基于近红外光谱检测技术构建PLA/PBAT共混物定量模型与验证研究

Construction and Validation of a Quantitative Model for PLA/PBAT Blends Based on Near-infrared Spectroscopy Detection Technology

摘要

利用近红外光谱技术采集29种不同比例的聚乳酸/聚己二酸对苯二甲酸丁二醇酯（PLA/PBAT）共混物的光谱数据。利用偏最小二乘回归和主成分回归法建立光谱数据与PLA含量的预测模型。采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑结合一阶导数、Savitzky-Golay平滑结合二阶导数和标准正态变量变换等光谱预处理技术进一步优化模型效果。结合竞争性自适应重加权采样法、无信息变量剔除和连续投影算法实现特征波段提取。结果表明：CARS-SG+D2-PLSR组合在主成分数为4时表现最佳，光谱变量数由128减小至19，占总波长的15%。验证集的决定系数（R_V²）、均方根误差（E_V）和相对分析误差（D_P）分别为0.981 4、3.919 4和7.328 3，表明利用近红外光谱技术可实现对PLA/PBAT共混物组分含量的快速预测。

Abstract

Near-infrared spectroscopy was used to collect spectral data for 29 different ratios of polylactic acid/polybutylene adipate terephthalate (PLA/PBAT) blends. Partial least squares regression and principal component regression were employed to establish predictive models of the spectral data and the PLA content. To further optimize the model performance, spectral preprocessing techniques such as multiplicative scatter correction, Savitzky-Golay smoothing combined with first derivative, Savitzky-Golay smoothing combined with second derivative, and standard normal variate transformation were applied. Feature wavelength selection was achieved using competitive adaptive reweighted sampling, uninformative variable elimination, and successive projections algorithm. The results indicated that the combination of CARS-SG+D2-PLSR with four principal components performed the best. The number of spectral variables was reduced from 128 to 19, accounting for 15% of the total wavelengths. The coefficient of determination for the validation set (R_V²), root mean square error of cross-validation (E_V), and ratio of performance to deviation (D_P) were 0.981 4, 3.919 4, and 7.328 3, respectively. The conclusion demonstrates that NIR spectroscopy can be effectively used for the rapid prediction of component content in PLA/PBAT blends.

Graphical abstract

关键词

近红外光谱技术 / PLA含量 / 定量模型

Key words

Near-infrared spectroscopy / PLA content / Quantitative model

塑料制品因成本低、易制造、功能多，在生活中随处可见。然而，塑料的过度使用也引发了严重的环境污染和资源浪费问题^[1]。研究表明，2020年，中国塑料制品产量为7 603.22万t，塑料制品消费量为13 587.70万t，但仅有1 600.00万t被再利用，再生利用率为11.77%^[2]。鉴于在特定领域减少塑料使用存在局限性以及回收难度较大，推广可生物降解塑料显得尤为重要。

自2007年限塑政策实施以来，大量一次性可生物降解替代品涌入市场，为传统塑料制品提供了环保且可持续的替代方案。其中，聚乳酸(PLA)和聚己二酸对苯二甲酸丁二醇酯(PBAT)作为两种重要的可生物降解塑料，因其优异的生物降解性能和物理机械性能，受到广泛关注。PLA是由可再生资源(如玉米淀粉、木薯等)发酵和聚合得到的热塑性聚酯，具有良好的透明性和机械性能^[3-4]，常用于食品包装、医疗器械和3D打印等领域^[5-7]。然而，PLA存在结晶速度慢、抗冲击强度较差等缺点，其应用范围受到一定限制^[8]。PBAT是由对苯二甲酸、己二酸和丁二醇化学合成得到的共聚酯，具有良好的柔韧性、耐磨性和延展性^[9]，在可降解塑料袋、农用薄膜等领域有着广泛应用^[10-11]。将PLA和PBAT按一定比例共混制成复合材料，能够结合PLA的刚性和PBAT的柔韧性，既满足机械性能的要求，又具备环境友好的特点，从而使其应用范围进一步扩大^[12]。

近红外光谱技术作为一种有效、无损的分析方法，已广泛应用于聚合物加工等领域。TAMBURINI等^[13]研究一种使用近红外光谱技术(NIRS)定量测定PLA-滑石粉混合物中氟含量的方法。将不同量的PLA颗粒与滑石粉混合，得到混合物的近红外光谱，结合化学分析方法测定的氟含量数据，建立了偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究表明，NIR信号与氟等无机成分之间存在正相关性，可以用于从光谱中获取氟含量的定量分析信息。LI等^[14]基于NIRS建立一种用于测量聚苯乙烯(PS)和聚烯烃弹性体(POE)共混物中POE含量的回归模型，对近红外光谱数据进行二阶导数处理和平滑处理，确定三个相关的光谱区域，分别位于8 850~8 650、6 300~5 500、5 000~4 500 cm^-1。利用这些光谱区域建立7个定量模型，用于预测PS/POE共混物中的POE含量。通过比较不同主成分数量下的均方根误差(RMSE)选出最优模型，RMSE越小，则表示模型预测的POE含量与实际混合物中的含量之间的差异越小。结果表明，在线NIR系统可以准确地量化POE浓度。SULUB等^[15]利用NIRS结合多变量校准方法分析聚碳酸酯(PC)与丁二烯(BD)、苯乙烯(ST)、丙烯腈(AN)共聚物的成分与含量。光谱数据经标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay二阶导数预处理后，利用PLSR建立模型，PC、BD、ST和AN的均方根误差预测值分别为0.94%、0.62%、0.59%和0.69%。然而，目前针对PLA/PBAT共混物的近红外光谱定量分析研究较少。本研究制备了PLA/PBAT二元共混物体系，并运用PLSR和主成分回归(PCR)建立了PLA含量的回归模型。通过比较多种预处理方法和特征波长提取算法的建模效果，遴选出性能最佳的模型，用于检测PLA/PBAT二元共混物体系中PLA的组分含量。本研究旨在推动禁塑检测技术标准的制定与完善，同时为可降解材料的研发、生产及监管等发展过程中提供一定的参考与可行性验证。

1 实验部分

1.1 主要原料

PLA，FY801,PBAT，TH801T，上海大觉包装制品有限公司；实验样品均由塑料纯组分制得。

1.2 仪器与设备

电子分析天平，JA2003A，上海精大电子仪器有限公司；烘箱，DZF-6050，广州市康恒仪器有限公司；转矩流变仪，RM-200B，哈尔滨哈普电气技术有限责任公司；电热型压片机，SY-6210-C-20T，东莞市世研精密仪器有限公司；近红外光谱仪，FLAME-NIR，蔚海光学仪器(上海)有限公司；卤素光源(HL2000-12)、直通光纤(FIB-600-NIR)、光纤准直镜(FIBH-2-UV)、透射积分球(IS-20-5-T)，上海复享光学股份有限公司。

1.3 样品制备

首先，将PLA和PBAT分别置于烘箱内，在65 ℃下干燥24 h。使用电子分析天平称取总质量为36 g的PLA和PBAT。PLA和PBAT配比分别为2.5∶97.5、5.0∶95.0、10.0∶90.0、12.5∶87.5、15.0∶85.0、20.0∶80.0、22.5∶77.5、25.0∶75.0、30.0∶70.0、32.5∶67.5、35.0∶65.0、40.0∶60.0、42.5∶57.5、45.0∶55.0、50.0∶50.0、52.5∶47.5、55.0∶45.0、60.0∶40.0、62.5∶37.5、65.0∶35.0、70.0∶30.0、72.5∶27.5、75.0∶25.0、80.0∶20.0、82.5∶17.5、85.0∶15.0、90.0∶10.0、92.5∶7.5、95.0∶5.0。共29种不同比例，配制成PLA/PBAT体系的预混料，置于自封袋中。在190 ℃和80 r/min转速下，采用转矩流变仪密炼预混料约10 min，停机出料，得到PLA/PBAT体系的混料，呈乳白色或透明态。最后利用电热型压片机以及模具将若干混料压成厚度约为2 mm的片状样品，硫化温度设置为190 ℃，压力设置25 MPa，硫化时间3 min。

1.4 近红外光谱采集

使用FLAME-NIR近红外光谱仪作为采集设备，搭配oceanview软件进行光谱采集及存储控制。利用卤素光源、直通光纤、积分球和准直镜完成PLA/PBAT样品的透射信息的收集。光谱仪波长范围为900~1 700 nm，内含128个波段，分辨率约为5.9 nm。光谱采集前，先将仪器开机预测约30 min，以避免基线漂移对数据采集造成影响。设置积分时间830 ms，平均扫描次数为10，滑动平均宽度为5。将样品水平放置于积分球球口，与准直镜保持约3 mm的距离，所有光谱测量均使用空气作为参考背景，正反面各采集3次，共采集6次，每次采集连续扫描5次，共获得30条光谱，共获得870条光谱数据。为提高信噪比，将30条光谱数据取平均值，供后续分析使用。

1.5 模型构建与验证

1.5.1 近红外光谱预处理方法

预处理是NIR光谱数据分析中的关键步骤，能够将样品的物理特性影响和噪声干扰最小化，增强化学信息，从而提高模型的精度和稳定性，使近红外光谱技术在定性和定量分析中更加有效^[16]。本研究采用多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay平滑与一阶导数(SG+D1)、Savitzky-Golay平滑与二阶导数(SG+D2)和标准正态变量变换(SNV)4种常用的光谱预处理方法，以提高光谱数据的有效性，并增强有效信息的提取。塑料样品的表面特性和厚度变化直接导致光散射，SNV和MSC方法可以减弱物理效应影响，从而提取更加准确的化学信息^[17]。Savitzky-Golay(SG)滤波是一种通过多项式拟合平滑连续数据点的滤波方法，又称多项式平滑^[18]。一阶导数(D1)是对光谱数据进行一次微分运算，它的主要作用是去除光谱中的基线漂移，突出光谱曲线中的斜率变化，使特征波峰和波谷更加明显^[19]。SG+D1结合平滑滤波和一阶导数处理，用于减少噪声并突出光谱的变化趋势，SG+D2在消除噪声的同时，进一步强调光谱的细微结构，从而更有效地分离光谱中的重叠峰。

1.5.2 特征波长的筛选方法

为减少噪声和冗余信息的影响，提高模型的预测性，采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、无信息变量剔除(UVE)和连续投影算法(SPA)筛选特征波长。CARS方法使用自适应重加权采样算法筛选回归系数较大的波长点，并剔除权重较小的波长。采用交叉验证，选择均方根误差(RMSECV)最小的波长集合作为最佳特征变量组合^[20]。SPA算法通过对全部波长变量进行正交投影分析，保留那些对目标变量最具代表性的特征变量，从而确保所选择的波长既能有效代表目标信息，又避免信息冗余或多重共线性的问题^[21]。UVE方法引入随机噪声变量，计算各变量的稳定性，并将其与随机噪声变量进行比较，以识别关键变量。UVE能够剔除对模型无信息或贡献较小的变量，从而减少数据维度，优化模型结构，提升预测精度和稳健性^[22]。

1.5.3 模型的建立与评价

PLSR是一种用于处理多重共线性问题的多元校正方法，通过同时考虑自变量X和因变量Y的主成分来建立回归模型，适用于自变量多且存在高度共线性的情况^[23]。PCR是将主成分分析(PCA)与多元线性回归相结合的方法。首先使用PCA对自变量X进行降维，提取出最能解释X方差的主成分，然后利用这些主成分进行回归分析^[24]。本研究采用PLSR方法和PCR方法对PLA/PBAT共混物中PLA含量与近红外光谱之间的关系进行建模。将样本分为两组，一组用于校正模型，另一组用于验证模型。对校正集数据进行交叉验证，选择最优主成分数量和最佳预处理方法，然后在剩余验证集上测试最终的最佳模型。

基于校正集决定系数(R_C²)、校正集均方根误差(E_C)、验证集决定系数(R_V²)、验证集均方根误差(E_V)和相对分析误差(D_P)对所有模型的性能进行评估，从而确定最优预测模型。具体计算公式为：

R_{\mathrm{C}}^{\mathrm{2}}=\mathrm{1}-\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n(y_i-{\widehat{y}}_i{)}^{\mathrm{2}}}{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n(y_i{-\overline{y})}^{\mathrm{2}}}(1)

R_{\mathrm{V}}^{\mathrm{2}}=\mathrm{1}-\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m(y_i-{\widehat{y}}_i{)}^{\mathrm{2}}}{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m(y_i{-\overline{y})}^{\mathrm{2}}}(2)

E_{\mathrm{C}}=\sqrt[]{\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n(y_i-{\widehat{y}}_i{)}^{\mathrm{2}}}{n}}(3)

E_{\mathrm{V}}=\sqrt[]{\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m(y_i-{\widehat{y}}_i{)}^{\mathrm{2}}}{m}}(4)

D_{\mathrm{P}}=\frac{S_{\mathrm{D}}}{E_{\mathrm{V}}}(5)

式(1)~式(5)中：n、m分别为校正集和验证集中的样本个数；y_{\mathrm{i}}、{\widehat{y}}_i分别为第i个样本的实际值和预测值；\overline{y}为实际值y_i的平均值；S_D为验证集数据的标准差。

R²用于评估预测值与实际值之间的相关性。其值范围0~1，越接近1，说明预测值与实际值之间的匹配程度越高，预测效果越好；E_C、E_V越小，说明模型的误差较小^[25]。D_P表示的是模型预测值与实际值的相对精度，当2.0≤D_P<3.0时，模型具有一定的预测能力，能够用于一般的定量分析，当D_P≥3.0时，模型预测性能较好，精度高^[26]。

本研究主要利用python进行数据处理和建模。

2 结果与讨论

2.1 PLA/PBAT的近红外光谱分析

对共混物样品进行光谱采集，获得其在近红外区域的光谱特征。图1为PLA/PBAT共混物的近红外光谱曲线。

从图1a可以看出，在1 200、1 400 nm附近出现显著的吸收峰，分别对应C—H键的二级倍频峰和C—H键的组频峰。此外，图中还观察到明显的基线漂移，后续需要对原始光谱进行进一步的预处理。从图1b可以看出，不同样品在各个波长范围内的光谱特征变化趋势基本一致，但随着PLA含量的变化，PLA/PBAT共混物对近红外光的透射特性也发生明显变化，这也为后续PLA含量的定量分析提供了依据。

2.2 光谱预处理与样品集划分

将采集的29个样品分为校正集和验证集，其中校正集19个(PLA/PBAT质量比从5.0%~95.0%以5.0%变化的样品)，验证集10个(PLA/PBAT质量比从2.5%~92.5%以10.0%变化的样品)。以PLA组分含量为性质变量，统计校正集和验证集样品组分含量分布。表1为样品集PLA含量分布统计。

从表1可以看出，校正集和验证集的平均值和标准差相对接近，表明两个集合在样本特性上具有相似的分布，符合建模要求^[27]。因此，这29份样品可以有效用于构建和验证PLA/PBAT共混物中PLA含量的预测模型。

不同PLA含量(2.5%~95.0%)的PLA/PBAT混合物的近红外光谱，均有显著的基线漂移现象，干扰光谱区域的判断。本研究对原始光谱数据进行多种预处理，每种预处理方法对光谱数据中的噪声、基线漂移和光散射效应具有不同的校正能力，因此对模型的建模效果的影响不同。

2.3 PLA含量全波段预测模型建立

利用PLA/PBAT的平均光谱数据，采用不同的预处理方法对近红外全波段数据建模，以预测PLA含量。采用MSC、SG+D1、SG+D2和SNV对光谱数据进行预处理，分别建立PLSR和PCR预测模型。在处理过程中，将一阶导数平滑和二阶导数平滑的窗口大小设置为7，多项式阶数设置为3。表2为模型预测的PLA含量全波段的性能。从表2可以看出，在PLSR模型中，SNV处理表现最佳，主成分数为8时，验证集的R_V²为0.940 1，D_P为4.084 4。在PCR模型中，SG+D2处理表现最优，主成分数为5时，验证集R_V²达到0.952 2，D_P为4.575 9。尽管模型在校正集上表现优异，但在验证集上性能有大幅下降，表明模型在校正集中可能捕捉了特定的噪声或偏差，显示出过拟合现象。这种过拟合现象导致模型在面对新数据时泛化能力不足。

2.4 PLA含量特征波段预测模型建立

对光谱信息进行特征提取，可有效减少模型中的噪声与冗余信息，简化模型结构，降低过拟合的风险，并显著提高模型的预测准确性和稳健性。优化波段选择，有利于构建更具泛化能力的模型，从而在校正集和验证集上均能取得较好的表现。表3为原始光谱不同特征波段提取方法结果。从表3可以看出，不同的特征波段提取方法对模型的预测性能有着显著影响。CARS方法通常能有效提升模型性能，减少过拟合现象；UVE方法在PLSR模型中表现出色，但在PCR模型中存在丢失重要波段导致信息不足；SPA方法波段选择较少，导致模型在验证集上性能下降。因此，选择合适的特征波段提取方法需综合考虑模型的类型和数据的具体特征。此外，获取的特征波长数量从大到小依次为：UVE、CARS、SPA。

表4为原始光谱选取波长。从表4可以看出，CARS方法在提取特征波长时更倾向于选择多个连续的光谱区间，同时涵盖较广泛的波长范围。这有助于捕捉光谱数据中的重要信息，并去除冗余信息。CARS方法在PLSR和PCR模型中表现出较高的R_V²和D_P，同时E_C和E_V较低。这表明CARS方法通过选择多个重要波段，有效提升模型预测准确性。SPA方法仅选择少量的波长，且这些波长并不集中于特定的光谱区域。尽管SPA方法简化了模型，但由于波段选择数量较少，模型无法捕捉到所有关键信息，在模型中表现为性能下降和过拟合现象增加。UVE方法倾向于选择多个非连续的波长区间，在去除无关变量上表现出色。其在PLSR模型中表现出色，显示出较高的准确率，说明UVE方法能够减少模型的噪声信息，增强模型的泛化能力。然而，在PCR模型中，UVE方法的表现有所下降，可能是因为在去除过程中误删了某些对PCR模型有用的波段，导致信息丢失。

2.4.1 CARS算法提取特征波段

图2为CARS算法的优选过程。

从图2可以看出，在CARS运行过程中，随着采样次数的增加，抽样变量数减少。交叉验证均方根误差(RMSECV)在采样运行的前1~40次呈现波动式的下降趋势，这表明与PLA含量无关的波长变量逐渐被剔除，模型的误差在总体上减少。之后，从最优子集中删除一些关键变量，导致信息丢失，RMSECV在采样运行40~100次后逐渐增加。基于最小RMSECV(2.20)，确定最佳采样次数为40次，对应最优子集包含25个波长变量。

2.4.2 SPA算法提取特征波段

图3为SPA算法特征波长提取。从图3可以看出，当特征波长数为5时，RMSE值较低，为11.62，选取的波长变量仅占原始光谱信息的3.91%。这表明SPA在特征波长提取时具有简化模型的能力，选择少量的、对建模最有贡献的波长，减少了冗余信息和噪声干扰。然而，波长的进一步减少导致一些关键信息丢失。

2.4.3 UVE算法提取特征波段

图4为UVE算法特征波长提取。

从图4可以看出，UVE算法选择波长变量数较多且具有一定的连续性。纵向实线的左侧为实际光谱变量，右侧为添加的随机噪声，横向虚线表示阈值，虚线内的变量为无信息变量，在虚线以外用圆点标记的变量为筛选出的特征波长，共计62个，占原始光谱的48.44%，明显多于CARS和SPA。UVE在提取特征波长时不仅保留了更多的光谱信息，还有效筛选并去除噪声和无关变量，从而确保模型能够准确地提取关键信息，提升预测准确性。

2.5 PLA含量预测模型的性能比较

表5为不同特征提取方法与预处理技术的结果。

从表5可以看出，不同的特征波长提取方法和预处理组合会显著影响模型的性能。在PLSR模型中，CARS与SG+D2的组合表现最佳，R_V²为0.981 4，E_V为3.919 4，D_P达到7.328 3，其次是UVE结合SG+D2，D_P为6.571 4，也具有较高的预测准确性，但特征波长数明显增加。在PCR模型中，CARS特征波长提取与SG+D1预处理的效果较好，验证集的R_V²为0.970 7，E_V为4.912 7，D_P为5.846 7。综上所述，CARS-SG+D2的预处理组合结合PLSR模型可以表现出较优的预测能力。

图5为SG+D2-CARS-PLSR模型散点图。从图5可以看出，数据点紧密围绕拟合直线分布，且与拟合直线的偏差较小，说明样品数据与模型之间的拟合程度较好，其真实值和预测值相关性较高。该组合不仅在验证集上具有最高的R_V²，而且其E_V和D_P也优于其他组合，表明其在PLA含量的预测上更为精确和稳定。因此，该组合是预测PLA含量的最佳模型选择。

3 结论

根据实验数据研究PLA/PBAT共混物近红外光谱数据信息和PLA含量的关系，建立PLSR和PCR模型。实验结果表明，所建模型均有一定的预测能力。在进一步研究中，采用CARS、SPA和UVE3种算法对原始光谱进行特征波长提取，结果显示CARS算法在构建PLA含量预测模型时表现出显著的优势，尤其是与SG+D2预处理方法结合使用时，PLSR模型的预测能力最佳，其主成分数为4，校正集R_C²为0.996 0，E_C为1.735 4，验证集R_V²为0.981 4，E_V为3.919 4，D_P为7.328 3。综上所述，PLA/PBAT共混物中PLA含量和近红外光谱之间存在显著的相关性，近红外光谱技术能够有效应用于PLA/PBAT共混物中PLA含量的快速测定，具有广泛的应用潜力和实际使用价值。

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基金资助

上海市科普专项(24DZ2304600)

上海工程技术大学材料学院高峰学科科研专项