为建立不受白酒中乙醇体积分数影响的高效液相色谱(HPLC)方法,并测定白酒中乳酸和乙酸含量,将其作为近红外光谱建模的参考值,并结合核偏最小二乘算法(KPLS)建立近红外快速检测模型。结果表明,利用有机聚合物为填充颗粒的色谱柱进行高效...为建立不受白酒中乙醇体积分数影响的高效液相色谱(HPLC)方法,并测定白酒中乳酸和乙酸含量,将其作为近红外光谱建模的参考值,并结合核偏最小二乘算法(KPLS)建立近红外快速检测模型。结果表明,利用有机聚合物为填充颗粒的色谱柱进行高效液相色谱法测定乳酸和乙酸含量时,乳酸和乙酸的峰面积结果相对标准偏差(RSD)分别为1.58%和1.66%,加标回收率分别为98.15%与103.28%。建立近红外快速检测模型,测定乳酸和乙酸的最佳预处理方法分别为消除常数偏移量和矢量归一化,最佳附加预处理方法为Z-score标准化,最佳变量筛选方法为竞争自适应重加权采样法(CARS),最佳条件下验证模型的乳酸和乙酸测试集预测均方根误差(RMSEP)分别为6.37 mg/100 m L和5.95 mg/100 m L,决定系数(R^(2))分别为0.975 3和0.959 1,外部验证样本预测值与实际值间一致性良好,模型重复预测样本乳酸和乙酸含量的RSD分别为2.28%和2.22%,方差分析检验表明预测值与实际值间不存在显著性差异(P>0.05),表明模型的预测精密性良好。综上,基于高效液相色谱数据建立近红外光谱模型,可实现白酒中乳酸和乙酸含量的快速准确测定。展开更多
文摘为建立不受白酒中乙醇体积分数影响的高效液相色谱(HPLC)方法,并测定白酒中乳酸和乙酸含量,将其作为近红外光谱建模的参考值,并结合核偏最小二乘算法(KPLS)建立近红外快速检测模型。结果表明,利用有机聚合物为填充颗粒的色谱柱进行高效液相色谱法测定乳酸和乙酸含量时,乳酸和乙酸的峰面积结果相对标准偏差(RSD)分别为1.58%和1.66%,加标回收率分别为98.15%与103.28%。建立近红外快速检测模型,测定乳酸和乙酸的最佳预处理方法分别为消除常数偏移量和矢量归一化,最佳附加预处理方法为Z-score标准化,最佳变量筛选方法为竞争自适应重加权采样法(CARS),最佳条件下验证模型的乳酸和乙酸测试集预测均方根误差(RMSEP)分别为6.37 mg/100 m L和5.95 mg/100 m L,决定系数(R^(2))分别为0.975 3和0.959 1,外部验证样本预测值与实际值间一致性良好,模型重复预测样本乳酸和乙酸含量的RSD分别为2.28%和2.22%,方差分析检验表明预测值与实际值间不存在显著性差异(P>0.05),表明模型的预测精密性良好。综上,基于高效液相色谱数据建立近红外光谱模型,可实现白酒中乳酸和乙酸含量的快速准确测定。
