Near-infrared (NIR) spectra have bean measured for high-density (HDPE), linear low-density (LLDPE), and low-density (LDPE) polyethylene in pellet or thin films. The obtained spectra have been analyzed by conventional spectroscopic analysis methods and chemometrics. By using the second derivative, principal component analysis (PCA), and two-dimensional (2D) correlation analysis, we could separate many overlapped bands in the NIR. It was found that the intensities of some bands are sensitive to density and crystallinity of PE. This may be the first time that such bands in the NIR region have ever been discussed. Correlations of such marker bands among the NIR spectra have also been investigated. This sort of investigation is very important not only for further understanding of vibration spectra of various of PE but also for quality control of PE by vibrational spectroscopy. Figure 1 (a) and (b) shows a NIR reflectance spectrum of one of the LLDPE samples and that of PE, respectively. Figure 2 shows a PC weight loadings plot of factor 1 for a score plot of PCA for the 16 kinds of LLDPE and PE based upon their 51 NIR spectra in the 1100-1900 nm region. The PC loadings plot separates the bands due to the $CH_3$ groups and those arising form the $CH_2$ groups, allowing one to make band assignments. The 2D correlation analysis is also powerful in band enhancement, and the band assignments based upon PCA are in good agreement with those by the 2D correlation analysis.(Figure omitted). We have made a calibration model, which predicts the density of LLDPE by use of partial least square (PLS) regression. From the loadings plot of regression coefficients for the model , we suggest that the band at 1542, 1728, and 1764 nm very sensitive to the changes in density and crystalinity.
We have carried out the near-infrared spectroscopic observations of recent classical novae (e.g., V2468Cyg, V1280Sco) within a few years from the outburst with AKARI as a part of AKARI Open Time Observing Program for Phase 3-II "Spectral Evolution of Novae in the Near-Infrared based on AKARI Observations (Proposal ID: SENNA)". The homogeneous datasets of near-infrared spectra from $2.5{\mu}m$ to $5{\mu}m$ with AKARI/IRC collected in this program are useful to infer the physical conditions of the shell formed by the ejected materials, to examine the chemical properties of the ejecta gas, and to examine the properties of dust formed in the nova ejecta.
In general, NIR reflectance spectra (whether recorded using log(1/R) or the Kubelka-Munk function) are not linear functions of the concentration of the absorbers which we are measuring. There are several causes for this non-linearity, the most commonly cited one being front surface reflection. However, non-linearity also arises from the effects of particle size, sample thickness, void fraction, and experimental arrangement. In this talk, we will attempt to isolate the effects of the various causes, and show the effects of each, using both theoretical calculations and actual data. The listener should then be able to assess where we stand in our quest to produce “linear” data through pre-processing and/or alternate collection schemes.
The pH value of grass silages is one important parameter to determine the quality of the forages. In an attempt to use NIRS spectra taken for other quality parameter of grass silage it has been shown that a good correlation between NIR spectra of the dried forage and pH value of the fresh forage could be determined. Further investigations revealed that the B coefficients of the pH value calibration were almost the same as the B coefficients of the sugar calibration multiplied with -1. And indead the pH value - in the fresh sample material - of the calibration set is strongly correlated with the sugar concentration - in the dried sample material. It is concluded that next to scientific tools in research the scientist and the user of NTRS equippment has to scrutinze his own work. Examples are given. NIRS is a powerfull technique, but pitfalls are present in surplus.
Linear alkyl sulfonates (LAS) constitute a large fraction of the surfactants used in cleaning processes in households, trade and industry Despite the industrial significance and the possible environmental impact of these compounds, the fast and inexpensive determination of LAS concentrations is still a difficult task. In this study, near infrared (NIR) spectroscopy which is a rapid spectroscopic analysis method compared with a traditional analytical method for the measurement of LAS concentration such as HPLC, GC and standard wet chemistry method. NIR spectra of LAS between 0.313 and 25.0% (w/v) in water were utilized to develop a calibration model. The best results (R = 0.998, SEP = 0.244% (w/v)) obtained by using partial least-squares regression with spectral data treatment and 2nd derivatization were comparable to the results (SEC = 0.186% (w/v), SEP = 0.206% (w/v)) obtained by using multiple linear least-squares regression (MLR). However, models based on derivative spectra have no significant advantage with MLR.
We present medium resolution spectra in the near-infrared (IR) band 1.4-1.8 microns at a resolving power of R = 5000-10000 of template stars in G, K, and M types with luminosity classes of III observed by the echelle spectrometer, IRCS, at the SUBARU 8.2 m telescope. Identification of lines in the template star spectra has been completed base on the reference of Arcturus spectrum. We measured equivalent width (EW) of the lines, and analyze the trends of EW through the stellar spectral types.
The origin of dust in the early Universe has been the subject of considerable debate. Core-collapse supernovae (ccSNe), which occur several million years after their massive progenitors form, could be a major source of that dust, as in the local universe several ccSNe have been observed to be copious dust producers. Here we report nine near-infrared (0.8 - 2.5 micron spectra of the Type II-P SN 2017eaw in NGC 6946, spanning the time interval 22 - 205 days after discovery. The spectra show the onset of CO formation and continuum emission at wavelengths greater than 2.1 micron from newly-formed hot dust, in addition to numerous lines of hydrogen and metals, which reveal the change in ionization as the density of much of the ejecta decreases. The observed CO masses estimated from an LTE model are typically 0.0001 Msun during days 124 - 205, but could be an order of magnitude larger if non-LTE conditions are present in the emitting region. The timing of the appearance of CO is remarkably consistent with chemically controlled dust models of Sarangi & Cherchneff.
The sweetness (。Bix) of fruit is the main quality factor contributing to the fruit taste. The brix of the apple fruit can be measured non-destructively by near infrared (NIR) spectroscopy, allowing the sweetness grading of individual apple fruit. However, the fruit quality is influenced by various factors such as growing location, producing year, variety and harvest time etc., accordingly the robust NIR calibration is required. In this experimental results are presented the influence of two variations such as growing location and producing year of apple fruit in establishing of calibrations for sweetness, and developed a stable and highly accurate calibration. Apple fruit (Fuji) was collected every year from 1995 to 1997 in 3 different growing locations (Andong, Youngchun and Chungsong) of Kyungpook in Korea. NIR reflectance spectra of apple fruit were scanned in wavelength range of 1100∼2500nm using an InfraAlyzer 500C (Bran+Luebbe) with halogen lamp and PbS detector. The multiple linear regression and stepwise was carried out between the NIR raw spectra and the brix measured by refractometer to select the best regression equations. The calibration models by each growing district were well predicted to dependent sample set, but poorly predicted to independent sample set. Combined calibration model using data of three growing districts predicted reasonable well to a population set drawn from all growing districts(SEP = 0.69%, Bias=-0.075). The calibration models by each harvest year were not transferable across harvest year, however a combined calibration model using data of three harvest years was sufficiently robust to predict each sample sets(SEP = 0.53%, Bias = 0.004).
In multivariate analysis, absorbance spectrum is measured over a band of wavelengths. One does not often pay attention to the size of this wavelength band. However, it is desirable that spectrum is measured at only necessary wavelengths as long as the acceptable accuracy of prediction can be met. In this paper, the method of selecting an optimal band of wavelengths based on the loading vector analysis was proposed and applied for determining total protein in human serum using near-infrared transmission spectroscopy and PLSR. Loading vectors in the full spectrum PLSR were used as reference in selecting wavelengths, but only the first loading vector was used since it explains the spectrum best. Absorbance spectra of sera from 97 outpatients were measured at 1530∼1850 nm with an interval of 2 nm. Total protein concentrations of sera were ranged from 5.1 to 7.7 g/㎗. Spectra were measured by Cary 5E spectrophotometer (Varian, Australia). Serum in the 5 mm-pathlength cuvette was put in the sample beam and air in the reference beam. Full spectrum PLSR was applied to determine total protein from sera. Next, the wavelength region of 1672∼1754 nm was selected based on the first loading vector analysis. Standard Error of Cross Validation (SECV) of full spectrum (1530∼l850 nm) PLSR and selected wavelength PLSR (1672∼1754 nm) was respectively 0.28 and 0.27 g/㎗. The prediction accuracy between the two bands was equal. Wavelength selection based on loading vector in PLSR seemed to be simple and robust in comparison to other methods based on correlation plot, regression vector and genetic algorithm. As a reference of wavelength selection for PLSR, the loading vector has the advantage over the correlation plot since the former is based on multivariate model whereas the latter, on univariate model. Wavelength selection by the first loading vector analysis requires shorter computation time than that by genetic algorithm and needs not smoothing.
Near infrared spectroscopy (NIRS) combined with multivariate analysis was used to discriminate the geographical origin of Alisma orientale from Korea (n=94) and China (n=72). Two-thirds of samples were selected randomly for the training set, and one-third of samples for the test set. Second derivative was used for the pretreatment of NIR spectra. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models correctly discriminated 100% of the Korean and Chinese A. orientale samples. These results demonstrate the potential use of NIR spectroscopy combined with multivariate analysis as a rapid and accurate method to discriminate A. orientale according to their geographical origin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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