The applicability of NIR spectroscopic technique to determinethe solub การแปล - The applicability of NIR spectroscopic technique to determinethe solub ไทย วิธีการพูด

The applicability of NIR spectrosco

The applicability of NIR spectroscopic technique to determine
the soluble solids content and titratable acidity was tested in three
fruits with different characteristics (passion fruit, tomato and apricot).
The calibration and prediction performance of PLS models
developed with different spectral regions and pretreatment methods
was also investigated. The analysis of the best models shows
that the physical features of the fruit directly affect the results.
The low correlation values for passion fruit were attributed to
the low penetration of infrared radiation due the thick skin of
the fruit. For tomatoes, internal characteristics (heterogeneity)
and high water contents led to weak correlations. On the other
hand, good and robust prediction results were observed for apricot,
which is a fruit with thin skin and homogeneous pulp.
From the results obtained in this work, it can be pointed out
that NIR spectroscopy can be used to predict the soluble solids content
and titratable acidity with excellent accuracy in intact homogeneous
fruits, as apricot. However, a poor performance was
obtained to intact passion fruit and tomato, where NIR was not
adequate to establish quality traits due to the physical structure
of these species. Therefore, it is worthwhile to note that there are
specific limitations to each fruit type, as observed for passion fruit
and tomato, that should be considered in NIR spectroscopy
applications.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
ความเกี่ยวข้องของ NIR เทคนิคด้านการตรวจสอบของแข็งละลายน้ำได้ที่มีเนื้อหา และ titratable ทดสอบใน 3ผลไม้ที่ มีลักษณะแตกต่างกัน (ผลไม้ มะเขือเทศ และพพริ)ปรับเทียบและทำนายประสิทธิภาพการทำงานของรุ่นกรุณาพัฒนาภูมิภาคต่าง ๆ สเปกตรัมและวิธี pretreatmentยังตรวจสอบ แสดงโมเดลการวิเคราะห์ดีที่สุดว่า คุณลักษณะทางกายภาพของผลไม้มีผลต่อผลลัพธ์โดยตรงมีบันทึกค่าสหสัมพันธ์ต่ำสำหรับผลไม้ปรีชาน้อยของรังสีอินฟราเรดเนื่องผิวหนาของผลไม้ สำหรับมะเขือเทศ ลักษณะภายใน (heterogeneity)และเนื้อหาของน้ำที่นำไปสู่ความสัมพันธ์ที่อ่อน อื่น ๆมือ สุภัคผลทำนายดี และแข็งแกร่งสำหรับพพริซึ่งเป็นผลไม้ที่ มีผิวบางและเยื่อกระดาษที่เป็นเนื้อเดียวกันจากผลได้รับในงานนี้ มันสามารถชี้ออกก NIR ที่สามารถใช้ทำนายเนื้อหาของแข็งที่ละลายน้ำได้และว่า titratable ดีแม่นยำในสภาพสมบูรณ์เป็นเนื้อเดียวกันผลไม้ เป็นพพริ อย่างไรก็ตาม มีประสิทธิภาพต่ำรับผลไม้เหมือนเดิมและมะเขือเทศ ที่ NIR ไม่เพียงพอเพื่อกำหนดลักษณะคุณภาพเนื่องจากโครงสร้างทางกายภาพพันธุ์เหล่านี้ ดังนั้น จึงคุ้มค่าที่จะสังเกตว่า มีข้อจำกัดเฉพาะแต่ละชนิดของผลไม้ เป็นสังเกตสำหรับผลไม้มะเขือ เทศ ที่ควรพิจารณาในก NIRใช้งาน
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
การบังคับใช้ของ NIR
เทคนิคสเปกโทรสโกเพื่อตรวจสอบเนื้อหาของแข็งที่ละลายน้ำได้และความเป็นกรดที่ไทเทรตได้รับการทดสอบในสามของผลไม้ที่มีลักษณะแตกต่างกัน
(เสาวรสมะเขือเทศและแอปริคอท).
สอบเทียบและประสิทธิภาพการคาดการณ์ของรูปแบบ PLS
พัฒนากับภูมิภาคสเปกตรัมที่แตกต่างกันและวิธีการปรับสภาพยังเป็น
การตรวจสอบ การวิเคราะห์รูปแบบที่ดีที่สุดที่แสดงให้เห็นว่าลักษณะทางกายภาพของผลไม้ส่งผลโดยตรงต่อผล. ค่าความสัมพันธ์ต่ำเสาวรสถูกนำมาประกอบกับการเจาะต่ำของรังสีอินฟราเรดเนื่องจากผิวหนาของผลไม้ สำหรับมะเขือเทศลักษณะภายใน (ต่าง) และเนื้อหาน้ำสูงนำไปสู่ความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ ที่อื่น ๆมือผลการทำนายที่ดีและมีประสิทธิภาพถูกตั้งข้อสังเกตสำหรับ apricot, ซึ่งเป็นผลไม้ที่มีผิวหนังบางและเยื่อกระดาษเป็นเนื้อเดียวกัน. จากผลที่ได้รับในงานนี้ก็สามารถที่จะชี้ให้เห็นว่าสเปคโทร NIR สามารถใช้ในการคาดการณ์ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ เนื้อหาและปริมาณกรดที่มีความแม่นยำที่ดีเยี่ยมในการเป็นเนื้อเดียวกันเหมือนเดิมผลไม้เช่นแอปริคอท แต่ประสิทธิภาพที่ดีได้รับการเสาวรสเหมือนเดิมและมะเขือเทศที่ NIR ก็ไม่เพียงพอที่จะสร้างลักษณะที่มีคุณภาพเนื่องจากโครงสร้างทางกายภาพของสายพันธุ์นี้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่คุ้มค่าที่จะต้องทราบว่ามีข้อ จำกัด ที่เฉพาะเจาะจงกับแต่ละประเภทผลไม้ที่เป็นที่สังเกตสำหรับเสาวรสและมะเขือเทศที่ควรพิจารณาในสเปคโทรNIR การใช้งาน
















การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
การประยุกต์ใช้เทคนิค NIR สเปกโทรสโกปีเพื่อตรวจสอบ
ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้และปริมาณกรดที่พบในผลไม้ที่มีลักษณะแตกต่างกัน 3
( เสาวรส , มะเขือเทศ และแอปริคอท ) .
สอบเทียบและการทำนายประสิทธิภาพของ pls รูปแบบ
พัฒนาภูมิภาคสเปกตรัมที่แตกต่างกันและโดยวิธีการ
มีลักษณะ การวิเคราะห์รูปแบบการแสดงที่ดีที่สุด
ที่คุณสมบัติทางกายภาพของผลไม้โดยตรงมีผลต่อผลลัพธ์ ความสัมพันธ์ระดับค่า

เสาวรสเป็นเกิดจากการเจาะต่ำของรังสีอินฟาเรดจากผิวหนาของ
ผลไม้ สำหรับมะเขือเทศ ลักษณะภายใน ( สามารถ )
และเนื้อหาน้ำสูงนำไปสู่ความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ บนมืออื่น ๆที่ดีและมีประสิทธิภาพผลการทำนาย

เป็นสังเกตสำหรับแอพริค็อตซึ่งเป็นผลไม้ที่มีผิวเรียบและเนื้อเป็นเนื้อเดียวกัน
จากผลลัพธ์ที่ได้ในงานวิจัยนี้สามารถชี้ให้เห็น
ที่ NIR สเปกโทรสโกปี สามารถทำนายปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ และปริมาณกรดที่ยอดเยี่ยม เนื้อหา

เหมือนเดิมสร้างความถูกต้องในผลไม้เช่นแอปริคอท อย่างไรก็ตาม การแสดงแย่ๆ
( เสาวรสเหมือนเดิมและมะเขือเทศที่เนียร์ไม่ได้
เพียงพอที่จะสร้างลักษณะคุณภาพเนื่องจากโครงสร้างทางกายภาพ
ของสายพันธุ์เหล่านี้ ดังนั้นมันคุ้มค่าที่จะต้องทราบว่ามีข้อ จำกัด เฉพาะผลไม้แต่ละชนิด

เป็นสังเกตสำหรับเสาวรสและมะเขือเทศ ที่ควรพิจารณาใน NIR สเปกโทรสโกปี
โปรแกรม
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: