近红外化学仪

烘焙过的大麦芽样品来源于啤酒厂的麦芽车间，前后半年时间收集了不同批次的220个样品，对收集到的样品首先采用国标的方法分析测试大麦芽的α -氨基氮、脆度、浸出率、库尔巴哈值、总氮、总酸、水分，记录并保存化学方法分析数据，剩余的样品装塑料自封口袋保存。分析仪器为ThermoFisher Antaris II傅里叶近红外光谱仪，配备镀金背景和镀金漫反射表面的积分球和高灵敏度InGaAs检测器，5cm直径的漫反射样品杯及配套的样品旋转器，仪器控制软件“Result”和近红外化学计量学软件“TQ Analyst”。

以云南优质烤烟为实验材料!在国产光栅漫反射型近红外仪器上!比较研究了不同年份样品建模'不同化学值分布建模对近红外检测结果的影响"结果表明&总糖'尼古丁组分模型偏差受年份影响较大!总氮组分模型偏差与样品年份关系不明显"烤烟组分的不同化学值分布建模结果表明&用化学值按自然正态分布的样品建立模型的结果优于按均匀分布建模的结果"该研究对从大量天然产物样品中挑选代表性样品时所采用的挑选方法和原则具有指导性的参考价值"

( 1 ) 本 研究 运用 人工 神经 网络 ( A N N) 建 立 的肉馅 的脂肪 、 蛋 白和水分的近红外模型是成 功的 ， 可以用于实践 中。( 2 ) 本研究通过建立 整块牛 肉预测模 型 ， 证 明了近红外技术测定整块牛肉的化学成分是可行的 。 整块 牛 肉脂肪模型建立蹬较成功 ， 但脂肪和蛋白的预测相关 系数有待进一步提高 。( 3 ) 本试验采用 国产 S u p N I R - 1 0 0 0近红外光 谱仪 ， 所建肉馅和整块 牛肉的模 型较成功 ， 说 明我 国的近红 外设备 已具备较高的品质 ， 并且与国外近红外光谱仪相 比经济很 多 ， 大大节省了检测的成本 。( 4 ) 本试验 对 整块 牛 肉进 行 了谱 图采 集 ， 建立 了脂 肪 、蛋 白和水分 的整块牛 肉模型 ， 这就为近红外技术 在线 应用的更进一步研 究奠定 了基础 。

光谱测定的使用有着非常良好的重现性，并且最终的测试结果不会受到外界太多的干扰。与普通的化学形式进行比较，近红外光谱的解析一般会有更加优良的准确性和重现性。

基于如海光电近红外光谱仪、钨灯、Y型反射光纤搭建的近红外光谱测试系统可快速、便捷、准确地采集纺织品的近红外光谱图，且实验结果显示利用化学计量学方法可准确分类不同材质的纺织品，由此可实现对纺织品纤维种类的定性鉴别，可为纺织品的工业生产、市场监管以及废旧衣物回收等领域提供高效的解决方案。

本申请说明演示了使用J-1500 CD光谱仪在光谱的近红外区域探测酒石酸镍溶液和柠檬烯的振动和电子跃迁。关键词：J-1500，电子圆二向色性，振动圆二向性，近红外区，酒石酸镍，柠檬烯，NIR-ECS，NIR-VCD，金属配合物，化学

随着人们对化学分析的要求越来越高,不仅要求分析结果的准确性和可靠性,还要求分析过程的快速性和无损性。近红外光谱技术(NIRS)作为一种高效、快速、无损的化学分析技术,已经在许多领域得到了广泛的应用。其中,在日化行业中,近红外光谱技术也发挥了重要的作用。

近红外光谱学（NIR）在实木板材表面缺陷检测的潜力，近红外光谱在对木材进行检测时，近红外光谱通过化学计量方法建立木材光谱与木材性质直接的相关关系，从而实现对木材性质的定性分析，国内外已经有一些使用近红外光谱NIR对木材的物理性质和化学性质的研究。

要谈到近红外在石油领域中的应用，我在这里无疑是班门弄斧了，因为中科院的陆婉珍教授是这一领域的权威。因此在这里只想就上海棱光公司新出的近红外仪器在石油方面的简单应用结合此仪器的特点整理一点内容奉献给大家。由于近红外的特点所限，如今用于透射方面的近红外仪器谱区大都限于近红外短波区（700nm~1100nm左右），主要的类型可大致分为滤光片型、CCD型、光栅型、傅立叶型也有最近两年出现的声光滤波器型，它们各有优缺点。上海棱光公司推出的光栅型近红外分析仪的主要是运用光栅分光连续扫描原理，光谱范围（900nm~1700nm）恰好是如今的近红外油料应用领域近红外仪器得很好的补充。富含了1000nm、1200nm、1400nm左右石油中有用的信息，同时样品池的可以直接应用光程1cm比色皿，因此样品需求量少。在用数据说明该种仪器效果前我先简单的介绍一下近红外建模分析的过程。建立模型的前提是首先要建立一个在成份和性质变化范围上有代表性的标样集（化学值或类似数据），然后用化学计量学光谱分析软件建立模型。有了模型以后，分析未知样品性质只要先测量被测样品的近红外光谱，然后通过化学计量学软件和所建模型计算便可得到待测样品的组成和性质数据。当然同一批表样建立的模型数越多，一次光谱测量得到分析数据就越多，整个测量过程仅需要1分钟，体现了近红外技术高效和快速的特点。下面就是这台仪器的实验分析数据：（对30个汽油标样的辛烷值、抗暴指数等的建模指标列表。）

尿素酶含量是豆粕的重要检测项目。本文分析了豆粕的近红外光谱特性，初步建立了尿素酶近红外检测的校准模型。近红外检测尿素酶无需称重和化学试剂，检测时间10～20秒，结果的标准差优于参考化学分析方法，是一种快速方便的尿素酶检测技术。

引言：本报告分析了黄豆片。通过测定豆片中的脂肪，企业可以监测加工过程中脂肪萃取的效率。仪器：所有测试均采用 AURA 手持式近红外光谱仪，在企业生产现场直接对黄豆片样品扫描， 通过化学计量学软件，建立标准和处理数据。

对我国近10年来近红外光谱分析技术的研究与应用进展作了较为详细的综述，包括近红外光谱仪器研制、化学计量学方法及软件开发和在各领域的实际应用。根据国际上近红外光谱分析技术的现状和国内实际情况，提出了今后我国近红外光谱分析技术的发展方向。

4.总结1）近红外便携式光谱仪，光谱信号质量较好，用于烟叶中糖、烟碱等常规化学成分的快速定量或半定量分析可行。2）总糖模型预测偏差与傅里叶积分球全谱相比可达到其80%左右的预测准确度。3）INSION近红外光谱仪，烟碱预测偏差与傅里叶积分球全谱相比，存在一定差距，与烟碱中的分子基团在该谱仪波段范围内的信号较弱，且含量较低等有一定关系。4）INSION近红外光谱仪本身的信号很稳定，优化漫反射采样附件（如增大采样面积等），可进一步提高仪器的检测能力。

近红外光谱技术为应用有机化学物质,在波长为780～2526nm的近红外光谱区的电磁波的光学特征,能够对化学成分含量进行快速检测。现在,应为各项科学技术的进步和提升,近红外光谱的发展有了更大的进步,对于该项技术的应用,在农业、矿业以及医疗中有着广泛的应用,尤其是在化工分析领域有着巨大的价值作用,促进了化工行业的发展。

近红外光谱分析总的流程大体包括三个层次&分析样品的分析层次'建立数学模型的建模层次与优化并确定模型参数的优化层次因此分析技术有别于大多数传统分析方法!是一种间接分析技术!要通过校正模型的建立来实现对未知样本的定性或定量分析建立校正模型时选用的化学计量学方法'采用的建模方法参数以及光谱前处理方法'谱区范围选择等数据处理参数等都会对近红外检测结果产生影响因此光谱化学计量学方法和软件是现代近红外光谱分析技术的一个重要组成部分!将稳定'可靠的近红外光谱分析仪器与功能全面的化学计量学软件相结合也是现代近红外光谱技术的一个明显标志本文报道了自主改进的局部偏最小二乘回归这一化学计量学方法的基本原理!并以云南优质烤烟为例!研究了该化学计量学方法中主成分个数以及局部建模样品数对检测结果的影响!以及该方法在提高近红外分析模型方面的优势"目的在于使近红外分析工作者对UPU-解决实际问题有一个基本的了解%引起近红外分析界对该方法的进一步认识和重视!扩大该方法在化学计量学领域的应用范围。

疾本文利用近红外对茶叶中水份、茶多酚、氨基酸11种常规组分含量的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对茶叶中各组分含量测定步骤繁杂、效率低、成本高，检测结果需要几天甚至几个月的时间才能得到。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归，并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法，在一分钟就可以得出11种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.96以上，各组分模型的相关性很好，各项成分的校正均方差（RMSEC）均较小。因此，可以利用近红外对茶叶常规组分含量进行快速分析。

疾本文利用近红外对茶叶中水份、茶多酚、氨基酸11种常规组分含量的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对茶叶中各组分含量测定步骤繁杂、效率低、成本高，检测结果需要几天甚至几个月的时间才能得到。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归，并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法，在一分钟就可以得出11种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.96以上，各组分模型的相关性很好，各项成分的校正均方差（RMSEC）均较小。因此，可以利用近红外对茶叶常规组分含量进行快速分析。

本文利用近红外对茶叶中水份、茶多酚、氨基酸11种常规组分含量的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对茶叶中各组分含量测定步骤繁杂、效率低、成本高，检测结果需要几天甚至几个月的时间才能得到。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归，并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法，在一分钟就可以得出11种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.96以上，各组分模型的相关性很好，各项成分的校正均方差（RMSEC）均较小。因此，可以利用近红外对茶叶常规组分含量进行快速分析。

近红外用于聚合物行业的常见检测指标包括：样品中各种组分含量（溶剂、水分、原料残留物等）、OH值、酸值、皂化值、氨基；另外，一些与化学性质相关的物理指标如粘度、密度、聚合度、分子量等也可以通过近红外技术进行检测。Antaris傅立叶近红外分析仪能够同时将所有指标的检测结果显示在按用户要求设计的检测报告中，每个样品的分析时间不超过1分钟。

纺织纤维中含有大量的有机分子，使用近红外光谱技术检测能够获得较好的近红外吸收特征信号。基于化学计量学方法，通过建立数据模型，处理和分析这些光谱数据信息，可以实现快速定性和定量分析。赛默飞世尔手持式近红外光谱仪凭借其操作简便、分析速度快、完全无损检测、可以随时随地根据需要分析检测样品等特点，在应用于纺织品材质分析工作方面，为文物鉴定工作者提供了理想的快速无损检测解决方案。

原料药(API)与辅料药的混合均匀性对于产品质量来说至关重要。LISICO近红外光谱仪可以实时在线监控粉料混合、颗粒化等工业过程，无需取样，可对样品仓内混料均匀性、颗粒大小、水分含量、pH值、流动性、体积密度等多种物理化学特性进行定性和定量的过程分析。

使用近红外方法可以准确的预测低IV值的蒸馏棕榈油脂肪酸。该方法可以替代传统检测方法来检测样品的IV值。并且近红外方法扫描速度快，效率高，预测一个样品结果仅需1分钟。可以节省大量的人工，且分析过程不使用任何化学试剂，对样品也不需要更多预处理。是一种绿色环保高效的分析方法。

肉类加工企业鲜肉和其它原料的连续分析对于满足食谱要求，保证批次产品之间的稳定性。今天NIR广泛的应用于食品工业中原材料、过程物质和终产品的无损定性和定量分析，贯穿整个生产过程。相比于湿化学和色谱分析，傅里叶近红外(FT-NIR)具有诸多优点。

近红外光谱（NIR）分析技术具有简便、快速、前处理简单、不破坏样品、无污染并且可进行多组分测定的优势，在食品农牧、石油化工、烟草等领域有广泛的应用。电子烟油中的有机组分的化学和物理信息在近红外光谱中均有体现，因此近红外光谱非常适合对电子烟油进行分析检测。

近几年来发展起来的傅立叶近红外（FT-NIR）分析技术被公认为一种高效、方便、无损的绿色分析技术，已经在农业、食品、制药和化学等领域中发挥着越来越重要的作用。在国外酿酒行业，近红外技术也已经有了非常广泛的应用。在日本近红外光谱技术已用于日本米酒的酸度、氨基酸、总糖和酒精含量，Prapatsorn Tipparat 等人应用流动注射- 近红外光谱分析饮料酒中的乙醇含量，L. Sauvage应用近红外光谱测定白葡萄酒中的痕量金属元素，D. Cozzolino 等人应用近红外分析技术测定红葡萄酒发酵过程中苯酚含量的变化，M.urbao-cuadredc等人用近红外光谱仪在线检测葡萄酒发酵过程中15种参数。而在中国，由于中国酿酒生产工艺相对来说更为传统和复杂，近红外技术的应用才刚刚起步。

通过近红外采集一定数量的酱油中间品酱油半成品光谱图，关联通过国标方法检测出的酱油半成品中总酸、氨基酸态氮和盐分含量，结合化学计量学中的相关算法，建立总酸、氨基酸态氮和盐分含量的近红外模型。相关系数分别为0.9848、0.9997、0.9912，线性非常好，预测值与模型计算值偏差较小。可以利用近红外快速检测出酱油半成品中总酸、氨基酸态氮和盐分含量，极大提高常规理化指标的分析速度，减少人为误差，并能及时反馈生产，提高生产效率！

近年来，近红外高光谱成像技术发展迅速，在谷物、种子品质检测方面得到了广泛的应用。如种子化学成分检测、种子品种鉴定、种子活力检测等。利用高光谱成像系统通过对种子进行光谱成像数据采集、进一步处理分析、结合红外热成像及物理化学等方法测量结果构建模型，可对谷物、种子品质进行快速、批量分析与检测。近年来，近红外高光谱成像技术发展迅速，在谷物、种子品质检测方面得到了广泛的应用。如种子化学成分检测、种子品种鉴定、种子活力检测等。利用高光谱成像系统通过对种子进行光谱成像数据采集、进一步处理分析、结合红外热成像及物理化学等方法测量结果构建模型，可对谷物、种子品质进行快速、批量分析与检测。易科泰生态技术公司提供谷物、种子品质检测全面解决方案，高通量、非接触、数字化。

利用瑞典波通86系列近红外收集了国产油菜籽的近红外特征光谱，建立了适合国产油菜籽检测的近红外定标模型。近红外光谱分析技术无需称重，无需化学试剂，可以在1分钟内快速检测油菜籽的质量。实验得到的国产油菜籽近红外水分和脂肪定标模型与国标方法的相关性分别为96.1%和98.9%，SEC为0.18%和0.26%。近红外光谱分析技术可以快速检测国产油菜籽质量，适用油脂加工企业原料收购的检测要求。

本文举例了使用近红外对混纺织品中棉氨的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对纤维成分定量测定程序烦杂、效率低、成本高，检测结果有时认为误差较大。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归，并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法，在一分钟就可以得出混纺织品中各种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.90以上，各组分模型的相关性很好，各项成分的校正均方差（RMSEC）均较小；模型预测结果误差符合国家标准《纺织品纤维含量的标识》要求。

本文举例了使用近红外对混纺织品中棉氨的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对纤维成分定量测定程序烦杂、效率低、成本高，检测结果有时认为误差较大。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归，并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法，在一分钟就可以得出混纺织品中各种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.90以上，各组分模型的相关性很好，各项成分的校正均方差（RMSEC）均较小；模型预测结果误差符合国家标准《纺织品纤维含量的标识》要求。