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TGZTSS 1-2021 茶叶中茶氨酸、可可碱含量的测定近红外漫反射光谱法.pdf
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TGZTSS 1-2021 茶叶中茶氨酸、可可碱含量的测定 近红外漫反射光谱法 2021 茶叶 氨酸 可可 含量 测定 红外 漫反射 光谱
ICSICS 67.140.1067.140.10X X 5555团团体体标标准准T/GZTT/GZTSSSS 1-20211-2021茶叶中茶氨酸、可可碱含量茶叶中茶氨酸、可可碱含量的测定的测定近红外近红外漫反射光谱法漫反射光谱法MethodMethod forfor d determinationetermination ofof t theanineheanine,theobromine,theobromineconstituentsconstituents ininteatea byby Near-infraredNear-infrared diffusediffusereflectancereflectance spectroscopyspectroscopy2021-10-28 发布2021-11-1 实施贵贵 州州 省省 茶茶 叶叶 学学 会会发布发布全国团体标准信息平台全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 1I目次前言.II1 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.14 原理.25 要求.26 分析步骤.37 校正和验证样品集的选择.38 样品参考数据测定.39 光谱数据预处理.410 校正模型的建立与验证.411 结果表述.412 检测报告.4全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 1II前言本标准按照 GB/T 1.12009标准化工作导则第 1 部分:标准的结构和编写给出的规则起草。本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本标准由贵州省茶叶研究所提出。本标准由贵州省茶叶学会归口。本标准起草单位:贵州省茶叶研究所。本标准主要起草人:赵华富、郭 灿、曹 雨、胡华建、刘晓霞、王家伦、王 静、周 涛、张丽娟、周顺珍、曾廷廷、刘 馨、喻梦江。本标准为首次发布。全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 11茶叶中茶氨酸、可可碱含量的测定近红外漫反射光谱法1 1 范围范围本标准规定了茶叶中茶氨酸、可可碱含量近红外漫反射光谱测定方法的范围、规范性引用文件、术语和定义、原理、要求、分析步骤、校正和验证样品集的选择、样品参考数据测定、光谱数据预处理、校正模型的建立与验证、结果表述、检测报告等要求。本标准适用于在近红外光谱区域(12 800 cm-14 000 cm-1或780 nm2 500 nm)对茶叶中茶氨酸、可可碱成分含量的快速测定,本方法的最低检出量为0.1%。2 2 规范性引用文件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,仅所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 3358.1 统计学词汇及符号 第1部分:一般统计术语与用于概率的术语GB/T 3358.2 统计学词汇及符号 第1部分:应用统计GB 5009.3 食品安全国家标准食品中水分的测定GB/T 29858 分子光谱多元校正定量分析通则GB/T 8302 茶取样GB/T 8303 茶磨碎试样的制备及其干物质含量测定GB/T 23193 茶叶中茶氨酸的测定 高效液相色谱法GB/T 8312 茶 咖啡碱测定3 3 术语和定义术语和定义GB/T 29858界定的以及下列术语和定义适用于本文件。为了便于使用,以下重复列出标准中的某些词汇、符号、术语和定义。3.1偏最小二乘法 Partial Least Squares(PLS)本标准所指的偏最小二乘校正法是特定的 PLS1 校正算法,它每次仅能处理一组参考数据。使用其它或更新的校正算法建立校正模型,模型能满足精度要求,并能通过有效性检验,这些校正算法均可使用。3.2多元校正multivariate calibration用一个以上近红外光谱波长或频率,建立一组已知代表性样品的主要化学成分含量或指标值与光谱之间关系(模型)的过程。3.3校正样品集calibration samples建立校正模型的一组代表性样品,其主要化学成分含量或指标值已知。全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 123.4校正模型calibration model一组已知校正样品的主要化学成分含量或指标值与其相应的光谱之间关系的数学表达式。3.5验证样品集validation samples验证校正模型的一组代表性样品,不包括在校正样品集中,其主要化学成分含量或指标值已知,且成分含量或指标值分布范围接近校正样品集。3.6模型验证model validation通过校正模型预测验证样品集,检验近红外校正模型预测结果与参考方法测定结果一致性的过程。3.7模型内插model interpolation待测样品光谱变量在校正变量范围之内的待测样品预测。3.8预测estimate用校正模型来计算待测样品光谱,得到待测样品主要化学成分含量或指标值的过程。3.9异常样品outlier samples光谱或参考数据异常的样品。4 4 原理原理采用漫反射方式获取校正样品集近红外漫反射光谱,选择适当的化学计量学校正方法,把校正样品集近红外光谱与其相应的主要化学成分含量进行关联,利用样品成分含量变化与其对应的近红外光谱变化之间存在的相关关系,建立校正模型。使用验证样品集对校正模型有效性进行验证。应用验证通过的校正模型和待测样品近红外漫反射光谱计算待测样品化学成分含量。5 5 要求要求5.1 近红外光谱仪近红外光谱仪应具备以下技术要求:5.1.1 波长范围为 12 800 cm-14 000 cm-1(780 nm2 500 nm);5.1.2 波长准确度小于 0.5 nm,波长重现性小于 0.03 nm;5.1.3 配备光谱采集软件和化学计量学软件;5.1.4 近红外漫反射光谱采集附件应具有样品杯(瓶)和旋转器。5.2 化学计量学软件使用与近红外光谱仪匹配的化学计量学软件,应具有以下数据处理方法及功能:5.2.1 样品相关信息及光谱数据的录入、存取、数据格式转换和编辑功能;5.2.2 均值中心化(Mean centering)、标准化(Auto scaling)、多元散射校正(MSC,Multiplicative ScatterCorrection)、标准正态变量变换(SNV,Standard Normal Variate)、微分和平滑等数据预处理及处理结果的浏览、列表和可视化;5.2.3 偏最小二乘(PLS,Partial Least Squares)校正算法及校正结果的浏览、列表和可视化;全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 135.2.4 主成分分析(PCA,Principal ComponentAnalysis)分类方法及分析结果浏览、列表和可视化,5.2.5 异常样品的识别和删除;5.2.6 校正模型自动交互验证及验证统计结果的浏览、列表和可视化;5.2.7 样品测定的自动预处理,测定结果的浏览、列表和输出。6 6 分析步骤分析步骤6.1 样品的制备与保存6.1.1 样品制备执行 GB/T 8303;6.1.2 校正样品、验证样品和待测样品的粒度应保持一致;6.1.3 样品保存执行 GB/T 30375。6.2 仪器参数设置6.2.1 光谱扫描范围:10 000 cm-14 000 cm-1(1 000 nm2 500 nm);6.2.2 分辨率:8 cm-1;6.2.3 光谱扫描次数:64 次;6.2.4 采集近红外漫反射吸收光谱。6.3 样品的测定6.3.1 仪器准备:在环境温度 1528,相对湿度70的条件下,开机预热 30min,自校正常后使用;6.3.2 样品准备:粉碎样品,把混匀的样品放入样品杯(样品瓶)中,轻压平整,样品厚度10mm,未经粉碎的样品混匀后放入样品杯,厚度20mm;6.3.3 样品检测:将待测样品杯置于仪器设备旋转台上,采集光谱,读取数据;6.3.4 异常样品:待测样品的马氏距离大于其 2 倍标准差,不宜用该方法检测,作为异常样品处理,其茶氨酸、可可碱含量按 GB/T 23193、GB/T 8312 规定方法进行。7 7 校正和验证样品集的选择校正和验证样品集的选择适宜的校正和验证样品集应包含使用该校正模型预测待测样品中存在一定含量(0.001)的茶氨酸、可可碱,且校正和验证样品的茶氨酸、可可碱的含量范围应超过使用该校正模型预测待测样品中可能遇到的范围,在该范围内,校正和验证样品的茶氨酸、可可碱的含量宜均匀分布,待测样品的预测按模型内插进行分析。校正和验证样品集的选择按照 GB/T 29858 的规定执行。8 8 样品参考数据测定样品参考数据测定8.1 近红外校正样品应基于实际样品。其含量测定按以下方法进行测定:8.1.1 水分:按 GB 5009.3 执行;8.1.2 茶氨酸:按 GB/T 23193 执行;8.1.3 可可碱:按 GB/T 8312 执行。8.2 同一样品参考数据测定和相应光谱采集的时间间隔不应超过一周,水分应即时测定。全国团体标准信息平台T/GZTT/GZTSSSS 1-2021-2021 149 光谱数据预处理9.1 化学计量软件使用建立校正模型前,使用化学计量软件进行数据预处理,参照 5.2 条款。9.2 光谱波段选择建立校正模型时,选择适宜的随成分含量变化明显的光谱波段或波长建模。9.3 一致性校正集光谱、验证集光谱和待测样品光谱的数据预处理的方法应保持一致。10 校正模型的建立与验证10.1 建立校正模型,使用 PLS 校正算法,结合交互验证方法剔除异常样品,优化模型,确定适宜的主成分数。10.2 交互验证、异常样品剔除、模型验证方法按 GB/T 29858 执行。11 结果表述每个待测样品分两次装样,平行检测,以两次平行测定的算术平均值作为测定结果,结果精确至小数点后两位。12 检测报告检测报告内容包括(但不限于):校正模型名称及编号;校正模型的应用范围;所使用的仪器及相关附件的名称和型号;待测样品的类型、名称、编号和状态;收样时间、检测时间;检测环境的温度和湿度;样品检测结果;检测人、审核人、批准人姓名。全国团体标准信息平台

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