CN109612963A - 一种基于近红外透射-漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于近红外透射‑漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法，包括：(1)准备不同浓度实验用规模化奶牛场粪液样品；(2)检测每个样品的总氮含量，得到粪液样品总氮浓度矩阵；(3)扫描每个样品的透射近红外光谱和漫反射光谱，得到光谱矩阵A、B；(4)将A、B放入一列进行融合，得到粪液样品的透射‑漫反射近红外光谱矩阵；(5)将透射‑漫反射近红外光谱矩阵与总氮浓度矩阵建立定量分析模型；(6)将未知粪液样品进行透射近红外光谱和漫反射近红外光谱扫描，得到光谱矩阵M和N，对M、N融合，得到未知粪液样品透射‑漫反射近红外光谱矩阵，将未知粪液样品透射‑漫反射近红外光谱矩阵代入定量分析模型，得到未知粪液样品中总氮含量。
Description
技术领域
本发明属于规模化牛养殖领域，尤其是涉及一种基于近红外透射-漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法。
背景技术
现阶段，粪液无害化处理后安全还田是解决我国规模化奶牛场环境问题的重要路径，缺少氮磷快速检测方法是造成粪液还田难的重要技术瓶颈。近年来国家各职能部委密集出台的政策性文件中明确指出要健全粪污还田利用和检测方法标准体系，因此建立快速检测方法对指导粪肥科学还田、防治粪污污染具有重要意义。近红外光谱作为一种快速、便捷、可实现在线检测的方法已被用于粪污中总氮的检测，从目前发表的论文和申请的专利来看，基本都采用的是近红外漫反射光谱对养殖场粪污进行检测。但粪液是一种复杂的浑浊体系，对光具有强散射性，因此仅通过近红外漫反射光谱可能无法完全提取与总氮相关的特征信息。
发明内容
本发明针对规模化奶牛场粪液，提供一种基于近红外透射-漫反射光谱总氮的检测方法，该检测方法同时包含了奶牛粪液复杂体系透射和漫反射的光谱信息，相对单一的漫反射光谱，该方法能有效提取样品中与总氮相关的特征信息，该方法简易、科学、分析效率和分析精度高。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于近红外透射-漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法，包括以下步骤：
(1)准备不同浓度实验用规模化奶牛场粪液的样品；
(2)检测每个所述样品中的总氮含量，得到实验用规模化奶牛场粪液样品的总氮浓度矩阵；
⑶分别扫描每个所述样品的近红外透射光谱和近红外漫反射光谱，得到实验用规模化奶牛场粪液样品的近红外透射光谱矩阵A和近红外漫反射光谱矩阵B；
(4)将步骤⑶得到的所述近红外透射光谱矩阵A和近红外漫反射光谱矩阵B放入一列进行融合，得到规模化奶牛场粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵；
⑸将步骤(4)中得到的所述近红外透射-漫反射光谱矩阵与步骤(2)中得到的所述总氮浓度矩阵采用偏最小二乘法建立定量分析模型；
⑹将规模化奶牛场未知粪液样品进行近红外透射光谱和近红外漫反射光谱扫描，得到规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射光谱矩阵M和近红外漫反射光谱矩阵N，采用步骤(4)的方法对所述近红外透射光谱矩阵M和近红外漫反射光谱矩阵N进行融合，得到规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵，将规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵代入步骤⑸中的定量分析模型，得到规模化奶牛场未知粪液样品中总氮的含量。
而且，所述的近红外透射光谱优选波段为4400-4800cm-1。
而且，所述的近红外漫反射光谱采用的波段是：4000-12000cm-1。
上述方法中，采用凯氏定氮仪检测每个所述样品中的总氮含量。
本发明的优点及有益效果如下：
1、本发明的检测方法将近红外透射光谱矩阵和近红外漫反射光谱矩阵进行融合，有效提取了规模化奶牛场粪液样品中与总氮相关的特征信息，并将融合的近红外光谱矩阵与偏最小二乘法相结合实现规模化奶牛场粪液中总氮浓度的定量分析，该方法简易、科学、分析效率和分析精度高。
2、本发明的检测方法相对单一的近红外透射光谱或近红外漫反射光谱，对未知样本的预测更为准确。
3、本发明的检测方法相对于传统的检测方法，具有样品预处理简单、成本低、快速便捷等优势。
4、本发明的检测方法可推广到其它动物粪液中总氮和总磷的检测
附图说明
图1为实验用规模化奶牛场粪液样品在4000-12000cm-1范围的近红外透射光谱；
图2为实验用规模化奶牛场粪液样品在4000-12000cm-1范围的近红外漫反射光谱；
图3基于近红外透射-漫反射光谱偏最小二乘模型对预测集未知样品中总氮预测浓度与实际浓度的线性拟合；
图4基于近红外透射光谱偏最小二乘模型对预测集未知样品中总氮预测浓度与实际浓度的线性拟合；
图5基于近红外漫反射光谱偏最小二乘模型对预测集未知样品中总氮预测浓度与实际浓度的线性拟合。
具体实施方式
本发明通过以下实施例进一步详述。需要说明的是，下述实施例是说明性的，不是限定性的，不能以下述实施例来限定本发明的保护范围。
一种基于近红外透射-漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法，该方法的步骤如下：
(1)准备不同浓度实验用规模化奶牛场粪液的样品；
(2)采用凯氏定氮仪检测每个所述样品中的总氮含量，得到实验用规模化奶牛场粪液样品中总氮浓度矩阵；
⑶分别扫描每个所述样品的透射近红外光谱和漫反射光谱，得到实验用规模化奶牛场粪液样品的透射近红外光谱矩阵A和漫反射光谱矩阵B；
(4)将步骤⑶中得到的所述透射近红外光谱矩阵A和漫反射光谱矩阵B放入一列进行融合，得到规模化奶牛场粪液样品的透射-漫反射近红外光谱矩阵；
⑸将步骤(4)中得到的所述透射-漫反射近红外光谱矩阵与步骤(2)中得到的所述总氮浓度矩阵采用偏最小二乘法建立定量分析模型；
⑹将规模化奶牛场未知粪液样品进行透射近红外光谱和漫反射近红外光谱扫描，得到规模化奶牛场未知粪液样品的透射近红外光谱矩阵M和漫反射近红外光谱矩阵N，采用步骤(4)的方法对所述透射近红外光谱矩阵M和漫反射近红外光谱矩阵N进行融合，得到规模化奶牛场未知粪液样品的透射-漫反射近红外光谱矩阵，将规模化奶牛场未知粪液样品的透射-漫反射近红外光谱矩阵代入步骤⑸中的定量分析模型，得到规模化奶牛场未知粪液样品中总氮的含量。
本实施例中规模化奶牛场粪液由天津市滨海新区某牧场提供；实验采用福斯2300凯氏定氮仪进行定氮测量，粪液中总氮的浓度范围为116.5mg/L-1656.8g/L。
本发明中的近红外光谱采集采用美国PerkinElmer公司的傅立叶变换近红外光谱仪，InGaAs检测器，扫描范围为4000-12000cm-1。光谱扫描参数均为：分辨率为8cm-1，扫描间隔为2cm-1，扫描次数64。将规模化奶牛场粪液样品装入样品杯中，并放置在积分球旋转样品台上(仪器自带积分球附件，以积分球内置参比为背景，分别采集每一个样品的近红外漫反射光谱。将规模化奶牛场粪液样品装入1mm比色皿中，并放置在透射样品架上，以水为背景，分别采集每一个样品的近红外透射光谱。
图1是规模化奶牛场粪液样品(总氮浓度为789.5mg/L)在4000-12000cm-1范围的近红外透射光谱。由于在4000-4400cm-1和4800-12000cm-1范围内不能提供与氮相关的特征信息，因此，在本发明中选择4400-4800cm-1范围用于模化奶牛场粪液样品中总氮的分析。图2是规模化奶牛场粪液样品(总氮浓度为789.5mg/L)在4000-12000cm-1范围的近红外漫反射光谱。将上述采集的规模化奶牛场40个粪液样品的近红外透射射光谱(40×201)和近红外漫反射光谱(40×4001)放入一列进行融合，得到规模化奶牛场粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵(40×4202)，用于规模化奶牛场粪液样品中总氮定量模型的建立。
建立规模化奶牛场粪液样品中总氮的定量分析模型：
采用浓度梯度法从模化奶牛场40粪液样品中选取26个作为校正集，余下14个样品作为独立的预测集。将规模化奶牛场粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵(40×4202)作为自变量，凯氏定氮仪得到的粪液样品总氮浓度矩阵作为因变量，依据交叉验证均方根误差(RMSECV)选择11个主成分，建立规模化奶牛场粪液样品中总氮的偏最小二乘定量分析模型，其RMSECV为95.6mg/L，交叉验证相关系数为0.97。
对未知样品的预测：
通过测定规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射光谱和近红外漫反射光谱，将其放入一列得到规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵，并利用上述建立的偏最小二乘定量模型对预测集未知样品进行外部预测，计算未知样本近红外透射-漫反射光谱矩阵对应的总氮浓度变量预测值。所建模型对预测集未知样品的预测结果见图3，其预测浓度与实际浓度的相关系数为0.98，其预测均方根误差(RMSEP)为55.5mg/L。为了验证我们所提出的方法对未知样品具有高的预测能力，对于同样的校正集和预测集样品，分别建立了基于近红外透射光谱和漫反射光谱的偏最小二乘定量分析模型，采用这些模型对预测集未知样品进行预测；图4和图5分别是基于近红外透射光谱和漫反射光谱的偏最小二乘模型对预测集未知样品的预测浓度与实际浓度的线性拟合，其相关系数分别为0.90和0.96，其RMSEP分别为127.1mg/L和74.0mg/L，三个模型的预测性能指标见表1。
表1基于近红外透射-漫反射光谱、近红外透射光谱和近红外漫反射光谱偏最小二乘模型预测结果比较
表1的结果表明：基于近红外透射-漫反射光谱的偏最小二乘模型对未知样品的预测结果优于单独的近红外透射光谱和近红外漫反射光谱的偏最小二乘模型。这是由于近红外透射-漫反射光谱矩阵中同时包含了奶牛粪液复杂体系透射和漫反射的光谱信息，相对单一的透射或漫反射光谱，该方法能有效提取样品中与总氮相关的特征信息。因此近红外透射-漫反射光谱和最小二乘法可对规模化奶牛场粪液中的总氮进行较好的预测。
上述参照实施例对规模化奶牛场粪液中总氮的近红外透射-漫反射光谱检测方法的详细描述，是说明性的而不是限定性的，因此在不脱离本发明总体构思下的变化和修改，应属于本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于近红外透射-漫反射光谱规模化奶牛场粪液中总氮的检测方法，包括以下步骤：
(1)准备不同浓度实验用规模化奶牛场粪液的样品；
(2)检测每个所述样品中的总氮含量，得到实验用规模化奶牛场粪液样品的总氮浓度矩阵；
⑶分别扫描每个所述样品的近红外透射光谱和近红外漫反射光谱，得到实验用规模化奶牛场粪液样品的近红外透射光谱矩阵A和近红外漫反射光谱矩阵B；
(4)将步骤⑶得到的所述近红外透射光谱矩阵A和近红外漫反射光谱矩阵B放入一列进行融合，得到规模化奶牛场粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵；
⑸将步骤(4)得到的所述近红外透射-漫反射光谱矩阵与步骤(2)中得到的所述总氮浓度矩阵采用偏最小二乘法建立定量分析模型；
⑹将规模化奶牛场未知粪液样品进行近红外透射光谱和近红外漫反射光谱扫描，得到规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射光谱矩阵M和近红外漫反射光谱矩阵N，采用步骤(4)的方法对所述近红外透射光谱矩阵M和近红外漫反射光谱矩阵N进行融合，得到规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵，将规模化奶牛场未知粪液样品的近红外透射-漫反射光谱矩阵代入步骤⑸中的定量分析模型，得到规模化奶牛场未知粪液样品中总氮的含量。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述近红外透射光谱采用的波段是4400-4800cm-1。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述的近红外漫反射光谱采用的波段是4000-12000cm-1。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其特征在于：采用凯氏定氮仪检测每个所述样品中的总氮含量。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110346299A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-10-18 | 东北石油大学 | 工业污水检测的新型检测腔体 |
| CN110514618A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-29 | 农业农村部环境保护科研监测所 | 全局全要素条件下多个不同规模化奶牛场粪水运移路线上氮磷含量的快速预测方法 |
| CN114813631A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-29 | 中化现代农业有限公司 | 小麦品种纯度检测方法、装置和电子设备 |
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 樊霞 等: "基于近红外光谱技术的牛粪成分含量测定方法", 《农业机械学报》 * |
| 褚鹏蛟 等: "复合近红外光谱法在牛奶测定中的应用", 《理化检验-化学分册》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110346299A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-10-18 | 东北石油大学 | 工业污水检测的新型检测腔体 |
| CN110514618A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-29 | 农业农村部环境保护科研监测所 | 全局全要素条件下多个不同规模化奶牛场粪水运移路线上氮磷含量的快速预测方法 |
| CN114813631A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-29 | 中化现代农业有限公司 | 小麦品种纯度检测方法、装置和电子设备 |
| CN114813631B (zh) * | 2022-06-23 | 2022-09-06 | 中化现代农业有限公司 | 小麦品种纯度检测方法、装置和电子设备 |
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Address after: 300 000 No. 31 Fukang Road, Nankai District, Tianjin Applicant after: Environmental Protection Research and Monitoring Institute of the Ministry of Agriculture and Rural Areas Applicant after: Tianjin Agricultural College Address before: 300 000 No. 31 Fukang Road, Nankai District, Tianjin Applicant before: Agro-Environmental Protection Institute of Ministry of Agriculture Applicant before: Tianjin Agricultural College |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190412 |