NIR 近红外光谱技术

现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。

近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。

本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。

文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。

通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。

二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。

近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。

因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。

现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。

量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。

光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。

现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。

光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。

化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。

光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。

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,①对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据,①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；①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是应用近红外光谱的全光谱的信息,以解决近红外光谱的谱峰重叠与复杂背景的影响.2.1.2.6 模型验证用外部证实法检验和评价数学模型,以检验数学模型在时间空间上的稳定性.可以用另外几批独立的、待测量已知的检验样品集,用数学模型预测计算检验集中各样品的待测值；对实际值与预测值作线性相关,并用相关系数和预测标准差来表示预测效果.2.2 模型维护与扩展2.2.1 为什么要维护与扩展校正模型建立一个校正模型通常是从一个小的光谱数据库开始的.数据库小,模型的适用范围就必然受到限制.这也就意味着要想使一个模型更加稳定、适用范围更加宽广,就需要不断地对模型的数据库进行扩充.2.2.2 扩展校正模型步骤通过扫描光谱与实验数据建立具有数据对应关系的光谱文件,再使用该文件对旧方程进行扩展,形成新方程,并对新方程进行验证.2.3 具体例子分析2.3.1 方程选择使用改进偏最小二乘法<MPLS>建立校正模型,为消除光谱信号的基线漂移,随机噪音及颗粒度不均匀引起的散射,光谱采用三种去散射处理和三种导数处理结合,共9中光谱预处理方法.三种去散射处理包括无散射<None>,标准正态变量校正结合去除趋势校正<SNVD>,加权多元去散射校正<WMSC>；三种导数处理包括1,2,2,1; 1,4,4,1; 2,4,4,1,个数值依次代表导数处理阶数,导数数据间隔,平滑点数及二次平滑点数.模型建立过程中,定标集被分成6个交互验证组,以最小交互验证标准差<SECV>确定最佳主因子数.异常值判断与剔除是影响模型预测效果的关键因素.方程采用两轮异常值剔除过程,剔除光谱异常值<GH≥10>及化学异常值<T≥2.5>.以最高交互验证决定系数<1-VR>和最低SECV值确定最佳校正模型.如图二所示,蛋白最佳方程应为SNVD+2,4,4,1处理得到的.图二2.3.2 外部验证校正模型建立后,除用自身最高交互验证决定系数<1-VR>和最低SECV值衡量外,还需要用外部检验的方法来评价模型的可靠性,以保证模型在实际使用中的效果.选取已知样品对模型进行验证,如下图所示,样品〔粗蛋白〕预测值准确度较高,基本达到了分析要求〔表一可见,样品预测值与参考值误差较小；图三为蛋白化学值与预测值之间相关散点图,其中预测标准偏差<Sep>为0.447,系统偏差<Bias>为-0.059,相关系数<R>为0.957〕.表一图三三、近红外光谱分析技术的不足3.1 近红外光谱分析的灵敏度相对较低,不能用于微量分析.这主要是因为近红外光谱作为分子振动的非谐振吸收跃迁几率较低一般近红外倍频和合频谱带强度是其基频吸收的十万分之一.所以对组分的分析而言,其含量一般应大于0.1%才适合采用近红外光谱分析技术.当然这个数值并不是理论限值,随着近红外分析技术的不断发展,相信它的最小检出限还将会有所突破.3.2 分析必须要依赖模型,对模型的建立要求较高,投入较大.预测结果的准确性与校正模型建立的质量有很大关系,因此,建立校正模型一般需要有经验的专业人员和来源丰富的有代表性的大量样品,并配备精确的化学分析手段.3.3 模型传递技术尚不成熟.目前,由于校正模型受限于各种测量条件,只能适应一定的时间和空间范围,如果能建立成熟的模型传递,使在一台仪器上建立的定性或定量校正模型可靠地移植到其他相同或类似的仪器上使用,就能减少建模所需的时间和费用.四、结束语尽管近红外检测分析技术目前还有些许不足,但随着计算机技术、光谱学和化学计量学的快速发展和相互融合,该技术预测能力及预测精度等将得到进一步提高,建模难度也将进一步下降.当今粮食生产、食品安全和市场检查管理部门等各方面要求更使得需要深入研究近红外光谱检测技术,并在实践中得以普遍应用.今后,近红外光谱检测分析技术会拥有更广阔的应用前景.。

近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱(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。

近红外光谱技术在中药材鉴定中的应用研究
近红外光谱技术（NIR）是一种快速、非破坏性分析方法，已被广泛应用于中药材鉴定领域。

本文旨在介绍NIR在中药材鉴定中的应用研究进展，包括光谱预处理、化学计量学方法以及NIR与其他技术的结合应用等方面。

1.光谱预处理
在NIR分析中，光谱预处理是十分重要的一步，能够消除光谱噪声、增强光谱信号以及降低光谱干扰等。

目前在中药材鉴定中，常用的光谱预处理方法包括：1）二次多项式基线校正法；2）标准正交化校正法；3）对数变换法；4）标准正交化变量选择法等。

在光谱预处理方面，研究人员还对传统的预处理方法进行了改进及优化，如基线校正方法和统计分析模型等。

2.化学计量学方法
化学计量学方法根据已知的化学计量学模型建立预测模型，从而实现物质定性定量分析。

在中药材鉴定中，常用的化学计量学方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）以及支持向量机（SVM）等。

其中，PLS是最常用的一种化学计量学方法，在实际应用中已被广泛采用。

3.NIR与其他技术的结合应用
在中药材鉴定中，为了得到更加准确的分析结果，研究人员还结合了其他技术，如近红外光谱和色谱联用、近红外光谱和质谱联用、近红外光谱和形态学特征联用等。

其中，近红外光谱和液相色谱联用已被广泛应用于中药材的定性和定量分析中，取得了优秀的分析结果。

总之，NIR技术在中药材鉴定中的应用研究已取得重要进展，对保证中药材的质量、安全和有效性具有重大意义。

未来，研究人员将进一步深入探索NIR在中药材鉴定中的应用，为中药材的质量控制和生产提供更加有效的技术支持。

近红外光谱信号分析及评价方法研究近红外光谱（NIR）是一种非常重要的分析技术，已被广泛应用于各个领域。

NIR光谱是指在近红外区域（约700-2500nm）的光谱，它可以提供样品的化学和结构信息。

NIR光谱可以被用来定量或定性分析样品的成分、物理和化学属性。

本文将介绍近红外光谱信号分析及评价方法的研究。

一、近红外光谱信号分析方法NIR光谱信号分析是将NIR光谱信号处理为更简单、更易于识别的形式的技术。

这个过程通常包括数据采集、预处理、变量选择、建模和验证等步骤。

1. 数据采集NIR光谱仪是用于获取NIR光谱信号的仪器。

NIR光谱仪的选择应基于采样需要和目的。

数据采集的质量对NIR光谱信号分析的结果至关重要。

2. 预处理数据预处理包括信号平滑、去基线、标准化和波长选择等处理。

这些操作可以减少噪声、增加信噪比、去除传感器和光源造成的影响、降低多重共线性等。

3. 变量选择变量选择是通过筛选和删除原始变量，得到更少而有效的变量，以提高模型的预测精度。

变量选择的方法包括前向选择、后向删除、主成分分析等。

4. 建模建模是通过分析已知样本数据来建立模型，以便预测未知样本的结果。

建模的方法包括偏最小二乘法、支持向量机、偏最小二乘判别分析等。

5. 验证验证是评价建模结果的一种方法，可通过交叉验证、留一交叉验证、外部验证等来完成。

验证可以检查建模过程中存在的问题，同时也可以确定模型的准确性。

二、近红外光谱信号评价方法NIR光谱信号的评价通常包括两个方面：定量和定性分析。

1. 定量分析NIR光谱定量分析是识别和测量样品中化学成分的量。

它的优点是飞快的采集速度、不需要样品准备、不需要危险化学品、不破坏原样品，同时也具有高准确性、高精度和高可靠性。

应用定量分析可以通过测量样品中的主要成分，来判断物质的含量、品质和认证等问题。

2. 定性分析NIR光谱定性分析是确定样品中的化学和结构信息。

定性分析可以用于识别和鉴别样品，为化学品、食品、药品等制造商提供质量控制的手段。

近红外光谱的应用近红外光谱（NIR）是一种广泛应用于许多领域的分析技术。

该技术利用了近红外光波段（780-2500纳米）的吸收、散射和反射特性，可以提供有关物质的组成、结构和性质的信息。

由于其非破坏性、无需样品处理的特点，近红外光谱在药物制造、食品安全、环境监测、农业生产等方面得到了广泛应用。

一、药物制造近红外光谱在药物制造过程中起着重要作用。

通过分析药物样品的光谱特征，可以检测药物的成分、含量、纯度和稳定性，确保药物质量符合要求。

同时，它还可以快速检测原料药的质量，提高生产效率和监控药物生产过程中的变异性。

二、食品安全近红外光谱在食品安全领域的应用越来越广泛。

通过光谱的分析，可以检测食品中的营养成分、添加剂、重金属和农药等有害物质。

这种无损检测方法可以大大提高食品质量检测的速度和准确性，确保食品安全，保护消费者的健康。

三、环境监测NIR光谱技术在环境监测中的应用主要包括大气污染监测、水质监测和土壤分析。

通过分析光谱数据，可以快速检测大气中的有害气体、水体中的污染物和土壤中的养分含量。

这种方法无需对样品进行预处理，可以实时监测环境参数，帮助保护环境和预警环境污染。

四、农业生产NIR光谱技术在农业生产中的应用主要包括农作物品种鉴定、土壤肥力评价和农产品质量检测等。

通过分析农产品或土壤样品的光谱特征，可以识别农作物品种、评价土壤的营养状况，提供农业生产的决策依据。

此外，还可以通过检测农产品的水分含量和营养成分，评估农产品的品质和质量。

总结起来，近红外光谱技术在药物制造、食品安全、环境监测和农业生产中具有广泛的应用前景。

随着仪器技术的不断发展，近红外光谱的应用范围将进一步扩大，并在更多领域中发挥其优势。

近红外光谱技术
近红外光(Near Infrared，NIR)是介于可见光(Vis)和中红外(MIR)之间的电磁辐射波，美国材料检测协会(ASTM）将近红外光谱区定义为780-2526nm的区域，是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。

近红外光谱区与有机分子中含氢基团(OH、NH、CH)振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱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。

近红外光谱技术星测信号的数字化和分析过程的绿色化又使其具有
典型的时代特征，近年来，近红外光谱技术已成为发展最快，最引人注目的光谱分析技术。

近红外分析原理近红外（NIR）光谱分析技术是一种非破坏性的分析方法，广泛应用于食品、药品、化妆品、农业、环境监测等领域。

本文将介绍近红外分析的原理，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。

一、近红外光谱分析原理概述近红外光谱（NIR）是指介于可见光和红外光之间的电磁波。

与红外光谱相比，近红外波长范围更窄，通常介于700纳米到2500纳米之间。

近红外光具有高穿透性和强信号特征，在吸收、散射和反射过程中具有特定的光学特性。

二、近红外分析原理详解近红外分析是基于样品对近红外光的吸收特性进行定性和定量分析的方法。

当近红外光照射样品时，部分光会被样品吸收，而另一部分光会穿透并被探测器测量。

吸收的光谱特征与样品的物理化学性质相关联，可以通过建立光谱库或数学模型来解释和预测样品的成分、质量和特性。

近红外分析方法通常分为定性分析和定量分析两种。

1. 定性分析：通过比较待测样品的光谱特征与已知物质的光谱库相匹配，确定样品的成分或特性。

近红外光谱能够捕捉到物质的结构、键合和官能团等信息，通过光谱匹配可以快速准确地鉴别样品。

2. 定量分析：利用数学建模方法，通过建立样本的光谱与含量之间的定量关系，预测未知样品的含量。

这种方法需要建立多元线性回归模型或偏最小二乘回归模型，进行定量分析。

三、近红外光谱分析的优势和挑战近红外分析具有以下优势：1. 非破坏性：近红外光谱分析无需对样品进行处理或破坏性试验，可以保持样品的完整性。

2. 快速性：近红外光谱仪器操作简便，数据获取快速，可以在短时间内获得大量样品的光谱数据。

3. 多样性：近红外光谱可以应用于多种样品类型，包括液体、固体和气体等。

4. 多组分分析：近红外分析可以同时检测多个组分，提高分析效率。

然而，近红外光谱分析技术也存在一些挑战：1. 样品干扰：样品的颜色、湿度、温度等因素可能对近红外光谱产生影响，需要进行校正和修正。

2. 光学路径：样品的形状和厚度可能会对光谱信号的强度和形状产生影响，需要考虑样品的光学路径。