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能源高粱茎、叶中能源转化相关化学成分的近红外光谱模型构建与优化

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为建立能源高粱茎、叶中能源转化相关化学成分的近红外光谱快速定量分析模型,并探索模型优化方法,选取27份甜高粱和28份生物质高粱材料,采用化学分析方法测定茎、叶样品中可溶性糖、纤维素、半纤维素、木质素和灰分含量,分析2类能源高粱在成分含量上的差异以及茎、叶各成分含量间的相关性.同时,利用偏最小二乘法(PLS)对能源高粱茎、叶的近红外光谱建立能源转化相关化学成分分析模型,通过光谱一阶导和光谱点"竞争性自适应权重(CARS)"筛选等方法对模型进行优化.结果 表明,甜高粱与生物质高粱在茎中可溶性糖、纤维素、半纤维素、木质素和叶可溶性糖含量等指标差异极显著(P＜0.01).在近红外光谱模型建立过程中,"一阶导-CARS"双优化处理使模型交叉验证决定系数(Rcv2)达到0.82～0.99,茎中可溶性糖、纤维素、半纤维素和木质素模型以及叶中可溶性糖、纤维素和灰分模型的交叉验证相对分析误差(RPDcv)和预测相对分析误差(RPDv)均＞3.0,显著提升了模型预测性能.
Construction and optimization of near-infrared spectroscopy model to analyze energy conversion chemical components in energy sorghum stems and leaves

何思洋、李蒙、唐朝臣、周方圆、谢光辉

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中国农业大学农学院,北京100193

国家能源非粮生物质原料研发中心,北京100193

湖南农业大学生物科学技术学院,长沙410128

广东省农业科学院作物研究所/广东省农作物遗传改良重点实验室,广州510640

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近红外光谱 能源高粱 木质纤维素 偏最小二乘法 模型优化

国家能源局能源节约和科技装备司项目中国大唐集团新能源股份有限公司资助项目

科技司函[2012]32号

2021

10.11841/j.issn.1007-4333.2021.12.04

中国农业大学学报
中国农业大学

中国农业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.971
ISSN：1009-508X
年,卷(期)：2021.26(12)
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