近红外光谱
远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱
远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱红外光谱是一种重要的分析技术，可用于确定分子的结构、化学成分和特性。
根据波长范围的不同，可以将红外光谱分为远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱。
本文将分别介绍这三种光谱的原理、应用和优缺点。
一、远红外光谱远红外光谱的波长范围通常为400-10 cm-1，对应的波数为2500-1000 cm-1。
远红外光谱是红外光谱中波长最长、能量最低的一种，其能量范围适用于固体、高分子、矿物和金属等化合物的分析。
远红外光谱的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 软物质研究：远红外光谱可以用于研究软物质，如生物大分子（如蛋白质、纤维素等）和聚合物（如聚乙烯、聚丙烯等）的分子结构和动力学特性。
2. 矿物学研究：远红外光谱可以用于分析矿物的组分和结构，以及区分不同类型的矿物。
3. 化学研究：远红外光谱可以用于分析高分子和无机化合物，如纤维素、蛋白质、石墨、硅酸盐和金属氧化物等。
远红外光谱的优点包括分析广泛，分辨率高，可以用于研究分子结构和化学键的振动情况。
其缺点在于需要使用高级仪器和昂贵的样品制备，而且对于液体和气体等透明样品不够灵敏。
二、中红外光谱中红外光谱的波长范围通常为4000-400 cm-1，对应的波数为2.5-25 μm。
中红外光谱是较为常用的红外光谱，适用于研究有机化合物和小分子无机化合物的分析。
中红外光谱的应用领域较广泛，包括但不限于以下领域：1. 化学研究：中红外光谱可以用于分析各种化合物，如羟基、胺基、吡啶、醛基、酮基等有机官能团的振动情况，并在制药、医疗和能源等领域中发挥重要作用。
2. 表面分析：中红外光谱可以用于表面分析，例如检测薄膜、溶液和涂层的化学组成及结构，以及研究催化剂表面的反应。
3. 无机材料分析：中红外光谱可以用于分析各种无机材料，如石墨烯、氧化物和硅酸盐等。
中红外光谱的优点在于分辨率高，可灵敏地检测有机和无机化合物的分子结构。
其缺点是受到水分子的影响，因此需要采用专业的分析装置，且不能分析液体和气体等透明样品。
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。
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
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三、近红外光谱定量及定性分析
3.1近红外光谱的定量分析
3.2近红外光谱的定性分析
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3.1近红外光谱的定量分析
近红外光谱的定量分析就利用化学分析 数据和近红外光谱数据建立模型，确定 模型参数，然后以这个模型去定量预测 某些信息（如浓度）的方法。
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定量分析过程具体步骤如下：
1．选择足够多的且有代表性的样品组成校 正集； ２．通过现行标准方法测定校正模型样品 的组成或性质； ３．测定校正模型样品的近红外光谱；
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1.3近红外光谱分析技术的特点
1）分析速度快，测量过程大多可在1min 内完成。因此在日常分析中，包括了样 品准备等工作时间，在5min以内即可得 到数据。近红外光谱分析技术的另一个 特点是通过样品的一张光谱，可以测得 各种性质或组成。 2)适用的样品范围广，通过相应的测样器 件可以直接测量液体、固体、半固体和 胶状体等不同物态的样品光谱。
近红外光谱记录的是分子中单个化学键 的基频振动的倍频和合频信息，它常常 受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频 和合频的重叠主导，所以在近红外光谱 范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动 的倍频和合频吸收。
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不同基团(如甲基、亚甲基、苯环等)或 同一基团在不同化学环境中的近红外吸 收波长与强度都有明显差别，NIR 光谱 具有丰富的结构和组成信息，非常适合 用于碳氢有机物质的组成与性质测量。 但在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对 较低，吸收带较宽且重叠严重。因此， 依靠传统的建立工作曲线方法进行定量 分析是十分困难的，化学计量学的发展 为这一问题的解决奠定了数学基础。
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虽然建立模型所使用的样本数目很有限， 但通过化学计量学处理得到的模型应具有 较强的普适性。对于建立模型所使用的校 正方法，视样品光谱与待分析的性质关系 不同而异，常用的有多元线性回归、主成 分回归、偏最小二乘法、人工神经网络和 拓扑方法等
近红外光谱标准
近红外光谱标准近红外光谱技术作为一种重要的分析技术，在多个领域得到了广泛的应用。
为了规范近红外光谱技术的使用和推广，制定了一系列近红外光谱标准。
本文将介绍近红外光谱标准的主要内容，包括近红外光谱仪器标准、近红外光谱分析方法标准、近红外光谱样品制备标准、近红外光谱数据解析标准、近红外光谱应用领域标准、近红外光谱质量评估标准、近红外光谱安全操作标准以及近红外光谱数据处理标准。
近红外光谱仪器标准近红外光谱仪器是进行近红外光谱分析的基础设备，因此其性能和质量对分析结果有着至关重要的影响。
近红外光谱仪器标准主要包括仪器的基本参数、性能指标、稳定性、可靠性等方面的规定。
例如，仪器的主要技术指标应符合相应的测试方法及技术要求，仪器的稳定性应满足测试要求，仪器的操作应简单方便，仪器的安全性能应符合相关规定等。
近红外光谱分析方法标准近红外光谱分析方法标准是针对具体分析对象和方法制定的标准。
这些标准通常包括样品的前处理方法、光谱采集条件、谱图解析方法等方面的规定。
例如，样品的前处理应遵循一定的流程和规范，以保证样品的代表性和均匀性；光谱采集时应选择合适的波长范围和扫描次数，以保证光谱的质量和可靠性；谱图解析时应采用合适的数学方法和模型，以获得准确的分析结果。
近红外光谱样品制备标准近红外光谱样品制备是进行近红外光谱分析的重要环节之一。
样品制备不当可能会影响光谱的质量和分析结果的准确性。
近红外光谱样品制备标准主要包括样品的制备方法、样品制备过程中的质量控制等方面的规定。
例如，样品制备时应保证样品的代表性和均匀性，样品制备过程中应避免外部因素对样品的影响等。
近红外光谱数据解析标准近红外光谱数据解析是将采集的光谱数据转化为有用的分析结果的过程。
数据解析过程中涉及到数学建模、模型验证等方面，因此需要制定相应的标准来规范这一过程。
近红外光谱数据解析标准主要包括模型建立的方法、模型验证的方法、模型评价等方面的规定。
例如，模型建立时应选择合适的波长范围和变量，模型验证时应采用交叉验证等方法，模型评价时应根据实际应用情况进行评估等。
脑电 和 近红外光谱
脑电（EEG）和近红外光谱（NIRS）是两种常用的神经科学技术，用于探索人类大脑的活动和功能。
它们有以下不同之处：
1. 原理不同：脑电记录脑部神经元活动时所采集到的电信号，而近红外光谱则是通过记录头皮下脑部血流中血红素吸收光谱来间接反映脑部神经活动。
2. 空间分辨率不同：脑电技术的空间分辨率较低，通常只能反映大范围的脑区活动。
而近红外光谱技术可以提供较高的空间分辨率，可以检测到较小的脑区活动。
3. 时间分辨率不同：脑电技术的时间分辨率比近红外光谱更高，可以实时记录脑部神经元活动过程。
而近红外光谱技术的时间分辨率相对较低，需要进行一定的信号处理才能得到时间信息。
4. 应用范围不同：脑电和近红外光谱在研究不同的脑活动方面具有独特的优势。
脑电技术常用于研究脑波、睡眠、意识等方面的脑活动，而近红外光谱技术则常用于研究注意力、记忆、语言等高级认知功能。
需要注意的是，脑电和近红外光谱技术都有其局限性，需要与其他技术手段结合使用才能得到更加准确和全面的脑部活动信息。
红外光谱分布
1红外光谱分布
红外光谱（Infrared Spectroscopy, IR ）通常被划分为三个主要区域，根据其波⻓或波数的不同，具有不同的振动模式和应⽤：
1.近红外区（Near-Infrared, NIR ）
波⻓范围：0.75⾄2.5微⽶（7500⾄25000纳⽶）或波数范围：4000⾄12500厘⽶⁻¹。
主要特征：近红外光谱主要⽤于有机物的定量分析，如⻝品、农业样品中的⽔分、蛋⽩质、脂肪和糖分含量检测等。
2.中红外区（Mid-Infrared, MIR ）
波⻓范围：2.5⾄25微⽶（2500⾄25000纳⽶）或波数范围：4000⾄400厘⽶⁻¹。
主要特征：中红外光谱包含了⼤部分分⼦的基频振动吸收，是化学结构鉴定的关键区域。
许多有机化合物的重要官能团如羟基（OH ）、羧基（COOH ）、胺基（NH ₂）、羰基（C=O ）等在该区间有特征吸收峰。
3.远红外区（Far-Infrared, FIR ）
波⻓范围：25⾄300微⽶（25000⾄300000纳⽶），或者波数范围：40⾄10厘⽶⁻¹。
主要特征：远红外区主要涉及到分⼦的低频振动，包括伸缩振动和晶格振动，常⻅于固体材料的热性能分析以及⾼分⼦材料的结构研究。
在中红外区，进⼀步可以细分出“指纹区”（Fingerprint Region ），这个区域的吸收峰复杂多样且
密集，如同指纹⼀样独特，能够提供关于化合物具体结构的详细信息○○
○○○○。
近红外光谱的原理及应用
近红外光谱的原理及应用前言近红外光谱是一种非破坏性的分析技术，被广泛应用于物质组分的测定、质量控制和环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱的原理及其在不同领域的应用。
一、近红外光谱的原理近红外光谱是指在波长范围为700 nm到2500 nm之间的光线所显示的谱图。
其原理基于物质吸收、散射和反射的特性。
近红外光谱仪通过收集样品对近红外光的吸收、散射或反射来获得样品的光谱信息。
其原理可简单总结为以下几个步骤：1.光源发出宽谱带光线，经过透镜或光纤导入光谱仪中。
2.经过光栅或棱镜的分光作用，将光线分解成不同波长的光，形成光谱。
3.样品与光谱仪中的探测器之间形成一个封闭的光学系统。
4.样品与光线相互作用，发生吸收、散射或反射。
这些相互作用引起光强度的变化。
5.光谱仪中的探测器记录这种光强度的变化，从而得到样品的光谱图。
二、近红外光谱的应用近红外光谱因其快速、非破坏性和高效的特点，在许多领域都有广泛的应用。
以下是近红外光谱在不同领域的应用示例：1. 食品行业•食品成分分析：近红外光谱可以用于分析食品中的脂肪、蛋白质、糖类等成分的含量，从而用于质量控制和产品检测。
这种非破坏性的分析方法可以避免传统化学分析所需的样品处理和分解过程。
•食品质量检测：通过比对样品近红外光谱与标准样品的光谱，可以检测食品中的变质程度、添加剂是否合格等质量指标。
2. 化工行业•原料组分分析：近红外光谱可以用于化工原料的成分分析，通过建立光谱与成分之间的关系模型，可以快速准确地确定原料的组分及其含量。
•反应过程监测：近红外光谱可以在线监测化工反应过程中的物质变化，实时掌握反应过程的动态信息，从而进行优化和调控。
3. 医药领域•药品质量控制：近红外光谱可以用于药品质量的快速检测和分析。
通过建立药品光谱与其成分、含量之间的关系模型，可以对药品进行快速准确的质量控制。
•药物研发：近红外光谱可以用于药物研发过程中的原料药分析、反应过程监测等，加快药物研发的速度和效率。
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子振动的合频与倍频。近红外光谱包含了丰富的含氢基团的信息（C-H、O-H、 酚类和醇类的一级倍频在 7092cm-1、二级倍频在10000cm-1；N-H键的伸缩 振动一级倍频在 6666cm-1。因此近红外光谱法常被用来测定含有含氢
N-H、S-H），如水分子组合频在 5155cm-1、伸缩振动一级倍频在6944cm-1；
可定量测定活性成分和辅料；测定 某些脂肪类化合物的化学值（羟值、 碘值、酸值等）；水分测定；羟基 化程度测定；溶剂量控制等。
近红外光谱的应用 在药物分析方面的应用
分析方法
晶型和结晶性、多晶性、假多晶性和粒度测定
物理分析
溶出行为、崩解模式、硬度测定 薄膜包衣性质检测 制剂过程控制，如对混合制粒过程的监测
药物波谱解析
近红外光谱及其应用
小组成员：王磊 张丽莎 葛婷 周碧辉 申基琛 骆潇婧
目录
基 仪 器 介 绍 分
Contents
应
用
础
知
析
方
成
果
识
法
目录
基
础 仪 器 介 绍 分 析 方 法
Contents
应
用
知
识
成
果
人 文 背 景
基础知识
Herschel在 1800 年进行 太阳光谱可见区红外部分 能量测量中发现近红外光 谱区，为了纪念他的历史 性发现，人们将近红外谱
基团的有机物的含量。
200 nm
200nm
12820 cm-1 780 nm
9090 cm-1 1100 nm
3959 cm-1 2526 nm
25000 nm
紫外可见光谱区域
近红外光谱区域
近红外短波区域 近红外长波区域
中红外光谱区域
电子光谱
分子振动光谱 倍频及合频吸收
分子振动光谱 基频吸收
元素 外观
工业流通池
样品杯
漫反射探头漫反射光谱仪来自样品预处理，即可实现不同样
品的物理性质、化学性质进行 快速、准确判断及分析。
近红外光谱的常规检测方法
基础知识
透射测量法
漫透射测量法 漫反射测量法
目录
基
础 仪 器 介 绍 分 析 方 法
Contents
应
用
知
识
成
果
基本组成结构
仪器介绍
光 源 记录仪 近红外光谱仪 控制及数 据处理分 析系统 检测器
在４８００ｃｍ－１附 近区域，移动窗口相关 系数值低至０．９６０ ０，表明这两种极为相 近的原油得到了成功辨 识。
4 中药种类的快速识别
分析方法
分析方法
近红外小组
分光系统
测样器件
近红外光谱仪的主要类型
滤光片型
仪器介绍
主要作专用分析仪器，如粮食水分测定仪。由 于滤光片数量有限，很难分析复杂体系的样品。 具有较高的信噪比和分辨率； 光谱采集的可靠性受可动部件的影响，不太适 合在线分析。
光栅色散型 分光器件不同 傅里叶变换型
具有较高的分辨率和扫描速度；干涉仪中存 在移动性部件，且需要较严格的工作环境
建立模型的方法
分析方法
a) 多元线性回归（Multivarate Linear Regression, 缩写 为MLR） b) 主成分分析（Principle Component Analysis,缩写为 PCA） c) 主成分回归（Principle Component Regression，缩 写为PCR d) 偏最小二乘法（Partial Least Square, 缩写为PLS） e) 拓扑学方法和人工神经网络方法（Artificial Neural Net，缩写为ANN）等等。
基础知识
近红外光谱分析技术：通过测定被测物质在近红外
谱区的特征光谱并利用适宜的化学计量学方法提取相 关信息后，对被测物质进行定性、定量分析的一种分 析技术。 优点： 速度快 缺点： 样品量大 维护繁琐 基础建模成本高 模型转移难
在线，适用性广
绿色，安全
分析结果准确
近红外光与物质的作用形式
真溶液
透射时发生吸收； 光程一定；
模型评价的指标 ① 残差E ② 校正集标准样品化学值测定误差SES
分析方法
③ 相关系数R Correlation 定标相关系数
④ 自预测标准偏差RMSEE
⑤ 预测均方根误差RMSEP ⑥ 交互验证标准偏差RMSECV ⑦ 校正均方根误差RMSEC ⑧ 校正集(预测集)样品的标准差SEC/SEP ⑨ 预测残差平方和PRESS
组分
官能团
合频与倍频
基础知识
合频近红外谱带位于2000~2500nm处，一级倍频 三级和四级或更高级倍频则位于780~900nm处。
位于1400~1800nm处，二级倍频位于900~1200nm处，
有机化合物的近红外光谱谱带归属
基础知识
（1）分子振动从基态向高能级跃迁时产生的；记录的主 要是含氢基团 C－H（甲基、亚甲基、甲氧基、芳基等）、
定量分析步骤
分析方法
收集样品
测定全部样品的物化性质 测定全波长谱图 对光谱必要的处理 选择校正集 建立多元回归模型 正确 不正确 仪器及操作 是否正确 正确 不正确 选择验证集 对模型进行评价 检测结果 是否正确
日常分析
检修仪器
加入界外点 重新建模
是
样品是否 为界外点
不是
检查分析方法
校正集的选择原则
*Friedrich Wilhelm Herschel （1738-1822）
区中介于 780～1100nm 的 波段称为 Herschel 谱区。
* 英国天文学家，古典作曲家，音乐家，恒星天文学的创始人，被誉为“恒星天文学之父”
近红外技术的原理
基础知识
近红外是波长为780-2526 nm的电磁波，属于分子振动光谱，是基频分
O－H (羟基、羧基等) 、N－H （伯胺、仲胺、叔胺和铵
盐等） 、S－H的倍频和合频吸收。 （2）不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸 收波长与强度都有明显差别。 （3）具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有
机物质的组成性质测量。
有机化合物的近红外光谱谱带归属
基础知识
近红外技术的发展
分析方法
实例：利用原油近红外光谱指纹特征提出原油种类精确识别方法———移
动相关系数法。 1、原油近红外光谱数据库的建立（样 品收集-近红外测定-光谱-性质数据库）
分析方法
2原油主要性质的预测分析 2.1分析模型的建立
分析方法
2.2预测分析 其中３个原油通过近红外光谱法预测得到的ＴＢＰ曲线与实测结果的对比
分析方法
近红外光谱法预测结果与实测结果十分吻合
３ 原油种类的快速识别
分析方法
由于不同种类原油的近红外光谱非常相似，利用传统的模式识别方法如 距离或相关系数等方法已不能对组成相近的原油进行识别。基于移动窗 口结合相关系数法提出一种用于原油近红外光谱精准识别的新方法——— 移动相关系数法，该方法在一系列很小的移动光谱区间比较两条光谱的 相似程度，从而得到相关系数矢量，与传统的相关系数方法相比，它能 在更高维数的空间内辨别两张光谱的差异。
基础知识
乳浊液
透射时发生吸收和散射 光程不确定；
固体&半固体
发生镜面反射、漫 反射、吸收、透射、 折射、散射等作用 方式
透射光的强度与样品
中组分浓度的关系符 合Beer定律
透射光的强度与样品中
组分浓度的关系不符合 符合Beer定律
NIR 各种物态样品最佳适应模式
吸收区 合频吸收 液体 透射 700—2500nm st 1 —4th 倍频吸收 合频吸收 固体 反射 1100—2500nm st 1 —2nd 倍频吸收 悬浮液 透射或反射 700—1100nm 3rd—4th 倍频吸收 样品 检测法 波长
近 红 外 的 采 集 方 法
基础知识
近红外结合化学计量学、 计算机技术、光导纤维技术、 漫反射积分球技术，是多学科
透射、透反射
液体、半固体
交叉融合。它可以利用比色皿、
漫反射
固体
投射探头、流通池等方式采集 液体和半固体的透射光谱，也 可以利用积分球、漫反射探头 采集固体的漫反射光谱，无需
比色皿
透射探头
相对较高，但适用面变窄
光谱预处理的方法
分析方法
光谱预处理和波段的选择方法:
包括傅立叶变换（Fourier transform）、卷积 (Convolution)、去卷积(Deconvolution)、微分 (derivative)处理以及相关系数法、遗传算法(GA) 等方法，对光谱进行平滑处理和基线校正，以及 光谱波长范围的优化。如近期的移动窗偏最小二 乘回归法。 光谱预处理和波长优选方法在近红外光谱分 析技术中是相当重要的.
• 尽可能要覆盖待分析样品的范围 • 对于待测的物化性质，样品应均匀分布
分析方法
• 样品的基底应相同（如Ph值或水分）
• 若各组分间相互反应，要注意光谱采集合采集瞬间的组 成变化 • 包括尽可能多的有代表性的样本 • 样本变化范围越大，模型的适用范围越宽，但分析结果
的精度可能变差；模型适用范围小时，分析结果的精度
基础知识
近红外光谱（Near infrared spectroscopy，NIR）
物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂
随着商品化仪器的出现及Norris等人的工作，提出物质的含量 与近红外区内多个不同的波长点吸收峰呈线性关系的理论。 随着各种新的分析技术的出现，加之经典近红外光谱分析技术 暴露出的灵敏度低、抗干扰性差的弱点。 化学计量学学科的重要组成部分——多元校正技术在光谱分析 中的成功应用，促进了近红外光谱技术的推广。 随着计算机技术的迅速发展，带动了分析仪器的数字化和化学 计量学的发展，近红外光谱在各领域中的应用研究陆续展开。 90年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面展开