现代近红外光谱分析技术的原理及应用
现代近红外光谱分析技术的原理及应用
1 简介
近红外光（near infrared,NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR或IR）之间的电磁波美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为波长
780-2526nm的光谱区（波数为12820-3959cm-1）习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780-1100nm）和近红外长波（1100-2526nm）两个区域。从20世纪50年代起，近红外光谱技术就在农副产品分析中得到广泛应用，但是由于技术上的原因，在随后的20多年中进展不大。进入20世纪80 年代后，随着计算机技术的迅速发展，以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得的良好效果，加之近红外光谱在测试技术上所独有的特点，人们对近红外光谱技术的价值有了进一步的了解从而进行了广泛的研究。数字化光谱仪器与化学计量学方法的结合标志着现代近红外光谱技术的形成。数字化近红外光谱技术在20 世纪90年代初开始商品化。近年来，近红外光谱的应用技术获得了巨大发展，在许多领域得到应用，对推进生产和科研领域的技术进步发挥了巨大作用。近红外光谱技术是90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术，测量信号的数字化和分析过程的绿色化使该技术具有典型的时代特征。由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，使近红外光谱技术在实时在线分析领域中得到很好的应用。在工业发达国家，这种先进的分析技术已被普遍接受，例如1978年美国和加拿大采用近红外法代替凯氏法，作为分析小麦蛋白质的标准方法。
20世纪90年代初,外国厂商开始在我国销售近红外光谱分析仪器产品,但在很长时间内，进展不大，其原因主要是：首先，近红外光谱分析要求光谱仪器、光谱数据处理软件（主要是化学计量学软件）和应用样品模型结合为一体，缺一不可。但被分析样品会由于样品产地的不同而不同，国内外的样品通常有差异，因此，进口仪器的应用模型一般不适合分析国内样品。如果自己建立模型，就需要操作人员了解和熟悉化学计量学知识和软件，而外商在中国的代理机构缺乏这方面的专业人才，不能有效地根据用户的需要组织培训，因此，用户对这项技术缺乏全面了解，影响到了它的推广使用。其次，进口仪器价格昂贵，售后技术服务费用也往往超出大多数用户的承受能力。
1995年以来，国内许多科研院所和大专院校开始积极研究和开发适合国内需要的近红外光谱分析技术，并且做了大量技术知识的普及工作，为我国在这一技术领域的发展奠定了良好的基础，开创了崭新的局面。
2 工作原理
近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。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。
获得近红外光谱主要应用两种技术透射光谱技术和反射光谱技术。透射光谱（波长一般在780~1100nm范围内）是指将待测样品置于光源与检测器之间，检测器所检测的光是透射光或与样品分子相互作用后的光（承载了样品结构与组成信息），若样品是混浊的，样品中有能对光产生散射的颗粒物质，光在样品中经过的路程是不确定的，透射光强度与样品浓度之间的关系不符合Beer定律。对这种样品应使用漫透射分析法。反射光谱（波长一般在1100~2526nm 范围内）是指将检测器和光源置于样品的同一侧，检测器所检测的是样品以各种方式反射回来的光。物体对光的反射又分为规则反射（镜面反射）与漫反射。规则反射指光在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生的反射，漫反射是光投射到物体后（常是粉末或其它颗粒物体），在物体表面或内部发生方向不确定的反射。应用漫反射光进行的分析称为漫反射光谱法。此外，还有把透射分析和漫反射分析结合在一起的综合漫反射分析法和衰减全反射分析法等。
由于倍频和合频跃迁几率低，而有机物质在NIR光谱区为倍频与合频吸收，所以消光系数弱，谱带重叠严重。因此从近红外光谱中提取有用信息属于弱信息和多元信息，需要充分利用现有的光机技术、电子技术和计算机技术进行处理。计算机技术主要包括光谱数据处理和数据关联技术。光谱数据处理是消除仪器因素（灯及测量方式等）环境因素（如温度等）和样品物态（如颜色、形态等）等对光谱的影响。常采用的方法有平滑、微分、基线漂移扣减、多元散射校正（MSC）和有限脉冲响应滤波（FIR）等也可以用小波变换来
进行部分处理。数据关联技术主要是化学计量学方法。化学计量学的发展使多组分分析中多元信息处理理论和技术日益成熟，解决了近红外光谱区重叠的问题。通过关联技术可以实现近红外光谱的快速分析。在近红外光谱的应用中我们所关心的是被测样品的组成或各种物化性质，因此，如何提取这些有用信息是近红外光谱分析的技术核心。现在的许多研究与应用表明，利用化学计量学方法进行近红外光谱分析是非常有效的。化学计量学理论在近红外光谱仪器中的应用对仪器的实用化是非常关键的。
在近红外光谱分析中被测物质的近红外光谱取决于样品的组成和结构。样品的组成和结构和近红外光谱之间有着一定的函数关系。使用化学计量学方法确定出这些重要函数关系，即经过校正，就可以根据被测样品的近红外光谱，快速计算出各种数据。现在常用的校正方法主要有：多元线性回归（MLR）主成分分析（PCA），偏最小二乘法（PLS）人工神经网络（ANN）和拓扑（Topological）方法等。
3 技术特点
近红外光谱技术之所以成为一种快速、高效、适合过程在线分析的有利工具，是由其技术特点决定的。近红外光谱分析的主要技术特点如下：???
（1）分析速度快，测量过程大多可在1min内完成。
（2）分析效率高，通过一次光谱测量和已建立的相应校正模型，可同时对样品的多个组分或性质进行测定提供定性、定量结果。
（3）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测量方便。
（4）样品一般不需要预处理，不需要使用化学试剂或高温、高压、大电流等测试条件，分析后不会产生化学、生物或电磁污染。
（5）分析成本较低（无需繁杂预处理，可多组分同时检测）。
（6）测试重现性好。
（7）对样品无损伤，可以在活体分析和医药临床领域广泛应用。
（8）近红外光在普通光纤中具有良好的传输特性，便于实现在线分析。
（9）对操作人员的要求不苛刻，经过简单的培训就可胜任工作。
近红外光谱技术存在的问题是：
（1）测试灵敏度相对较低，被测组分含量一般应大于0.1%。
（2）需要用标样进行校正对比，很多情况下仅是一种间接分析技术。
4 仪器分类
根据分光系统，近红外光谱仪器可分为固定波长滤光片、光栅色散、快速傅立叶变换和声光可调滤光器（AOTF）四种类型。光栅色散型根据使用检测器的不同又分为扫描式和固定光路式两种。
根据测试方法，近红外光谱法主要分为透射测定法，漫透射测定法和反射测定法3种。透射测定法用于透明样品的分析，样品浓度与对光的吸收关系符合比尔定律。漫透射测定法，由于样品中含有光散射物质，光在穿透分析样品时，除了吸收外还有多次散射，比尔定律不适用。反射测定法，近红外光照射到样品表面后，由于样品表面状态和结构的不同，光线会发生多次反射。
5 对硬件和软件的要求
在硬件上，光栅型近红外光谱仪的设计与紫外，可见光谱仪的设计极为相似，但使用的光栅，滤光片和检测器不同（有些需要更换光源）。目前FT-IR光谱仪主要用于中红外区，但只要更换一些光学元件（光源、分束器及检测器）并配合适用的软件，就可扩展到近红外区，AOTF 是一种新的分光方法，已经有厂家将其用于中红外和近红外光谱仪器。使用滤光片的仪器，主要用于对仪器要求不太高的专项测量。
在软件上，应该设计光谱测量通用软件，化学计量学光谱分析软件和仪器自检系统。光谱测量通用软件完成近红外光谱图的获取、存储等常规功能，化学计量学光谱分析软件完成对样品的定性或定量分析，是近红外光谱快速分析技术的核心。常用的化学计量学方法有：多元线性回归（MLR），主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（ANN）和拓扑（Tonological）等。所采
用的算法的好坏（收敛速度）直接影响仪器的分析速度，所以在这一方面需要加强研究。仪器自检系统完成仪器性能状态的自我检测，判定仪器是否符合样品的测试条件，仪器在硬件上要有相应的功能。
另外，还需要建立相应的模型库（训练集）。这项工作需要具有相应领域专业知识的人才???大量有代表性的样品，准确的标准分析数据（主要是化学分析）数据建模并建成相应的光谱数据库，才有可能完成。
6 应用-茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究
尝试应用近红外光谱分析技术,结合聚类分析和偏最小二乘回归(MPLS)方法,对茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类进行定性分析与建模,同时建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱的定量分析模型,并对其适用性进行检验。
1 材料与方法
1·1 样本收集
分别购买市售茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类各30个,共计120个样本,分别产自湖北、河南、海南、浙江、福建等地。全部样本分成定标集和验证集,定标集为102个样本,验证集为18个样本。
1·2 三种成分化学分析
样本三种主要成分的测定按照国家标准的测定方法,水分采用103℃恒重法(GB/T8304—2002);茶多酚采用酒石酸亚铁比色分光光度法(GB/T8313—2002);咖啡碱采用紫外分光光度法(GB/T8312—2002)。化学分析结果见表1。Table 1 Chemical analysis result of samples(%, weight percent)成分最小值最大值平均值标准差
水分3·76 9·36 6·69 1·14
茶多酚21·59 39·86 32·51 3·62
咖啡碱2·91 6·35 4·27 0·62
1·3 光谱采集与异常样本剔除
本实验使用丹麦FOSS TECATOR公司生产的NIRSys-tems6500型近红外光谱分析仪,波长范围为400~2 500 nm;扫描速度为1·8次·s-1;检测器为硅(400~1 100 nm),硫化铅(1 100~2 500 nm);工作温度为15~32℃;取点间隔为2 nm;扫描次数为32。光谱分析软件采用与NIRSys-tems6500型近红外光谱分析仪配套化学计量学软件WinISIⅢ实现。随机抽取样本,按照仪器使用要求进行装样,对每份样本进行3次装样,分别进行扫描,取3次扫描光谱的平均光谱作为分析光谱。样本原始近红外光谱见图1所示。
Fig·1 Original spectrum of samples
利用WinISIⅢ对光谱文件进行聚类分析,分析方式为PL1方式,即利用扫描数据矩阵及各成分含量的实验室数据计算得分,解释光谱间差异。马氏距离超过3·0的被视为异常样品,应被剔除[6,7]。
1·4 光谱预处理方法
为了去除来自高频随机噪音、基线漂移、样本不均匀、光散射等影响,需要对光谱进行预处理。光谱数据预处理方式包括散射处理MSC(无散射处理None)、标准正常化+趋势变化法(SNV+D),导数处理(1阶导数或2阶导数),导数处理光谱间隔点(2, 4, 8),平滑处理间隔点都取为4,二次平滑处理间隔点都取为1。
1·5 定性和定量分析模型的建立方法
利用WinISI软件中的Discriminant Equations(判别方程)程序在全光谱段
建立茶叶种类识别定性分析模型,茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音的定性值分别设定为1, 2, 3,4。采用聚类分析技术对各组样品分别判定,一类样本作为目标样本,其样本预测值越接近于2,表明其被认为属于目标样品,同时样本预测值必须大于1·5,否则被判断为不同类样本[8,9]。三种主要成分定量分析模型的建立采用修正的偏最小二乘(MPLS)回归方法。为了防止过拟合现象的发生,采用交互验证(Cross Validation)方法确定模型的主因子数,为了考察模型的准确性,用独立的验证集进行了预测。定标集的统计参数包括决定系数R2C、标准差SEC 和交互验证标准SECV,同时通过目标函数f(x)=RC/(1+SECV)来评价定量分析模型的优劣,f值越大表明模型预测效果越好。验证集的统计参数包括决定系数、系统偏差Bias、斜率Slope和验证标准差SEP。另外,使用相对分析误差RPD对预测精度进行进一步评价,即相对分析误差RPD=SD/SEP(SD为验证集标准偏差)。如果RPD≥3,说明预测效果良好,建立的定量分析模型可用于实际检测;如果2·5 2 结果与分析 2·1 定性分析 2·1·1 定性分析模型的建立 利用WinISI软件中的Discriminant Equations(判别方程)程序在全光谱段建立定性定标模型,经过多次建模比较,最大主成分数、交叉验证分组数分别取为15和4时定标结果较好;光谱预处理方法为二阶导数结合9点平滑处理时定标效果最优。同时分别讨论了不确定因子分别为1·0和2·0时对定标结果的影响,结果见表2。 Table 2 Calibration results at uncertainty factor(UF) of 1·0 and 2·0 定性值不确定因子UF=1·0 1 2 3 4 不确定因子UF=2·0 1 2 3 4 总样品数30 28 29 30 30 28 29 30 判断错误样品数0 0 0 0 0 0 0 0 不确定样品数0 0 0 0 2 0 2 1 判断准确样品数30 28 29 30 28 28 28 29 从表2可以看出,当不确定因子UF=1·0时的定标结果最好,对四个种类茶叶都是100%判断准确,而不确定因子UF=2·0时,茉莉花和龙井均有2个不确定样本存在,铁观音有1个不确定样本存在,故本实验采用不确定因子UF=1·0建立定性分析模型。图2为样本种类识别定标得分空间分布图, X轴表示样本的第一主成分得分(PC1),Y轴表示样本第二主成分得分(PC2),Z轴表示样本第三主成分得分(PC3)。从图中可以看出,不同种类茶叶之间有明显的聚类现象,有较清晰的分界线,但龙井的聚类都不是很密集,与铁观音之间有重叠现象。图2显示了不同类别茶叶的聚类效果,定性地描述了四种茶叶的特征差异。说明主成分聚类分析法是识别茶叶种类的一种有效方法。Fig·2 3D graph of calibration scores for qualitative analysis 2·1·2 定性分析模型验证 利用独立验证集样本对建立的定性分析模型进行检验,检验结果见表3。从表中可以看出,茉莉花、苦丁茶和铁观音判别正确率达100%,龙井有1个不确定样本数。因此,利用近红外光谱分析方法定性识别茶叶的种类是可行的。Table 3 Prediction result of samples in validationset by qualitative analysis model样品编号定性值预测值1 2 3 4 01 1 1·8 1·0 1·4 0·8 02 1 2·2 1·00·6 1·2 03 1 2·0 1·0 1·1 0·9 04 1 1·7 1·0 1·1 1·2 05 1 1·8 1·1 1·0 1·2 06 2 1·1 2·0 1·0 0·9 07 2 1·1 2·0 1·0 0·9 08 2 1·1 1·9 1·0 0·9 09 2 0·9 2·0 0·9 1·2 10 3 0·6 1·1 1·9 1·5 11 3 1·3 1·0 1·6 1·1 12 3 1·1 0·9 1·8 1·3 13 3 1·4 1·0 1·9 0·8 14 3 0·6 1·0 2·21·3 15 4 1·0 0·9 1·1 1·9 16 4 1·1 0·9 1·2 1·8 17 4 1·0 1·0 1·2 1·8 18 4 1·2 1·1 0·9 1·8 判断错误样本数0 0 0 0 不确定样本数0 0 1 0 判断准确样本数4 4 3 4 2·2 定量分析 2·2·1 定量分析模型的建立 光谱预处理方法和主因子数的选择是决定定标模型优劣的关键。选择最优的光谱预处理方法不仅有利于加快模型运算速度,更重要的是可以提高模型的预测精度和能力。采用修正的偏最小二乘(MPLS)回归方法,以决定系数R2C、标准差SEC、交互验证标准SECV,以及目标函数为评价指标,在全谱区范围内,比较了不同光谱预处理方法对定标效果的影响,建立了优化的水分、茶多酚和咖啡碱的近红外定量分析定标模型,结果见表4所示。 从表4中可以看出,所优化建立的三种主要成分NIR定标模型的预测值与实测值之间的决定系数R2C均在0·93以上,具有较好的相关性,同时目标函数f(x)均大于95%,说明定标效果良好。2·2·2 定量分析模型的验证 为了检验以上建立的近红外定量分析模型的预测精度,对18个验证集独立样本相应的三种成分分别进行预测,验证评价指标统计见表5。 Table 4 Parameters and statistics of calibration models 成分光谱预处理方法主因子数SECR2cSECVf(x) 水分MSC,2,4,1,1 6 0·159 1 0·985 6 0·234 1 99·05 茶多酚MSC,2,4,4,1 5 0·831 4 0·948 5 0·938 4 96·87 咖啡碱SNV+D,1,8,1,1 7 0·151 2 0·932 2 0·196 8 96·35 Table 5 Statistics for results of validation set 成分SEPR2p斜率偏差RPD 水分0·278 2 0·950 8 0·942 5 -0·04 6 4·35 3 茶多酚0·899 0·931 9 0·996 9 0·051 3·864 咖啡碱0·293 0·911 6 0·926 5 -0·008 3·521 从表5可以看出,所建水分、茶多酚和咖啡碱定量分析模型预测值的决定系数R2P均大于0·91,说明化学分析值与模型预测值具有很好的相关性;相对分析误差RPD均大于 3,表明定标效果良好,可以用于实际检测。结果表明,利用近红外光谱分析技术对茶叶三种主要化学成分进行定量检测是可行的,所建立的优化模型具有一定的实用价值。 3 结论 本研究利用近红外光谱分析技术对茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个不同种类的茶叶进行了定性分析,结果表明,采用二阶导数和9点平滑光谱预处理得到的定性分析模 型预测性能最好,对4种不同类别茶叶的识别率达100%。同时,采用修正的偏最小二乘回归法,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱的定量分析模型,并用独立的验证集样本对模型进行了检验,所建水分、茶多酚和咖啡碱定量分析模型预测值的决定系数R2P均大于0·91,相对分析误差RPD均大于3,表明定标效果良好,可以用于实际检测。研究结果表明,采用近红外漫反射光谱定性分析茶叶的类别和定量分析茶叶三种主要成分含量是可行的,该方法可以快速地对茶叶类别和成分进行检测,但在进行实际应用前,有必要扩大样本集的范围,对建立的模型进一步升级和优化,以提高模型的稳定性和适应性。 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。目前国内能够提供完整近红外光 红外光谱分析概述（上） 1．红外光谱 红外光谱是反映红外辐射强度或其他与之相关性质随波长（波数）变化的谱图。目前，它是一种被广泛应用于研究表征物质的化学组成，在分子层次上的结构及分子间相互作用的有力手段。红外射线发现于1800年，在用普通温度计测量可见光谱的温度效应时，在红光一端的外侧观察到有较强的热效应。后来，实验证实了这是由一种肉眼看不见、波长比红光更长的电磁辐射所造成的，这种电磁辐射被称为红外光。通常将红外辐射的波长范围定为0.8～1000微米，并可粗略地分为三个波段：（1）近红外的波段为0.8～2.5微米，波数为12500～4000厘米-1；（2）中红外的波段为2.5～25微米，波数为4000～400厘米-1；（3）远红外的波段为25～1000微米，波数为400～10厘米，目前，实验上已能测定到2500微米，波数为4厘米-1。相应地有近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱。 红外光谱的形式虽然多种多样，从本质上可分为发射光谱和吸收光谱两大类。物体的红外发射光谱是指样品在通过受激或自发辐射的条件下，所发射的红外光的强度随波长(波数)变化的光谱图，红外发射光谱主要决定于物体的温度和化学组成。吸收光谱是指样品对红外辐射的吸收能力随波长(波数)变化的光谱图，在实验上，使红外光与样品发生相互作用，测定红外光与物质相互作用前后光强的变化与波长(波数)之间的关系, 称红外吸收光谱。 2．分子的振动和转动光谱 对于分子体系而言，其振动和转动是量子化的，其能级差所对应的光子的波长落在红外光范围，因此是红外光谱(拉曼光谱)的主要研究对象。研究指出，红外光谱的研究范围不仅仅局限于分子的振动、转动跃迁，某些特殊体系的电子能级跃迁亦可能落在红外光谱波段范围内，例如，超大规模共轭体系的电子跃迁、某些稀土离子的f-f能级跃迁等等。不过目前绝大多数的红外光谱研究工作仍集中于分子的振动能级跃迁上，以最简单的双原子为例，其振动吸收Eν可近似地表示为： 式中h为普朗克常数；ν为振动量子数（取正整数）；n0为简谐振动频率。当ν=0时，分子的能量最低，称为基态。处于基态的分子受到频率为n0的红外射线照射时，分子吸收了能量为n0的光量子，跃迁到第一激发态，得到频率为n0的红外吸收带, 它称为分子振动的基频。反之，处于该激发态的分子也可发射频率为n0的红外射线而恢复到基态。n0的数值决定于分子的约化质量μ和力常数κ： κ决定于原子的核间距离、原子的特性和化学键及键级等。 在多原子分子体系中，各原子在平衡位置附近作相对运动。这些振动方式可以被分解为各种简正振动的线性组合，所谓简正振动就是指分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简揩振动。含N个原子的非线分子有3N-6个简正振动方式；线性分子有3N－5种简正振动方式。 对于分子的转动而言，往往可以假定分子为刚性转子，则其转动能量Er为： 红外光谱分析概述（中） 光谱学及其应用 摘要：光谱学是光学的一个分支学科，它主要研究各种物质的光谱的产生及其同物质之间的相互作用。光谱是电磁辐射按照波长的有序排列，根据实验条件的不同，各个辐射波长都具有各自的特征强度。通过光谱的研究，人们可以得到原子、分子等的能级结构、能级寿命、电子的组态、分子的几何形状、化学键的性质、反应动力学等多方面物质结构的知识。但是，光谱学技术并不仅是一种科学工具，在化学分析中它也提供了重要的定性与定量的分析方法。 关键词：发展简史；内容；发射；吸收；分析；应用 光谱学的发展简史 光谱学的研究已有一百多年的历史了。1666年，牛顿把通过玻璃棱镜的太阳光分解成了从红光到紫光的各种颜色的光谱，他发现白光是由各种颜色的光组成的。这是可算是最早对光谱的研究。 其后一直到1802年，渥拉斯顿观察到了光谱线，其后在1814年夫琅和费也独立地发现它。牛顿之所以没有能观察到光谱线，是因为他使太阳光通过了圆孔而不是通过狭缝。在1814～1815年之间，夫琅和费公布了太阳光谱中的许多条暗线，并以字母来命名，其中有些命名沿用至今。此后便把这些线称为夫琅和费暗线。 实用光谱学是由基尔霍夫与本生在19世纪60年代发展起来的；他们证明光谱学可以用作定性化学分析的新方法，并利用这种方法发现了几种当时还未知的元素，并且证明了太阳里也存在着多种已知的元素。 从19世纪中叶起，氢原子光谱一直是光谱学研究的重要课题之一。在试图说明氢原子光谱的过程中，所得到的各项成就对量子力学法则的建立起了很大促进作用。这些法则不仅能够应用于氢原子，也能应用于其他原子、分子和凝聚态物质。 氢原子光谱中最强的一条谱线是1853年由瑞典物理学家埃斯特朗探测出来的。此后的20年，在星体的光谱中观测到了更多的氢原子谱线。1885年，从事天文测量的瑞士科学家巴耳末找到一个经验公式来说明已知的氢原子诺线的位置，此后便把这一组线称为巴耳末系。继巴耳末的成就之后，1889年，瑞典光谱学家里德伯发现了许多元素的线状光谱系，其中最为明显的为碱金属原子的光谱系，它们也都能满足一个简单的公式。 尽管氢原子光谱线的波长的表示式十分简单，不过当时对其起因却茫然不知。一直到1913年，玻尔才对它作出了明确的解释。但玻尔理论并不能解释所观测到的原子光谱的各种特征，即使对于氢原子光谱的进一步的解释也遇到了困难。 能够满意地解释光谱线的成因的是20世纪发展起来的量子力学。电子不仅具有轨道角动量，而且还具有自旋角动量。这两种角动量的结合便成功地解释了光谱线的分裂现象。 电子自旋的概念首先是在1925年由乌伦贝克和古兹密特作为假设而引入的，以便解释碱金属原子光谱的测量结果。在狄喇克的相对论性量子力学中，电子自旋(包括质子自旋与中子自旋)的概念有了牢固的理论基础，它成了基本方程的自然结果而不是作为一种特别的假设了。 1896年，塞曼把光源放在磁场中来观察磁场对光三重线，发现这些谱线都是偏振的。现在把这种现象称为塞曼效应。次年，洛伦兹对于这个效应作了满意的解释。 塞曼效应不仅在理论上具有重要意义，而且在应用中也是重要的。在复杂光谱的分类中，塞曼效应是一种很有用的方法，它有效地帮助了人们对于复杂光谱的理解。 近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（M IR）之间的电磁波，按ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。 近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析，定性分析的目的是确定物质的组成与结构，而定量分析则是为了确定物质中某些组分的含量或是物质的品质属性的值。与常用的化学分析方法不同，近红外光谱分析法是一种间接分析技术，是用统计的方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型(或称校正模型，Calibration Mode l)。因此在对未知样品进行分析之前需要搜集一批用于建立关联模型的训练样品(或称校正样品，Calibration Samples)，获得用近红外光谱仪器测得的样品光谱数据和用化学分析方法(或称参考方法，Reference method)测得的真实数据。 其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程： （1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使 近红外光谱技术在药物分析中的应用 1·前言 近红外光谱分析技术是分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。 近红外（NIR）谱区是人类认识最早的非可见光谱区，波长范围在0.75—2.5 m之间，用波数表示时则在13330—4000cm-1之间。由于近红外的吸收谱带复杂，谱峰重叠，信号弱，在分析上难以应用，长期以来没有受到人们的重视。近十多年来，随着近红外仪器的改良，新的光谱理论和光度分析方法的建立，特别是计算机技术和化学计量学的广泛应用和迅速发展，使近红外光谱技术成为目前发展最快、最引人注目的分析技术，并以其简单快速、实时在线、无损伤无污染分析等特点，在复杂物质的分析上得到广泛应用。在包括制糖和制药的许多与化学分析和品质管理有关的行业中的应用前景极其广阔。 关于近红外光谱技术在制药行业中应用的文献报道越来越多，显示了近红外光谱技术在制药领域中越来越受到人们的重视。近红外光谱分析具有的快速实时、操作简单、无损伤测定、不受样品状态影响的特点很符合药物分析的要求。因此，在制药业中原料药的分析、药物制剂中水分、有效成分的分析、药物生产品质的过程控制等方面近红外光谱技术得到了十分广泛的应用。 2·光谱介绍 近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，根据ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电 磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团X－H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。 3·近红外光谱技术在制药业中的应用 3·1 原料和活性组分的测定 药物加工过程中第一步就是原料的鉴定，其质量的好坏直接决定后续加工过程的成败于否，而同一类型的原料中多变因素主要是湿度和颗粒大小，近红外光谱在湿度测定中的灵敏度及其适于固体表面的表征的特性，使他能够很快地得到样品的湿度和颗粒大小的信息，然 现代近红外光谱分析仪工作原理 现代近红外光谱分析仪工作原理 2011年02月08日 20世纪90年代初,外国厂商开始在我国销售近红外光谱分析仪器产品,但在很长时间内，进展不大，其原因主要是：首先，近红外光谱分析要求光谱仪器、光谱数据处理软件（主要是化学计量学软件）和应用样品模型结合为一体，缺一不可。但被分析样品会由于样品产地的不同而不同，国内外的样品通常有差异，因此，进口仪器的应用模型一般不适合分析国内样品。如果自己建立模型，就需要操作人员了解和熟悉化学计量学知识和软件，而外商在中国的代理机构缺乏这方面的专业人才，不能有效地根据用户的需要组织培训，因此，用户对这项技术缺乏全面了解，影响到了它的推广使用。其次，进口仪器价格昂贵，售后技术服务费用也往往超出大多数用户的承受能力。 现代近红外光谱分析技工作原理 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。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。 由于倍频和合频跃迁几率低，而有机物质在NIR光谱区为倍频与合频吸收，所以消光系数弱，谱带重叠严重。因此从近红外光谱中提取有用信息属于弱信息和多元信息，需要充分利用现有的光机技术、电子技术和计算机技术进行处理。计算机技术主要包括光谱数据处理和数据关联技术。光谱数据处理是消除仪器因素（灯及测量方式等）环境因素（如温度等）和样品物态（如颜色、形态等）等对光谱的影响。常采用的方法有平滑、微分、基线漂移扣减、多元散射校正（MSC）和有限脉冲响应滤波（FIR）等也可以用小波变换来进行部分处理。数据关联技术主要是化学计量学方法。化学计量学的发展使多组分分析中多元信息处理理论和技术日益成熟，解决了近红外光谱区重叠的问题。通过关联技术可以实现近红外光谱的快速分析。在近红外光谱的应用中我们所关心的是被测样品的组成或各种物化性质，因此，如何提取这些有用信息是近红外光谱分析的技术核心。现在的许多研究与应用表明， 红外光谱分析技术及其应用（作者： _________ 单位：___________ 邮编： ___________ ） 作者：范雪芳徐淼侯晓涛王帅李洪宇张丽华 【摘要】红外光谱（IR）分析技术是一门发展迅猛的高新技术，与传统分析技术相比，红外光谱分析技术具有分析速度快，样品用量少，无破坏无污染等特点。红外光谱测定的是物质中分子的吸收光谱，不同的物质会有其特征指纹的特性，利用红外指纹图谱技术对中成药进行质量鉴定与分析，借助计算机和模式识别等技术，以综合的、宏观的、非线性的分析理念和质量控制模式来评价中药的真伪优劣 【关键词】红外光谱；红外指纹图谱技术 【Abstract ] Infrared spectrum （IR） is a fast developing newly tech no logy. Comparedwith traditi onal an alysis tech no logy, IR possesses characters of fast analysis, little sample, no breach and no pollution. IR measures the absorption spectrum of molecule, and different substances have different fingerprint patter ns. Thus, IR tech no logy can be applied to detect and an alyze the quality of traditi onal Chin ese drug. Using the computer, pattern recognition and so on, we can estimate if 近红外光谱分析技术及发展前景 陈丽菊 刘 巍 近红外光(near infrared,N IR)是介于可见光(VL S)和中红外光(M IR)之间的电磁波,美国材料检测协会(ASTM)将波长780～2526nm的光谱区定义为近红外光谱区。近红外光谱主要应用两种技术获得:透射光谱技术和反射光谱技术。透射光谱波长一般在780～1l00nm范围内;反射光谱波长在1100～2526nm范围内。近红外光谱区(N IR)是由赫歇尔(Herschel)在1800年发现的。卡尔?诺里斯(Karl Norris)等人首先用近红外光谱区测定谷物中的水分、蛋白质。但是由于分子在该谱区倍频和合频吸收弱,且谱带重叠严重,难以分析和鉴定,以致N IR分析技术的研究曾一度陷入低谷,甚至处于停滞。20世纪80年代,随着计算机技术、仪器硬件的迅速发展,以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得的良好效果,使得近红外分析技术不仅用于农产品、食品和生物科学,而且还应用到石油化工、烟草、纺织、环保等行业。 近红外光谱分析的原理 近红外光谱是由于分子振动能级的跃迁(同时伴随转动能级跃迁)而产生的。近红外分析技术是依据被检测样品中某一化学成分对近红外光谱区的吸收特性而进行定量检测的一种方法。它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,它的光谱是在700～2500nm范围内分子的吸收辐射。这个事实与常规的中红外光谱定义一样,吸收辐射导致原子之间的共价键发生膨胀、伸展和振动。中红外吸收光谱中包括有C-H键、C-C键以及分子官能团的吸收带。然而在N IR测量中显示的是综合波带与谐波带,它是R-H分子团(R是O、C、N和S)产生的吸收频率谐波,并常常受含氢基团X-H(C-H、N-H、O-H)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。使用N IR技术是因为它与样品相互作用时输出的能量效率比中红外光更为实用。N IR的辐射源(仪器上的灯)要比用在中红外的能量高得多,而且它的检测器也具有更高检测效率。这些因素意味着N IR仪器的信噪比值远高于中红外仪器。较高的信噪比意味着样品的观测时间可比中红外仪器短得多。近红外辐射对于样品的穿透性也较高,因此样品的前处理常较中红外简单。近红外光谱根据其检测对象的不同分成近红外透射光谱(N IT)和近红外反射光谱(N IR)两种。N IT是根据透射光与入射光强的比例关系来获得在近红外区的吸收光谱。N IR根据反射光与入射光强的比例获得在近红外光谱区的吸收光谱。近红外分析技术是综合多学科(光谱学、化学计量学和计算机等)知识的现代分析技术,使用包括N IR 分析仪、化学计量学光谱软件和被测物质的各种性质或浓度分析模型成套近红外分析技术等。经过对这种模型的校正,就可以根据被测样品的近红外光谱,快速计算出各种数据。建立被测样品成分的模型时,主要用到的校正方法有多元线性回归法(ML R)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PL S)、人工神经网络法(ANN)。 近红外光谱分析方法的特点 近红外光谱分析方法有下列特点。 可采用光学方法进行。鉴于近红外具有较大的散射效应和较强的穿透性,近红外光谱的分析方法比较独特,可根据样品物态和透光能力的强弱采用透射、漫反射和散射等多种测谱技术进行物质检测。 近红外光子的能量比可见光低,不会对人体造成伤害,而且整个分析过程不会对环境造成任何污染,属于绿色分析技术。 近红外分析技术可在数分钟内完成多项参数的测定,分析速度可提高上百倍,分析成本可降低数十倍。用于传输近红外辐射光的光纤可长达200m, 新结构的固态电子和光电子器件。半导体低维结构已成为推动整个半导体科学技术迅猛发展的主要动力。低维材料不同于自然界中的物质,具有各种量子效应和独特的光、电、声、力、化学和生物性能,在未来的各种功能器件的应用中将发挥重要作用,并随理论和技术的发展得到更加广泛的应用。 (上海市东华大学理学院应用物理系 200051) ? 1 ?现代物理知识 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。 2.1.2.2 测定样品成分（定量） 按照标准方法（如饲料中的粗蛋白GB/T6432、水分GB/T6435、粗脂肪GB/T6433）准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为参考数据)。这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。 2.1.2.3 建立数据对应关系 通过2.1.2.1所得光谱与2.1.2.2所得不同性质参数的参考数据相关联，使光谱图和其参考数据之间形成一一对应映射的关系，从而建立一个带参考数据的光谱文件。 2.1.2.4 剔除异常值 2.1.2.3建立的光谱文件中，样品参考值与光谱有可能由于各种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。为保证所建数学模型的可靠性，在建立模型时应当剔除这些异常值。 2.1.2.5 建立模型 选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想 光谱分析技术及应用 一、光谱分析的分类 1、原子吸收光谱法——也叫湿法分析。它是以待测元素的特征光波，通过样品的蒸发，被蒸发中的待测元素的基态原子所吸收，由辐射强度的减弱程度，来测定该元素的存在与否和含量多少；通常是采用火焰或无火焰（也叫等离子）方法，把被测元素转化为基态原子。根据吸收光波能量的多少测定元素的含量。 通常原子吸收光谱法是进行仪器定量分析的湿法分析。 2、原子发射光谱法——利用外部能量激发光子发光产生光谱。 看谱分析法就是原始的、也是最经典的利用原子发射光谱的分析方法。看谱分析法在我国工业生产上的使用是在上世纪50年代，58年北京永定机械厂制造了第一台仿苏联技术的看谱仪，随后天津光学仪器厂成为我国大量生产棱镜分光的看谱镜基地。 上世纪80年代起，德国、英国、美国等国家，开始研制采用CCD （Charge Coupled Device电荷耦合器件）技术作为光谱接收器件的直读式定量光谱仪，德国以实验室用大型直读定量光谱仪为主；英国阿朗公司、美国尼通公司以便携式金属分析仪为主打市场。近年来，德国、芬兰等国家研制生产便携式、直读定量光谱仪，分析精度在一定条件下可以替代实验室直读式定量光谱仪。 二、看谱分析的特点 1、操作简便，分析速度快。 2、适合现场操作。 3、无损检测（现场操作情况下无须破坏样品）。 4、检测成本低。是便携式金属分析仪的1/30左右，是便携式直读定量光谱仪的1/40。 5、有一定的灵敏度和准确度。 三、看谱分析的方法： 定性分析方法，所谓定性就是判定分析的元素是否存在的分析。严格的讲定性分析是根据某元素的特征灵敏线的出现与否，来确定该元素是否存在的分析方法。 那么，什么叫灵敏线呢？ 某元素在某几个区域出现的几条与其它元素不同的特征线；或称“在较低含量情况下出现的谱线”，或者说是在某一范围内出现的谱线，叫做灵敏线。 半定量方法就是近似的估计元素含量的方法。 利用谱线进行比较，即通过 亮度比较含量，就是与铁基线进 行比较，含量与亮度的对数成正 比关系。（用来进行比较的铁基线 的亮度应不变。）lgI（谱线强度） 四、看谱分析的一般步骤 1、分析前的准备 红外光谱分析 序言 二十世纪初叶，Coblentz发表了一百多个有机化合物的红外光谱图，给有机化学家提供了鉴别未知化合物的有力手段。到四十年代红外光谱技术得到了广泛的研究和应用。当今红外光谱仪的分辨率越来越高，检测范围扩展到10000－200cm-1，样品量少至微克级。红外光谱提供的某些信息简捷可靠，检测样品中有无羰基及属于哪一类（酸酐、酯、酮或醛）是其他光谱技术难以替代的。因此，对从事有机化合物为研究对象的化学工作者来说，红外光谱学是必需熟悉和掌握的一门重要光谱知识。 一、基本原理 1、基本知识 光是一种电磁波。可根据电磁波的波长范围分成不同类型的光谱，它们各自反映出物质的不同类型的运动形式。表1列出这些电磁波的波长，其所在区域的光谱名称，以及对应的运动形式。 红外光谱研究的内容涉及的是分子运动，因此称之为分子光谱。通常红外光谱系指2-25μ之间的吸收光谱，常用的为中红外区4000-650cm-1或4000-400cm-1。 这段波长范围反映出分子中原子间的振动和变角振动，分子在振 动运动的同时还存在转动运动。在红外光谱区实际所测得的图谱是分子的振动与转动运动的加合表现，即所谓振转光谱。 每一化合物都有其特有的光谱，因此使我们有可能通过红外光谱对化合物作出鉴别。 红外光谱所用的单位波长μ，波数cm-1。光学中的一个基本公式是λυ= C，式中λ为波长，υ为频率，C为光速(3×1010cm/s)。设υ为波数，其含义是单位长度(1cm)中所含的波的个数，并应具有以下关系：波数(cm-1)＝104/波长(μ) 波长和波数都被用于表示红外光谱的吸收位置，即红外光谱图的横坐标。目前倾向于普遍采用波数为单位，而在图谱上方标以对应的波长值。红外光谱图的纵坐标反映的是吸收强度，一般以透过率(T%)表示。 2、红外光谱的几种振动形式 主要的基本可以分为两大类：伸缩振动和弯曲振动。 (1)伸缩振动(υ) 沿着键轴方向伸或缩的振动，存在对称与非对称两种类型。它的吸收频率相对在高波数区。 (2)弯曲振动(δ) 包括面内、面外弯曲振动，变角振动，摇摆振动等。它的吸收频率相对在低波数区。 4000cm-1（高）400cm-1（低） 3、红外光谱吸收峰主要的几种类型 (1)基频峰：伸缩振动，弯曲振动产生的吸收峰均为基频峰。 (2)倍频峰：出现在基频峰波数二倍处。如基频为900cm-1，倍频为 1800cm-1。 4、红外光谱吸收峰的强度 摘?要?近红外光谱是目前国际公认的最有应用价值的分析技术之一，它在国民经 济中日益发挥着越来越重要的作用。本文主要介绍近5年国内外近红外光谱分析技术的发展及应用现状，并对我国在这一技术方向的研发提出建议。关键词?近红外光谱 化学计量学 在线分析 快速分析 现场分析 Abstract Near infrared spectroscopy (NIR) has been recognized as one of the most valu-able application technologies, which is playing more and more important roles in national economy. In this paper, the research and application status of near infrared spectroscopy analytical technology in the past five years both home and abroad are introduced, and the NIR research and development suggestions for our country are proposed in detail. Key words Near infrared spectroscopy Chemometrics On-line analysis Rapid analysis On-site analysis 近红外光谱分析技术发展和应用现状 The research and application status of near infrared spectroscopy analytical technology 引?言? 从1800年英国科学家赫歇耳（W Herschel ）发现近红外光，到1881年英国天文学家阿布尼（W Abney ）和E R Festing 用Hilger 光谱仪拍摄下48个有机液体的近红外吸收光谱（700~1100nm ），发现近红外光谱区（NIR ）的吸收谱带均与含氢基团有关，到1968年美国农业部的工程师K Norris 博士将近红外光谱用于农产品的快速分析，到1974年瑞典化学家S Wold 和美国华盛顿大学的B R Kowalski 教授创建化学计量学学科（Chemometris ），唤醒现代近红外光谱技术这个沉睡的分析“巨人”，到上世纪80年代末光纤在光谱中的应用，推动在线近红外光谱技术的应用和发展，到本世纪之初微机电系统（MEMS ）技术使NIR 仪器越来越小型化，到近些年近红外光谱化学成像（NIR Chemical Imaging ）技术的兴起和应用，现代近红外光谱分析技术走过200余年的发展历程，近红外光谱从光谱中的垃圾箱（因其宽且重叠严重的谱带而无法通过传统方法进行分析应用），发展成为当前很多领域不可或缺的一种分析手段[1~7]。 在这200余年尤其是近20年的发展过程中，近红外 光谱仪器得到不断改进和完善，针对不同样品类型的测量附件也逐渐完备、化学计量学算法日趋普及，近红外光谱技术在工业（尤其是大型流程工业）应用中的优势逐渐被人们所认识，迅速被应用到实验室快速分析、现场分析以及在线分析中，为企业带来丰厚的效益。更为重要的是，在一些行业近红外光谱技术成为促进技术进步（例如生产工艺的改革）以及提高科学管理（例如保证产品质量）的重要手段之一，已成为现代优化操作和控制系统中的一个重要组成部分。 国内外已有较多文献对近红外光谱技术（包括仪器、光谱成像、化学计量学算法与软件、应用等）做详尽的综述[8~13]，本文主要介绍近5年国内外近红外光谱分析技术的发展及应用现状，并对我国在这一技术方向的研发提出建议。 1?国际NIR 技术和应用现状 1.1?技术现状 近红外光谱分析技术是由光谱仪、化学计量学软件和校正模型3部分构成的，在线分析系统往往还包括取样与预处理、数据通讯等部分。 褚小立1?袁洪福2Chu?Xiaoli 1?Yu?Hongfu 2 （1.石油化工科学研究院?北京?100083；2.北京化工大学?北京?100029） (1.Research Institute of Petroleum Processing, Beijing, 100083; 2.Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100083) 红外吸收光谱分析及其应用 20世纪50年代初期，红外光谱仪问世，揭开了有机物结构鉴定的新篇章。到了50年代末期，已经积累了大量的红外光谱数据，到70年代中期，红外光谱法成为了有机结构鉴定的重要方法。红外光谱测定的优点： 1、任何气态、液态、固态样品都可以进行红外光谱的测定，这是核磁、质谱、紫外等仪器所不及的。 2、每种化合物均有红外吸收，又有机化合物的红外光谱可以获得丰富的信息。 3、常规红外光谱仪价格低廉，易于购置。 4、样品用量小。 红外吸收光谱分析也叫红外分光光度法，十一研究物质分子对红外辐射的吸收特性二建立起来的一种定性（包括结构分析）、定量分析法。根据试样的红外吸收光谱进行定性、定量分析和确定分子结构等分析的方法，称为红外吸收光谱法。 原理：当分子中某个基团的振动频率和红外光的振动频率一致时，分子就吸收红外光的能量，从原来的基态振动能级跃迁到能量较高的振动能级。物质对红外光的吸收曲线称为红外吸收光谱（IR）。 分子吸收红外光必须满足如下两个条件： 1.红外光的能量应恰好能满足振动能级跃迁所需要的能量，当红外光的频率与分子中某基团的振动频率相同时，红外光的能量才恩能够被吸收。 2.分子必须有偶极矩的变化。 与UV（紫外光谱）相比，IR的特点：IR频率范围小、吸收峰数目多、吸收曲线复杂、吸收强度弱。IR峰出现的频率位置由振动能级差决定；吸收峰的个数与分组振动自由度的数目有关；吸收峰的强度则主要取决于振动过程中偶极矩变化的大小和能级跃迁的几率。 红外吸收光谱具有高度的特征性，除光学异构外，没有两种化合物的红外光谱是完全相同的。红外光谱中往往具体要几组相关峰可以互相佐证而增强了定性和结构分析的可靠性，因此在官能团定性方面，是紫外、核磁、质谱等结构分析方法所不及的。红外光谱法可测定链、位置、顺反、晶型等异构体，而质谱法对异构体的鉴别则无能为力；红外光谱测定的样品范围广，无机、有机、高分子等 近红外光谱分析技术的应用及其局限性 李子存1史永刚2宋世远2 １ 后勤工程学院基础部，重庆４０００１６ ２ 后勤工程学院油料应用工程实验中心，重庆４０００１６ 摘要:文章介绍了近红外光谱及其分析技术，指出近红外光谱分析方法的建立有赖于化学计量学的应用和参照标准方法，并对近红外光谱分析技术的局限性作了表述。 关键词：近红外光谱分析，化学计量学，局限性 1.前言 近红外谱区早在１８００年被发现，５０年代出现了商品近红外光谱仪，定量和定性分析的应用早于目前我们更熟悉的红外（即中红外）光谱，但是，近红外光谱吸收较红外光谱弱，谱带重叠多，受当时在光谱仪性能和信息提取技术条件的限制，近红外光谱分析技术应用不多，在中红外光谱分析技术快速发展期间，几乎被人们遗忘。直到１９５０年，Ｎｏｒｒｉｓ早期使用近红外光谱和多元线性回归分析进行测定水分、蛋白和脂肪含量取得的研究结果，才激励人们对近红外光谱分析技术进行不断地研究。随着计算机技术的高度发展和化学计量学（Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ）学科诞生，近红外与之结合产生了现代近红外光谱分析技术，尤其是近十年来，近红外在仪器、软件和应用技术上获得了高度发展，以高效和快速的特点异军突出，焕发了青春，倍受人们的关注１。 近红外光谱主要是含Ｘ—Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）基团的样品在中红外区域基频振动的倍频和合频吸收，范围为７００－２５００ｍｎ。与传统分析方法相比，近红外光谱分析技术对于提高分析工作效率，具有划时代的意义。由于近红外光谱仪除消耗少量电能外，不需消耗任何试剂、标准物质和设备零件，被测样品量仅为几毫升，极为经济。一台近红外光谱仪用于控制分析，可以替代多种多台分析仪器，可以节省大量设备费用、操作费用和维护费用、大量人力和物力，以及大量时间。近红外光谱分析具有如下特点： 不需要大量的试药、溶剂，安全性高； 前处理技术简单，量测过程迅速；分析方式简易；同一样本可以重复量测；可以同时量测同一样本内各种不同成分；机型小，可以携带至现场作业；适用固态、粉粒态、半固态、液态等各种样本。 由于近红外光谱分析技术的方便性，原理日趋成熟。１９７９年美国谷物学会首先将“用近红外光谱分析蛋白质含量”定为学会标准法（ＡＡＣＣ ｍｅｔｈｏｄ，３９－１０）。 目前，研究人员不需要对近红外光谱原理有所了解，就能利用厂商提供的设备创造出一系列论文，因此近红外光谱仪器又被称为“论文制造者”。 - 1 - 第一章绪论 第一节光学分析的历史及发展 1．吸收光谱：由于物质对辐射的选择性吸收而得到的光谱。 2．发射光谱：构成物质的各种粒子受到热能、电能或者化学能的激发，由低能态或基态跃迁到较高能态，当其返回基态时以光辐射释放能量所产生的光谱。 第二章光谱分析技术基础 第一节电磁辐射与波谱 1．电磁辐射的波动性 （1）散射 丁铎尔散射和分子散射两类。 丁铎尔散射：当被照射试样粒子的直径等于或大于入射光的波长时。 分子散射：当被照射试样粒子的直径小于入射光的波长时。分为瑞利散射（光子与分子相互作用时若没有能量交换）和拉曼散射（有能量交换）。 （2）折射和反射 全反射：当入射角增大到某一角度时，折射角等于90，再增大入射角，光线全部反射回光密介质中，没有折射。 （3）干涉 当频率相同，振动方向相同，周相相等或周相差保持恒定的波源所发射的电磁波互相叠加时，会产生波的干涉现象。 （4）衍射 光波绕过障碍物而弯曲地向它后面传播的现象。 2．电磁波的粒子性 光波长越长，光量子的能量越小。 光子：一个光子的能量是传递给金属中的单个电子的。电子吸收一个光子后，能量会增加，一部分用来挣脱束缚，一部分变成动能。 3．物质的能态 当物质改变其能态时，它吸引或发射的能量就完全等于两能级之间的能量差。 从低能态到高能态需要吸收能量，是为吸收光谱，即吸光度对波长或频率的函数。 从高能态到低能态需要释放能量，是为发射光谱。 第二节原子吸收光谱分析 1．当原子吸引能量的时候，按能量数量使核外电子从一级跃迁到另一级，这与吸收的能量有关。吸收能量的多少与原子本身和核外电子的状态有关。 第三节 分子吸收与光谱分析 1．分子吸收与原子的不同在于，分子还需要转动跃迁、振动跃迁、电子跃迁等几个能级。 2．朗伯-比尔（Lambert-Beer ）法则：设某物质被波长为λ、能量为)(0λI 的单色光照射时，在另一端输出的光的能量)(λt I 将出输入光的能量低。考虑物质光程长度为L 中一个薄层dx ，其入射光为)(λI ，则其出射光为)()(λλdI I -。假设光强的减少量与薄层中吸收成分的浓度c 和入射光强度)(λI 成比例，并进一步假定在物质内只发生光的吸收，没有反射、散射、荧光等其他现象发生（事实上一定会有），因此有微分方程 cdx kI dI )()(λλ=- 其中k 为比例常数。 对于初始条件入射光强)(0λI ，及光程长度L ，所得出射光强)(λt I 为 kcL t e I I -=)()(0λλ 令e k lg =ε，则有 cL T I I A t ελλλλ===)) (1lg())()(lg()(*0* ε称为吸光系数，)(*λA 称为吸光度。可知吸光度与吸收成分的浓度和光程长度成正比，且当待测物质中包含有多种吸收成分时，总的吸光度等于各个吸收成分的吸光度之和，称为吸光度的加和性。 缺点：（1）假设光强的减少量与薄层厚度及吸收成分浓度成比例（其实可能是别的关系）。 （2）假设在物质内只发生光的吸收，没有反射、散射、荧光等其他现象发生（事实上一定会有）。 3．紫外与可见光谱应用举例——植物叶绿素分析 叶绿体=叶绿素+类胡萝卜素 叶绿素=叶绿素A （蓝绿色）+叶绿素B （黄绿色）（A ：B=3：1） 叶绿素吸收光谱的最强吸收区有两个：波长范围为640~660nm 的红光部分和430~450的蓝紫光部分。 类胡萝卜素=胡萝卜素（橙黄色）+叶黄素（黄色） 类胡萝卜素的吸收光谱的最大吸收带在蓝紫光部分。 根据前述的朗伯-比尔（Lambert-Beer ）法则和吸光度的加和性来进行测量。 近红外光谱在果蔬品质无损检测中的应用研究进展 摘要 本论文介绍了近红外光谱无损检测机理，近红外光谱在果实品质的定量分析和定性分析的研究概况，并对近红外光谱对果实品质无损检测存在问题及前景做了简单的分析。 关键词 无损检测；近红外光谱；内部品质；果蔬 1 引言 1.1 果蔬无损检测研究概况 果蔬品质主要是指果蔬形态、颜色、密度、硬度以及含糖量、水分、酸度、病变等。果蔬品质检测技术作为保障果蔬质量、提升产品市场竞争力的一种手段，可以分为有损检测和无损检测两种。有损检测一般需要借助传统的化学分析测定方法或是现代仪器分析方法( 如高效液相色谱分析、气相色谱分析、质谱分析等) ，测定过程比较烦琐、人力物力耗费大、检测成本非常高。无损检测又称为非破坏性检测，是利用果蔬的物理性质，如力学性质、热学性质、电学性质、光学性质和声学性质等，在获取样品信息的同时保证了样品的完整性，检测速度较传统的化学方法迅速，且能有效地判断出从外观无法获得的样品内部品质信息。目前，果蔬品质与安全的无损检测技术主要包括: 光谱分析技术、光谱成像技术、机器视觉技术、介电特性检测技术、声学特性及超声波检测技术、力学检测技术、核磁共振检测技术、生物传感器技术、电子鼻与电子舌技术等等。针对不同的检测对象和检测指标，这些无损检测技术各具优势。 1.2 近红外光谱无损检测研究概况 近红外光谱分析( Near Infrared Spectroscopy，NIR) 技术是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一，以其快速、简便、高效等优势已被人们认识和接受，并且其应用范围也由谷物、饲料扩展到食品和果蔬等领域。水果是重要的农产品,消费者在选购水果时对于内部品质如口感、糖度和酸度等极为看重。而近红外光谱分析技术将其用于水果内部品质检测具有快速、非破坏性、无需前处近红外光谱分析及其应用简介
红外光谱分析概述
光谱学及其应用
近红外光谱分析原理
近红外光谱技术在药物分析中的应用
现代近红外光谱分析仪工作原理
红外光谱分析技术及其应用
近红外光谱分析技术及发展前景
近红外光谱(NIR)分析技术的应用
(整理)光谱分析技术及应用
红外光谱分析
近红外光谱分析技术发展和应用现状
红外吸收光谱分析及其应用
近红外光谱分析技术的应用及其局限性
光谱分析技术及应用.doc
近红外光谱