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常见问题解答Q & A

常见问题Q1
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l 我们没有理化实验室、不懂近红外建模是否能使用近红外仪器?


A可以,针对普通用户,IAS具有整套近红外应用解决方案。

l 方案一:用户提供建模样品给IAS应用团队,IAS免费帮助用户建立好模型后,将模型放到用户的仪器上即可使用。IAS应用团队在一年内将免费为用户远程维护和升级模型。
l 方案二:用户可以将需求发给IAS应用团队,IAS免费提供建模方案给用户,用户可以按照技术方案自行建模和维护模型,IAS应用团队免费为用户提供建模过程所有问题技术支持。
l 方案三:IAS建模平台会提供常用的一键建模方案,普通用户也可以很容易建模。

l 普通用户购买IAS产品,签订建模服务协议后自动成为VIP用户,将享受以下优惠:
l 3年免费远程建模服务l 3年仪器免费维修服务
l 3年内免费最新款建模平台软件更新


常见问题Q2
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l
有了近红外分析仪是不是就可以淘汰传统理化设备?

A近红外分析仪与传统实验室理化设备并非替代关系,而是相互配合、相互依存的关系,近红外分析技术是在传统理化测量基础上衍生的快速检测方法,让检测更加灵活、成本更低、污染更少、效率更高。
l 近红外分析仪降低了传统理化方法的使用频次,使用近红外分析仪还需要定期使用传统理化方法定期来验证模型的可靠性。l 哪些因素影响近红外准确性?
l 理化准确度、代表性样品的收集、光谱的信噪比、光谱信息的代表性、环境与样品前处理、模型优化的条件包括:谱区的选择、光谱预处理方法和得分因子的维数等。


常见问题Q3
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l 测量不均匀样品颗粒样品重复性用什么评价方法比较合理?

A从大样本中抽取一个小样本,小样本重复装样测量33次以上,统计结果的分布状况及标准差,如果分布服从正态分布,标准差越小则代表重复性越好。例如:
l 测量一个小麦样本,测量50个蛋白结果后得到的标准差SD=0.2,同时50个结果服从正态分布,根据正态分布的基本性质可以判定:l 在±2σ条件下,极差为SD×4=0.8,此时95.4%的测量结果都在±0.4范围内。
l 在±3σ条件下,极差为SD×6=1.2,此时99.7%的测量结果都在±0.6范围内。
此方法适用于所有样品近红外测量重复性的评价


常见问题Q4
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l 几万块的仪器和几十万的仪器差距在哪里?

A功能不同,应用场景不同  
l 几十万高端仪器兼容的采样装置很多,可以兼容很多不同类型的样本,适合做实验室研究使用;几万的仪器更倾向于专用方向,应用场景具有针对性,适合特定的使用场景。l 性能的针对性不同
l 几十万高端仪器每项性能指标均没有短板,适合做实验和研究。
l 几万的仪器针对特定应用场景进行参数专用化,保证满足应用的同时,降低了成本门槛。
l 例如:在波长范围和分辨率上,几万的仪器进行了衰减,但是信噪比、波长准确性、波长重复性和吸光度重复性等关键指标仍然保有与几十万仪器媲美的参数,依然可以解决80%以上高端仪器可以测量的项目。
l 二者建模方面有差距吗?
l 差距不大,近红外技术是软硬件结合的技术,除了稳定的硬件外还需要有高效的软件辅助,二者各自有各自的建模方法和软件,不同场景下针对特定要求进行特定优化,例如样本的选择、理化准确度以及采样附件等等,不能一概而论。


常见问题Q5
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l 模型传递时使用B/S校正需要多少个样品?

A通常情况下10-15个具有准确理化值和一定梯度的样品即可;进行B/S校正的前提是校正样品预测的结果与真实值的相关系数R要足够高。
l 950-1650nm波长范围都能测哪些指标?l 常见主成分均可以测量,多数情况下低含量的成分也可测量,依据具体应用场景和用户要求而定。
l 建模到底需要多少个样品?
l 样品数量与样品代表性是建模中的关键参数,样品多少与样品代表性相比,后者更加重要。
l 天然产物的样品建立初步模型大约需要60-100具有代表性的样品,稳健的模型需要300-500个具有代表性的样品。
l 化工合成产品相对需要的样本书较少,初步模型50-80个,稳健的模型需要150-200个,具体视工艺而定。
l 样本变化范围越大,模型的适用范围越宽,但分析结果的精度可能变差;模型适用范围小时,分析结果的精度相对较高,但适用面变窄。



常见问题Q6
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l 样品代表性具体包括哪些?

A含量范围、含量梯度、品种、年份、温度、湿度、颗粒大小、取样数量、原料性质变更等
l 遇到界外样本测量时如何判定模型是否还适用?
l 建立完成模型后,模型内部会引入自动判断机制,界外样本会自动报警,提醒该样品不适应本模型。l 使用传统理化法测量该样品的值,如果发现测量值与近红外预测值存在明显差异,则该样本不再适应本模型
l 任何模型都有其适用范围,万能的通用模型是不存在的,适用度往往是以牺牲精度为前提的,所以建议尽量建立独立的适用于自己的近红外模型。
l 同一个样品在不同实验室、不同人做出的理化不一样,近红外建模时如何处理?
l 理化做不准,近红外不可能做准。通常不同实验室或不同人产生的误差均为系统误差。最好有双盲实验或由第三方权威机构来验证。


常见问题Q7
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l 如何评价建立模型的优劣?A 建模集预测标准偏差SEC,建模集循环校验预测标准偏差SECV,验证集相关系数R,验证集预测标准偏差SEP。
l 通常情况下R值越高越好(需综合其他指标),SEC\SECV\SEP越小越好。l 当SEC值远小于SECV和SEP时,则模型出现了过拟合的问题,需要重新配置建模参数;
l 模型正常情况下,SECV通常情况下略小于SEP;
l SEP远大于SECV,建模样品的代表性差、模型信息拟和不够或过拟和;SEP远小于SECV,验证样品代表性差。
l 不同厂家仪器建立的模型是否可以转移使用?
l 这个是整个近红外行业一致致力解决的问题,从学术角度看已经有人出了一定的研究成果,从误差分析角度看模型传递后精度肯定会有所损失。
常见问题Q8
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l 贵公司在近红外技术方面优势是什么? A

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