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近红外光谱(NIR)
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化学计量学历史沿革
Insm_68f50e17
2024/06/28
私聊
近红外光谱(NIR)
化学计量学是利用统计学、数学、计算机科学等方法和手段解决化学问题的一门交叉学科。由于近年来各类先进的分析仪器相继问世,产生了大量量测数据,昔日以单变量分析为主的传统数据处理方法的效率和效果都有所下降。随着数学、统计学和计算机科学等学科的迅速发展,各种新型仪器产生的大量高阶数据得以进一步挖掘,从而更多地解析出复杂数据中包含的丰富信息。
化学计量学诞生于上世纪
70
年代初期。
1971
年,瑞典化学家
S. Wold
在为一项基金项目定名时提出了“化学计量学”(
Chemometrics
)一词,标志着化学计量学这门新兴学科的诞生
[1]
。
1974
年,他与美国华盛顿大学的
B. R. Kowalski
教授在美国西雅图成立了国际化学计量学学会(
I
nternational
C
hemometrics
S
ociety
, ICS
)。早期的化学计量学方法实际上大都是经典的统计学方法,例如
1901
年英国统计学家
K. Pearson
提出的主成分分析(
P
rincipal components analysis,
PCA
)。偏最小二乘法(
P
artial least square,
PLS
)是瑞典著名的计量经济统计学家
H. Wold
在
20
世纪
60
年代为处理经济学数据提出的,后来他的儿子
S. Wold
在
1983
年将其发展,用于解决较难处理的化学数据回归问题,并且获得了非常满意的结果。目前,
PLS
已成为化学计量学领域最常用的一种多元建模方法。
20
世纪
80
年代,化学计量学的两本国际专业期刊《
Journal of Chemometrics
》(
1987
,
Wiley
)和《
Chemometrics and Intelligence Laboratory Systems
》(
1988
,
Elsevier
)的问世,对化学计量学成果的交流传播发挥了重要作用。同时,
Matlab
编程语言(
1984
年美国
Mathwork
公司推出)的出现,使得很多化学计量学的复杂计算仅通过简单的
Matlab
语句便可实现,极大地促进了该学科的发展。
20
世纪
90
年代,化学计量学与分析仪器相结合,进入到了实际应用阶段。
化学计量学在
近红外光谱
分析中具有重要地位。
近红外光谱
是
8
50
nm
~2500
nm
波段的电磁波,主要反映了物质中含氢基团的倍频和合频。但是近红外的吸收峰较宽且重叠严重,光谱的解释能力比较差,很难进行确切的谱峰归属。此外,在实际应用中,还面临着使用环境变化、复杂体系干扰严重、仪器变化等多种干扰因素。因此,化学计量学建模是
近红外光谱
分析中必不可少的过程。按照分析过程的先后顺序,
近红外光谱
分析中常见的化学计量学方法可以概括为:样本分组,奇异样本识别、光谱数据预处理、波长选择、化学模式识别、多元校正、模型转移和更新等方法。
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