本文選題：近紅外光譜　切入點(diǎn)：莠去津　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：莠去津是一種廣泛使用的除草劑,我國(guó)是其原藥的主要生產(chǎn)國(guó)家。為加強(qiáng)工作場(chǎng)所莠去津暴露濃度的檢測(cè)力度,保障職業(yè)接觸工人身體健康,研究開(kāi)發(fā)工作場(chǎng)所莠去津濃度的現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)方法具有重要現(xiàn)實(shí)意義。利用自行組裝的便攜式近紅外光譜儀,采集了實(shí)驗(yàn)室配置的濃度為10~1 000 mg·L~(-1)的莠去津溶液樣本光譜,并比較了多元散射校正、變量標(biāo)準(zhǔn)化、一階導(dǎo)數(shù)方法、二階導(dǎo)數(shù)方法及其組合等光譜預(yù)處理方法,競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣變量選擇法和遺傳算法等變量選擇方法,偏最小二乘算法和支持向量機(jī)等回歸方法對(duì)近紅外光譜模型分析精度的影響。研究發(fā)現(xiàn)一階導(dǎo)數(shù)是最佳光譜預(yù)處理方法;遺傳算法優(yōu)選的光譜變量表現(xiàn)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣變量選擇法;支持向量機(jī)模型表現(xiàn)優(yōu)于偏最小二乘模型。基于遺傳算法選擇的16個(gè)光譜變量建立的支持向量機(jī)模型分析精度最高,其定標(biāo)決定系數(shù)、驗(yàn)證決定系數(shù)、定標(biāo)均方差、預(yù)測(cè)均方差和相對(duì)分析誤差(成分濃度的標(biāo)準(zhǔn)偏差與預(yù)測(cè)均方差的比值)分別為1,0.99,17.54 mg·L~(-1),25.42 mg·L~(-1)和11.43,有望應(yīng)用于工作場(chǎng)所莠去津濃度的實(shí)際檢測(cè)中。該研究探討了近紅外光譜法檢測(cè)工作場(chǎng)所莠去津濃度的可行性,相關(guān)結(jié)果對(duì)于未來(lái)類似工作的開(kāi)展具有重要參考價(jià)值。
[Abstract]:Atrazine is a widely used herbicide, and our country is the main producing country of its raw medicine. In order to strengthen the detection of atrazine exposure concentration in the workplace and protect the health of the workers exposed to atrazine in the workplace, It is of great practical significance to study and develop a rapid detection method for atrazine concentration in workplace. By using a portable near infrared spectrometer, the sample spectra of atrazine solution with a concentration of 10 ~ (1 000 mg 路L ~ (-1)) were collected in the laboratory. The spectral pretreatment methods, such as multivariate scattering correction, variable standardization, first derivative method, second derivative method and their combination, are compared, and variable selection methods such as competitive re-weighted sampling variable selection method and genetic algorithm are compared. The effect of partial least square algorithm and support vector machine on the accuracy of near infrared spectral model analysis is studied. It is found that the first derivative is the best spectral pretreatment method. The performance of spectral variables of genetic algorithm is better than that of competitive adaptive re-weighted sampling variable selection method. The SVM model is superior to the partial least-squares model. The SVM model based on 16 spectral variables selected by genetic algorithm has the highest analytical accuracy, its calibration decision coefficient, validation decision coefficient, calibration mean square deviation, etc. The prediction mean square error and relative analysis error (the ratio of standard deviation of component concentration to predicted mean deviation) were 1 ~ 0.99t 17.54 mg 路L ~ (-1) ~ (-1) and 11.43, respectively. It is expected to be applied to the practical detection of atrazine concentration in workplace. This study has studied the near infrared spectrum (NIR). The feasibility of measuring atrazine concentration in workplace by spectral method. The relevant results have important reference value for the development of similar work in the future.
【作者單位】： 職業(yè)安全健康北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室北京市勞動(dòng)保護(hù)科學(xué)研究所;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：北京市科學(xué)技術(shù)研究院2015年創(chuàng)新工程項(xiàng)目Ⅲ-1(PXM2015-178304-000004) 北京市博士后工作經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(2015zz-110)資助
【分類號(hào)】：R134;O657.33

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本文編號(hào)：1578802