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近红外技术在饲料中的应用
近红外光谱技术(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)是一种快速、准确、无损的分析技术,在饲料行业中有着广泛的应用。
1. 饲料原料成分分析
近红外技术可以快速、准确地测定饲料原料中的粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、灰分等主要营养成分,是传统化学分析方法的有力补充。
2. 饲料添加剂及其他成分分析
近红外技术还可以用于检测饲料中的添加剂如维生素、氨基酸、矿物质等,以及霉菌毒素、农药残留等有害物质。
3. 饲料品质评价
通过对饲料营养成分、физ化特性等的检测,可对饲料品质进行全面评价,为配合比设计提供依据。
4. 工艺过程控制
将近红外分析仪应用于生产线上,可实时监控原料及产品质量,为工艺调控提供数据支持。
5. 成分标定和产品识别
利用近红外光谱特征,可以建立产品指纹图谱库,用于饲料原料和产品的快速识别和分类。
近红外技术操作简单、分析速度快、无需复杂的样品制备过程,在饲
料质量控制和研发中发挥着重要作用。
随着技术的不断完善,其在饲料行业的应用将更加广泛。
设施农业2023-0626DOI:10.16815/ki.11-5436/s.2023.18.004数据作为训练集，通过统计学和化学计量学方法，建立近红外光谱与品质参数之间的定量关系模型。
常用的建模方法包括多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量机等。
模型校正和验证，使用部分样品数据对模型进行校正和优化，确保模型的准确性和稳定性。
然后使用独立的样品数据集对模型进行验证，评估模型的预测能力和泛化能力。
⑤农产品品质分析。
利用建立好的定量模型，对未知样品的近红外光谱数据进行分析和预测，得出样品的品质参数结果。
常见的农产品品质参数包括水分含量、蛋白质含量、脂肪含量、糖类含量、营养成分、食品添加剂等。
近红外光谱技术方法的关键在于建立准确可靠的定量模型，并对光谱数据进行充分处理和校正，以获得准确的农产品品质分析结果[2]。
3 技术优势红外光谱技术在农产品品质分析中具有以下优势：①非破坏性分析。
近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法，无需对样品进行化学处理或破坏性测试，可以保持样品的完整性和可用性。
②快速性和高效性。
近红外光谱技术具有快速采集和分析的特点。
仪器操作简便，仅需数秒至数分钟即可完成一次光谱采集和分析，大大节约了时间和劳动成本。
③多成分分析。
农产品的品质往往受多种成分的影响，近红外光谱技术能够同时检测多种化学成分，如水分、蛋白质、脂肪、糖类等，提供全面的品质分析信息。
④高度准确性。
通过建立定量模型，近红外光谱技术能够实现对农产品品质参数的精确定量分析。
准确性受到模型的优化和校正，以及样品制备的影响。
⑤非破坏性样品回收。
使用近红外光谱技术进行品质分析后，样品可以继续用于其他分析或用途，无需进行其他破坏性测试，减少了资源浪费。
⑥实时监测和追溯能力。
近红外光谱技术可以实时监测农产品的品质参数变化，并提供追溯能力，有助于控制生产过程和保障产品的质量与安全[3]。
4 应用现状4.1 粮油作物品质分析近红外光谱技术在粮油作物品质分析方面已经得到广泛应用。
近红外谷物品质快速检测仪的改进设计的开题报告一、研究背景与意义谷物作为人类的主要粮食来源，在全球范围内均拥有重要的地位。
对谷物品质的准确检测对于农业生产具有重要意义。
传统的谷物品质检测方式往往需要长时间的实验操作和专业设备，且成本较高。
因此，研究一种快速、可靠、便捷、经济的谷物品质检测方法显得尤为重要。
光谱技术是一种非常有前景的谷物品质检测方法，近年来得到了广泛的应用。
近红外（NIR）光谱技术因具有快速、无损、非破坏性、高效的特点，被广泛应用于各种谷类的品质检测领域。
如近年来兴起的无人机农业，也可以通过无人机搭载的光谱仪对农田中的谷物进行智能化监控，并在采集到的数据中利用近红外光谱法对谷物品质进行实时诊断和监测。
二、国内外研究现状近年来，研究人员在近红外光谱技术的基础上，结合化学计量学方法和多元回归分析，已经开发出了一系列谷物品质快速检测仪。
如美国Agtron公司开发的Agtron粉状谷物色度计、REFTec公司的Infraneo谷物品质分析仪等。
这些快速检测仪能够利用近红外光谱检测分析粮食中的成分含量，包括蛋白质、油分、淀粉、水分、粗纤维等多个指标。
我国的相关研究也已经取得了一定的成果。
首先是对玉米品质的研究，例如陈学江等人发现，利用近红外光谱法可以快速准确地测定玉米各项品质指标。
其次是对小麦品质的研究，利用多元回归和模型建立的方法，可以精确测定小麦品质指标。
三、研究内容与方法本研究旨在改进设计一种近红外谷物品质快速检测仪，以满足谷物品质检测的实际需求。
具体研究内容如下：1.硬件架构设计：改进设计检测仪的硬件结构，使其能够更好地适应各种实际应用场景，提高检测的准确性和可靠性。
2.传感器的选型：选择适合近红外光谱检测的传感器，并对其性能进行测试和评估，以保证检测结果的准确性和可靠性。
3.软件开发：开发适用于检测仪的软件，实现近红外光谱的数据采集和处理、谷物品质分析和诊断等功能。
4.应用研究：采用改进设计的近红外谷物品质快速检测仪，在实际应用场景中进行测试和验证，探究其在不同谷类品种的品质快速检测方面的应用效果。
饲料中粗灰分的近红外光谱快速检测吉林燃料乙醇有限责任公司张小希杨维旭132021摘要：本文论述了采用近红外光谱DA7200对饲料中粗灰分的定量过程。
在化学分析检验数据的基础上，采用偏最小二乘法（PLS）建立分析模型，并进行准确性和重复性的验证。
实验表明：近红外光谱法同标准分析方法之间，无显著性差异；同时，为粗灰分含量的检验提供了新的方法模式。
关键词：粗灰分近红外光谱偏最小二乘法（PLS）1前言饲料中的粗灰分主要为矿物质盐及无机盐类，粗灰分的检测对评价饲料品质及卫生质量具有较大意义。
近红外光谱作为分析行业最新技术，在饲料检验上已开始全面应用，我们按照GB/T18868－2002《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定的近红外光谱法》，采用DA7200建立数据模型的过程中，将粗灰分指标也纳入分析组份中，发现其对近红外光谱具有较强的响应。
通过对光谱区域的选择和基线的合理处理，经验证、调整、再验证，数据表明：近红外光谱法在粗灰分的检测上，分析效果较为理想，且提高了分析效率、降低检验成本；值得推广应用。
但粗灰分同近红外光谱间的函数关系的建立机理，有待进一步研讨。
2试验部分2.1仪器:波通(Perten)公司DA7200近红外光谱。
波长范围950-1650nm ，采用二极管阵列检测器（CCD），因其光电管阴极涂附光敏性极高的In、Ga、As,且冷控处理，避免温度因素造成的噪音及漂移，从而对光谱的精细结构有更好的分辨能力。
2.2样品和基础数据测定：储运分公司提供DDGS饲料样品。
粗灰分测定基础数据的标准方法：GB/T6438-92饲料中粗灰分的测定方法2.3样品光谱采集：将样品经过3303保水磨破碎后，混合均匀。
置于测量盘中，近红外光谱扫描，每个样品重复测量3次，并将光谱均值化处理。
图1：DDGS饲料中粗灰分的近红外光谱及相关系数(R2)图2.4 化学计量学处理方式：在Grams32软件系统的化学计量方法中，我们选用偏最小二乘法（partial least_square简称PLS）分别对经过不同预处理的光谱进行分析。
分析近红外光谱法在饲料检测中的应用[摘要]饲料检测一直是衡量饲料质量的关键要素，而近红外光谱法不仅可以分析出饲料的常量成分，也可以检测出饲料中具体的微量成分，对评价饲料营养价值有着非常重要的作用。
为了在线分析饲料加工过程，本文详细分析了近红外光谱法的使用原理，并且提出了饲料检测中应用近红外光谱法的应用效果，希望为饲料检测工作提供参考。
[关键词]近红外光谱法；饲料检测；营养评价近红外光谱法（NIRS）是近年来发展速度最快、受社会关注度最高的分析技术，该分析技术无需破坏样本、使用简便、检测速度快、稳定性高，是一种非常高效的检测技术，在多个领域均有应用，尤其是欧美等发达国家，红外光谱法已经作为定量分析的评价标准。
我国进行近红外光谱法的研究起步较晚，但是在专家学者的不断研究下，技术水平已经得到了极大的进步，尤其是饲料检测方面，获得了非常优秀的成果。
1近红外光谱法原理近红外光的波长超过可见光，但是比中红外光短，根据ASTM协会的定义，可以将790-2500nm中的电磁波划分为近红外光，而近红外光又分为短波（790-1200nm）与长波（1200-2500nm）。
近红外光在照射检测样本时，光线会找寻相同振动频率的集团，而光能量将分子偶极矩变化转向分子，在近红外光频率与检测样本出现偏离时，光就不会产生吸收过程。
所以，在使用频率连续发生变化的近红外光检测样本时，样本会选择性的吸收近红外光，而检测后的样品会出现不同强度的近红外光波长，通过红外光线检测仪即可分析出检测材料的结构与组分。
含氢集团的偶极矩较强，所以有机物吸收近红外光的主要因素就是含氢集团的合频、倍频吸收作用。
而含氢集团是非常常见的有机物集团，所以大多数有机物都可以检测出近红外光谱图。
近红外光谱法主要负责分析检测样本的成分，通过偏最小二乘法、神经网络等新型化学计量学方法，可以建立检测样本的成分含量与近红外光谱，并且制作出数学模型，从而快速计算出符合检测样本红外光谱信息的样本成分。
近红外光谱法测定饲料中粗纤维含量研究摘要：近红外光谱法是基于近红外光谱分析技术建立的一种对粮油及其制品中有机物含量进行分析的一种快速方法。
笔者研究的主要内容是应用近红外光谱法对常见饲料中粗纤维含量进行测定的方法，建立有针对性的近红外光谱模型，并对其准确度及精密度进行验证。
关键词：近红外；饲料；粗纤维1 近红外光谱法原理一般来说波长为400～750nm的光线是可见光，距离可见光区较为接近的波长为750～2500nm之间的光线为近红外光。
有机物的不同官能团在近红外光谱区的吸收都有各自的特征，因此其近红外光谱中所包含的特殊信息就成为用来进行定性或者定量分析的基础。
因此通过对已知化学成分含量的样品集进行近红外扫描，收集其特征谱图就能够建立起可靠的预测模型，以此对同类或类似的未知确切化学组成的样品进行定性评价或者定量分析。
2使用仪器设备及试剂2.1仪器设备仪器及设备有近红外分析仪，7200型，瑞典波通仪器有限公司；水分磨；感量0. Img 分析天平；石英滤埚；陶瓷筛板；灰化皿；鼓风干燥箱；干燥器；马弗炉；冷提取装置等。
2.2 试剂试剂有盐酸、硫酸、丙酮、氢氧化钾、滤器辅料、正辛醇、石油醚等。
3 饲料粗纤维含量预测模型建立3.1 建立样品集收集黑龙江省内15个不同饲料生产厂家生产的同类家畜饲料样品200份。
采用国家标准方法《GB 5497-1985粮食、油料检验水分测定法》中定温定时法，对全部200份饲料样品进行水分含量检测，选定均匀分布在9. 1%～10.0%，10. 0%～11. 0%, 11. 026～12. 0%, 12. 0%～13. 0%,13.0%-14. 0%，14. 0%—15. 2%的各个阶段的样品176份作为饲料粗纤维含量预测模型样品集。
将样品集中的样品分别采用国家标准方法《GB/T6434-2006饲料中粗纤维测定方法》中的过滤法对样品中粗纤维含量进行测定。
样品集中的饲料样品所含粗纤维范围为2.6%～6.8%。
近红外饲料品质快速分析系统项目可行性分析报告规划设计 / 投资分析近红外饲料品质快速分析系统项目可行性分析报告说明该近红外饲料品质快速分析系统项目计划总投资12335.65万元，其中：固定资产投资9378.45万元，占项目总投资的76.03%；流动资金2957.20万元，占项目总投资的23.97%。
达产年营业收入24529.00万元，总成本费用19468.42万元，税金及附加226.02万元，利润总额5060.58万元，利税总额5984.61万元，税后净利润3795.43万元，达产年纳税总额2189.17万元；达产年投资利润率41.02%，投资利税率48.51%，投资回报率30.77%，全部投资回收期4.75年，提供就业职位358个。
报告根据项目工程量及投资估算指标，按照国家和xx省及当地的有关规定，对拟建工程投资进行初步估算，编制项目总投资表，按工程建设费用、工程建设其他费用、预备费、建设期固定资产借款利息等列出投资总额的构成情况，并提出各单项工程投资估算值以及与之相关的测算值。
......主要内容：基本信息、项目基本情况、市场研究分析、产品规划方案、项目选址方案、工程设计说明、工艺可行性分析、环境保护说明、安全生产经营、风险评估、节能、项目实施安排方案、项目投资规划、项目经济评价分析、综合评价说明等。
第一章基本信息一、项目概况（一）项目名称近红外饲料品质快速分析系统项目（二）项目选址某某经济示范区（三）项目用地规模项目总用地面积35564.44平方米（折合约53.32亩）。
（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数59.21%，建筑容积率1.37，建设区域绿化覆盖率5.85%，固定资产投资强度175.89万元/亩。
（五）土建工程指标项目净用地面积35564.44平方米，建筑物基底占地面积21057.70平方米，总建筑面积48723.28平方米，其中：规划建设主体工程37548.65平方米，项目规划绿化面积2848.87平方米。
