基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

O657.33; 挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化.为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型.将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火(Genet...

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Published in农业工程学报 Vol. 36; no. 18; pp. 188 - 196
Main Authors 刘金明, 郭坤林, 甄峰, 张鸿琼, 李文哲, 许永花
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院可再生能源重点实验室,广州 510640%黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,大庆 163319%东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030 15.09.2020
黑龙江省寒地农业可再生资源利用技术及装备重点实验室,哈尔滨 150030%东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030
中国科学院可再生能源重点实验室,广州 510640%东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030
黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,大庆 163319
东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030
Subjects
厌氧发酵
近红外光谱
遗传模拟退火算法
挥发性脂肪酸
快速检测
偏最小二乘
竞争自适应重加权采样
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.023

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Abstract O657.33; 挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化.为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型.将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing,GSA)算法相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选,原始光谱数据1557个波长点经预处理和波长优选后,得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个,建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886,预测均方根误差(Root Mean Squared Error of Prediction,RMSEP)分别为0.111、0.120和0.727,相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484,与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78％、15.49％和1.22％,能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求,基本满足总酸的检测需求.结果表明,通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了回归模型检测精度和预测能力,为快速准确检测沼液VFA提供了新途径.
AbstractList O657.33; 挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化.为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型.将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing,GSA)算法相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选,原始光谱数据1557个波长点经预处理和波长优选后,得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个,建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886,预测均方根误差(Root Mean Squared Error of Prediction,RMSEP)分别为0.111、0.120和0.727,相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484,与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78％、15.49％和1.22％,能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求,基本满足总酸的检测需求.结果表明,通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了回归模型检测精度和预测能力,为快速准确检测沼液VFA提供了新途径.
Author 李文哲
甄峰
刘金明
郭坤林
许永花
张鸿琼
AuthorAffiliation 东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030;黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,大庆 163319;中国科学院可再生能源重点实验室,广州 510640%黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,大庆 163319%东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030;中国科学院可再生能源重点实验室,广州 510640%东北农业大学工程学院,哈尔滨 150030;黑龙江省寒地农业可再生资源利用技术及装备重点实验室,哈尔滨 150030%东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030
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Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
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Discipline Agriculture
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Issue 18
Keywords 厌氧发酵
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