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近红外光谱分析在糖溶液浓度测量中的应用

发表时间:2016-06-06 15:12作者:张娜,范乃梅,何燕来源:万方数据网址:http://www.wanfangdata.com.cn/

  由于近红外光具有良好的传输特性,且其仪器较简单、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品(液体、黏稠体、涂层、粉末和固体)分析,同时具有分析速度快且可多组分多通道同时测定等特点,从而得到广泛应用。近几年,随着近红外光谱分析技术与计算机技术、化学计量技术以及光纤的有机结合,与传统的方法相比较具有无损、无污染、准确、快捷等特点,广泛应用于石油化工、医药、烟草、食品生产、农业生产等领域E1—47。液体浓度是反映液体特征的一个非常重要的参量,对它的测量具有十分重要的意义‘5’81。在食品卫生、工业生产等领域,液体浓度的在线检测是一个重要的技术环节。本文基于近红外光谱分析技术实现了糖溶液浓度的在线检测,整个实验装置简单、价格低廉、易于操作、分辨率高。

1 近红外光谱分析原理
  近红外是波长在780~3 000 nm范围的电磁波,对植物十分敏感。现代近红外光谱(NIR)分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术。近红外光谱是由物质吸收光能使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频及和频信息,它受含氢基团X—H(X—C,N,O)的倍频与和频的重叠主导。实验所用的蔗糖为二糖,分子式C12H22O11,,化学结构主要由C—H基、o—H基组成,具有明显的光谱特性,基团的吸收频谱表征了这些成分的化学结构。选用连续改变频率的近红外光照射蔗糖样品时,由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收,可得到蔗糖溶液的光谱图。实验前,首先建立近红外光谱和蔗糖样品的化学组分之间的定量模型,再向模型库中输入蔗糖样品的近红外光谱信息,从而能够确定蔗糖样品的质量参数。光源辐射出的待测元素的特征光谱被样品蒸汽中待测元素的基态原子所吸收,根据发射光谱被减弱的程度,进而求得样品中待测元素的含量,其符合朗伯一比尔定律,可表示为:

                                                   
式中,j为透射光强度,I。为发射光强度,T为透射比,K为溶液的消光系数,C为溶液浓度,L为光通过原
子化器光程。由于L是不变值,所以A=KC。

2 实验装置及结果

  

实验装置示意图如图1所示。为了达到整个实验系统功耗低、体积小的要求,选取美国海洋光学的HL-2000一B型卤钨灯作为光源,能够发出稳定的不同波长的光,光谱仪的波长范围为350~1 800 rlrfl。传输光纤采用Comm-Scope 5200 004A SRYL型光纤,其纤芯的折射率n=1.52,直径D=9肛m,光谱图通过计算机显示。                                              

  本实验以梨的果肉切片为实验对象,通过干燥脱水的过程可以得到不同浓度的糖溶液,通过测量不同浓度下光谱的变化可以得到糖溶液的浓度值。每个梨果肉样本采集5次光谱,取平均光谱值待用。梨果肉样本光谱扫描时间为30 ms,扫描次数为10次。实验结果显示出在脱水处理过程中光谱的吸收带在1 406 nm附近,在这个波长范围接收到的光强大大衰减,在糖溶液浓度高于45%以后,光谱吸收带大约在1 430 nm并趋于稳定。实验结果如图2所示。

                                                                 

  实验通过烘干得到不同浓度的糖溶液,分别选取霎20%、30%、40%3个浓度值显示其光谱图。由图可得,童不同浓度的糖溶液在1 406 nm波长处接收光强衰减最大,几乎减半,可见该实验对象的光谱灵敏带在1400 nm左右。由于采用了近红外光谱分析技术,通过测量光谱图可以得到溶液的浓度值。表1为测量所得的8组浓度值与标准值及绝对误差。由表1可得,该光谱分析法所得的糖溶液浓度测量值与标准值十分相符,在小浓度下测量灵敏度达到0.05%,绝对误差仅为0.002%。图3为糖溶液在光源波长为1406 nm时测量值与标准值对比图。图中实线表示测量值与标准值之间的理想关系,小圆点表示测量所得浓度值,每组测量值取lO点平均值,由图可得,测量值与标准值十分相符。


                                          
3 结论
  本文基于强度调制原理以及近红外光谱分析技术实现了梨果肉浓度的精确测量。测量前利用统计分析的方法在样品待测参数值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型,通过被测样品光谱图的测量,可以得到被测样品的浓度值,即通过间接分析法测量糖溶液的质量参数。实验结果表明,测量值与标准值十分相符。该方法快速、准确、方便,可用于糖溶液浓度的在线检测及质量分析。该方法将应用于食品生产,从而实现工业化生产。

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