现代近红外光谱分析原理及应用.docx

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现代近红外光谱分析原理及应用

现代近红外光谱分析技术的原理及大体应用

摘要；（NIR）是90年代以来进展最快、最引人注目的分析技术之一

关键字；原理应用分析方式缺点

近红外光（nearinfrared,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）快要红外光谱区概念为波长780-2526nm的光谱区（波数为12820-3959cm-1）适应上又快要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取得普遍应用，可是由于技术上的原因，在随后的20连年中进展不大。

进入20世纪80年代后，随着运算机技术的迅速进展，和化学计量学方式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，加上近红外光谱在测试技术上所特有的特点，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普遍的研究。

数字化光谱仪器与化学计量学方式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。

最近几年来，近红外光谱的应用技术取得了庞大进展，在许多领域取得应用，对推动生产和科研领域的技术进步发挥了庞大作用。

近红外光谱技术是90年代以来进展最快、最引人注目的光谱分析技术，测量信号的数字化和分析进程的绿色化使该技术具有典型的时期特征。

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取得专门好的应用。

在工业发达国家，这种先进的分析技术已被普遍同意，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式。

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。

工作原理

近红外光谱主如果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，测量的主如果含氢基团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。

技术特点

近红外光谱技术之所以成为一种快速、高效、适合进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：

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（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%。

（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

按照分光系统，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。

光栅色散型按照利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，但利用的光栅，滤光片和检测器不同（有些需要改换光源）。

目前FT-IR光谱仪主要用于中红外区，但只要改换一些光学元件（光源、分束器及检测器）并配适合用的软件，就可扩展到近红外区，AOTF是一种新的分光方式，已经有厂家将其用于中红外和近红外光谱仪器。

利用滤光片的仪器，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。

常常利用的化学计量学方式有：

多元线性回归（MLR），主成份分析（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增强研究。

仪器自检系统完成仪器性能状态的自我检测，判定仪器是不是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?

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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。

定性分析

在近红外光谱图谱上，依据不同种类物质所含化学成份的不同，含氢基团倍频与合频振动频率不同，则近红外图谱的峰位、峰数及峰强是不同的，样品的化学成份不同越大，图谱的特征性不同越强。

采用简易的峰位辨别可对不同品种的中药进行辨别采用峰位辨别法主如果分析组分相差较大的不同种物质，这种方式直观、简便，但对于性质相近的样品辨别却无能为力。

因此必需需要其它的方式，如化学计量学方式等来辨别。

　　在六十年代末被引入到化学领域，它基于一个十分直观的大体假设，即“物以类聚”，以为性质相近的样本在模式空间中所处的位置相近，它们在空间形成“簇”。

模式识别方式具有明显的长处，它不需要需要的先验知识很少擅优势理复杂事物和多元数据等。

在实际工作中，常常碰到只需要明白样品的类别或品级，并非需要明白样品中含有的组分数与其含量的问题，这时需要应用模式识别法。

模式识别法主要用于光谱的定性分析。

在近红外光谱定性分析中常常利用的模式识别方式很多，有聚类分析、判别分析、主成份分析和人工神经网络方式。

　　在中草药及其产品的应用中，模式识别方式主要用于产品的分类与鉴定。

系统聚类分析是依据一种事前选定的相似性或非相似性如距离来气宇类在分类空间中的距离，再按照谱系图决定分类结果。

慢慢聚类分析动态聚类法是依据距离进行分类的一种迭代方式。

与系统聚类法相较，它的计算速度快，并节省贮存单元，但需事前指定分类数和适当初定值，每步迭代都对各类的中心凝聚点进行调整并按分类对象与中心的距离之远近进行归类，直到不变成止。

　　主成份分析是一种简化数据结构、突出主要矛盾的多变量统计分类方式。

利用主成份分析能够降低数据的维数，按照主因子得分对样品进行分类。

慢慢判别分析能在挑选变量的基础上成立线性判别模型。

挑选是通过查验慢慢进行的。

每一步选取知足指定水平最显著的变量，并剔除因新变量的引入而变得不显著的原引入变量，直到不能引入也不能剔除变量为止。

　　人工神经网络作为一种智能型算法，具有很强的非线性映照能力，在非线性多元校正中已显露出必然的优势，目前关于误差反向传播神经网络的研究和应用较多。

由于具有良好的自组织、自学习和处置复杂非线性问题的能力，因此对于复杂的、非线性的体系，可取得更好的效果，已被用于许多领域。

定量分析

　　近红外光谱分析技术在近几十年内取得了快速的进展而且在多个应用领域取得了普遍的认可，它的魅力在于其能够在很短的时刻内无需复杂的样品制备进程即可完成物质成份多组分的同步快速定量分析，而且能够给出很高的分析精度，不产生任何化学污染且分析本钱很低，易于在实验室尤其是工业现场或在线分析领域取得推行利用。

　　NIR定量分析的进程　　该技术应用实施进程中需要前期进行一些必要的预备工作，其中包括：

（1）具有普遍代表性的定标和预测样品集的搜集和成份理化定量分析；　　

（2）定标和预测样品集的近红外光谱收集和光谱解析；　　（3）物质各待测成份在近红外分析仪器上的定标和模型优化；　　（4）已有定标模型的实际预测分析。

　　在以上的前期工作中需要进行较多的实验验证，而且需要对近红外光谱定量分析技术中的每一