现代近红外光谱分析技术的原理及应用
紫外可见近红外光谱
紫外可见近红外光谱紫外可见近红外光谱光谱分析技术一直是化学分析的重要手段之一。
其中，紫外可见近红外光谱已被广泛应用于许多领域，如药物化学、分析化学、材料科学等。
本文将从以下几个方面介绍紫外可见近红外光谱的概念、原理、应用以及市场前景等相关内容。
一、概念紫外可见近红外光谱是一种光谱分析技术，可以测定物质分子的结构、浓度、光学性质等信息。
其基本原理是将待测物质暴露在紫外可见近红外光线的作用下，通过检测样品对这些光线的吸收或散射来获取相关信息。
二、原理紫外可见近红外光谱的原理是基于分子在不同波长的光线作用下会产生不同的吸收和散射现象。
通常情况下，紫外光波长范围为200-400 nm，可见光波长范围为400-700 nm，近红外光波长范围为700-2500 nm。
在这些波长范围内，传播的光线会被物质分子所吸收或散射，如若测得光的吸收或散射谱，则可以通过分析数据来获得物质分子的信息。
三、应用紫外可见近红外光谱被广泛应用于药物化学、分析化学、材料科学等领域。
具体应用包括药物品质控制、食品质量检测、化妆品生产、纺织品生产等多个方面。
在医学研究方面，紫外可见近红外光谱也常常用来检测患者体内的成分或诊断疾病。
四、市场前景随着生产技术的提高、仪器设备的不断更新和完善，紫外可见近红外光谱在分析检测方面的市场前景不断拓展。
特别是在制药行业，该技术已成为常规检测手段之一，近年来市场需求不断增加。
同时，在医学研究方面，紫外可见近红外光谱也已成为一个备受关注的领域，未来的市场前景也非常广阔。
总之，紫外可见近红外光谱作为一种重要的光谱分析技术，已经被广泛应用于许多领域中。
未来随着仪器设备的升级和市场需求的不断增加，该技术的应用领域及市场前景必将不断扩展和壮大。
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。
光谱分析(1IR)
光谱分析(1IR)光谱分析（1IR）光谱分析是一种应用广泛的分析技术，其中红外光谱（IR）是非常重要的一种。
本文将介绍红外光谱分析的基本原理、仪器设备以及在不同领域的应用。
一、基本原理红外光谱分析基于物质分子的振动和转动引起的红外辐射吸收现象。
每个物质分子都有特定的振动和转动模式，而这些模式与特定波数的红外辐射相匹配。
通过观察物质在红外光谱范围内的吸收峰，可以确定物质的组成和结构。
红外光谱分析的主要原理包括以下几点：1. 物质分子的振动：红外光通过作用于物质分子上的对应光谱区域，使分子从低能级跃迁到高能级，从而被吸收；2. 传统的红外光谱区域：传统红外光谱范围为4000-400 cm-1，主要包括近红外、中红外和远红外；3. 可见于红外光谱中的吸收峰：吸收峰的位置和强度可以提供物质的结构信息；4. 红外光谱的解析：红外光谱可以通过谱图的解析，确定物质的成分与结构。
二、仪器设备红外光谱分析通常使用一台红外光谱仪器，该仪器包括以下主要部件：1. 光源：通常使用钨灯、硝酸纤维电炉或氨鉍灯作为红外辐射的光源；2. 分光器：将红外辐射耦合到样品中；3. 样品室：用于容纳样品，保持其稳定温度；4. 探测器：将经过样品的红外辐射转换成电信号；5. 计算机系统：用于采集、处理和解析红外光谱的数据。
三、应用领域红外光谱分析在许多领域都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域：1. 化学分析：红外光谱可以用于分析化学品的组成、结构和纯度，如有机化合物、聚合物和无机物质等；2. 药物研发：红外光谱分析可以用于药物的质量控制和结构鉴定；3. 食品检测：红外光谱可以用于食品中添加剂、污染物和成分的检测；4. 环境监测：红外光谱可用于检测空气中的污染物、水质分析和土壤分析等；5. 生命科学：红外光谱在生物医学、生物化学和生物物理学等领域中具有重要应用，如蛋白质结构分析、疾病诊断和基因组研究等。
结论红外光谱分析作为一种快速、非破坏性的分析技术，在科学研究和工业生产中有着广泛的应用。
_近红外光谱解析实用指南_
_近红外光谱解析实用指南_近红外光谱解析是一种非常常用的分析技术，可用于定性和定量分析。
本指南旨在向读者介绍近红外光谱解析的基本原理、仪器设备、样品制备和数据分析方法。
一、基本原理近红外光谱是指在800至2500纳米波长范围内的光谱。
近红外光谱的原理是利用样品中分子振动和拉伸产生的光谱吸收特征来推测样品的成分和属性。
这些光谱特征是由于化学键振动、倾角、水合作用等引起的。
二、仪器设备近红外光谱仪是近红外光谱解析的关键设备。
现在市场上常见的仪器一般采用光栅技术，具有高分辨率和高精度。
仪器的重要参数包括光源、光路、检测器和光谱仪。
选择合适的仪器要考虑样品类型、分析要求和预算。
三、样品制备样品制备对于近红外光谱解析至关重要。
样品制备的目的是使样品以均匀、透明、薄膜形式呈现在仪器上。
常用的样品制备方法包括将样品粉碎后与固体粉末混合，或将液体样品稀释后滴在红外透明基底上。
四、数据分析方法近红外光谱解析的数据处理过程包括光谱校正、预处理、模型建立和模型验证等步骤。
首先，需进行光谱校正，如仪器平滑、波长校准和零点校准等。
接下来，进行样品的预处理，包括去噪、光谱标准化和特征选择等。
然后，构建合适的模型，可以采用主成分分析、偏最小二乘法或支持向量机等方法。
最后，进行模型验证和检验，评估模型的准确度和鲁棒性。
近红外光谱解析的应用非常广泛，涉及农业、食品、化学、药品、生物医学等领域。
它可以用于农产品质量检测、食品成分分析、药品质量控制等。
近红外光谱解析具有快速、非破坏性、准确度高等优点，因此备受研究者和工程师的青睐。
总结起来，近红外光谱解析是一种有效的分析技术，具有广泛的应用前景。
通过正确选择仪器设备，合理制备样品，以及采用科学的数据处理方法，可以实现准确、快速和可靠的分析结果。
希望本指南能够为读者提供有关近红外光谱解析的基本知识和实用指导。
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析是通过测量样品在近红外光谱范围内的吸收和散射特性来获取样品组成和质量信息的一种分析方法。
近红外光谱范围一般为780~2500纳米，其具有许多优点，如快速、
非破坏性、不需样品预处理等。
该方法是基于近红外光与物质发生相互作用的原理。
近红外光是指波长较长、能量较低的可见光和红外光之间的光谱范围，该范围内的光与样品中的化学键、官能团和分子振动等发生相互作用，在吸收、散射和透射等过程中产生特征性的光谱信号。
在近红外光谱分析中，首先需要对待测样品和标准样品进行光谱测量，获取它们的近红外光谱图。
然后，通过数学处理方法，建立样品的近红外光谱与其组成或质量参数之间的关系模型，这个模型通常使用光学模型或化学模型来描述。
常用的数学处理方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）等。
这些方法可以提取光谱图中的特征信息，建立预测模型，并对新样品进行定性或定量分析。
通过近红外光谱分析，可以实现对物质成分、含量和性质等多个参数的快速、准确测定。
近年来，近红外光谱分析在农业、食品、医药、环境等领域得到广泛应用，为产品质量控制、过程监测和研发提供了有效的手段。
近红外光谱成像技术在医学中的应用
近红外光谱成像技术在医学中的应用近红外光谱成像技术（Near-infrared Spectroscopy Imaging，NIRSI）在医学中的应用越来越广泛，它具有无创、无辐射、高灵敏度、高分辨率等优点，在临床生物医学研究、疾病诊断、治疗和监测等方面都有着广泛的应用前景和重要的意义。
本文将阐述NIRSI的原理与应用，在医学领域中的研究现状和前景。
原理NIRSI是一种成像技术，基于近红外（NIR）光在组织中的散射和吸收特性，通过测量组织表面NIR光在不同波长下的吸收、散射和反射光谱，进而对组织的成分、生理功能和病理状态进行研究和分析。
NIR谱图可以获得有效的生物分子组成信息，如氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白、水等指标，以及钙离子、荧光染料、药物等的分布情况，为生物医学研究提供了定量信息和高灵敏度的表征手段。
应用1. 脑功能成像NIRSI可以通过监测耳和额叶区域的组织NIR信号，实现对脑功能活动和缺血缺氧状态的观察和诊断。
在脑卒中、脑外伤等神经系统疾病治疗过程中，NIRSI可以帮助临床医生实时监控患者的脑部灌注、代谢情况，及时发现并处理潜在风险。
研究还表明，NIRSI能准确识别脑死亡患者，具有广泛的临床价值。
2. 心血管疾病诊断心血管疾病是全球范围内死亡率最高的疾病，NIRSI在心血管疾病的早期诊断和治疗中发挥着重要作用。
NIRSI可以实现对心脏及周围血管的血流、血氧饱和度、组织代谢等指标的测量与评估，同时也可以监测治疗的效果。
NIRSI技术支持的成像软件还可以通过对差异信号灰度值和高斯模型拟合来检测血管内皮功能异常，为心血管科医生提供了有力的辅助手段。
3. 肿瘤诊断NIRSI技术在肿瘤诊断和治疗中有着极大的潜力。
肿瘤组织与正常组织在信号反射、传输和吸收方面有较大的差异，这可以被NIRSI较为准确地测量和分析出来。
NIRSI成像技术可以通过测量组织氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化，来评估肿瘤组织的血供情况和代谢状态；同时，NIRSI技术也可以利用组织对荧光染料的吸收和散射特性，实现肿瘤的早期检测和定位。
近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用探究
近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用探究近红外光谱技术是一种非常有效的无损检测技术，它可以快速、准确地对农产品的品质进行检测。
在农产品种类繁多的现代农业中，保证农产品的品质对于提高农产品的市场竞争力至关重要。
本文将探讨近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用。
近红外光谱技术是一种分析物质性质的无损、快速、便捷的方法。
近红外光谱的主要原理是物质在近红外波段（800-2500 nm）的反射、吸收和散射特性。
不同物质的分子结构和组分会导致不同的光学特性，因而能够通过近红外光谱技术对农产品的品质进行检测。
近红外光谱技术可以用于农产品的质量检测。
以粮食为例，通过对近红外光谱图像的分析可以确定粮食的水分含量、面筋吸水量、脂肪含量等多个关键指标。
这些指标直接关系到粮食的烹饪品质和加工特性，通过近红外光谱技术获取这些指标可以快速、准确地判断粮食的品质，避免因品质不佳导致的食品安全问题。
近红外光谱技术可以用于农产品的鉴别与分类。
不同的农产品有着不同的化学组分和光谱特征，通过对不同农产品的近红外光谱进行分析，可以根据其光谱特征进行鉴别，实现各类农产品的自动分类。
这在大规模的农产品加工和储存中具有重要的应用价值，能够提高生产效率和减少人工成本。
近红外光谱技术还可以用于农产品中有害物质的检测与监控。
农产品中常常存在着农药残留、重金属和毒素等有害物质，这些物质会给人们的健康带来潜在的危害。
通过近红外光谱技术可以对这些有害物质进行快速、非破坏性的检测，大大缩短了传统检测方法需要的时间，并且减少了对样品的破坏，能够为农产品的安全提供更加有效的监控手段。
近红外光谱技术在农产品品质检测中具有广泛的应用前景。
通过近红外光谱技术可以对农产品的质量进行准确快速的检测，对农产品的鉴别分类提供关键数据支持，同时还可以为农产品中有害物质的检测与监控提供有效的手段。
未来随着技术的不断发展，近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用将会得到进一步的拓展和推广。
红外光谱检测分析原理
红外光谱检测分析原理
概述
红外光谱检测是一种常用的分析技术，可应用于多种领域，如
化学、生物、材料等。
本文将介绍红外光谱检测的基本原理和应用。
原理
红外光谱检测基于材料与红外光之间的相互作用。
红外光谱分
为近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱，具有不同的波长范围和
应用领域。
在红外光谱检测中，样品会被照射红外光，然后红外光
通过与样品相互作用后被探测器接收。
根据红外光与样品发生的吸收、散射和反射等现象，可以获得样品的红外光谱图像。
应用
红外光谱检测广泛应用于化学分析领域。
通过对样品的红外光
谱进行分析，可以确定样品的组成成分、结构和功能。
在药物研发中，红外光谱检测可以用于鉴定和定量分析药物成分；在环境监测中，红外光谱检测可用于检测空气中的污染物；在食品安全领域，
红外光谱检测可以用于鉴别食品中的成分和质量。
总结
红外光谱检测是一种重要的分析技术，通过对样品的红外光谱进行分析，可以获取有关样品化学组成和结构的信息。
在化学、生物、材料等领域都有广泛的应用。
我们希望本文的介绍能够帮助读者了解红外光谱检测的基本原理和应用。
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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