采样误差分布分析法建立氯丙醇含量的稳健近红外光谱分析模型

• 作者: 张飞宇 杜一平 范长春 陈万超 陶鑫
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 采样误差分布分析 近红外光谱 建模 稳健
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 315-321
• 页数: 7页
• 字数: 4819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19756/j.issn.0253-3820.181658

摘要

利用近红外光谱技术结合采样误差分布分析(SEPA)方法建立了二氯丙醇产品生产过程的氯化液杂质3-氯-1,2-丙二醇浓度的分析模型.对样本数据进行1000次随机划分,建立1000个子模型,获得多个潜变量数下的交互检验误差,进行统计分析.绘制了误差分布图,计算其中位数、标准偏差、偏斜度和分布峰度等统计指标,通过这些指标的综合分析对近红外光谱分析模型进行条件优化、建模和模型评价等.4种光谱处理方法显示出比较理想的模型性能,作为候选与不同波长区域的选择相结合,继续运用SEPA运算,进一步优化模型.最终优化的建模条件为:一阶导数结合标准正态变换;6931～6017 vcm-1波数区间;使用5个偏最小二乘潜变量.校正、交互检验和独立验证误差分别为0.881％ 、1.282％ 和1.167％.所选择的波长具有可解释性,模型的各项统计参数合理、可信.研究结果表明,SEPA能全面、合理地考察多项统计指标,可以建立实用、稳健的近红外光谱分析模型.