近紅外光譜分析技術(shù)

近紅外光譜分析技術(shù)研究進(jìn)展

AdvancesinNIRAnalysisTechnics

夜視儀主要內(nèi)容近紅外光譜分析技術(shù)在作物品質(zhì)鑒定中的應(yīng)用用于近紅外光譜分析的幾種化學(xué)計(jì)量方法近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展概況技術(shù)原理特點(diǎn)定性分析定量分析技術(shù)應(yīng)用近紅外光（NearInfrared，NIR）是介于可見光（VIS）和中紅外光（MIR）之間的電磁波美國材料檢測協(xié)會（ASTM）定義的近紅外光譜區(qū)的波長范圍為780～2526nm，習(xí)慣上又將近紅外區(qū)分為近紅外短波（780～1100nm）和近紅外長波（1100～2526nm）兩個(gè)區(qū)域。

近紅外光概要與其他分析技術(shù)不同，現(xiàn)代近紅外光譜分析是一種間接的分析技術(shù)，需要借助化學(xué)計(jì)量學(xué)方法來實(shí)現(xiàn)對未知樣本的定性或定量分析?，F(xiàn)代近紅外光譜技術(shù)是二十世紀(jì)90年代以來發(fā)展最快、最引人矚目的光譜分析技術(shù)，是光譜測量技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)的有機(jī)結(jié)合，被譽(yù)為分析的巨人。發(fā)展概況20世紀(jì)初，人們采用攝譜的方法首次獲得了有機(jī)化合物的近紅外光譜，并對有關(guān)基團(tuán)的光譜特征進(jìn)行了解釋預(yù)示著近紅外光譜(NearInfraredSpectroscopy，縮寫為NIRSpectroscopy)有可能作為分析技術(shù)的一種手段得到應(yīng)用。由于缺乏儀器基礎(chǔ)，20世紀(jì)50年代以前，近紅外光譜的研究只限于為數(shù)不多的幾個(gè)實(shí)驗(yàn)室中，且沒有得到實(shí)際應(yīng)用。50年代中后期，隨著簡易型近紅外光譜儀器的出現(xiàn)及Norris等在近紅外漫反射技術(shù)上所做的大量工作限，掀起了近紅外光譜應(yīng)用的一個(gè)小高潮，近紅外光譜在測定農(nóng)副產(chǎn)品(包括谷物、飼料、水果、蔬菜、肉、蛋奶等)的品質(zhì)(如水分、蛋白、油脂含量等)方面得到廣泛使用。這些應(yīng)用都基于傳統(tǒng)的光譜定量方法，當(dāng)樣品的背景、顆粒度、基體等發(fā)生變化時(shí)，測量結(jié)果往往產(chǎn)生較大的誤差。進(jìn)入二十世紀(jì)60年代中期，隨著(中)紅外光譜技術(shù)的發(fā)展及其在化合物結(jié)構(gòu)表征中所起的巨大作用，使人們淡漠了近紅外光譜在分析測定中的應(yīng)用。在此后的20年里，除在農(nóng)副產(chǎn)品領(lǐng)域的傳統(tǒng)應(yīng)用之外，近紅外光譜技術(shù)幾乎處于徘徊不前的狀態(tài)。進(jìn)入20世紀(jì)80年代后期，近紅外光譜才真正為人們所注意，這在很大程度上歸功于化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的應(yīng)用，再加上過去中紅外光譜技術(shù)積累的經(jīng)驗(yàn)，使近紅外光譜分析技術(shù)得到迅速推廣，成為一門獨(dú)立的技術(shù)。進(jìn)入90年代，近紅外光譜在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用全面展開，步入了一個(gè)快速發(fā)展的時(shí)期，應(yīng)用領(lǐng)域也更加廣泛。lElectromagneticspectrumX-RAY0,2nmULTRA-VIOLET2nmVISIBLE400-800nmINFRAREDMICROVAWE3mm-20cmRADIO10m-30KmFARMIDNEAR?,cm(wavelength)7.8x10-5to3x10-43x10-4to3x10-33x10-3to3x10-2?,cm-1(wavenumber)12820to40004000to400400to33

近紅外光譜分析技術(shù)

近紅外光譜分析原理近紅外光譜主要是由于分子振動的泛頻使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時(shí)產(chǎn)生的，記錄的主要是含氫基團(tuán)X-H（X=C、N、O、S）振動的倍頻和合頻吸收。不同基團(tuán)（如甲基、亞甲基、苯環(huán)等）或同一基團(tuán)在不同化學(xué)環(huán)境中的近紅外吸收波長與強(qiáng)度都有明顯差別，NIR光譜具有豐富的結(jié)構(gòu)和組成信息，非常適合用于碳?xì)溆袡C(jī)物質(zhì)的組成與性質(zhì)的測量。VisualizebondsbetweenatomsasspringsTheclassicalphysicsconsiderstheatomsasparticleswithagivenmassintheIRabsorptionprocess,andthevibrationsofdiatomicmoleculedescribedasfollows(e.g.,HCl):MechanicalmodelofavibratingdiatomicmoleculeCourtesyBrukerOpticsequilibriumbondlengthstretchedcompressedSpringforceSpringforceModesofvibrationsRHbendingRRHHRRHHRRHHRRHHRRHHRHantisymmetricsymmetricrockingscissoringin-planebendingstretchingOHHOHHOHHOHH定性分析近紅外光譜定性分析利用模式識別與聚類的一些算法，主要用于鑒定。在模式識別運(yùn)算時(shí)需要有一組用于計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”（迭代計(jì)算）的樣品集，通過計(jì)算機(jī)運(yùn)算，得出學(xué)習(xí)樣品在數(shù)學(xué)空間的范圍，對未知樣品運(yùn)算后，若也在此范圍內(nèi)，則該樣品屬于學(xué)習(xí)樣品集類型，反之則否定。聚類運(yùn)算時(shí)不需學(xué)習(xí)樣品集，它通過待分析樣品的光譜特征，根據(jù)光譜近似程度進(jìn)行分類。

定性分析近紅外定性分析主要用于物質(zhì)的聚類分析和判別分析。近紅外定性分析是用已知類別的樣品建立近紅外定性模型，然后用該模型考察未知樣品是否是該類物質(zhì)。近紅外定性分析的基本原理近紅外光譜或其壓縮的變量(如主成分)組成一個(gè)多維空間位于相近的位置；未知樣品的分析過程就是考察其光譜是否位于某類物質(zhì)所在的空間。近紅外定性分析常遇到的問題是：在多維變量空間中，不同類樣品不能完全分開(說明不同類樣品的譜圖差別不大)；訓(xùn)練時(shí)不同類型樣品的變化沒有足夠的代表性(說明訓(xùn)練集樣品的數(shù)目或變化范圍不夠)；不能檢測微量物質(zhì)。近紅外定性分析步驟(1)訓(xùn)練過程。采集已知樣品的光譜，然后用一定數(shù)學(xué)方法識別不同類型的物質(zhì)。(2)驗(yàn)證過程。用不在訓(xùn)練集中的樣品考察模型能否正確識別樣品類型。(3)使用階段。采集未知樣品的光譜，將它與已知樣品的光譜進(jìn)行比較，判斷其屬于哪類物質(zhì)。另外，如果未知樣品和模型中的所有物質(zhì)都不相似，模型也能給出這方面的信息。定量分析建立模型-進(jìn)行近紅外定量分析首先必須建立校正模型，即收集一定數(shù)量的建模樣品，分別測定樣品的近紅外光譜和參考數(shù)據(jù)，通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立二者之間的數(shù)學(xué)關(guān)系(稱為模型)；驗(yàn)證模型-得到模型后必須對模型進(jìn)行驗(yàn)證，即采用一定數(shù)量的驗(yàn)證集樣品(參考數(shù)據(jù)已知)，測定近紅外光譜，然后采用模型對這些樣品的性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，并和已知的參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，通過計(jì)量學(xué)的方法對模型進(jìn)行評估；使用模型-模型通過驗(yàn)證后就可以用于對未知樣品進(jìn)行測定；模型維護(hù)-在模型使用時(shí)，需要經(jīng)常對模型性能進(jìn)行監(jiān)控，必要時(shí)進(jìn)行模型維護(hù)。近紅外光譜定量分析步驟(1)選取一組具有代表性的，已知化學(xué)測定值的樣品作為校正集，測量出其近紅外光譜，建立化學(xué)測定值和近紅外光譜之間的定量數(shù)學(xué)模型(校準(zhǔn)模型)；(2)另一組已知化學(xué)測定值的樣品作為預(yù)測集，掃描出其近紅外光譜，將近紅外光譜數(shù)據(jù)輸入校準(zhǔn)方程，得到樣品的預(yù)測值，用預(yù)測值和化學(xué)測定值的相關(guān)系數(shù)和相對標(biāo)準(zhǔn)偏差來衡量所建立的模型的可靠程度。(3)若所建立的校準(zhǔn)方程穩(wěn)定可靠，即可用此模型來對未知樣品進(jìn)行測定。透射光譜法透射光譜法就是把待測樣品置于作用光與檢測器之間，檢測器所檢測到的分析光是作用光通過樣品體與樣品分子相互作用后的光，若樣品是透明的真溶液，則分析光在樣品中經(jīng)過的路程一定，透射光的強(qiáng)度與樣品組分濃度由比耳定律決定。反射光譜法反射光譜分析時(shí)，檢測器與光源置于待測樣品的同一側(cè)，檢測器檢測到的分析光是光源發(fā)出的作用光投射到物體后，以各種方式反射回來的光。物體對光的反射分為規(guī)則反射光（鏡面反射）與漫反射。規(guī)則反射光指在物體表面按入射角等于反射角的反射定律發(fā)生的反射。漫反射是光投向漫反射體（顆粒或粉末）后，在物體表面或內(nèi)部發(fā)生的方向不定的反射。NIRreflectancevs.NIRtransmissionNIRRefelectanceNIRTransmission(NIT)DetectorDetectorNIRTransmissionNIRReflectanceNIRAbsorptionVisualizeRadiationInteractingwithParticlesDetectorPositionTabletIRBeamR.J.Roma?achandM.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發(fā)展史Thehistoryofnearinfrared(NIR)beginsin1800withFrederickWilliamHerschel.公元1800年德國科學(xué)家"赫歇爾"發(fā)現(xiàn)太陽光中的紅外線外側(cè)所圍繞著一種用肉眼無法看見的光源，波長介于5.6-1000UM的「遠(yuǎn)紅外線」，經(jīng)過這種光源照射時(shí)，會對有機(jī)體產(chǎn)生放射、穿透、吸收、共振的效果。/cosmic_classroom/ir_tutorial/discovery.htmlMIRspectraobtainedbyATRandNIRspectraobtinedbyDiffuseReflectanceNIR長期被光譜學(xué)家忽視,由于倍頻和合頻躍遷幾率低，而有機(jī)物質(zhì)在NIR光譜區(qū)為倍頻與合頻吸收，所以消光系數(shù)弱，譜帶重疊也很嚴(yán)重?；瘜W(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展使多組分分析中多元信息處理理論和技術(shù)日益成熟，解決了近紅外光譜區(qū)重疊的問題。在近紅外光譜分析中，被測物質(zhì)的近紅外光譜取決于樣品的組成和結(jié)構(gòu)。樣品的組成和結(jié)構(gòu)與近紅外光譜之間有著一定的函數(shù)關(guān)系。MIRNIRDIFFICULT?NIR發(fā)展史WhyNIRnow?ImprovementsinthefieldsofOpticalfibers2.Computingpower3.Chemometrics4.InterestinproccesanalysisNIR發(fā)展史化學(xué)計(jì)量學(xué)使NIR成為檢測的“巨人”使用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法確定出這些重要函數(shù)關(guān)系，即經(jīng)過校正，就可以根據(jù)被測樣品的近紅外光譜，快速計(jì)算出各種數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在常用的校正方法主要有多元線性回歸(MLR)主成分分析(PCA)偏最小二乘法(PLS)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)拓?fù)?Topological)方法Excellentanalyticalmethodforthestudyofsolids.(Forexample,intheanalysisofminerals)LepidoliterockNIR的優(yōu)勢Samplepreparationisnotrequiredleadingtosignificantreductionsinanalysistime.Wasteandreagentsareminimized(non-destructivetesting).OnlineforprocessapplicationsAdvantagesofNIRSTotallynon-invasiveanalysisofbloodglucosebyNIRSpectramaybeobtainedinnon-invasivemanner.NIR的優(yōu)勢Remotesamplingispossible(goodforhazardousmaterials).SourceDetectorNIR的優(yōu)勢*-M.Blanco,J.Coello,A.Eustaquio,HIturriaga,andS.Maspoch,DevelopmentandValidationofaMethodfortheAnalysisofaPharmaceuticalPreparationbyNear-InfraredDiffuseReflectanceSpectroscopy,JournalofPharmaceuticalSciences,1999,88(5),551–556.NIRallowsustocreatecalibrationmodelsforpredictingconcentrationsofthepharmaceuticalindustryinrealtime(duringthemanufacturingprocess)NIR的優(yōu)勢AdvantagesofNIRSPossibilityofusingitinawiderangeofapplications(physicalandchemical),andviewingrelationshipsdifficulttoobservebyothermeans.MilledsugarGranularsugarNIRDETECTIONFructoseGlucose050751005025DisadvantagesofNIROverlappingbands(combination),noteasytointerpret.Differencesinspectraareoftenverysubtle.Usuallynotfortracelevelanalysis.優(yōu)點(diǎn)：（1）快速，通常30秒內(nèi)就可給出分析結(jié)果，可進(jìn)行在線分析；（2）制樣簡單；（3）信息量大，可同時(shí)測定多組分；（4）經(jīng)定標(biāo)建模后，無須用其他常規(guī)化學(xué)分析手段，不使用有毒有機(jī)試劑，無污染；（5）非破壞性分析，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的無損質(zhì)量檢測；（6）可使用光纖，從而可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程分析檢測。缺點(diǎn)：（1）建立模型需要大量有代表性且化學(xué)值已知的樣品；（2）模型需要不斷的維護(hù)改進(jìn)；（3）近紅外測定精度與參比分析精度直接相關(guān)，在參比方法精度不夠的情況下，無法得到滿意結(jié)果。

近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)按分光系統(tǒng)分類固定波長濾光片型光柵色散型快速傅立葉變換型聲光可調(diào)濾光器陣列檢測型近紅外光譜分析儀器傅立葉近紅外分析儀器

德國布魯克公司在2001年推出的真正非接觸式在線傅立葉近紅外分析儀器：MATRIX-EAcomparisonofthebasicinstrumentationofRAMAN,MIR,andNIRspectroscopyRAMANMIR/ATRNIRNosamplepreparationSamplepreparationreq