Стандартизация анализаторов на основе Фурье-спектроскопии в ближней инфракрасной области для контроля показателей качества зерна тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат технических наук Лузанов, Павел Александрович

• Лузанов, Павел Александрович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Лузанов, Павел Александрович

Введение

1 Аналитический обзор методов стандартизации анализаторов

1.1 Спектроскопия в ближней инфракрасной области

1.2 Особенности метода Фурье-спектроскопии. Типовая схема Фурье-спектрометра

1.3 Основы количественного анализа

1.4 Принципы построения градуировочных моделей

1.5 Методы стандартизации анализаторов

1.5.1 Методы корректировки спектральных данных

1.5.2 Методы коррекции градуировочных моделей

1.5.3 Использование предварительных обработок спектров

1.5.4 Стандартизация конфигурации прибора

1.5.5 Градуировочные модели, устойчивые к инструментальным различиям

Выводы к главе 1. Постановка задачи

2 Принципы работы и анализ источников погрешностей инфракрасных анализаторов

2.1 Структура инфракрасных анализаторов

2.2 Источники погрешностей инфракрасных спектрометров

2.3 Градуировка инфракрасных анализаторов

2.3.1 Выбор образцов для создания градуировочных моделей и их проверки

2.3.2 Характеристики для оценки качества градуировочных моделей

2.4 Основные конструктивные узлы, оказывающие влияние на качество градуировочных моделей

Выводы к главе

3 Методика создания градуировочных моделей, устойчивых к факторам, влияющим на результаты измерений анализаторов

3.1 Алгоритм создания устойчивых градуировочных моделей

3.2 Пошаговое представление алгоритма

3.2.1 Выбор образцов для градуировки и измерение их спектров на приборе

3.2.2 Выбор образцов для выполнения стандартизации

3.2.3 Моделирование изменений влияющих факторов

3.2.4 Измерение спектров образцов для стандартизации на приборе в условиях наличия изменений

3.2.5 Расчет корректирующих соотношений

3.2.6 Преобразование спектральных данных образцов градуировочного набора

3.2.7 Создание градуировочной модели

3.2.8 Проверка градуировочной модели

3.3 Выбор оптимальной предварительной математической обработки при расчете корректирующих соотношений

Выводы к главе

4 Экспериментальные исследования метрологических характеристик анализаторов типа ИнфраЛЮМ

4.1 Конструкция прибора ИнфраЛЮМ ФТ

4.2 Оценка влияния основных конструктивных узлов анализатора ИнфраЛЮМ ФТ-10 на качество градуировочных моделей

4.2.1 Образцы для создания и проверки градуировочных моделей

4.2.2 Построение градуировочных моделей на приборе

4.2.3 Исследование влияния основных конструктивных узлов на качество градуировочных моделей

4.3 Экспериментальные исследования алгоритма создания устойчивых градуировочных моделей

4.3.1 Выбор образцов для расчета корректирующих соотношений

4.3.2 Построение скорректированных градуировочных моделей

4.3.3 Результаты проверки исходных и скорректированных градуировочных моделей

4.3.4 Проверка работоспособности предложенного алгоритма на другом приборе

Выводы к главе

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Стандартизация анализаторов на основе Фурье-спектроскопии в ближней инфракрасной области для контроля показателей качества зерна»

В любой отрасли промышленности требуется контролировать качество выпускаемой продукции. Эта задача достаточно актуальна и для сельского хозяйства, поэтому существуют государственные стандарты (некоторые из которых представлены в Приложении 1), регламентирующие содержание белка, жира, влаги, клетчатки и других показателей качества в исходном сырье, например, в зерновых культурах. Чтобы осуществить такой контроль нужно определить состав вещества. Для этого традиционно использовались стандартизованные методы (примеры подобных методов приведены в Приложении 2), которые, как правило, основаны на проведении химических реакций, приводящих к разрушению образца, выполняются вручную, достаточно трудоёмки и требуют большого количества времени для проведения анализа.

С появлением мощных вычислительных машин началось стремительное развитие ближней инфракрасной (БИК) спектроскопии, позволяющей автоматизировать процесс анализа. Спектроскопия БИК-области представляет собой современный инструментальный метод количественного и качественного анализа различных объектов [1]. Используемая область спектра безопасна как для оператора, так и для анализируемого объекта, что при соответствующем техническом обеспечении позволяет исследовать различные сельскохозяйственные продукты без нанесения им какого-либо вреда [2]. Современные БИК-анализаторы обеспечивают получение необходимых результатов в короткие сроки с достаточно высокой точностью. При этом одновременно может быть установлено содержание целого ряда компонентов или свойств исследуемого объекта, на определение которых предварительно отградуирован прибор [1].

Градуировка состоит в нахождении математического выражения зависимостей между спектральными характеристиками и определяемыми величинами. В БИК-спектроскопии используемые количественные связи обычно слишком сложны, поэтому представляются в матричной форме и называются градуировочными моделями, а процедура градуировки достаточно трудоемкая, длительная и дорогостоящая.

Выполнение ремонта, перенастройки, замены отдельных конструктивных узлов или блоков, а также старение прибора обуславливают возникновение больших погрешностей измерений при дальнейшем использовании анализатора с первоначальными градуировочными моделями. В результате может потребоваться переградуировка, что требует значительных дополнительных затрат. Следовательно, важную практическую значимость представляет вопрос о возможности создания градуировоч-ных моделей, инвариантных к воздействию неинформативных величин и факторов, что позволяет не повторять сложный процесс градуировки. Данный аспект стандартизации приборов и будет рассматриваться на примере БИК-Фурье анализаторов.

Недостатки существующих методов стандартизации в том, что одни не способны обеспечить устойчивость градуировки на всех стадиях эксплуатации анализатора и требуют повторения процедуры стандартизации после изменения даже одних и тех же влияющих факторов, а другие недостаточно точны и слишком трудоемки. Поэтому задачей данной работы является разработка методики стандартизации, исключающей указанные недостатки. Применение методов стандартизации позволяет существенно снизить трудовые, материальные и временные затраты на градуировку, облегчая эксплуатацию БИК-аиализаторов, что обуславливает актуальность решаемой задачи.

Целью работы является разработка методики стандартизации для серии БИК-Фурье анализаторов, заключающейся в создании градуировочных моделей, инвариантных к воздействию неинформативных конструктивных факторов.

Для достижения цели были решены следующие задачи: исследованы существующие методы стандартизации анализаторов; изучена природа различия градуировок одних и тех же веществ внутри серии БИК-Фурье анализаторов; проведена оценка влияния конструктивных факторов на точность анализа; исследована работоспособность предложенной методики стандартизации.

Основной задачей данной работы является разработка способа создания многомерной градуировочной модели, которая обеспечивает требуемую точность определения анализируемых свойств образцов по результатам измерения их спектральных характеристик и является инвариантной к изменениям свойств, влияющих на результаты измерений прибора, причем даже в случае многократного изменения подобных факторов. Это позволит использовать созданную градуировку на всех стадиях эксплуатации анализатора без проведения дополнительных корректировок. В частности, методика должна обеспечивать устойчивость к возможным отличиям технических параметров прибора, возникающим вследствие старения, выполнения ремонта, перенастройки или замены отдельных типовых элементов конструкции. При этом необходимо обеспечить снижение трудоемкости и длительности процедуры построения подобной градуировочной модели по сравнению с существующими методами.

Работа содержит четыре главы.

В первой главе рассматриваются сущность и возможности ближней инфракрасной спектроскопии, а также особенности метода Фурье-спектроскопии и соответствующих приборов, принцип действия которых представлен на примере работы интерферометра Майкельсона. Изложены основные концепции количественного анализа и принципы построения градуировочных моделей, показано, что значительный интерес для практики представляет разработка методов стандартизации, применение которых позволяет существенно снизить трудовые, материальные и временные затраты на градуировку анализаторов. Представлены классификация, алгоритмы, а также достоинства и недостатки существующих методов стандартизации. По окончании главы сделаны выводы и поставлена исследовательская задача, направленная на разработку методики стандартизации, обеспечивающей требуемую точность определения анализируемых свойств образцов с приемлемыми трудозатратами и позволяющей учитывать изменения различных факторов, влияющих на результаты измерений для всей серии приборов исследуемого типа.

Во второй главе дается описание структуры инфракрасных анализаторов и возможные источники погрешностей при использовании подобных приборов. Приведены принципы градуировки инфракрасных анализаторов и критерии, используемые для оценки качества градуировочных моделей. Представлены основные элементы конструкции, которые могут оказывать влияние на качество градуировочных моделей и будут исследоваться в данной работе, произведена их систематизация по соответствующим структурным модулям анализатора и перечислены возможные негативные воздействия. В заключение сделаны соответствующие выводы по данной главе.

В третьей главе дается описание методики стандартизации, предложенной в данной работе для решения поставленной задачи. Приведен алгоритм методики и раскрыто содержание операций, реализуемых в соответствии с данным алгоритмом. Представлены принципы выбора образцов для выполнения стандартизации и расчета корректирующих соотношений на основе спектральных данных, полученных при измерении этих образцов. Приведено описание процедуры выбора оптимальной предварительной математической обработки при расчете корректирующих соотношений. По окончании главы сделаны соответствующие выводы.

В четвертой главе дается описание устройства и принципов работы БИК-Фурье анализатора ИнфраЛЮМ ФТ-10, который использовался для проведения исследований в данной работе, представлена оптическая схема прибора. Приводится описание исходных данных, выбранных для проведения необходимых экспериментов, расчет и проверка на их основе градуировочных моделей прибора, а также результаты исследований влияния на изменение качества градуировочных моделей различных элементов конструкции анализатора ИнфраЛЮМ ФТ-10 и результаты экспериментальных исследований работоспособности предложенной методики стандартизации. На основании полученных данных проведен их сравнительный анализ и сделаны соответствующие выводы.

В заключение приводятся выводы по работе.

В приложениях даны сведения о стандартах, регламентирующих содержание показателей качества в исходном сырье; методах химического анализа продовольственной пшеницы; алгоритм метода проекции на латентные структуры; копия документа о передаче и использовании результатов работы.

На защиту выносятся следующие основные положения:

• Оценка влияния основных конструктивных элементов БИК-Фурье анализаторов на точность анализа.

• Новая методика стандартизации, позволяющая создавать градуировочные модели, устойчивые к различным конструктивным факторам, влияющим на результаты измерений БИК-Фурье анализаторов.

• Экспериментальное подтверждение работоспособности разработанной методики стандартизации.

• Доказательство применимости полученных в разработанной методике стандартизации корректирующих соотношений внутри серии БИК-Фурье анализаторов.

Работа была апробирована на международных конференциях: «Fifth Winter Symposium of Chemometrics. Modern Methods of Data Analysis» (Самара, февраль 2006), «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (Новочеркасск, сентябрь 2006).

По теме диссертации опубликовано 4 печатные работы, из них 3 статьи. Подана заявка на получение патента (№ заявки 2006122456 с приоритетом от 20.06.2006).

Результаты работы переданы в НПФ АП «Люмэкс» и составлен соответствующий акт об этом. I

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», Лузанов, Павел Александрович

Выводы

1. На основании проведенного анализа методов стандартизации БИК-анализаторов предложена их систематизация на две основные группы: методы, использующие измерение образцов для стандартизации, и методы, основанные на применении математического аппарата для коррекции гра-дуировочных спектров. Показана перспективность данных методов с точки зрения снижения затрат на градуировку.

2. Проведены исследования неинформативных конструктивных факторов, позволяющие выявить степень и характер их воздействия на точность анализа БИК-Фурье анализаторов.

3. Разработана новая методика стандартизации, позволяющая создавать гра-дуировочные модели, инвариантные к изменению конструктивных факторов, оказывающих воздействие на результаты измерений. Предложено использовать метод для устранения случайных факторов (подобных замене светоделителя), которые не могут быть исключены конструктивно.

4. Экспериментально показано, что градуировочные модели, созданные в соответствии с разработанной методикой, обеспечивают требуемую точность анализа как для образцов, зарегистрированных на исходном приборе, так и для образцов, зарегистрированных на приборе с измененными параметрами, если эти изменения учтены предложенной коррекцией исходной гра-дуировочной модели, что подтверждает работоспособность методики.

5. Показано, что дополнительное повышение точности может быть достигнуто использованием спектральных данных, прошедших предварительную математическую обработку, а также проведением на заключительном этапе проверки градуировочной модели и при необходимости исключением из модели выпадающих образцов.

6. Доказано, что корректирующие соотношения, учитывающие определенный вариант изменений свойств, влияющих на результаты измерений прибора, можно использовать с целью компенсации таких изменений при построении градуировочной модели и для любого другого прибора данного типа, используя предложенную методику, что позволяет снизить трудоемкость процедуры градуировки. 7. Методика передана в НПФ АП «Люмэкс» для стандартизации выпускаемых приборов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Лузанов, Павел Александрович, 2007 год

1. Крищенко В.П. Ближняя инфракрасная спектроскопия. М.: Интерагротех, 1997.-640 с.

2. Смит А. Прикладная ИК-спектроскопия. Основы, техника, аналитическое применение: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 327 с.

3. Норрис К.Х. Приборы для ближней инфракрасной спектроскопии // Применение спектроскопии в ближней инфракрасной области для контроля качества продукции (4-й сборник научных трудов по ИКС). М.: Интерагротех, 1989. -С.5-10.

4. Osborn B.G. and Fearn Т. Near Infrared Spectroscopy in Food Analysis. New York, USA: Longman Scientific & Technical, 1986.-200 p.

5. Williams P. and Norris K. (Eds.) Near-Infrared Technology in the Agriculture and Food Industry. St. Paul, Minnesota, USA: American Association of Cereal Chemists, Inc., 1987.-330 p.

6. Burns D.A., Ciurszak E.W. (Eds.) Handbook of Near-Infrared Analysis. Practical Spectroscopy Series. Vol. 13. Marcel Dekker, Inc/ New York. Basel, Hong Kong, 1992.- 159p.

7. Osborn B.G., Fearn Т., Hindle Р.Н. Practical near-IR spectroscopy, 2nd ed // Longman Scientific and Technical: Essex, England, 1993.

8. Davies A.M. The application of NIRS in industry // The Proceedings of the second International Near Infrared Spectroscopy Conference. Tokyo, Japan: Korin Publishing Co., 1990. - P.21-28.

9. Cooper P.J. Analysis for process control // Cereal Foods World, 1983. Vol 28. -N4. - P.241-245.

10. Крищенко В.П. Применение инфракрасной спектроскопии для контроля качества сельскохозяйственной продукции // Сельскохозяйственное использование спектроскопии в ближней инфракрасной области (2-й сборник научных трудов по ИКС). М.: ЦИНАО, 1986. - С.4-12.

11. Крищенко В.П., Сазонов Ю.Г., Горшкова Г.И. и Веселитская Т.В. Определение белка, крахмала, клетчатки, жира и влаги в вегетативной массе и зерне методом измерения интенсивности отражения инфракрасного излучения // Агрохимия. 1980. - №6. - С.128-133.

12. Крищенко В.П., Сазонов Ю.Г., Чуйкова J1.A. и др. Анализ клейковины методом измерения интенсивности отражения инфракрасного излучения // Агрохимия. 1980. - №7. - С.103-108.

13. Крищенко В.П., Самохвалов С.Г., Горпинченко Т.В. и др. Использование спектроскопии в ближней инфракрасной области для определения показателей качества кормовых трав, зерна, злаковых и семян масличных культур // Агрохимия. 1982. - №6. - С.112-124.

14. McClure W.F., Ноу R.M. Near-Infrared instrumentation: Status, trends and futuristic concepts // The Proceedings of the second International Near Infrared Spectroscopy Conference. Tokyo, Japan: Korin Publishing Co., 1990. - P.65-79.

15. Руководство по эксплуатации ИнфраЛЮМ ФТ-10. СПб., 2004. - 122с.

16. Ридер Р. Принципы анализов с помощью инфракрасных спектров отражения // Автоматизация агрохимических анализов с использованием приборов фирмы «Техникон». Труды ЦИНАО. М., 1976. - Вып. 7. - С.73-87.

17. Крищенко В.П. Приборы для контроля качества сельскохозяйственной продукции // США экономика, политика, идеология. - 1985. - №2. - С.105 -114.

18. Скоков И. В. Оптические спектральные приборы. М.: Машиностроение, 1984.-240 с.

19. Лебедева В.В. Техника оптической спектроскопии. 2-е-изд. - М.: Изд-во МГУ, 1986.-352 с.

20. Белл Р.Дж. Введение в фурье-спектроскопию. М.: Мир, 1975. - 380 с.

21. Руководство пользователя программным обеспечением СпектраЛюм/Про, 152.00.00.00.00.РП. СПб., 2004. 154с.

22. Williams Р.С. and Thompson B.N. Influence of wholemeal granularity on the analysis of HRS wheat for protein and moisture by near-infrared reflectance spectroscopy (NIR) // Cereal Chemistry. 1978. - Vol. 55. - P. 1014-1037.

23. Norris K.H. and Williams P.C. Optimization of mathematical treatments of near-infrared signal in the measurement of protein in hard red spring wheat. I. Influence of particle size // Cereal Chem. 1984. - Vol. 61, № 2. - P. 158-165.

24. Bebe K.R., Kowalski B.R. An introduction to Multivariate Calibration and Analysis //Analytical chemistry. 1987. - Vol 59, N17. - P.1007-1017.

25. ASTM standard, E 1655 00. Practices for Infrared Multivariate Quantitative Analysis.-2000.-P. 1-28.

26. Esbensen K. Multivariate analysis in practice. Oslo: Camo, 2000. - 337 p.

27. Драйпер H., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, 1987. - Кн. 1,2.

28. Алексахин С.В., Балдин А.В., Николаев А.Б., Строганов В.Ю. Прикладной статистический анализ. М.: ПРИОР, 2001. - 224с.

29. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 475с.

30. Шараф М.А., Иллмэн Д.Л., Ковальски Б.Р. Хемометрика. Л.: Химия, 1989. -269с.

31. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981.-291с.

32. Mark Н. Data analysis: Multilinear regression and principal component analysis // Burns D.A., Ciurczak E.W. (Eds.). Hadbook of Near-Infrared Analysis. Practical Spectroscopy Series. Vol. 13. Marcel Dekker, Inc. New York, Hong Kong, 1992. -P. 107-158.

33. Dardenne P., Sinnaeve G., Baeten V. Multivariate calibration and chemometrics for near infrared spectroscopy: which method? // J. Near Infrared Spectrosc. 2000. -V.8.-P. 229-237.

34. Построение градуировочных моделей в спектральном многокомпонентном анализе / Л.А. Русинов, К.А. Жаринов, А.В. Толстой, В.А. Зубков // Вестник метрологической академии. 2001. - Вып.7. - с.17 - 30.

35. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. -М.: Статистика, 1978. 135 с.

36. Cowe I.A. and McNicol J.W. The use of principal components in the analysis of near-infrared spectra // Applied Spectroscopy. 1985. - Vol. 39, № 2. - P. 257266.

37. Robert P., Bertrand D. and Demarquilly C. Prediction of forage digestibility by principal component analysis of near infrared reflectance spectra // Anim. Feed Sci. and Tecnol. 1986. - Vol. 16. - P. 215-224.

38. Martens H., Naes T. Multivariate calibration by data compression // Williams P. and Norris K. (Eds.). Near-Infrared Technology in Agriculture and Food Industry. American Association of Cereal Chemists, Inc. St. Paul, Minesota, USA, 1987. P. 57-87.

39. Devaux M. F., Bertrand D. and Martin G. Discrimination of dread-baking quality of wheats according to their variety by near-infrared reflectance spectroscopy // Cereal Chem. 1986. - Vol. 63, №2. - P. 151-154.

40. H. Wold. Partial Lest Squares in Encyclopedia of Statistical Sciences. New York: Wiley, 1985.-250 p.

41. Haaland D., Thomas V. Partial least squares methods for spectral analyses // Anal. Chem. 1988. - V.60. - P.l 193-1202.

42. R. Bro. Multi-way calibration. Multilinear PLS. // J. Chemom. 1996. - Vol. 10. -P. 47-62.

43. P. Geladi and B.R. Kowalski. Partial Lest-Squares Regression: A Tutorial, Anal. Chim. Acta, 1-17,1986.

44. Hoskuldsson A. Prediction methods in science and technology. Lundtofte: Thor publishing, 1996 - Vol.1 -405p.

45. Frank I.E., Kalivas J.H. and Kowalski B.R. Partial least squares solutions for multi-component analysis // Analytical Chemistry. 1983. - Vol 55. - P. 1800.

46. Fuller M.P., Ritter G.L. and Drapper C.S. Partial least-squares quantitative analysis of infrared spectroscopic data: Part 2. Application to detergent analysis // Applied Spectroscopy. -1988. Vol. 42, № 2. - P. 228-236.

47. Martens H., Naes T. Multivariate calibration. Chichester: John Willey & Sons, 1998.-419p.

48. Lindberg W., Peterson J. and Wold S. Partial least squares method for spectro-fluorimetric analysis of mixtures of humic acid and ligninsulfonate // Analytical Chemistry. 1983. - Vol 55. - P. 643.

49. Manne R. Analysis of two partial-least-squares algorithms for multivariate calibration // Chemometrics and Intelligent laboratory Systems. 1987. - Vol. 2. - P. 187197.

50. Лузанов П.А., Жаринов K.A. Исследование влияния конструктивных особенностей БИК анализатора зерна на точность измерений // Датчики и системы. -2006.-№8.-С. 49-52.

51. Siska J.J., Hurburgh C.R., Jr and Siska P.P. The impact of instrument engineering parameters on spectral reproducibility across filter instruments // J. Near Infrared Spectrosc. 2001. - V.9. - P. 97-105.

52. Wang Q. et. al. Calibration transfer in near infrared analysis of liquids and solids // J. Near Infrared Spectrosc. 1998. - V.6. - P. A201-A205.

53. Лузанов П.А., Жаринов К.А. Создание градуировочной модели, устойчивой к конструктивным изменениям инфракрасного анализатора // Научное приборостроение. 2006. - Т. 16, №4. - С. 80-84.

54. Naes Т., Isaksson Т., Fearn Т., Davies Т. Multivariate Calibration and Classification. Charlton, Chichester: Nir Publications, 2002. - 344 p.

55. Bouveresse E., Massart D.L. Standartization of near-infrared spectrometric instruments: a review//Vibrational spectroscopy. -1996. V.ll. - P. 3-15.

56. Fearn T. Standardization and calibration transfer for near infrared instruments: a review // J. Near Infrared Spectrosc. 2001. - V.9. - P. 229-244.

57. Wang Y., Veltkamp D., Kowalski B.R. Multivariate instrument standardization // Analytical chemistry. 1991. - Vol 63 - N23. - P.2750-2756.

58. T. Dean and T. Isaksson. Standardization: What is it and how is it done? Part 1 // NIR news. 1993. - Vol 4(2). - P. 8-9.

59. T. Dean and T. Isaksson. Standardization: What is it and how is it done? Part 2 // NIR news. 1993. - Vol 4(4). - P. 14-15.

60. O.D. de Noord. Multivariate calibration standardization // Chemom. Intell. Lab. -1994.-Vol. 25.- P. 85-97.

61. Funk D.B. New methods for wavelength standardization for near infrared spectrophotometers. Part 1. Review of current standardization methodology // J. Near Infrared Spectrosc. 1996. - V.4. - P. 101-106.

62. E. Bouveresse and B. Cambell. Transfer of multivariate calibration models based on near-infrared spectroscopy // Handbook of Near-Infrared Analysis, 2nd Edn, Ed by D.A. Burns and E.W. Ciurczak. Dekker, New York, USA, 2001. P. - 241-260.

63. Shenk J.S., Westerhaus M.O., Templeton W.C. Calibration transfer between near infrared reflectance spectrometers // Crop science. -1985. Vol.25, N1. - P.l59-161.

64. Пат. 4 866 644 США, МПК7 GO IN 37/00. Optical instrument calibration system / Shenk J. S. et al.-№ 06/901,875; заявл. 29.08.1986; опубл. 12. 09. 1989. — P.l.

65. Shenk J.S., Westerhaus M.O. New standardization and calibration procedures for NIRS analytical systems // Crop science. 1991. - Vol.31. - P. 1694 -1696.

66. E. Bouveresse, D.L. Massart, P.Dardenne. Calibration transfer across near-infra-red spectrometric instruments using Shenk's algorithm: effects of different standardization samples // Analítica Chimica Acta. 1994. -№ 297. - P.405-416.

67. E. Bouveresse, D.L. Massart, P.Dardenne. Modified Algorithm for Standardization of Near-Infrared Spectrometric Instruments // Analytical Chemistry. 1995. - Vol 67.-P. 1381-1389.

68. Wang Y., Lysaght M., Kowalski B.R. Improvement of Multivariate Calibration through Instrument Standardization // Analytical Chemistry. 1992. - Vol 64. -P.562-564.

69. Wang Y., Kowalski B.R. Calibration transfer and measurement stability of near-infrared spectrometers // Applied spectroscopy. 1992. - Vol 46, N 5. - P.764-771.

70. Wang Y., Kowalski B.R. Standardization of second-order instruments // Analytical Chemistry. 1993. - Vol 65. - P.l 174-1180.

71. Wang Y., Dean Т., Kowalski B.R. Additive background correction in multivariate instrument standardization // Analytical Chemistry. 1995. - V.67. - P. 2379-2385.

72. Пат. 5 459 677 США, МПК7 G01N 021/01. Calibration transfer for analytical instruments / Kowalski B.R. et al. № 720256; заявл. 24.06.1991; опубл. 17. 10. 1995. —P.477.

73. E. Bouveresse, D.L. Massart. Improvement of the piecewise direct standardization procedure for the transfer of NIR spectra for multivariate calibration // Chemom. Intell. Lab. 1996. - Vol. 32. - P. 201-213.

74. P.J. Gemperline, J.H. Cho, P.K. Aldridge, S.S. Sekulic. Appearance of Discontinuities in Spectra Transformed by the Piecewise Direct Instrument Standardization Procedure // Analytical chemistry. 1996. - Vol 68, N17. - P.2913-2915.

75. Bouveresse E., Hartmann C., Massart D.L. et.al. Standartization of near-infrared spectrometric instruments // Analytical Chemistry. 1996. - V.68. - P. 982-990.

76. F. Despagne, D. Luc Massart, M. Jansen, H. van Daalen. Intersite transfer of industrial calibration models //Analítica Chimica Acta. 2000. -№ 406. - P.233-245.

77. Пат. 2266523 Российская федерация, МПК7 G01N 021/01. Способ создания независимых многомерных градуировочных моделей / Зубков В.А., Жаринов К.А., Шамрай А.В. -№ 2004123573; заявл. 27.07.2004; опубл. 20.12.2005, Бюл. №35. — С.25-28.

78. Osborne B.G. and Fearn T. Collaborative evaluation of universal calibrations for the measurement of protein and moisture in flour by near infrared reflectance // J. Food Technol. 1983. - Vol.18. - P. 453-460.

79. Buchmann N.B. and Runfors S. The standardization of Infratec 1221 near infrared transmission instruments in the Danish network used for the determination of protein and moisture in grains // J. Near Infrared Spectrosc. 1995. - Vol.3. - P. 35-42.

80. Пат. W00663997 Европа, МПК7 G01N 021/27. Spectroscopic instrument calibration / Maggard et al.-№ 25706; заявл. 16.12.1994; опубл. 17. 10. 1995.- 15 p.

81. Zhang L., Small G.W. Calibration standardization algorithm for partial least-squares regression// Analytical Chemistry. 2002. - V. 74. - P. 4097-4108.

82. H.Swierenga, W.G. Haanstra, A.P. de Weijer, and L.M.C. Buydens. Comparison of Two Different Approaches toward Model Transferability in NIR Spectroscopy // Applied Spectroscopy. 1998. - Vol. 52, № 1. - P. 7-16.

83. O.D. de Noord. The influence of data preprocessing on the robustness and parsimony of multivariate calibration models// Chemom. Intell. Lab. 1994. - Vol. 23. -P. 65-70.

84. Stark E. Data processing for near infrared spectroscopy // The Proceedings of the Second International Near Infrared Spectroscopy Conference. Tokyo, Japan: Korin Publishing Co., 1990. - P. 38-64.

85. Geladi P., MacDougall D. and Martens H. Linearization and scatter-correction for near-infrared reflectance spectra of meat // Appl. Spectrosc. 1985. - Vol. 39, № 3. -P.491-500.

86. Isaksson T. and Naes T. The effect of multiplicative scatter correction (MSC) and lineary improvement in NIR spectroscopy // Appl. Spectrosc. 1988. - Vol. 42. -P.1273-1284.

87. Naes T. and Kowalski B. Locally regression and scatter correction for near-infrared reflection data // Anal. Chem. 1990. - Vol. 62, № 7. - P.664-673.

88. Barnes R,J., Dhanoa M.S. and Lister S.J. Standard normal variate transformation and de-trending of near-infrared diffuse reflectance spectra// Applied Spectroscopy. 1989. - Vol. 43, № 5. - P.'772-777.

89. Dhanoa M.S. et. al. The link between multiplicative scatter correction (MSC) and standard normal variate (SNV) transformations of NIR spectra // J. Near Infrared Spectrosc., 1994. Vol.2. - P. 43-47.

90. J. Sjoblom, O. Svensson, M. Josefson, H. Kullberg and S. Wold. An evaluation of orthogonal signal correction applied to calibration transfer of near infrared spectra // Chemom. Intell. Lab. 1998. - Vol. 44. - P. 229-244.

91. H. Mark and J. Workman, Jr. A new approach to generating transferable calibrations for quantitative near-infrared spectroscopy // Spectroscopy. 1988. - Vol 3(11).-P. 28-36.

92. Пат. 4 944 589 США, МПК7 G01J 3/18. Method of reducing the susceptibility to interference of a measuring instrument / Nordqvist et al. № 247689; заявл. 22.09.1988; опубл. 31. 07.1990. — P.l.

93. Пат. 6 615 151 США, МПК7 G01N 015/06. Method for creating spectral instrument variation tolerance in calibration algorithms / Scecina et al. № 939707; заявл. 28.08.2001; опубл. 02.09.2003. — P.41.

94. Пат. W00225233 Европа, МПК7 G01N 021/27Е. Method of characterizing spectrometer instruments and providing calibration models to compensate for instrument variation / Hazen K.H et al. № 25706; заявл. 16.08.2001; опубл. 28.03.2002. -18 р.

95. Пат. 6 441 388 США, МПК7 G01N 015/06. Methods and apparatus for spectroscopic calibration model transfer / Thomas et al. № 563865; заявл. 03.05.2000; опубл. 27.08.2002. —P.151.

96. Despagne F., Massart D. L. and de Noord O.D. Optimization of partial-least-squares calibration models by simulation of instrumental perturbations // Analytical Chemistry. 1997. - Vol 69. - P.3391-3399.

97. Кулаков M. В. Технологические измерения и приборы для химических производств. М.: Машиностроение, 1983. - 424 с.

98. ПЗ.Юинг Г. Инструментальные методы химического анализа: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-608 с.

99. Руководство по обслуживанию ИнфраЛЮМ ФТ-10. СПб., 2004. 122с.