CN113624717A - 基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法 - Google Patents

基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及预测样品成分技术领域，本发明基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法利用校准板的光谱数据制作温度补偿表，在建立模型前，对样品的光谱数据进行温度补偿，获得补偿后的样品光谱数据，利用补偿后的样品光谱数据建立模型，解决了预测样品成分的模型效果差的问题，进一步的，利用本发明建立的模型预测样品成分，提高了样本成分的预测结果精度，本发明适用于利用近红外光谱数据预测样品成分。

Description

基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法
技术领域
本发明涉及预测样品成分技术领域，特别涉及基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法。
背景技术
近年来，近红外光谱分析技术发展十分迅速，已在化工，制药，军工，食品等多个领域都获得了应用，近红外光谱技术属于分子光谱技术，可以在分子水平上表明物质成分，不论对经济还是社会影响来说，都取得了非常高的效益，极具发展潜力。
然而，目前大多数物质成分检测主要使用大型实验室近红外光谱仪器进行，这些方法虽然定量准确灵敏度高，但所需设备体积庞大，设备费用昂贵，样品制备时间长且样品制作方法严格，检测设备和样品制备需要专业人员操作，检测环境固定，且分析时间长，不适用于现场检测，不便于推广使用。
伴随着便携式近红外光谱技术的发展，市场主流的大型近红外光谱仪设备都朝着体积小巧，价格低廉的便携式方向发展，但是便携式近红外光谱仪易于受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响，造成采集的光谱数据稳定性差，精度低，从而使利用该光谱数据建立的预测样品成分的模型效果差，对样品成分的预测结果精度低。
发明内容
本发明所解决的技术问题：提供一种基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法，解决预测样品成分的模型效果差的问题。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案：基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，包括以下步骤：
S01、在不同环境温度下对校准板进行光谱数据采集，根据采集得到的光谱数据制作温度补偿表，所述温度补偿表为环境温度与光谱数据的对应表；
S02、将同一待测样品分别放置在不同环境温度下进行光谱数据采集；
S03、结合温度补偿表对所述待测样品的不同环境温度下的光谱数据进行补偿，得到补偿后的光谱数据；
S04、根据所述待测样品的组分含量和补偿后的光谱数据，利用偏最小二乘法建立模型。
进一步的，在步骤S01中，每间隔5℃对校准板光谱数据进行采集，通过温度插值对应光强插值的方式，计算出间隔1℃所对应的光谱数据，得到所述温度补偿表。
进一步的，将步骤S01中所述温度补偿表中的温度记为
Figure BDA0003261721280000011
与
Figure BDA0003261721280000012
对应的光谱数据记为
Figure BDA0003261721280000021
m为正整数，步骤S02中，所述不同环境温度记为
Figure BDA0003261721280000022
与
Figure BDA0003261721280000023
对应的光谱数据记为
Figure BDA0003261721280000024
n为正整数，在步骤S03中所述补偿过程包括以下步骤：
S301、获取步骤S02中所述不同环境温度的平均温度T；
S302、在步骤S01中获得温度补偿表中寻找与所述平均温度T最接近或相等的环境温度T0，并获得与T0对应的光谱数据P0；
S303、补偿后的光谱数据
Figure BDA0003261721280000025
其中
Figure BDA0003261721280000026
对应的
Figure BDA0003261721280000027
与
Figure BDA0003261721280000028
所对应的
Figure BDA0003261721280000029
最接近或相等。
进一步的，利用上述模型预测样品成分的方法，包括以下步骤：
S401、获取待测样品的一个光谱数据及其对应的环境温度；
S402、结合温度补偿表对步骤S401中的光谱数据进行补偿，获得补偿后的光谱数据；
S403、将补偿后的光谱数据带入步骤S04中建立的模型，获得待测样品的组分含量。
本发明的有益效果：本发明基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法利用校准板的光谱数据制作温度补偿表，在建立模型前，对样品的光谱数据进行温度补偿，获得补偿后的样品光谱数据，利用补偿后的样品光谱数据建立模型，解决了预测样品成分的模型效果差的问题，进一步的，利用本发明建立的模型预测样品成分，提高了样本成分的预测结果精度。
附图说明
附图1是本发明基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法中的模型建立流程示意图。
附图2是本发明基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法实施例中，采用补偿后的样品光谱数据，利用The Unscrambler X 10.4软件建模后的效果图。
附图3本发明基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立及使用方法实施例中，采用未补偿的样品光谱数据，利用The Unscrambler X 10.4软件建模后的效果图。
具体实施方式
在本发明中，基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，如附图1所示，包括以下步骤：
S01、在不同环境温度下对校准板进行光谱数据采集，根据采集得到的光谱数据制作温度补偿表，所述温度补偿表为环境温度与光谱数据的对应表；
S02、将同一待测样品分别放置在不同环境温度下进行光谱数据采集；
S03、结合温度补偿表对所述待测样品的不同环境温度下的光谱数据进行补偿，得到补偿后的光谱数据；
S04、根据所述待测样品的组分含量和补偿后的光谱数据，利用偏最小二乘法建立模型。
进一步的，在步骤S01中，每间隔5℃对校准板光谱数据进行采集，通过温度插值对应光强插值的方式，计算出间隔1℃所对应的光谱数据，得到所述温度补偿表。
进一步的，将步骤S01中所述温度补偿表中的温度记为
Figure BDA0003261721280000031
与
Figure BDA0003261721280000032
对应的光谱数据记为
Figure BDA0003261721280000033
m为正整数，步骤S02中，所述不同环境温度记为
Figure BDA0003261721280000034
与
Figure BDA0003261721280000035
对应的光谱数据记为
Figure BDA0003261721280000036
n为正整数，在步骤S03中所述补偿过程包括以下步骤：
S301、获取步骤S02中所述不同环境温度的平均温度T；
S302、在步骤S01中获得温度补偿表中寻找与所述平均温度T最接近或相等的环境温度T0，并获得与T0对应的光谱数据P0；
S303、补偿后的光谱数据
Figure BDA0003261721280000037
其中
Figure BDA0003261721280000038
对应的
Figure BDA0003261721280000039
与
Figure BDA00032617212800000310
所对应的
Figure BDA00032617212800000311
最接近或相等。
进一步的，利用上述模型预测样品成分的方法，包括以下步骤：
S401、获取待测样品的一个光谱数据及其对应的环境温度；
S402、结合温度补偿表对步骤S401中的光谱数据进行补偿，获得补偿后的光谱数据；
S403、将补偿后的光谱数据带入步骤S04中建立的模型，获得待测样品的组分含量。
实施例：
本发明的一个实施例，在该实施例中所采用的近红外光谱仪的使用温度范围为5-35℃。
基于所述近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，包括以下步骤：
S01、在不同环境温度下对校准板进行光谱数据采集，根据采集得到的光谱数据制作温度补偿表，所述温度补偿表为环境温度与光谱数据的对应表；
具体的，分别在环境温度为5℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃和35℃下，利用所述近红外光谱仪采集校准板的光谱数据，通过温度插值对应光强插值的方式，计算出间隔1℃所对应的光谱数据，即获得环境温度为5-35℃中所有正整数温度时的校准板光谱数据，所述温度补偿表为
Figure BDA00032617212800000312
与
Figure BDA00032617212800000313
的对应表，m为[1,30]中的整数。
S02、将同一待测样品分别放置在不同环境温度下进行光谱数据采集；
具体的，在n个不同环境温度下，利用所述近红外光谱仪采集该样品的光谱数据，n为正整数，即获得不同环境温度
Figure BDA00032617212800000314
下该的光谱数据
Figure BDA00032617212800000315
S03、结合温度补偿表对所述待测样品的不同环境温度下的光谱数据进行补偿，得到补偿后的光谱数据；
具体的，第一步，计算步骤S02中的不同环境温度的平均温度T，即
Figure BDA0003261721280000041
第二歩，在温度补偿表中寻找与平均温度T最接近或相等的环境温度T0，并获得与T0对应的光谱数据P0；第三歩，对该样品的不同环境温度下的光谱数据进行补偿，其补偿后的光谱数据记为
Figure BDA0003261721280000042
其中
Figure BDA0003261721280000043
对应的
Figure BDA0003261721280000044
与
Figure BDA0003261721280000045
所对应的
Figure BDA0003261721280000046
最接近或相等，即获得不同环境温度
Figure BDA0003261721280000047
下该样品的补偿后的光谱数据
Figure BDA0003261721280000048
S04、根据所述待测样品的组分含量和补偿后的光谱数据，利用偏最小二乘法建立模型。
具体的，采用补偿后的光谱数据，利用The Unscrambler X 10.4软件建模后的效果如附图2所示，其中模型相关系数(R2)为0.3745874，均方根误差(RMSEC)为0.6880102；采用S02中获得光谱数据，即对光谱数据不补偿，利用The Unscrambler X 10.4软件建模后的效果如附图3所示，其中模型相关系数(R2)为0.3035161，均方根误差(RMSEC)为0.7260511；由此可得，采用补偿后的光谱数据建立的模型相较于直接采用步骤S02采集的光谱数据建立的模型而言，采用补偿后的光谱数据建立的模型效果更好。
利用上述模型预测样品成分的方法包括以下步骤：
S401、获取待测样品的一个光谱数据及其对应的环境温度；
S402、结合温度补偿表对步骤S401中的光谱数据进行补偿，获得补偿后的光谱数据；
具体的，利用步骤S03的补偿规则，对S401的光谱数据进行补偿。
S403、将补偿后的光谱数据带入步骤S04中建立的模型，获得待测样品的组分含量。

Claims (4)

1.基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01、在不同环境温度下对校准板进行光谱数据采集，根据采集得到的光谱数据制作温度补偿表，所述温度补偿表为环境温度与光谱数据的对应表；
S02、将同一待测样品分别放置在不同环境温度下进行光谱数据采集；
S03、结合温度补偿表对所述待测样品的不同环境温度下的光谱数据进行补偿，得到补偿后的光谱数据；
S04、根据所述待测样品的组分含量和补偿后的光谱数据，利用偏最小二乘法建立模型。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，其特征在于，在步骤S01中，每间隔5℃对校准板光谱数据进行采集，通过温度插值对应光强插值的方式，计算出间隔1℃所对应的光谱数据，得到所述温度补偿表。
3.根据权利要求1所述的基于近红外光谱数据预测样品成分的模型建立方法，其特征在于，将步骤S01中所述温度补偿表中的温度记为
Figure FDA0003261721270000011
与
Figure FDA0003261721270000012
对应的光谱数据记为
Figure FDA0003261721270000013
m为正整数，步骤S02中，所述不同环境温度记为
Figure FDA0003261721270000014
与
Figure FDA0003261721270000015
对应的光谱数据记为
Figure FDA0003261721270000016
n为正整数，在步骤S03中所述补偿过程包括以下步骤：
S301、获取步骤S02中所述不同环境温度的平均温度T；
S302、在步骤S01中获得温度补偿表中寻找与所述平均温度T最接近或相等的环境温度T0，并获得与T0对应的光谱数据P0；
S303、补偿后的光谱数据
Figure FDA0003261721270000017
其中
Figure FDA0003261721270000018
对应的
Figure FDA0003261721270000019
与
Figure FDA00032617212700000110
所对应的
Figure FDA00032617212700000111
最接近或相等。
4.利用权利要求1-3任意一项所述的模型预测样品成分的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S401、获取待测样品的一个光谱数据及其对应的环境温度；
S402、结合温度补偿表对步骤S401中的光谱数据进行补偿，获得补偿后的光谱数据；
S403、将补偿后的光谱数据带入步骤S04中建立的模型，获得待测样品的组分含量。
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