[发明专利]一种近红外光谱技术快速分析连作滁菊土壤中总酚的方法在审

专利信息
申请号: 201710148637.9 申请日: 2017-03-14
公开(公告)号: CN106841104A 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 谢越;汪建飞;肖新;范行军;王泓;杨洪杏 申请(专利权)人: 安徽科技学院
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3577;G01N1/28
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 233100 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 红外 光谱 技术 快速 分析 连作 土壤 中总酚 方法
【说明书】:

技术领域

本发明公开了一种连作滁菊土壤中总酚的测定方法。具体涉及到一种基于近红外光谱技术,以连作滁菊土壤总酚为对象的快速无损测定方法,采用近红外光谱分析技术,应用偏最小二乘法构建数学模型,预测连作滁菊种植土壤中总酚含量。

背景技术

中草药或蔬菜连续在同一田地中种植,容易产生连作障碍问题。其中的原因之一是由于植物根系分泌或植株残体腐解后,形成的酚酸类物质导致植物产生自毒作用。植物产生的酚酸类自毒物质很多,总体上分为单酚和多酚,在一起合称为总酚。因此,为了监测中草药或蔬菜生产过程中总酚含量,避免连作障碍现象的产生,酚酸类物质的检测分析成为实际生产活动的技术要求。对于单酚、多酚和总酚的测定方法很多,主要有液相色谱法、紫外分析法、分光光度法以及流动注射化学发光法,这些方法需要对样品进行前处理,需要加入化学试剂,对样品扰动大,测试耗时长,再加上各种酚酸具有稳定性差,见光容易分解的特点,使得上述分析测试方法,很难满足实际生产活动中对酚酸分析要快速、简便、无污染、扰动小的需求。因此,开发出新的酚酸测试新方法势在必行。

近红外光谱技术是正在快速发展的绿色无损分析技术,已经广泛应用在农业、食品、烟草、药物行业的成分定量分析。近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱,主要是由于分子振动的非谐振性,使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,具有较强的穿透能力。近红外光可以对酚酸类物质中的酚羟基Ar—OH振动的倍频和合频吸收,从而构成了酚酸类化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的酚酸类物质含有不同的基团,不同的基团有不同的能级,不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别,且吸收系数小,发热少,因此近红外光谱可作为单酚和多酚获取信息的一种有效的载体。因此,选用连续改变频率的近红外光照射样品时, 由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收,通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱,透射出来的红外光线就携带样品酚酸类物质组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度,就可以确定酚酸类物质的含量。

目前,有研究者利用近红外光谱技术研究了单酚的定量分析,比如刘黎锋研究了近红外光谱法快速测定当归提取过程中阿魏酸含量,也有人研究了多酚的定量分析,比如中国发明专利公开号CN103592258A和CN101059426A研究了茶多酚的近红外光谱定量技术,中国发明专利公开号CN105319331A发明了一种检测水果酒中多酚类物质的方法及数学模型。还有人发明了总酚的测定方法,比如中国发明专利公开号CN105628696A研究了参芎葡萄糖注射液中总酚酸含量的近红外光谱分析方法。

总体上来说,对于酚酸类物质导致土壤产生连作障碍的发生,不应该只是某一个单酚或多酚,亦或是几个单酚或几个多酚起作用。相对单酚或多酚,考量土壤中总酚含量的变化情况,对于土壤连作障碍的实际意义更大。因此,利用近红外技术定量分析土壤中总酚含量,对于防治连作障碍问题至关重要。然而,尽管前人对各种样本中的总酚做了大量研究,但是酚酸样品的差异、校正集数量、验证集数量、不同的近红外光谱仪、原始光谱采集后预处理方法、奇异样品的剔除、波段的选择、回归模型的选择在内的一些因素,都可极大影响近红外模型预测的精度和可靠性,所以,有必要利用红外光谱技术,对不同的连作土壤中的总酚进行针对性监测。

截至目前,尚无连作滁菊土壤中总酚近红外光谱定量分析方法的报道,因此,利用近红外光谱技术,研发连作滁菊土壤中总酚的快速无损监测技术,对于提早预防和防治滁菊连作障碍问题有着重大意义。

发明内容

本发明是基于当前对于总酚测试分析技术的不足,提供了一种连作滁菊种植土壤中,总酚含量的近红外光谱定量分析技术。采用近红外光谱分析技术可对连作滁菊土壤样品中总酚进行快速无损测定,有效解决了传统分析技术的问题,为连作滁菊土壤总酚含量的分析提供了新的绿色便捷、精确可靠的分析方法。

本发明的技术方案如下:

(1)建立校正样品光谱集。收集连作5年滁菊土壤样品,利用近红外光谱仪对样品集进行光谱扫描,获得校正样品集的近红外光谱数据,该数据为样品的原始光谱。

(2)样品中总酚含量的化学定量分析。利用分光光度法对所收集的样品进行测试,得到的数据为样品总酚含量的真实值。

(3)异常光谱判断。样品谱图采集过程中,由于设备本身的误差,操作的失误,波长的漂移以及环境因素的变化,近红外光谱谱图可能出现异常,从而引起模型精度的降低。对于异常样品的诊断,采用马氏距离、标准杠杆值和学生残差来剔除奇异样品。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽科技学院,未经安徽科技学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710148637.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top