秸秆原料堆肥过程参数的NIRS模型转移研究

摘要

为提高秸秆好氧堆肥近红外分析模型在不同光谱设备下的通用性和准确性，以玉米秸秆和奶牛粪便为原料，进行静态槽式好氧堆肥和膜覆盖好氧堆肥，采集堆肥全过程样本，分析含水率、总氮、总碳、有机质含量共4个堆肥过程参数，分别使用台式光谱仪和手持便携式光谱仪采集近红外光谱数据，并建立相关模型，通过直接校正算法（Direct standardization, DS）和典型相关分析算法（Canonical correlation analysis, CCA）实现台式和便携式光谱仪之间的共享。结果表明该2种算法均可用于堆肥过程参数的模型转移，但DS算法的表现更优。其中：含水率、总氮模型在使用模型转移算法后具有良好表现，便携式光谱仪的含水率模型使用模型转移算法后相对偏差误差RPD可达2.62，总氮含量模型RPD可达2.00；总碳、有机质含量模型虽未达到良好水平，但相较未使用模型转移算法有较大提升，对应模型的RPD分别由0.33、0.39提升到1.78、1.76。此外，本研究的2种算法对于不同仪器间的光谱差异进行了有效校正，降低了近红外光谱技术用于堆肥时仪器差异的限制，提高了不同光谱仪的共享性。综上，本研究可为堆肥过程现场高频次检测提供新解决策略。

关键词

好氧堆肥 / 堆肥过程参数 / 近红外光谱 / 模型转移

基金资助

国家重点研发计划(2022YFD2002101)