Name: o-cresol concentration online measurement based on near infrared spectroscopy via partial least square regression
Uploaded: 2019-11-08T12:30:00
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Questo lavoro è stato sostenuto dalla National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 61722306 e 61473137) e dal National First class Discipline Program of Light Industry Technology and Engineering (LITE2018-025).

1. Acquisizione di dati dello spettro NIR con lo spettrometro di processo Fourier transform (FT)-NIR
<ol><li>Installare la sonda in fibra ottica in fase liquida dello spettrometro vicino all'infrarosso all'uscita del prodotto etere polifenoyl. E aprire il software OPUS sul computer superiore collegato allo strumento e iniziare a configurare la misurazione.</li>
	<li>Collegamento allo spettrometro
	<ol>
<li>Nel menu Misura, selezionare il comando Configurazione ...

<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. 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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>

Questo protocollo descrive il processo di esecuzione del PLSR sulla misurazione della concentrazione di o-cresol rimasta nel prodotto liquido dell'etere pofenilecono con NIRS.
I due passaggi critici di questo processo sono la pre-elaborazione dei dati spettrali NIR originali e la selezione delle variabili dei dati spettrali NIR ad alta dimensione.
In generale, l'interferenza di fondo non sistematica porta alla deviazione di dispersione non sistematica o alla deriva ...

La spettroscopia a infrarossi vicino (NIR) ha ottenuto un'ampia accettazione come tecnologia analitica moderna veloce, efficiente, non distruttiva e non inquinante; il metodo è stato utilizzato negli ultimi anni per il rilevamento e l'analisi della qualità del prodotto e la misurazione dei componenti chimici nei processi industriali. La specialità più essenziale del metodo è la sua capacità di registrare spettri per campioni solidi e liquidi senza alcuna pre-elaborazione, rendendo NIRS particolarmente adatto per il rilevamento diretto e rapido e l'analisi di prodotti naturali e sintetici1,2. A differenza dei sensori tradizionali che misurano le variabili di processo (ad esempio, temperatura, pressione, livello di liquido, ecc.) su scala macroscopica e inevitabilmente subiscono il rumore esterno e le interferenze di fondo, niRS rileva le informazioni strutturali della composizione chimica su scale microscopiche e molecolari. Pertanto, le informazioni essenziali possono essere misurate in modo più accurato ed efficace rispetto ad altri metodi3,4.
L'etere polifeno, come una delle plastiche ingegneristiche, sono ampiamente utilizzati a causa della sua resistenza al calore, ritardante di fiamma, isolamento, proprietà elettriche, stabilità dimensionale, resistenza all'impatto, resistenza allo scorrimento, resistenza meccanica e altre proprietà5. Ancora più importante, è non tossico e innocuo rispetto ad altre materie plastiche ingegneristiche. Attualmente, 2,6-xilenolo è una delle materie prime di base per la sintesi dell'etere di polifelifenia, e di solito è preparato da alchilazione catalizzata di fenolo con metodo metanolo6. Ci sono due prodotti principali di questo metodo di preparazione, o-cresol e 2,6-xylenol. Dopo una serie di passaggi di separazione ed estrazione, 2,6 xilenolo viene utilizzato per produrre etere polifenoile. Tuttavia, tracce di o-cresol rimangono in 2,6-xylenol. O-cresol non partecipa alla sintesi di etere polifenoilne e rimarrà nel prodotto di etere polifelifeno, con conseguente diminuzione della qualità del prodotto o anche del sottostandard. Attualmente, la maggior parte delle aziende analizza ancora le composizioni di miscele organiche complesse come i prodotti etere polifenoil a fase liquida contenenti impurità (ad esempio, o-cresol) mediante analisi di separazione fisica o chimica come la cromatografia7,8. Il principio di separazione della cromatografia è l'uso della miscela di composizioni nella fase fissa e la fase di flusso nella dissoluzione, analisi, adsorbimento, desorption o altra affinità delle differenze minori nella performance. Quando le due fasi si spostano l'una rispetto all'altra, le composizioni vengono separate ripetutamente dalle azioni precedenti nelle due fasi. A seconda dell'oggetto, di solito ci vogliono da pochi minuti a poche decine di minuti per completare un'operazione di separazione del materiale complessa. Si può vedere che l'efficienza di misurazione è bassa.
Al giorno d'oggi, la misurazione della qualità del prodotto e la tecnologia di controllo avanzata basata su questa analisi per la moderna industria dei materiali chimici di processo fine è la direzione chiave per migliorare ulteriormente la qualità del prodotto. Nell'industria di processo della produzione di etere polifenoyl, la misurazione in tempo reale del contenuto di o-cresol in etere di polifenoilne è di grande importanza per lo sviluppo. L'analisi cromatica chiaramente non può soddisfare i requisiti della tecnologia di controllo avanzata per la misurazione in tempo reale delle sostanze e il feedback del segnale. Pertanto, proponiamo il metodo di regressione parziale dei minimi quadrati (PLSR) per stabilire un modello lineare tra i dati NIRS e la concentrazione di o-cresol, che realizza la misurazione online del contenuto di o-cresol nell'etere di polifelifelifelifene liquido dell'uscita .
La pre-elaborazione per la NIRS svolge il ruolo più importante prima della modellazione statistica multivariata. I numeri d'onda NIRS nello spettro NIR e le dimensioni delle particelle di campioni biologici sono comparabili, quindi è noto per gli effetti di dispersione imprevisti che hanno influenza sugli spettri dei campioni registrati. Eseguendo metodi di pre-elaborazione appropriati, questi effetti sono facili da eliminare in gran parte9. Le tecniche di pre-elaborazione più comunemente utilizzate in NIRS sono classificate come metodi derivati a dispersione e spettrali. Il primo gruppo di metodi include la correzione della dispersione moltiplicativa, il detrending, le trasformazioni di varivariate normale standard e la normalizzazione. I metodi di derivazione spettrale includono l'uso della prima e della seconda derivata.
Prima di sviluppare un modello di regressione quantitativa, è importante rimuovere le variazioni di dispersione non sistematica dai dati NIRS perché hanno un'influenza significativa sull'accuratezza del modello predittivo, sulla sua complessità e parsimonia. La selezione di un metodo di pre-elaborazione adatto deve sempre dipendere dalla fase di modellazione successiva. In questo caso, se il set di dati spettrale NIR non segue la legge Lambert-Beer, altri fattori tendono a compensare il comportamento non ideale della stima per i componenti previsti. Lo svantaggio dell'esistenza di tali fattori inutili porta ad un aumento della complessità del modello, anche molto probabilmente, una riduzione della robustezza. Pertanto, l'applicazione di derivati spettrali e una normalizzazione convenzionale ai dati spettrali è una parte essenziale del metodo.
Dopo la pre-elaborazione spettrale, si ottengono i dati NIRS con un elevato rapporto segnale-rumore e una bassa interferenza di fondo. La moderna analisi NIRS fornisce la rapida acquisizione di grandi quantità di assorbimento su un'adeguata gamma spettrale. La composizione chimica del campione viene quindi prevista estraendo le variabili rilevanti utilizzando le informazioni contenute nella curva spettrale. In generale, il NIRS è combinato con tecniche di analisi multivariate per analisi qualitative o quantitative10. Un'analisi di regressione lineare multivariata (MLR) è comunemente utilizzata per lo sviluppo e l'estrazione della relazione matematica tra i dati e i componenti nei processi industriali ed è stata ampiamente utilizzata nell'analisi NIRS.
Tuttavia, esistono due problemi fondamentali quando si implementa un MLR per i dati NIRS pre-elaborati. Un problema è la ridondanza variabile. L'alta dimensionalità dei dati NIRS spesso rende inaffidabile la previsione di una variabile dipendente perché sono incluse variabili che non hanno alcuna correlazione con i componenti. Queste variabili ridondanti riducono l'efficienza informativa dei dati spettrali e influiscono sull'accuratezza del modello. Per eliminare la ridondanza variabile, è essenziale sviluppare e massimizzare la correlazione tra i dati NIRS e i componenti previsti.
Un altro problema è la questione della multicollinearità nei dati NIRS. Uno dei presupposti importanti di più modelli di regressione lineare è che non esiste alcuna relazione lineare tra nessuna delle variabili esplicative del modello di regressione. Se questa relazione lineare esiste, è dimostrato che c'è multicollinearità nel modello di regressione lineare e l'ipotesi viene violata. Nelle regressioni lineari multiple, ad esempio una regressione dei minimi quadrati (OLSR) ordinaria, più correlazioni tra le variabili influiscono sulla stima del parametro, aumentano l'errore del modello e influiscono sulla stabilità del modello. Per eliminare la correlazione multilineare tra i dati spettrali NIR, utilizziamo metodi di selezione delle variabili che massimizzano la variabilità intrinseca dei campioni.
In questo caso, proponiamo di utilizzare il PLSR, che è una generalizzazione della regressione lineare multipla che è stata ampiamente utilizzata nel campo del NIRS11,12. Il PLSR integra le funzioni di base della MLR, dell'analisi di correlazione canonica (CCA) e dell'analisi dei componenti principali (PCA) e combina l'analisi di previsione con un'analisi di connotazione dei dati non modello. Il PLSR può essere diviso in due parti. La prima parte seleziona i componenti delle variabili caratteristiche e i componenti previsti mediante l'analisi parziale dei minimi quadrati (PLS). PLS massimizza la variabilità intrinseca dei componenti principali rendendo la covarianza dei componenti principali e dei componenti stimati il più grande possibile durante l'estrazione dei componenti principali. Successivamente, viene stabilito il modello OLSR di concentrazione o-cresol per i componenti principali selezionati. PLSR è adatto per l'analisi di dati rumorosi con numerose variabili indipendenti fortemente collineari e altamente correlate e per la modellazione simultanea di diverse variabili di risposta. Inoltre, PLSR estrae le informazioni effettive degli spettri campione, supera il problema della multicollinearità e ha i vantaggi di una forte stabilità e di un'elevata precisione di previsione13,14.
Il seguente protocollo descrive il processo di utilizzo del modello PLSR per misurare la concentrazione di o-cresol utilizzando dati spettrali NIR. L'affidabilità e l'accuratezza del modello vengono valutate quantitativamente utilizzando il coefficiente di determinazione (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq1.jpg">), il coefficiente di correlazione di stima (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq2.jpg">) e l'errore medio di previsione quadrata della convalida incrociata (MSPECV). Inoltre, per mostrare intuitivamente i vantaggi del PLSR, gli indicatori di valutazione sono visualizzati in diversi appezzamenti per un'analisi qualitativa. Infine, gli indicatori di valutazione di un esperimento sono presentati in formato tabella per illustrare quantitativamente l'affidabilità e la precisione del modello 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

A differenza delle variabili di processo macroscopiche, la spettroscopia nel vicino infrarosso fornisce informazioni sul processo a livello molecolare e può migliorare significativamente la previsione dei componenti nei processi industriali. La capacità di registrare gli spettri per campioni solidi e liquidi senza alcun pretrattamento è vantaggiosa e il metodo è ampiamente utilizzato. Tuttavia, gli svantaggi dell'analisi dei dati spettrali vicini all'infrarosso di alta dimensione includono la ridondanza delle informazioni e la multicollinearità dei dati spettrali. Pertanto, proponiamo di utilizzare il metodo di regressione parziale dei minimi quadrati, che è stato tradizionalmente utilizzato per ridurre la dimensionalità dei dati ed eliminare la collinearità tra le caratteristiche originali. Attuiamo il metodo per prevedere la concentrazione di o-cresol durante la produzione di etere polifenoile. L'approccio proposto offre i seguenti vantaggi rispetto ai metodi di previsione della regressione della regressione dei componenti: 1) la regressione parziale dei minimi quadrati risolve il problema della multicollinearità delle variabili indipendenti ed evita in modo efficace l'overfitting, che si verifica in un analisi di regressione dovuta all'elevata correlazione tra le variabili indipendenti; 2) l'uso degli spettri nel vicino infrarosso si traduce in un'elevata precisione perché è un metodo non distruttivo e non inquinante per ottenere informazioni su scaglie microscopiche e molecolari.

Il valore previsto dell'impurità o-cresol nei prodotti etere polifenoil è ottenuto dalla spettroscopia a infrarossi a infrarossi basata su PLSR. La figura 2 e la figura 3 mostrano rispettivamente l'affidabilità del metodo nella fase di selezione delle funzionalità dalla curva del coefficiente decisionale e la percentuale di interpretazione degli errori che aumenta con il numero di componenti principali.
<p class="jove_content" fo:keep-together.wit...

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

Il protocollo descrive un metodo per prevedere la concentrazione di o-cresol durante la produzione di etere polifenoile utilizzando la spettroscopia nel vicino infrarosso e la regressione parziale dei minimi quadrati. Per descrivere il processo in modo più chiaro e completo, un esempio di previsione della concentrazione di o-cresol durante la produzione di polifelifeliferio viene utilizzato per chiarire i passi.

O-cresol Concentrazione Misurazione online basata sulla spettroscopia vicino infrarossa via parziale regressione minima quadrata

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

Il significato di questo manoscritto sperimentale risiede nelle applicazioni della spettroscopia del vicino infrarosso e degli algoritmi di data mining per il monitoraggio online dell'industria di processo reale. I maggiori vantaggi di questa tecnologia risiedono nella sua rapidità. La proprietà non distruttiva della sua tecnologia di rilevamento vicino all'infrarosso e la pratica di un algoritmo parziale dei meno quadrati, o PLS.Per iniziare, collegare lo spettrometro come descritto nel protocollo di testo. Per impostare i parametri di misurazione, utilizzare il software OPUS. Passare al menu Misura e selezionare il comando Misurazione avanzata.Nella finestra di dialogo visualizzata definire i parametri di misurazione nelle diverse schede. Per archiviare il file dell'esperimento, fare clic sulla scheda Avanzate. Definire la risoluzione come quattro centimetri inversi.Definire il numero di scansioni come 16 scansioni nei campi di immissione del tempo di scansione in background di esempio. Definire il percorso per memorizzare automaticamente i dati di misurazione da 4.000 centimetri inversi a 12.500 centimetri inversi. Determinare il tipo di dati per lo spettro dei risultati come assorbanza e salvare il file dell'esperimento.Ora fare clic sulla scheda Ottica. Fare clic sull'elenco a discesa dell'impostazione dell'apertura e selezionare lo stesso valore utilizzato per acquisire uno spettro campione. Quindi fare clic sulla scheda Base.Fare clic sul pulsante Canale singolo in background e posizionare il campione nel percorso ottico dello spettrometro per misurare lo spettro del campione. Definire la descrizione di esempio e il modulo di esempio nel particolare campo di immissione. Queste informazioni vengono memorizzate insieme allo spettro.Ora fai clic sul pulsante Campione canale singolo per avviare la misurazione online. Salvare lo spettro NIR di ogni scansione come file OPUS. Utilizzare il software OPUS per leggere il set spettrale originale.Scegliere il comando Carica file dal menu File. Nella finestra di dialogo visualizzata selezionare il file di spettro specifico. Fare clic sul pulsante Apri.Lo spettro viene visualizzato nella finestra dello spettro. Con la funzione di pre-elaborazione spettrale in, ottenere il set di dati spettrali pre-elaborato con la derivata del primo ordine. Aprire prima l'Unscrambler, che è un software di analisi dei dati multivariato e progettazione sperimentale.Quindi selezionare il comando Importa in File. Importare il file OPUS come set di dati spettrale NIR originale. Selezionare il comando Trasforma in Modifica.Quindi selezionate le derivate di Savitzky-Golay in Derivati. Definire gli esempi e le variabili come tutti i campioni e tutte le variabili nell'ambito. Definire anche il numero di punti di smussatura come 13 e la derivata come derivata prima in Parametri.Fare clic su OK per avviare la derivata. Eseguire la normalizzazione vettoriale sugli spettri campione per normalizzare il valore dell'assorbanza. Selezionare il comando di normalizzazione in Modifica.Definire gli esempi e le variabili come tutti i campioni e tutte le variabili nell'ambito. Selezionare la normalizzazione vettoriale nel tipo. Fare clic su OK per eseguire la normalizzazione vettoriale.Per selezionare il numero appropriato di componenti principali, aprite MATLAB e importate il file MAT contenente i dati spettrali pre-elaborazione nel vicino infrarosso trascinando il file MAT nello spazio di lavoro. Aprire il file M programmato nell'editor. Fare clic su Apri sotto l'opzione Editor, selezionare il file M compilato nella directory di archiviazione dei file e quindi fare clic su Conferma.Lavorare in MATLAB per estrarre 15 componenti principali in base all'obiettivo di ottimizzazione e al modello OLSR tra i componenti principali estratti e i valori previsti della concentrazione di O-cresolo. Determinare i valori al quadrato R e la tendenza con un numero crescente di componenti principali. Selezionare 10 come numero appropriato di componenti principali con il valore al quadrato R pari a 0,9917.Per convalidare la bontà di adattamento e precisione del modello PLSR, ripetere il processo di modellazione con 10 componenti principali. Valutare il modello in base a una convalida incrociata di 10 volte utilizzando i grafici della varianza percentuale spiegati nei dati spettrali NIR, i residui e l'errore medio di previsione quadrata della convalida incrociata o MSPECV. Qui tracciati ci sono i residui, che si riferiscono alla differenza tra il valore di riferimento del contenuto di O-cresolo e la stima del modello PLSR.I dati tracciati mostrano che il PLSR per la misurazione del contenuto di O-cresolo basato sui dati spettrali NIR ha un'elevata precisione. L'errore quadratico medio di convalida incrociata è una misura del grado di differenza tra il riferimento e il contenuto di O-cresolo previsto. Minore è il valore, migliore è l'accuratezza del modello predittivo che descrive il contenuto di O-cresol.L'errore medio di previsione quadrata della convalida incrociata per la misurazione della concentrazione di O-cresolo basato sul PLSR diminuisce con l'aumentare del numero di componenti principali. L'errore raggiunge un minimo accettabile a 10 componenti principali. Ciò dimostra che il PLSR si traduce in un'elevata stabilità per la misurazione della concentrazione di O-cresolo utilizzando NIRS.Durante il tentativo di questa procedura, il passaggio più importante consiste nell'ottenere con precisione i valori di riferimento delle composizioni perché questa è la base per tutta la pre-elaborazione e la modellazione eseguita nella fase successiva. Oltre al PLS, anche in questa procedura possono essere utilizzati alcuni algoritmi di machine learning popolari come il deep learning e l'albero delle decisioni. In combinazione con la tecnologia di rilevamento NIRS, riteniamo che il data mining proposto sia un modello significativo per l'applicazione nel processo di automazione industriale alla trasformazione intelligente nell'industria moderna.

Research

JoVE Journal

Engineering

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

Proton Transfer e conformazione proteica Dynamics in proteine ​​fotosensibili da Time-risolto Step-scan trasformata di Fourier Infrared Spectroscopy

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

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Ingegneria

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

Caratterizzare lontano infrarosso Emissioni laser e la misurazione delle loro frequenze

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

Metodi sperimentali per le indagini di memoria di forma a base processi di raffreddamento Elastocaloric e validazione del modello

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

L&#39;evoluzione di silice Coatings nanoparticelle-poliestere su superfici esposte al sole

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

Optical Trappola Caricamento di dielettrico microparticelle in aria

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

Generazione di dimensione controllata poli (glicol etilenico) diacrilato goccioline tramite dispositivi microfluidici concentrandosi flusso Semi-3-dimensionale

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

Una fabbricazione e un metodo di misurazione per un elemento ferroelettrico flessibile basato su eteroepitassia di Van Der Waals

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

Tecnica di misurazione della temperatura vicino infrarosso per l'acqua che circonda una sfera magnetica piccola riscaldata a induzione

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

In Situ Misurazione della Temperatura della Superficie in un Forno a nastro Trasportatore tramite Termografia a infrarossi in linea

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

Studio della dinamica delle proteine tramite spettroscopia eco-spin neutronica

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