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文档简介

近红外光谱分析技术研究进展

AdvancesinNIRAnalysisTechnics

夜视仪主要内容近红外光谱分析技术在作物品质鉴定中的应用用于近红外光谱分析的几种化学计量方法近红外光谱分析技术发展概况技术原理特点定性分析定量分析技术应用近红外光(NearInfrared,NIR)是介于可见光(VIS)和中红外光(MIR)之间的电磁波美国材料检测协会(ASTM)定义的近红外光谱区的波长范围为780~2526nm,习惯上又将近红外区分为近红外短波(780~1100nm)和近红外长波(1100~2526nm)两个区域。

近红外光概要与其他分析技术不同,现代近红外光谱分析是一种间接的分析技术,需要借助化学计量学方法来实现对未知样本的定性或定量分析。现代近红外光谱技术是二十世纪90年代以来发展最快、最引人瞩目的光谱分析技术,是光谱测量技术与化学计量学的有机结合,被誉为分析的巨人。发展概况20世纪初,人们采用摄谱的方法首次获得了有机化合物的近红外光谱,并对有关基团的光谱特征进行了解释预示着近红外光谱(NearInfraredSpectroscopy,缩写为NIRSpectroscopy)有可能作为分析技术的一种手段得到应用。由于缺乏仪器基础,20世纪50年代以前,近红外光谱的研究只限于为数不多的几个实验室中,且没有得到实际应用。50年代中后期,随着简易型近红外光谱仪器的出现及Norris等在近红外漫反射技术上所做的大量工作限,掀起了近红外光谱应用的一个小高潮,近红外光谱在测定农副产品(包括谷物、饲料、水果、蔬菜、肉、蛋奶等)的品质(如水分、蛋白、油脂含量等)方面得到广泛使用。这些应用都基于传统的光谱定量方法,当样品的背景、颗粒度、基体等发生变化时,测量结果往往产生较大的误差。进入二十世纪60年代中期,随着(中)红外光谱技术的发展及其在化合物结构表征中所起的巨大作用,使人们淡漠了近红外光谱在分析测定中的应用。在此后的20年里,除在农副产品领域的传统应用之外,近红外光谱技术几乎处于徘徊不前的状态。进入20世纪80年代后期,近红外光谱才真正为人们所注意,这在很大程度上归功于化学计量学方法的应用,再加上过去中红外光谱技术积累的经验,使近红外光谱分析技术得到迅速推广,成为一门独立的技术。进入90年代,近红外光谱在工业领域的应用全面展开,步入了一个快速发展的时期,应用领域也更加广泛。lElectromagneticspectrumX-RAY0,2nmULTRA-VIOLET2nmVISIBLE400-800nmINFRAREDMICROVAWE3mm-20cmRADIO10m-30KmFARMIDNEARʎ,cm(wavelength)7.8x10-5to3x10-43x10-4to3x10-33x10-3to3x10-2ʎ,cm-1(wavenumber)12820to40004000to400400to33

近红外光谱分析技术

近红外光谱分析原理近红外光谱主要是由于分子振动的泛频使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X-H(X=C、N、O、S)振动的倍频和合频吸收。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的测量。VisualizebondsbetweenatomsasspringsTheclassicalphysicsconsiderstheatomsasparticleswithagivenmassintheIRabsorptionprocess,andthevibrationsofdiatomicmoleculedescribedasfollows(e.g.,HCl):MechanicalmodelofavibratingdiatomicmoleculeCourtesyBrukerOpticsequilibriumbondlengthstretchedcompressedSpringforceSpringforceModesofvibrationsRHbendingRRHHRRHHRRHHRRHHRRHHRHantisymmetricsymmetricrockingscissoringin-planebendingstretchingOHHOHHOHHOHH定性分析近红外光谱定性分析利用模式识别与聚类的一些算法,主要用于鉴定。在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”(迭代计算)的样品集,通过计算机运算,得出学习样品在数学空间的范围,对未知样品运算后,若也在此范围内,则该样品属于学习样品集类型,反之则否定。聚类运算时不需学习样品集,它通过待分析样品的光谱特征,根据光谱近似程度进行分类。

定性分析近红外定性分析主要用于物质的聚类分析和判别分析。近红外定性分析是用已知类别的样品建立近红外定性模型,然后用该模型考察未知样品是否是该类物质。近红外定性分析的基本原理近红外光谱或其压缩的变量(如主成分)组成一个多维空间位于相近的位置;未知样品的分析过程就是考察其光谱是否位于某类物质所在的空间。近红外定性分析常遇到的问题是:在多维变量空间中,不同类样品不能完全分开(说明不同类样品的谱图差别不大);训练时不同类型样品的变化没有足够的代表性(说明训练集样品的数目或变化范围不够);不能检测微量物质。近红外定性分析步骤(1)训练过程。采集已知样品的光谱,然后用一定数学方法识别不同类型的物质。(2)验证过程。用不在训练集中的样品考察模型能否正确识别样品类型。(3)使用阶段。采集未知样品的光谱,将它与已知样品的光谱进行比较,判断其属于哪类物质。另外,如果未知样品和模型中的所有物质都不相似,模型也能给出这方面的信息。定量分析建立模型-进行近红外定量分析首先必须建立校正模型,即收集一定数量的建模样品,分别测定样品的近红外光谱和参考数据,通过化学计量学方法建立二者之间的数学关系(称为模型);验证模型-得到模型后必须对模型进行验证,即采用一定数量的验证集样品(参考数据已知),测定近红外光谱,然后采用模型对这些样品的性质进行预测,并和已知的参考数据进行比较,通过计量学的方法对模型进行评估;使用模型-模型通过验证后就可以用于对未知样品进行测定;模型维护-在模型使用时,需要经常对模型性能进行监控,必要时进行模型维护。近红外光谱定量分析步骤(1)选取一组具有代表性的,已知化学测定值的样品作为校正集,测量出其近红外光谱,建立化学测定值和近红外光谱之间的定量数学模型(校准模型);(2)另一组已知化学测定值的样品作为预测集,扫描出其近红外光谱,将近红外光谱数据输入校准方程,得到样品的预测值,用预测值和化学测定值的相关系数和相对标准偏差来衡量所建立的模型的可靠程度。(3)若所建立的校准方程稳定可靠,即可用此模型来对未知样品进行测定。透射光谱法透射光谱法就是把待测样品置于作用光与检测器之间,检测器所检测到的分析光是作用光通过样品体与样品分子相互作用后的光,若样品是透明的真溶液,则分析光在样品中经过的路程一定,透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决定。反射光谱法反射光谱分析时,检测器与光源置于待测样品的同一侧,检测器检测到的分析光是光源发出的作用光投射到物体后,以各种方式反射回来的光。物体对光的反射分为规则反射光(镜面反射)与漫反射。规则反射光指在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生的反射。漫反射是光投向漫反射体(颗粒或粉末)后,在物体表面或内部发生的方向不定的反射。NIRreflectancevs.NIRtransmissionNIRRefelectanceNIRTransmission(NIT)DetectorDetectorNIRTransmissionNIRReflectanceNIRAbsorptionVisualizeRadiationInteractingwithParticlesDetectorPositionTabletIRBeamR.J.RomañachandM.A.Santos,“ContentUniformityTestingwithNearInfraredSpectroscopy”,AmericanPharmaceuticalReview,2003,6(2),62–67.DiffuseReflectanceReflectanceistermeddiffusewheretheangleofreflectedlightisindependentoftheincidentangleSpectraAffectedby:Particlesizeofsample.Packingdensityofsample,andpressureonsample.Refractiveindexofsample.Crystallineformofsample.Absorptioncoefficientsofsample.Characteristicsofthesample’ssurface.J.M.ChalmersandG.Dent,“IndustrialAnalysiswithVibrationalSpectroscopy”,RoyalSocietyofChemistry,1997,pages153-162.ParticleSizeandScatteringSmallerparticlesizesMoreremission,lesstransmissionLargerparticlesizesLessremission,moretransmissionAbsorbingpower(absenceofscattering)Absorptioncoefficient(includeseffectsofvoids,surfacereflection,distancetraveled)HighscatteringLowScatteringNIR发展史Thehistoryofnearinfrared(NIR)beginsin1800withFrederickWilliamHerschel.公元1800年德国科学家"赫歇尔"发现太阳光中的红外线外侧所围绕著一种用肉眼无法看见的光源,波长介于5.6-1000UM的「远红外线」,经过这种光源照射时,会对有机体产生放射、穿透、吸收、共振的效果。/cosmic_classroom/ir_tutorial/discovery.htmlMIRspectraobtainedbyATRandNIRspectraobtinedbyDiffuseReflectanceNIR长期被光谱学家忽视,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,谱带重叠也很严重。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。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。样品的组成和结构与近红外光谱之间有着一定的函数关系。MIRNIRDIFFICULT?NIR发展史WhyNIRnow?ImprovementsinthefieldsofOpticalfibers2.Computingpower3.Chemometrics4.InterestinproccesanalysisNIR发展史化学计量学使NIR成为检测的“巨人”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)拓扑(Topological)方法Excellentanalyticalmethodforthestudyofsolids.(Forexample,intheanalysisofminerals)LepidoliterockNIR的优势Samplepreparationisnotrequiredleadingtosignificantreductionsinanalysistime.Wasteandreagentsareminimized(non-destructivetesting).OnlineforprocessapplicationsAdvantagesofNIRSTotallynon-invasiveanalysisofbloodglucosebyNIRSpectramaybeobtainedinnon-invasivemanner.NIR的优势Remotesamplingispossible(goodforhazardousmaterials).SourceDetectorNIR的优势*-M.Blanco,J.Coello,A.Eustaquio,HIturriaga,andS.Maspoch,DevelopmentandValidationofaMethodfortheAnalysisofaPharmaceuticalPreparationbyNear-InfraredDiffuseReflectanceSpectroscopy,JournalofPharmaceuticalSciences,1999,88(5),551–556.NIRallowsustocreatecalibrationmodelsforpredictingconcentrationsofthepharmaceuticalindustryinrealtime(duringthemanufacturingprocess)NIR的优势AdvantagesofNIRSPossibilityofusingitinawiderangeofapplications(physicalandchemical),andviewingrelationshipsdifficulttoobservebyothermeans.MilledsugarGranularsugarNIRDETECTIONFructoseGlucose050751005025DisadvantagesofNIROverlappingbands(combination),noteasytointerpret.Differencesinspectraareoftenverysubtle.Usuallynotfortracelevelanalysis.优点:(1)快速,通常30秒内就可给出分析结果,可进行在线分析;(2)制样简单;(3)信息量大,可同时测定多组分;(4)经定标建模后,无须用其他常规化学分析手段,不使用有毒有机试剂,无污染;(5)非破坏性分析,可实现产品的无损质量检测;(6)可使用光纤,从而可实现远程分析检测。缺点:(1)建立模型需要大量有代表性且化学值已知的样品;(2)模型需要不断的维护改进;(3)近红外测定精度与参比分析精度直接相关,在参比方法精度不够的情况下,无法得到满意结果。

近红外光谱分析技术的优缺点按分光系统分类固定波长滤光片型光栅色散型快速傅立叶变换型声光可调滤光器阵列检测型近红外光谱分析仪器傅立叶近红外分析仪器

德国布鲁克公司在2001年推出的真正非接触式在线傅立叶近红外分析仪器:MATRIX-EAcomparisonofthebasicinstrumentationofRAMAN,MIR,andNIRspectroscopyRAMANMIR/ATRNIRNosamplepreparationSamplepreparationreq

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