在工程应用中，沙子通常是露天堆放的，其含水量随空气湿度变化而变化，经过雨水后，沙子水分可达到30%以上。在混凝土配比设计中，施工人员需要根据沙子的含水量调整沙子与水的用量，否则将极大影响混凝土的质量及施工性能。实际操作中，因为不知道沙子的含水量，建筑使用时通常将沙子烘干，然后加水至所需的水分含量。这种方法需要消耗大量的能源和时间，产生严重环境资源浪费，同时延误工期。实际生产使用中如果可以快速的得到沙子的水分含量即可根据需求加入所需的水或干砂调节至所需含水量。测量沙子中的水分含量常用的是烘箱法，缺点是需要花费较多的操作时间。而且信息严重滞后，因此这种方法无法应用到生产线上，只能在实验室中应用。本方法可快速检测沙子的水分，对于实际生产具有重要作用。

技术方案：

一、 设备信息

迅杰IAS3100便携式近红外光光谱仪，基于DMD光栅原理，采集方式为漫反射，光谱波长范围是900-1700nm。

二、 模型建立

（1） 样品准备：选取不同地域、不同粗细的河沙、海沙、山沙和人工砂200余种，每种沙子过20目筛去除大颗粒石头和其他杂质；

（2） 光谱采集：将沙子置于样品盘中，装样量高于最低刻度。按照一参一样的方式采集，每条光谱采集30次，每个样品采集3条光谱，取平均值作为该样品的光谱。

（3） 取2g细砂平铺于干燥至恒重的扁形称量瓶中，精密称定，打开瓶盖在105℃下干燥3小时，将瓶盖盖好，移置干燥器中，冷却 30分钟，精密称定，再在上述温度下干燥1小时，冷却，称重，至连续两次称重的差异不超过5mg为止，根据减失的重量，计算样品水分含量值。

（4） 数据筛选：按照水分含量分布选取2/3的样品作为建模集，1/3的样品作为验证集。

（5） 光谱预处理：首先对波长进行截取，选取水分吸收明显的波段作为建模波段，剔除谱段中噪声较大的干扰段，截取范围为1350-1550nm；

（6） 算法选择：采用偏最小二乘法建立沙子样品近红外光谱特征数据与其水分含量之间的校正模型。

（7） 可选择多种预处理方式，如移动平滑、多元散射校正、标准正态变换、一阶求导、不预处理及多种预处理的组合都可达到实用要求，主成分选择上1-4个主成分都可较好的预测回归。比较内部交叉验证均方差（RMSECV）和相关系数的大小，认为光谱预处理为多元散射校正、主成分选择2，建模波段为1350-1550nm，得到的校正模型最为理想。RMSECV为0.221%，外部均方差RMSEP为0.185%，R2为0.9908。

三、 模型验证

额外选取30种未知水分含量的沙子，采用（二）中的方法测得其水分含量。将该30种沙子按照一参一样的方式采集光谱，每条光谱采集30次，将测得的光谱数据输入定量分析模型，得到预测值，与烘箱法测得的值进行比较，来评价该定量模型的实际预测沙子水分能力。预测值与准确值的预测均方差为0.178%，相关系数R2：0.9894效果较好。

相比较现有技术的缺点，近红外的技术的优势体现如下：

(1) 分析速度快。模型构造完成后，在进行现场应用时，只需按照要求装样后，数秒即能在电脑平台显示出分析结果。

(2) 分析成本低。近红外光谱分析无耗材，能源节省，与常用的标准方法相比，测试费用有很大程度的降低。

(3) 对操作人员要求低。相关操作人员只需要简单的培训就可以使用，一键即可得到结果，软件界面简单易懂。

(4) 测试条件要求低。在室外、工地等环境都可进行测试。对测试环境要求较低。

(5) 无需试剂、绿色环保。近红外光谱分析技术只需样品的光谱，无需破坏样品性状，不需要添加任何化学剂，避免了有害物质的产生，绿色环保。