一、实验目的
利用GSA金光近红外光谱仪对透明质酸中糖醛酸含量、分子量和蛋白质含量进行检测，以考察仪器对这三种成分进行定量检测的可行性和准确性。
二、仪器条件
实验仪器为山东金璋隆祥智能科技有限责任公司生产的GSA201型近红外光谱仪，主要部件包括：仪器主机、电源适配器、笔记本电脑、特制样品杯，GSA数据分析软件，NIRSA化学计量学软件。
三、实验方法
仪器使用金璋隆祥公司专用的GSA数据分析软件进行光谱采集。将样品放置于特制的样品杯中，采用漫反射的测样方式对样品进行扫描。实验一共准备50个样品，随机抽取40个样品，组成校正集。剩下的10个样品用来验证模型的准确性。
四、实验结果
1、建立PLS1模型
将光谱数据与样品含量数据关联，采用偏最小二乘法（PLS1），用化学计量学软件建立模型。经过异常值的剔除进行逐步优化，最后得到了较为理想的校正模型。
图1、分子量的PLS1模型
图2、糖醛酸的PLS1模型
图3、蛋白质的PLS1模型
从三种样品的PLS1模型图中可以看出，样品具有明显的线性关系，分子量、糖醛酸含量和蛋白质含量三个模型的相关性非常高，分别为0.9142、0.9192和0.9046。
2、模型验证
从模型的外部验证结果表中可以发现，透明质酸的三种指标的模型进行外部验证的平均偏差都非常小。糖醛酸的含量的平均绝对偏差为0.531%，分子量的平均绝对偏差为1.301，蛋白质含量的平均绝对偏差为0.0086%。通过外部验证的结果，说明模型预测的准确性还是非常好的。
五、实验结论
通过对以上实验过程及结果的分析，我们得出结论：GSA金光近红外光谱仪利用光谱数据和校正模型完全能够有效预测透明质酸中糖醛酸含量、分子量和蛋白质含量三种指标，预测结果都非常接近于真实值。
本次实验中，样品准备的梯度不是很均匀，而且同一个含量会出现多个样品，这样就对模型的线性关系有一定的影响。尽管如此，样品的三种指标的模型仍然得到比较好的线性关系。这充分说明样品的近红外光谱中包含着这三种指标的有效信息，可以通过这种方法对它进行检测，检测过程简单迅速。