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文檔簡(jiǎn)介
1、使用近紅外OPUS IDNET軟件定性分析判別廢塑料 譚曜,王群威,王豪(寧波出入境檢驗(yàn)檢疫局,浙江寧波315012)本文利用近紅外漫反射光譜法獲取不同種類廢舊塑料的近紅外光譜圖,并運(yùn)用近紅外OPUS IDNET軟件對(duì)相應(yīng)的光譜圖進(jìn)行相關(guān)處理并建立定性鑒別分析模型。所建立的定性鑒別分析模型能有效地判別塑料的類別,定性分析結(jié)果良好。近紅外光漫反射譜法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)廢舊塑料的快速無(wú)損分析,為區(qū)分不同種類廢舊塑料提供了一個(gè)客觀的評(píng)價(jià)方法。為了保護(hù)人類居住的生態(tài)環(huán)境,回收利用廢舊塑料(特別是電子-電氣部件)已成為一些國(guó)家正在考慮的刻不容緩的當(dāng)務(wù)之急。塑料的再利用方法有:對(duì)聚合體再重新制成制品(原料再循環(huán))
2、、對(duì)原料單體進(jìn)行分解(化學(xué)再循環(huán))、作為熱、能量再回收(熱循環(huán))等。但不管哪種再利用,都必須對(duì)塑料進(jìn)行分類。對(duì)于廢舊塑料的鑒別,已有多種可應(yīng)用的方法,較近代的有靜電法、光學(xué)法、X射線熒光法、熒光標(biāo)記法、紫外光譜法、等離子發(fā)射光譜法、激光誘導(dǎo)發(fā)射光譜法、拉曼光譜法、中紅外(MIR)法及近紅外(NIR)法等,其中近紅外光譜法無(wú)疑是最吸引人的先進(jìn)技術(shù)之一,它是利用近紅外光譜中合適的倍頻和泛頻,試樣不需要前處理,直接進(jìn)行非破壞測(cè)定,尤其適合塑料等聚合物的研究,將近紅外波譜進(jìn)行相關(guān)處理,然后進(jìn)行相關(guān)計(jì)算建立定性模型,進(jìn)一步探討迅速辨別多種塑料的新方法,并已獲得了工業(yè)應(yīng)用目前近紅外光譜法定性分析判別廢舊塑
3、料雖有報(bào)道,但比較簡(jiǎn)單。本文采用近紅外OPUS IDNET定性鑒別軟件,相比其他近紅外定性鑒別軟件具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)本文比較詳細(xì)地介紹整個(gè)定性鑒別鑒定過(guò)程,對(duì)利用近紅外光譜法定性分析判別廢舊塑料、環(huán)境保護(hù)及廢舊塑料回收等都有著一定的指導(dǎo)意義。1實(shí)驗(yàn)部分11樣品為了使本方法具有普遍辨別性,選擇收集各種不同形狀、樣品共14種塑料254個(gè)樣品。12儀器MPA傅立葉變換近紅外光譜儀(德國(guó)Bruker公司),內(nèi)置鍍金的漫反射積分球(內(nèi)徑10 cm,采樣光斑直徑2 cm), Pbs檢測(cè)器。軟件為BrukerOPUS軟件中的定性分析和鑒別軟件(OPUS IDNET)。13方法積分球漫發(fā)射,掃描次數(shù):64次
4、,掃描范圍:4 00014 300 cm-1,分辨率: 4 cm-1。每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)量5次,求平均光譜。原理見(jiàn)圖1。圖1近紅外儀器原理圖Fig 1Working principle picture ofNIDRS equipment14原譜數(shù)據(jù)處理原譜處理:為了消除外界環(huán)境的影響,提高光譜數(shù)據(jù)的有效信息量,可對(duì)光譜數(shù)據(jù)采用平均平滑法、矢量歸一法、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)等方法進(jìn)行預(yù)處理,以能很好地濾除各種因素產(chǎn)生的高頻噪聲及消除基線漂移。光譜曲線在首端和末端有較大噪音,為了減少噪音,提高精度,去掉前9 993.4 cm-1和后4 547.4 cm-1,選用9 993.15利用定性分析和鑒別軟件(OP
5、US IDNET)建立定性鑒定模型利用OPUS/IDENT來(lái)對(duì)樣品進(jìn)行定性分析。首先利用已知樣品建立鑒別模型,然后把未知樣品的譜圖和鑒別庫(kù)中的譜圖進(jìn)行比較,得到分析報(bào)告。鑒別庫(kù)的建立是定性分析的關(guān)鍵,其分析質(zhì)量很大程度上依靠樣品代表性、數(shù)據(jù)前處理的方法、合適的頻率范圍以及定性分析算法。該軟件可根據(jù)需要提供兩種算法:標(biāo)準(zhǔn)算法和因子法對(duì)預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行定性分析建立定性鑒定模型。如果一次定性分析所建立的定性鑒定模型不能完全滿足整個(gè)種類塑料的定性分析要求,可以在一級(jí)主庫(kù)的基礎(chǔ)上建立多級(jí)子庫(kù),每級(jí)子庫(kù)包括上級(jí)主庫(kù)或子庫(kù)所不能處理的塑料光譜,再按照上述1.4、1.5方法進(jìn)行處理,一直處理下去最終把所有
6、種類的塑料定性分析處理完成,這也是OPUS IDNET定性分析和鑒別軟件獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。2結(jié)果與討論圖2為14種塑料樹(shù)脂的近紅外光譜圖??梢钥闯鏊芰献鳛榫酆衔铮N類較多、成分復(fù)雜,不同種類譜圖雖有區(qū)別,但其中有些近紅外光譜圖特征不明顯區(qū)別不大,很難直接對(duì)吸收峰進(jìn)行解釋,因此必須采用相應(yīng)的化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件進(jìn)行分析鑒別。21定性分析光譜預(yù)處理方法通常來(lái)講,定性分析中光譜預(yù)處理方法和光譜段并不是唯一的,光譜范圍寬, 模型的圖214種塑料的NIDRS譜圖Fig 2NIDRS spectra of14 kinds of plastics穩(wěn)定性高。考慮到光譜的漂移和旋轉(zhuǎn)以及特征類似,經(jīng)過(guò)條件優(yōu)化,最終對(duì)主庫(kù)選用
7、的預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為9 993.44 547.4 cm-1;二級(jí)子庫(kù)選用的預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為8 921.24 701.7 cm-1可以得到滿意的結(jié)果。因?yàn)閷?duì)于主庫(kù)定義寬的光譜范圍有利于將光譜噪聲充分平滑,對(duì)于二級(jí)子庫(kù)定義窄的光譜范圍雖然會(huì)造成光譜噪聲平滑不夠22建立定性鑒定模型利用OPUS/IDENT軟件來(lái)對(duì)樣品進(jìn)行定性分析,定性分析算法有兩種:標(biāo)準(zhǔn)算法和因子法。標(biāo)準(zhǔn)算法是用歐氏距離D來(lái)計(jì)算光譜距離,公式為: ,通過(guò)比較歐氏距離來(lái)比較譜圖的匹配度,a(k)和b(k)是譜圖a、b的縱坐標(biāo)值,即光譜強(qiáng)度。因子法是先將譜圖表示為因子譜的線性組合,a
8、=T1af1+T2af2+T3af3+,fi為因子譜,各因子譜正交,T為每一個(gè)因子譜的系數(shù),其數(shù)值表征相應(yīng)因子譜對(duì)所表征圖譜的貢獻(xiàn)。然后用因子T(也稱得分)來(lái)計(jì)算光譜距離,公式為: 。然后計(jì)算各品種訓(xùn)練集中每一樣品光譜到該樣品平均光譜的距離(Hit值),并據(jù)此計(jì)算每一樣品的閾值(DT): DT= Maximum (Hit)+XSDev,其中Maximum (Hit)為測(cè)定的樣品光譜中到該樣品平均光譜的最大距離;XSDev為Hit值的標(biāo)準(zhǔn)偏差; X為系數(shù),一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)X選用0.25,使用上述公式來(lái)比較譜圖的匹配度。模型的結(jié)果一方面看所有建模光譜是否唯一鑒定,另一方面還要看不同庫(kù)之間的選擇性,一般
9、用S值表示:S=D / (T1+T2)其中,D為兩組庫(kù)平均光譜的距離, T1和T2為兩組庫(kù)的閾值。如果S1表示庫(kù)已分開(kāi)。顯示S越大說(shuō)明模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性會(huì)越高。根據(jù)實(shí)驗(yàn)效果,選取合適的算法。一般情況下在譜圖極為相似時(shí)使用因子法,效果會(huì)好于標(biāo)準(zhǔn)法。首先第一步對(duì)主庫(kù)14種塑料254個(gè)樣品光譜圖進(jìn)行分析處理,預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為9 993.44 547.4 cm-1,平滑點(diǎn)為9,算法為因子法。通過(guò)多次選用不同的因子值對(duì)定性譜圖進(jìn)行驗(yàn)證,最終選用7個(gè)因子數(shù)作為因子譜的優(yōu)化數(shù)值。由于通常要避免來(lái)自基線的信息,所以一般不選用首個(gè)因子。通過(guò)因子法運(yùn)算可得以下結(jié)果,見(jiàn)表1。由表1可見(jiàn),
10、ABS、PS、PA、PE、PBT、PET、PP、PTA、PTT、PVC、TPE、乙烯丙烯酸酯共聚物等12種廢舊塑料的S值均大于1,表示這12種廢舊塑料能得到很好地區(qū)分;而POE、EVA的S值小于1,不能區(qū)分,需要進(jìn)行進(jìn)一步處理。具體見(jiàn)分類選擇圖3。圖3主庫(kù)分類選擇性示意圖Fig 3Sketch diagram of classified selectivity on thefirst-class database第二步選用沒(méi)有區(qū)分的POE、EVA光譜作為二級(jí)子庫(kù),預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為8 921.24 701.2 cm-1,平滑點(diǎn)為9,算法為因子法。通過(guò)選用不同的因子值對(duì)
11、定性譜圖進(jìn)行驗(yàn)證,最終全選2個(gè)因子數(shù)作為因子譜的優(yōu)化數(shù)值。通過(guò)因子法運(yùn)算可得以下結(jié)果POE、EVA的S值均大于1,表示這2種廢舊塑料能得到很好地區(qū)分。具體見(jiàn)分類選擇圖4。圖4子庫(kù)分類選擇性示意圖 Fig 4Sketch diagram of classified selectivityon the secondary database通過(guò)主庫(kù)子庫(kù)的建立及運(yùn)算, 14種塑料都能得到滿意地區(qū)分,建立了比較滿意的廢舊塑料模型。然后將上述14種類共計(jì)28個(gè)另外的廢舊塑料作為驗(yàn)證樣品,通過(guò)該模型進(jìn)行鑒定,結(jié)果均判斷正確。3結(jié)論1)塑料作為聚合物,種類較多、成分復(fù)雜,不同種類譜圖雖有區(qū)別,但其近紅外光譜圖特征不明顯區(qū)別不大,很難直接對(duì)吸收峰進(jìn)行解釋,因此必須采用相應(yīng)的化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件進(jìn)行分析鑒別。2)為了消除外界環(huán)境的影響,提高光譜數(shù)據(jù)的有效信息量,我們可對(duì)光譜數(shù)據(jù)采用平均平滑法、矢量歸一法、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)等方法進(jìn)行預(yù)處理,以能很好地濾除各種因素產(chǎn)生的高頻噪聲及消除基線漂移。經(jīng)過(guò)條件優(yōu)化,最終對(duì)主庫(kù)選用的預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為9 993.44 547.4 cm-1;對(duì)二級(jí)子庫(kù)選用的預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一法,光譜范圍為8 921.24 701.3)利用
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