生產線上測試
從中科院獲悉，近日，由中國科學院合肥物質科學研究院技術生物與農業工程研究所研發的新一代光譜尿素質量在線監測系統在合作企業河南心連心化肥有限公司試運行成功，尿素產品質量控制有望實現實時自動化和在線分析。此次試運行共7天時間，順利通過尿素盲樣分析和在線檢測測試，結果表明，其對尿素含量、縮二脲和水分檢測精度均達到國家質量標準。
尿素產品中縮二脲、水分和尿素含量是最重要的質量指標，國家為此制定了嚴格的尿素質量評價標準。該標準方法需從生產現場取樣分析，消耗大量化學試劑和人力，且由于分析時間過長，對工業化大規模生產反饋作用有限。因此，發展一種快速在線的分析方法和監測裝置對尿素質量評估和生產工藝優化具有積極意義。
2014年，在河南省中科院科技成果轉化項目支持下，科研人員利用近紅外漫反射光譜(NIR)定量分析技術建立了尿素中尿素、縮二脲和水分含量模型，并在此基礎上研發出生產線上在線檢測尿素質量的裝置。通過反復調試改進，克服工業現場震動大、化肥移動速度快對測量精度的影響�，F場測試顯示，該裝置運行穩定、檢測精準度高、重復性好，為實現尿素產品品質在線檢測打下基礎。
針對一代NIR尿素質量檢測裝置中信號穩定性差、數據采集分析缺乏實時在線分析軟件控制系統以及檢測誤差大于國家標準等問題，科研人員開展技術攻關。研發光譜定標和背景校正系統，有效消除了背景光譜和光源波動的影響。在光譜數據解析過程中開發了基于集成學習策略結合化學計量學的模型定標方法，有效提高了小樣品量建模條件下的結果輸出精確度和穩定性。聯合英國曼徹斯特大學開發NIR實時在線分析軟件，從大數據角度對近紅外在線檢測專用軟件進行理論分析。提出基于大數據近紅外在線分析NIRS數據分析與管理軟件體系框架，實現了NIR在線分析功能，解決了近紅外分析技術缺少專用在線分析軟件的問題。通過進一步優化NIR檢測系統設計提高光譜儀的信號輸出穩定性，利用長光纖傳輸克服光譜儀在工業生產線長期運行受粉塵影響的問題等，提高系統可靠性。
(關鍵字：尿素 監測系統)
