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近红外光谱（NIR）
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主题：【分享】在近红外定量分析中，如何处理校正模型预测值异常偏离的情况？

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发表于：2024/06/23 09:31:52 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
在仪器性能稳定，运行正常的条件下，校正模型的应用常会出现预测值偏离，与参考方法测定值有明显差异的现象，但检查待测样品的光谱又未超出模型校正样品光谱空间的合理范围。出现这种现象，可暂时不必忙于添加样品维护模型，应该检查整个近红外分析检测过程是否规范，参考GB/T 29858-2013有关校正和测定误差的主要类型、来源、影响因素及解决途径的相关内容，先排除校正模型之外的其他影响因素，最后，再来处理校正模型有可能存在的问题。因为光谱误差、样品误差、校正误差和预测误差的产生或叠加，都会导致预测值偏离。这里举个实例，说明如何处理在近红外预测同一个初烤烟叶样品的氯、还原糖和总糖含量时，出现氯的预测值是负值，还原糖预测值大于总糖预测值的异常现象。

（1）光谱误差。如更替使用了石英窗光学一致性差的样品池测量光谱，造成样品光谱重现性变差，导致样品光谱偏离合理的校正空间。检查样品池石英窗的光学一致性，或使用同一支样品池，经常对样品池作必要的清洁。

（2）样品误差。如果样品粒度不均匀，温度和含水率不稳定，必然会造成光谱的重现性下降，导致预测值不稳定，按建模时制作校正样品的统一实验方案，规范制作和保存待测样品。

（3）使用了对水分比较敏感的波长或光谱波段（水分在7500~7000cm-1或5600~5100cm-1有明显的吸收）建模，样品含水率的改变，如样品含水率过高或过低，没有控制在建模时所要求的合理的范围之内，则会对测定含羟基的成分的结果产生明显的影响。因此，一是控制样品含水率稳定，二是尝试删除这些对水分敏感的波段并重新建模。

（4）使用了含高频噪音的波段（10000~8500cm-1）和较大的主成分数建立校正模型，引入了过多的噪音，光谱微小的改变导致预测结果不稳定。尝试删除含高频噪音的波段，并优化模型主成分数，选择适宜的主成分数重新建模。

（5）检查校正模型中参考值与校正模型计算值，对模型计算值为负值的校正样品，应从校正模型中删除或复检参考值，然后重建校正模型。
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