.2 校正样品数量对模型预测能力的影响
• 2.2.1 油酸
• 2.2.2 芥酸
• 2.2.3 含油量
• 2.3 样品浓度分布对模型预测能力的影响
• 2.3.1 油酸
• 2.3.2 芥酸
• 2.4 分段校正对模型预测能力的影响
• 2.4.1 油酸
• 2.4.2 芥酸
• 2.4.3 含油量
• 2.5 定标方程对未知样品的拓展预测
• 2.5.1 油酸
• 2.5.2 芥酸
• 2.5.3 含油量
• 3 讨论
• 3.1 校正代表性样品选择问题
• 3.2 菜籽某些品质指标近红外分析误差较大问题
• 3.3 菜籽少量样品分析的问题
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历