近红外分析

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近红外分析相关的厂商

  • 400-860-5168转3737
    北京格致同德科技有限公司于2015年成立,是一家专业从事实验设备、科学器材贸易与研发的高科技企业。公司以近红外光谱技术为主要的发展方向。依托强大的近红外技术力量,代理了美国VIAVI公司的MicroNIRTM系列微型近红外光谱仪,包括了用于在线分析的PAT-W、PAT-Wx、PAT-U、PAT-Ux、PAT-L、PAT-Lx以及用于现场分析的手持式MicroNIR OnSite W、用于实验室分析的MicroNIR PRO ES等多种产品,并成功将该系列产品推广到制药、食品、粮油、烟草等行业。公司在开展贸易工作的同时也投入大量精力于产品研发,到目前为止公司已经研发出了OLNIR-1700在线近红外光谱仪,TTNIR-1700台式近红外光谱仪等一系列近红外产品。在烟草、发酵、食品、军工等行业拥有众多业绩。
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  • 瑞谱分析仪器(天津)有限公司是一家专注于工业在线分析领域的分析数据服务商,目前的解决方案广泛应用于农产品深加工产业链(玉米、大豆、小麦、花生、油菜籽、大米等)、饲料、乳品、休闲食品、发酵、化工等行业,并逐步拓展到了制药,石化,烟草等新领域。目前,公司和团队已经形成了在线近红外分析仪的研发、设计、制造、销售、安装调试与售后服务、维修以及技术推广的完整解决方案能力。团队普遍具备十年以上的跨行业经验,并集成机械、光学、电子、自控,以及通讯应用领域的跨多学科综合解决方案能力。我们致力于解决用户普遍遇到的现有生产过程分析技术(PAT)和过程控制技术(PCT)的融合问题。
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  • 400-860-5168转2473
    SEAL Analytical(原Bran Luebbe/Technicon)是全自动营养盐分析仪的制造商和供应商,专业从事间断化学分析和连续流动分析仪器的研发、生产和销售。在全自动营养盐分析领域,SEAL Analytical已经有超过50年的研究经验。 SEAL公司的总部设在英国,并且在德国、美国和中国都设有分公司,销售网络更是覆盖全球。 2006年SEAL Analytical收购了Bran Luebbe的连续流动分析(CFA)和近红外(NIR)业务。这将德国Bran Luebbe 50多年的连续流动分析仪(原先TECHNICON工业领域)经验和SEAL公司25年成功的间断化学分析技术有机的结合起来,使得我们有能力为全球环保部门和相关工业领域的实验室提供更完善的全自动化学分析技术。 2008年,SEAL Analytical加入Porvair集团——一个专业研究过滤材料和环保技术的公司。SEAL将继续高速增长并在全世界范围内取得成功。 在间断化学分析和连续片段流动分析技术领域,SEAL Analytical的AQ系列全自动间断化学分析仪、SEAL AA3 HR和QuAAtro连续流动分析仪可以完美的满足您的需求。SEAL公司具有以下几点的综合保证:1 超过1000种成文方法2 符合美国环保局(USEPA)、美国材料与试验协会(ASTM)、国际标准化组织(ISO)、美国官方分析化学师协会(AOAC)、德国标准化学会(DIN)、烟草科学研究合作中心(CORESTA)标准方法3 培训—硬件和软件4 支持合同5 厂家直销正版配件和消耗品6 厂家提供培训服务7 办事处遍布世界各地
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近红外分析相关的仪器

  • 无线近红外光谱仪来了。MicroNIR OnSite-W无线手持近红外光谱仪产品设计符合人体工程学原理,结构紧凑,坚固抗震。无论生产现场还是野外应用,OnSite-W均是理想的近红外解决方案,其软件功能强大,用户界面直观,可在平板电脑或笔记本电脑上方便使用。操作人员仅需极少的培训即可在现场完成快速检测及分析。MicroNIR OnSite-W是目前世界上最小的全集成近红外光谱仪,该产品的核心技术是美国VIAVI Solutions公司的线性渐变技术(LVF),其优势是整机无任何移动部件,符合IP65 / IP67防尘防水等级要求。MicroNIR OnSite-W可广泛应用于食品,农业,医药和安防领域的现场快速检测。技术特点? 快速,实时,无损的近红外光谱分析技术;? 无线传输,超紧凑,符合人体工程学的手持式近红外光谱仪;? 具有用于一键式数据采集的多功能按钮;? 内置可充电电池,工作时间大于10小时;? IP65和IP67等级,适用于潮湿和多尘的复杂环境;? 可通过蓝牙或USB接口与平板电脑或者笔记本电脑连接,操作方便;? 与原装MicroNIR OnSite配件兼容;? 用户界面直观,方便用户使用。
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  • 为确保产品质量以及实现高效生产,在连续生产过程中进行实时样品监测是至关重要的。TruProcessTM 分析仪采用近红外光谱学技术,具有台式系统的功能,体积小,重量轻,是全局部署的理想之选。此分析仪不仅能快速提供可靠的实时过程分析结果,还可以增加产量,提高产品质量,降低生产成本。TruProcessTM 分析仪可与各种规模的加工设备相连接。它体积小,质量轻,具有完整的过程可扩展性,不仅可用于小规模实验室混合应用,也可用于中试生产,乃至大批量生产。 主要优点1. 无损测量:带有可编程采集触发的非接触式漫反射测量,可实现无损测量。 2. 快速准确的监控:此分析仪不仅具有无线通信、实时数据分析和存储功能,还能在五微秒内完成扫描,且混合转速高达25 rpms。 3. 先进的技术:微电子机械系统(MEMS)技术将传统的近红外光谱法转化为生产线近红外传感器。4. 可定制:该分析仪与&ldquo Thermo Scientific方法开发软件&rdquo 相兼容,可用于定性和定量分析,包括干燥,混合,湿度分析。
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  • GaiaChem近红外高光谱分析仪整合了近红外成像光谱仪和高分辨率近红外光谱相机,采用推扫成像技术,可同时对大量的样品进行光谱和影像的测 量,也可对不同形状的样品进行光谱和影像的测量,提供待测样品的详细的光谱及影像信息以供研究人员进行化学成分、成分品质等的分析。 GaiaChem近红外高光谱分析仪是一个完整的影像光谱工作站,使用者只需要将待检样品放置在标准的样品台上,通过ChemaDAQ软件进行扫描控制,即可实时的进行光谱和影像信息的获取和保存。 GaiaChem近红外高光谱分析仪提供测试的样品的大小从10mm到100mm,可获得30&mu m-300&mu m的空间分辨率;光谱测量范围为:970nm-2500nm(900nm-1700nm),光谱分辨率可达10nm(6nm)。主要应用领域:◆ 农业科学研究,食品品质分析◆ 生命科学研究,脂肪含量分析◆ 医药科学研究,药品品质分析◆ 物质成分鉴别 主要技术规格参数表 GaiaChem-SWIRGaiaChem-NIR操作模式高速推扫型高光谱仪光谱范围(nm)970-2500900-1700光谱分辨率(nm)106光谱通道数256空间像素数(pixels/line)320空间分辨率(&mu m)30-300扫描范围(mm)10-100最大样品尺寸(mm)100× 100× 40(W× L× T)样品扫描速度100 hyperspectral line images/ s (max), corresponding to -3 mm/s with 30 micron pixel -30 mm/s with 300 micron pixel 样品扫描时间(s, 典型)3-10(@320× 320空间像素,256个光谱通道)光源 SPECIM&rsquo s diffused line illumination unit 数据格式 BIL file format, Evince and ENVI compatible 仪器校正光谱校正在出厂时已完成;反射光谱强度校正在每次样品测量时自动完成(比照仪器内部的标准反射板)应用实例:◆ 药品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的不同原料配比的药片的高光谱影像及光谱信息如下图所示,光谱范围为:1000-2500nm,伪彩表示了不同成分的影像信息,可获得256个通道的光谱信息,空间影像信息覆盖了320*430像素,整个采样时间仅需要6秒。 ◆ 农产品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的种子的高光谱影像及光谱信息如下图所示,光谱范围为:1000-2500nm,整个采样时间仅需要11秒。 由于农产品通常都有一定水分含量,在1000-2500nm范围内光源的热效应会造成水分的丢失,所以在这个范围内进行光谱测量时,测量时间显得尤为重要,必须要在尽可能短的时间内进行。GaiaChem在设计上充分考虑到这个因素的影响,通常一个样品的测试时间为十几秒,甚至几秒钟内即可完成,大大降低了光源烘干效应对样品的影响。 GaiaChem近红外高光谱分析仪信号采集及分析软件 ChemaDAQ软件为GaiaChem近红外高光谱分析仪标准的信号采集软件,可进行高光谱影像及光谱数据的采集和简单处理,数据存储格式可被多种第三方专业的数据分析软件调用,如ENVI和Evince数据分析软件,可进行3D图像分析等。
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近红外分析相关的资讯

  • 【我与近红外的故事】曾仲大:近红外数据分析之路
    p    span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai " strong 随感: /strong “我与近红外的故事”征文近一年了,看过许多老师情真意切的表达,真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中,也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事,几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口,惰性真是害人啊。好在拖到春节,总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知,既是机缘巧合,更是某种必然吧。 /span /p p   初识近红外,都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了,主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究,解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题,从GC-MS,LC-MS到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我,询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作,陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长,现受聘中山大学教授、学委会主任),研究组的条件与学术水准自不必说,就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。 /p p   对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻,尤其是弥墩道,应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧,一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里,另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时,很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参?说回到陈院士负责的这个研究课题,由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费,对包括上述中药,以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究,目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺,中间批发商,甚至普通消费者,以快速、经济、简便的方法识别药材真假,甚至质量等级。这些药材大多价格不菲,若能够有效识别真假,其商用价值可想而知!顺便一提,香港赛马会中药研究院很多年前已经解散,个中原因无法深究,但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天,这也算是一件憾事吧,包括设想中的香港国际中医药中心。 /p p   说到这里,近红外分析可以派上用场了!无论是十年前,还是十年后的今天,应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命,综合考虑时间效率、分析成本,亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性!记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100 Series),以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model: 1600-2400)。由于项目定位于实际应用,需要适应不同场合下的快速分析,对数据分析本身的要求同样也是比较高的,比如涉及模型传递,尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求,亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统,一站式地完成近红外数据分析的完整流程,从各种各样的预处理方法到特征选择,再到定性定量模型的构建、评价与验证预测,以及模型传递等。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/137c0a6d-7548-46ef-beea-f984cce33ba7.jpg" title=" 2_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " 中药质量分析与鉴别项目中用到的近红外分析仪 (图1和图2)。 /p p   说实在的,那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉,我的整个硕士和博士研究,都是多元分辨方向,也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中,发展“数学分离”的方法,获取化学纯组分的定性定量信息,即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是,得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习,比如许青松教授对统计分析的讲解,杜一平教授的QSAR研究等等,使得我无论对复杂数据的理解,还是化学计量学方法的应用与发展,都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里,梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间,与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果,更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些,总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目,我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究,获得了非常不错的结果,陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻,是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术,如何快速识别真假中药,及其质量等级的采访报道。当然,这些研究很多也是和理工大学的同事,以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的,我主要负责数据分析,以及数据软件产品开发与实现方面的工作。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/ac0a45a1-23c7-43bf-8467-f0cb1a6ccb8d.jpg" title=" 3_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " 中药质量分析与鉴别项目交流会 (图3),及与日本Yukihiro Ozaki教授交流(图4)。 /p p   离开香港后,很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow,从事全二维色谱数据分析方面的工作,主要方向是全二维分离的模拟、预测,以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才,在中科院大连化物所许国旺教授研究组,从事代谢组学数据分析与高分辨LC-MSn数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边,但老实说,同其他研究一样,数据分析也是一通百通的事!数据来源与数据结构可能不一样,数据背景与数据分析结果,以及数据处理方法亦可能存在差别,但数据分析的本质却是高度一致的,无论是色谱分离的模拟,亦或是代谢小分子标志物的发现!从这个意义上来说,也算是一直在这个圈子吧。 /p p   近红外技术的发展,面临非常多的机会,无论从国内快检还是工业智能化的需要来看,还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用,仍有一系列需要解决的难题,这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式,以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说,快速、准确的模型构建,模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此,离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司,第一个数据产品“魔力”,便专注近红外数据的分析,这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式,分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者,还是有了相当经验的人员,一旦采集到数据,便能快速得到好用的模型及结果,这也是目前非常欠缺的,主要原因就在于近红外数据分析的过程长,可变因素多,涉及的算法也很多,传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置,但其价值显而易见,甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰,弥补硬件的物理劣势! /p p   另一方面,近红外分析以其简单方便的前处理,加上非常快速的数据采集方式,使得数据的获取,甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据,不同的研究者亦极有可能得到完全不同,甚至相反的分析结果或结论,即使在固定分析方法的情况下!这是一个容易被忽视,却又至关重要的问题,否则不管如何将近红外分析的硬件评价,以及实验测试全过程标准化,也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力,不应是由于数据分析方法或人员的不同导致,而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此,我们也正采用近红外数据分析的通用准则,使用粒子群等最优化的方法,开发全新的近红外数据分析软件产品,自动优选数据分析算法,以及方法的使用顺序,并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后,只需按照标准化的流程一步一步走,便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析,如同实验分析一样,结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样,往往是漫无目的的数据探索,耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型!这无论在研究中,还是在工业生产中,都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中,得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中,能读懂那份殷殷之情,也唯有努力做点事情,为国内近红外的发展做些有益的工作,方不负此情。 /p p   近红外分析能做的事情很多,近红外数据分析如是,尤其站在移动互联时代,站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个绝佳传感器!从这个意义上来说,近红外分析代表着某种未来,只是通往未来的路上,还需要我辈站在前辈的肩膀上,不断付出智慧和汗水。 /p p   “师者也,教之以事而喻诸德也。”,数据分析之路上,深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者,感恩、深切缅怀您。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai "   2017年1月30日于浙江西湖 /span /p p    strong 个人简介 /strong /p p /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/e1424397-960a-4e21-a206-9245429e6328.jpg" title=" 1_副本.jpg" / /p p   曾仲大,男,博士,现任大连达硕信息技术有限公司总经理。 /p p   曾博士师承梁逸曾教授,2006年获得工学博士学位,主要从事化学计量学基础算法研究,以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。 /p p   曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学,以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇,在2013-2016近三年时间里,以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文,同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。 /p p   曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划,大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划,以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务,数据挖掘软件产品开发,以及个性化数据应用的整体解决方案。 /p p    strong 人生格言: /strong 有志者,事竟成。 /p
  • 中国傅立叶近红外分析仪行业前景分析
    《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》是在大量的市场调研基础上,主要依据国家统计局、商务部、发改委、国务院发展研究中心、傅立叶近红外分析仪相关行业协会、国内外傅立叶近红外分析仪相关刊物的基础信息以及傅立叶近红外分析仪行业研究单位提供的详实资料,结合深入的市场调研资料,立足于当前全球及中国宏观经济、政策、主要行业对傅立叶近红外分析仪行业的影响,重点探讨了傅立叶近红外分析仪行业整体及傅立叶近红外分析仪相关子行业的运行情况,并对未来傅立叶近红外分析仪行业的发展趋势和前景进行分析和预测。  产业调研网发布的《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》数据及时全面、图表丰富、反映直观,在对傅立叶近红外分析仪市场发展现状和趋势进行深度分析和预测的基础上,研究了傅立叶近红外分析仪行业今后的发展前景,为傅立叶近红外分析仪企业在当前激烈的市场竞争中洞察投资机会,合理调整经营策略;为傅立叶近红外分析仪战略投资者选择恰当的投资时机,公司领导层做战略规划,提供市场情报信息以及合理参考建议,《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》是相关傅立叶近红外分析仪企业、研究单位及政府等准确、全面、迅速了解目前傅立叶近红外分析仪行业发展动向、把握企业战略发展定位方向不可或缺的专业性报告。
  • 红外/近红外光谱分析技术在乳粉生产中的应用
    p span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong   一、引言 /strong /span /p p   乳制品含有的蛋白质、脂肪、乳糖和其他固形物等具有较高的营养价值,是促进人体生长发育及维持健康水平的必需营养成分。目前市售的奶粉品种众多,质量参差不齐,在巨大的经济利益驱动下,出现了“阜阳奶粉事件”、“还原奶事件”、“光明牛奶回奶事件”、“雀巢奶粉事件”以及“三聚氰胺事件”,这些都说明了牛奶质量控制的重要性和紧迫性。那么如何为牛奶生产厂家确保原料奶的质量,并准确、快速地对流水线生产中的各个关键点进行控制? /p p   传统的奶制品质量检测用化学分析方法,主要有气相色谱、液相色谱、电泳、PCR和免疫ELISA等,取样化验过程复杂,实时性较差,大大影响了生产效率,而且往往涉及专用仪器与分析方法、耗费时间较长、分析过程繁琐、分析费用高,增加了现场检测及在线质量控制的难度。国家也出台了一系列相应的国家标准检测方法,如原料乳与乳制品中三聚氰胺检测方法(GB/T22388-2008)和原料乳中三聚氰胺快速检测液相色谱法(GB/T22400-2008)等。面对目前日益增长的市场需求,传统化学分析方法的效率已经明显滞后,开发快捷灵敏、无损易行的现代分析技术,对乳品生产的质量监控具有重要的意义。 /p p   分子光谱技术(包括近红外,中红外等)是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术,在欧美等国,它已成为乳制品成分分析的重要手段,并为乳品权威分析机构,如国际乳品联合会 (IDF)以及美国分析化学家学会(AOAC)等权威机构所认可。随着我国乳品行业的发展,采用快速、准确、可靠的乳品分析技术以适应WTO的要求已成为当前乳品企业发展的关键所在。目前,国内外许多乳制品厂家,如蒙牛、伊利、雀巢,光明、君乐宝等已经将FOSS公司的分析解决方案(包括中红外和近红外光谱分析仪)用于原奶收购和生产过程的质量监控。 /p p strong    span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 二、红外/近红外分析技术在乳品行业的使用现状 /span /strong /p p   随着社会对乳制品质量安全的不断重视,目前乳品企业对奶粉的质量把控越来越严格,奶粉的理化指标,如脂肪、酸度、乳糖、蛋白、蔗糖、水分和灰分等通常决定了奶粉的类别和质量,只有在生产过程中严格检测和把控这些指标才能生产出合格的奶粉。目前传统的奶粉检测方法对于这些理化指标的检测耗时长且繁琐,而奶粉的生产过程是一个连续的过程,长时间的分析检测无法满足奶粉生产过程中的有效控制。红外/近红外光谱分析技术以其快速、多组分和无损分析的特点在农牧业食品石油化工等行业中被广泛应用,同样在奶粉的检测中潜力巨大。 /p p   目前国内奶粉的生产工艺一般包括原料乳验收→预处理与标准化→浓缩→喷雾干燥→冷却储存→包装→成品,在整个过程中有多个关键控制点需要检测多个指标,而这些点非常适合使用红外/近红外光谱分析技术进行快速分析。据了解,国内目前约有90%以上的规模化生产的乳粉企业都在采用红外/近红外光谱技术对其从原料奶、中间配料以及最终的奶粉实现全程化的监控和控制。目前国内几家大的乳粉企业,如伊利、蒙牛、雀巢、君乐宝、飞鹤等均已将这些红外/近红外的快速检测技术应用于如下几个环节的监控中,取得了不错的效果,既保证了产品质量的一致性,又最大程度的节约了生产成本。 /p p strong   1. 原料乳验收 /strong /p p   原料奶位于乳业产业链的最上游, 其质量安全将直接影响到乳品的质量与安全, 从这个意义上讲, 能否从源头上紧抓原料奶的质量控制, 将直接关系到整个乳业的质量安全。通常在牛场仅对牛乳的质量做一般的评价,在到达乳品厂后需要通过若干检验对其成分和卫生质量进行测定。乳品企业一般实行“以质论价,优质优价”的政策或办法,可以鼓励奶农自觉改善饲养管理,提高原料乳质量,同时有利于企业对原料乳的分级处理。 /p p   我国部颁标准规定原料乳验收时的理化指标包括脂肪、蛋白质、酸度、密度、抗生素等等。为了防止牛奶兑水,通常会检测液体乳的冰点,因为兑水后的牛奶冰点会升高。目前,对于液体原料乳中脂肪、蛋白、酸度等的检测,大多数乳企使用基于傅里叶变换的中红外光谱分析技术 ( a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/C193216.htm" target=" _blank" style=" text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如FOSS的MilkoScan FT1乳品分析仪 /span /a ),这种检测方案不仅仅用于原料乳的按质论价,同时也应用于液体乳制品生产过程以及成品控制。同时,中红外光谱技术还可以通过与天然鲜奶拥有的特定光谱进行比对,迅速发现可疑的鲜奶样品,对提高乳制品的质量和保护消费者的利益具有重要的意义。 /p p    strong 2. 预处理及标准化 /strong /p p   在全脂奶粉的生产中,标准化主要是通过对原料乳的脂肪含量调整,使之达到成品的标准要求(即原料乳中的脂肪含量与无脂干物质含量的比值达到乳粉的标准化值)。 /p p   在配方奶粉生产中,通常需要根据目标人群进行配方设计,调整宏观成分含量,并在对液体乳进行预处理后,加入一定的添加剂,如婴幼儿配方粉需要尽量调整乳品中各组分的含量模拟母乳。在这个过程中,营养组分的调整,添加剂量的控制都会影响最后生产的乳粉是否合格。而检测不合格的产品通常会要返工处理,提高了生产成本和时间成本。在这个处理过程中,有效的监督检测手段必不可少,目前全球有超过85%的大中型乳品企业(如Arla Food,Nestle, Fonterra,以及国内的伊利、君乐宝等)已经使用了Milkoscan FT1乳成分分析仪进行旁线分析,实现标准化过程中快速分析反应,有效的减少了产品的波动,即时调整配方配比,提高了生产效率,产品稳定性也大大提升。 /p p   strong  3. 真空浓缩与喷雾干燥 /strong /p p   从液态奶变成固体奶粉,需要进行干燥工艺,首先对液态乳进行真空浓缩,真空浓缩能够节省能量,对奶粉颗粒的物理性状有显著影响。液态乳经过浓缩后,喷雾干燥时,粉粒较粗大,具有良好的分散性和冲调性,能迅速复水溶解,可以改善乳粉的保藏性等。所以在真空浓缩时原料乳浓缩的程度直接影响乳粉的质量,特别是溶解度。在真空浓缩时,通常要求浓缩程度越高越好,因为一般真空浓缩的时间要比喷雾干燥节省至少10倍,但是浓缩至太高的浓度对于后续的喷雾干燥又存在不利影响,因此对真空浓缩水分的实时控制能够节约生产成本,提高生产效率。 /p p   浓缩后的乳打入保温罐内,立即进行喷雾干燥。喷雾干燥直接影响乳粉的溶解度、水分、杂质度、色泽和风味,对产品质量影响很大。喷雾干燥过程中对乳品水分的控制非常重要,奶粉要求水分为2.0~5.0%,若为4.0~6.0%,也就是水分提高到3.5%以上,就会造成奶粉结块,则商品价值就低,同时,水分提高后奶粉易变色,贮藏期降低 当乳粉水分含量提高至6.5~7.0%时,储存一小段时间后,其中的蛋白质就有可能完全不溶解,产生陈腐味,同时产生褐变。此外,奶粉的水分含量过高,还可能导致营养素损失、微生物滋长、奶粉结块变质等问题。但乳粉的水分含量也不宜过低,否则易引起乳粉变质而产生氧化臭味,一般喷雾干燥生产的乳粉水分含量低于1.88%时就易引起这个缺陷。 /p p   常规的水分检测方法测量速度和准确度一直存在一定的矛盾,而水分对于乳粉生产非常重要。为了解决这个问题,目前乳品企业常使用近红外光谱分析技术( a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/C132525.htm" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如FOSS的近红外分析方案NIRS DS 2500 /span /a ) 进行干燥过程的控制。 /p p   与传统方法相比,近红外光谱分析技术具有测量速度快、操作方便、不破坏样品、不用前处理试剂等特点,目前,乳企使用近红外光谱仪做旁线检测,检测一个样品时间小于1分钟,检测速度频率大幅提高,控制基本实现实时性 而且近红外仪器稳定,具有IP65防水防尘级别,能适应车间环境 现场操作非常简单,样品直接装入样品杯中,装样简单不易出错,多组分结果直接显示,不需要专业的人员对数据结果进行分析,生产线普通工人都能进行分析操作。大大提高了生产效率,节约了生产成本,提高了产品质量。 /p p   除了旁线分析外,现在逐渐流行的在线检测能够实现生产过程真正的实时质量监控,能做到有问题即时发现,如果与生产控制系统直接对接,能实时调整喷雾干燥生产工艺,对奶制品质量控制有着重大的意义。目前国内已有乳粉生产企业(如君乐宝,飞鹤乳业)引入 a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100345/C335078.htm" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " FOSS的Profoss /span /a 近红外在线检测解决方案,在乳粉生产中进行高频率、高分辨率的生产过程控制,控制水分的含量,获得稳定的水分、脂肪和蛋白含量,使生产更接近于目标规格,提高了产量,获得了最佳的物质平衡。而且,减少了返工、开工波动,以及不必要的重复劳动,生产效率得到极大的提高,基本上在一年左右能收回投资。 /p p    strong 4. 成品质量控制 /strong /p p   在喷雾干燥冷却后乳粉便要进行包装出厂,包装出厂的乳粉必须经过检测分析合格后才能出厂销售。如婴幼儿配方奶粉,通常需要检测蛋白质、脂肪、水分、乳糖、酸度和灰分等等理化指标,这些理化指标使用常规检测方式进行全部检测需要几天的时间,费时费力,而且受化验室人员化验水平影响较大。目前乳品企业使用近红外光谱仪,进行成品分析,可以快速测定婴幼儿配方奶粉中的水分、蛋白、脂肪、酸度、灰分、乳糖等指标,单个样品测量耗时在1分钟内,以上所有指标同时测出,快速高效,同时也避免了由于人员操作误差导致的检测一致性差的问题。 /p p   综上所述,在奶粉的整个生产工艺中各个关键控制点,几乎都可以使用红外/近红外光谱技术进行分析检测,通过使用红外/近红外分析技术对奶粉生产过程的监控能有效提高产品的合格率,在企业的成本控制,以及为消费者提供安全合格乳制品方面具有非常好的实际效果。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 305px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/3663ffed-3880-4cfd-bc5a-2087797f79f1.jpg" title=" 微信图片_20190812103309.png" alt=" 微信图片_20190812103309.png" width=" 600" height=" 305" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 红外/近红外技术用于乳粉生产过程中的检测控制点 /strong /p p   红外/近红外技术以其快速,操作简单为乳企的整个生产链条提供了巨大的便利,但在实际使用红外/近红外技术进行从原料奶到成品奶粉的检测过程中,采用的检测模块或者模型的准确性显得尤为重要。一个预测性能良好的模型一定是基于前期大量数据库的积累而来的,建模数据的指标范围,建模数据对应的样品量,以及采用的建模方法等均决定了后期模型的准确程度,所以在目前的红外/近红外推广和使用过程中,提供硬件性能可靠的红外/近红外检测方案的同时,配备的检测模块或者模型的预测性能显得尤为重要。以 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target=" _blank" DS 2500 /a 近红外检测分析仪在奶粉检测中所配备的数据库情况为例, 从目前主要客户的使用效果来看,预测效果好,数据准确性高,能够帮助客户很好的指导生产。 /p p   目前 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target=" _blank" DS 2500 /a 近红外分析仪配备的配方奶粉、脱脂奶粉、乳清粉等奶粉模型预测性能如下: /p table border=" 1" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" width=" 551" align=" center" tbody tr class=" firstRow" td width=" 93" rowspan=" 8" p style=" text-align:center " 全脂奶粉及婴幼儿配方奶粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 成分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 定标范围 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 定标误差(SECV) /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 定标样品数量 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 相关系数 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 1.54-4.50 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.17 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4640 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.90 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 9.50-31.02 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.35 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4468 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 5.09-39.31 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.40 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4313 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 酸度 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 4.91-14.91 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.89 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 3785 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.75 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 灰分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.55-6.10 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.07 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1373 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 乳糖 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 33.44-58.22 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.54 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1151 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.98 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蔗糖 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 0- 18.81 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.42 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1267 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.98 /p /td /tr tr td width=" 93" rowspan=" 3" p style=" text-align:center " 脱脂奶粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.67-4.34 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.11 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1425 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.85 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 31.23-38.59 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.22 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 898 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 0.37-1.13 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.02 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 558 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 93" rowspan=" 5" p style=" text-align:center " 乳清粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.43-6.69 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.46 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 494 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.80 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 60.02-90.26 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.92 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 596 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 3.44-9.88 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.13 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 379 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 灰分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.09-5.44 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.03 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 362 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " pH /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 6.4-6.95 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.02 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 486 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.96 /p /td /tr /tbody /table p strong   三、红外/近红外分析技术在国内乳品行业的应用前景 /strong /p p   前已述及,红外/近红外分析技术不需要样品的准备过程,是一种无损化的分析技术,同时该项技术具有快速准确的特点,能够满足实时、快速分析的要求。只要提供稳定可靠的定标,就可以对待分析样品给出准确的分析结果。随着我国乳品行业的发展,红外/近红外光谱分析技术必将逐步取代目前在国内占主流的传统化学分析方法,在乳制品及其相关行业发挥越来越大的作用。另外,随着乳品行业有关红外/近红外相关标准的逐步引入,未来红外/近红外技术在乳品行业也必将像饲料、粮油和纺织等其他行业有章可依、有据可鉴。 /p p   基于近几年乳品行业发展的特点,个人认为未来国内红外/近红外技术在乳品行业的应用有以下两方面需求: /p p   其一,目前在国内,红外/近红外技术在乳品行业的应用以液态奶和乳粉的快速检测为主,主要因为国内目前乳品行业的消费产品类型(只包括液奶和乳粉)相对比较单一。在欧美诸多国家,红外/近红外技术在奶酪、黄油、稀奶油、浓缩乳清等类型样品的检测中已经发挥着很大的作用,可以预期随着国家由“喝奶”向“吃奶”的消费导向的普及,国内消费者对于奶酪,黄油等的消费需求会有所上升。后期,红外/近红外技术应用于奶酪、黄油以及浓缩乳清等样品的检测也必将逐渐深入。 /p p   其二,国外的液体乳主要以保鲜的巴氏奶为主,这与其完善的冷链系统及经济水平有关。近几年我国的液体奶市场增长迅速,但主要以保质期较长的UHT奶为主。随着我国乳品工业的发展和人们对液体乳新鲜度的要求,近几年,国家大力推广“优质乳工程”,倡导企业生产新鲜度更高,营养更丰富的优质乳。 /p p   加入国家“优质乳工程”的企业对奶源有了更高的要求,如更低的体细胞和细菌数,更高的蛋白和合理的脂肪含量,同时,对一些功能性指标(如乳铁蛋白,糠氨酸等)的检测也提出了要求。由此可见,随着国家“优质乳工程”的实施,企业自身的检测需求必将促使红外/近红外快速检测技术朝着准确度要高,检测指标更全面等方向进行改进和提高。可以预期,未来的红外/近红外检测技术不仅要准确地检测脂肪、蛋白、总固等常规指标,而且也需要具有检测一些功能性新指标,如巴氏奶和鲜奶中的乳铁蛋白,以及UHT奶中的糠氨酸等方面的检测能力。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " strong (供稿:FOSS 罗海峰) /strong /span /p

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    产品特点:中红外和近红外光谱积分球(PIKE)中红外和近红外光谱的球形样品室用于进行反射测定。样品被直接放在朝上球体的样品通道中或者放在细薄红外透射窗的上方。漫透射测定也可通过将样品放在载玻片支架处的光束输入通道而进行。相关的产品套装包括基础光学部件、MCT 检测器(MIR) 或InGaAs 检测器(NIR) 和底座架。订货信息:中红外和近红外光谱积分球(PIKE)产品描述Frontier中红外光谱积分球及 ZnSe 窗L1272405近红外光谱积分球及 KBr 窗L1272406
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    IR近红外反射附件(NIRA)和NIR探针的详细资料: 详情请联系吴小姐:15080317079 近红外反射附件(NIRA)和NIR探针 Spectrum 400/100N/One NTS用近红外反射附件(NIRA) PerkinElmer的近红外反射附件(NIRA)及相关的一系列附件尤其适合用于分析片剂、粉末、固体颗粒和气泡材料等样品,以及玻璃小瓶中、凝胶剂和粘稠液体中的样品。 对于Spectrum 400系列,有一款附件可以安装在设备的右侧,这样样品仓就能空出来留作其他用途。 特色和优势 Ø 适用于不同容器中的各种样品 Ø 设计精巧,集成化,零校准,零设置。一旦连接好了样品仓,该附件就成为了整个系统的一部分,能随时使用 Ø 可重复性更强,操作简单 Ø 水平样品台,方便采样定位 Ø 大采集角和大光斑尺寸,保证最佳采样效果 Ø 集成了性能高、稳定性好的InGaAs检测系统标准 Ø 各种能用于不纯固体或液体样品的可选附件 Ø 速拆控制杆配合自动参数设置让您在几秒钟内就能实现附件的拆卸和更换 与标准附件套件一起提供,套件中包括样品定位器,标准样和样品处理工具。 近红外反射附件 (NIRA) 右手安装型只适用于Spectrum 400 L125401N 近红外反射附件 (NIRA) 安装样品仓的用于Spectrum 400/100N/One NTS L1240050 近红外反射附件 (NIRA)右手安装的只适用于Spectrum 100 L125403L NIRA的附件和耗材 RHS NIRA用固体旋转样品支架 1 L1250042 固体旋转样品架适用于样品仓NIRA 1 L1240053 NIRA穿透反射液体采样附件启动器套件1 L1185153 备用玻璃样品盘适用于NIRA固体旋转样品架 5 L1181257 高性能样品盘适用于NIRA固体旋转样品架1 L1185305 一次性4mL带盖玻璃小瓶15mm x 45mm 100 L9001029 NIRA Spectralon校准 1 L1245028 NIR远程固体采样系统 专为远程固体或粉末采样设计,工作范围可达10m。它包含手柄用户界面和液晶显示器,让用户能够持续地进行远程操作,从而提高工作效率。该设计不仅实现了快速清洁,而且即使在危险环境中也不会导致触电事故。适用于Spectrum 400和Spectrum 100N. 特色和优势 Ø 包含高性能触发光纤探针,便于固体或粉末采样 Ø Spectrum软件光纤采样接口自动识别 Ø 手柄用户界面和液晶显示屏实现持续远程操作 Ø 危险环境中也不会导致触电事故。无电气接口 Ø 光学扫描场深更大,改善了对较厚玻璃容器内的样品的测量效果 Ø 光斑尺寸更大(-6mm),改善了对颗粒粗杂质多的样品的测量效果 Ø 配备保护盖和探针保护套,背景采集符合Spectralon标准 Ø 模块化,可拓展,智能化&mdash 与其他Spectrum 400和100高级采样选项相同。附件更换简单,完全的即插即用操作 Ø 探针尖端装有蓝宝石窗片,坚固耐用,易清洁 远程固体采样系统2m L1250030 远程固体采样系统3m L1250037 远程固体采样系统5m L1250031 远程固体采样系统10m L1250032
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