一直以来,我们都在致力于寻找天然橡胶的良好替代品,而蒲公英橡胶与巴西三叶橡胶结构相同,只是在聚合程度和分子量上有差异。此外,蒲公英橡胶比巴西三叶橡胶更加具有抗寒性也具有更低的致敏性,因此,我们十分期望找到高产优质的蒲公英橡胶草的植株。为此,我们需要测量相应植株的橡胶含量。 近红外(NIR)检测在橡胶的含量测定过程中扮演了十分重要的角色,相比于其他橡胶检测手段,如索氏提取、凝胶渗透色谱(GPC)、红外(IR)等,NIR拥有快速、无损、便携等优点,便于现场含胶量的快速检测和橡胶草植株的筛选。基于中国蒲公英橡胶产业技术创新战略联盟发展规划,在山东玲珑轮胎股份有限公司的资助下,北京化工大学董益阳课题组对此进行了系统研究,通过对NIR建模过程所需要的含胶量真实值采用经典的差重和GPC方法进行双重测定,并采集相应NIR光谱建模,基于数据训练和模型修正,最终成功的预测出了未知样品相应的含胶量。 本研究对近红外建模方法也进行了优化,通过使用SG卷积平滑+2阶导数对原始谱图进行预处理,基于化学计量学方法,在特征光谱波段建立起较高质量的NIR模型,预测系数R2达到0.8573,验证集标准偏差与预测标准偏差的比值RPD达到2.67。结果表明,NIR是较为可靠的分析方法,可以应用于蒲公英橡胶的含量测定尤其是筛检工作领域,该分析手段具有非常显著的技术优势。 |
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