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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この作品は、中国国立自然科学財団(Grant Nos. 61722306および61473137)と光産業技術工学の全国第一級規律プログラム(LITE2018-025)によって支援されました。

1. フーリエ変換(FT)-NIRプロセス分光計によるNIRスペクトルデータ取得
<ol><li>ポリフェニルエーテル製品の出口に近赤外分光計の液相光ファイバプローブを取り付け。そして、計測器に接続された上部コンピュータでOPUSソフトウェアを開き、測定の設定を開始します。</li>
	<li>分光器への接続
	<ol>
<li>[計測]メニューの [光学の設定とサービス]...

<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>

このプロトコルは、NIRSを用いたポリフェニレンエーテルの液体生成物中に残留するO-クレゾール濃度の測定に対してPLSRを実行するプロセスを記述する。
このプロセスの2つの重要なステップは、元のNIRスペクトルデータの前処理と高次元NIRスペクトルデータの変数選択です。
一般に、非体系的なバックグラウンド干渉は、NIRスペクトルの非体系的な?...

近赤外(NIR)分光法(NIRS)は、高速、効率的、非破壊、および非汚染の現代の分析技術として広く受け入れられている。この方法は、製品品質の検出と分析、工業プロセスにおける化学成分測定のために過去数年間に使用されています。この方法の最も重要な専門は、前処理なしで固体および液体サンプルのスペクトルを記録する能力であり、NIRSは、天然および合成製品1、2の直接的かつ迅速な検出および分析に特に適しています。プロセス変数(温度、圧力、液体レベルなど)をマクロ的なスケールで測定し、必然的に外部ノイズやバックグラウンド干渉を受ける従来のセンサとは異なり、NIRSは顕微鏡的および分子スケールで化学組成の構造情報を検出します。したがって、重要な情報は、他の方法3、4と比べてより正確かつ効果的に測定することができる。
ポリフェニルエーテルは、エンジニアリングプラスチックの一つとして、その耐熱性、難燃剤、絶縁性、電気的特性、寸法安定性、耐衝撃性、クリープ抵抗、機械的強度および他の特性5のために広く使用されている。さらに重要なのは、他のエンジニアリングプラスチックと比較して、非毒性で無害です。現在、2,6-キシレノールはポリフェニレンエーテルの合成のための塩基性原料の一つであり、通常はメタノール法6によるフェノールの触媒アルキル化によって調製される。この調製方法の2つの主要な製品があります, o-クレゾールと2,6-キシレノール.一連の分離および抽出ステップの後、2,6キシレノールはポリフェニレンエーテルを製造するために使用される。しかし、微量のo-クレゾールは2,6-キシレノールに残る。O-クレゾールはポリフェニレンエーテルの合成に関与せず、ポリフェニレンエーテル製品に残り、製品品質の低下またはサブスタンダードをもたらす。現在、ほとんどの企業は、クロマトグラフィー7、8などの物理的または化学的分離分析によって、不純物を含む液相ポリフェニルエーテル製品などの複雑な有機混合物(例えば、o-クレゾール)の組成をまだ分析している。クロマトグラフィーの分離原理は、溶解における固定相と流相における組成物の混合物の使用、分析、吸着、脱着または他の類似性の性能のわずかな違いの使用である。2 つのフェーズが互いに相対的に移動する場合、組成物は、2 つのフェーズで上記のアクションによって繰り返し分離されます。オブジェクトによっては、複雑な材料分離操作を完了するのに数分から数十分かかります。測定効率が低いことがわかる。
今日では、現代の微細プロセス化学材料産業に対するこの分析に基づく製品品質の測定と高度な制御技術は、製品品質をさらに向上させるための重要な方向性です。ポリフェニルエーテル製造のプロセス産業において、ポリフェニレンエーテル産物中のo-クレゾール含有量のリアルタイム測定は大きな開発上の意義がある。クロマトグラフィー分析は、物質のリアルタイム測定と信号フィードバックのための高度な制御技術の要件を明確に満たすことができません。そこで、NIRSデータとO-クレゾール濃度との間の線形モデルを確立する部分最小二乗回帰法を提案し、液体ポリフェニレンエーテル製品のO-クレゾール含有量のオンライン測定を実現する出口.
NIRSの前処理は、多変量統計モデリングの前に最も重要な役割を果たします。NIRスペクトルのNIRS波数と生体試料の粒径は同等であるため、記録されたサンプルスペクトルに影響を与える予期しない散乱効果で知られています。適切な前処理方法を行うことにより、これらの効果を大きく排除し易く9.NIRSで最も一般的に使用される前処理技術は、散乱補正法およびスペクトル導関数法に分類されます。メソッドの最初のグループには、乗算散布図、デトレンド変換、標準正規変量変換、および正規化が含まれます。スペクトル導出方法には、第1および第2の誘導体の使用が含まれる。
定量的回帰モデルを開発する前に、予測モデルの精度、複雑さ、およびパーソナリティに大きな影響を与えるため、NIRSデータから非系統的散乱変動を除去することが重要です。適切な前処理方法の選択は、常に後続のモデリングステップに依存する必要があります。ここで、NIRスペクトルデータセットがランバートビールの法則に従わない場合、他の要因は予測された成分の予測の非理想的な挙動を補正する傾向があります。このような不必要な要因の存在の欠点は、モデルの複雑さの増加につながります, 最も可能性の高い, 堅牢性の低下.したがって、スペクトル誘導体の適用とスペクトルデータへの従来の正規化は、この方法の重要な部分である。
スペクトル前処理後、信号対雑音比が高く、バックグラウンド干渉が低いNIRSデータが得られます。現代のNIRS分析は適切なスペクトル範囲の大量の吸光度の急速な獲得を提供する。次に、スペクトル曲線に含まれる情報を使用して関連する変数を抽出することにより、サンプルの化学組成を予測します。一般に、NIRSは定性分析または定量分析のための多変量解析技術と組み合わされる10.多変量線形回帰 (MLR) 分析は、一般に、工業プロセスにおけるデータとコンポーネント間の数学的関係の開発とマイニングに使用され、NIRS 分析で広く使用されています。
ただし、前処理済み NIRS データの MLR を実装する場合は、2 つの基本的な問題があります。1 つの問題は、可変冗長性です。NIRS データの次元性が高いと、コンポーネントとの相関関係のない変数が含まれるため、従属変数の予測が信頼できないことがよくあります。これらの冗長変数は、スペクトル データの情報効率を低下させ、モデルの精度に影響を与えます。変数の冗長性を排除するには、NIRSデータと予測コンポーネントとの相関関係を開発し、最大化することが不可欠です。
もう 1 つの問題は、NIRS データの多重共線性の問題です。多重線形回帰モデルの重要な仮定の 1 つは、回帰モデルの説明変数の間に線形関係がないことです。この線形関係が存在する場合、線形回帰モデルに多重共線性があり、仮定に違反していることが証明されます。通常の最小二乗回帰 (OLSR) などの複数の線形回帰では、変数間の複数の相関がパラメータの推定に影響を与え、モデル 誤差が増加し、モデルの安定性に影響します。NIRスペクトルデータ間の多重線形相関を排除するために、サンプル固有の変動性を最大化する変数選択方法を使用します。
ここでは、NIRS11、12の分野で広く用いられている多重線形回帰の一般化であるPLSRを用いることを提案する。PLSRは、MLR、正規相関分析(CCA)、および主成分分析(PCA)の基本機能を統合し、予測分析と非モデルデータ意味合い分析を組み合わせます。PLSRは2つの部分に分けることができる。最初の部分では、部分最小二乗分析 (PLS) によって特性変数と予測成分の成分が選択されます。PLSは、主成分を抽出する際に、主成分と予測成分の共分散を可能な限り大きくすることで、主成分の固有の変動性を最大化します。次に、選択した主成分についてO-クレゾール濃度のOLSRモデルが確立される。PLSRは、強く共線的で相関性の高い多数の独立変数を持つ騒々しいデータの分析や、複数の応答変数の同時モデリングに適しています。また、PLSRは、試料スペクトルの有効な情報を抽出し、多重共線性の問題を克服し、強い安定性と高い予測精度13、14の利点を有する。
次のプロトコルは、NIRスペクトルデータを用いてO-クレゾール濃度を測定するためにPLSRモデルを使用するプロセスを説明します。モデルの信頼性と精度は、決定係数()、<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq1.jpg">予測相関係数()、およびクロス検証の平均平方予測<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq2.jpg">誤差(MSPECV)を使用して定量的に評価されます。さらに、PLSRの利点を直感的に示すために、評価指標は定性分析のためのいくつかのプロットで視覚化される。最後に、実験の評価指標を表形式で示し、PLSRモデルの信頼性と精度を定量的に示します。

<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

近赤外分光法は、近赤外分光法は、分子レベルでプロセス情報を提供し、工業プロセスにおける成分の予測を大幅に改善することができます。前処理なしで固体および液体サンプルのスペクトルを記録する能力は有利であり、この方法は広く使用されている。ただし、高次元近赤外スペクトルデータを解析する欠点には、スペクトルデータの情報冗長性と多重共線性が含まれます。そこで、従来からデータの次元を縮小し、元のフィーチャ間の共線性を排除するために使用されてきた部分最小二乗回帰法を使用することを提案する。ポリフェニレンエーテルの製造時にO-クレゾール濃度を予測する方法を実施する。提案されたアプローチは、成分回帰予測法に対して次の利点を提供します: 1) 部分最小二乗回帰は、独立変数の多重共線性の問題を解決し、オーバーフィットを効果的に回避します。独立変数間の相関が高いための回帰分析。2)近赤外スペクトルを用いると、顕微鏡や分子スケールで情報を得るための非破壊・非汚染法であるため、高精度に得られます。

ポリフェニルエーテル生成物中のo-クレゾール不純物の予測値は、PLSRベースの近赤外分光法により得られる。図2及び図3は、それぞれ、決定係数の曲線からの特徴選択段階における方法の信頼性と、主成分数に応じて増加する誤差解釈率を示す。
具体的には、主成分の選択において、モデルの複?...

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

このプロトコルは、近赤外分光法および部分最小二乗回帰を用いたポリフェニレンエーテルの製造中のO-クレゾール濃度を予測する方法を記述する。プロセスをより明確かつ完全に記述するために、ポリフェニレンの産生中にo-cresol濃度を予測する例を用いて、工程を明らかにする。

部分最小二乗回帰による近赤外分光法に基づくO-クレゾール濃度オンライン測定

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

この実験原稿の意義は、近赤外分光法とデータマイニングアルゴリズムを実際のプロセス産業のオンラインモニタリングに応用することにある。この技術の最大の利点は、その急速さにあります。その近赤外線検出技術の非破壊特性と部分的な最小二乗、またはPLSアルゴリズムの実践。まず、テキストプロトコルに記述されているように分光計を接続します。測定パラメータを設定するには、OPUSソフトウェアを使用します。[計測] メニューに移動し、[高度な計測] コマンドを選択します。表示されるダイアログで、さまざまなタブで測定パラメータを定義します。実験ファイルを保存するには、[詳細設定] タブをクリックします。解像度を 4 つの逆センチメートルとして定義します。サンプルのバックグラウンド スキャン時間入力フィールドで、スキャンの数を 16 スキャンとして定義します。4,000 の逆センチメートルから 12,500 の逆センチメートルまでの計測データを自動的に格納するパスを定義します。結果スペクトルのデータタイプを吸光度として決定し、実験ファイルを保存します。次に、[光学]タブをクリックします。絞りの設定ドロップダウン リストをクリックし、サンプルスペクトルの取得に使用したのと同じ値を選択します。次に、[基本] タブをクリックします。「単一チャネルの背景」ボタンをクリックし、サンプルを分光計の光路に入れ、サンプルスペクトルを測定します。特定の入力フィールドにサンプルの説明とサンプルフォームを定義します。この情報はスペクトルと共に保存されます。次に、サンプルシングルチャンネルボタンをクリックして、オンライン測定を開始します。各スキャンのNIRスペクトラムをOPUSファイルとして保存します。ソフトウェア OPUS を使用して、元のスペクトルセットを読み取る。[ファイル] メニューの [ファイルの読み込み] をクリックします。開いたダイアログで、特定のスペクトル ファイルを選択します。[開く] ボタンをクリックします。スペクトルがスペクトルウィンドウに表示されます。スペクトル前処理関数を使用して、先次導関数で事前処理されたスペクトルデータセットを取得します。まず、多変量データ解析と実験設計ソフトウェアであるUnscramblerを開きます。次に、[ファイル] の下の [インポート] コマンドを選択します。OPUS ファイルをオリジナルの NIR スペクトル データセットとしてインポートします。[変更]の下の[変形]コマンドを選択します。次に、デリバティブの下でサビツキー・ゴレイ誘導体を選択します。サンプルと変数をスコープ内のすべてのサンプルとすべての変数として定義します。また、パラメータでスムージングポイントの数を13、派生値を第1微分として定義します。[OK] をクリックして、派生を開始します。サンプルスペクトルにベクトル正規化を行い、吸光度の値を正規化します。[変更]で正規化コマンドを選択します。サンプルと変数をスコープ内のすべてのサンプルとすべての変数として定義します。タイプでベクトルの正規化を選択します。ベクトルの正規化を実行するには、[OK] をクリックします。適切な数の主成分を選択するには、MATLAB を開き、MAT ファイルをワークスペースにドラッグして、前処理された近赤外スペクトルデータを含む MAT ファイルをインポートします。エディタでプログラムされたMファイルを開きます。[エディタ]オプションの下の[開く]をクリックし、ファイルストレージディレクトリでコンパイル済みのMファイルを選択し、[確認]をクリックします。MATLABで、抽出された主成分とO-クレゾール濃度の予測値との間の最適化目的とOLSRモデルに従って15の主要成分を抽出する。主成分の数が増加して、R-2 乗値とトレンドを決定します。R-2 乗値が 0.9917 の主成分の適切な数として 10 を選択します。PLSRモデルの適合度と精度を検証するには、10個の主成分でモデリングプロセスを繰り返します。NIRスペクトルデータで説明されている分散率のプロット、残差、およびクロス検証またはMSPECVの平均平方予測誤差を使用して、10倍の交差検証に基づいてモデルを評価します。ここでプロットされている残差は、O-クレゾールの内容の参照値とPLSRモデルの推定値との差を示すものです。プロットされたデータは、NIRスペクトルデータに基づくO-クレゾール含有量の測定のためのPLSRが高い精度を有することを示している。クロス検証平均平方誤差は、参照と予測されたO-クレゾール含有量との差の程度を測定する。値が小さいほど、O-クレゾールの内容を記述する予測モデルの精度が向上します。PLSRに基づくO-クレゾール濃度測定のための交差検証の平均平方予測誤差は、主成分数が増加するにつれて減少する。エラーは、10 個の主要コンポーネントで許容できる最小値に達します。このことは、NIRSを用いたO-クレゾール濃度の測定において、PLSRが高い安定性を生じることを証明している。この手順を試みる際、最も重要なステップは、後の段階で実行されるすべての前処理とモデリングの基礎となるため、コンポジションの参照値を正確に取得することです。PLSに加えて、ディープラーニングやデシジョンツリーなどの一般的な機械学習アルゴリズムもこの手順で使用できます。NIRS検出技術と組み合わせることで、提案されたデータマイニングは、産業オートメーションのプロセスにおける現代の産業におけるインテリジェントな変革への応用に有効なテンプレートであると考えています。

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Engineering

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

インライン赤外線サーモグラフィーによるコンベアベルト炉におけるその後の表面温度測定

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

中性子スピンエコー分光法 による タンパク質ダイナミクスの研究

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