發(fā)布時(shí)間：2018-04-11 13:45

  本文選題：比色光譜 + 含硫有機(jī)磷�。� 參考：《中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：有機(jī)磷農(nóng)藥的快速檢測(cè)是保證農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全的重要環(huán)節(jié)。本論文使用比色光譜技術(shù)開(kāi)展了蔬菜中典型有機(jī)磷農(nóng)藥檢測(cè)研究,為農(nóng)藥快速檢測(cè)設(shè)備的研制提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)保障。主要研究?jī)?nèi)容如下：[1]典型有機(jī)磷農(nóng)藥殘留快速檢測(cè)比色試劑優(yōu)選研究經(jīng)過(guò)大量試驗(yàn),對(duì)氯化鈀比色法進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化,分別使用乙酸和氯化鈉代替?zhèn)鹘y(tǒng)的濃鹽酸作為氯化鈀的溶劑,對(duì)含硫基類有機(jī)磷農(nóng)藥樂(lè)果、毒死蜱、氧樂(lè)果和乙酰甲胺磷試驗(yàn),比色反應(yīng)后的吸收光譜可以檢測(cè)的最大殘留量范圍在0.05～0.5 mg/kg,滿足或基本滿足國(guó)標(biāo)GB2763-2014規(guī)定的部分蔬菜的檢測(cè)要求。室溫下比色反應(yīng)時(shí)間為2 min,滿足了快速、安全、簡(jiǎn)便的檢測(cè)要求。[2]含硫基類有機(jī)磷農(nóng)殘預(yù)測(cè)模型研究根據(jù)4種農(nóng)藥的比色光譜,分別在最大吸收波長(zhǎng)處建立一元線性回歸模型,但預(yù)測(cè)精度普遍較低。分析原因是比色反應(yīng)的影響因素較多,實(shí)驗(yàn)誤差很難完全消除。為此,引入PCA、PLS、BP/RBF:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)表明PLS回歸效果較好。以樂(lè)果為例,在400-600nm波段,主成分為4時(shí),訓(xùn)練集R2=0.9941,RMSEP=2.7703,驗(yàn)證集R2=0.9933,RMSEP=2.2148,表明利用可見(jiàn)光波段檢測(cè)農(nóng)藥殘留的可行性。[3]提高定量預(yù)測(cè)普適性的分段多模型方法研究在實(shí)際檢測(cè)中,由于待檢物中農(nóng)藥含量無(wú)法預(yù)測(cè),導(dǎo)致無(wú)法加入適量的比色試劑。在比色試劑嚴(yán)重過(guò)量或不足時(shí),比色曲線會(huì)發(fā)生較大變化,預(yù)測(cè)模型的建立變得復(fù)雜。為此,在使用PLS、PCA+BP/RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立單一模型的基礎(chǔ)上,提出了“分段多模型”的建模策略,即先使用SVM方法區(qū)分待檢物的濃度段,然后在每個(gè)濃度段內(nèi)使用PLS模型定量預(yù)測(cè)。試驗(yàn)表明：SVM+PLS方法在待檢農(nóng)藥濃度較大時(shí)明顯提高了預(yù)測(cè)精度,具有較強(qiáng)的普適性。[4]有機(jī)磷農(nóng)藥種類快速識(shí)別模型研究根據(jù)不同農(nóng)藥的氯化鈀比色光譜特征建立了農(nóng)藥種類識(shí)別模型。對(duì)比PCA+BP/RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CV+SVM、PSO+SVM方法,PSO+SVM方法取得了較好的效果。在4種農(nóng)藥的分類識(shí)別中,優(yōu)化參數(shù)c=2.6857,g=0.01時(shí),訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到100%和95%,為識(shí)別農(nóng)藥種類提供了一種快速、可行的新方法。[5]蔬菜基質(zhì)對(duì)有機(jī)磷農(nóng)藥檢測(cè)的影響分析及消除方法研究了不同蔬菜基質(zhì)下有機(jī)磷農(nóng)藥比色光譜的變化,在吸光值和譜線變化趨勢(shì)兩方面對(duì)比了與純農(nóng)藥光譜的差異。分析并得出結(jié)論：不同蔬菜對(duì)不同有機(jī)磷農(nóng)藥比色光譜的影響波段不同,在影響波段吸光值的區(qū)分度明顯降低。為此,使用多濃度段差示法采集光譜數(shù)據(jù),提高了模型預(yù)測(cè)精度,對(duì)消除蔬菜影響有一定效果。本研究在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上優(yōu)化了有機(jī)磷農(nóng)藥的比色試劑；建立了普適性較強(qiáng)的含硫有機(jī)磷農(nóng)藥預(yù)測(cè)模型；分析了常用蔬菜對(duì)農(nóng)藥檢測(cè)的影響及改進(jìn)方法,最終確定了可行的預(yù)測(cè)模型。
[Abstract]:Rapid detection of organophosphorus pesticides is an important step to ensure the quality and safety of agricultural products.In this paper, the detection of typical organophosphorus pesticides in vegetables was carried out by colorimetric spectroscopy, which provided the theoretical basis and technical guarantee for the development of rapid detection equipment for pesticides.The main contents of this study are as follows: [1] the rapid detection of organophosphorus pesticide residues by colorimetric reagent was studied. After a large number of experiments, the palladium chloride colorimetric method was further improved and optimized.Acetic acid and sodium chloride were used instead of the traditional concentrated hydrochloric acid as palladium chloride solvent to test dimethoate, chlorpyrifos, oxymethamidophos and oxymethamidophos.The maximum residue can be detected in the range of 0. 05 ~ 0. 5 mg 路kg ~ (-1) mg 路kg ~ (-1) by colorimetric reaction, which meets or basically meets the requirements of some vegetables determined by GB2763-2014.The colorimetric reaction time was 2 min at room temperature, which met the requirements of rapid, safe and simple detection. [2] the prediction model of organic phosphorus residues containing sulfur groups was studied. According to the colorimetric spectra of four pesticides, a linear regression model was established at the maximum absorption wavelength, respectively.However, the prediction accuracy is generally low.The reason is that there are many factors affecting the colorimetric reaction, and the experimental error is difficult to be completely eliminated.For this reason, the prediction model is established by using PCAA PLSU BP / RBF (neural network) and so on.The results showed that PLS regression was effective.Taking dimethoate as an example, in the 400-600nm band, when the principal component is 4, the training set R2X 0.9941 RMS EPN 2.7703 is verified, which shows the feasibility of using visible light wave band to detect pesticide residues. [3] the segmented multi-model method to improve the universality of quantitative prediction is studied in practice.Due to the unpredictable content of pesticides in the sample, it is impossible to add a suitable amount of colorimetric reagent.When the colorimetric reagent is seriously excessive or insufficient, the colorimetric curve will change greatly, and the establishment of prediction model becomes more complicated.Therefore, on the basis of establishing a single model by using BP/RBF neural network and other methods, a "segmental multi-model" modeling strategy is proposed, that is to say, the method of SVM is used to distinguish the concentration segment of the object to be detected.Then the PLS model was used for quantitative prediction in each concentration range.The experimental results show that the prediction accuracy of the PLS method is improved obviously when the pesticide concentration is high.[4] the rapid recognition model of organophosphorus pesticides was established according to the palladium chloride spectral characteristics of different pesticides.Compared with the PCA BP/RBF neural network, the CV SVM SVM method and the PSO SVM method have achieved good results.In the classification and recognition of 4 kinds of pesticides, the accuracy of training set and verification set were 100% and 95%, respectively, when the optimized parameter was 2.6857 g / g ~ (0.01), which provided a fast method for the identification of pesticide species.The effect of vegetable substrates on the determination of organophosphorus pesticides and its elimination methods were studied, and the changes of the colorimetric spectra of organophosphorus pesticides under different vegetable substrates were studied.The difference between absorption value and spectral line change trend was compared with that of pure pesticide.It is concluded that the influence of different vegetables on the colorimetric spectrum of different organophosphorus pesticides is different in different bands, and the differentiation of absorptivity in the affected bands is obviously reduced.Therefore, the spectral data were collected by multi-concentration section difference method, which improved the precision of model prediction and had certain effect on eliminating the influence of vegetables.On the basis of a large number of experiments, the colorimetric reagent of organophosphorus pesticide was optimized, the prediction model of sulfur containing organophosphorus pesticide was established, the influence of common vegetables on pesticide detection and the improved method were analyzed.Finally, the feasible prediction model is determined.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S481.8

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本文編號(hào)：1736250