2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、菜籽油是我國的重要食用油,其品質(zhì)的快速檢測和科學評價是重要的研究內(nèi)容。目前常用的菜籽油品質(zhì)檢測方法大多存在實驗復雜、耗時長、勞動強度大等問題。本文采用近紅外光譜分析技術,研究菜籽油脂肪酸組成、物理、化學各指標的近紅外光譜特征和快速評價方法,建立菜籽油關鍵指標的預測模型,以實現(xiàn)菜籽油品質(zhì)的快速無損測定。主要研究結(jié)論如下:
  1、確定了采集菜籽油近紅外透射光譜的最佳掃譜條件。
  以菜籽油為原料,確定聚光科技NIR-2600近

2、紅外分析儀最佳的菜籽油近紅外光譜掃描參數(shù)為:光程5mm、掃描次數(shù)10次、掃描溫度40℃。在上述條件下所采集的菜籽油近紅外光譜穩(wěn)定性好,模型擬合精度高。
  2、構建了菜籽油脂肪酸組成的多元線性回歸預測模型。
  搜集145個菜籽油樣品,采用氣相色譜法檢測其油酸、亞麻酸、棕櫚酸、硬脂酸、花生一烯酸和芥酸7種脂肪酸組成,并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后,建立了基于近紅外光譜特征波長的菜籽油7

3、種脂肪酸的多元線性預測模型,7個模型均具有較高的擬合精度(模型Rc均大于0.9943,RMSEC均小于0.2631),同時確定了菜籽油七種脂肪酸在1000nm~1250nm、1350nm~1408nm和1660nm~1818nm范圍內(nèi)的近紅外指紋波長組合。
  3、構建了菜籽油化學指標的多元線性回歸預測模型。
  搜集126個菜籽油樣品,采用國標方法檢測其酸價、過氧化值、碘價3個化學指標,并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預

4、處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后,建立了基于近紅外光譜特征波長的菜籽油3種化學指標的多元線性預測模型,3個模型均具有較高的擬合精度(模型Rc均大于0.9684,RMSEC均小于0.5154)。確定了酸價的近紅外指紋波長組合集中在1000nm~1200nm范圍;過氧化值集中在1000nm~1250nm1360nm~1460nm和1680nm~1790nm范圍;碘價集中在1660nm~1770nm范圍。
  4、構建了菜籽油物性指標

5、的多元線性回歸預測模型。
  搜集126個菜籽油樣品,采用羅維朋比色計檢測色澤黃值、紅值,采用旋轉(zhuǎn)數(shù)字粘度計檢測粘度指標后,并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后,建立了基于近紅外光譜特征波長的2種物性指標的多元線性預測模型,其中色澤2個模型均具有較高的擬合精度(模型Rc均大于0.9838,黃值砌MSEC為2.1058,紅值RMSEC為0.2335);黏度模型的Rc為0.8395,RMSEC為2.9

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