导读:本文包含了水分快速测定论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:水分,光谱,快速,小二,乘法,麦门冬,容重。
水分快速测定论文文献综述
游晓辉,初白凤,何雯,刘小群[1]（2019）在《近红外光谱法快速测定萃取剂中水分含量》一文中研究指出通过使用近红外光谱(NIR)技术,建立对萃取精馏乙醇中萃取剂水分含量的快速测定的方法。运用NIR技术结合最小偏二乘法建立萃取剂中水分含量的定量校正模型,内部交叉验证决定系数(R2)为0.993 9,内部交叉验证均方差为0.035 5。该方法操作简单,过程无污染,结果可靠,实现了萃取剂中水分含量的快速测定。(本文来源于《化学推进剂与高分子材料》期刊2019年05期）
付赛,林龙飞,刘宇灵,宋基正,邵金鑫[2]（2019）在《近红外光谱丸剂关键辅料炼蜜水分的快速测定》一文中研究指出用近红外光谱法实现嫩,中,老叁种炼蜜含水量的快速测定及不同炼制程度蜂蜜的快速分级。过程化控制是中药质量稳定的关键因素,但由于检测手段的滞后而无法实现,因而影响中药质量。蜜丸是具广阔应用市场的剂型;炼蜜工艺是影响蜜丸质量的关键工序;在炼蜜过程中,蜂蜜从嫩蜜炼制到中蜜仅需几至几十秒,变化迅速,传统检测手段不能对蜂蜜炼制过程进行实时监测,进而无法保证炼蜜质量的均一性。力求采用近红外光谱法(NIRS)对炼蜜过程进行实时检测,准确控制嫩蜜、中蜜的炼制程度,并对其含水量进行定量测定。实验通过Rudolph折光仪测定不同炼蜜的含水量,并快速测定样品的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立并优化88批炼蜜水分的定量模型,利用校正模型决定系数(R~2)、校正模型均方根误差(RMSEE);内部交叉验证决定系数(R~2),内部交叉验证均方根误差(RMSECV);预测模型的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)对校正模型进行评价,其中RMSECV主要用来筛选建立模型的最佳主成分数, RMSEE和RMSEP分别对所建立校正集和验证集进行误差分析。同时采用鉴别分析法建立定性模型用来区分炼蜜等级。经不断优化,图谱经矢量归一化法(SNV)预处理后,在7 201.2～5 446.2 cm~(-1)波段内选取9个主成分建立水分模型。建立的最佳模型中,校正集R~2,RMSEE分别为99.43, 0.299,内部交叉验证R~2, RMSECV分别为99.05, 0.348;预测集R~2, RMSEP分别为98.19, 0.347;定量模型显示, NIRS可快速、准确、无损的对炼蜜含水量进行测定。同时按照含水量测定结果对炼蜜嫩、中、老3个等级进行划分,进而采用鉴别分析法对炼蜜进行定性分析,结果显示嫩、中、老3种炼蜜有明显的聚类现象,表明因子化法是鉴别炼蜜程度的一种有效方法;综上所述, NIRS可望实现对炼蜜过程实时监测,准确控制嫩蜜,中蜜的炼蜜程度并对炼蜜含水量进行快速实时定量测定,为不同炼蜜等级划分提供参考,保证炼蜜质量的均一性,最终保证蜜丸质量的稳定性。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期）
邵亮亮,宁晖,赵美凤,房芳,杜京霖[3]（2018）在《快速谷物分析仪测定小麦水分和容重的适用性验证》一文中研究指出对快速谷物分析仪测定小麦的水分含量和容重进行了适用性验证。通过快检设备对小麦的水分和容重进行了测定,将结果与国标法进行比较和分析,验证设备的准确性、重复性和稳定性是否达到仪器技术指标和国标规定的要求。准确性验证通过SPSS配对T检验,重复性验证通过■X■2检验,稳定性通过单因素方差分析。结果表明:快速谷物分析仪校准后,测定小麦水分含量和容重时,其准确性、重复性、稳定性均能达到仪器的技术指标和国标规定的要求,适用于小麦水分和容重的快速测定。(本文来源于《粮食储藏》期刊2018年06期）
周雨枫,杨哲萱,董林毅,周立红,叶正良[4]（2018）在《近红外光谱技术快速测定叁七水分和醇溶性浸出物》一文中研究指出目的利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)建立叁七药材水分和醇溶性浸出物定量分析的快速测定方法。方法参照《中国药典》2015年版叁七水分和醇溶性浸出物含量测定方法对53批药材分别测定水分和醇溶性浸出物含量,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立水分和醇溶性浸出物的近红外定量分析模型,并利用内部交叉验证和外部验证的方法对模型进行优化。结果药材样品中水分和醇溶性浸出物预测最佳波段分别为4 450.32~7 350.01 cm-1和6 163.92~3 984.71 cm-1。定量模型校正集相关系数分别为0.997 2和0.962 4,校正均方差分别为0.039 6和0.776 0;验证集的相关系数为0.962 4和0.988 4,验证均方差分别为0.173和0.595。结论该方法准确、快速、无污染,可用于叁七药材中水分和醇溶性浸出物含量的快速测定。(本文来源于《药物评价研究》期刊2018年11期）
杜伟,陈黎翰,石欣,张生娟,田东阳[5]（2018）在《无烟煤快速全水分测定方法探究》一文中研究指出研究了无烟煤全水分快速测定的方法。通过使用红外水分分析仪标准法与GB/T 211—2007煤中全水分的测定方法进行对比实验,分析结果在国标要求的重复性限之内。并在仪器的使用基础上修改红外水分分析仪的加热温度和加热时间,设定了7种不同的试验条件,加热时间从70～10 min,温度为115～145℃,加热时间每减少10 min,温度可以提高5℃。分别为70 min/115℃、60 min/120℃、50 min/125℃、40 min/130℃、30 min/135℃、20 min/140℃、10 min/145℃。实验表明,温度在135℃,加热30 min的条件下,分析实验数据和GB/T211—2007煤中全水分的测定方法 B2的分析实验数据无显着性差异,达到了快速、准确的目的。经过验证该条件下分析数据稳定性与可重复性较好,可应用于无烟煤的测定。(本文来源于《能源与环保》期刊2018年10期）
张会梅,刘雪,李德坤,周大铮,鞠爱春[6]（2018）在《近红外光谱技术快速测定麦门冬药材中水分的含量》一文中研究指出[目的]利用近红外漫反射光谱法结合化学计量法建立一种快速测定麦门冬药材中水分含量的方法。[方法]以烘干法测定90批麦门冬的水分含量作为参考值,利用近红外光谱仪采集麦门冬漫反射光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立麦门冬药材中水分定量校正模型。[结果]运用SNV+First Derivative+Norris平滑光谱预处理方法,筛选最佳建模波段在5 000~9 000 cm-1,主因子数为8,建立的定量模型内部交叉验证相关系数R为0.981 1,交叉验证误差均方差RMSECV为0.131,12批验证集样品的参考值与预测值经统计学t检验,P=0.95>0.05,表明2组数据无统计学意义。[结论]运用近红外光谱技术建立麦门冬水分定量模型可快速预测其水分值,该方法快速、简便,结果准确,为中药材质量的实时监测提供数据支持。(本文来源于《天津中医药大学学报》期刊2018年05期）
何杏宗,冯雪雅,赵悦,谢丽芳,李云松[7]（2018）在《快速微波水分仪在测定果蔬罐头水分中的应用》一文中研究指出目的建立用快速微波水分仪测定果蔬罐头中水分的方法。方法在微波条件下对水分含量高的果蔬罐头进行检测,寻找出测定果蔬罐头水分的最佳条件,检测结果和GB 5009.3-2016《食品安全国家标准食品中水分的测定》直接干燥法检测结果进行比对。结果本方法检测果蔬罐头,样品搅拌均匀下,均匀涂抹到样品垫上的厚度<4 mm,所测定的水分含量结果相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)值理想,结果再进行F检验计算和t检验计算,所检测结果与直接干燥法检测结果也无显着性差异,结果重现性好、耗时少,能满足快速分析的要求。结论本方法可等效标准检测方法使用,适用于果蔬罐头水分的批量检测。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2018年17期）
白晓丽,郭卫华,孔俊豪,刘顺航,李长文[8]（2019）在《速溶普洱茶中水分、咖啡碱和茶多酚含量近红外光谱快速测定方法的建立》一文中研究指出以随机抽取的42个市售速溶茶产品为研究对象,采用近红外光谱分析技术并结合偏最小二乘法(PLS)对其水分、咖啡碱和茶多酚含量进行定标建模分析。建模结果以校正集相关系数(R_c)、校正集均方根误差(RMSEC)、交互验证相关系数(R_(cv))和交互验证均方根误差(RMSECV)为指标评价模型的优劣。结果表明,水分较为理想的定标模型R_c=0.9266,RMSEC=0.6439,R_(cv)=0.8809,RMSECV=0.8509;咖啡碱的最优定标模型R_c=0.9964,RMSEC=0.1337,R_(cv)=0.9543,RMSECV=0.4958;茶多酚较为理想的定标模型R_c=0.9845,RMSEC=1.2097,R_(cv)=0.9679,RMSECV=1.8083。经验证集样品检验,水分、咖啡碱、茶多酚的预测相关系数分别是0.9050、0.9350、0.9557,与实际测定值吻合度较高,可为速溶普洱茶制品理化成分的快速检测提供参考。(本文来源于《食品工业科技》期刊2019年01期）
柳艳云,余道宏,赵亚萍,王文西,姜红[9]（2018）在《近红外光谱法快速测定注射用乙酰谷酰胺水分》一文中研究指出目的:利用近红外光谱(NIR)技术结合化学计量学方法对注射用乙酰谷酰胺的水分进行快速定量分析。方法:以51批注射用乙酰谷酰胺及7批加速引湿样本为分析对象,采用卡尔费休法测定样品水分;采集样品近红外光谱,选择建模谱段为5 419.1~4 993.1 cm-1,光谱预处理方法为一阶导数+多元散射校正,利用偏最小二乘法建立定量模型。结果:建模样本水分值范围为0.8%~5.9%,交叉验证均方根误差为0.144,相关系数为0.982 4;外部验证均方根误差为0.155,相关系数为0.983 7。结论:建立的模型能对注射用乙酰谷酰胺的水分进行快速定量分析,方法简单可靠,可用于药品的现场快速分析。(本文来源于《中国药师》期刊2018年08期）
秦斌,闫研,殷果,庾红萍,王炳志[10]（2018）在《近红外光谱法快速测定肉桂药材的水分》一文中研究指出目的:建立快速测定肉桂药材水分的方法。方法:采用甲苯法测定药材样品含水量(作为参考值)。采用近红外光谱法结合偏最小二乘法建立药材样品水分的定量模型。根据药材样品水分测定参考值,采集80批药材样品,以常数偏移消除法预处理光谱,药材样品水分测定最佳波段范围为7 502.2~6 896.6、5 600.6~4 998.9 cm~(-1)。结果:药材样品水分定量模型的内部交叉验证决定系数(R~2)为0.974 9,交叉验证均方差为0.404;模型外部验证R~2为0.940 4,预测均方差为0.306。结论:该方法快速准确,简便无污染,可用于肉桂药材水分的快速测定。(本文来源于《中国药房》期刊2018年14期）
水分快速测定论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
用近红外光谱法实现嫩,中,老叁种炼蜜含水量的快速测定及不同炼制程度蜂蜜的快速分级。过程化控制是中药质量稳定的关键因素,但由于检测手段的滞后而无法实现,因而影响中药质量。蜜丸是具广阔应用市场的剂型;炼蜜工艺是影响蜜丸质量的关键工序;在炼蜜过程中,蜂蜜从嫩蜜炼制到中蜜仅需几至几十秒,变化迅速,传统检测手段不能对蜂蜜炼制过程进行实时监测,进而无法保证炼蜜质量的均一性。力求采用近红外光谱法(NIRS)对炼蜜过程进行实时检测,准确控制嫩蜜、中蜜的炼制程度,并对其含水量进行定量测定。实验通过Rudolph折光仪测定不同炼蜜的含水量,并快速测定样品的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立并优化88批炼蜜水分的定量模型,利用校正模型决定系数(R~2)、校正模型均方根误差(RMSEE);内部交叉验证决定系数(R~2),内部交叉验证均方根误差(RMSECV);预测模型的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)对校正模型进行评价,其中RMSECV主要用来筛选建立模型的最佳主成分数, RMSEE和RMSEP分别对所建立校正集和验证集进行误差分析。同时采用鉴别分析法建立定性模型用来区分炼蜜等级。经不断优化,图谱经矢量归一化法(SNV)预处理后,在7 201.2～5 446.2 cm~(-1)波段内选取9个主成分建立水分模型。建立的最佳模型中,校正集R~2,RMSEE分别为99.43, 0.299,内部交叉验证R~2, RMSECV分别为99.05, 0.348;预测集R~2, RMSEP分别为98.19, 0.347;定量模型显示, NIRS可快速、准确、无损的对炼蜜含水量进行测定。同时按照含水量测定结果对炼蜜嫩、中、老3个等级进行划分,进而采用鉴别分析法对炼蜜进行定性分析,结果显示嫩、中、老3种炼蜜有明显的聚类现象,表明因子化法是鉴别炼蜜程度的一种有效方法;综上所述, NIRS可望实现对炼蜜过程实时监测,准确控制嫩蜜,中蜜的炼蜜程度并对炼蜜含水量进行快速实时定量测定,为不同炼蜜等级划分提供参考,保证炼蜜质量的均一性,最终保证蜜丸质量的稳定性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水分快速测定论文参考文献
[1].游晓辉,初白凤,何雯,刘小群.近红外光谱法快速测定萃取剂中水分含量[J].化学推进剂与高分子材料.2019
[2].付赛,林龙飞,刘宇灵,宋基正,邵金鑫.近红外光谱丸剂关键辅料炼蜜水分的快速测定[J].光谱学与光谱分析.2019
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[9].柳艳云,余道宏,赵亚萍,王文西,姜红.近红外光谱法快速测定注射用乙酰谷酰胺水分[J].中国药师.2018
[10].秦斌,闫研,殷果,庾红萍,王炳志.近红外光谱法快速测定肉桂药材的水分[J].中国药房.2018
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