基于近红外光谱技术的豆腐渣堆肥有机质含量测定

摘要

为了对堆肥过程中有机质含量进行实时动态分析，以豆腐渣作为底物辅以完全发酵的厨余垃圾粉末进行混合好氧堆肥，通过近红外光谱分析技术采集不同处理阶段堆肥样品的光谱数据，分别采用归一化法、一阶微分法和二阶微分法对原始光谱进行预处理，利用反向区间偏最小二乘法（biPLS）、联合区间偏最小二乘法（siPLS）和间隔区间偏最小二乘法（iPLS）构建近红外光谱吸光度与有机质含量之间的定量分析模型。结果显示，采用二阶微分预处理方法结合iPLS建立的模型性能最佳，第23个子区间对应的最佳特征波段为5 832～6 086 cm-1，校正集的相关系数（Rc）为0.986 1，交互验证均方根误差（RMSECV）为0.824 7，预测集的相关系数（Rp）为0.964 7，均方根误差（RMSEP）为0.445 7，相对分析误差（RPD）为3.8。结果表明所建立的模型具有良好的稳定性和可靠性，二阶微分预处理方法结合iPLS可以有效地优化光谱建模区域，提高模型预测能力，实现堆肥样品有机质含量的快速测定。

关键词

豆腐渣 / 堆肥有机质 / 近红外光谱 / 偏最小二乘法 / 定量分析模型

基金资助

中国节能环保集团有限公司重大科技创新项目（cecep-zdkj-2020-001）; 国家重点研发计划（2020YFC1908603）; 国家自然科学基金（51978003）; 安徽高校自然科学研究项目（2022AH050258）; 环境污染控制与废弃物资源化利用教育厅创新研究团队项目（2022AH010019）