基于PLSR及红外光谱技术的冻干过程诺丽果粉水分含量预测
[Abstract]:The samples of different moisture content (0.449.00%) were obtained after drying by vacuum freeze-drying machine for different time using Noli fruit powder with 15.33% moisture content processed by spray drying. Combined with partial least squares regression analysis (PLSR), a quantitative model of moisture content and infrared spectrum of Nori fruit powder during vacuum freeze-drying was established. The results showed that the infrared absorption peak of water appeared at about 1 640 cm ~ (-1), and the longer the freeze drying time was, the less the moisture content of Nori fruit powder was and the weaker the absorption peak value was. When the water content is 0.44 ~ 9.00, the determination coefficient of PLSR prediction model is 0.91and the root-mean-square error of cross-validation is 0.62.The determination coefficient of PLSR prediction model is 0.98 and the root-mean-square error of cross-validation is 0.26 when water content is 5.00~ 9.00. The results show that the method can be used to predict the moisture content of Nolie fruit powder (0.44% 9.00%) in the vacuum freeze-drying process, and the accuracy of the model is higher when the moisture content is 5.00 ~ 9.00%.
【作者单位】: 海口市热带特色药食同源植物研究与开发重点实验室;海南师范大学化学与化工学院;海南南派实业有限公司;
【基金】:海南省社会发展专项项目(编号:2015sf11) 海口市应用技术研究与开发项目(编号:2016013) 国家自然科学基金(编号:81360478) 国际合作项目(编号:2014DFA4085)
【分类号】:O657.3;TS255.7
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 田拴宝;尚学芳;李升宪;;真空冷冻干燥结合微乳液法制备纳米ZnO[J];光谱实验室;2012年03期
2 姜小萍;红外光谱定性解析原则[J];张家口师专学报;2001年06期
3 宋国胜;李琳;胡松青;;傅立叶红外光谱应用研究进展[J];现代食品科技;2010年04期
4 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2010年07期
5 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2010年10期
6 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2011年01期
7 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2011年02期
8 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2011年03期
9 ;《近红外光谱解析实用指南》[J];分析化学;2011年04期
10 韩润平,李建军,杨贯羽,鲍改玲;结合重金属前后浮萍的红外光谱比较[J];光谱学与光谱分析;2000年04期
相关会议论文 前10条
1 甄梦章;;红外光谱解析程序[A];全国第六届分子振动光谱学术报告会文集[C];1990年
2 崔继承;赵振武;丁东;唐玉国;;纳米自洁净玻璃近红外光谱特性分析[A];第三次全国会员代表大会暨学术会议论文集[C];2002年
3 吴婧;郁露;孙素琴;;栽培与野生丹参的红外光谱三级鉴定研究[A];第十四届全国分子光谱学术会议论文集[C];2006年
4 梁逸曾;范伟;陈爱明;张志敏;;近红外光谱软件的设计和实现[A];第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2007年
5 谭福元;李梦龙;冯晓瑜;张婧;;红外光谱谱构关系探讨[A];第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2007年
6 杭义萍;王海水;;红外光谱:消除水溶液中水吸收峰干扰的新方法[A];中国化学会第28届学术年会第9分会场摘要集[C];2012年
7 王海水;席时权;;红外光谱与长烃链化合物的结构[A];全国第13届分子光谱学术报告会论文集[C];2004年
8 谢狄霖;;红外光谱信息管理系统[A];全国第13届分子光谱学术报告会论文集[C];2004年
9 邱江;潘红春;叶勤;张嗣良;;红外光谱监测糖化酶发酵过程[A];全国第10届分子光谱学术报告会论文集[C];1998年
10 孙宁邦;;气相色谱或放出气体分析与付立叶变换红外光谱联用的模块式接口[A];全国第五届分子光谱学术报告会文集[C];1988年
相关重要报纸文章 前1条
1 记者 李犁;近红外光谱专业委员会云南物联站成立[N];云南日报;2011年
相关博士学位论文 前3条
1 王安静;基于物理模型的污染气体云团红外光谱仿真研究[D];中国科学技术大学;2017年
2 薛晓康;电化学表面增强红外光谱的应用与发展[D];复旦大学;2008年
3 杜国荣;复杂体系近红外光谱建模方法研究[D];南开大学;2012年
相关硕士学位论文 前10条
1 白沙沙;双边夹原理在红外光谱中的应用[D];华南理工大学;2015年
2 刘明地;红外光谱结合计算机解析技术对青海枸杞的鉴别研究[D];青海民族大学;2015年
3 彭惜媛;12种种子类药材多级红外光谱分析与鉴定[D];佳木斯大学;2015年
4 王昱陆;基于可见/近红外光谱的生鲜猪、牛、羊肉识别方法研究[D];新疆农业大学;2015年
5 李祥辉;近红外光谱在食品检验及生物分析中的应用研究[D];福州大学;2013年
6 尹嵩杰;基于Matlab平台开发红外光谱建模工具包及其在中药中的应用[D];广东药科大学;2016年
7 龚小林;双三唑烷烃类MOFs材料的合成、结构及性质研究[D];天津工业大学;2016年
8 屈丽莉;偏离郎伯—比尔定律体系的红外光谱研究[D];华南理工大学;2016年
9 程思思;近红外光谱快速定量分析天然纤维的研究[D];北京化工大学;2016年
10 肖驰;三明治型酞菁及卟啉—四氮杂大环配合物的合成探究及性质研究[D];天津大学;2015年
,本文编号:2134273
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/huaxue/2134273.html