在农业和食品行业，确定原材料的化学成分对于生产效率、应用和价格都很重要。传统的实验室测试既耗时又复杂，而且成本高昂。伊利诺伊大学香槟分校的新研究表明，近红外(NIR)光谱和机器学习可以提供快速、准确且经济高效的产品分析。

在两项研究中，研究人员探索了使用近红外光谱法分析玉米粒和高粱生物质的特性。

“NIR光谱法与传统方法相比具有许多优势。它快速、准确且价格低廉。与实验室分析不同，它不需要使用化学品，因此更环保。它不会破坏样品，并且可以同时分析多个特征。一旦系统设置好，任何人都可以在经过最低限度的培训后运行它，”伊利诺伊大学农业、消费者和环境科学学院和格兰杰工程学院农业和生物工程系(ABE)助理教授MohammedKamruzzaman说道。他是两篇论文的合著者。

在第一项研究中，研究人员创建了一个玉米粒分析的全局模型。水分和蛋白质含量会影响玉米的营养价值、加工效率和价格，因此这些信息对于谷物加工行业至关重要。这项研究发表在《食品化学》杂志上。

NIR和其他光谱技术都是间接方法。它们测量材料如何吸收或发射不同波长的光，然后构建一个独特的光谱，并通过机器学习模型将其转化为产品特性。许多食品和农业加工厂已经拥有NIR设备，但模型需要针对特定​​目的进行训练。

“不同地区种植的玉米因土壤、环境、管理和其他因素而有所不同。如果你用一个地方的玉米训练模型，那么它在其他地方就不会准确，”Kamruzzaman说。

为了解决这个问题并开发一个适用于许多不同地点的模型，研究人员从七个国家(阿根廷、巴西、印度、印度尼西亚、塞尔维亚、突尼斯和美国)收集了玉米样本。

“为了分析玉米粒中的水分和蛋白质，我们将梯度提升机与偏最小二乘回归相结合。这是一种可以产生准确、可靠结果的新方法，”ABE博士生、第一项研究的主要作者郑润宇(RunyuZheng)表示。

虽然该模型并非100%覆盖全球，但它提供了相当大的数据可变性，并适用于许多地区。Kamruzzaman指出，如果需要，可以使用来自新地点的额外样本对其进行更新。

在第二项研究中，研究人员重点研究了高粱生物质，它可以作为可再生、经济高效、高产的生物燃料原料。该研究发表在《生物质与生物能源》杂志上。

研究人员解释说，生物质转化为生物燃料取决于化学成分，因此快速有效的高粱生物质表征方法可以帮助生物燃料、育种和其他相关行业。

利用伊利诺伊大学能源农场的高粱，他们能够准确可靠地预测水分、灰分、木质素和其他特征。

“我们首先扫描样本并获取NIR光谱作为输出。这就像指纹一样，具有不同的化学成分和结构特性。然后我们使用化学计量学(一种数学统计方法)来开发预测模型和应用，”ABE博士生、第二篇论文的主要作者MdWadudAhmed说道。

Kamruzzaman表示，虽然近红外光谱法不如实验室分析那么准确，但对于实际用途来说已经足够，并且可以为工业用途提供快速、有效的筛选方法。

“这项技术的一个主要优点是，您无需移除和销毁产品。您只需取样进行测量、扫描，然后将其返回到生产流即可。在某些情况下，您甚至可以直接在生产线上扫描样品。近红外光谱法为工业应用提供了很大的灵活性，”他总结道。

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