第35卷，第8期 2015年8月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.35,No.8-pp2147-2153
August,2015
基于偏最小二乘法的三种光谱定量测定LDPE/PP
共混物组分含量的比较研究
陈如黄，普刚
华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心，聚合物成型加工工程教育部重点实验室，广东广州510641
摘要分别利用中红外（mid-infrared，MIR）、近红外（near-infrared，NIR）和拉曼光谱（Raman）采集了31 种不同比例的低密度聚乙烯/聚丙烯（LDPE/PP共混物样本的光谱，利用偏最小二乘法（partialleast-square， PLS)建立了光谱数据与LDPE含量的模型，研究了不同光谱范围和预处理方法对模型准确性的影响，并比较了三种光谱定量测量的准确性。结果表明，对于光谱差异小、存在噪音或基线干扰的谱图，预处理方法和光谱范围对模型的准确性均有较大的影响；经过三种预处理以及选择合适的光谱范围建立的模型决定系数（R)分别从未处理前的0.8876，0.8493和0.8757提升到0.9906，0.9973和0.9972，校正均方根误差(rootmean 5quare error of calibration，RMSEC）则分别从10.15，11.75和10.67降低到2.941，1.561和 1.598；三种光谱在经过预处理之后均能够较好地定量测量LDPE的含量，NIR和Raman模型准确性更高，
由于两者的测量速度快，因此尤其适合于进行快速、准确的定量测量。关键词中红外；近红外；拉曼；预处理方法；光谱范围；定量；准确性
中图分类号：0657.3文献标识码：A
引言
DOI : 10, 3964 /j. issn. 1000-0593(2015 )08-2147-07
征手段5]。在三种光谱中，以MIR的应用最为广泛。Meal 烯)的共混物，利用经典线性回归法建立聚苯乙烯和聚（4-甲
近年来，随者经济的日益增长，人们对聚合物材料的性能要求也越来越高。为此，人们转向开发新的聚合物材料或者对现有的聚合物材料进行改性。然而，开发新的聚合物材料成本高，风险大，而且周期漫长，不适于商业化开发，只能作为基础研究。相比之下，对现有的聚合物材料进行改性，成本较低，周期较短，有利于商业化推广。
共混是一种重要的聚合物改性方法，它是指通过物理化
学方法将两种或两种以上的聚合物进行宏观均匀混合的过程。共混物不同组分的含量是决定其性能的重要原因之一，当前测量聚合物组分含量的方法有质谱3、色谱3、核磁共振"等，然而这些方法的缺点是价格昂贵，会对样品造成破坏性，而且测量耗时耗力，无法满足当前检测快速化的需求，因此有必要寻找一种能够快速准确测量其混物组分含量的表征手段，
中红外（mid-infrared，MIR）、近红外（near-infrared， NIR)和拉曼光谱（Raman)是聚合物研究领域三种重要的表收稿日期：2014-11-14，修订日期：2015-04-16
基金项目：国家重大科学仪器设备开发专项项目(2012YQ230043)资助
基苯之烯的特征峰的比值与含量之间的方程式，得到广决定系数（R)为0.9793的模型。然而，经典线性回归其多重共线的问题严重，而且MIR价格较高，检测速度较慢，难以实现快速检测。近年来NIR和Raman以其快速、无损的检测优点得到了迅猛的发展了。然而，不同于MIR尖锐的特征峰，NR特征峰普遍很宽，这使得不同峰之间相互重登的现象严重，阻碍了特征峰信息的获取。20世纪70年代，化学计量学的出现及发展使得掩藏在NR重登峰单的信息能够被检测，其中偏最小二乘法（partialleast-square，PLS）是一种被广泛应用的分析方法了。Sulub等利用NIR测量了不同含量配比的聚碳酸酯与丁二烯、苯乙烯和丙烯腈的三元共聚物的共混物，并对光谱数据进行标准正交变换（standardnor-malvariate，SNV）和Savitzky-Golay二阶求导，然后通过 PLS建立了共混物含量和NIR数据之间的模型，得到聚碳酸酯、丁二烯、苯乙烯和内烯含量的预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）分别为 0.94%，
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作者简介：陈如黄，1991年生，华南理工大学硕士研究生
*通讯联系人e-mail：pmrdd@seut.edu.en