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龙图腾网恭喜江西农业大学申请的专利一种基于红外光谱的松脂性状预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117723507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311747762.3，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种基于红外光谱的松脂性状预测方法是由赖猛;刘思羽;易敏;张露;谢文磊;谢海萍;陈婷萱设计研发完成，并于2023-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外光谱的松脂性状预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于红外光谱的松脂性状预测方法，所述预测方法包括：S1、对湿地松样木进行松脂样品的采集，将松脂样品分为第一松脂样品和第二松脂样品；S2、基于所述第一松脂样品对样品成分进行分析，得到松脂成分；S3、基于所述第二松脂样品对样品的近红外光谱数据进行收集，得到松脂的近红外光谱数据；S4、将所述松脂成分与所述近红外光谱数据进行关联拟合，建立松脂性状近红外校正模型；S5、使用未参与建模的外部验证集松脂样品对所述松脂性状近红外校正模型进行验证；S6、基于所述松脂性状近红外校正模型对松脂性状进行预测，得到松脂性状预测结果。本发明提高产脂树种遗传改良工作的效率，促进林木遗传改良研究的快速发展。

本发明授权一种基于红外光谱的松脂性状预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于红外光谱的松脂性状预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对湿地松样木进行松脂样品的采集，将松脂样品分为第一松脂样品和第二松脂样品；对湿地松样木进行松脂样品的采集过程具体包括：在湿地松活力木胸高1.3m处，使用直径为16mm的钻头进行钻孔，钻深为0.5cm，放置松脂标准化测试收集仪收集松脂，预设时间后用Parafilm封口膜封口，螺口塑料盖密封，标号，完成湿地松样木松脂样品的采集；S2、基于所述第一松脂样品对样品成分进行分析，得到松脂成分，具体包括：将所述第一松脂样品在试管内搅拌均匀；取部分松脂溶于无水乙醇中，以酚酞为指示剂，用四甲基氢氧化铵乙醇溶液滴至为红色；采用气相色谱-质谱联用仪对第一松脂样品进行成分分析，进行成分分析时，色谱条件为：P-5MS石英石毛细管柱；接口温度250℃；60℃保持2min，5℃min升到80℃，然后30℃min升到230℃，最后5℃min升到240℃，保持10min,气化室和检测器温度均保持在260℃，进样量为1μL；S3、基于所述第二松脂样品对样品的近红外光谱数据进行收集，得到松脂的近红外光谱数据，具体包括：对所述第二松脂样品加入无水乙醇，振荡使样本溶解，将溶液倒入近红外光谱分析仪配套的容器内至容器的80％；使用傅里叶近红外光谱仪对样本溶液进行扫描，得到湿地松松脂样品的近红外原始光谱图，得到松脂的近红外光谱数据；S4、将所述松脂成分分别与所述近红外光谱数据进行关联拟合，建立松脂性状近红外校正模型，具体包括：从所述松脂样品中随机选取预设个数的松脂样品作为建模校正集；基于所述建模校正集，采用偏最小二乘法结合交互验证法建立松脂性状近红外校正模型；S5、使用未参与建模的外部验证集松脂样品对所述松脂性状近红外校正模型进行验证，具体包括：将所述松脂样品中除建模校正集之外的松脂样品作为外部验证数据，对模型的预测能力进行验证；S6、基于所述松脂性状近红外校正模型对松脂性状进行预测，得到松脂性状预测结果，具体包括：使用近红外光谱扫描仪器测定所述松脂样品的光谱数据；将特征光谱数据输入所述松脂性状近红外校正模型，得到松脂性状预测结果。

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