浅谈现代近红外光谱分析的信息处理技术

浅谈现代近红外光谱分析的信息处理技术

摘要：近红外光谱技术近年来发展较快，其作为一种“绿色、快速、非破坏”的分析技术，不仅能够在短时间内出具检测结果，且能够结合标准要求进行在线测量，适用于大多数产品的参数获取。基于此，本文浅谈现代近红外光谱分析的信息处理技术，结当前情况对其实际应用进行概述，并分析该技术的原理及难点，探讨技术分析结果的各类影响因素，提出了其在多个行业中的应用方式。Keys：现代近红外光谱分析；信息处理技术；应用方式前言：我国大多数领域的参数获取或检测均需快速获取数据，且部分领域还需要应用到无损检测分析，而近红外光谱技术（NIR）作为一种现代分析手段，之所以能够快速崛起，离不开其在实际应用中的优势。现代近红外光谱分析的信息处理技术结合了多个学科，其中包括计算机技术、成像分析科学、光谱技术化学、计量计算学、分析学、统计学等，在实际应用中能够通过物质的红外光谱图进行检测分析，通过运算和深度解析获取多项数据参数，完成对物品或物质的测定，其凭借自身优势在各个领域得到了广泛的应用。1现代近红外光谱分析的信息处理技术应用概述近红外光是一种电磁波，该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，其作为人类发现最早的非可见光受到了科学领域的广泛关注。整个发展进程中，因其受到了科学技术水平的限制而被动“沉睡”，直至19世纪50年代被作为一种分析方法应用到实际中而被“唤醒”，其沉睡了近一个半世纪。我们在探索中发现近红外光的光谱区域处于可见光和中红外光之间，波长在光谱区780~2526nm之间，近红外光在常规光纤传输特性良好，波数范围则为12820~3959cm-1，实际应用可以很好地解决光谱信息提取和背景干扰方面的问题。现代近红外光谱分析的信息处理技术又被称为NIR分析技术，在实际应用中有着较大的优势，如：绿色安全、应用便捷、数据精准、识别快速等。又因其能在检测中不对物质造成破坏，以此在分析中可获取不同物质的参数信息，其已经迈入了快速发展的新时期[1]。现代近红外光谱分析信息处理技术实际应用效果良好，其主要由分子振动的非谐振性引起，可以用近红外光谱法来对有机物来进行定性或定量分析，是一种利用物理知识来进行分析的方法。在具体的检测中会利用样品反映的光谱信息进行细化分析，如大多数物质在区域内都会存在特征性，且不同光谱波段的吸收强度之间存在一定的对应关系，可通过该技术探寻分子结构浓度。但同一基团下的波长及强度也会存在明显差别，因此需要记录合频吸收得到的信息，从而使数据获取更加准确，突出近红外光谱的价值，得出预期结果。现代近红外光谱分析的信息处理技术适合用多数物质分析及性质测量，其灵敏度高，抗干扰性强，可以有效地在线检测过程中发挥作用，现已得到了广泛应用[2]。2现代近红外光谱分析的信息处理技术的要点1.1技术原理现代近红外光谱分析技术在我国的分析研究领域有着一定的影响力，其凭借自身优势被称之为领域中的“巨人”，受到了相关人士的广泛关注，因此可以说NearInfrared，NIR的深入是检测及科学研究领域的一次重要“革命”。有机化合物和混合物有固定的振动频率产生是物质分子振动能级跃迁所带来的，其对不同频率的红外光吸收不同，可以引起可观测的红外吸收谱带，这是近红外光谱分析技术应用的理论基础，具体规律为C-C，C-H、O-C，O-H，S-H的伸缩、振动、转动等，进而实现分子振动能级的跃迁，得到样品的红外光吸收光谱信息图，从而确定相关信息。近红外光谱的伴随振动能级的跃迁，并转移到分子中才能分子基态振动跃迁，通过连续变化频率使样品的红外光在一些波长范围吸收，通过仪器进行记录，突出不同物质或物品特定的特征。近红外光谱技术能够反映样品基团、组成或物态信息，现如今的实际应用需要融合光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术等，要求性质数据然采用化学计量学技术建立校正模型，以此丰富分析检测过程中的信息量，与基础测试技术的综合分析技术相结合，用标准或认可的参比方法建立校正模型，测得所分析检测物质的基本组成，该分析方法符合当前时代需求[3]。1.2技术难点近红外光谱的信息源是分子内部原子间振动的倍频与合频，特点类似于振动光谱的中红外谱区，提高各类参数获取的准确度。现代近红外光谱分析的信息处理技术在实际应用过程中也存在一定的难点，如测定不经过预处理的样品，光谱易受影响造成出现谱峰重叠等困难，进而导致分析检测的结果无法符合预期要求。如食品加工业工艺环节控制、木材加工品质管理、药品安全监测、化工元素检定、物质在线分析、数据统计整理等行业在进行分析检测时，需要通过采集被测样品近红外光谱信息，着重关注环境问题及样品中所存在的各类问题，将检测分析可能遇到的问题有效解决。近红外光谱技术采集光谱时不需要破坏样品或对样品做预处理，使得该分析技术在石油及石油化工、基本有机化工、生命科学、制药、农业、食品、纺织等领域发挥了作用。由于同一基团的倍频与合频信息常可在近红外谱区的多个波段取得，而本区包含大量含氢基团的结构信息，类似于可见光容易获取，如果操作不当则会影响后续判断。因而需从复杂、重叠、变动的光谱中提取微弱信息，使整体能够介于中红外谱区和可见谱区之间，防止“沙里淘金”的现象出现[4]。3现代近红外光谱分析信息处理技术的影响因素3.1样品的物理状态定标样品的物理状态十分重要，其作为影响现代近红外光谱分析信息处理技术结果的重要因素，需要对此加强关注。样品物理状态包括样品粒度、样品杂质、物质含量等几个方面，如样品的水分含量不符合规定，在水分占比过高的情况下H-O键会在红外光谱上产生强烈的吸收反应，光谱的形状也会随之发生变化，如水分所占比例的范围与校正样品的范围有所差别时，将会导致NIR分析技术的检测结果产生误差。一般来说，水分占比过高造成误差的主要原是因为发生水合作用，从而造成光谱的形状发生变化；样品中高含水量导致分布和形状不均匀。因此，需要运用不同的水分占比样品来进行定标，减少水分占比的不同带来的误差，保证在建立模型时所选用的样品水分占比与规定达到一致，被检测样品中的水分含量处于合理的范围之内[5]。3.2样品选择及数量定标样品的选择十分重要，其影响包括检测范围、来源、数量以及分布情况，因此必须对此加强关注。定标样品的检测范围是由待测对象的检测范围所决定的，为避免被测样品的预测值出现异常变化和大的误差，需要以滴定法为标准方法，积累了足够多的样品后进行定标，要求误差在±0.2个单位，提高检测分析的精确度。如果样品的数量过多，则会增加筛选和分析的工作量，如不符合定标要求将会导致检测的结果不精确，不能真实地反映出该检测对象的真实情况。因此对于定标样品的选择要求不要局限在某一个范围内，尽量保证定标样品的均匀分布，防止因各类问题对分析结果和检测结果的准确性造成影响，同时结合多样品特性获取检测分析的具体数值。3.3检测时的温度近红外光从本质上来说是一种能量，也可以说其本身就是一种不可见光，温度相关的变化会对其造成巨大的影响，常见温度影响有光谱形状改变、光谱缺失等，且温度条件差异越大所造成的误差也就越大。以小麦检测分析为例，红外光检测温度差异的影响就较为突出，如在40℃时蛋白质含量会降低，并随着温度的升高所检测出的蛋白质含量占比不断减少，预测结果比展示的数值低0.5%左右；而在-10℃时小麦样品内的蛋白质含量占比会升高，在-10℃及以下的检测平均值要比真实的数值高1%左右。而温度影响偏差出现的主要原因是由于检测仪器敏感性较高，外界温度变化将可能会影响检测分析结果，因此实际检测操作中需要保持恒温。同时，样品本身温度变化也会影响结果，因此要求定标样品的来源应该包括所有可能需要测定的样品，以此反映出待测样品的常态分布规律[6]。3.4样品均匀性样品的均匀程度也是重要的影响因素，其中包括研磨粒度的均匀性、研磨度、浓度、密度等，若均匀性存在差异也会出现分析检测误差。不均匀样品的检测将无法代表整体数据结果，且在检测过程中，样品的光谱采集范围、光谱的分辨率都会受到样品均匀性的影响。不同参数设置会相应的改变最终结果，扫面的增加意味着信息含量的增多，虽然会增加检测分析时长，但是可以获取更加精确的信息参数。因此在保证样品均匀性的前提下，需要在取样时注意样品的均匀程度，且必须将仪器设置为最大范围扫描，为后续数据获取留有“余地”。除此之外，光谱分辨率和扫描次数需要结合样品决定，避免光噪音问题的出现，提高数据获取的质量，在实际检测分析中需要对此加强关注。4现代近红外光谱分析信息处理技术的应用方式4.1农业及食品行业农业是近红外光谱分析法应用最早的行业之一，其可以应用于农作物的蛋白质、水分及脂肪等含量检测，且随着该技术的完善，现已提高了数据获取量。如应用现代近红外光谱对原糖进行在线分析，标明水分、灰分及颗粒度等指标，利用结果对制造工艺进行了改进，提高糖品的加工过生产质量。在水果果质检测中，仅按颜色、大小和外观等性状进行分级处理已满足不了时代要求了，当前人们更需要按照营养成分进行分，常规分析方法用于水果营养品质的研究可见一斑[7]。因此可将近红外光谱技术用于水果营养品质的研究，首先设计智能化在线近红外检测装置，利用可见/近红外光谱分析技术建立模型，如对赣南脐橙及翠冠梨的糖度进行近红外光谱分析法建模，使水果可溶性固形物(SSC)能够快速预测，近红外光谱分析技术能够准确识别水果的营养成分，并进行精确划分。农业及食品行业关系着人们的生活，在现代近红外光谱分析信息处理技术应用的过程中，可结合统计控制(SPC)技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，保证检测结果能够符合要求。我国有学者指出可以将近红外光谱技术引入面粉加工业，完善指标检测和生产工艺监测环节，在应用过程中建立标准定量分析模型，对各项检测质量指标反复确认，准确对农业产品或食品进行控制。4.2化工行业近红外分析仪已广泛应用于化工行业,大多数分类都能够根据检测分析结果优化工艺参数，现已在行业中取得了显著的效益。为提高化工业相关产品的质量，可用近红外漫反射法进行在线检测，通过偏最小二乘法建立含量和挥发分含量的定量模型，并利用红外分析仪监控各组含量的变化。以聚氨酯纤维为例，其在化工业中简称“氨纶”，含量配比决定了面料的舒适性和美感，为了能够提高生产品质，需要对检测分析混纺面料中各成分的含量配比加强关注。一般氨纶占整个面料的3%～10%，分子结构是一个链状且具有高度弹性，用近红外漫反射光谱技术进行分析研究，能够有效控制含量配比，提高所加工产品的质量。现代近红外光谱技术也够应用于地区物质检测，如2010年4月20日夜间墨西哥湾的“深水地平线”漏油事件，导致墨西哥湾沿岸1000英里左右的湿地和海滩被毁，严重地影响了沿海居民的生活，问题发生后最主要的便是找到源头，并对周边环境进行检测，但航空遥感监测不能做到实时检测，而卫星遥感对于小范围的污染精确度较低，因此最后使用了近红外光谱吸收技术的溢油检测系统，能够根据环境变化的基本原理采集海面不同溢油浓度的数据，建立溢油浓度数学模型，根据所建模型分析接收到不同电压信号，从而确定海水的污染程度，提高了问题处理效率。4.3制药行业医药行业中药品制造的混合物较多，药效并非由某个特定的化学成分体现，因此要求医药行业做到无损检测分析，而利用近红外光谱技术便能够满足这一要求。现代近红外光谱分析信息处理技术应用于均匀度的测定，如建立丹酚酸B的含量检测模型，对监测到的信息及时反馈并做成曲线，以此保证中药生产过程各个工艺环节的实时监测，随时提示工艺环节中的存在偏差，方便管理人员及时调整，大大提高了中药生产的合格率。近红外光谱分析法在制药过程监控与质量控制方面也有着较好的应用效果。如在复方苦参注射液的渗漉研究中，可通先采集了渗漉液的近红外光谱，用偏最小二乘法（PLS）建立起近红外光谱与参考值之间的校正模型，利用近红外透反射光谱技术对药品固体总量的4种组分快速测定，且在此过程中需要筛选考察指标，最终完成质量控制与研究。除此之外，近红外光谱技术在西药分析中的应用也很广泛，采用近红外漫反射光谱分析技术做到了那格列奈的准确定量分析，说明该技术实际应用切实可行。4.4木材行业最早利用近红外光谱技术快速评价木材性质的研究出现在20世纪80年代年代末期，其中纸浆得率的重要性及其快速检测方法探究是一项长期性的工作，研究者仍在不断改进研究方法，利用模型预测需要在同一群体范围内，保证信息采集的精确性[8]。利用生长样木的NIR光谱信息可以精确评估整株木材的性质，但需要研究者不断探索改进，使其能够用于预测样本时也得到了相似的表现，降低模型的预测误差，真实的反映出该检测对象的真实情况，避免预测误差过大(SEP=4.6%)的问题出现。同时需要建立整株木材的性质和生长样木NIR光谱信息间的校正模型，得到的整株木材纸浆得率和纤维素的校正模型的统计信息，保证数据获取的准确度。结束语：近红外光谱技术已在很多行业中发挥了巨大的作用，该技术低消耗、无污染、速度快，逐渐显示出其优越性。因此在实际应用过程中要尽量避开其缺陷带来的影响，最大化的发挥其优势和潜能，不断提高相关产品的质量，该技术需要受到广泛关注，以此为人类带来便利。Reference：耿锐.近红外光谱分析技术在油品分析中的应用[J].化工设计通讯，2020，46(9):34，69.沈小梅，刘国英.近红外光谱分析技术在酒醅常规指标检测上的应用[J].酿酒，2019，46(1):97-100.褚小立，陈瀑，李敬岩，等.近红外光谱分析技术的最新进展与展望[J].分析测试学报，2020，39(10):1181-1188.杨渊婷，高光伟.探析近红外光谱分析技术在食品检测中