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原文传递一种近红外检测工业液体硫脲含量的方法

专利名称：	一种近红外检测工业液体硫脲含量的方法
摘要：	本发明提供了一种近红外检测工业液体硫脲含量的方法，其特点是该方法提供了一种基于近红外光谱技术测定硫脲含量的预测模型，在已知大量样品真实含量的基础上采集样品的近红外原始光谱，建立基于近红外光谱技术和液相色谱方法的液体硫脲料液中硫脲含量的定量分析预测模型，检测时只需要将待测的样品经预处理过滤后采集其近红外光谱图，在采集红外光谱后就可以进行检测，实现了光谱采集过程时间短，简单、快捷、检测效率高、检测精度高的特点，适合在工业硫脲生产及使用过程中应用。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东益丰生化环保股份有限公司
发明人：	梁万根;姬小佳;李雪梅;曾庆会
专利状态：	有效
申请号：	CN201811617517.X
公开号：	CN109507145A
代理机构：	济南舜源专利事务所有限公司 37205
代理人：	赵斌;苗峻
分类号：	G01N21/3577(2014.01)I;G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	256500 山东省滨州市博兴经济开发区京博工业园
主权项：	1.一种近红外检测工业液体硫脲含量的方法，其特征在于，步骤如下：(1)建立硫脲含量的近红外预测模型；所述硫脲含量近红外预测模型采用如下方法建立，具体包括如下步骤：A、随机获得工业液体硫脲料液，过滤预处理；B、将步骤A得到的过滤后的样品分别进行近红外光谱采集得到每个工业液体硫脲的原始近红外光谱图；C、采用PCA算法对所有工业液体硫脲料液的近红外原始光谱进行分析，剔除具有相似光谱的工业液体硫脲样品，剩余的工业硫脲料液样品为具有代表性的工业硫脲料液样品；D、采用液相外标法测定上述具有代表性的工业硫脲料液样品中硫脲含量；E、根据所得硫脲含量选出最大与最小的硫脲含量的样品；浓度分别记为C_max，C_min；以硫脲含量最高与最低的样品为标准样品，配制出n份以为梯度浓度为C’的标准样品，其中n≥60；F、将步骤E得到的配制的样品分别进行近红外光谱采集得到每个工业液体硫脲料液的原始近红外光谱图；G、将配制样品的近红外光谱图和硫脲含量C’导入至光谱定量分析软件中，首先在全谱范围内对样品的近红外光谱进行预处理，接着采用偏最小二乘回归法结合交互验证对样品建立预测校正模型，根据近红外定量校正模型参数对定量校正模型进行评价：对定量校正模型进行评价的近红外定量校正模型的参数包括决定系数R2，交互验证均方根误差RMSECV，确定最佳光谱预处理方法及最佳光谱区间，在评价过程中根据马氏距离、主因素分析图、光谱残差图以及化学分析值残差图结果剔除异常的工业液体硫脲料液样品，从而得到最佳的工业液体硫脲料液硫脲含量的预测校正模型；H、将待验证的工业液体硫脲料液样品进行过滤预处理，并收集待验证样品的原始近红外光谱图，使用液相色谱测定其硫脲含量；I、将待验证工业液体硫脲料液样品的原始近红外光谱与硫脲含量导入建立的预测校正模型中得到预测验证模型，接着利用近红外定量验证模型的参数对所得的预测验证模型进行评价：对预测验证模型进行评价的近红外定量验证模型的参数包括外部验证决定系数R2ev，和验证均方根误差RMSEP,在评价过程中根据马氏距离、主因素分析图、光谱残差图以及化学分析值残差图结果剔除异常的工业液体硫脲料液样品，从而得到最佳的工业液体硫脲料液硫脲含量的预测模型；(2)将待测定的工业液体硫脲料液过滤；(3)将步骤(2)中得到的工业液体硫脲料液进行近红外光谱采集得到待测工业液体硫脲料液的原始近红外光谱图；(4)将待测的工业液体硫脲料液的原始近红外光谱图和步骤(1)‑I中得到的工业液体硫脲料液的预测模型导入到光谱定量分析软件中，通过模型运算分析，即可得到待测工业液体硫脲中硫脲的含量。
所属类别：	发明专利