能源高粱茎、叶中能源转化相关化学成分的近红外光谱模型构建与优化

文献类型： 中文期刊

第一作者： 何思洋

作者： 何思洋;李蒙;唐朝臣;周方圆;谢光辉

作者机构：

关键词： 近红外光谱;能源高粱;木质纤维素;偏最小二乘法;模型优化

期刊名称： 中国农业大学学报

ISSN： 1007-4333

年卷期： 2021 年 012 期

页码： 34-44

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为建立能源高粱茎、叶中能源转化相关化学成分的近红外光谱快速定量分析模型,并探索模型优化方法,选取27份甜高粱和28份生物质高粱材料,采用化学分析方法测定茎、叶样品中可溶性糖、纤维素、半纤维素、木质素和灰分含量,分析2类能源高粱在成分含量上的差异以及茎、叶各成分含量间的相关性。同时,利用偏最小二乘法（PLS）对能源高粱茎、叶的近红外光谱建立能源转化相关化学成分分析模型,通过光谱一阶导和光谱点“竞争性自适应权重（CARS）”筛选等方法对模型进行优化。结果表明,甜高粱与生物质高粱在茎中可溶性糖、纤维素、半纤维素、木质素和叶可溶性糖含量等指标差异极显著（P<0.01）。在近红外光谱模型建立过程中,“一阶导-CARS”双优化处理使模型交叉验证决定系数（R2CV）达到0.82～0.99,茎中可溶性糖、纤维素、半纤维素和木质素模型以及叶中可溶性糖、纤维素和灰分模型的交叉验证相对分析误差（RPDCV）和预测相对分析误差（RPDV）均>3.0,显著提升了模型预测性能。

分类号： S514`S578

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