DB12T 955-2020 奶牛场粪水氮磷的测定 近红外漫反射光谱法.pdf

ICS 65.020.30 B 43 DB12 天津市地方标准 DB12/T 9552020 奶牛场粪水氮磷的测定 近红外漫反射光谱法 Determination of nitrogen and phosphorus in the slurry of dairy farmNear infrared diffused reflection spectroscopy 2020-08-18 发布 2020-10-01 实施 天津市市场监督管理委员会 发 布 DB12/T 9552020 I 前 言 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。本标准由天津市农业农村委员会提出并归口。本标准起草单位：农业农村部环境保护科研监测所、天津农学院。本标准主要起草人：赵润、杨仁杰、王鹏、张克强、孙迪、刘海学、牟美睿、李梦婷。DB12/T 9552020 1 奶牛场粪水氮磷的测定 近红外漫反射光谱法 1 范围 本标准规定了奶牛场粪水中氮、磷含量的近红外漫反射光谱测定方法。本标准适用于奶牛场粪水中氮、磷含量的快速测定。2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 118911989 水质 凯氏氮的测定 GB/T 118931989 水质 总磷的测定 钼酸铵分光光度法 GB/T 275222011 畜禽养殖污水采样技术规范 DB12/T 6552016 规模化奶牛场环境监测技术规程 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。3.1 校正模型 calibration model 建立奶牛场粪水样品近红外漫反射光谱数据与其对应的标准分析测定值之间关系的数学模型。3.2 校正样品集 calibration sample set 选取不小于70%的奶牛场粪水样品用于建模的样品集合。3.3 异常样品 abnormal sample 由于环境、仪器、人为等因素引起的近红外漫反射光谱或测定值异常的样品。3.4 校正模型验证 validation of calibration model 用校正样品集之外的样品验证校正模型的准确性和重复性。3.5 预测均方根误差 root mean square error of prediction（RMSEP）1)(12,mRMSEPnipredictediactualiyy yactuali,为第i个样本参考方法的测定值；ypredictedi,为验证集预测过程中第i个样本光谱方法的预测值；n为校正集的样本数，m为验证集的样本数。DB12/T 9552020 2 3.6 相对分析误差 residual prediction deviation（RPD）标准差（）预测均方根误差（）SD为验证集所有样品浓度值的标准差。4 原理 利用奶牛场粪水中含有C-H、N-H、O-H等含氢基团的倍频和合频吸收带，以漫反射方式获得在近红外区域的吸收光谱，通过主成分分析、偏最小二乘法等现代计量学手段，建立粪水特征光谱与氮、磷含量之间的线性或非线性模型，实现对待测样品中氮、磷含量快速测定。5 奶牛场粪水样品采集 5.1 采样物品准备 按照GB/T 275222011中第4章的规定执行。5.2 采样方法 按照GB/T 275222011中第4.4款和DB12/T 6552016中第5.2.2.2款的规定执行。5.3 采样记录和标识 按照GB/T 275222011中第4.5款的规定执行。5.4 运输和保存 按照GB/T 275222011中第5、6章的规定执行。6 近红外漫反射光谱测定 6.1 近红外光谱仪 用于分析奶牛场粪水组分的傅里叶变换近红外光谱仪，波数范围4000 cm-112000 cm-1。6.2 样品预处理 用擦镜纸清洁样品杯至表面无污染，将待测样品装入杯中，均匀装样，内部无气泡。6.3 测定步骤 6.3.1 将粪水样品置于积分球旋转台上，以积分球内置参比为背景，分别采集每一个样品的近红外漫反射光谱；采集的波数范围 4000 cm-112000 cm-1，分辨率 8 cm-1，扫描次数 64。6.3.2 每测定一个样品采集一遍背景光谱，用样品光谱扣除相邻背景光谱后作为待分析的光谱数据。6.3.3 奶牛场粪水中氮、磷含量快速测定技术流程参见附录 A。6.4 校正模型构建 DB12/T 9552020 3 6.4.1 建模方法 基于已知样品的近红外光谱及其氮、磷的测定值，建立校正模型；采集待测样品近红外光谱，代入校正模型，得出待测样品结果。6.4.2 样品集选择 采集不小于100个奶牛场粪水样品，组成校正样品集。6.4.3 样品含量测定 按照GB/T 118911989中和GB/T 118931989中第6、7章的规定，即时测定每个样品的氮、磷含量。6.4.4 模型建立 用近红外光谱仪附带分析软件进行异常样品剔除和光谱预处理，建立粪水中氮、磷含量校正模型，以决定系数（R2）、定标标准差（RMSEC）和交叉验证均方根误差（RMSECV）作为模型质量的评价指标。6.4.5 模型验证 从全部样品中选取不小于30%的样品，验证6.4.4中所建模型。按照6.3.1步骤采集近红外光谱，按照6.4.3要求获得验证集样品测定值，比较模型预测值与测定值之间的偏差，以预测均方根误差（RMSEP）和相对分析误差（RPD）综合评判模型验证结果。6.5 待测样品测定 6.5.1 按照 6.2 要求对待测样品进行预处理，用近红外光谱仪按照 6.3 步骤采集待测样品的近红外漫反射光谱。6.5.2 将采集的近红外漫反射光谱数据代入 6.4.4 建立的模型中，得到待测样品结果。6.5.3 样品测定结果在校正模型中样品含量范围内的可被采用，超出范围的应被认定为疑似异常样品。6.6 模型校准升级 定期选用不同类型的代表性样品，采集近红外漫反射光谱，并添加至校正样品集中；按照6.4.3要求测定样品氮、磷含量，按照6.4.1要求重新建模和验证，校准升级校正模型。7 异常样品筛查和处理 6.5.2测定结果中，氮、磷含量若超出校正模型范围的样品，应被认定为疑似异常样品并再次采集近红外漫反射光谱；同时应按照6.4.3要求再次测定样品氮、磷含量，确认测定结果无误后可用于校正模型升级。A DB12/T 9552020 4 A B 附 录 A（资料性附录）奶牛场粪水中氮、磷含量快速测定技术流程 奶牛场粪水中氮、磷含量快速测定技术流程见图 A.1。定标样本集的收集验证样本待测样本光谱测定标准理化分析值测定光谱测定采集光谱化学计量学软件定标模型预测模型检测结果验证结果结果是否在定标模型范围内疑似异常样品采纳结果差好输出调用是否 图A.1 奶牛场粪水中氮、磷含量快速测定技术流程图 _