近红外中仪

有没有近红外和中红外都能检测的光谱仪？是分别购买[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]和红外光谱仪还是购买一台两者都能测的比较好？谢谢大家[em0808]

我们做了一组样品的红外谱图，发现在中红外相似性很大，基本看不出差别，而在近红外，却有明显的差别。导师说在近红外有明显差别，中红外差别会更大，可我们做出来的效果并不是那样。自己没觉得实验过程中发生了问题啊。 请求达人帮助解答！ 谢谢啦!!!

我们做了一组样品的红外谱图，发现在中红外相似性很大，基本看不出差别，而在近红外，却有明显的差别。导师说在近红外有明显差别，中红外差别会更大，可我们做出来的效果并不是那样。自己没觉得实验过程中发生了问题啊。请求达人帮助解答！ 谢谢啦!!!

最近公司买了一台红外，可是参数上波长范围是 8300-350cm-1，1 应该是中红外仪吧，可是为什么附加了近红外的部分区段呢？ 2 这个如果做近红外有什么特别要求吗？ 是不是还需要对仪器的硬件附加什么配置？ 3 软件上近红外和中红外的数据处理有区别吗？

各位大神，求助一下，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]和中红外相比，光谱带宽更大，峰重叠更多，为什么中红外在制药行业的应用更少啊？另外红外光谱在定量的应用较少啊？

我看到很多文献都是选择4000-400 cm-1 的中红外，也有选择近红外的。但是不知道选择的依据是什么？我看到有不同的人研究同样的样本，却分别选用中红外和近红外。怎么选择呢？中红外和近红外的谱图信息有什么差别？

请问中红外，近红外各适用于哪些物质的测定？谢谢

我们有一台尼高力5700的中红外能不能改造成近红外呢，因为我们要做油品性质预测，必须要近红外才行。不知道有没有那位老师了解这方面的情况，改造成本需要多少？请帮帮忙阿，各位朋友！

[color=#444444]老师想让我做中红外光谱对食品物质含量的测定，比如多糖，蛋白质等物质的测定。我查了相关文献都是用近红外做的，想问一下中红外和近红外有什么区别，中红外可以实现快速测定吗[/color]

近红外与中红外光谱分析的区别 是介于可见区和中红外区间的电磁波，不同文献中对其波长范围的划分不尽相同，美国试验和材料协会（ASTM）规定为700 nm至2500 nm。NIR常被化分为短波近红外(SW-NIR)和长波近红外(LW-NIR),其波段范围分别为700—1100 nm和1100—2500 nm。 1800年，Herschel 首次发现了NIR光谱区 1900年前后，NIR光谱仪器使用玻璃棱镜和胶片记录器，其光谱范围局限于700 nm—1600 nm。50年代的商品NIR光谱仪使用硫化铅光敏电阻作检测器，其波长范围能延伸至3000 nm，能用于定量分析，但，由于NIR消光系数低和谱带宽而解析困难，该技术并没有获得广泛应用。60年代，Karl Norris 使用漫反射技术对麦子水分、蛋白和脂肪含量进行研究，发现NIR光谱用于常规分析的实用价值。随计算机发展和化学计量学（Chemometrics)诞生，NIR和化学计量学结合产生了现代NIR光谱学。NIR最先应用于农业领域。80年代，光谱仪器制作和计算机技术水平有了大的提高，NIR被广泛应用于在工业和其它领域。近几届匹司堡分析仪器会议上，NIR已成为红外光谱分析报道的热点。NIR在线分析应用给石化工业带来了巨大经济效益，更是引人注目。 根据红外辐射在地球大气层中的传输特性，通常分为近红外（0.75μm到3μm）、中红外（3μm到30μm）、远红外（30μm到1000μm）。 主要区别是波长不同，应用领域不同。 红外吸收光谱法是定性鉴定化合物及其结构的重要方法之一,在生物学、化学和环境科学等研究领域发挥着重要作用。无论样品是固体、液体和气体，纯物质还是混合物，有机物还是无机物，都可以进行红外分析。红外光谱法广泛应用于高分子材料、矿物、食品、环境、纤维、染料、粘合剂、油漆、毒物、药物等诸多方面，在未知化合物剖析方面具有独到之处。 （NIR）分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。 近红外区域按ASTM定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们最早发现的非可见光区域。由于物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，受当时的技术水平限制，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]“沉睡” 了近一个半世纪。直到20世纪50年代，随着商品化仪器的出现及Norris等人所做的大量工作，使得[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术曾经在农副产品分析中得到广泛应用。到60年代中后期，随着各种新的分析技术的出现，加之经典[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术暴露出的灵敏度低、抗干扰性差的弱点，使人们淡漠了该技术在分析测试中的应用，从此，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进入了一个沉默的时期。80年代后期，随着计算机技术的迅速发展，带动了分析仪器的数字化和化学计量学的发展，通过化学计量学方法在解决光谱信息提取和背景干扰方面取得的良好效果，加之[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在测样技术上所独有的特点，使人们重新认识了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的价值，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在各领域中的应用研究陆续展开。进入90年代，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在工业领域中的应用全面展开，有关[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的研究及应用文献几乎呈指数增长，成为发展最快、最引人注目的一门独立的分析技术。由于近红外光在常规光纤中具有良好的传输特性，使[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在在线分析领域也得到了很好的应用，并取得良好的社会效益和经济效益，从此[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术进入一个快速发展的新时期。 我国对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术的研究及应用起步较晚，除一些专业分析工作人员以外，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术还鲜为人知。但1995年以来已受到了多方面的关注，并在仪器的研制、软件开发、基础研究和应用等方面取得了较为可喜的成果。但是目前国内能够提供整套[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术（[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器、化学计量学软件、应用模型）的公司仍是寥寥无几。随着中国加入WTO及经济全球化的浪潮，国外许多大型分析仪器生产商纷纷登陆中国，想在第一时间占领中国的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器市场。由此也可以看出[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在分析界炙手可热的发展趋势。在不久的未来，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在分析界必将为更多的人所认识和接受。 现代[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析是将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术的有机结合。是将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]所反映的样品基团、组成或物态信息与用标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据采用化学计量学技术建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成或性质的一种分析方法。 与常规分析技术不同，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]是一种间接分析技术，必须通过建立校正模型（标定模型）来实现对未知样品的定性或定量分析。具体的分析过程主要包括以下几个步骤：一是选择有代表性的样品并测量其[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]；二是采用标准或认可的参考方法测定所关心的组分或性质数据；三是将测量的光谱和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；四是未知样品组分或性质的测定。由[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术的工作过程可见，现代[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术包括了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]、化学计量学软件和应用模型三部分。三者的有机结合才能满足快速分析的技术要求，是缺一不可的。 与传统分析技术相比，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术具有诸多优点，它能在几分钟内，仅通过对被测样品完成一次[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集测量，即可完成其多项性能指标的测定（最多可达十余项指标）。光谱测量时不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品；分析重现性好、成本低。对于经常的质量监控是十分经济且快速的，但对于偶然做一两次的分析或分散性样品的分析则不太适用。因为建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法之前必须投入一定的人力、物力和财力才能得到一个准确的校正模型。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化学键的信息，因此分析范围几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物。加之其独有的诸多优点，决定了它应用领域的广阔，使其在国民经济发展的许多行业中都能发挥积极作用，并逐渐扮演着不可或缺的角色。主要的应用领域包括：石油及石油化工、基本有机化工、精细化工、冶金、生命科学、制药、医学临床、农业、食品、饮料、烟草、纺织、造纸、化妆品、质量监督、环境保护、高校及科研院所等。在石化领域可测定油品的辛烷值、族组成、十六烷值、闪点、冰点、凝固点、馏程、MTBE含量等；在农业领域可以测定谷物的蛋白质、糖、脂肪、纤维、水分含量等；在医药领域可以测定药品中有效成分，组成和含量；亦可进行样品的种类鉴别，如酒类和香水的真假辨别，环保废弃物的分检等。 相信随着科学技术的不断发展，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术这一先进的技术必将得到广泛的认同和应用。

如何快速、准确地进行滤光片波长组合的优选, 是滤光片型近红外光谱仪器研究的一个关键技术。利用组合生成算法与多元线性回归分析相结合, 并运用计算机编程语言分析了掺假山茶油的近红外光谱吸光度矩阵, 优选出不同组合数下滤光片波长组合。该方法可在全光谱波长范围内快速的实现滤光片的优选, 且建立的定量分析模型简单、精度高、稳定。 滤光片型近红外光谱仪器是采用滤光片作为分光系统的光谱分析仪器 。在众多的近红外光谱仪器中, 滤光片型近红外光谱分析仪器是一种较为经济实用的分析仪器, 很容易得到推广使用。由于在该类仪器中, 滤光片波长组合的选取是否合适, 会直接影响到仪器的分析精度。因此, 滤光片型光谱分析仪器研究中的一项关键技术便是如何选择合适的滤光片波长组合。 多元线性回归( Mult iple linear regression, MLR) 与相关光谱相结合的方法常用于近红外光谱定标波长优选。该方法是以最优起始定标波长点为起点, 通过逐步增加波长后经F 检验来获得被选定标波长的最优组合, 但此方法所选择的定标波长可能对定标模型产生干扰。所以在每一次定标波长的选取时, 还需要对独立的预测样品集进行预测分析, 以确定经过筛选后的定标模型预测能力是否有所提高, 如果定标模型的预测能力未能提高, 则需要重新筛选定标波长。根据组合数学的原理可知, 如果要在10 个特定波长中任意选出4 个波长的组合作为定标波长组合, 则其组合数将达到C410= 210。若采用这种方法来确定定标波长计算量大、耗时长, 所得到的结果不一定是最优定标波长。对于偏最小二乘回归 , 主成分回归 , 人工神经网络 等相对较为复杂的算法, 210 个波长组合的计算量相当巨大。 组合生成算法 与计算机编程语言相结合能很好的解决以上问题。本文采用组合生成算法与面向矩阵运算的工程计算机语言MATLAB 相结合的方法, 利用计算机编程实现自动从多个波长点组合中挑选出最优定标波长组合。根据这些波长组合, 可以选择最优的滤光片组合方案。

[font=宋体][color=black][back=white]中红外与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在形状和结构方面存在显著差异。中红外光谱在有机物中展现出清晰、明确的光谱吸收带，使其成为结构阐释和化合物鉴定的理想选择。此外，多年来已积累了大量关于分子功能团在中红外区域的吸收特性的数据，这些数据在多个应用领域内发挥着重要作用。[/back][/color][/font][font=宋体][color=black][back=white]有机分子对中红外辐射的吸收能力较强，因此即便使用少量样品材料（如几个粉粒）也能获得良好的光谱。然而，中红外光谱的一个主要缺点是它对水分的敏感性，即使样品中仅含有少量水分，也可能导致红外信号显著减弱。此外，由于有机物对中红外辐射的强烈吸收，光谱往往仅来源于样品表面的几微米深度，这可能限制了光谱的均匀性。因此，在进行中红外光谱分析时，需要更加谨慎地准备样品或进行重复分析。[/back][/color][/font][font=宋体][color=black][back=white][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]则具有不同的优势。它对样品的化学和物理属性均表现出强烈的反应，使其在样品的整体品质评估中具有实用价值。由于近红外辐射在样品中的吸收较弱，因此可以实现更深的样品渗透。增加取样量可以提高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的灵敏度，改善光谱的均匀性，并减少样品制备的复杂性。[/back][/color][/font][font=宋体][color=black][back=white]然而，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]也存在一些局限性，特别是在化学特异性方面。大多数近红外分子反应表现为一阶或更高阶的泛音，这可能导致信号重叠，从而在一定程度上限制了其鉴别能力。然而，需要强调的是，中红外和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的优势和劣势在很大程度上取决于特定的应用场景。因此，这两种技术都被广泛应用于不同的分析领域。[/back][/color][/font]

近红外光(NIR)是介于可见区和中红外区间的电磁波，不同文献中对其波长范围的划分不尽相同，美国试验和材料协会（ASTM）规定为700 nm至2500 nm。 根据红外辐射在地球大气层中的传输特性，通常分为近红外（0.75μm到3μm）、中红外（3μm到30μm）、远红外（30μm到1000μm）。 那么，在分析原理和方法上，近红外和中红外到底有什么不同呢？

近红外仪器是快速检测的利器，在实际使用中（就是已经建立好了模型，正式开始使用），需要注意哪些东西 啊

[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在石油产品测试评定中的应用石油是一种主要由碳氢化合物组成的复杂混合物，对石油及其产品的组成和质量指标的测试，有利于有效地利用石油资源、选择合理加工条件和提高石油产品质量。 对石油及其产品的组成和质量指标的测定是依*化学分析、模似台架等手段。这些方法无一例外地存在如样品分析周期长、分析结果的精密度和精确度差、对操作人员要求高、实验条件苛刻、费用高和操作人员需要量大等缺点，从而不适合在线分析和工厂的质量控制分析，影响经济效益和产品质量，更不适合野外和快速分析。 于是，人们一直在探寻新的石油及石油产品的质量指标的测试方法，力求从根本上解决目前所存在的问题。这样，仪器分析法在石油及其石油产品分析中的应用就成为一个热门话题。这些方法测定的准确度及精度是鼓舞人心的，但普及存在一定困难[1]。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术作为一种被重新重视的分析方法[2]，应用日趋广泛，与化学计量学结合产生了现代[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]学[3]，非常适合于烃类功能团分析。油品的理化性质和使用性能与油品中各种功能团及其量有着密切的关系，Meyers[4]和Honigs[5]的研究工作证实了这点。1 油品中结构功能团的分析 组成石油及石油产品的有机化合物主要是碳氢化合物。石油产品主要结构基团有：甲基、亚甲基、次甲基、烯基、芳基。这些基团的测定，可用不同方法，如核磁共振和红外光谱法等。通过对烃类结构功能团的测定，可以完整地对有机烃类混合物进行表征，了解脂肪烃的支化程度、环烷烃和芳香烃的取代程度及不饱和烃的含量。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]可获得类似于'H NMR所取得的信息[6]。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区(800～2500nm)的光谱有3个重要的特征：(1)仅有x—H基团(X=C、O、S、N、P)产生吸收；(2)由于不同的C—H键振动存在不同的非谐振性常数，各基团的近红外吸收谱带较基频区分离得好，这种现象称之为“Self-Cleaning Effect”；(3)吸收强度随谱带级次的增加而迅速减小。为充分利用“Self-Cleaning Effect”，通常选第二泛频区(1100～1250nm)分析烃类混合物中的结构功能团。分析时，采用1cm的吸收池测定未经稀释的样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]。烃类的近红外吸收带的吸收系数与混合物中各功能团的浓度无关[7]。研究发现，饱和基团与芳基的吸收谱带相距甚远；链烃与环烷烃的亚甲基吸收带差别较小，吸收系数相同，通常作为一种基团来测定；次甲基吸收谱带的位置相当稳定，位置的偏移主要是由亚甲基吸收谱带的重叠引起的。因此，对饱和CH基团的分析不存在任何问题。 1100～1250nm光谱区的烃类的近红外谱各功能团的最大吸收互不重叠，通过联立方程的方法求解烃类混合物中各种结构功能团的量[8]。 对分子量为100～300的9种化合物中的各功能团含量测定结果的平均偏差为：±0.27(CH3), ±0.19(CHA), ±0.8(CH2)和±0.38(CH)。后两种功能团的测定偏差较大，可能是由于环烷烃的介入及采用简单的吸光度加合处理方法引起的[9]。 测定时，要考虑的另一个问题是温度。当温度变化幅度不大时，影响可以忽略不计。变化幅度较大时，则必须加以校正，或在恒温下进行测试。除上述介绍的联立方程法求解外，还可用多元校正方法来求得烃类混合物中各功能团的量。 可见，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在一定程度上可以代替氢核磁共振法对烃类的功能团进行分析，并且省时[10]。如果产品中仅含饱和烃，环烷烃中的亚甲基含量可通过IR/NIR法求得。由于链烃和环烷烃中的亚甲基具有相同的吸光系数，那么用NIR法可求得总亚甲基含量，从中减去IR法求得的链烃中亚甲基含量即为环烷烃中亚甲基的量。2 油品中主要烃类组成(芳烃、烯烃和脂肪烃)的分析[11] 这3类烃用荧光指示法测定最为精确, 但对操作人员要求高，且与测定用材料的性质有关，分析周期长及分辨力低。质谱法、高效液相色谱法、核磁共振法及超临界流体色谱法等，也能测定这几类烃，测定的准确度优于荧光指示法，但仪器价格昂贵，分析周期较长(20～60min)。一种较为理想的方法是HPLC法，它采用烯烃预集柱配以介电常数检测，分析标准物质时对3种结构类型烃测定的绝对误差在10%之内，但对操作人员有较高要求，分析周期也较长。

[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在药学领域中的应用摘要：综述了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在药学领域中的应用，包括[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在原料药的分析、药物制剂的分析和制药过程中的质量控制等等。关键词　[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],药学,应用 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术自70年代以来取得了重要进展，特别在药学领域，已有大量文献介绍[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在这些方面的应用。1　原料药的分析 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法可用于原料药活性成分的分析。Mark等使用马氏距离分类技术，通过[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]对制药原料进行定性鉴别。Shah等则分别用马氏距离法和SIMCA法这两种分类方法对制药原料的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行分类。另外，原料药的结晶状态、粒径和密度在制剂生产和控制主要活性成分的过程中非常重要，可用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]对原料药的不同物理性质进行检测。Dreassi等利用近红外反射光谱，根据药物的不同物理性质，对扑热息痛、布洛芬等几种原料药进行了成功的鉴别。2　药物制剂的分析 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在药物制剂的分析方面的应用有了很大的发展。在早期，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法和传统分析方法一样，需要用溶剂提取制剂样品中的待测成分后进行测定。随着近红外分析仪的发展，计算机科学和化学计量学的进步，可以用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法对制剂样品进行无损分析。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术所具备的这种传统分析方法无可比拟的优越性，也为实现生产过程实时在线的质量控制提供了新的手段。2.1　制剂中活性的含量测定 最早使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]对片剂药物进行含量测定的是FDA的Sherken。他用近红外法测定一系列的甲丙氨酯标准溶液，建立了计算甲丙氨酯片含量的校正方程。几年后，Zappala等继续考察了近红外对片剂和缓释胶囊中甲丙氨酯的含量分析，对Sherken的方法作了改进。Allen用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法定量测定了片剂中的卡立普多、非那西丁和咖啡因。为降低近红外分析的检测限，Corti等尝试在分析前用氯仿进行提取，测定了口服避孕药中的炔雌醇和炔诺酮。Chasseur使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析了西米替丁颗粒的含量，并用紫外光谱法作对照，结果基本一致。Corti等在用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析胶质和粉末基质中酮替芬含量时，考察了校正样品的浓度范围对结果的影响，并在此基础上分析了雷尼替丁片的含量。为建立用于药物制剂的可靠而稳定的数学模型，Jouan-Rimbaud等考察了多种校正方法后发现，可以通过特征选择改善多元校正。 Jensen等将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]用于胺碘酮薄膜包衣片的分析，为消除薄膜包衣可能产生的干扰，在采集[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]前除去了包衣。而Wang等在第9届[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]国际会议上的一篇报告指出，除去包衣并不必要。他们用近红外发射光谱透过厚的胶囊壁，成功地测定了雷尼替丁胶囊中活性成分的含量。2.2　药物制剂的鉴别和分类 Ciurczak等用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]对含三种活性成分的药物制剂进行了分析，分别考察了光谱的减除、光谱的再现和判别分析等数据处理方法在制剂的组成成分鉴别和制剂样品分类中的应用。Corti等将马氏距离用于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的分类，对10种抗生素制剂进行定性区分，所有待测样品都得到了很好的分类。Wu等采用主成分分析和偏最小二乘算法进行光谱的特征选择，从而实现对不同剂量的同种药物制剂的区分。Lodder等在1987年提出了基于近红外反射分析检测完整胶囊的方法。为达到快速、简便测定胶囊的目的，他们设计了一种特殊的反射器，无需打开胶囊剂，即可直接放入反射器进行测定。Lodder等还将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]用于对片剂的直接测定，使用改进的载样装置分析阿司匹林片剂，得到了较好的分类结果。Dempster等开发了一种非侵入式近红外反射分析法，采用光纤传感器透过包装材料直接测定样品，能够识别成分相同，但包衣材料不同的片剂。 在国内，任玉林等对近红外在药品无损分析中的应用进行了一系列研究。他们应用几种多变量统计分类技术，对磺胺噻唑、美迪康等粉末药品进行了非破坏性分析，成功地鉴别出合格药、劣药和假药。2.3　水分的测定 由于水分子在近红外区有一些特征性很强的合频吸收带，而其它各种分子的倍频与合频吸收相对较弱，这使[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]能够较为方便地测定药物和其它化学物质中水分的含量。Jones等利用近红外分析对冻干剂中的含水量进行了测定。用这种方法每小时可测定40个样品，并且结果与Karl Fischer法一致。作者认为，近红外法避免了空气中水分的干扰，因此与Karl Fischer法相比有其优越性。Corti等也将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法应用于盐酸雷尼替丁片中含水量的分析控制。2.4　片剂的溶出度测定 Zaunikos等将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法用于卡马西平片的溶出度测定。Drennen等继续进行了这方面的研究，用近红外法对溶出度不同的卡马西平片进行了正确分类。3　制药过程中的质量控制 制药过程控制分析是药物分析的一个重要研究内容。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的最大特点是操作简便、快速，可不破坏样品进行原位测定，可不使用化学试剂，不必对样品进行预处理，可直接对颗粒状、固体状、糊状、不透明的样品进行分析。这些特点使得近红外分析技术特别适宜于在线的过程控制分析。3.1　粉末混合过程控制 Sekulic等使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]对粉末混合均匀性进行在线监测。混合物样品中含10%苯甲酸钠、39%微晶纤维素、50%乳糖和1%滑石粉。首先用商品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]收集样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，然后用软件包对数据进行处理。结果表明，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术作为一种对药物混合均匀性的“实时”的非侵入式分析方法是可行的、有效的。3.2　包衣过程监控 Kirsch等发现片剂样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的变化与包衣的厚度之间存在相关性。他们对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在片剂的包衣过程监控中的应用作了进一步的考察。在用乙基纤维素（EC）或羟丙基纤维素（HPMC）进行包衣的过程中，按一定的时间间隔取样，测定片剂样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]。采用二阶导数变换和多元散射校正两种方法对光谱进行处理，然后用主成分分析建立计算包衣厚度的校正模型。由于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法具有非破坏性，可以进一步测定样品的溶出度，考察包衣厚度与溶出度的相关性，从而更好地控制包衣制剂的质量。 为控制药物活性成分的释放，研究人员正在研究一种以包衣技术为核心的制剂新工艺，即在缓释药物片心外包上一层含有快速释放药物的包衣。这需要一种能够对外层包衣中药物活性成分进行快速、非破坏性的定量分析方法，对这种高精度要求的包衣过程进行监控。Buchanan等选择了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法，所得结果与HPLC测试结果一致。这表明能够用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法更加快速有效地对新的包衣工艺进行质量评价。3.3　片剂生产过程控制 Dreassi等对近红外反射分析在抗生素片剂生产控制中的应用进行了研究，采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析法结合化学计量学方法对抗菌素头孢呋肟酯片剂的生产进行全过程监测。他们用对原始光谱数据的判别分析、对主成分分析得分的判别分析和聚类分析三种方法分别对头孢呋肟酯的原料药、颗粒、片心和片剂进行了鉴别，结果较好；并用多元线性回归和偏最小二乘法对该化合物的含量和含水量进行定量分析，也取得了满意的结果。 近年来，随着仪器、软件以及样品处理技术的发展，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在药学领域中的应用取得了很大进步。使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术对药物制剂进行快速的非破坏性分析已成为可能，制药工业企业也已开始发展近红外方法对药物生产过程的各个环节进行监控。并且，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术已得到药品质量管理部门如美国FDA和加拿大卫生部（Health Protection Branch）的重视。由此可见，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术受到了越来越多的关注。随着[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]技术的不断提高和化学计量学的发展，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在药学领域中的应用将越来越广泛。

石油是一种主要由碳氢化合物组成的复杂混合物，对石油及其产品的组成和质量指标的测试，有利于有效地利用石油资源、选择合理加工条件和提高石油产品质量。 对石油及其产品的组成和质量指标的测定是依靠化学分析、模似台架等手段。这些方法无一例外地存在如样品分析周期长、分析结果的精密度和精确度差、对操作人员要求高、实验条件苛刻、费用高和操作人员需要量大等缺点，从而不适合在线分析和工厂的质量控制分析，影响经济效益和产品质量，更不适合野外和快速分析。 于是，人们一直在探寻新的石油及石油产品的质量指标的测试方法，力求从根本上解决目前所存在的问题。这样，仪器分析法在石油及其石油产品分析中的应用就成为一个热门话题。这些方法测定的准确度及精度是鼓舞人心的，但普及存在一定困难1][/sup]。 近红外光谱分析技术作为一种被重新重视的分析方法2][/sup]，应用日趋广泛，与化学计量学结合产生了现代近红外光谱学3][/sup]，非常适合于烃类功能团分析。油品的理化性质和使用性能与油品中各种功能团及其量有着密切的关系，Meyers[4][/sup]和Honigs[5][/sup]的研究工作证实了这点。[b]1 油品中结构功能团的分析[/b] 组成石油及石油产品的有机化合物主要是碳氢化合物。石油产品主要结构基团有：甲基、亚甲基、次甲基、烯基、芳基。这些基团的测定，可用不同方法，如核磁共振和红外光谱法等。通过对烃类结构功能团的测定，可以完整地对有机烃类混合物进行表征，了解脂肪烃的支化程度、环烷烃和芳香烃的取代程度及不饱和烃的含量。 近红外光谱可获得类似于'H NMR所取得的信息[6][/sup]。近红外光谱区(800～2500nm)的光谱有3个重要的特征：(1)仅有x—H基团(X=C、O、S、N、P)产生吸收；(2)由于不同的C—H键振动存在不同的非谐振性常数，各基团的近红外吸收谱带较基频区分离得好，这种现象称之为“Self-Cleaning Effect”；(3)吸收强度随谱带级次的增加而迅速减小。为充分利用“Self-Cleaning Effect”，通常选第二泛频区(1100～1250nm)分析烃类混合物中的结构功能团。分析时，采用1cm的吸收池测定未经稀释的样品的近红外光谱。烃类的近红外吸收带的吸收系数与混合物中各功能团的浓度无关7][/sup]。研究发现，饱和基团与芳基的吸收谱带相距甚远；链烃与环烷烃的亚甲基吸收带差别较小，吸收系数相同，通常作为一种基团来测定；次甲基吸收谱带的位置相当稳定，位置的偏移主要是由亚甲基吸收谱带的重叠引起的。因此，对饱和CH基团的分析不存在任何问题。 1100～1250nm光谱区的烃类的近红外谱各功能团的最大吸收互不重叠，通过联立方程的方法求解烃类混合物中各种结构功能团的量8][/sup]。 对分子量为[size

[font=宋体][font=宋体]由于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术具有诸多优点，其技术在食品营养成分、品质、微生物、真实性以及有害物质检测等众多方面得到了广泛的应用，见图[/font][font=Times New Roman]6-[/font][/font][font='Times New Roman']6[/font][font=宋体]所示。[/font][align=center][img=,458,315]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406261013492017_4580_4070220_3.png!w690x493.jpg[/img][b][font='Times New Roman'] [/font][/b][/align][align=center][font=宋体]图[/font][font='Times New Roman']6-6[/font][font=宋体][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在食品检测中的应用[/font][/align][b][font='Times New Roman']1. [/font][font=宋体]蛋白质检测[/font][/b][font=宋体]凯氏定氮法是蛋白质检测的常规手段，其实验操作繁琐，耗时较长，需要强腐蚀性化学试剂，是一种破坏性分析手段，检测样品无法进行二次销售。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术具有快速无损的优势，可实现乳品、肉制品等食品中蛋白质的测定。此外，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术还可实现氨基酸态氮的定量检测。氨基酸态氮含量是判定酱油、醋等调味品质量的重要指标之一，常规氨基酸态氮的检测手段有双指示剂法以及电位滴定法，操作复杂且耗时较长，不利于快速无损检测。[/font][b][font='Times New Roman']2. [/font][font=宋体]碳水化合物检测[/font][/b][font=宋体]食品中碳水化合物主要包括淀粉、纤维素、蔗糖、葡萄糖和果糖等，是食品中重要的营养素以及风味物质。通常，食品中不同种类碳水化合物用途不同，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可实现对不同碳水化合物的定性定量分析。因具有快速无损的优势，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术被广泛用于水果中糖类、大米中淀粉等物质的测定。[/font][b][font='Times New Roman']3. [/font][font=宋体]脂类物质检测[/font][/b][font=宋体]食品中脂类物质的传统检测手段是索氏提取、酸水解法等，存在耗时长，无法同时实现大批量样品检测等弊端。近年来，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术被广泛用于肉制品、大豆、核桃、鸡蛋等食品中脂类物质的快速测定。[/font][b][font='Times New Roman']4. [/font][font=宋体]酸度检测[/font][/b][font=宋体]酸度是食品风味呈现的重要部分之一。食醋是一种历史悠久的酸味调味剂，而有机酸是评价食醋品质的重要指标之一。传统分析手段如滴定法、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]法等存在检测时间较长、样品无法二次销售等缺点，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可实现食品中酸度的快速无损测定，具有较好的预测精度和稳定性。[/font][b][font='Times New Roman']5. [/font][font=宋体]水分检测[/font][/b][font=宋体]水分是食品品质的重要指标之一，如肉的嫩度与水分紧密相关。传统水分分析手段多为直接干燥法、减压干燥法、蒸馏法以及卡尔费休法等，但实验操作复杂且耗时较长。由于水分对近红外有强吸收，故[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可实现食品中水分含量准确、快速、无损的测定。[/font][b][font='Times New Roman']6. [/font][font=宋体]其他[/font][font=宋体]化学成分检测[/font][/b][font=宋体][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术还可实现酒中酒精度、黄酮、茶叶中的茶多酚和咖啡碱、油脂中的酸价和过氧化值等化学成分和指标的无损检测。[/font][b][font='Times New Roman']7. [/font][font=宋体]食物微生物检测[/font][/b][font=宋体]微生物中的核酸、蛋白质等成分产生的光谱信息不同。因此，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可用于微生物的定性和定量检测，如食品中菌落总数、致病菌、霉菌以及毒素的检测，还可用于微生物发酵过程中活菌数量的在线监测。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]然而[/font][/font][font=宋体]，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术的灵敏度不高，[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]较难实现痕量微生物的检测[/font][/font][font=宋体]。[/font][b][font='Times New Roman']8. [/font][font=宋体]食物真实性检测[/font][/b][font=宋体]近年来，假奶粉事件、地沟油事件、假酒事件等不断发生，一系列重大食品安全事件严重危害到广大人民的身体健康。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术因其快速、无损、简单、高效的优点，被广泛用于食品真实性检测，如乳制品的品种产地鉴别以及肉类、酒类和饮料掺假鉴别等。通过建立鉴伪模型，可以快速获得检测对象是否掺假、掺假种类及掺假比例等信息。[/font][b][font='Times New Roman']9. [/font][font=宋体]食物污染物检测[/font][/b][font=宋体]现有研究表明，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可用于乳制品中三聚氰胺、面粉中滑石粉等食品污染物的检测。然而，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术尚较难实现对于低含量的食品污染物如农药与兽药残留的检测，以及无近红外吸收的污染物如重金属等物质的准确定量分析。[/font]

各位老师： 大家好，我对近红外不太了解，最近接到个任务用近红外检测辣椒中色素含量，不知道近红外能不能检测，在此给大家解释下：辣椒中色素含量一般用色价来评价，也就是单位质量的辣椒提取的色素在460nm下的吸光度，这种色素比较复杂，是多种类胡萝卜素组成的，不知道哪家的近红外能够检测，咨询了几家公司，foss的近红外波长范围为400-2500nm，波通的950-1650nm，聚光的1100-1900nm，我想问问近红外可不可以直接用可见光扫描出色价来？是不是近红外都能够检测呢？

[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在药物分析中的应用冯艳春 胡昌勤（中国药品生物制品检定所 北京 100050） 近红外（Near Infrared，NIR）光谱的波长范围是780~2526nm（12820~3959cm-1），通常又将此波长范围划分为近红外短波区（780~1100nm）和近红外长波区（1100~2526nm）。由于该区域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等含氢基团振动光谱的倍频及合频吸收，谱带宽，重叠较严重，而且吸收信号弱，信息解析复杂，所以虽然该谱区发现较早，但分析价值一直未能得到足够的重视。近年来，由于巨型计算机与化学统计学软件的发展，特别是化学计量学的深入研究和广泛应用，使其成为发展最快、最引人注目的光谱技术[1]。而且由于该技术方便快速，无需对样品进行预处理，适用于在线分析等特点，在药物分析领域中正不断得到重视与应用。1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的测量根据NIR光谱的获得方式，通常有透射(Transmittance)和漫反射(DiffuseReflectance)两种[2]。透射测定法的定量关系遵从Lambert-Beer定律，主要适用于液体样品，其正常的工作波长范围是850~1050nm[3]。浙江大学的史月华等人用该原理，在93%~97.4%的浓度范围内利用维生素E在6061~5246cm-1处的近红外吸收峰面积积分值和其浓度关系建立回归方程，对已知浓度的样品进行预测，误差及相对误差均在0.79%~0.9%内[4，5]。漫反射测定法是对固体样品进行近红外测定常用的方法。当光源垂直于样品的表面，有一部分漫反射光会向各个方向散射，将检测器放在与垂直光成45o角的位置测定散射光强的方法称为漫反射法。漫反射光强度A与反射率R的关系为 式中，R1为反射光强，R0为完全不吸收的表面反射光强。国内已有人先后用漫反射技术测定了精氨酸阿司匹林[6] 、安乃近[7] 、芦丁和维生素E[8] 等的含量，并且用反射光谱法对磺胺噻唑[9]进行质量评价。 以透射和漫反射为测试基础，为适应不同物质在不同状态时直接测定其[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，90年代以来光纤技术在NIR中得到了广泛应用。光纤不仅可方便的传输光谱信号，各式各样的光纤探头还极大地方便了NIR进行各类快速在线分析。2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在药物分析中的应用2.1应用范围[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在药物分析领域中的应用范围相当广泛，它不仅适用于药物的多种不同状态如原料[10]、完整的片剂、胶囊与液体等制剂[11]，还可用于不同类

[font=宋体][font=宋体][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析依赖于分析模型，因构建分析模型的数据量大，人力物力成本高，模型成熟时间长，因此，希望构建好的模型能在不同仪器上传递使用。这要求仪器具有良好的稳定性和一致性，尤其在近红外仪器网络化使用中更是如此。衡量[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的稳定性在光学指标上有三个维度：一是横轴维度波长稳定性（波长重现性），二是纵轴维度的基线稳定性，三是伸缩维度的分辨率稳定性。上述[/font][font=Calibri]3[/font][font=宋体]个指标又有短期和长期之分。上述三个指标任何一个不稳定，则仪器表现不稳定，仪器不稳定则不能获得良好的分析结果。衡量[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器一致性的光学指标有光谱仪波长准确度（可理解为不同仪器的波长重复性）、分辨率和吸光度准确度。不同仪器上述三个指标越相近，则说明仪器一致性比较好，越容易实现模型传递。另外吸光度准确度影响因素比较多，存在光度的漂移，在模型构建阶段通常使用光谱预处理方法对光谱进行预处理，因此，实际使用中常采用噪声水平代替吸光度准确度评价仪器。[/font][/font]

近红外光谱仪在建立模型后，就是实际的应用。你们的近红外仪器在实际使用过程中，遇到了哪些问题？又是如何排除问题并维护好的呢？欢迎大家展开讨论！

发了一些技术文章，供大家参考。我个人认为，近红外技术是一种纯应用技术，应用效果是检验该技术的唯一标准，单纯的追求仪器的高精尖是一个误区，打个不太恰当的比方，我们都很欣赏美女，但实实在在居家过日子，美女不一定是最好的选择。个人观点，欢迎斧正！

求问，想要在实验室做关于原油（烃类物质混合物）中组分的定性和定量识别，什么样的近红外光谱仪比较合适的，需要注意哪些个方面呢？目前还没有预算，只是在做前期的调查准备。。还请指导

[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=65124]近红外技术及其在食品工业中的应用[/url]近红外技术及其在食品工业中的应用资料来源：本文发表在《食品科技》杂志2001年第4期适用对象：农业育种、油脂工业、面粉工业、饲料工业、乳品工业、酿酒工业、石油化工资料简介：近红外技术是近年发展起来的一种快速检测技术，目前国外在很多领域已有较广泛的应用。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的波长为0.76～2.5nm，属于红外光谱。红外光谱还包括中红外（2.5～25nm）和远红外（25～100nm），均介于可见光和微波之间，肉眼无法观察它的存在。不同的红外光谱具有较强的穿透能力，而远红外则有良好的加热特性。Herschel于1800年发现近红外谱区，由于分子在该谱区的波频和吸收信号均较弱，且谱带多相互重叠，信息解析相当困难，在当时技术条件下没有得到开发和应用。近年来电子技术的不断发展，有效地解决了复杂信息的解析问题，从而引发了人们对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区的研究和开发。Karl Norris1986年使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]和多元现性回归分析测定水分、蛋白质和脂肪的含量取得成功，推进了人类对近红外技术的应用研究。近红外谱区的信息量较为丰富，且近红外技术本身具有无污染、无前处理、无破坏性、在线检测及多组分同时测定等优点，在食品、医药、化工、石油等领域获得了空前的发展。

[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在粮油检测中的应用0前言 近红外光(near infrared，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)将波长780~2526nm的光谱区定义为[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]主要应用两种技术获得：透射光谱技术和反射光谱技术。透射光谱波长一般在780~1100nm范围内；反射光谱波长在1100~2526nm范围内。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区(NIR)是由Herschel在1800年发现的。真正用于农产晶方面的实用分析技术始于20世纪60年代。Karl Norris等人首先用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区测定谷物中的水分、蛋白质。但是由于分子在该谱区倍频和合频吸收弱，且谱带重叠严重，给分析和鉴定带来了困难，以致于NIR分析技术的研究曾一度陷入低谷，甚至处于停止阶段。20世纪80年代，随着计算机技术、仪器硬件的迅速发展，以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得的良好效果，使得近红外分析技术不仅用于农产晶、食品和生物科学领域，而且还应用到石油化工、烟草、纺织、环保等行业。1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析原理 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]是由于分子振动能级的跃迁(同时伴随转动能级跃迁)而产生的。近红外分析技术是依据被检测样品中某一化学成分对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区的吸收特性而进行的定量检测的一种方法。它记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，它的光谱是在700—2 500nm范围内分子的吸收辐射。这个事实与常规的中红外光谱定义一样，吸收辐射导致原子之间的共价键发生膨胀、伸展和振动。中红外吸收光谱中包括有C—H键、C—C键以及分子官能团的吸收带。然而在NIR测量中显示的是综合波带与谐波带，它是R—H分子团(R是0，C，N和S)产生的吸收频率谐波，并常常受含氢基团X—H(X—C、N、O)的倍频和合频的重叠主导，所以在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]范围内，测量的主要是含氢基团X—H振动的倍频和合频吸收。使用NIR技术是因为它与样品相互作用时输出的能量效率比中红外光更为实用。 NIR的辐射源(仪器上的灯)要比用在中红外的能量高得多，而且它的检测器也具有更高检测效率。这些因素意味着NIR仪器的信噪比值远高于中红外仪器。较高的信噪比意味着样品的观测时间可比中红外仪器短得多。近红外辐射对于样品的穿透性也较高，因此样品的前处理常较中红外简单。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]根据其检测对象的不同分成近红外透射光谱(NIT)和近红外反射光谱(NIR)两种。NIT是根据透射光与入射光强的比例关系来获得在近红外区的吸收光谱。NIR是根据反射光与入射光强的比例来获得在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区的吸收光谱。 近红外分析技术是综合多学科(光谱学、化学计量学和计算机等)知识的现代分析技术，使用包括NIR分析仪、化学计量学光谱软件和被测物质的各种性质或浓度分析模型成套近红外分析技术等。经过对这种模型的校正，就可以根据被测样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，快速计算出各种数据。建立被测样品成分的模型时，主要用到的校正方法有多元线性回归法(MLR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络法(ANN)。 2 近红外定量分析的性能与特点 近红外分析技术是依照物质特征峰的强度来测定各组分的含量，关键是要建立时间与空间都稳定的数学模型——定标方程来预测样品成分含量，因此，定标方程的专一性很强。对某种物质成分含量进行定标时，两方面的因素对其有重要影响：一是定标样品必须具有代表性且数量不能过少(一般应达40个以上)；二是必须对定标样品成分进行准确的化学分析。近红外定标完成后还须经内部验证(对定标本身的准确性进行检验)和外部验证(对应用定标分析未知样品的准确性检验)才能最终应用于生产实践。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术之所以成为一种快速、高效、适合在线分析的有利工具，是由其技术特点决定的。首先它适用的样品范围广，可以直接测量液体、固体、半固体和胶状体等不同物态的样品，测量方便，对样品不需要任何前处理，可进行无损检测；其次它的分析效率高，可进行多组同时测定，并且根据已建立的相应数学模型得出样品的多个组分的定性和定量结果；另外它的分析速度快，整个测量过程大多可在1rain内完成。在现实世界中，农产品与工业产品的成分分析面临着许多困难，分析结果常因样品基体的取样量、平均重量和基本成分差别而有异同。当面对大量样品(如工业产品)，而传统方法又不能及时提供可靠数据时，NIR分析却能快速无误地做到。

咱们知道，近红外光谱信息中，不仅包括了样品的化学信息，也包括了物理信息。其中物理信息就包括了样品的粒度。 作为近红外应用的管理者、一线应用者，是否在实际工作中，对样品粒度有明确规定？是否在制样时充分考虑了粒度要求？

说明：本文参与原创大赛仅为加强传播交流，让更多人发现近红外的魅力，不参与任何奖项评选！近红外应用与推广,我一直在路上……FOSS公司 罗海峰2004年,我从中国科学院博士毕业后,来到了FOSS公司,由于自己以前的专业是生物相关专业,所以当时的我对近红外绝对是个十足的菜鸟,一切都需要从零开始学起,于是,我花了1个多月的时间阅读了有关光谱学和近红外的相关书籍和文献,同时熟悉了公司产品的特点和软件使用方法,当时自己感觉,原来近红外就这么回事,没有想象的那么复杂呀?现在想起来, 当时的自己真是初生牛犊不怕虎,没有真正体会到近红外的内涵和真谛. 就这样,我怀着一种自信满满的心情,踏上人生第一次的近红外服务的路程, 当时公司安排我去山东去做近红外分析仪的安装工作,记得那是一个油脂企业客户,在安装现场,我尽力把自己现学的对近红外的理解灌输给客户,整个培训花了我3天时间,从近红外的原理和机器的特点,定标软件的应用,我讲得力求面面俱到. 培训结束后,自我感觉特别良好, 感觉自己工作非常完美,客户肯定十分满意. 但最后的一个细节让我终生难忘, 培训结束时,客户问我有关实验室的手工测定误差和近红外设备的关系时,我完全没有思路,当时真是尴尬不已.现在想起来,其实对于近红外技术的推广和应用来说,不能单了解近红外本身,还可能更需要了解围绕近红外技术的方方面面,比如不同行业对近红外有不同的要求, 不同行业样品化学分析方法的区别, 这些参比方法本身的误差水平直接决定着后期客户使用近红外的实际效果.要让客户真正使用好近红外设备,作为近红外的应用人员,有理由和客户一起,从不同的方面对近红外技术进行探讨,只有大家通力协作,才能让近红外设备发挥它的功效. 所以,在随后的工作中,我一直秉承一个理念,近红外不单是仪器本身,作为仪器生产厂商,我们不仅需要提供给客户稳定可靠的仪器,还需要提供可以供用户使用的数据库模型,同时,我们还有一种责任和义务,告诉客户实验室自己的手工分析在近红外分析中如何重要,并且帮助他们在实验室手工分析方面加以提高,作为厂商,我们需要搭建一个平台,一个可以让不同化验室之间进行交流的平台,交流不止是近红外设备本身,更重要的是不同实验室之间在手工分析上的相互切磋与提高. 10多年来,在近红外的服务过程中,我一直在这一理念的指导下,服务和支持了饲料,油脂,乳制品以及白酒等行业的上百家客户, 在与他们长期的接触中,我从这些企业近红外使用者身上学到了许多新的东西,了解了客户对于近红外应用的实际需求, 比如集团企业在使用近红外过程中,如何作到运营简单,管理高效,是我的客户提供了把近红外网络化管理的思路,于是, FOSS推出了RINA和Mosaic的网络化管理软件,事实证明,这种网络化管理思路目前在近红外的使用和推广方面起了很大的推动作用,让集团企业的近红外管理上了一个新台阶,得到了许多客户的认可. 近几年来,我多次参加全国近红外光谱学术会议,结识了许多近红外领域的专家,学者和同行,从和他们的交流中,我汲取了许多新鲜的思路. 比如新的建模算法, 新的应用附件,新的数据处理模式等等. 自己觉得,随着这些新思路,新方法的不断推陈出新, 近红外技术的应用前景非常广泛,我愿意和各位近红外人士一起, 为大家共同的近红外事业增砖添瓦.目前,在FOSS,借助于在近红外应用上的一点点经验,我和我的团队一直在寻找近红外应用推广的新领域, 由于近红外是一种应用技术,需要现成的数据库支持, 客户才有投资近红外的动力,这就使得新领域近红外的应用推广变得相当艰辛.于是,自己脑海里闪出一个新念头,拿出当年攻读博士学位的劲头,再花几年时间,在近红外新领域应用上做大量的样本积累工作,力求以后在新的领域把近红外技术推广到目前成熟领域的高度. 在近红外新领域应用上,自己要走的路还很长, 近红外虽不是我的专业,但已经成为我的职业,我必将全部精力致力于在实际应用中推广近红外技术,为近红外技术的广阔前景贡献自己的力量.