管 瑜，張 毅，邵 路

（天津工業(yè)大學紡織學部，天津 300387）

作為功能性材料，遠紅外纖維已廣泛用于人們的保健服裝、床上用品等，深受消費者的青睞，盡管價格不菲，但仍有很好的市場前景[1－2].與此同時，也出現(xiàn)了遠紅外纖維產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊、魚龍混雜、真假難辨等問題，質(zhì)監(jiān)部門經(jīng)常接到消費者對此類產(chǎn)品的投訴.由于國家以及行業(yè)產(chǎn)品標準的制定滯后于產(chǎn)品的開發(fā)，目前國內(nèi)對于遠紅外纖維的定性、定量分析方法尚無統(tǒng)一的規(guī)定，導致遠紅外纖維的開發(fā)、研究和判別受到阻礙.為了凈化市場，快速、準確地判別遠紅外纖維的品質(zhì)，開展采用近紅外技術(shù)對遠紅外纖維進行定性分析的研究十分必要，同時對于開發(fā)、研究遠紅外纖維也具有一定的實用價值[3].本文利用近紅外光譜技術(shù)和偏最小二乘法建立了遠紅外纖維的定性分析模型.

1 實驗部分

1.1 實驗器材與原料

實驗儀器為上海棱光S400近紅外品質(zhì)分析儀，光譜譜區(qū)范圍為1300～2500 nm，波長重復性≤1 nm，掃描間隔為 4、8、16 nm（可選）.

實驗材料為市場現(xiàn)存品種即不同種類的丙綸、滌綸、遠紅外丙綸及遠紅外滌綸等共10種樣品，其樣品名稱、產(chǎn)地、樣品編號如表1所示.

表1 樣品信息Tab.1 Samples information

1.2 取樣方法的確定

實驗樣品采用短纖形態(tài)，并對其進行預梳理.對于個別長絲形態(tài)樣品，人為剪短成30 mm左右，然后進行預梳理備用；對于針刺棉等絮狀結(jié)構(gòu)樣品，則經(jīng)手扯開松后備用.

將經(jīng)過預梳理后的實驗樣品用剪刀剪成1 cm長度試樣.每種實驗樣品采用四分法取樣2.000 g，而后從中隨機抽取出0.500 g（定量偏差為±1%）作為一個試驗子樣，共抽取3份，分別作為試驗試樣、平行試樣和備用試樣.

1.3 實驗原理與步驟

根據(jù)近紅外光譜分析法[4-6]，利用近紅外品質(zhì)測定儀采集纖維樣品的原始光譜圖，對原始譜圖進行導數(shù)預處理，并利用偏最小二乘法建立定性分析模型[7].通過比較分析未知樣品的譜圖與已知樣品的標準譜圖，確定未知樣品的性質(zhì)歸屬.

近紅外光譜實驗參數(shù)設(shè)定為掃描次數(shù)10次、掃描間隔4 nm（為減小誤差，選最小值）.將樣品均勻平鋪于樣品池，放入儀器進行掃描.掃描結(jié)束后取出樣品，用手將樣品手扯開松混勻后進行再次光譜掃描.重復此操作步驟2次，每份樣品共掃描3張光譜.綜合試驗試樣和平行試樣，每種被測樣品共可得到6張近紅外光譜.共有10種樣品，掃描結(jié)束后便可以得到60張近紅外光譜圖，其中10張近紅外光譜圖（每種纖維各一張）做預測集，其余50張近紅外光譜圖做建模集[8-9].

2 近紅外光譜譜圖分析

掃描10號丙綸短纖所獲得的光譜圖如圖1（a）所示；掃描7號遠紅外丙綸長絲所獲得的光譜圖如圖1（b）所示.掃描2號滌綸普通短纖所獲得的光譜圖如圖1（c）所示；掃描8號遠紅外滌綸短纖所獲得的光譜圖如圖 1（d）所示.

從圖 1（a）和圖 1（b）的原始光譜圖可以看出，丙綸短纖與遠紅外丙綸長絲的曲線形態(tài)基本相同，走勢十分接近；由圖 1（c）和圖1（d）可以看出，雖然滌綸普通短纖與遠紅外滌綸短纖光譜的曲線走勢稍有區(qū)別，但并不顯著.近紅外光譜往往包含一些與待測樣品性質(zhì)無關(guān)的因素干擾，如樣品的狀態(tài)、光的散射、雜散光及儀器響應(yīng)等.這些干擾因素將導致近紅外光譜的基線漂移和光譜的不重復性.因此，建立定性模型前應(yīng)對原始光譜進行預處理.

本實驗采用二階導數(shù)法[10]對原始光譜圖進行預處理.10號丙綸短纖經(jīng)預處理后的光譜圖如圖2（a）所示，7號遠紅外丙綸長絲經(jīng)預處理后的光譜圖如圖2（b）所示；2號滌綸普通短纖經(jīng)預處理后的光譜圖如圖2（c）所示，8號遠紅外滌綸短纖經(jīng)預處理后的光譜圖如圖 2（d）所示.

經(jīng)過預處理消除了待測樣品中一些無關(guān)因素的干擾.從圖2（c）和圖 2（d）可以清晰看出，相同波數(shù)讀出了不同吸光度的數(shù)值，而圖 2（a）和圖 2（b）在相同波數(shù)下吸光度的值也略有差別.說明經(jīng)過對原始譜圖進行預處理，排除了無關(guān)因素的干擾，有利于所建模型的準確性和穩(wěn)定性.

3 定性模型的建立與驗證

針對經(jīng)過預處理后的光譜數(shù)據(jù)，采用偏最小二乘法建立定性模型.經(jīng)一階導數(shù)和二階導數(shù)處理后，其結(jié)果如表2和表3所示.

表2 普通丙綸與遠紅外丙綸光譜經(jīng)導數(shù)處理的定性建模結(jié)果Tab.2 Qualitative modeling result for polypropylene and far-infrared polypropylene

表3 普通滌綸與遠紅外滌綸光譜經(jīng)導數(shù)處理的定性建模結(jié)果Tab.3 Qualitative modeling result for polyester and far-infrared polyester

經(jīng)過對比選擇，本實驗所建的2個定性模型都選取二階導數(shù)處理，遠紅外丙綸與普通丙綸定性模型選擇的主成分數(shù)是3，而遠紅外滌綸與普通滌綸的定性模型的主成分數(shù)選擇2已經(jīng)足夠，2個模型的平滑點數(shù)都選擇為15.

通過定性模型結(jié)果可以看出，2個模型能分別對普通丙綸和遠紅外丙綸、普通滌綸和遠紅外滌綸進行正確的鑒別.對10個已知成分樣品進行檢測，對于遠紅外丙綸，其預測準確率達99%；對于遠紅外滌綸，其預測準確率達100%.這足以證明該模型能滿足對丙綸基和滌綸基遠紅外纖維的快速、準確的檢測，并且具有良好的預測穩(wěn)定性.

4 結(jié)論

（1）本文所建的2個定性分析模型能分別對丙綸和遠紅外丙綸、滌綸和遠紅外滌綸進行正確鑒別，具有一定的預測穩(wěn)定性.對遠紅外丙綸預測準確率達99%，對遠紅外滌綸預測準確率達100%，說明采用近紅外光譜分析法對遠紅外纖維進行定性分析是可行的.

（2）采用近紅外光譜法進行遠紅外纖維定性分析時，建模精度至關(guān)重要.而要提高精度，就必須增加試驗樣本量，采集更多的近紅外光譜，以增強所建模型的預測精度和穩(wěn)定性.

（3）研究分析表明，近紅外光譜法不僅能夠?qū)h紅外纖維進行定性分析，而且也可用于遠紅外纖維的定量分析，定量分析方法還需進一步探索.

[1]薛少林，閻玉霄，王衛(wèi).遠紅外紡織品及其開發(fā)與應(yīng)用[J].山東紡織科技，2001，42（1）:48-51.

[2]吳素坤.遠紅外纖維的研究進展 [J].國外紡織技術(shù)，2003（6）:1-4.

[3]吳儉儉，孫國君，戴連奎.紡織纖維拉曼光譜定性分析法[J].紡織學報，2011，32（6）:28-29.

[4]柴金朝，金尚忠.近紅外光譜技術(shù)在紡織品定性檢測中的應(yīng)用[J].紡織學報，2009，30（4）:55-58.

[5]ALBANELL E，CACERES P，CAJA G，et a1.Determination of fat，protein and total solids in ovine milk by near-infrared spectroscopy[J].Jourmal of AOAC Intemational，1999，82:753-758.

[6]COZZOLINO D，F(xiàn)ASSIO A，F(xiàn)ERNANDE Z，et al.Measurement of chemical composition in wet whole maize silage by visible and near infrared reflectance spectroscopy[J].Animal Feed Science and Technology，2006，129:329-336.

[7]孫柏玲，劉君良，柴宇博.基于近紅外光譜和偏最小二乘法的慈竹纖維素結(jié)晶度預測研究 [J].光譜學與光譜分析，2011，31（2）:367-369.

[8]姜偉，韓光亭，張元明.基于近紅外技術(shù)的苧麻纖維素及膠質(zhì)含量快速測定[J].紡織學報，2012，33（1）:6-10.

[9]魏俞涌，陳永明，林萍，等.近紅外光譜技術(shù)與偏最小二乘法及模糊聚類法相結(jié)合的糖品種分類方法[J].紅外，2012，33（3）:39-43.

[10]徐風華，劉建行，陶勝源.二階導數(shù)光譜法同時測定雙組分體系中阿司匹林和水楊酸的含量 [J].中國藥物應(yīng)用與檢測，2009（3）:141-143.