Le protocole décrit une méthode de prévision de la concentration d'o-cresol pendant la production de l'éther de polyphénylène utilisant la spectroscopie proche infrarouge et la régression partielle de moins de carrés. Pour décrire le processus plus clairement et complètement, un exemple de prédiction de la concentration d'o-cresol pendant la production de polyphénylène est utilisé pour clarifier les étapes.
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Article de méthode
O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression
Dans cet article
Résumé
Résumé
Contrairement aux variables de processus macroscopiques, la spectroscopie proche infrarouge fournit des informations sur les processus au niveau moléculaire et peut améliorer considérablement la prédiction des composants dans les processus industriels. La capacité d'enregistrer des spectres pour les échantillons solides et liquides sans aucun prétraitement est avantageuse et la méthode est largement utilisée. Cependant, les inconvénients de l'analyse des données spectrales à infrarouge proche de haute dimension comprennent la redondance de l'information et la multicollinedes des données spectrales. Ainsi, nous proposons d'utiliser la méthode partielle de régression des moindres carrés, qui a traditionnellement été utilisée pour réduire la dimensionnalité des données et éliminer la collinearité entre les caractéristiques d'origine. Nous mettons en œuvre la méthode pour prédire la concentration d'o-cresol pendant la production de l'éther de polyphénylène. L'approche proposée offre les avantages suivants par rapport aux méthodes de prédiction de régression des composants : 1) la régression partielle des moindres carrés résout le problème de multicollinerité des variables indépendantes et évite efficacement le surajustement, qui se produit dans un l'analyse de régression due à la forte corrélation entre les variables indépendantes; 2) l'utilisation des spectres proche infrarouge entraîne une grande précision parce qu'il s'agit d'une méthode non destructive et non polluante pour obtenir de l'information à des échelles microscopiques et moléculaires.
Introduction
La spectroscopie infrarouge proche (NIR) a été largement acceptée en tant que technologie d'analyse moderne rapide, efficace, non destructive et non polluante; la méthode a été utilisée au cours des dernières années pour la détection et l'analyse de la qualité des produits et la mesure des composants chimiques dans les procédés industriels. La spécialité la plus essentielle de la méthode est sa capacité à enregistrer des spectres pour les échantillons solides et liquides sans aucun pré-traitement, ce qui rend NIRS particulièrement adapté à la détection directe et rapide et l'analyse des produits naturels et synthétiques1,
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Protocole
1. Acquisition de données de spectre NIR avec spectromètre de processus de transformation Fourier (FT)-NIR
- Installez la sonde de fibre optique de phase liquide du spectromètre proche infrarouge à la sortie du produit d'éther de polyphényle. Et ouvrez le logiciel OPUS sur l'ordinateur supérieur connecté à l'instrument et commencez à configurer la mesure.
- Connexion au spectromètre
- Dans le menu Mesure, sélectionnez la commande Deconfiguration optique et service, ou cliquez sur l'icône à partir de la barre d'outils.
- Sur le dialogue qui s'ouvre, cliquez sur l'on....
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Résultats
La valeur prévue de l'impureté o-cresol dans les produits d'éther de polyphényle est obtenue par la spectroscopie proche infrarouge basée sur PLSR. La figure 2 et la figure 3 montrent respectivement la fiabilité de la méthode à l'étape de sélection des entités à partir de la courbe du coefficient de décision et du pourcentage d'interprétation des erreurs qui augmente avec le nombre de composants principaux.
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Discussion
Ce protocole décrit le processus d'exécution du PLSR sur la mesure de la concentration d'o-cresol restant dans le produit liquide de l'éther de polyphénylène avec NIRS.
Les deux étapes critiques de ce processus sont le prétraitement des données spectrales NIR originales et la sélection des variables des données spectrales NIR de haute dimension.
En général, l'interférence de fond non systématique conduit à l'écart de diffusion non systématique ou à la dérive de base.......
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Déclarations de divulgation
Les auteurs n'ont rien à révéler.
Remerciements
Ces travaux ont été soutenus par la National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 61722306 et 61473137) et le National First-class Discipline Program of Light Industry Technology and Engineering (LITE2018-025).
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Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Analyseur FT-NIR polyvalent MPA II | Sondes | 1 | |
| (phase liquide) | Analyseur de | 1 | |
| ; | / | 1 | |
| Équipement et fournitures de laboratoire (p. ex., éprouvette, etc.) | / | ||
| MATLAB | MathWork | 1 | |
| OPUS | Bruker | 1 | |
| Ordinateur principal | DELL | 1 | |
| Le redresseur | CAMO | 1 |
Références
- Nicolai, B. M., et al. Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review. Postharvest Biology and Technology. 46 (2), 99-118 (2007).
- Chang, C. W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R.
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Réimpressions et autorisations
