CN106841101A - 近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法，涉及秸秆腐熟度检测技术领域，包括以下步骤：样品收集、获取近红外光谱、化学指标及发芽率测定、建立近红外技术分析模型、调试模型数据、现场快速检测；本发明利用近红外光谱仪，对不同腐熟程度的秸秆进行近红外光谱扫描，与腐熟程度的相关指标建立一个梯度模型，此模型的建立可以快速的对秸秆腐熟程度进行检测，信息简洁又丰富，无需样品的化学处理，绿色环保，性能可靠，无相关耗材和维修成本，降低了运行成本和环保风险，节省了大量的人力、物力、财力，经济效益高。
Description
技术领域
本发明涉及秸秆腐熟度检测技术领域，尤其涉及一种近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法。
背景技术
我国每年有8.4亿吨秸秆，秸秆生物降解技术近年来是秸秆主要利用技术之一，秸秆腐熟后制作有机肥、育苗基质等产品创造了很高的经济价值，随着秸秆腐熟技术的推广，人们渐渐意识到秸秆腐熟程度是制约秸秆规模利用的主要瓶颈技术之一，未完全腐熟的秸秆会导致有机肥产品不达标，会导致育苗基质育苗率下降。而确定秸秆腐熟程度指标众多，检测时间长、检测费用高昂，尤其是一线利用的秸秆企业很难建立起一个高标准化的实验室进行秸秆腐熟程度的检测。目前主要的方法是技术人员主观判断，其主观性强、准确性和重现性较差的缺点逐渐暴露出来，为秸秆腐熟质量控制带来很大的困难。
发明内容
本发明的目的在于提供一种近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法，以解决上述技术问题。
本发明利用近红外光谱技术结合谱图处理技术和最小二乘法进行模型的建立，实现了对秸秆腐熟程度的定量分析。模型判别准确率能够达到90％以上，稳定性和重现性极高，该方法被证明在秸秆腐熟判断上具有较大的应用价值和非常乐观的应用前景。
本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法，其特征在于，包括以下步骤：样品收集、获取近红外光谱、化学指标及发芽率测定、建立近红外技术分析模型、调试模型数据、现场快速检测，
样品收集：
收集当年没有腐烂的秸秆，按每吨秸秆添加15kg氮肥、2kg生物菌剂的比例混配，并覆盖黑色塑料薄膜进行发酵实验，每天测试温度，温度上升至55℃时，开始取样，每天取样一次，每次发酵实验获取样品30个，隔月再进行下一次发酵实验，共进行十次发酵实验，共获得样品300个；
获取近红外光谱：
300个样品，分别进行以下操作：取其中的20g进行水分光谱扫描，随后用铝盒测水分含量；将剩余的样品用小型湿型粉碎机进行粉碎，粉碎后浸提，测定pH值及电导率，然后进烘干、粉碎过100目筛，再取其中的20g进行光谱扫描，重复扫描3-5次直至获得稳定光谱；
化学指标及发芽率测定：
分别对300个样品进行以下检测：铵态氮含量、乙酸含量、纤维素含量、半纤维素含量、有机质含量、淀粉含量，同时测定300个样品的发芽率；
建立近红外技术分析模型：
将300个样品的光谱与10个相关指标建立10个相关的模型R2，其中10个相关指标分别是指上述的：水分含量、pH值、电导率、铵态氮含量、乙酸含量、纤维素含量、半纤维素含量、有机质含量、淀粉含量、发芽率；
调试模型数据：
分别获取30个秸秆腐熟的校验样品，通过模型R2进行测试，并将校验样品同时送到实验室进行上述10个相关指标的测试，进行比对，矫正模型R2的数据；
现场快速检测：
将建好的模型R2预装进近红外快速检测设备，在现场开机后即可快速检测秸秆腐熟程度。
作为优选，由205个基础数据建立近红外检测模型，每隔1个月进行十个样品的验证，并将十个样品的验证数据和原有的205个基础数据合并再次建立近红外检测模型，模型的基础数据不断补充；一年以后模型就变成325个数据建立的模型，经过积累模型的基础数据逐渐增加，模型涵盖的数据分布越来越广，由于模型涵盖数据量的增加，也会使模型的拟合度增加；测量的精度也会进一步提高。
近红外分析光谱技术与计算机算法技术的有机结合是解决复杂混合物定量分析的一个崭新思路，它突破了复杂物系统分析的传统技术路线，使混合物分析能够微观定量各组分特性。本发明的近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法以及建立的建立近红外技术分析模型，为秸秆利用产业的发展起到重要的推动作用。
本发明的有益效果是：
本发明利用近红外光谱仪，对不同腐熟程度的秸秆进行近红外光谱扫描，与腐熟程度的相关指标建立一个梯度模型，此模型的建立可以快速的对秸秆腐熟程度进行检测，信息简洁又丰富，无需样品的化学处理，绿色环保，性能可靠，无相关耗材和维修成本，降低了运行成本和环保风险，节省了大量的人力、物力、财力，经济效益高。
本方法简单快捷，可在半分钟内检测数秸秆腐熟程度，综合拟合度可达96.74％。
附图说明
图1为近红外便携式腐熟度检测仪的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明，但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明提供一种基于近红外光谱技术的秸秆腐熟度最小二乘法分析方法，该方法包括如下步骤：
1、堆积秸秆进行腐熟
2、取样及样品物理处理
3、获取光谱及谱图预处理
4、建立数据模型
5、对已经建立数据模型进行算法验证，确定最佳算法
6、对验证样品进行检测
步骤一：将5吨秸秆进行粉碎，加尿素75kg，加秸秆腐熟菌剂(秸秆腐熟菌种)一袋，物料混合均匀后堆放，并覆盖黑色塑料布，第15天、30天、45天各翻堆一次；
步骤二：物料升温至50℃开始取样，每天取样一次，直至温度降低至35度；
步骤三：使用近红外光谱仪进行扫描获取光谱数据；
步骤四：使用光谱分析软件对获取的光谱数据进行以下处理：通过批量归一化处理(光谱分析软件自带功能)、批量基线校正处理(光谱分析软件自带功能)、剔除异常样本点处理(光谱分析软件自带功能)，最后建立光谱检测模型；
步骤五：对所得光谱检测模型进行不同方式的计算，计算并建立模型R2，建立的模型R2分别为0.9546、0.9643、0.9733、0.9822、0.9587、0.9654、0.9645、0.9777、0.9812、0.9733；寻找数值最接近1的模型R2。模型R2的数值越接近1准确率越高。
步骤六：利用验证样品检验R2模型的准确性。
本实施例使用的近红外光谱仪可以选用现有的近红外光谱仪，
本实施例使用的近红外光谱仪还可以选用专用的近红外便携式腐熟度检测仪，如图1所示，由主机和连接主机的手持检测探头构成，
所述主机包括自动校验模块、光谱仪、数据处理模块、HMI模块、接口电路、电池组，所述手持检测探头输入的检测数据经过自动校验模块传送至光谱仪，所述手持检测探头包括漫反射探头和投射光纤探头。
本设备可以便携，半分钟之内就可以读取结果，建好模型后不再需要任何费用。
近红外检测模型由205个基础数据建立而成，每隔1个月进行十个样品的验证，并将十个样品的验证数据和原有的205个基础数据合并再次建立近红外检测模型，模型的基础数据不断补充；一年以后模型就变成325个数据建立的模型，经过积累模型的基础数据逐渐增加，模型涵盖的数据分布越来越广，由于模型涵盖数据量的增加，也会使模型的拟合度增加；测量的精度也会进一步提高。
由205个样品，检测获得的205个基础数据如下：
实验资料：
产品性能的数据：
光谱稳定性：稳定
检测结果的验证数据
获取50组小麦秸秆腐熟样品进行快速检测结果如下：
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (2)
1.一种近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法，其特征在于，包括以下步骤：样品收集、获取近红外光谱、化学指标及发芽率测定、建立近红外技术分析模型、调试模型数据、现场快速检测；
样品收集：
收集当年没有腐烂的秸秆，按每吨秸秆添加15kg氮肥、2kg生物菌剂的比例混配，并覆盖黑色塑料薄膜进行发酵实验，每天测试温度，温度上升至55℃时，开始取样，每天取样一次，每次发酵实验获取样品30个，隔月再进行下一次发酵实验，共进行十次发酵实验，共获得样品300个；
获取近红外光谱：
300个样品，分别进行以下操作：取其中的20g进行水分光谱扫描，随后用铝盒测水分含量；将剩余的样品用小型湿型粉碎机进行粉碎，粉碎后浸提，测定pH值及电导率，然后进烘干、粉碎过100目筛，再取其中的20g进行光谱扫描，重复扫描3-5次直至获得稳定光谱；
化学指标及发芽率测定：
分别对300个样品进行以下检测：铵态氮含量、乙酸含量、纤维素含量、半纤维素含量、有机质含量、淀粉含量，同时测定300个样品的发芽率；
建立近红外技术分析模型：
将300个样品的光谱与10个相关指标建立10个相关的模型R2，其中10个相关指标分别是指上述的：水分含量、pH值、电导率、铵态氮含量、乙酸含量、纤维素含量、半纤维素含量、有机质含量、淀粉含量、发芽率；
调试模型数据：
分别获取30个秸秆腐熟的校验样品，通过模型R2进行测试，并将校验样品同时送到实验室进行上述10个相关指标的测试，进行比对，矫正模型R2的数据；
现场快速检测：
将建好的模型R2预装进近红外快速检测设备，在现场开机后即可快速检测秸秆腐熟程度。
2.根据权利要求1所述的近红外快速检测小麦秸秆腐熟度的方法，其特征在于：由205个基础数据建立近红外检测模型，每隔1个月进行十个样品的验证，并将十个样品的验证数据和原有的205个基础数据合并再次建立近红外检测模型，模型的基础数据不断补充。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20170613 |