□周志奇
(領(lǐng)先生物農(nóng)業(yè)股份有限公司 河北 秦皇島 066004)
NIRS技術(shù)下的復(fù)合化肥成分定量應(yīng)用研究
□周志奇
(領(lǐng)先生物農(nóng)業(yè)股份有限公司 河北 秦皇島 066004)
目前,我國廣泛使用的復(fù)合化肥大多都需要氮、磷、鉀三種養(yǎng)分,本文主要針對分子振光譜理論進行實驗分析在NIRS技術(shù)下的復(fù)合化肥成分定量,首先分析了實驗步驟,同時以實驗結(jié)果為基礎(chǔ)對NIRS技術(shù)下的復(fù)合化肥成分定量應(yīng)用進行了闡述,最后對全文進行了總結(jié)。
NIRS技術(shù);復(fù)合化肥;成分;應(yīng)用
1.1 試劑、儀器
尿素;氯化鉀;去離子水等化學(xué)試劑,集熱式恒溫加熱磁力攪拌器,德國近紅外光譜儀(掃描次數(shù)32次)。
1.2 樣品
為了確保實驗的準確性、可靠性,本實驗采用的樣品直徑為0.9cm,厚度為0.5cm,不同樣品的造粒過程如下;
不同尿素含量的造粒:稱量40g尿素放置在可加熱磁力攪拌機內(nèi),使用133℃的熔融,加入轉(zhuǎn)子攪拌,磷酸二銨氫、氯化鉀的配置比例為1:1,聚合攪拌均勻后放置在模具中冷卻造粒,還需要調(diào)節(jié)磷酸二銨氫的氯化鉀混合物的含量,最終的尿素含量要達到75%才算合格。
不同二脲含量渡河肥料造粒:方法同上,最終將顆粒中的二脲含量控制在25%即可。
不同水含量的復(fù)合肥造粒:造粒方法同上,最終將肥料中的顆粒含水量控制在30%為止。
1.3 測定光學(xué)值
紅外光譜儀(掃描次數(shù)32次),波數(shù)的范圍控制在4 000~12 000cm的范圍,每粒樣品的正反面都要進行2次光譜。將平均光譜作為原始光譜。
尿素含量的檢測:將采集過的NIRS肥料顆粒稱重溶于100mL的水中,采用分光光度法檢測顆粒中的尿素含量。
縮二胺含量的檢測:將采集過的NIRS肥料顆粒稱重溶于25mL的水中,用分光光度法檢測顆粒中的尿素含量。
水含量檢測:將采集過的NIRS肥料顆粒通過重量法檢測各顆粒中的水含量。
1.4 建立光譜模型
在試驗中要采取NIRS配套化學(xué)計量軟件進行數(shù)據(jù)處理,分析樣品光譜的主要成分,對分因子進行分類。
2.1 NIRS光譜預(yù)處理及波長提取
2.1.1 NIRS光譜的預(yù)處理。將樣品放在采樣窗口采集NIRS,經(jīng)過分析,可知波長的范圍在4 000~12 500cm的范圍內(nèi),且不同的樣品峰型大致相同,基線有明顯的飄移。需要對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,以此減弱各種噪音對光譜的影響,提升NIRS檢測的準確性、可靠性。
2.1.2 NIRS波長的提取。在NIRS光譜校正模型建立的過程中,若是使用光譜數(shù)據(jù),就會導(dǎo)致計算量大、等待時間長的情況,出現(xiàn)的果擬合現(xiàn)象會降低模型的精準度、以及穩(wěn)定性。其中常用的選取方法包括:先相關(guān)系數(shù)法、無關(guān)信息變量法、剔除法、搜索法,在進行水分檢測的時候,選擇性征譜段是在4 597.7~5 454cm和6 094.3~7 506cm的范圍內(nèi)進行建模,在磁范圍內(nèi)可以減弱其他分譜封的干擾,能夠有效的提升模型預(yù)測的準確性。
2.2 建模樣品定量分析模型
采用偏最小二乘法建立定量模型,橫坐標是為樣品化學(xué)成分的準確值,縱坐標為NIRS模型預(yù)測值。交換驗證的均方根誤差是在交叉驗證的情況下進行的,主要是用來判斷建立模型的準確性,數(shù)值越小就說明測定成分的含量真值與測定的平方差和越小,這類模型的建立比較準確。
2.3 市售復(fù)合肥樣品預(yù)測模型
為了使得實驗更加的準確、可靠,購買市面上的六種復(fù)合肥樣品,控失低氯復(fù)合肥、控失中氯復(fù)合肥、硫酸鉀復(fù)合肥、普通中氯復(fù)合肥、高氯復(fù)合肥、如同硫酸鉀復(fù)合肥,將六種復(fù)合肥使用3種建立的預(yù)測模型進行預(yù)測。
經(jīng)過分析可以看出3種模型及相關(guān)的評價指標中,NIRS技術(shù)與復(fù)合肥料中的尿素、縮二脲、水分含量有較好的線性關(guān)系,不同的模型也可以選擇不同的波數(shù)范圍,將幾種模型中的NIRS預(yù)測值和化學(xué)方法進行配對檢驗,,所得數(shù)值均大于0.05,這就表示NIRS技術(shù)的分析結(jié)果和實驗室的化學(xué)分析結(jié)果之間的差異不大。
本文分析的3種預(yù)測模型對復(fù)合肥料的研究,這3種實驗方法對復(fù)合化肥的生產(chǎn)質(zhì)量控制,商品質(zhì)量檢驗等都有一定的幫助,本文主要是采用NIRS技術(shù),對其他的光譜技術(shù)處理方法和模型建立進行了探討,提高了NIRS預(yù)測模型的精準度,為復(fù)合化肥的儲存、生產(chǎn)、運輸過程都奠定了基礎(chǔ)。
1004-7026(2017)10-0055-01
O657.33;TQ440.72
A
10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2017.10.036