作物秸秆工业级与实验室级近红外光谱模型的比较研究：基于多算法优化的快速组分预测

本研究针对作物秸秆工业化能源转化中原料特性实时监测难题，创新性对比实验室（MPA II）与工业级（SupNIR-2750）近红外光谱（NIRS）设备在挥发分（VM）和灰分（Ash）预测中的性能差异。通过25种光谱预处理组合与7种变量选择算法优化，发现工业设备对VM预测更优（SEVal降低0.08），而灰分预测两者相当。研究为秸秆能源化工业检测提供了关键模型支持，发表于《Microchemical Journal》。

　　

在全球推进碳中和的背景下，农作物秸秆作为储量惊人的生物质资源（中国年产量达8亿吨），其高值化能源利用成为研究热点。然而，秸秆原料的挥发分（VM）和灰分（Ash）等关键特性存在显著地域差异，传统检测方法如工业分析（Proximate analysis）和热重分析（TGA）耗时费力，难以满足工业化连续生产的实时监控需求。尽管近红外光谱（NIRS）技术因其快速、无损的优势被寄予厚望，但现有研究多局限于实验室精密设备（如Bruker MPA II），而工业级设备（如SupNIR-2750）在复杂工况下的模型适用性差异尚不明确——这直接制约着秸秆能源化产业的技术升级。

中国农业大学的研究团队为此开展了一项开创性研究。他们采集了覆盖全国12省份的250份秸秆样本（水稻、小麦、玉米等5类作物），首次系统对比了实验室与工业级NIRS设备在相同样本集下的建模差异。通过25种光谱预处理组合（包括导数变换DTD、Savitzky-Golay平滑SG等）优化基础模型后，进一步采用竞争性自适应重加权采样（CARS）、连续投影算法（SPA）等7种变量选择算法，从预测精度、变量重要性（VI）、模型稳定性等维度进行多角度可视化解析。

关键技术方法包括：1）跨区域秸秆样本采集与标准化制备；2）实验室（MPA）与工业设备（SupNIR-2750）同步光谱采集；3）25种预处理组合×PLS回归的全谱建模；4）7种变量选择算法的特征优化；5）基于验证集标准误差（SE_Val）和变量重要性（VI）的模型评估。

主要研究结果

1. 全谱模型性能对比
对于挥发分（VM）预测，工业设备在DTD-SG预处理后表现最优（SE_Val=0.42），较实验室设备精度提升12%。而灰分（Ash）预测中两类设备差异不显著，表明工业设备对含矿物质的组分检测具有天然适应性。

2. 变量选择算法适用性
CARS算法显著提升实验室设备对VM的预测（SE_Val降低19%），但对工业设备优化有限；灰分预测中，工业设备模型无需变量选择即可达到最佳效果，揭示不同组分特征波段的选择策略存在设备依赖性。

3. 多算法集成优势
融合SPA和区间偏最小二乘（iPLS）的集成模型使实验室设备VM预测SE_Val降至0.38，证明组合算法可弥补单一设备性能缺陷。

结论与意义
该研究首次实证了工业级NIRS设备在秸秆组分检测中的特殊优势：其抗干扰设计虽可能损失部分光谱分辨率，但对VM等有机组分的工业场景预测反而更优。研究提出的"设备-组分-算法"匹配策略（如VM检测优选工业设备+CARS算法，Ash检测可直接采用工业设备全谱模型），为秸秆能源化生产线提供了即插即用的解决方案。发表于《Microchemical Journal》的这项成果，不仅填补了工业NIRS模型比较研究的空白，其创新的多算法可视化比较框架更为生物质检测领域的方法学研究树立了新范式。