샘플의 구성이 동일하면 스펙트럼도 동일하고 그 반대도 마찬가지라는 원리에 따라 작동합니다. 스펙트럼과 측정할 매개변수 간의 일치성을 확립하면(분석 모델이라고 함) 샘플의 스펙트럼이 측정되는 한 스펙트럼과 위의 일치성을 통해 필요한 품질 매개변수 데이터를 빠르게 얻을 수 있습니다. 분석 방법에는 교정(calibration)과 예측(prediction)의 두 가지 과정이 있습니다.
⑴ 교정 과정에서 일정량의 대표 샘플(일반적으로 80개 이상의 샘플 필요)을 수집하고, 필요에 따라 스펙트럼을 측정하면서 관련 표준 분석 방법을 사용하여 참조 데이터라고 하는 샘플의 다양한 품질 매개변수를 측정하고 얻습니다. 스펙트럼은 계량화학을 통해 처리되고 참조 데이터와 연관되어 스펙트럼과 해당 참조 데이터(보통 모델이라고 함) 사이에 일대일 매핑 관계를 설정합니다. 모델을 구축하는 데 사용되는 샘플의 수는 매우 제한되어 있지만 화학계량학적 처리를 통해 얻은 모델은 대표성을 높여야 합니다. 모델을 구축하는 데 사용되는 보정 방법은 샘플 스펙트럼과 분석할 속성 간의 관계에 따라 달라집니다. 일반적으로 사용되는 방법에는 다중 선형 회귀, 주성분 회귀, 부분 최소 제곱법, 인공 신경망 및 위상학적 방법이 있습니다. 물론, 모델의 적용 범위가 넓을수록 좋지만, 모델 범위의 크기는 모델을 구축하는 데 사용되는 교정 방법, 측정할 특성 데이터 및 측정에 필요한 분석 정확도의 범위와 관련이 있습니다. . 실제 응용 분야에서 모델 설정은 계량화학 소프트웨어를 통해 구현되며 엄격한 사양(예: ASTM-6500 표준)을 갖습니다.
⑵ 예측 과정에서는 먼저 근적외선 분광계를 사용하여 테스트할 샘플의 스펙트럼을 측정하고 소프트웨어를 통해 모델 라이브러리를 자동으로 검색한 다음 올바른 모델을 선택하여 품질 매개변수를 계산합니다. 테스트할.
근적외선 분광분석 기술은 실제로는 간접적인 상대분석법으로, 다수의 대표적인 표준시료를 수집하고, 엄격하고 치밀한 화학적 분석을 통해 필요한 데이터를 측정한 뒤, 컴퓨터를 통해 수학적 모델을 구축하는 기술이다. 즉, 테스트한 샘플 모집단의 정규 분포 법칙을 최대한 반영하도록 교정한 다음, 수학적 모델이나 교정 방정식을 통해 미지의 샘플에 필요한 데이터를 예측합니다.
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