基于近红外漫反射的发酵豆粕模型建立及应用
近年饲料和养殖业的迅猛发展，企业结构也发生了很大变化，养殖禁抗、蛋白质限定等一系列法规规范的陆续出台，以及目前非洲猪瘟等疫情对动物源性原料的重视等因素都给饲料企业品质工作带来更大的挑战。近红外饲料检测仪的应用在饲料行业也越发普遍，在集团化企业更是被规模化使用。近红外饲料检测仪基于化学计量软件对待测物进行定性和定量分析,以达到快速、准确的分析待测物，提高产品品控效率的目的。但在实际使用过程中,仪器的型号、光谱的采集环境、待测样品温度、粒度的多样性、光谱预处理的选择、实验室检测能力等多种因子都在对近红外光谱和所建方程的质量产生影响,从而影响预测结果的准确性。本研究从饲料企业实际应用出发，做了以下几方面研究。①以发酵豆粕样品为例，对近红外定标方程的建立中定标集筛选、传统湿化学检测方法、光谱预处理方式等过程进行研究。分别采用MPLS、PLS、PCR三种回归技术，对光谱进行多种散射校正及采用不同数学处理组合得出最佳定标方程：水分、粗蛋白、酸溶蛋白、总酸方程数据RSQ分别是0.99、0.94、0.86、0.92。I-VR分别为0.98、0.82、0.73、0.84，预测相关系数分别为0.97、0.95、0.94、0.95。挥发性盐基氮RSQ为0.58，预测相关系数为0.98。粗灰分RSQ、I-VR分别为0.06、-0.01预测相关系数为0.22，结合湿化学检测数据判断该预测模型可用于实际预测工作。②将建立的最佳方程对同型号20台近红外饲料检测仪进行模型传递验证，同时对同品牌不同型号进行光谱修剪后建立模型。结果表明：同型号近红外检测仪间的模型传递传递效果和比较良好，对于同一品牌仪器间的传递，只要光谱范围适合，同数据源通过修剪也可以达到比较好的效果。
发酵豆粕;品质检测;近红外漫反射;数学模型
集美大学
硕士
养殖
黄沧海;林东文
2020
中文
S816.617
2020-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）