泌乳期奶牛粪样常规成分近红外分析模型的建立及评价
发布时间:2021-06-16 17:11
本论文以泌乳期奶牛粪样为研究对象,以近红外光谱分析为研究方法建立了其九种常规成分的近红外光谱分析定标模型,为今后奶牛粪样常规成分的测定提供方便。全部试验分两部分进行。试验一是泌乳期奶牛粪样常规成分的近红外分析定标模型的建立,分析指标有吸附水、粗蛋白、粗脂肪、酸不溶灰分、粗灰分、钙、磷、酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维。其定标集样品的定标相关系数(RSQ)分别为0.909、0.879、0.676、0.704、0.903、0.422、0.572、0.689和0.811,定标标准偏差(SEC)为0.704、0.403、0.927、1.495、1.414、0.788、0.084、1.591、1.350。交叉验证系数(1-VR)为0.894、0.860、0.328、0.443、0.719、0.499、0.457、0.506、0.617,交叉验证误差(SECV)为0.785、0.470、1.102、1.812、1.690、0.863、0.090、1.948、1.568。试验二是定标模型建立后,采用外部验证的方法对所建立的模型预测结果进行检验。验证结果表明,Moisture、EE、Ash、NDF、ADF的...
【文章来源】:内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】:50 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
近红外光谱仪器示意图
图6 NIR Systems 5000型号的近红外光谱分6 NIR Systems 5000 model number of near-infrare规养分含量或其它公认的化学分析法测定样品某成谱数据stems 5000型号的近红外光谱分析仪获骤如下:与标准槽测试光谱分析仪前首先对仪器性能进行自段时间后再进行,等到自检项目全部指标含量的测试偏差允许的范围如表2
图7 近红外分析先谱图Figure 7 near infrared spectral analysis chart从上面的图谱可以看出,此光谱图的波长范围是1108~2498nrn。在此波长范围内泌乳期奶牛粪样均有吸收峰。特别是在1700nm~2498nm内吸收强度明显增强。2.1.2.2 定标集样品的常规分析值本实验中涉及到的测量指标的样品数剔除了异常值得样品,参与定标的样品有76个到114个不等。下面以表格的形式统计了参与定标样品的化学成分含量的实验室分析结果见表3。表3 奶牛異样9种常规成分化学测量值Table 3 analysis of Cows dung sample 9 kinds of conventional chemical composition valueConsti tuent Sum Mean Max Min SDmoisture 114 7.18 11.71 2. 10 2, 43EE 77 6.29 8.15 3. 16 1. 24CP 111 13.89 18. 05 7.30 1. 59ATA 79 7.42 42.00 2.43 5.39Ash 110 15.45 59.54 8. 14 6.57Ca 111 2. 62 5.10 0.56 1. 23P 113 0. 67 1. 13 0. 29 0. 14NDF 77 63. 38 76.39 54.33 3.34ADF 76 38. 31 58. 06 31. 83 3.69注:h面表格中moisture为吸附水,EE为粑胎肪,CP为;fil蛋白,ATA为酸+浴灰分,Ash为粗灰分,Ca为例
【参考文献】:
期刊论文
[1]近红外光谱法的应用及相关标准综述[J]. 袁天军,王家俊,者为,段焰青,李伟,侯英,杨式华,赵艳丽,张金渝. 中国农学通报. 2013(20)
[2]基于近红外透射光谱的乳制品蛋白质、脂肪含量检测[J]. 郭中华,王磊,金灵,郑彩英. 光电子.激光. 2013(06)
[3]近红外光谱的原理及应用[J]. 熊英. 中山大学研究生学刊(自然科学.医学版). 2013(02)
[4]大米蛋白质含量近红外光谱检测模型研究[J]. 刘明博,唐延林,李晓利,李玉鹏,凌智钢. 中国农学通报. 2013(12)
[5]糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立[J]. 郭咏梅,李华慧,李少明,段延碧,黄平,涂建. 植物遗传资源学报. 2013(01)
[6]利用近红外光纤分析技术检测饲料中粗纤维含量[J]. 王旭峰,马冰峰,石磊,邓丹雯,耿响. 食品工业科技. 2013(02)
[7]近红外光谱技术在食品检测与质量控制中的应用[J]. 李宗朋,王健,宋全厚,尹建军,侯玉柱,张英. 食品与发酵工业. 2012(08)
[8]近红外光谱技术鉴定中药的进展[J]. 胡咏川,田晓鑫,刘蕾,胡世林. 中国中药杂志. 2012(08)
[9]近红外反射光谱快速测定玉米DDGS营养成分的研究[J]. 周良娟,张丽英,张恩先,隋连敏. 光谱学与光谱分析. 2011(12)
[10]近红外光谱技术在我国饲料领域的应用现状[J]. 穆怀彬,侯向阳,米福贵. 粮食与饲料工业. 2011(11)
博士论文
[1]肉牛甲烷排放与粪便肥料成分含量快速预测方法和模型的研究[D]. 樊霞.中国农业大学 2004
硕士论文
[1]人体血液中酒精浓度近红外光谱法无损检测及关键技术[D]. 罗斯特.山东大学 2013
[2]近红外光谱法快速无损分析测定中药活性成分的研究[D]. 蒙杰丹.西南大学 2012
[3]基于近红外光谱技术的块茎类蔬菜中有机磷农药残留的无损检测研究[D]. 吕萍.江西农业大学 2012
[4]近红外光谱分析技术(NIRS)在反刍动物饲料分析中的应用研究[D]. 白扎嘎尔.内蒙古农业大学 2010
[5]一种近红外检测电路的模型化及其应用[D]. 刘海波.中国石油大学 2010
[6]近红外光谱法定量分析及其应用研究[D]. 杨琼.西南大学 2009
[7]豆粕、DDGS常规化学成分近红外模型的建立[D]. 牛子青.河南农业大学 2009
[8]豆粕中水分、氨基酸以及粗蛋白的分布对傅立叶近红外预测模型的影响[D]. 高月华.四川农业大学 2009
[9]水分、粒度对玉米和小麦傅立叶近红外预测模型准确性影响的研究[D]. 李鑫.四川农业大学 2006
[10]红外光谱法监测海洋石油污染物[D]. 庞士平.福州大学 2006
本文编号:3233466
【文章来源】:内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】:50 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
近红外光谱仪器示意图
图6 NIR Systems 5000型号的近红外光谱分6 NIR Systems 5000 model number of near-infrare规养分含量或其它公认的化学分析法测定样品某成谱数据stems 5000型号的近红外光谱分析仪获骤如下:与标准槽测试光谱分析仪前首先对仪器性能进行自段时间后再进行,等到自检项目全部指标含量的测试偏差允许的范围如表2
图7 近红外分析先谱图Figure 7 near infrared spectral analysis chart从上面的图谱可以看出,此光谱图的波长范围是1108~2498nrn。在此波长范围内泌乳期奶牛粪样均有吸收峰。特别是在1700nm~2498nm内吸收强度明显增强。2.1.2.2 定标集样品的常规分析值本实验中涉及到的测量指标的样品数剔除了异常值得样品,参与定标的样品有76个到114个不等。下面以表格的形式统计了参与定标样品的化学成分含量的实验室分析结果见表3。表3 奶牛異样9种常规成分化学测量值Table 3 analysis of Cows dung sample 9 kinds of conventional chemical composition valueConsti tuent Sum Mean Max Min SDmoisture 114 7.18 11.71 2. 10 2, 43EE 77 6.29 8.15 3. 16 1. 24CP 111 13.89 18. 05 7.30 1. 59ATA 79 7.42 42.00 2.43 5.39Ash 110 15.45 59.54 8. 14 6.57Ca 111 2. 62 5.10 0.56 1. 23P 113 0. 67 1. 13 0. 29 0. 14NDF 77 63. 38 76.39 54.33 3.34ADF 76 38. 31 58. 06 31. 83 3.69注:h面表格中moisture为吸附水,EE为粑胎肪,CP为;fil蛋白,ATA为酸+浴灰分,Ash为粗灰分,Ca为例
【参考文献】:
期刊论文
[1]近红外光谱法的应用及相关标准综述[J]. 袁天军,王家俊,者为,段焰青,李伟,侯英,杨式华,赵艳丽,张金渝. 中国农学通报. 2013(20)
[2]基于近红外透射光谱的乳制品蛋白质、脂肪含量检测[J]. 郭中华,王磊,金灵,郑彩英. 光电子.激光. 2013(06)
[3]近红外光谱的原理及应用[J]. 熊英. 中山大学研究生学刊(自然科学.医学版). 2013(02)
[4]大米蛋白质含量近红外光谱检测模型研究[J]. 刘明博,唐延林,李晓利,李玉鹏,凌智钢. 中国农学通报. 2013(12)
[5]糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立[J]. 郭咏梅,李华慧,李少明,段延碧,黄平,涂建. 植物遗传资源学报. 2013(01)
[6]利用近红外光纤分析技术检测饲料中粗纤维含量[J]. 王旭峰,马冰峰,石磊,邓丹雯,耿响. 食品工业科技. 2013(02)
[7]近红外光谱技术在食品检测与质量控制中的应用[J]. 李宗朋,王健,宋全厚,尹建军,侯玉柱,张英. 食品与发酵工业. 2012(08)
[8]近红外光谱技术鉴定中药的进展[J]. 胡咏川,田晓鑫,刘蕾,胡世林. 中国中药杂志. 2012(08)
[9]近红外反射光谱快速测定玉米DDGS营养成分的研究[J]. 周良娟,张丽英,张恩先,隋连敏. 光谱学与光谱分析. 2011(12)
[10]近红外光谱技术在我国饲料领域的应用现状[J]. 穆怀彬,侯向阳,米福贵. 粮食与饲料工业. 2011(11)
博士论文
[1]肉牛甲烷排放与粪便肥料成分含量快速预测方法和模型的研究[D]. 樊霞.中国农业大学 2004
硕士论文
[1]人体血液中酒精浓度近红外光谱法无损检测及关键技术[D]. 罗斯特.山东大学 2013
[2]近红外光谱法快速无损分析测定中药活性成分的研究[D]. 蒙杰丹.西南大学 2012
[3]基于近红外光谱技术的块茎类蔬菜中有机磷农药残留的无损检测研究[D]. 吕萍.江西农业大学 2012
[4]近红外光谱分析技术(NIRS)在反刍动物饲料分析中的应用研究[D]. 白扎嘎尔.内蒙古农业大学 2010
[5]一种近红外检测电路的模型化及其应用[D]. 刘海波.中国石油大学 2010
[6]近红外光谱法定量分析及其应用研究[D]. 杨琼.西南大学 2009
[7]豆粕、DDGS常规化学成分近红外模型的建立[D]. 牛子青.河南农业大学 2009
[8]豆粕中水分、氨基酸以及粗蛋白的分布对傅立叶近红外预测模型的影响[D]. 高月华.四川农业大学 2009
[9]水分、粒度对玉米和小麦傅立叶近红外预测模型准确性影响的研究[D]. 李鑫.四川农业大学 2006
[10]红外光谱法监测海洋石油污染物[D]. 庞士平.福州大学 2006
本文编号:3233466
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