甲基苯丙胺化学表征定量分析模型建立

　　

利用偏最小二乘法（PLS）对不同类型的甲基苯丙胺样品进行数据建模分析。1015份甲基苯丙胺样品（612份冰毒和403份麻古）由近红外光谱仪（NR-17）获得光谱数据，并通过萨维塔基-戈莱法进行预处理。然后根据预处理后的光谱数据结合PLS建立回归模型，并通过评价参数（R²、RMSECV、RMSEP 和误差）比较回归模型的预测能力。结果表明：冰毒的PLS回归模型的评价参数为RMSECV = 1.80（R² = 0.9962），RMSEV = 1.83，RMSEP = 1.79；麻古的PLS回归模型评价参数为RMSECV = 0.80（R² = 0.9864），RMSEV = 0.72，RMSEP = 0.68。冰毒及麻古的参考理化值和定量模型预测值之间的相对误差（RE %）均在±10 %之间，且两个模型的重复性和再现性的相对标准偏差RSD均小于4 %。因此，内部交叉验证结果和方法学考察表明所建立的两个模型（冰毒和麻古）具有误差范围小且稳定性良好等优点，可用于在犯罪现场调查中对类似甲基苯丙胺样品进行实时分析，帮助警方及时判断毒品的种类和含量。

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