利用近红外反射光谱法预测饲喂亚麻_省略_饱和脂肪酸的含量及产氢化物的能力_N_P

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近红外光谱技术在农业与畜牧业中的应用

近红外光谱技术在农业与畜牧业中的应用近年来，随着人们对食品质量和安全的要求越来越高，农业与畜牧业行业也逐渐开发出了各种进行检测的技术。

其中，近红外光谱技术的应用越来越广泛，成为检测食品中成分和化学性质的重要工具。

一、近红外光谱技术简介近红外光谱技术是一种非常先进的检测技术，它利用近红外光谱的吸收分析，对食品中的成分和化学性质进行检测。

它的原理是将能量近红外光从光纤束中通过样品，被样品吸收一定的光强度，通过检测光的反射光强和吸收光强的强度，来分析食品的成分和化学性质。

该技术具有快速、准确、非破坏性、无污染等特点。

因此，在食品行业中得到广泛的应用。

如今，近红外光谱技术已成为实验室和现场食品质量检测的重要工具。

二、近红外光谱技术在农业中的应用1. 农业种子品质检测种子的品质决定了作物的产量和种植效益。

因此，农民在选种时必然会选择高品质的种子。

通过近红外光谱技术，可以对种子的品质进行全面的检测，包括种子的含水率、杂质含量、发芽率等指标。

2. 叶片养分含量检测叶片光谱的测量可以获得植物叶片养分含量的参数，从而了解植物在生长中对养分的需求和吸收情况，对肥料和种植的管理提供了科学依据。

3. 土壤分析近红外光谱技术可以对土壤中的有机质、氮、磷、钾、铁等元素进行检测，帮助农场主了解土壤中养分的含量，从而更好地管理土壤、应用肥料。

三、近红外光谱技术在畜牧业中的应用1. 畜产品品质检测通过近红外光谱技术，可以对畜产品如牛奶、肉、蛋白质等成分进行检测。

对于奶牛场、肉牛场和养鸡场等养殖场，近红外光谱技术提供了一种快速、准确、非破坏性和经济有效的方法来检测它们的产品质量。

2. 奶牛体内养分检测对奶牛身体内部的养分含量进行检测，有助于奶牛养殖者更好地管理奶牛饲料和肥料的使用。

奶牛身体内的蛋白质含量除了影响牛奶的味道和营养价值外，还是评估奶牛健康状况的重要指标。

3. 饲料成分检测为了提供给畜牧业合适的饲料，常常需要对饲料中含有的脂肪、磷、纤维、蛋白质等成分进行检测。

基于近红外光谱的食用植物油中反式脂肪酸含量快速定量检测及模型优化研究

基于近红外光谱的食用植物油中反式脂肪酸含量快速定量检测及模型优化研究莫欣欣;孙通;刘木华;叶振南【摘要】利用近红外光谱技术对食用植物油中反式脂肪酸(Trans fatty acids,TFA)含量进行快速定量检测,并通过波段选择、预处理方法、变量筛选及建模方法对TFA含量预测模型进行优化.采用AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪在4000~10000 cm-1光谱范围采集98个食用植物油样本的近红外透射光谱,然后采用气相色谱法测定TFA的真实含量.首先,对样本原始光谱进行波段、预处理方法优选;在此基础上,采用竞争自适应重加权法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选TFA相关的重要变量,最后应用主成分回归、偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法分别建立食用植物油中TFA含量的预测模型.研究结果表明,近红外光谱技术检测食用植物油中的TFA含量是可行的,优化后的最佳预测模型的校正集和预测集R2分别为0.992和0.989,RMSEC和RMSEP分别为0.071%和0.075%.最佳预测模型所用的变量仅26个,占全波段变量的0.854%.此外,与全波段偏最小二乘预测模型相比,其预测集R2由0.904上升为0.989,RMSEP由0.230%下降为0.075%.由此表明,模型优化非常必要,CARS能有效筛选TFA相关的重要变量,极大减少建模变量数,从而简化预测模型,并较大提高预测模型的精度和稳定性.%Near infrared spectroscopy (NIR) was used to detect trans fatty acids (TFA) in edible vegetable oils quantitatively. And prediction model of TFA was optimized through band selection, pretreatment method, variable selection and modeling method. NIR spectra of 98 edible vegetable oil samples were collected in spectral range of 4000-10000 cm-1 using an Antaris Ⅱ Fourier transform near infrared spectrometer, and the truecontent of TFA was measured by gas chromatography. First, optimization of waveband and pretreatment method was conducted on original spectra. On this basis, competitive adaptive reweighted sampling (CARS) was used to select important variables that related to TFA. Finally, the prediction models of TFA content in edible vegetable oils were established using principal component regression ( PCR), partial least square (PLS) and least square support vector machine (LS-SVM). The results indicated that NIR spectroscopy was feasible for detecting TFA content in edible vegetable oils, R2 of the best prediction model after optimized in calibration and prediction sets were 0. 992 and 0. 989, and root mean square error of calibration (RMSEC) and root mean square error of prediction ( RMSEP) were 0. 071% and 0. 075% , respectively. Only 26 variables were used in the best prediction model, accounting for 0. 854% of the whole waveband variables. In addition, compared with the full waveband PLS prediction model, the R2 in prediction set increased from 0. 904 to 0. 989, and RMSEP decreased from 0. 230% to 0. 075% . It shows that model optimization is very necessary, CARS method can select important variables related to TFA effectively and immensely reduce the number of modeling variables, so it can simplify the prediction model, and greatly improve the accuracy and stability of prediction model.【期刊名称】《分析化学》【年(卷),期】2017(045)011【总页数】9页(P1694-1702)【关键词】食用植物油;近红外光谱;模型优化;竞争自适应重加权法变量筛选;定量检测【作者】莫欣欣;孙通;刘木华;叶振南【作者单位】江西农业大学工学院,江西省高校生物光电技术及应用重点实验室, 南昌 330045;江西农业大学工学院,江西省高校生物光电技术及应用重点实验室, 南昌330045;江西农业大学工学院,江西省高校生物光电技术及应用重点实验室, 南昌330045;江西出入境检验检疫局,综合技术中心, 南昌 330038【正文语种】中文2017-05-25收稿; 2017-08-15接受本文系国家自然科学基金(No.31401278)、江西省自然科学基金(No.20151BAB204025)和江西省教育厅科学研究基金(No.GJJ13254)项目资助反式脂肪酸 (Trans fatty acids, TFA) 是具有反式结构双键的一类不饱和脂肪酸的总称，主要来自采用氢化加工工艺后的植物油。

近红外光谱法测定饲料中粗纤维含量研究

近红外光谱法测定饲料中粗纤维含量研究作者：陈义飞来源：《现代畜牧科技》 2015年第9期陈义飞（黑龙江省大庆市粮食质量检验监测站 163316）摘要：近红外光谱法是基于近红外光谱分析技术建立的一种对粮油及其制品中有机物含量进行分析的一种快速方法。

笔者研究的主要内容是应用近红外光谱法对常见饲料中粗纤维含量进行测定的方法，建立有针对性的近红外光谱模型，并对其准确度及精密度进行验证。

关键词：近红外；饲料；粗纤维1 近红外光谱法原理一般来说波长为400～750nm的光线是可见光，距离可见光区较为接近的波长为750～2500nm之间的光线为近红外光。

有机物的不同官能团在近红外光谱区的吸收都有各自的特征，因此其近红外光谱中所包含的特殊信息就成为用来进行定性或者定量分析的基础。

因此通过对已知化学成分含量的样品集进行近红外扫描，收集其特征谱图就能够建立起可靠的预测模型，以此对同类或类似的未知确切化学组成的样品进行定性评价或者定量分析。

2使用仪器设备及试剂2.1仪器设备仪器及设备有近红外分析仪，7200型，瑞典波通仪器有限公司；水分磨；感量0. Img分析天平；石英滤埚；陶瓷筛板；灰化皿；鼓风干燥箱；干燥器；马弗炉；冷提取装置等。

2.2 试剂试剂有盐酸、硫酸、丙酮、氢氧化钾、滤器辅料、正辛醇、石油醚等。

3 饲料粗纤维含量预测模型建立3.1 建立样品集收集黑龙江省内15个不同饲料生产厂家生产的同类家畜饲料样品200份。

采用国家标准方法《GB 5497-1985粮食、油料检验水分测定法》中定温定时法，对全部200份饲料样品进行水分含量检测，选定均匀分布在9. 1%～10.0%，10. 0%～11. 0%, 11. 026～12. 0%, 12. 0%～13. 0%,13.0%-14. 0%，14. 0%—15. 2%的各个阶段的样品176份作为饲料粗纤维含量预测模型样品集。

将样品集中的样品分别采用国家标准方法《GB/T6434-2006饲料中粗纤维测定方法》中的过滤法对样品中粗纤维含量进行测定。

近红外光谱法快速测定食用油中的脂肪酸含量

近红外光谱法快速测定食用油中的脂肪酸含量
刘凤英;张志霞
【期刊名称】《农业与技术》
【年(卷),期】2012(000)003
【摘要】探讨利用近红外光谱技术快速测定食用油中的脂肪酸含量。

在实验中采用气相色谱法对45个食用油样品中的硬脂酸、棕榈酸、油酸含量进行测定，同时根据45个食用油样品的近红外线光谱结合模型优化方法来建立起食用油中主要脂肪酸含量的近红外定量分析模型，由此建立起一个可以定量分析食用油脂肪酸含量的快速简便的检测途径，因而极具良好的应用前景。

【总页数】1页(P7-7)
【作者】刘凤英;张志霞
【作者单位】吉林省通化市粮油卫生检验监测站,吉林通化134000;吉林省通化市粮油卫生检验监测站,吉林通化134000
【正文语种】中文
【中图分类】S565.1
【相关文献】
1.近红外光谱法快速测定动植物油脂中游离脂肪酸含量
2.傅里叶近红外反射光谱法快速测定大豆脂肪酸含量
3.近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量
4.核磁共振氢谱法测定食用油中的脂肪酸含量
5.测定食用油中反式脂肪酸含量的方法探讨
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近红外漫反射光谱定量分析天然牧草营养成分

近红外漫反射光谱定量分析天然牧草营养成分刘哲;王玉琴;薛树媛;金海;李元晓;王建平;李发弟;张盼盼【摘要】In order to determine the nutrient content of native herbage rapidly in Inner Mongolia Xilin Gol League rangeland,407 samples of main species and the mixed herbage were collected from May to November in 2016.This study utilized the modified partial least squares (MPLS) to get the calibration of crude protein (CP),neutral detergent fiber (NDF),acid detergent fiber (ADF),lignin (ADL),crude ash (Ash),crude fat (EE),calcium (Ca),phosphorus (P) by combing near-infrared reflectance full spectrum scanning technology with the laboratory test data.The results show that the relative error of external verification (RPD (SD/SEP) of Ca,NDF,DM,CP and Ash is greater than 3,the correlation coefficient RSQ between the value predicted by NIRS and chemical method is greater than 0.9,which indicated that calibration of Ca,NDF,DM,CP,Ash is good,the establishment of the calibration model can be used for practical detection;The quantitative analysis of the components by employing NIRS is feasible as the relative error of external verification of ADF is 2.5＜RPD＜3 and RSQ is 0.881.However,the accuracy needs to be further improved.Meanwhile,the prediction model of the elements P,ADL and EE cannot be used for quantitative analysis of near-infrared spectroscopy since the relative error of external verification of the elements is RPD＜2.5,RSQ is 0.56、0.472 and 0.806,respectively.In this paper,the analytical model for the natural herbage contents on the rangeland provides convenient for the rapid testand database of the herbage nutrient.%为了快速测定内蒙古锡林郭勒盟草原天然牧草的营养成分,试验选用内蒙古锡林郭勒盟草原2016年5-11月份的主要牧草及混合牧草样品共407份,研究利用近红外漫反射全光谱扫描技术结合实验室检测数据,用修正偏最小二乘法(MPLS),进行粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、木质素(ADL)、粗灰分(Ash)、粗脂肪(EE)、钙(Ca)、磷(P)的定标和验证.结果表明:Ca、NDF、DM、CP、Ash的外部验证相对分析误差RPD(SD/SEP)均＞3,NIRS预测值与化学值的相关系数RSQ均在0.9以上,说明这5个指标的定标效果较好,建立的定标模型可以用于实际检测;ADF外部验证相对分析误差2.5＜RPD＜3,RSQ为0.881,说明利用NIRS对该成分进行定量分析是可行的,但预测精度有待进一步提高;P、ADL、EE的外部验证相对分析误差RPD＜2.5,RSQ分别为0.56、0.472、0.806,说明这3个指标的预测模型暂不能用于近红外光谱的定量分析.研究初步建立了内蒙古锡林郭勒盟草原天然牧草常规营养成分的定量分析模型,为该地区天然牧草营养成分快速测定和数据库建立提供了便利.【期刊名称】《草地学报》【年(卷),期】2018(026)001【总页数】7页(P249-255)【关键词】近红外光谱技术;天然牧草;营养成分;定量分析【作者】刘哲;王玉琴;薛树媛;金海;李元晓;王建平;李发弟;张盼盼【作者单位】河南科技大学动物科技学院,河南洛阳471023;河南科技大学动物科技学院,河南洛阳471023;内蒙古自治区农牧业科学院,内蒙古呼和浩特010031;内蒙古自治区农牧业科学院,内蒙古呼和浩特010031;河南科技大学动物科技学院,河南洛阳471023;河南科技大学动物科技学院,河南洛阳471023;兰州大学草地农业科技学院,甘肃兰州730000;内蒙古农业大学动物科学学院,内蒙古呼和浩特010018【正文语种】中文【中图分类】S812锡林郭勒盟地处内蒙古中部地区，总面积约20.2万平方公里，可利用草原面积18.1万平方公里，占内蒙古土地面积的五分之一，草食家畜的数量在全国位居前列，是国家和自治区重要的畜牧业发展基地。

亚麻籽油的红外光谱解析实验报告

亚麻籽油的红外光谱解析实验报告
实验名称：亚麻籽油的红外光谱解析实验报告
实验目的：通过红外光谱解析的方法，研究亚麻籽油的分子结构和化学成分。

实验原理：
红外光谱是利用物质的分子振动和转动引起的吸收谱带来研究物质结构和功能的一种手段。

亚麻籽油中的化学成分可通过红外光谱的峰位和峰形进行解析和确定。

实验步骤：
1. 准备亚麻籽油样品，将其放置于红外光谱仪的样品室中。

2. 打开红外光谱仪，调节参数使其工作在适当的红外区域。

3. 开始记录红外光谱，记录时间约为2-5分钟。

4. 分析所获得的红外光谱图，确定亚麻籽油中各种化学成分的特征峰位和峰形。

实验结果：
亚麻籽油的红外光谱图显示了以下几个特征峰位和峰形：
1. 羧酸的特征吸收峰位在1700-1750 cm-1之间。

2. 糖苷键的特征吸收峰位在970-1000 cm-1之间。

3. 脂肪酸的特征吸收峰位在2800-3000 cm-1之间。

4. 醇基的特征吸收峰位在3300-3500 cm-1之间。

结论：
通过红外光谱解析实验，我们确定了亚麻籽油中存在羧酸、糖
苷键、脂肪酸和醇基等化学成分。

这些成分是亚麻籽油具有保健和营养作用的重要原因之一。

此外，红外光谱解析实验还可用于亚麻籽油质量评估、真伪鉴别和病害检测等方面。

备注:
实验中所述的峰位和峰形只是红外光谱解析的一部分结果，实际分析中可能还会涉及其他因素和技术手段。

近红外光谱技术在饲料分析中的应用

近红外光谱技术在饲料分析中的应用随着人们对食品安全和质量的重视，饲料作为动物的重要食品也备受关注。

饲料的质量与安全往往关系到动物健康和肉品质量，因此饲料分析一直是饲料生产行业的重要课题之一。

随着科学技术的发展，近红外光谱技术的应用在饲料分析中变得越来越普遍。

1. 近红外光谱技术简介近红外光谱(NIR)是指波长在780~2500nm范围内的红外辐射。

近红外光谱技术是利用近红外光谱范围内物质的吸收、散射、反射、透过等特性对样品进行测试和分析的一种非破坏性分析方法。

通过对样品近红外光谱的采集和处理，可以得到样品中各种成分的特征光谱，实现对样品中各种成分含量的标定和预测，具有快速、准确、无损和多成分同时测定等优点。

近年来，近红外光谱技术在化学、医药、食品、环境等领域得到了广泛的应用。

2. 饲料分析中的应用传统的饲料分析方法需要耗费大量时间和费用，例如化学分析需要高昂的仪器和试剂，并且需要熟练的技术人员，而且还存在一定的误差和不确定性。

相对而言，近红外光谱技术具有批量分析、快速分析、无损分析和自动化分析等优势，因此得到了饲料行业的广泛应用。

2.1 成分分析饲料成分分析是饲料质量控制的重要课题。

采用近红外光谱技术可以对饲料中各类成分含量进行快速、无损定量分析，例如蛋白质、脂肪、纤维素、淀粉等。

这些成分是饲料安全和营养价值的重要衡量标准，通过近红外光谱技术的分析，饲料生产厂家可以及时调整饲料配方，保证动物的健康和饲料的质量。

2.2 污染物检测饲料中存在农药、重金属、细菌和真菌等污染物，这些污染物会危害动物健康和人类健康。

采用近红外光谱技术可以对饲料中的这些污染物进行快速检测，提高饲料生产的安全性和质量。

例如可以对饲料中的痕量铜、锌、镉和铅等重金属进行快速检测。

2.3 新饲料的开发近年来，不断有新型饲料原料的研发和运用，如豆饼、油麸、菜籽粕等。

针对这些新型饲料的开发，传统的化学分析方法难以处理。

而采用近红外光谱技术，可以对这些新型饲料进行快速检测和分析，提高新型饲料的开发和应用效率。

分析近红外光谱法在饲料检测中的应用

分析近红外光谱法在饲料检测中的应用[摘要]饲料检测一直是衡量饲料质量的关键要素，而近红外光谱法不仅可以分析出饲料的常量成分，也可以检测出饲料中具体的微量成分，对评价饲料营养价值有着非常重要的作用。

为了在线分析饲料加工过程，本文详细分析了近红外光谱法的使用原理，并且提出了饲料检测中应用近红外光谱法的应用效果，希望为饲料检测工作提供参考。

[关键词]近红外光谱法；饲料检测；营养评价近红外光谱法（NIRS）是近年来发展速度最快、受社会关注度最高的分析技术，该分析技术无需破坏样本、使用简便、检测速度快、稳定性高，是一种非常高效的检测技术，在多个领域均有应用，尤其是欧美等发达国家，红外光谱法已经作为定量分析的评价标准。

我国进行近红外光谱法的研究起步较晚，但是在专家学者的不断研究下，技术水平已经得到了极大的进步，尤其是饲料检测方面，获得了非常优秀的成果。

1近红外光谱法原理近红外光的波长超过可见光，但是比中红外光短，根据ASTM协会的定义，可以将790-2500nm中的电磁波划分为近红外光，而近红外光又分为短波（790-1200nm）与长波（1200-2500nm）。

近红外光在照射检测样本时，光线会找寻相同振动频率的集团，而光能量将分子偶极矩变化转向分子，在近红外光频率与检测样本出现偏离时，光就不会产生吸收过程。

所以，在使用频率连续发生变化的近红外光检测样本时，样本会选择性的吸收近红外光，而检测后的样品会出现不同强度的近红外光波长，通过红外光线检测仪即可分析出检测材料的结构与组分。

含氢集团的偶极矩较强，所以有机物吸收近红外光的主要因素就是含氢集团的合频、倍频吸收作用。

而含氢集团是非常常见的有机物集团，所以大多数有机物都可以检测出近红外光谱图。

近红外光谱法主要负责分析检测样本的成分，通过偏最小二乘法、神经网络等新型化学计量学方法，可以建立检测样本的成分含量与近红外光谱，并且制作出数学模型，从而快速计算出符合检测样本红外光谱信息的样本成分。

用近红外反射光谱评估不同肉鸡饲料配方

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用近红外反射光谱评估不同肉鸡饲料配方
作者：
来源：《中国动物保健》2014年第03期
近红外反射光谱（NIRS）是可以快速有效预测植物和动物组织中养分含量的工具，可以
校准用于原料的养分预测。

研究人员试验了用NIRS评估不同肉鸡饲料配方。

将1400只0日龄Ross 308混合性别的肉鸡分为育雏料（1～21日龄）和育肥料（22～48日龄）两个阶段饲喂。

试验比较了使用下列4种值配制的日粮：营养价值表中的总氨基酸（TAA）值（T1）；来自NIRS的TAA值（T2）；来自NIRS的可消化氨基酸（DAA）值；来自NIRS的DAA和代谢能值（T4）。

在21日龄时，T3和T4的鸡明显重于T1（708和698比688g）。

T3的饲料转化率明显低于T1（1.524比1.611）。

采食量和死亡率没有发现差异。

在42日龄时，T3和T4的鸡明显比T1重（2.296和2.296比2.226 kg）。

T3的采食量高于T1和T2（4.121 比4.032和4.039 kg），但是各处理在饲料转化率上没有差异。

在48日龄时体重、采食量、饲料转化率、死亡率、胴体产量（%）、胸肉产量（%）或胸肌胴体比值没有差异。

结果表明，使用NIRS
作为原料氨基酸含量的信息源配制饲料提高了21和42日龄的肉鸡体重，而对饲料转化率没有影响。

（李凯年摘编自：The Poultry Site 网站2014-02-11）。

基于近红外光谱的天然牧草CNCPS组分分析与预测

基于近红外光谱的天然牧草CNCPS组分分析与预测杜雪燕;王迅;柴沙驼;刘书杰【摘要】Sixty-six samples collected from alpine grassland of Kobresia hastily in Henan county, Qinghai province were used to investigate the feasibility of predicting the CNCPS ( cornell net carbohydrate and protein system) composition of natural pasture by near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Using modified partial least squares (MPLS) regression method, the models of CP(crude protein), SP(soluble protein), PA(non-protein nitrogen), PB1(rapidly degradable crude protein),PB2(intermediately degradable crude protein), PB3(slowly degradable crude protein), PC(bound crude protein), and models of NDF( neutral detergent fiber) , ADF( acid detergent fiber) , ADL( acid detergent lignin) , CHO( total carbohy-drate ) , CNSC ( non-structural carbohydrates ) , CA (sugars), CB1(starch and pectin), CB2(available fiber), CC(not available fiber) were built. The results showed 1-VR ( cross validation determination coefficient) for CP, PC, NDF, ADF, CHO, CNSC, and CA were 0. 989, 0. 870, 0. 975, 0. 932, 0. 964, 0. 966 and 0. 846, respectively, and RPDCV ( ratios of standard deviation of reference analysis data to SECV) were 9. 336, 2. 913, 6. 353, 3. 758, 5. 306, 5. 521, and 2. 603, respectively. Models with 1-VR less than 0. 9 and RPDCV less than 2. 5 were not ideal. The results indicated that CNCPS components of natural pasture could be fastly and accurately predicted by NIRS, and the models established were applicable for the predictions of CP, PC, NDF, ADF, CHO, CNSC and CA. Furtherstudies should be focusing on improving the precision of the models for PA, PB1 , PB2 , PB3 , CB1 , CB2 , and CC.%从青海省河南县高山嵩草草地采集天然牧草样品66个,研究近红外光谱技术测定天然牧草净碳水化合物和净蛋白质体系( CNCPS)组分的可行性。

近红外光谱分析技术在饲料行业的应用

1 近红外光谱分析技术的原理
物质是由分子构成的，不同的分子运动类型对应不同的能级差。物质的分子受到红外光照射时，分子吸收其中某些频率的辐射，导致分子振动，使振动能级从基态跃迁到激发态，从而形成红外吸收光谱。
在进行未知样品预测时，应用已建好的校正模型和未知样品的吸收光谱就可以定量预测其成分浓度或性质。近红外光谱分析技术是一种间接分析技术，是通过建立校正模型和利用实验室检测数据不断对校正模型进行扩展的一种定性或定量分析。
准确度受多种因素影响。（1）仪器的能量、温度、噪声等的稳定性对测定结果会产生影响；（2）不同厂家、不同型号间预测的结果差异较大；（3 ）由于硬件设备存在台间差，模型不能通用，需要进行模型传递。因此，近红外光谱技术的未来趋势是利用大数据技术组建饲料行业的建模中心，在云端实现统一的模型建立和维护，做到模型资源共享。另一个发展是突破不同仪器间的模型能共用，减少台间差及模型转换的问题，发挥其应有的作用。
3 近红外光谱分析技术在饲料分析应用的优势近红外光谱分析技术在饲料领域得到广泛应
用，离不开其在分析检测中的优越性：（1）样品制备简单，部分成品可不需要制备，大大降低了操作费用，减少化学分析中试剂“三废”排放对环境的污染；目前，柯恩牧业集团的成品饲料检测模型大部分采用颗粒进行光谱扫描。（2）测定速度快，在 1min 内可完成多个指标的检测，大大提高工作效率；（3）样品无损，部分样品可籽粒直接进行分析；
周丛应用改进和偏最小二乘回归（PLS）方法建立了鱼粉中 17 种氨基酸的 NIRS 定标模型，与高效液相检测值的相关系数（R2）都达到 0.9 以上，具有良好的线性关系，表明利用近红外光谱分析技术能够实现快速准确检测鱼粉中 17 种氨其酸含量。牛智友等采用 PLS 方法研究了可以利用近红外光谱技术对饲料中总磷含量进行定量检测。根据这些研究及模型的优化，我们建立了 8 种矿物质类的微量成分光谱模型，同时也建立了鱼粉、

利用近红外图谱技术同时检测预混料中多种维生素含量的研究

验，以确认此方法的可行性。结果表明：所建模型除ＶＡ、ＶＤ３和Ｖ３个模型的效果尚需改进之外，其他模型的预测
误差均方根（ＲＭＳＥＰ）、剩余预测偏差（ＲＰＤ）、相关系数值均达到了在实际生产中使用的要求，其中ｖＥ、ＶＢ３和载体模型的剩余预测偏差值高于５，预测效果理想，这些模型在实际生产质控中应用可以提高检测频率并节省大量资源。
石冬冬，刘志英，常淑平，马书宇，刘庆生
（１＿中国农业科学院饲料研究所，北京１０００８１；２．中牧实业股份有限公司，北京１０１１０２）
摘要：研究利用近红外光谱技术结合计量化学方法，通过优选检测波段和光谱预处理方法，建立了包括多维顸混
婚铷饲科工
ＣＥＲＥＡＬ＆ＦＥＥＤｉＮＤＵＳＴＲＹ
２０１５，Ｎｏ．８
趁测分析
ｄｏｉ：１０．７６３３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３ — ６２０２．２０１５．０８．０１５
利用近红外图谱技术同时检测预混料中多种维生素含量的研究
ＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏ．，Ｉｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１１０２，Ｃｈｉｎａ）

近红外光谱分析技术在饲料快速检测领域中的应用

2.2
饲料中有毒有害成分的快速测定
饲料中的一些有毒有害成分、抗营养因子和
药物成分等可通过近红外光谱分析技术进行快速
测定。赵茹冰选取不同品种的棉籽 456 份，运用
[14]
近红外光谱分析技术建立棉籽中植酸含量近红外
预测模型，经验证证明可准确检测棉籽中植酸含
量。程洋洋随机抽取 80 份油菜籽建立植酸和芥
the quality of feed production, optimize the feed formulation design and reduce the production cost. The application
of near infrared spectroscopy (NIRS) in the field of feed rapid detection in recent years was summarized, and the
near- infrared spectroscopy for the prediction of forage quality
parameters in Lolium multiflorum[J]. Peer J, 2017, 5: 3867.
[7]
肖红, 马富华, 王粉琴, 等 . 紫花苜蓿青贮饲料粗灰分含量的近
≥5
≥11
与物质的常规测定方法相比，近红外光谱分析
技术不需要进行繁琐的前处理和化学反应过程，高
度自动化降低了对操作者的技能要求，通过建立的
预测模型可在几十秒至 1 min 内即可完成一个样品
量。樊霞等 [12] 采集 110 份玉米 DDGS 样品，采用近
外光谱预测模型，可实现玉米 DDGS 中氨基酸含量

近红外光谱技术在我国饲料领域的应用现状_穆怀彬

进口鱼粉酒糟菜籽粕
干物质、粗蛋白质、蛋氨酸、ＮＩＲＳ可用于测定鱼粉、豆粕中干物质、粗蛋白质和氨基酸含量，并且０．５～０．７５ｍｍ的粉碎
胱氨酸等１０种氨基酸
粒度范围可作为测定氨基酸的样品粉碎范围［３］
近年我国利用nirs对饲料成分的部分研究工作表1??主芸署删硎j懋嬲燃薹溅孽翥舅nlrs模型预测值与化学分析值之间具有很好的线性相关性具有准确的预测精度s蜊饲料成品鬈詈絮嚣髫豺墓慧黧薹羹笔釜誓萎薹姜虿捌舯徘扒糨鳜灌脂眠断纸黻纯钒目前国内学者对饲料原料中化学成分的研究比较多起初以饲料水分粗蛋白质粗脂肪糖淀粉纤维素等测定较多如丁丽敏等?o对豆粕棉籽粕反刍动物饲料嚣譬篡暑薯粗且旨菜籽粕麦麸鱼粉中的粗蛋白质进行了近红外光谱分析研究
原料是影响饲料质量的最基本因素。原料来源不同的配合饲料不仅直接影响动物机体对饲料吸收利用的效果，而且原料特性对动物生长存在着潜在的、复杂的、难以预测的影响，如动物源性蛋白用于反刍动物饲料中造成 “疯牛病 ”的大范围传播就是最具代表性的例子。我国农业部也于２００１－０３－０１发布了《关于禁止在反刍动物精料补充料中添加和使用动物性饲料的通知》。因此，在评价饲料品质时，饲料原料的来源关乎其安全性，对饲料来源的追溯越来越受到人们的重视。在肉骨粉检测方面，国外学者Ｄｏｌｏｒｅｓ等［１２］利用近红外光谱技术快速检测饲
饲料、面粉、油脂生产厂，近红外分析具有其独特的步较晚，但在近几年已取得了不少的成绩，主要包

用于测定亚麻／棉混纺产品中亚麻含量的傅里叶转换近红外线光谱学

部分最小二乘方回归分析法开发一个校准模式．最佳的模式是产生在校正散射的增加同由以有效的标准误差值２２．％给定的光谱数据第一次衍生过程中的结合处：而且仅用这个因素可以形成模式．用
此模式预测了在亚麻和棉纤维的特定混纺物、亚麻／混纺纱和各种非洗涤的亚麻／棉混纺织物中棉的亚麻含量，出预测值的标准误差小于３．然而该校准模式应用于洗涤织物会产生较高的误差值．给％这个结果似乎是由于洗涤工艺所导致的蜡组分的损失和织物ＮＲｕ度值的本质变化而造成的。于Ｉ及光是开发了一个可替换的校准模式用于洗涤和染色的织物，该替换的模式能以４％用～６的误差来预测染
浸入在各种不同的化学液中以溶解其具有特点的组分为基础的。然而，这些分析法非常耗时，成本昂贵并会造成环境污染。因此一个快速的、精确的而又
可以回顾追溯到数千年以前。在长度上超过３ｍｍ的０
长纤维（即湿纺用长麻）以及从加工生产线上形成的
亚麻纤维的含量而增加，导致其亚麻的最终含量的
作为校准用的标样，是将亚麻纤维和棉纤维分别研磨后再混和在一起的标定物。亚麻纤维是来自
于雨露麻的标准样品，它首先经过捷克亚麻机械厂
（克．Ｍｒｎ）的加工生产线（ｎｔｅＬｎ）捷ｅｉＵｉｉｄｉｅ上清除，然后在德国Ｔｍｆ的加工生产线（ｉ — ｅａａＬｎＬｎ；德国，Ｂｒｉｃ，Ｇａｂｃ）上进一步ｉｅｅｇｈＳ１ｄａｈ）

近红外技术测定饲料中养分操作步骤

近红外技术测定饲料中养分操作步骤下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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饲料总能近红外反射光谱定量分析模型的优化

饲料总能近红外反射光谱定量分析模型的优化牛智有;韩鲁佳【摘要】利用近红外反射分析技术, 采用偏最小二乘(PLS)回归方法,分别对光谱进行附加散射校正、变量标准化、一阶导数和二阶导数处理,建立了饲料中总能的预测模型.通过比较,附加散射校正和一阶导数处理定标效果最优.定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差RMSEC分别为0.9060和0.153,相对分析误差为3.36;验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差RMSEP分别为0.8924和0.156,相对分析误差为3.22.结果表明,利用近红外光谱反射(NIRS)分析技术可以定量检测充料总能的含量.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2008(000)008【总页数】4页(P24-27)【关键词】饲料总能;近红外反射光谱(NIRS);偏最小二乘(PLS);模型优化【作者】牛智有;韩鲁佳【作者单位】华中农业大学,工程技术学院,武汉,430070;中国农业大学,工学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】S816.15;O657.330 引言近红外反射光谱(NIRS)分析技术是近年来发展起来的一种新型的快速分析检测技术，具有测试速度快、无需对样品进行处理、多种成分同时分析和成本低等诸多优点，在饲料品质检测方面已得到广泛的应用。

运用该技术不仅能测定饲料中的常规成分，而且能测定饲料中的微量成分(如氨基酸、维生素等)，还可以进行饲料营养价值的评定(如总能、消化能、可利用氨基酸和有机物消化率等)。

目前，国内外学者对饲料原料、配合饲料中总能和消化能方面进行了大量的研究，取得了一定的研究成果[1～5]。

笔者应用NIRS分析技术，收集具有代表性的饲料样本，通过对饲料近红外反射光谱分析，选择最优的光谱预处理方法，采用偏最小二乘(PLS)定标方法，建立反刍动物饲料总能的近红外反射光谱定量分析模型，为饲料总能的检测提供了新思路和新方法。

近红外漫反射光谱法快速测定山药药材中水_醇浸出物含量_白雁

3讨论在工作中遇到可疑中药制剂，用本法可快速对掺入的上述6种抗风湿西药进行检测，无须逐个筛选。

但因紫外光谱特征性不够，本法只作粗筛，对成分的鉴定需采用液质联用仪进行确证。

由于这类样品处方成分不固定，定量的方法学验证没有共性，加上送检的目的是定性，因此笔者未作定量的方法学验证。

综合考虑6个西药成分的光谱与色谱条件选取230 nm为检测波长。

经试验发现采用甲醇-水系统，不加醋酸时，得到的色谱峰峰形不好。

中药成分一般为极性物质，保留时间较小，而本法6种成分保留时间均大于10 min，能与中药成分完全分离。

REFERENCES[1] GUO R F, QIE B B, HE J F. Determination of hormoneanalogues in traditional Chinese medicine by RP-HPLC [J].China Pharm(中国药业), 2007, 16(5): 23-24.[2] SONG H, CHEN W F. Qualitative and quantitative analysis ofdiclofenac sodium in the dummy Fenliaoxing Fengshi DiedaYaojiu[J]. Chin J Mod Appl Pharm(中国现代应用药学), 2002,19(5): 405-406.[3] GUO J F, ZHONG D F, CHEN X Y. Identification of ninecorticosteroids by HPLC-MS [J]. Acta Pharm Sin(药学学报),1999,34(12): 928-932.[4] ZHANG Z J, LI X D. Studies on the methods for identificationof senven corticosteroids by HPLC-MS [J].J Instrum Anal(分析测试学报), 2007, 26(S1): 67-68.收稿日期：2009-04-10近红外漫反射光谱法快速测定山药药材中水、醇浸出物含量白雁1，龚海燕1，宋瑞丽2，李珊1，陈志红1(1.河南中医学院，郑州 450008；2.郑州铁路职业技术学院，郑州 450052)摘要：目的采用近红外光谱技术快速、无损检测山药药材中水浸出物、醇浸出物含量。

亚麻酸红外光谱定量分析模型构建方法研究

亚麻酸红外光谱定量分析模型构建方法研究近年来，随着红外光谱技术的发展，亚麻酸的定量分析技术也得到了快速发展。

亚麻酸是一种重要的维生素，是人体健康不可缺少的营养物质。

它可以有效地抑制和预防慢性病，如心血管疾病，糖尿病和癌症等等。

因此，研究并建立一种有效的定量分析方法对于监测和控制亚麻酸的摄入量极为重要。

亚麻酸的定量分析方法一般有化学分析法和光谱分析法。

其中化学分析法需要复杂的样品前处理和检测步骤，耗时耗力，分析结果一般不准确。

而红外光谱技术不需要前期样品处理，速度快，灵敏度高，分析结果准确可靠，无毒无害，使用成本低廉，因此被广泛应用于实验室和工业分析领域。

基于红外光谱技术的亚麻酸定量分析方法，需要先建立一个可靠的红外光谱分析模型，用以定量分析亚麻酸含量。

近年来，研究者设计出许多红外光谱分析模型，用以定量分析亚麻酸含量，但是大部分模型仅适用于特定的样品，且分析结果也不够准确和可靠。

因此，研究者开始致力于研究一种新的模型，使得它们灵活可用、精准可靠，能够有效地完成亚麻酸的定量分析任务。

本研究的目的是探索一种新的亚麻酸定量分析模型，即基于正交正则化和加权回归算法的红外光谱定量分析模型。

该模型可以实现对亚麻酸的定量分析，使得其分析结果更加准确可靠。

本研究的研究方法主要包括三个步骤：首先利用正交正则化方法获取最优反应谱，然后利用标准样品建立红外光谱定量分析模型，最后利用不同方法（如加权回归算法）对数据进行处理优化，从而实现对亚麻酸的定量分析。

研究结果表明，新的红外光谱定量分析模型的性能比传统模型有较大的改善：它的建模效率高，分析结果准确可靠；它的模型灵活可用，可用于多种不同的样品的定量分析；它的分析结果精准可靠，纠正率较高，实现对不同样品的定量分析任务。

本研究为亚麻酸的定量分析技术提供了一种新的红外光谱定量分析模型，该模型灵活可用、精准可靠，能有效实现亚麻酸的定量分析任务，可用于监测和控制亚麻酸的摄入量。

未来，可以对新模型进行更多的研究，使它们在工业和实验室应用中发挥更大的作用。