近红外光谱仪器的应用
近红外光谱技术在生物分析中的应用
近红外光谱技术在生物分析中的应用近红外光谱技术是一种非常重要的分析技术，它在生物分析领域有着广泛的应用。
本文将从原理、仪器设备、样品制备和应用案例等方面来探讨近红外光谱技术在生物分析中的应用。
首先，我们来了解一下近红外光谱技术的原理。
近红外光谱技术是基于物质分子振动的原理进行分析的。
在近红外光谱区域，物质的分子会发生振动，这些振动会导致光的吸收和散射的变化。
通过测量样品在近红外光谱区域的吸收和散射光谱，可以得到样品的特征信息，从而实现对样品的分析。
接下来，我们来看一下近红外光谱技术的仪器设备。
近红外光谱仪是进行近红外光谱分析的主要设备。
它由光源、样品室、光谱仪和检测器等组成。
光源可以是白炽灯或者激光器等，用于产生近红外光。
样品室是用来放置样品的地方，样品可以是固体、液体或者气体。
光谱仪用于分离光谱，将不同波长的光分开。
检测器用于测量不同波长的光的强度。
通过将样品放置在样品室中，然后使用光谱仪和检测器对样品进行光谱测量，就可以得到样品的近红外光谱。
在进行近红外光谱分析之前，还需要对样品进行制备。
样品的制备对于近红外光谱分析的结果有着重要的影响。
一般来说，样品的制备包括样品的采集、样品的处理和样品的测量等步骤。
在采集样品时，需要注意样品的来源和采集方法，以保证样品的代表性。
在样品的处理过程中，需要将样品进行干燥、粉碎或者溶解等处理，以便于近红外光谱的测量。
在样品的测量过程中，需要将样品放置在样品室中，并调整好仪器的参数，如光源的强度、光谱仪的分辨率等，以保证测量结果的准确性。
近红外光谱技术在生物分析中有着广泛的应用。
首先，近红外光谱技术可以用于生物样品的成分分析。
生物样品中包含着许多不同的成分，如蛋白质、脂肪、糖类等。
通过对生物样品进行近红外光谱分析，可以得到样品中各个成分的含量信息，从而实现对生物样品的成分分析。
这对于生物医学研究和临床诊断具有重要的意义。
其次，近红外光谱技术还可以用于生物样品的质量控制。
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用近红外光谱分析是一种基于分子振动谱的无损检测技术，广泛应用于化工、食品、医药等领域。
在药品检测中，近红外光谱分析技术具有快速、准确、无损、高效等优点，已经成为药品行业中不可或缺的检测手段。
本文将就近红外光谱分析在药品检测中的应用进行浅谈。
一、近红外光谱分析原理近红外光谱分析原理是通过物质与光的相互作用，分析物质内部的分子振动、转动和延伸振动等信息，从而实现对样品成分、结构、性质等的分析。
在近红外光谱区域，分子内的一些结合键和官能团吸收、散射、辐射电磁波所产生的光谱可用于分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析技术可以快速、准确地获取样品的光谱信息，并通过专门的数据处理软件进行定量和定性分析。
1. 药品成分分析在制药过程中，药品的成分及其含量是非常重要的参数。
通过近红外光谱分析技术可以快速准确地确定药品中各种成分的含量，包括药物成分、助剂成分等。
通过建立合适的光谱库和定量模型，可以对药品的成分进行快速检测，保证药品的质量。
2. 药品质量控制药品的质量受到制备工艺、原材料选择、存储条件等多方面因素的影响，通过近红外光谱分析技术可以对药品的质量进行实时监测和控制。
可以通过光谱分析技术对药片的含量均匀性、药液的稳定性等进行检测，及时发现并解决质量问题，保证药品的质量稳定性。
3. 药品真伪鉴别随着全球药品贸易的不断增加，药品的真伪鉴别成为一个重要的问题。
通过近红外光谱分析技术可以对药品进行快速鉴别，包括原材料鉴定、药品真伪鉴别等。
通过建立光谱库和模型，可以对不同药品进行快速鉴别，保障患者用药安全。
4. 药品生产过程控制近红外光谱分析技术还可以用于药品生产过程中的实时监测和控制，包括原材料检测、反应过程监控、成品检验等。
通过光谱分析技术可以实现对制药过程中各个环节的快速、无损检测，保障药品的生产质量和安全性。
1. 多模式光谱采集技术当前，近红外光谱分析已经不仅仅局限于单一的样品分析，而是发展为多模式光谱采集技术，包括透射光谱、反射光谱、光纤光谱等。
近红外光谱分析的原理技术与应用
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
光谱仪近红外
光谱仪近红外指的是一类光谱仪器，用于检测和分析近红外波段的光谱信息。
近红外波段通常包括700纳米到2500纳米的范围。
近红外光谱仪通过测量物质在近红外光波段的吸收、散射或透射等特性，获取样品的光谱数据，并进一步分析和解释。
近红外光谱具有许多应用领域，包括但不限于以下几个方面：
1.化学分析：近红外光谱仪可以用于化学成分分析、质量控制、反应动力学等方面的研究。
通过检测样品在近红外波段的吸收特性，可以识别和定量分析化合物的种类和含量。
2.农业和食品领域：近红外光谱仪可用于农作物和食品品质的分析。
例如，可以通过近红外光谱技术判断水果的成熟度、检测农产品中的营养成分、预测食品的新鲜度等。
3.药物和生物医学研究：近红外光谱可用于医药领域的药物分析和生物医学研究。
例如，可以通过近红外光谱检测药物的纯度、质量等；同时，在生物医学研究中，近红外光谱被用作非侵入性的、实时的生物体监测工具。
4.环境监测：近红外光谱仪可以用于水质、空气质量、土壤污染等环境领域的监测和分析，帮助评估环境中的污染物含量和类型。
近红外光谱仪的使用使得对物质的分析更加简便、高效、准确，广泛应用于科学研究、工业生产、环境监测等领域。
近红外光谱分析及其应用简介
近红外光谱分析及其应用简介1、近红外光谱分析及其在国际、国内分析领域的定位近红外光谱分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术，主要用于复杂样品的直接快速分析。
近红外分析复杂样品时，通常首先需要将样品的近红外光谱与样品的结构、组成或性质等测量参数（用标准或认可的参比方法测得的），采用化学计量学技术加以关联，建立待测量的校正模型；然后通过对未知样品光谱的测定并应用已经建立的校正模型，来快速预测样品待测量。
近红外光谱分析技术自上世纪60年代开始首先在农业领域应用，随着化学计量学与计算机技术的发展，80年代以来逐步受到光谱分析学家的重视，该项技术逐渐成熟，90年代国际匹茨堡会议与我国的BCEIA等重要分析专业会议均先后把近红外光谱分析与紫外、红外光谱分析等技术并列，作为一种独立的分析方法；2000年PITTCON 会议上近红外光谱方法是所有光谱法中最受重视的一类方法，这种分析方法已经成为ICC（International Association for Cereal Science and Technology国际谷物科技协会）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美国公职化学家协会)、AACC （American Association of Cereal Chemists美国谷物化学家协会）等行业协会的标准；各发达国家药典如USP(United States Pharmacopoeia美国药典)均收入了近红外光谱方法；我国2005年版的药典也将该方法收入。
在应用方面近红外光谱分析技术已扩展到石油化工、医药、生物化学、烟草、纺织品等领域。
发达国家已经将近红外方法做为质量控制、品质分析和在线分析等快速、无损分析的主要手段。
我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，上世纪70年代开始，进行了近红外光谱分析的基础与应用研究，到了90年代，石化、农业、烟草等领域开始大量应用近红外光谱分析技术，但主要是依靠国外大型分析仪器生产商的进口仪器。
近红外光谱分析在食品和药品检测中的应用
Part 5
❖ 1.需要大量有代表性且化学值已知的样品建立 模型。这样，对小批量样品的分析用近红外就 显得不实际了。
❖ 2.模型需要不断更新，由于仪器状态改变或标 准样品发生变化，模型也要随之变化了。
❖ 3.模型不通用，每台仪器的模型都不相同，增 加使用的局限性。
❖ 4.建模本钱高，测试用度大。
近红外可以在玻璃或石英介质中穿透，所用的样品池 容器可以用常用的玻璃或石英制作，价格较低，使用也方便. 石英光纤可以用于近红外光谱技术，可以对有毒材料或恶劣 环境中样品的远程分析，同时也使光谱仪的设计得以多样化
和小型化。
可以用于样品的定性分析，也可以得到精 度较高的定量结果。 不破坏样品，不用试剂，故不污染环境。
系列的数学处理,最后完成该成分的分析测定。
Part 3 特点 作为分子振动能级近红外区域的倍频和合频吸收系数很小， 一般较红外基频吸收小1至3个数量级，故样品无需用溶液稀释 既可以直接测定，便于生产过程的实时测定。虽然吸光系数小 会妨碍样品中微量杂质的测定，但也保证了微量杂质或在红外 吸收弱的组分不至于干扰测定。
息含量较丰富，且近红外技术本身具有无污染、 无前处理、无破坏性、在线检测及多组分同时 测定等优点，因此在食品、医药、化工、石油
等领域获得了空前的发展。
Part 2 原理
红外光区分成三个区:近红外区（0.75~2.5)、中 红外区(2.5~25)、远红外区(25~300).近红外光谱 属于分子振动光谱，是由基频分子振动的倍频和合 频吸收产生的。在该光谱区产生吸收的官能团主要 是含氢基团X—H键（X为C、O、N、S等）的特征信 息，因此，几乎所以的有机物的一些主要结构和组 成都可以在它们的近红外光谱中找到特征信号，获 得稳定的光谱图，然后在计算机的配合下，经过一
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。
近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。
本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。
文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。
二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。
近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。
因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。
现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。
量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。
光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。
现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。
光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。
化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。
光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。
近红外光谱(NIR)分析技术的应用
近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱分析是近20年来发展最为迅速的高新技术之一，该技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。
一、近红外光谱的工作原理有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。
不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。
因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。
二、近红外光谱仪的应用NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分（如图一所示），(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。
由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。
图一2.1 定标建模2.1.1 为什么要建立近红外校正模型2.1.1.1 建立近红外校正模型的最终目标是获得一个长期稳定的和可预测的模型。
2.1.1.2 近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以①需要定标样品集；②利用定标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立校正模型；③近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关；④近红外分析精度一般优于参比方法分析精度。
2.1.2 模型的建立与验证步骤2.1.2.1 扫描样品近红外光谱准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件。
利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
34.27 35.99 39.26 40.04 40.43
35.65 37.46 37.38 38.39 41.15
1.38 1.47 -1.88 -1.65 0.72
Test06 40.02 41.93 1.91
Test07 41.67 40.88 -0.79
Test08 43.60 42.61 -0.99
-2.18 -1.93 2.50 1.69 0.92 -2.93 0.04 -0.49 -1.10 -0.36 -0.72
45.32 43.71 45.69 41.23 45.00
42.71 42.97 45.15 43.06 43.81
-2.61 -0.74 -0.54 1.83 -1.19 1.23
2
2.5
苯含量 GC实测 v/v%
可编辑ppt
11
商品汽油芳烃含量
NIR预测 v/v%
50 40 R2 = 0.9719
30
20
10
0
0
20
SEC=1.34
40
60
芳烃 GB/T11132 v/v%
可编辑ppt
12
汽油中MTBE含量
NIR 预测 m/m%
20 R2 = 0.9965
15
10
5
SEC=0.274
可编辑ppt
4
催化重整汽油总芳含量
可编辑ppt
5
催化重整汽油辛烷值
可编辑ppt
6
催化汽油样品族组成测定结果
样品
C1
C2
C3
C4
组 成 GC NIR GC NIR GC NIR
GC
NIR
P 3.99 4.38 4.10 4.20 3.75 3.97 3.86
4.11
I 22.44 20.76 19.00 18.73 18.50 16.73 19.55
1.90 0.14 -0.17 -2.09 2.46 0.97
Olefins（烯烃） ¦ /Υ%
FIA
NIR DEV
53.08 52.64 48.99 48.06 46.95 46.59 45.63 44.00 43.70 42.63 47.24
50.90 50.71 51.49 49.75 47.87 43.66 45.67 43.51 42.60 42.27 46.52
样品的族组成百分含量； P 表示正构烷烃，I 表示异构烷烃，O 表示烯烃，
N 表示环烷烃，A 表示芳香烃。
可编辑ppt
7
燕山催化裂化汽油族组成
Sample Saturates（饱和烃） ¦ Υ/ %
（样品） FIA
NIR DEV*
Test01 Test02 Test03 Test04 Test05
37.94
N 9.34 10.48 8.38 8.09 10.21 8.86 9.01
10.18
A 34.49 30.54 33.70 27.57 30.46 28.93 26.47
77
GC 表 示 色 谱 测 定 的 汽 油 族 组 成 百 分 量 ； NIR 表 示 用 近 红 外 模 型 预 测 的 未 知
0
0
5
10
15
20
GC 实测 m/m%
可编辑ppt
13
乙醇汽油的乙醇含量
预测值v%
18
15
12
9
6
3
0
0
3
6
9
12
15
18
实配乙醇含量v%
可编辑ppt
14
汽油馏程的 NIR 预测结果与恩氏蒸馏结果比较
8
可编辑ppt
9
商品汽油烯烃含量
NIR预测 v/v%
80 R2 = 0.9829
60
40
20
SEC=1.36
0
0
20
40
60
烯烃 GB/T11132 v/v%
可编辑ppt
80
10
商品汽油苯含量
NIR预测 v/v%
2.5
2
R2 = 0.9961
1.5
1
.SEC=0.039
0.5
0
0
0.5
1
1.5
石脑油：POINA，密度，分子量，馏程，乙烯的 潜收率，结焦指数
柴油：十六烷值，密度，折光指数，凝点，闪点， 馏程，芳烃组成（单环、双环和多环）
可编辑ppt
2
航煤：冰点，芳烃，馏程 润滑油：族组成，基础油粘度指数，粘度，
添加剂 重油：API度，渣油中SARA族组成；沥青中
蜡含量
可编辑ppt
3
催化重整汽油苯含量
近红外光谱仪器的应用
近红外光谱分析技术诸多优点决定了它 应用领域的广阔，使其在国民经济发展的许 多行业中都能发挥积极作用，并逐渐扮演着 不可或缺的角色。
可编辑ppt
1
1、石油化工领域
汽油：辛烷值（RON、MON），PIONA（直链烷烃、 异构烷烃，芳烃，环烷烃和烯烃），苯含量， MTBE，乙醇含量，二甲苯异构体含量，馏程等
Test09 42.52 44.34 1.82
Test10 44.05 44.61 0.56 Test1！ 40.95 41.98 1.03
Test12 41.87 Test13 43.00 Test14 40.56 Test15 45.30 Test16 40.60
成对 t 检验|t|
43.77 43.14 40.39 43.21 43.06
D1
组 成 GC NIR GC NIR GC NIR
GC
NIR
P 3.96 4.04 3.86 4.21 4.04 4.14 3.99
4.22
I 19.29 17.90 20.64 20.53 22.91 20.78 22.44
22.27
O 32.92 36.80 33.42 37.82 32.38 38.31 38.08
-0.36 0.14 -0.50 0.13 -0.58 0.05 0.30 0.89 -0.59 -0.29 -0.48
12.81 13.29 13.75 13.47 14.40
13.36 13.55 13.90 13.74 13.32
0.55 0.26 0.15 0.27 -1.08 0.55
可编辑ppt
Aromatics（芳烃）¦ Υ/ %
FIA
NIR DEV
12.65 11.36 11.77 11.90 12.62 13.39 12.70 12.40 13.78 13.32 11.81
12.29 11.50 11.27 12.03 12.04 13.44 13.00 13.29 13.19 13.03 11.33
20.33
O 38.08 38.78 33.90 37.90 38.82 36.60 41.50
38.27
N 9.01 9.14 9.50 9.43 10.49 10.06 9.53
9.76
A 26.47 26.41 33.50 29.24 27.44 31.84 25.56
28.26
样品
Z1
Z2
Z3