化肥成分检测方法

点击次数:   更新时间:2021-01-01 05:01     来源:拉菲官网

  为使农作物更好的生长,需要为其提供充足的养分,化肥便是实现这种功能的产品,优质的化肥是农作物生长良好的保证。因此必须保证化肥的质量,目前化肥的主要检测项目为N (氮)、P (磷)、K (钾)等无机元素的含量。传统的检测方法为化学检测,即使用化学试剂进行化肥成分检测,但容易造成环境污染,而且需要对样品进行预处理,检测过程繁琐费时。现有技术为解决这个问题,改用近红外光谱仪对化肥进行成分检测。现有技术不必对样品进行预处理,简化了检测过程,而且整个过程无需使用化学试剂,避免了对环境的污染,但是使用现有技术必须准确地建立一个用于判别化肥成分含量的数学模型;而采用现有技术建立数学模型时,常会出现采集数据误差较大的情况,这时就必须重新采集数据, 直到数据误差在允许范围内时,才能建立一个准确的数学模型。因此,建立数学模型的时间一般比较长,而当化肥的成分含量稍作改变时,就必须重新建立一个新的数学模型,为工业生产上的应用带来不便;假若因工作上的失误,使用误差较大的数据建立了数学模型,这将导致化肥的成分检测不准确,可能导致生产大批量化肥成分含量不达标,令产商承受较大的经济损失,若不达标的化肥送至市面发售,使用该化肥的农作物就可能会受到不良影响。

  本发明的目的是提供了一种能对数学模型进行校正的化肥成分检测方法。一种化肥成分检测方法,用近红外光谱仪采集标准样品的光谱,对标准样品光谱进行统计分析,以此建立关于化肥成分含量的数学模型,数学模型的预测值与真实值发生偏移时,采用B/S校正系数对数学模型进行校正;采集检测样品的光谱,对检测样品的光谱进行分析处理,并与数学模型作对比,得出检测样品的成分含量。利用近红外光谱仪检测化肥成分含量,避免了使用化学试剂,不但不会对环境构成污染,也使整个检测流程更快速便捷;而且采用B/S校正系数对数学模型进行校正,即斜率/截距校正,用于校正模型预测时出现的线性偏差,免除了因采集数据误差较大,而必须重新建立数学模型的步骤,从而提高了检测的效率,也确保了数学模型的准确性,使化肥的生产质量得到更好的保证。优选的,所述数学模型建模方式为全谱建模,建立数学模型采用的方法为κ-s法中的马氏距离原则。优选的,所述的全谱建模的建模波段为1100-M50nm,相关系数大于0. 99,标准偏差小于0. 3。采用全谱建模,使从光谱中得到的数据全面,使建模的精准度、可靠性更高。优选的,所述化肥成分检测方法用于实时监控,检测样品成分含量的监测结果反馈给生产系统,生产系统根据监测结果对生产的工艺指标进行调整。因为检测的结果及时反馈给生产系统,所以能确保生产系统能及时调整生产参数,以保证化肥的质量。这免去了过往先检测样品质量是否及格,再人工调整生产参数的步骤,不仅简化了工作步骤,而且节约了时间,提高了生产的效率和质量。优选的,所述的数学模型每周进行校检,校检对象为化学测化肥成分含量的结果。定期对数学模型进行校检,可以减少数学模型的误差,也可以对数学模型进行补充,使以后的检测更准确,更效率。

  图1是N (氮)的数学模型。图2是P (磷)的数学模型。图3是K (钾)的数学模型。

  具体实施例方式化肥成分检测方法包括采集标准样品光谱,建立数学模型,检测样品成分含量这三个步骤,本实施例为检测N (氮)、P (磷)、K (钾)成分含量,下表为采用本发明所测结果与用化学方法所测结果的对比。

  1.一种化肥成分检测方法,用近红外光谱仪采集标准样品的光谱,对标准样品光谱进行数学处理,以此建立关于化肥成分含量的数学模型,其特征在于,数学模型的预测值与真实值发生偏移时,采用B/S校正系数对数学模型进行校正;采集检测样品的光谱,对检测样品的光谱进行分析处理,并与数学模型作对比,得出检测样品的成分含量。

  2.根据权利要求1所述的化肥成分检测方法,其特征在于,所述数学模型建模方式为全谱建模,建立数学模型采用的方法为K-S法中的马氏距离原则。

  3.根据权利要求2所述的化肥成分检测方法,其特征在于,所述的全谱建模的建模波段为1100-M50nm,相关系数大于0. 99,标准偏差小于0. 3。

  4.根据权利要求1所述的化肥成分检测方法,其特征在于,所述化肥成分检测方法用于实时监控,检测样品成分含量的监测结果反馈给化肥生产系统,化肥生产系统根据监测结果对生产的工艺指标进行调整。

  5.根据权利要求1所述的化肥成分检测方法,其特征在于,所述的数学模型定期进行校检,校检对象为化学测化肥成分含量的结果。

  一种化肥成分检测方法,用近红外光谱仪采集标准样品的光谱,对标准样品光谱进行数学处理,以此建立关于化肥成分含量的数学模型,数学模型的预测值与真实值发生偏移时,采用B/S校正系数对数学模型进行校正;采集检测样品的光谱,对检测样品的光谱进行分析处理,并与数学模型作对比,得出检测样品的成分含量。这将使化肥的成分检测更方便,检测时间更短,也减少了对环境的污染。

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