Name: o-cresol concentration online measurement based on near infrared spectroscopy via partial least square regression
Uploaded: 2019-11-08T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression at JoVE.com

وقد حظي هذا العمل بدعم المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (المنحة رقم 61722306 و 61473137) والبرنامج الوطني للانضباط من الدرجة الاولي في مجال تكنولوجيا وهندسه الصناعات الخفيفة (LITE2018-025).

1-الحصول علي بيانات الطيف النير مع تحويل Fourier (FT)-مطياف عمليه نير
<ol><li>تثبيت المرحلة السائلة مسبار ألياف البصرية من مطياف الاشعه تحت الحمراء القريبة في مخرج من المنتج الأثير بوليف# ينيل. وفتح البرنامج OPUS علي الكمبيوتر العلوي متصلا الصك والبدء في تكوين القياس.</li>
	<li>الاتصال بمق?...

<ol>
	<li>Nicolai, B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nondestructive+measurement+of+fruit+and+vegetable+quality+by+means+of+NIR+spectroscopy:+A+review.">Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review.</a> Postharvest Biology and Technology. 46 (2), 99-118 (2007).</li><li>Chang, C. W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Near-infrared+reflectance+spectroscopy-principal+components+regression+analyses+of+soil+properties.">Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties.</a> Soil Science Society of America Journal. 65 (2), 480-490 (2001).</li><li>Chen, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Near-infrared+spectroscopy+for+rapid+evaluation+of+different+processing+products+of+Sophora+japonica.">Near-infrared spectroscopy for rapid evaluation of different processing products of Sophora japonica.</a> L. Spectroscopy Letters. 51 (1), 37-44 (2018).</li><li>Cayuela, J. A., Garcia, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nondestructive+measurement+of+squalene+in+olive+oil+by+near+infrared+spectroscopy.">Nondestructive measurement of squalene in olive oil by near infrared spectroscopy.</a> LWT-FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY. 88, 103-108 (2018).</li><li>Joaquim, M., Rudnick, R. L., Shubkin, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Polyphenyl+Ether+Lubricants.">Polyphenyl Ether Lubricants.</a> Synthetic Lubricants and High-performance Functional. , 239 (1999).</li><li>Grabowska, H., Kaczmarczyk, W., Wrzyszcz, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthesis+of+2,6-Xylenol+by+Alkylation+of+Phenol+with+Methanol.">Synthesis of 2,6-Xylenol by Alkylation of Phenol with Methanol.</a> Applied Catalysis. 47 (2), 351-355 (1989).</li><li>Jeon, D. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+volatile+organic+compounds,+catechins,+caffeine+and+theanine+in+Jukro+tea+at+three+growth+stages+by+chromatographic+and+spectrometric+methods.">Determination of volatile organic compounds, catechins, caffeine and theanine in Jukro tea at three growth stages by chromatographic and spectrometric methods.</a> FOOD CHEMISTRY. 219, 443-452 (2016).</li><li>Davidyuk, E. I., Demchenko, V. F., Klisenko, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+group+separation+and+identification+of+chlorinated+organic+compounds+by+high+performance+liquid+chromatography.">Rapid group separation and identification of chlorinated organic compounds by high performance liquid chromatography.</a> JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY. 52 (11), 1058-1065 (1997).</li><li>Rinnan, A., Berg, F., Engelsen, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+of+the+most+common+pre-processing+techniques+for+near-infrared+spectra.">Review of the most common pre-processing techniques for near-infrared spectra.</a> TrAC Trends in Analytical Chemistry. 28 (10), 1201-1222 (2009).</li><li>Zou, X. B., Zhao, J. W., Povey, M. J. W., Holmes, M., Mao, H. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Variables+selection+methods+in+near-infrared+spectroscopy.">Variables selection methods in near-infrared spectroscopy.</a> Analytica Chimica Acta. (1-2), 14-32 (2010).</li><li>Dunn, B. W., Beecher, H. G., Batten, G. D., Ciavarella, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+potential+of+near-infrared+reflectance+spectroscopy+for+soil+analysis+-+a+case+study+from+the+Riverine+Plain+of+south-eastern+Australia.">The potential of near-infrared reflectance spectroscopy for soil analysis - a case study from the Riverine Plain of south-eastern Australia.</a> Australian Journal of Experimental Agriculture. 42 (5), 607-614 (2002).</li><li>Wang, C. K., Zhang, T. L., Pan, X. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Potential+of+visible+and+near-infrared+reflectance+spectroscopy+for+the+determination+of+rare+earth+elements+in+soil.">Potential of visible and near-infrared reflectance spectroscopy for the determination of rare earth elements in soil.</a> Geoderma. 306, 120-126 (2017).</li><li>Gatius, F., Miralbes, C., David, C., Puy, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+CCA+and+PLS+to+explore+and+model+NIR+data.">Comparison of CCA and PLS to explore and model NIR data.</a> Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. , 76-82 (2017).</li><li>Wold, S., Sjostrom, M., Eriksson, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PLS-regression:+a+basic+tool+of+chemometrics.">PLS-regression: a basic tool of chemometrics.</a> Chemometrics &amp; Intelligent Laboratory. 58 (2), 109-130 (2001).</li><li>Douglas, R. K., Nawar, S., Alamar, M. C., Mouazen, A. M., Coulon, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+prediction+of+total+petroleum+hydrocarbons+concentration+in+contaminated+soil+using+vis-NIR+spectroscopy+and+regression+techniques.">Rapid prediction of total petroleum hydrocarbons concentration in contaminated soil using vis-NIR spectroscopy and regression techniques.</a> SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT. 616, 147-155 (2017).</li><li>Grassi, S., Alamprese, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advances+in+NIR+spectroscopy+applied+to+process+analytical+technology+in+food+industries.">Advances in NIR spectroscopy applied to process analytical technology in food industries.</a> CURRENT OPINION IN FOOD SCIENCE. 22 (SI), 17-21 (2018).</li><li>Trung, T., Downes, G., Meder, R., Allison, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pulp+mill+and+chemical+recovery+control+with+advanced+analysers+-+from+trees+to+final+product.">Pulp mill and chemical recovery control with advanced analysers - from trees to final product.</a> APPITA. 68 (1), 39-46 (2015).</li><li>Vann, L., Sheppard, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+near-infrared+spectroscopy+(NIRs)+in+the+biopharmaceutical+industry+for+real-time+determination+of+critical+process+parameters+and+integration+of+advanced+feedback+control+strategies+using+MIDUS+control.">Use of near-infrared spectroscopy (NIRs) in the biopharmaceutical industry for real-time determination of critical process parameters and integration of advanced feedback control strategies using MIDUS control.</a> Journal of Industrial Microbiology&amp; Biotechnology. 44 (12), 1589-1603 (2017).</li><li>Modrono, S., Soldado, A., Martinez-Fernandez, A., de la Roza-Delgado, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Handheld+NIRS+sensors+for+routine+compound+feed+quality+control:+Real+time+analysis+and+field+monitoring.">Handheld NIRS sensors for routine compound feed quality control: Real time analysis and field monitoring.</a> TALANTA. 162, 597-603 (2017).</li></ol>

يصف هذا البروتوكول عمليه تنفيذ PLSR علي قياس تركيز س-كريكول المتبقية في المنتج السائل من بلفنلنسلف الأثير مع NIRS.
والخطوتان الحاسمتين في هذه العملية هما المعالجة المسبقة للبيانات الطيفية الاصليه لبيانات الجرد العامة والمتغيرات المختارة للبيانات الطيفية العالية الابعاد.
<p...

وقد حظي التحليل الطيفي للاشعه تحت الحمراء القريبة (نير) بقبول واسع كتكنولوجيا تحليليه حديثه سريعة وفعاله وغير مدمره وغير ملوثه ؛ وقد استخدمت هذه الطريقة خلال السنوات العديدة الماضية للكشف عن جوده المنتج والتحليل وقياس المكونات الكيميائية في العمليات الصناعية. التخصص الأكثر اهميه للأسلوب هو قدرته علي تسجيل الأطياف للعينات الصلبة والسائلة دون اي تجهيز مسبق ، مما يجعل nirs مناسبه خاصه للكشف المباشر والسريع وتحليل المنتجات الطبيعية والاصطناعية1،2. وخلافا لأجهزه الاستشعار التقليدية التي تقيس متغيرات العملية (مثل درجه الحرارة ، والضغط ، ومستوي السائل ، وما إلى ذلك) علي نطاق المجهرية وتعاني حتما من الضوضاء الخارجية وتداخل الخلفية ، يكتشف NIRS المعلومات الهيكلية للتكوين الكيميائي في المقاييس المجهرية والجزيئية. التالي ، يمكن قياس المعلومات الاساسيه بشكل أكثر دقه وفعالية من الطرق الأخرى3،4.
وتستخدم علي نطاق واسع الأثير polyphenyl ، باعتبارها واحده من البلاستيك الهندسية ، وذلك بسبب مقاومته للحرارة ، مثبطات اللهب ، والعزل ، والخصائص الكهربائية ، والاستقرار الابعاد ، ومقاومه تاثير ، زحف المقاومة ، والقوه الميكانيكية وغيرها من الخصائص5. الأهم من ذلك ، هو غير سامه وغير مؤذيه بالمقارنة مع غيرها من اللدائن الهندسية. في الوقت الحاضر ، 2 ، الزايلينول هي واحده من المواد الخام الاساسيه لتوليف الأثير بلفنلنسلف ، وعاده ما يتم اعداده عن طريق تحفيز الالكله من الفينول مع طريقه الميثانول6. هناك نوعان من المنتجات الرئيسية لهذه الطريقة التحضير ، o-كريسول و 2 ، 6-الزايلينول. بعد سلسله من خطوات الانفصال والاستخلاص ، يستخدم 2 ، 6 الزايلينول لإنتاج الأثير بلفنلنسلف. ومع ذلك ، تبقي كميات ضئيله من o-كريسول في 2, 6-الزايلينول. O-كريكول لا تشارك في توليف الأثير بلفنلنسلف وسوف تبقي في المنتج الأثير بلفنلنسلف ، مما ادي إلى انخفاض في جوده المنتج أو حتى دون المستوي. في الوقت الحاضر ، لا تزال معظم الشركات تحليل التراكيب من الخلائط العضوية المعقدة مثل السائل المرحلة ميثيل الأثير المنتجات التي تحتوي علي الشوائب (علي سبيل المثال ، o-كريكول) عن طريق تحليل الفصل الفيزيائي أو الكيميائي مثل اللوني7،8. مبدا فصل اللوني هو استخدام خليط من التراكيب في المرحلة الثابتة ومرحله التدفق في انحلال ، تحليل ، الامتزاز ، الامتصاص أو غيرها من التقارب من الاختلافات الطفيفة في الأداء. عندما تتحرك مرحلتين بالنسبة لبعضها البعض ، يتم فصل التراكيب بالإجراءات المذكورة أعلاه مرارا وتكرارا في مرحلتين. اعتمادا علي الكائن ، فانه عاده ما يستغرق بضع دقائق إلى بضع عشرات من الدقائق لإكمال عمليه فصل المواد المعقدة. ويمكن ان نري ان كفاءه القياس منخفضه.
في الأيام الحاضرة ، وقياس جوده المنتج وتكنولوجيا التحكم المتقدمة علي أساس هذا التحليل لصناعه المواد الكيميائية الحديثة عمليه غرامه هو الاتجاه الرئيسي لزيادة تحسين جوده المنتج. في صناعه عمليه إنتاج الأثير بوليف# ينيل ، في الوقت الحقيقي قياس المحتوي س-كريسول في المنتج بلفنلنسلف الأثير هو من اهميه كبيره للتنمية. تحليل الكروماتوغرافي لا يمكن بوضوح تلبيه متطلبات تكنولوجيا التحكم المتقدمة لقياس الوقت الحقيقي للمواد والتغذية المرتدة اشاره. ولذلك ، فاننا نقترح الانحدار الجزئي المربعات الأقل (PLSR) الأسلوب لإنشاء نموذج خطي بين البيانات NIRS وتركيز س-كريكول ، والتي تحقق قياس الإنترنت من المحتوي س-كريسول في المنتج السائل بلفنلنسلف الأثير من مخرج .
وتقوم المعالجة المسبقة لهذه العمليات بأهم دور قبل النمذجة الاحصائيه المتعددة المتغيرات. وافينومبيرس NIRS في طيف نير واحجام الجسيمات من العينات البيولوجية قابله للمقارنة ، لذلك فمن المعروف عن اثار مبعثر غير متوقعه لها تاثير علي أطياف العينة المسجلة. من خلال أداء الأساليب المناسبة قبل المعالجة ، وهذه الآثار من السهل القضاء عليها إلى حد كبير9. وتصنف تقنيات المعالجة المسبقة الأكثر استخداما في NIRS علي انها التصحيح المبعثر وأساليب المشتقات الطيفية. وتشمل المجموعة الاولي من الأساليب تصحيح مبعثر المضاعفة ، detrending ، التحولات متغير العادية القياسية ، والتطبيع. وتشمل أساليب الاشتقاق الطيفي استخدام المشتقات الاولي والثانية.
قبل وضع نموذج الانحدار الكمي ، من المهم أزاله الاختلافات المبعثرة غير المنتظمة من بيانات NIRS لان لها تاثيرا كبيرا علي دقه النموذج التنبؤي ، وتعقيده والتشعب. يجب ان يعتمد اختيار طريقه المعالجة المسبقة المناسبة دائما علي خطوه النمذجة اللاحقة. هنا ، إذا كانت مجموعه البيانات الطيفية نير لا تتبع قانون لامبرت البيره ، ثم عوامل أخرى تميل إلى تعويض عن السلوك غير المثالي للتنبؤ للمكونات المتوقعة. والعيب في وجود هذه العوامل التي لا لزوم لها يؤدي إلى زيادة تعقيد النموذج ، حتى علي الأرجح ، إلى انخفاض في المتانة. التالي ، فان تطبيق المشتقات الطيفية والتطبيع التقليدي للبيانات الطيفية يشكلان جزءا أساسيا من الأسلوب.
بعد المعالجة المسبقة الطيفية ، يتم الحصول علي بيانات NIRS ذات نسبه عاليه من الاشاره إلى الضوضاء وتداخل الخلفية المنخفضة. يوفر تحليل NIRS الحديثة الاستحواذ السريع علي كميات كبيره من الامتصاص علي مدي الطيفية المناسبة. ثم يتم التنبؤ بالتركيب الكيميائي للعينه عن طريق استخراج المتغيرات ذات الصلة باستخدام المعلومات الواردة في المنحني الطيفي. وبصفه عامه ، يتم الجمع بين الدراسات التحليلية المتعددة وأساليب التحليل المتنوعة للتحليلات النوعية أو الكمية10. ويشيع استخدام تحليل الانحدار الخطي متعدد المتغيرات (MLR) لتطوير وتعدين العلاقة الرياضية بين البيانات والمكونات في العمليات الصناعية وقد استخدمت علي نطاق واسع في تحليل NIRS.
ومع ذلك ، هناك مشكلتين أساسيه عند تنفيذ MLR للبيانات NIRS المعالجة المسبقة. مشكله واحده هي التكرار المتغير. الابعاد العالية للبيانات NIRS غالبا ما يجعل التنبؤ متغير تابع غير موثوق به لأنه يتم تضمين المتغيرات التي ليس لها ارتباط مع المكونات. وتقلل هذه المتغيرات الزائدة من كفاءه المعلومات المتعلقة بالبيانات الطيفية وتؤثر علي دقه النموذج. من أجل القضاء علي التكرار المتغير ، من الضروري تطوير وتعظيم الارتباط بين بيانات NIRS والمكونات المتوقعة.
مشكله أخرى هي مساله تعدد الخطية في بيانات NIRS. واحد الافتراضات الهامه لنماذج الانحدار الخطي المتعددة هو انه لا توجد علاقة خطيه بين اي من المتغيرات التفسيرية لنموذج الانحدار. إذا كانت هذه العلاقة الخطية موجودة ، فانه يثبت ان هناك تعدد الخطية في نموذج الانحدار الخطي ويتم انتهاك الافتراض. في تراجع خطيه متعددة ، مثل انحدار مربعات الأقل العادية (OLSR) ، الارتباطات المتعددة بين المتغيرات تؤثر علي تقدير المعلمة ، وزيادة خطا النموذج ، وتؤثر علي استقرار النموذج. ولأزاله الترابط المتعدد الخطي بين البيانات الطيفية لجرد المعلومات النيرة ، نستخدم أساليب الاختيار المتغيرة التي تزيد من التنوع المتاصل في العينات.
هنا ، نقترح استخدام plsr ، وهو تعميم الانحدار الخطي متعددة التي تم استخدامها علي نطاق واسع في مجال nirs11،12. يدمج PLSR الوظائف الاساسيه لل MLR ، وتحليل الارتباط المتعارف عليه (CCA) ، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) ويجمع بين تحليل التنبؤ مع تحليل غير نموذجي لدلاله البيانات. ويمكن تقسيم PLSR إلى جزاين. يحدد الجزء الأول مكونات المتغيرات المميزة والمكونات المتوقعة بتحليل جزئي لأقل المربعات (PLS). الثابتة والمتنقلة يزيد من التغير المتاصل في المكونات الرئيسية بجعل التباين المختلط للمكونات الرئيسية والمكونات المتوقعة كبيره قدر الإمكان عند استخراج المكونات الرئيسية. بعد ذلك ، يتم تاسيس نموذج OLSR من تركيز o-كريكول للمكونات الرئيسية المختارة. PLSR هو مناسبه لتحليل البيانات الصاخبة مع العديد من المتغيرات المستقلة التي هي متداخلة بشده ومترابطة للغاية والنمذجة في وقت واحد من عده متغيرات الاستجابة. أيضا ، plsr مقتطفات من المعلومات الفعالة لأطياف العينة ، يتغلب علي مشكله الخطية المتعددة ، وله مزايا الاستقرار القوي وارتفاع دقه التنبؤ13،14.
يصف البروتوكول التالي عمليه استخدام نموذج PLSR لقياس التركيز الذي يستخدم البيانات الطيفية ل "نير". يتم تقييم موثوقيه ودقه النموذج كميا باستخدام معامل التحديد (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq1.jpg">) ، ومعامل ارتباط التنبؤ (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq2.jpg">) وخطا التنبؤ المربع المتوسط للتحقق من الصحة التبادلية (mspecv). وعلاوة علي ذلك ، ولإظهار مزايا PLSR بشكل حدسي ، فان مؤشرات التقييم تصور في العديد من المؤامرات لاجراء تحليل نوعي. وأخيرا ، تعرض مؤشرات تقييم التجربة في شكل جدول لتوضيح مدي موثوقيه ودقه نموذج PLSR.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:536px;" width="535">
	<tbody>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:319px;">MPA II Multi Purpose FT-NIR Analyzer</td>
			<td style="width:67px;">Bruker</td>
			<td style="width:88px;">1</td>
			<td style="width:63px;"></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Fiber Optic Probes(Liquid phase)</td>
			<td>Bruker</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Liquid chromatography analyzer&#160;</td>
			<td>/</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Laboratory Equipment and Supplies(e.g. test tube, etc.)</td>
			<td>/</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MATLAB</td>
			<td>MathWork</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">OPUS</td>
			<td>Bruker</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Principal computer</td>
			<td>DELL</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">The Unscrambler</td>
			<td>CAMO</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

o-cresol concentration online measurement based on near infrared spectroscopy via partial least square regression

وعلي عكس متغيرات العملية المجهرية ، يوفر الطيف الطيفي القريب من الاشعه تحت الحمراء معلومات العملية علي المستوي الجزيئي ويمكن ان يحسن بشكل كبير من التنبؤ بالمكونات في العمليات الصناعية. القدرة علي تسجيل الأطياف للعينات الصلبة والسائلة دون اي المعالجة هو مفيد ويستخدم علي نطاق واسع الأسلوب. ومع ذلك ، فان مساوئ تحليل البيانات الطيفية العالية الابعاد القريبة من الاشعه تحت الحمراء تشمل المعلومات الزائدة والخطية المتعددة للبيانات الطيفية. التالي ، نقترح استخدام طريقه الانحدار الجزئي الأقل المربعات ، والتي تم استخدامها تقليديا لتقليل ابعاد البيانات وأزاله العلاقة الخطية المتداخلة بين الميزات الاصليه. نحن ننفذ طريقه للتنبؤ تركيز س-كريكول خلال إنتاج الأثير بلفنلنسلف. يقدم النهج المقترح المزايا التالية علي أساليب التنبؤ بانحدار المكونات: 1) الانحدار الجزئي الأقل المربعات يحل المشكلة الخطية المتعددة للمتغيرات المستقلة ويتجنب بشكل فعال التركيب الزائد ، والذي يحدث في تحليل الانحدار نظرا للعلاقة العالية بين المتغيرات المستقلة ؛ 2) ان استخدام الطيف القريب من الاشعه تحت الحمراء يؤدي إلى دقه عاليه لأنه طريقه غير مدمره وغير ملوثه للحصول علي المعلومات بالمقاييس المجهرية والجزيئية.

يتم الحصول علي القيمة المتوقعة من النجاسة س-كريسول في منتجات الأثير بوليف# ينيل من قبل PLSR القائم علي الاشعه تحت الحمراء الطيفية القريبة. ويبين الشكل 2 والشكل 3 علي التوالي موثوقيه الطريقة في مرحله اختيار المعالم من منحني معامل القرار والنسبة المئوية لتف...

Watch this Scientific Journal Video about O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression at JoVE.com

O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression

ويصف البروتوكول طريقه للتنبؤ بتركيز الأثير الثنائي البلفنلنسلف اثناء إنتاج الايثر باستخدام الاشعه تحت الحمراء شبه الطيفية والانحدار الجزئي الأقل للمربعات. لوصف العملية بشكل أكثر وضوحا وتماما ، ويستخدم مثالا علي التنبؤ بتركيز o-كريول اثناء إنتاج بلفنلنسلف لتوضيح الخطوات.

O-كريكول قياس التركيز علي الإنترنت استنادا إلى الاشعه تحت الحمراء بالقرب من الطيفي عن طريق الانحدار الجزئي الأقل مربع

Unlike macroscopic process variables, near-infrared spectroscopy provides process information at the molecular level and can significantly improve the ...

تكمن أهمية هذه المخطوطة التجريبية في تطبيقات التحليل الطيفي شبه بالأشعة تحت الحمراء وخوارزميات استخراج البيانات على الرصد عبر الإنترنت لصناعة العمليات الفعلية. أكبر مزايا هذه التكنولوجيا تكمن في سرعة. الخاصية غير تدميرية لتكنولوجيا الكشف عن الأشعة تحت الحمراء القريبة وممارسة المربعات الجزئية الأقل، أو الخوارزمية PLS.للبدء، قم بتوصيل المطياف كما هو موضح في بروتوكول النص. لإعداد معلمات القياس، استخدم برنامج OPUS. انتقل إلى القائمة قياس، وحدد الأمر القياس المتقدم.في مربع الحوار الذي يفتح، حدد معلمات القياس في علامات التبويب المختلفة. لتخزين ملف التجربة، انقر فوق علامة التبويب خيارات متقدمة. تعريف الدقة على أنها أربعة سنتيمترات معكوسة.تعريف عدد عمليات المسح الضوئي كـ 16 مسح في حقول إدخال وقت مسح الخلفية العينة. حدد المسار لتخزين بيانات القياس تلقائيًا من 4000 سنتيمتر معكوس إلى 12500 سنتيمتر عكسي. حدد نوع البيانات لطيف النتائج كامتصاص، واحفظ ملف التجربة.انقر الآن على علامة التبويب البصرية. انقر فوق القائمة المنسدلة لإعداد الفتحة، وحدد نفس القيمة المستخدمة للحصول على طيف عينة. ثم انقر فوق علامة التبويب الأساسية.انقر فوق زر خلفية قناة واحدة، ووضع العينة في المسار البصري للمطياف لقياس الطيف عينة. تعريف نموذج وصف نموذج نموذج في حقل إدخال معين. يتم تخزين هذه المعلومات مع الطيف.انقر الآن على الزر Sample Single Channel لبدء القياس عبر الإنترنت. حفظ طيف NIR لكل فحص كملف OPUS. استخدام برنامج OPUS لقراءة مجموعة الطيف الأصلي.في القائمة ملف، انقر فوق الأمر تحميل ملف. في مربع الحوار الذي يفتح، حدد ملف الطيف المحدد. انقر فوق الزر فتح.يتم عرض الطيف في نافذة الطيف. مع وظيفة المعالجة المسبقة الطيفية في الحصول على مجموعة البيانات الطيفية المعالجة مسبقا مع مشتق من الدرجة الأولى. فتح أولا Unscrambler، وهو تحليل البيانات متعددة المتغيرات وبرامج التصميم التجريبي.ثم حدد الأمر استيراد ضمن ملف. استيراد ملف OPUS كـ مجموعة بيانات NIR الطيفية الأصلية. حدد الأمر تحويل ضمن تعديل.ثم حدد مشتقات سافيتزكي-جلي تحت المشتقات. تعريف العينات والمتغيرات كجميع العينات وكافة المتغيرات في النطاق. كما حدد عدد نقاط النعومة كـ 13 و المشتقة كمشتقات أولى في المعلمات.انقر فوق موافق لبدء المشتقة. تنفيذ التطبيع المتجه على أطياف العينة لتطبيع قيمة الامتصاص. حدد الأمر التهيئة ضمن تعديل.تعريف العينات والمتغيرات كجميع العينات وكافة المتغيرات في النطاق. حدد التطبيع المتجه في النوع. انقر فوق موافق لتنفيذ الأوضاع العادية المتجهة.لتحديد العدد المناسب من المكونات الرئيسية، افتح MATLAB وقم باستيراد ملف MAT الذي يحتوي على البيانات الطيفية القريبة من الأشعة تحت الحمراء المعالجة مسبقًا عن طريق سحب ملف MAT إلى مساحة العمل. افتح الملف M المبرمج في المحرر. انقر فوق فتح ضمن الخيار محرر حدد الملف M-المترجمة في دليل تخزين الملفات ثم انقر فوق تأكيد.العمل في MATLAB لاستخراج 15 المكونات الرئيسية وفقا لهدف التحسين ونموذج OLSR بين المكونات الرئيسية المستخرجة والقيم المتوقعة من التركيز O-cresol. تحديد قيم R-تربيع والاتجاه مع زيادة عدد المكونات الرئيسية. حدد 10 كـ عدد مناسب من المكونات الرئيسية بقيمة R-تربيع 0.9917.للتحقق من صحة جيدة من ملاءمة ودقة نموذج PLSR، كرر عملية النمذجة مع 10 المكونات الرئيسية. تقييم النموذج استناداً إلى التحقق من صحة تقاطعي 10 أضعاف باستخدام مخططات التباين في النسبة المئوية الموضحة في البيانات الطيفية NIR، والمخلفات، ومتوسط الخطأ في التنبؤ المربع من التحقق من صحة الصليب أو MSPECV. يتم رسم هنا هي المخلفات، التي تشير إلى الفرق بين قيمة مرجع محتوى O-cresol وتقدير نموذج PLSR.وتبين البيانات المرسومة أن الـ PLSR لقياس محتوى O-cresol استناداً إلى البيانات الطيفية لل NIR عالية الدقة. متوسط التحقق من صحة تقاطعي هو مقياس لدرجة الفرق بين المرجع ومحتوى O-cresol المتوقع. كلما كانت القيمة أصغر، كلما كانت دقة النموذج التنبؤي تصف محتوى O-cresol.وينخفض متوسط خطأ التنبؤ المربع بالتحقق من صحة المكونات المتقاطعة لقياس تركيز O-cresol استناداً إلى PLSR مع زيادة عدد المكونات الرئيسية. يصل الخطأ إلى الحد الأدنى المقبول في 10 مكونات رئيسية. وهذا يثبت أن PLSR النتائج في استقرار عالية لقياس تركيز O-cresol باستخدام NIRS.أثناء محاولة هذا الإجراء، فإن الخطوة الأكثر أهمية هي الحصول بدقة على القيم المرجعية للتراكيب لأن هذا هو الأساس لكل المعالجة المسبقة والنمذجة التي يتم تنفيذها في المرحلة اللاحقة. بالإضافة إلى PLS، يمكن استخدام بعض خوارزميات التعلم الآلي الحالية الشائعة مثل التعلم العميق وشجرة القرار في هذا الإجراء أيضًا. جنبا إلى جنب مع تكنولوجيا الكشف عن NIRS ، ونحن نعتقد أن استخراج البيانات المقترحة هو قالب مفيد للتطبيق في عملية التشغيل الآلي الصناعي للتحول الذكي في الصناعة الحديثة.

Research

JoVE Journal

Engineering

Proton Transfer and Protein Conformation Dynamics in Photosensitive Proteins by Time-resolved Step-scan Fourier-transform Infrared Spectroscopy

نقل بروتون والبروتين التشكل حيوية في وقت حساس البروتينات عن طريق حل خطوة المسح الضوئي فورييه، تحويل الأشعة تحت الحمراء الطيفي

Monitoring the dynamics of protonation and protein backbone conformation changes during the function of a protein is an essential step towards ...

Characterizing Far-infrared Laser Emissions and the Measurement of Their Frequencies

تميز الانبعاثات ليزر الأشعة تحت الحمراء البعيدة وقياس تردداتها

The generation and subsequent measurement of far-infrared radiation has found numerous applications in high-resolution spectroscopy, radio astronomy, and ...

Experimental Methods for Investigation of Shape Memory Based Elastocaloric Cooling Processes and Model Validation

طرق تجريبية لElastocaloric عمليات التبريد التحقيق في ذاكرة الشكل وبناء ونموذج التحقق من صحة

Shape Memory Alloys (SMA) using elastocaloric cooling processes have the potential to be an environmentally friendly alternative to the conventional vapor ...

The Evolution of Silica Nanoparticle-polyester Coatings on Surfaces Exposed to Sunlight

تطور السيليكا طلاءات الجسيمات النانوية البوليستر على السطوح المعرضة لأشعة الشمس

Corrosion of metallic surfaces is prevalent in the environment and is of great concern in many areas, including the military, transport, aviation, ...

Optical Trap Loading of Dielectric Microparticles In Air

فخ تحميل البصري للعازل المجهرية الدقيقة في الهواء

We demonstrate a method to trap a selected dielectric microparticle in air using radiation pressure from a single-beam gradient optical trap. Randomly ...

Generation of Size-controlled Poly (ethylene Glycol) Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Generation of Size-controlled Poly ethylene Glycol Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

جيل من التحكم في حجم بولي (جليكول) "قطرات دياكريلاتي" عبر شبه-3-الأبعاد "تدفق تركز موائع جزيئية الأجهزة"

Uniform and size-controllable poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) droplets could be produced via the flow focusing process in a microfluidic device. ...

A Fabrication and Measurement Method for a Flexible Ferroelectric Element Based on Van Der Waals Heteroepitaxy

تلفيق وطريقة قياس عنصر Ferroelectric مرنة تستند إلى هيتيرويبيتاكسي فإن دير فالس

Flexible non-volatile memories have received much attention as they are applicable for portable smart electronic device in the future, relying on ...

Near-Infrared Temperature Measurement Technique for Water Surrounding an Induction-heated Small Magnetic Sphere

تقنية قياس درجات الحرارة القريبة من الأشعة تحت الحمراء للمياه المحيطة مجال مغناطيسي صغيرة ساخنة التعريفي

A technique to measure the temperature of water and non-turbid aqueous media surrounding an induction-heated small magnetic sphere is presented. This ...

In Situ Surface Temperature Measurement in a Conveyor Belt Furnace via Inline Infrared Thermography

قياس درجة حرارة السطح في الموقع في فرن الحزام الناقل عبر ثيرموغرافية الأشعة تحت الحمراء المضمنة

Measuring the surface temperature of objects that are processed in conveyor belt furnaces is an important tool in process control and quality assurance. ...

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

دراسة ديناميكيات البروتين عبر التحليل الطيفي للصدى النيوتروني الدوار

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The ...