We report preliminary results of long-slit near-infrared (NIR) spectroscopy of Luminous Blue Variables (LBVs) with moderate resolution of R ~ 2400. We obtained Jshort (1.04-1.26 micron) and Ks (2.02-2.31 micron) band spectra of 4 LBVs and 3 LBV candidates in Southern hemisphere using IRIS2, infrared imager and spectrograph, mounted on the 4-m Anglo-Australian Telescope. All targets are fairly bright in NIR so that we can obtain high signal-to-noise ratio for clear line detection and modeling. They are also widely distributed in the HR diagram so that we can compare the spectral properties of LBVs in different temperature and luminosity ranges. Among them, we present the results of two well-known LBVs AG Car and HR Car. Their spectra show similar properties with hydrogen, He I, and metallic lines such as Fe II and Mg II, most of them in emission. We discuss, in particular, the He I 1.083 micron lines formed in stellar wind because these two LBVs show large variation in their He I line intensities, compared to previous studies. Since the He I 1.083 line is known to be anticorrelated with the photometric variation of LBVs, strong line intensities with P-Cygni profiles in both stars indicate that they are now near the visual minimum phase. We model the obtained spectra using non-LTE atmosphere code CMFGEN of Hillier (1998) to derive stellar parameters such as wind velocity and mass loss rate, and discuss the long-term variability of stellar parameters of these LBVs. deduced from our otometric solution.
We employed the high-pressure high temperature (HPHT) process to enhance the colors of natural sapphires to obtain a vivid blue. First, we analyze the content of the coloring agent $Fe_2O_3$ using the wavelength dispersive X-ray fluorescence (WD-XRF) method. The HPHT procedure operates under 1 GPa at various temperatures of 1700, 1750, and $1800^{\circ}C$ for 5 minutes using a cubic press. We determine the color changes using the optical microscopic images, UV-VIS near-infrared (NIR) spectra, micro-Raman spectra, and Fourier transform-infrared (FT-IR) spectra for all sapphire samples before and after the treatment. The optical microscopic results indicate that the HPHT process can enhance the sapphire color to a vivid blue at temperatures above $1750^{\circ}C$. The UV-VIS-NIR spectra identify the color changes explicitly and quantitatively through providing the Lab color scales and color differences. Both results demonstrate that the colors of natural sapphires can be enhanced to a vivid blue using the HPHT process above $1750^{\circ}C$ under 1 GPa for 5 minutes.
본 연구에서는 전통 재래식 콩된장의 제조공정을 과학적으로 해석하기 위한 연구의 일환으로 생메주의 건조 및 발효과정에 있어서 수분함량과 단백질 분해에 의한 아미노산 생성과정을 근적외 분광법으로 쉽게 판단 할 수 있는지 그 가능성을 조사하였다. 생메주를 일정한 크기($3{\times}4{\times}3cm$)로 잘라서 수분이 30%가 되도록 $25^{\circ}C$ 항온기에 3주간 발효시킨 모델계 발효메주를 만들어 가시광-근적외 스펙트럼을 측정하여 해석하였다. 발효가 진행됨에 따라 수분이 감소되면서 수분과 관련이 있는 1,430 nm대의 흡광도가 감소 및 시프트 되는 것이 관찰되었고, 발효기간이 길어질수록 아미노산과 관련이 있는 2,050 nm대의 흡광도가 증가하는 것을 관찰 할 수 있었다. 전통 재래식 발효메주를 속부분과 겉부분으로 분리하여 1,000-2,250 nm에서의 가시광 스펙트럼과 근적외 스펙트럼 데이터로 판별분석한 결과, 겉부분과 속부분이 잘 판별되었고, 가시광 보다는 근적외 영역에서 잘 구분되었다. 이들 전통메주중의 아미노산 농도를 비파괴 측정하기 위해 PLSR한 결과 $R^2$은 0.9 이상이며, RMSECv 0.23%로 나타났으며, 전통메주중의 수분함량도 $R^2$ 0.81, RMSECv 0.83%이어서 근적외 분광법으로 전통메주의 품질을 비파괴 측정 가능할 것으로 판단되었다.
The paper presented here is the initial part of a larger study, in which it was determined which quality parameters in cheese powder could already be predicted by NIR at an early stage in the process and which could only be predicted at the final stages of the process. This initial study was performed in order to establish the levels and nature of variation within and between batches such that the subsequent data collection could be tackled optimally. The perspectives evolved into more than was originally planned and revealed some interesting uses of NIR-technology. Cheese powder production starts as a batch process, where waste cheese from other dairies is melted down in a vat. The process then turns into a continual process as the vat is emptied and the melted cheese is then filtered, homogenized, pasteurized and finally spray dried. Between each batch the powder is to a greater or lesser degree a mixture of 2 batches. This paper is divided into 2 aspects, one regarding the optimization of sampling time and the other is a study of process dynamics. Optimizing sampling time This initial study included 9 powder samples from 9 different batches produced during one day. The raw materials for the batches were chosen with the aim of creating a relatively high level of variation in the data. The total of 81 samples were taken out at regular intervals and spectra were collected on a NIR-systems 6500 instrument. The subsequent reduction of the data by PCA to score values shows the power of NIR as a tool to determine not only when samples are representative of a certain batch, but also which batches are stable enough to include in a further study. Studying process dynamics To take this experiment a step further 1 of the 81 samples were sent to the laboratory for further analyses. The samples were chosen on the criteria that they covered the spectral variation in the dataset. These samples were analysed for 4 chemical components and 5 physical attributes, which are essential for describing the quality of the product. The latent structure of the 7 samples, using the chemical and physical variables, is totally comparable to the latent structure of the NIR spectra. This outcome makes it possible to describe the dynamics of one day's production both chemically and physically with relatively little resources. Additionally it raises the question as to whether reference values are needed, as the latent structure of the NIR-spectra appears to be sufficient in providing information on the quality of the product. To be able to use NIR in this way would require defining quality limits in the principal component space as opposed to each of the reference values. The potential of NIR applied in an explorative fashion with batch processes opens a whole new gateway for the use of this technology. This study explains yet again after so many years in the field “why I'm crazy about NIR!”.
We propose a new calibration method, which uses the linearization method for spectral responses and the repetitive adoptions of the linearization weight matrices to construct a frature. Weight matrices are estimated through multiple linear regression (or principal component regression or partial least squares) with forward variable selection. The proposed method is applied to three data sets. The first is FTIR spectral data set for FeO content from sinter process and the second is NIR spectra from trans-alkylation process having two constituent variables. The third is NIR spectra of crude oil with three physical property variables. To see the calibration performance, we compare the new method with the PLS. It is found that the new method gives a little better performance than the PLS and the calibration result is stable in spite of the collinearity among each selected spectral responses. Furthermore, doing the repetitive adoptions of linearization matrices in the proposed methods, uninformative variables are disregarded. That is, the new methods include the effect of variables subset selection, simultaneously.
Yeast, Kurtzurnanomyces sp. I-11, produces biosurfactant, mannosyl erythritol lipid (MEL), from soya oil. The properties of biosurfactant MEL include low-toxicity and high biodegradability. MEL provides new possibilities for a wide range of industrial applications, especially food, cosmetic, pharmaceutical fields and chemicals for biotechnology. In the fermentation process, techniques of measuring and controlling substrates and products are important to obtain high productivity with optimum concentrations of substrate and product in the culture broth. The measurement system for the concentrations of soya oil and MEL in the fermentation process was developed using near-infrared spectroscopy (NIRS). Soya oil and MEL in the culture broth were extracted with ethyl acetate and NIR spectra was carried out between the second derivative NIR spectral data at 1312 and 2040 nm and MEL concentrations obtained using a thin-layer chromatography with a flame-ionization detector (TLC/FID) method. A calibration equation for soya oil was results of the validation of the calibration equation, good agreement was observed between the results of the TLD/FID method and those of the NIRS method for both constituents. NIR method was applied to the measurement of the concentrations of MEL and soya oil in the practical fermentation and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for measurement of the substrate and product in the glycolipid fermentation.
Micro-scale test methods are producing small-sample size where the conventional physical and chemical tests can not be used (high standard deviation, uncertain sampling conditions, low repeatability). Different small-scale test methods were developed recently for determination of physico-chemical, functional, rheological properties of wheat or wheat dough using miniaturized instruments with sophisticated sample preparation/handling and mechanics (RVA, 2 g mixograph, micro-Z-arm mixer, small-scale noodle maker, micro-baking method etc.). The small-scale methodologies can be used as basic research tools or as technology supported measurements and can be also essential in the early selection for quality traits in breeding programs. The milling as a sample preparation step is essential procedure providing good quality flour or semolina samples from small amount of grain (5-10 g) in a reproducible and reliable way. The aim of present study was to use NIR as quality control tool, and to evaluate the recently developed and manufactured micro-scale lab mill (FQC-2000) produced by Inter-Labor Co. Ltd., Hungary. The milling characteristics of the new instrument were compared to other laboratory mills and the effects of milling action on the chemical composition of fractions were analysed. The fractions were tested with both chemical and near infrared spectroscopic methods. The micro-scale milling resulted significantly different yields, particle size distributions and different fractions from compositional point of view. The near infrared spectra were sensitive enough to distinguish the fractions obtained by different milling procedures. Quantitative NIR calibration equations were developed and tested in order to measure the chemical composition of characteristic milling fractions. Special qualification procedure the PQS (Polar Qualification System) method was used for detecting the differences between fractions obtained by macro and micro-milling procedures. The results and the limitations of PQS method in this application will be discussed.
Seo, Sang-Hyun;Lee, Chang-Hee;Park, Sung-Hun;Cho, Rae-Kwang;Park, Woo-Churl
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1622-1622
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2001
The purpose of this research was to develop a the reflection technique with near infrared (NIR) radiation for estimating physico-chemical properties in compost. The composts (cattle, pig, chicken and waste composts) were air dried and then ground to pass through a 0.5 or 2mm sieve for the physico-chemical properties and spectroscopic determinations. The physico-chemical properties of compost were shown high values ; moisture(30-60%), T-N(0.8-2.9%), organic matter(29-89%), pH(5.89-9.60) K$_2$O(0.27-5.66%), P2O$\sub$5/(0.07-2.62%), CaO(0.03-4.80%), MgO(0.09-1.56%), NaCl(0.01-1.13%), EC(1.41-13.76dS/m). Generally, we should select a simple calibration and prediction method for determining physico-chemical properties in compost under similar accuracy and precision of prediction. It should be remembered that the NIRS approach will never replace the traditional methods. However, NIRS technique may be an effective method for rapid and nondestructive measurements of a large number of compost samples. Near infrared reflectance spectra of composts was obtained by Infra Alyzer 500 scanning spectrophotometer at 2-nm intervals from 1100 to 2500nm. Multiple linear regression(MLR) or partial least square regression (PLSR) was used to evaluate a NIRS method for the rapid and nondestructive determination of physico-chemical properties and humic acid contents in composts. The standard error of prediction(SEP) for finely sized sample(<0.5mm) and coarsely sized sample(<2mm) did not show much difference. The NIR instrument of filter type showed the same accuracy of the monochromator scanning type to estimate the compost properties. The results summarized that NIR spectroscopy can be used as a routine testing method to determine quantitatively the OM, moisture, T-N, color, pH, cation content in the compost samples nondestructively.
Using Fuji apple fruits cultivated in Kyungpook prefecture, the calibration model for firmness evaluation of fruits by near infrared(NIR) reflectance spectroscopy was developed, and the various influence factors such as instrument variety, measuring method, sample group, apple peel and selection of firmness point were investigated. Spectra of sample were recorded in wavelength range of 1100∼2500nm using NIR spectrometer (InfraAlyzer 500), and data were analyzed by stepwise multiple linear regression of IDAS program. The accuracy of calibration model was the highest when using sample group with wide range, and the firmness mean values obtained in graph by texture analyser(TA) were used as standard data. Chemometrics models were developed using a calibration set of 324 samples and an independent validation set of 216 samples to evaluate the predictive ability of the models. The correlation coefficients and standard error of prediction were 0.84 and 0.094kg, respectively. Using developed calibration model, it was possible to monitor the firmness change of fruits during storage frequently. Time, which was reached to firmness high value in graph by TA, is possible to use as new parameter for freshness of fruit surface during storage.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.521-524
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2000
Nearinfra-red(NIR) reflectance NIR a spectra (400 to 2,100 nm) were collected on 32 beef samples to find feasibility of predicting beef tenderness. The study to predict beef tenderness was accomplished with the stepwise second differential data of the collected NIR spectra. Beef tenderness was measured by Warner-Bratzler(WB) shear force using a Universal Testing Machine(UTM). After modeling the relation between Warner-Bratzler shear force and NIR spectrum of 19 samples among the 32 beef samples, the verification was carried out through predicting the other 13 samples. The SEC and R$^2$ values in the prediction equation were 9.07(N) and 0.6463, respectively. The SEP and R$^2$ were 14.8(N) and 0.7082 (wave length 552 nm, 1988 nm) respectively. The result implied that it was possible to predict the beef tenderness using NIR spectrum and that the tenderness could be predicted non-destructively in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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