[发明专利]一种沉香四醇含量的预测方法

权利要求书

1.一种沉香四醇含量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将待测沉香样品处理成木粉，干燥至绝干状态；

(2)采集绝干的沉香木粉的近红外光谱信息，并进行预处理；

(3)将预处理后的近红外光谱信息代入沉香四醇含量的数学定量模型，得到沉香中沉香四醇含量的预测值。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤(2)中，所述近红外光谱信息的预处理方法包括：一阶导、二阶导、多元散射校正、矢量归一化或卷积平滑处理中的一种或几种。

3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述近红外光谱信息的预处理方法为一阶导数和矢量归一化预处理；选取谱区范围，波段为6102-4598cm^-1，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述数学定量模型的建立方法如下：

S1、将待测沉香样品处理成木粉，干燥至绝干状态一分为二，待用；

S2、利用GCMS或HPLC测定样品的沉香四醇含量，得到样品的定量分析数据；

S3、采集样品的近红外光谱信息并进行预处理，利用化学计量学将多组分化合物的组分信息与预处理后的近红外光谱谱图反映的化合物组分信息结合，并抽出为特征性光谱信息；

S4、将样品的特征性光谱信息与定量分析数据进行联立，得到沉香四醇含量预测模型。

5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用热浸法抽提沉香木粉，所得沉香抽提物经微孔滤膜滤过，利用HPLC测定沉香抽提物中沉香四醇的含量。

6.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用积分球漫反射模块采集沉香木粉的近红外光谱信息；优选地，为了充分获取木材的近红外谱图信息，木粉的量应超过玻璃瓶的三分之二。

7.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述数学定量模型的方程具体为：y＝0.96976x+0.0000997593；其中：y为样品中四醇含量的特征性光谱信息，x为样品中四醇含量的实际值，0.96976为模型方程的斜率，0.0000997593为模型方程的截距。