[發明專利]近紅外快速檢測小麥秸稈腐熟度的方法

在審

• 申請號: 201710035766.7
• 申請日: 2017-01-17
• 公開（公告）號: CN106841101A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 任蘭天;張從軍;崔桂俠;焦立新;梅艷艷;宋長剛;劉慶;唐飛;胥清君
• 申請（專利權）人: 安徽萊姆佳生物科技股份有限公司
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3563
• 代理公司: 安徽信拓律師事務所34117
• 代理人: 鞠翔

技術領域

本發明涉及秸稈腐熟度檢測技術領域，尤其涉及一種近紅外快速檢測小麥秸稈腐熟度的方法。

背景技術

我國每年有8.4億噸秸稈，秸稈生物降解技術近年來是秸稈主要利用技術之一，秸稈腐熟后制作有機肥、育苗基質等產品創造了很高的經濟價值，隨著秸稈腐熟技術的推廣，人們漸漸意識到秸稈腐熟程度是制約秸稈規模利用的主要瓶頸技術之一，未完全腐熟的秸稈會導致有機肥產品不達標，會導致育苗基質育苗率下降。而確定秸稈腐熟程度指標眾多，檢測時間長、檢測費用高昂，尤其是一線利用的秸稈企業很難建立起一個高標準化的實驗室進行秸稈腐熟程度的檢測。目前主要的方法是技術人員主觀判斷，其主觀性強、準確性和重現性較差的缺點逐漸暴露出來，為秸稈腐熟質量控制帶來很大的困難。

發明內容

本發明的目的在于提供一種近紅外快速檢測小麥秸稈腐熟度的方法，以解決上述技術問題。

本發明利用近紅外光譜技術結合譜圖處理技術和最小二乘法進行模型的建立，實現了對秸稈腐熟程度的定量分析。模型判別準確率能夠達到90％以上，穩定性和重現性極高，該方法被證明在秸稈腐熟判斷上具有較大的應用價值和非常樂觀的應用前景。

本發明所要解決的技術問題采用以下技術方案來實現：

一種近紅外快速檢測小麥秸稈腐熟度的方法，其特征在于，包括以下步驟：樣品收集、獲取近紅外光譜、化學指標及發芽率測定、建立近紅外技術分析模型、調試模型數據、現場快速檢測，

樣品收集：

收集當年沒有腐爛的秸稈，按每噸秸稈添加15kg氮肥、2kg生物菌劑的比例混配，并覆蓋黑色塑料薄膜進行發酵實驗，每天測試溫度，溫度上升至55℃時，開始取樣，每天取樣一次，每次發酵實驗獲取樣品30個，隔月再進行下一次發酵實驗，共進行十次發酵實驗，共獲得樣品300個；

獲取近紅外光譜：

300個樣品，分別進行以下操作：取其中的20g進行水分光譜掃描，隨后用鋁盒測水分含量；將剩余的樣品用小型濕型粉碎機進行粉碎，粉碎后浸提，測定pH值及電導率，然后進烘干、粉碎過100目篩，再取其中的20g進行光譜掃描，重復掃描3-5次直至獲得穩定光譜；

化學指標及發芽率測定：

分別對300個樣品進行以下檢測：銨態氮含量、乙酸含量、纖維素含量、半纖維素含量、有機質含量、淀粉含量，同時測定300個樣品的發芽率；

建立近紅外技術分析模型：

將300個樣品的光譜與10個相關指標建立10個相關的模型R²，其中10個相關指標分別是指上述的：水分含量、pH值、電導率、銨態氮含量、乙酸含量、纖維素含量、半纖維素含量、有機質含量、淀粉含量、發芽率；

調試模型數據：

分別獲取30個秸稈腐熟的校驗樣品，通過模型R²進行測試，并將校驗樣品同時送到實驗室進行上述10個相關指標的測試，進行比對，矯正模型R²的數據；

現場快速檢測：

將建好的模型R²預裝進近紅外快速檢測設備，在現場開機后即可快速檢測秸稈腐熟程度。

作為優選，由205個基礎數據建立近紅外檢測模型，每隔1個月進行十個樣品的驗證，并將十個樣品的驗證數據和原有的205個基礎數據合并再次建立近紅外檢測模型，模型的基礎數據不斷補充；一年以后模型就變成325個數據建立的模型，經過積累模型的基礎數據逐漸增加，模型涵蓋的數據分布越來越廣，由于模型涵蓋數據量的增加，也會使模型的擬合度增加；測量的精度也會進一步提高。

近紅外分析光譜技術與計算機算法技術的有機結合是解決復雜混合物定量分析的一個嶄新思路，它突破了復雜物系統分析的傳統技術路線，使混合物分析能夠微觀定量各組分特性。本發明的近紅外快速檢測小麥秸稈腐熟度的方法以及建立的建立近紅外技術分析模型，為秸稈利用產業的發展起到重要的推動作用。

本發明的有益效果是：

本發明利用近紅外光譜儀，對不同腐熟程度的秸稈進行近紅外光譜掃描，與腐熟程度的相關指標建立一個梯度模型，此模型的建立可以快速的對秸稈腐熟程度進行檢測，信息簡潔又豐富，無需樣品的化學處理，綠色環保，性能可靠，無相關耗材和維修成本，降低了運行成本和環保風險，節省了大量的人力、物力、財力，經濟效益高。