Показана возможность применения алгоритмов хемометрики для анализа клейких лент – весьма сложных объектов с точки зрения возможности их идентификации и классификации. С помощью метода главных компонент (МГК) решены экспертные классификационные и идентификационные задачи в отношении фрагментов пленок двухосно-ориентированного изотактического полипропилена в клейких лентах, позволяя проводить определение марки объектов по их ИК спектрам.

Методы многомерной регрессии (проекции на латентные структуры (ПЛС), регрессия на главные компоненты (РГК), множественная линейная регрессия (МЛР) и ридж-регрессия) использованы при построении моделей для определения значений углов между проекцией осей эллипсоида показателей преломления на плоскость и геометрическим краем ленты полипропилена. Наилучшая модель, полученная с помощью метода ПЛС (RMSE = 1.1, R² = 0.93 в случае полной кросс-валидации) свидетельствует о перспективности применения хемометрических методов в анализе ИК спектров клейких лент, в частности, в экспертных приложениях.

Ключевые слова: хемометрика, метод главных компонент (МГК), проекции на латентные структуры (ПЛС), ИК спектроскопия, полипропиленовые пленки, экспертиза

DOI: http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2013.17.3.011

 

Литература

1. Курчаткин С.П. Оптические методы в экспертном исследовании липких лент на основе полипропилена // Теория и практика судебной экспертизы в криминалистике: сборник материалов международной научно-практической конференции. Харьков: Право, 2002. Вып. 2. С. 377.

2. Курчаткин С.П. Инструментальные методы исследования полипропиленовых пленок // Судебная экспертиза. 2010. № 4. С. 94-100.

3. Родионова О.Е., Померанцев А.Л. Хемометрика: достижения и перспективы // Успехи химии. 2006. № 75. С.302-321.

4. Szymanska-Chargot M., Zdunek A. Use of FT-IR Spectra and PCA to the Bulk Characterization of Cell Wall Residues of Fruits and Vegetables Along a Fraction Process // Food Biophys. 2013. V. 8. P. 29-42.

5. Wang N., Lim L.T. Fourier transform infrared and physicochemical analyses of roasted coffee // J. Agric. Food Chem. 2012. V. 60. Р. 5446-5453.

6. Identification of colitis and cancer in colon biopsies by Fourier Transform Infrared spectroscopy and chemometrics / X. Li et [al.] // Scientific World J. 2012. V. 2012. Р. 936149.

7. Alterations in the infrared spectral signature of avian feathers reflect potential chemical exposure: a pilot study comparing two sites in Pakistan / V. Llabjani et [al.] // Environ Int. 2012. V. 1. Р. 39-46.

8. Bunaciu A.A., Fleschin S., Aboul-Enein H.Y. A new method for a quantitative determination of piroxicam in pharmaceutical formulations using FT-IR spectrometry // Antiinflamm Antiallergy Agents Med Chem. 2012. V. 11. P. 262-266.

9. Quality and statistical classification of Brazilian vegetable oils using mid-infrared and Raman spectroscopy / P. Samyn et [al.] // Appl. Spectrosc. 2012. V. 66. P. 552-565.

10. Astakhov S.A., Stogbauer H., Kraskov A., Grassberger P. Spectral Mixture Decomposition by Least Dependent Component Analysis [Электронный ресурс]: http://www.arxiv.org/abs/physics/0412029 (дата обращения 27.06.2013).

11. Winding W., Stephenson D.A. Self-Modeling mixture analysis of second-derivative near-infrared spectral data using simplisma approach // Anal. Chem. 1992. V. 64. P. 2735-2742.

12. Методы декомпозиции спектров различной природы в анализе смесей сложного состава / Ю.Б. Монахова и [др.] // Ж. аналит. химии. 2011. Т. 66, №4. С. 361-372.

13. Leger M. N., Wentzell P. D. Dynamic Monte Carlo self-modelling curve resolution method for multicomponent mixtures // Chemometr. Intell. Lab. Syst. 2002. V. 62. P. 171-188.

14. Schoonover J. R., Marx R., Zhang S. Multivariate Curve Resolution in the Analysis of Vibrational Spectroscopy Data Files // Appl. Spectrosc. 2003. V. 57. P. 154A-170A.

15. Калитеевский Н.М. Волновая оптика. М.: Наука, 1971. 376 с.

16. [Электронный ресурс]: http://www.chimiometrie.fr/saisir_webpage.html / Сайт программного комплекса «SAISIR» (дата обращения: 19.02.2013).

17. Wold S., Sjöström M., Eriksson L. PLS-regression: a basic tool of chemometrics // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2001. V. 58. Р. 109-130.

18. Trygg J., Wold S. Orthogonal Projections to Latent Structures // J. of Chemometrics. 2002. V. 16. Р. 119-128.

19. Jolliffe I.T. A note on the Use of Principal Components in Regression // J. of the Royal Statistical Society. 1982. V. 31. Р. 300-303.

20. Hawkins D. M. On the Investigation of Alternative Regressions by Principal Component Analysis // J. of the Royal Statistical Society. V. 22. Р. 275-286.

21. Tikhonov A.N. О решении некорректно поставленных задач и методе регуляризации [Solution of incorrectly formulated problems and the regularization method] // Doklady Akademii Nauk SSSR. 1963. V. 151. P. 501-504. Translated in Soviet Mathematics. V. 4. P. 1035-1038.

22. Tofallis C. Least Squares Percentage Regression ///J. of Modern Applied Statistical Methods. 2009. V. 7. P. 526-534.

23. Monakhova Y.B., Kuballa T., Lachenmeier D.W. Nontargeted NMR analysis to rapidly detect hazardous substances in alcoholic beverages // Applied magnetic resonance. 2012. V. 42, № 3. P. 343-352.

24. NMR spectroscopy as a screening tool to validate nutrition labeling of milk, lactose-free milk, and milk substitutes based on soy and grains / Y.B. Monakhova et [al.] // Dairy Science and Technology. 2012. V. 92. P. 109-120.

25. Monakhova Y.B., Kuballa T., Lachenmeier D.W. Rapid quantification of ethyl carbamate in spirits using NMR spectroscopy and chemometrics // ISRN Analytical Chemistry. 2012. V. 2012. P. 989174.

26. Hoerl A.E. Application of ridge analysis to regression problems // Chemical Engineering Progress. 1962. V. 1958. P. 54-59.

27. Власова И.В., Вершинин В.И., Цюпко Т.Г. Методология спектрофотометрического анализа смесей органических соединений. Проблема неаддитивности светопоглощения // Ж. аналитической химии. 2011. № 1. С. 25-33.

28. Application of partial least squares (PLS) regression to predict the ripening time of Manchego cheese / J.M. Poveda et [al.] // Food Chemistry. 2004. V.8 4. P. 29–33.

29. Infrared spectroscopy as alternative to wet chemical analysis to characterize Eucalyptus globulus pulps and predict their ethanol yield for a simultaneous saccharification and fermentation process / R.P. Castillo et [al.] // Appl. Biochem. Biotechnol. 2012. V. 168. P. 2028-2042.

30. The collinearity problem in linear regression. The partial least squares (PLS) approach to generalized inverses / S. Wold et [al.] // SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing. 1984. V. 5. P.735-743.

31. Mecozzi M., Monakhova Y.B. Application of multivariate methods in the monitoring of marine environment: simultaneous determination of bromide, bicarbonate, nitrate and sulphide in seawater by ultraviolet spectroscopy // International J. of Environment and Health. 2013. V. 6. P. 235-251.

32. Дехант И. Инфракрасная спектроскопия полимеров. М.: Химия, 1976. 472 с.

33. ГОСТ 26996-86 Полипропилен и сополимеры пропилена. Технические условия. М., 2002. 34 с.