近红外光谱分析技术预测烟草薄片中的常规化学成分

摘要

为了研究近红外光谱分析技术预测烟草薄片中的总糖、总氮、烟碱、钾和氯含量的可行性，本文以250个具有代表性的烟草薄片样品的近红外漫反射光谱数据和它们相对应的化学测定数据为基础，通过偏最小二乘回归法(PLS)建立了以上5种成分的近红外分析模型，并对模型的预测效果进行了评价.结果表明:近红外预测值与化学测定值之间具有很好的相关性，各模型均具有较好的预测准确性.总糖实际预测的平均相对误差为2.89％，总氮、烟碱、钾和氯模型实际预测的平均误差分别为0.10％、0.07％、0.19％和0.09％.各模型的预测重现性，即相对标准偏差(RSD)均小于4％.因此，可以用近红外光谱法快速、简便和大批量地分析烟草薄片中的以上5种化学成分.