近红外光谱分析

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近红外光谱分析相关的厂商

  • 北京格致同德科技有限公司 银牌9年
    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。
    主营产品：
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  • 维克光谱仪器技术发展有限公司 铜牌22年
    400-860-5168转5954
    成都维克光谱仪器技术发展有限公司成立于1999年，一直从事近红外光谱的仪器开发，方法软件开发，以及技术服务。 2005年公司研制开发了农产品及烟草在线近红外仪器、模型和方法，2005年协助红塔集团的《近红外快检技术在原烟验级入库中的研究应用》获集团科技进步一等奖，同年的《近红外技术在烟叶工业分级与复烤在线中的研究应用》获中烟总公司科技进步二等奖，2006年的《近红外技术对复烤片烟内在化学成分控制的研究应用》获集团科技进步一等奖，其在国内装备了80多套，客户遍及全国30多家烟草公司和卷烟集团。 2006年公司与四川大学华西药学院分析测试中心联合建立了应用示范实验室，解决了企业的应用难题，加快了应用开发的进程，快速实现了近红外仪器的的销售。同时通过产、学、研的合作，为公司的长远发展储备了人材。 2009年，研发和生产了小型化MEMS近红外光谱仪，产品目前应用于国内外农产品行业。同时，通过几年来为药品快检项目的服务，深入基层，对药品快检项目有了很深的理解，认识到为了更有效的做好全国打击伪劣药品的工作，需要研发新一代便携式傅里叶近红外光谱仪，并开始了理论和硬件设计思路的研究。 2010年，完成了项目仪器的可行性研究，开始进行仪器硬件研发。为此，公司整合资源，加大研发资金投入，为研发工作购置相应的设备和环境，招聘对此项目相关的应用开发、软件开发、计算方法、运营服务等人才，全力推进仪器研发工作。 2011年，聘请了国际仪器厂商的近红外研发团队、技术支持团队和市场团队，建立了遍布全国的营销网络，并充实了有关市场策划，产品中试，品质管理，物料采购，生产管理等相关专业的人才，为项目仪器的生产和销售提供人才储备和市场前期布局。同年，研发了拉曼光谱仪的三维采样附件，该附件目前被国内外厂家采购。 2012年，公司开发团队参与和协助了《环境大气中细粒子（PM2.5）检测设备开发及应用》项目中的子项《自动换模型采样器的研制》。 目前维克公司研发人员技术背景涉及光学仪器、物理、精密仪器、工业自动化、电子信息工程、软件工程、化学计量学、分析化学等专业。
    主营产品： 表面处理仪   紫外分光光度计   激光拉曼光谱   近红外光谱仪  
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  • 赛默飞世尔科技分子光谱 白金23年
    400-858-8867
    服务科学，世界领先－－赛默飞世尔科技 赛默飞世尔科技（纽约证交所代码：TMO）是科学服务领域的世界领导者。公司年销售额170亿美元，在50个国家拥有约50,000名员工。我们的使命是帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。我们的产品和服务帮助客户加速生命科学领域的研究、解决在分析领域所遇到的复杂问题与挑战，促进医疗诊断发展、提高实验室生产力。借助于首要品牌Thermo Scientific、Applied Biosystems、Invitrogen、Fisher Scientific和Unity Lab Services，我们将创新技术、便捷采购方案和实验室运营管理的整体解决方案相结合，为客户、股东和员工创造价值。欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.thermofisher.com。 赛默飞世尔科技中国赛默飞世尔科技进入中国发展已有30多年，在中国的总部设于上海，并在北京、广州、香港、台湾、成都、沈阳、西安、南京、武汉、昆明等地设立了分公司，员工人数约3700名。我们的产品主要包括分析仪器、实验室设备、试剂、耗材和软件等，提供实验室综合解决方案，为各行各业的客户服务。为了满足中国市场的需求，现有8家工厂分别在上海、北京和苏州运营。我们在全国共设立了6个应用开发中心，将世界级的前沿技术和产品带给国内客户，并提供应用开发与培训等多项服务；位于上海的中国创新中心结合国内市场的需求和国外先进技术，研发适合中国的技术和产品；我们拥有遍布全国的维修服务网点和特别成立的中国技术培训团队，在全国有超过2000名专业人员直接为客户提供服务。我们致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。欲了解更多信息，请登录网站 www.thermofisher.com。 联系方式：电话：800-810-5118， 400-650-5118（支持手机）售前咨询电子邮箱：sales.china@thermofisher.com售后服务电子邮箱：cru.cn@thermofisher.com 扫一扫，关注 “赛默飞世尔”官方微信赛默飞世尔科技分子光谱的红外/拉曼光谱的前品牌Nicolet(原美国尼高力仪器公司），是世界上最大的傅立叶红外光谱仪（FT-IR）和拉曼光谱仪（Raman）的专业生产厂家。几十年来其以精湛的技术、卓越的产品和优质全面的服务居于世界红外及拉曼领域的前列，并在全球范围内具有最大的市场占有率。尼高力以其卓越的成就曾赢得至高无上的美国总统“E 星奖”，历年来被世界著名分析仪器杂志和权威机构评为 FT-IR 购买首选和用户最满意的 FT-IR 供应商。其紫外可见分光光度计的原品牌UNICAM（原英国UNICAM光学仪器公司），以其产品的性能卓越，可靠耐用而享誉世界。1897年，在英国剑桥大学内诞生了UNICAM，在二次大战期间，UNICAM从事生产各类光学仪器和军事瞄准器，1949年生产了世界第一台紫外可见光度计SP500，1958年推出世界上第一台扫描型紫外-可见-近红外光度计，1978年第一家将计算机微处理器引入紫外光谱仪SP8型，1989年第一家通过ISO9000认证的紫外光谱仪生产商，1993年推出采用Hatten分束器和步进单色仪驱动器的UV系列，克服了峰变形和波长漂移，获得极大的成功。目前赛默飞是唯一坚持采用全息母版衍射光栅的厂家，也是唯一一家公司可对外提供标准校准滤光片的厂家，更是唯一一家可提供进行全自动计量校正系统CTU、CVC的厂家。分子光谱产品包括：各种普及型、分析型及研究型 FT-IR 光谱仪；独立型及联机型 FT-Raman 光谱仪，激光拉曼光谱仪及各种拉曼附件；专用近红外光谱仪、红外气体分析仪，红外油分析仪及红外半导体分析仪；红外显微镜，拉曼显微镜及齐全的红外制样附件；多种应用软件，如智能化定量分析软件，红外谱图解析软件，红外应用文献库软件等；世界上最大数量的傅立叶红外、拉曼的标准谱库。为促进用户间的交流，我们还专门组织成立了尼高力红外光谱仪中国用户协会，定期举办用户交流会，各种操作、制样及应用学习班，出版 FT-IR 专业书籍、用户通讯等期刊。用户协会现已组织出版了多集《傅立叶变换红外光谱技术及应用研讨会论文集》和《实用傅立叶变换红外光谱学》等专著，组织全国四十多位红外光谱专家撰写出版了《近代傅立叶变换红外光谱技术及应用》一书（上下册240 万字，此书荣获了中宣部颁发的第九届中国图书奖）。对尼高力光谱仪的用户而言，不仅意味着拥有一台高质量和良好售后服务的仪器，而且在整个使用过程中还会不断得到公司、用户协会等多方面的帮助和支持，以便能更好地开发仪器功能，解决工作中遇到的实际问题。
    主营产品： 紫外分光光度计   红外光谱仪   激光拉曼光谱   核磁共振  
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  • VIAVI MicroNIR OnSite-W无线近红外光谱仪 400-860-5168转3737
    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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    厂商： 北京格致同德科技有限公司
    品牌： 唯亚威/VIAVI
    型号： MicroNIR OnSite-W
    价格： 30万 - 40万元
  • 瑞士万通DS2500 近红外光谱液体分析仪
    坚固耐用的近红外光谱仪，用于生产环境和试验室中的质量检查。优势：高测量灵敏度覆盖可见光和近红外光全谱段一次测量可同时得到多个参数不到一分钟可得到结果适用于生产现场的抗震和防尘设计瑞士万通DS2500 近红外光谱液体分析仪 是一种成熟且灵活的解决方案，其用于在整个生产链中进行液体常规分析。其坚固耐用的设计使 瑞士万通DS2500 L近红外光谱液体分析仪不受灰尘、潮湿、振动的影响，因此非常适用于在恶劣的生产环境中使用。瑞士万通DS2500 近红外光谱液体分析仪 覆盖 400 至 2500 nm 的整个光谱范围，将样品加热至 80℃ 高温，并与各种不同的一次性小瓶和石英比色皿兼容。因此，瑞士万通DS2500 L近红外光谱液体分析仪可适应您的个性化样品要求，帮助您在一分钟内获得精确和具有可重现性的结果。借助集成的样品架识别装置和自带的 Vision Air 软件，还保证了用户能轻松和安全地进行操作。如果是较大的样品量，则可通过将流通池与一个 瑞士万通 机器人自动进样器搭配使用的方法显著提高生产率。备注：此产品的参考报价区间为标准配置。如需了解详细配置和报价，请联系瑞士万通中国当地销售人员，感谢您支持瑞士万通！
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    厂商： 瑞士万通中国有限公司
    品牌： 瑞士万通/metrohm
    型号： DS2500 L
    价格： 40万 - 50万元
  • 碳纳米管光致发光/电致发光近红外光谱及影像分析 400-628-5299
    碳纳米管，是一种具有特殊结构（径向尺寸为纳米量级，轴向尺寸为微米量级、管子两端基本上都封口）的一维量子材料。它主要由呈六边形排列的碳原子构成数层到数十层的同轴圆管。层与层之间保持固定的距离，约为0.34nm，直径一般为2～20nm。由于其独特的结构，碳纳米管的研究具有重大的理论意义和潜在的应用价值，如：其独特的结构是理想的一维模型材料 巨大的长径比使其有望用作坚韧的碳纤维，其强度为钢的100倍，重量则只有钢的1/6 同时它还有望用作为分子导线，纳米半导体材料，催化剂载体，分子吸收剂和近场发射材料等。 Specim可提供碳纳米管近红外光谱及影像分析工具，采用近红外光谱相机，搭载与近红外显微平台，并配合压电陶瓷纳米位移台，实现碳纳米管的影像及光谱扫描，不仅可以用于电致发光的光谱分析，也可用与光致发光光谱测量，为研究者提供大量的光谱及影像数据以供研究分析使用。光谱测量范围：970nm- 2500nm（900nm-1700nm）。
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 未知
    型号： 碳纳米管光致发光/电致发光近红外光谱及影像分析
    价格： 面议
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  • 近红外光谱分析技术高速发展——参加全国第九届近红外光谱学术会议心得体会
    北京工商大学人工智能学院 张倩 高翔 崔程（导师：吴静珠）2022年10月20～22日，为期三天的全国第九届近红外光谱学术会议在线上召开，此次会议全力展示了我国近红外光谱领域所取得的最新进展及成果，增进了广大近红外光谱科技工作者和广大近红外分析工作者之间的交流与合作，进一步促进了我国近红外光谱事业的发展。本次会议中外专家学者汇聚一堂，近3000人报名参会，会议规模再创新高。此次会议共安排了80余场报告，内容涵盖了化学计量学方法、仪器与测量附件、光谱成像与过程分析，以及近红外光谱技术在农业、食品、化工、制药等多个领域的应用进展，为参会人员呈现了一场既有深度亦有广度的学术盛宴。以下从多种角度介绍本次会议亮点及参加会议的心得体会。首次邀请国外学者进行汇报，扩充国际视角本次会议，不仅汇集了数十位近红外领域顶尖的国内专家，还邀请了四位国际知名教授、专家站在国际视角，现场分享近红外技术的最新发展。来自日本名古屋大学的Satoru Tsuchikawa教授带来了题为《State-of-Art NIR Imaging Research For Agriculture and Forestry》的报告，详细讲述近红外成像技术在农业和林业的研究进展；来自韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授的报告题目为《Identification of gallbladder cancer through NIR analysis of bile and quantitative detection of microplastics captured in perfluorocarbon》，通过对于胆汁的近红外分析和定量检测来诊断胆囊癌，展现了近红外光谱在疾病筛查领域具有的广泛应用前景；来自西班牙Córdoba-UCO大学的Dolores Pérez-Marín教授分享了报告《Current Trends in The Use of NIRS Spectroscopy for The Control of Agrifood Products and Processes》，介绍了在农产品、食品品质和生产过程控制中近红外光谱技术的应用趋势；奥地利因斯布鲁克大学分析化学和放射化学研究所所长Christian Wolfgang Huck教授针对微型光谱仪的现状与未来带来了题为《Present and Future of Miniaturized NIR-Spectrometers Combined with Challenging Data Management Strategies》的精彩汇报，介绍了近年来不同分光原理的微型光谱仪应用领域发展及智能化水平提升等趋势。数十位资深近红外专家相聚云端，现场分享最新的研究进展本次会议十余位在近红外检测领域深耕多年的专家教授分享了自己从事近红外光谱分析技术应用研究与实践十余年的经历、经验和心得体会，为青年学者进行后续的研究提供经验与启发。南开大学的邵学广教授结合近红外光谱分析的需求，简述近红外光谱分析中所涉及的化学计量学方法，阐述化学计量学对近红外光谱分析的作用和意义。化学计量学的核心是正确的使用数学和统计学方法进而从数据中获取与分析目标相关的信息，理解化学计量学方法的原理是保障正确使用的关键，邵教授通过将建模流程拆分，在数据集及评价、建模方法、模型评价与验证、模型监控等步骤中说明如何在近红外光谱分析实践中正确选择和使用化学计量学方法。云南中烟工业有限责任公司的王家俊高工结合自己从事近红外光谱技术在烟叶原料、辅助材料质量控制与品质分析中的应用研究的经验，从近红外光谱定量定性分析与标准、近红外光谱分析网络化与数据挖掘应用、天然样品高质量光谱的测量与参考数据测定、化学计量学方法应用和模型应用和维护五个方面分享了自己的实践体会，同时也展望了大数据时代近红外光谱技术网络化的应用前景，给青年学者提出希冀。华东理工大学的杜一平教授带来自己最新的研究进展，杜教授通过对低浓度组分检测的深度思考，从样品中浓度相关性的角度探讨NIR模型的本质。他提出当样品中存在与被测组分浓度具有相关性的组分时，模型可以“借助”这种关系提升模型性能，样品组成改变时，相关性组分对模型的影响可能影响到模型预测精度，该发现有助于我们进一步理解和应用模型、变量选择结果、模型维护方法以及注意模型更新等。海南大学的云永欢副教授做了题为《我与近红外光谱的十年：从基础理论、方法开发到应用研究》的报告，将自己从开始接触近红外光谱到现在取得的成果和总结的经验精炼在20分钟内向大家进行了分享，给正在学习和进行近红外领域相关研究的在校研究生提供了很多新的思路和研究方向。聚焦近红外技术在食品安全、生物制药、化学化工等热门领域的最新应用本次会议不仅聚焦最新、最前沿的光谱技术，而且对食品安全、生物制药、生命科学、材料等目前最热门的应用领域进行深入探讨。近红外技术在水果分级检测中应用日趋广泛。来自北京市农林学院智能装备技术研究中心的李江波研究员进行了题为《水果内部质量近红外光谱检测技术与设备》的报告。针对近红外光在水果组织中传输存在多重散射和吸收，导致水果内部有效光谱信息难以准确、稳定获取的问题，建立了水果内部光传输特性分析系统，解析了近红外光在水果内部传输机理，提出了逐步切片结合最小二乘拟合的近红外光在水果组织中穿透深度分析法，保证了近红外光谱信号的可靠获取。湖南农业大学李跑教授利用近红外光对果皮穿透能力对柑橘品种、柑橘产地、柑橘霉变进行定性无损检测：对于不同品种的柑橘鉴别分析，采用主成分分析-Fisher线性判别模型（PCA-FLD）+6点平均光谱（赤道4点+顶部+底部）最终实现100%鉴别率，使用同样的方法对不同产地的柑橘进行鉴别，最终结果依然非常优秀；对于霉变柑橘检测，研究了不同波段（长短波段）柑橘近红外光谱对霉变模型的影响，并指出：在建模过程中发现短波近红外光虽然穿透性要强于长波近红外，但长波近红外光建模效果要优于短波近红外。在食品行业近红外技术的应用日渐成熟。福斯华（北京）科贸有限公司的应用专家杨海龙结合福斯华三款近红外光谱仪在肉类行业、谷物交易加工行业以及制糖行业的应用，对近红外光谱分析技术在食品行业的应用进行了分享。温州大学的黄光造老师利用一类自编码器结合近红外光谱实现对奶粉中掺假的检测。四川长虹电气股份有限公司的刘浩工程师深入探讨了近红外光谱在白酒行业的应用：应用近红外光谱技术实现对酒醅的快速检测，可为酿酒生产现场及时提供数据。通过组合不同预处理方法、预处理参数选择、PLS成份数建立定量模型，可以选择出酒醅的水分、酸度、淀粉、残糖的最佳建模方法；自主研发的光谱智能APP可以实现账号管理、光谱采集、光谱曲线绘制、云端模型调用和结果展示等功能。相较于传统实验室，其具有体积小巧、轻便、易携带等优点，非常适合对酿酒车间酒醅进行现场快速检测。近红外光谱在生物制药领域近年来也取得了显著的研究进展。随着制药技术的发展，药物连续化生产正在成为国际制药行业发展的趋势，来自山东大学的李连副研究员分享了报告《近红外光谱分析技术在制药领域的在线应用研究探索》，以光谱稳定获取、光谱-物料实时对应、光谱模型建立等方面为着力突破点，重点介绍了山东大学药物智能制造技术研究团队，应用NIRS在药物生产在线分析方面所做的研究工作及获得的研究成果。来自天津中医药大学的硕士研究生吴晨璐进行了题为《多光谱数据融合用于双黄连口服液的质量检测》，该报告提出了一种基于紫外可见和近红外光谱的数据融合方法，以可溶性固含量和总黄酮为指标的用于检测双黄连口服液质量的方法。来自中国科学院西北高原生物研究所的硕士研究生龙若兰进行了题为《藏药五脉绿绒蒿提取过程中总黄酮含量的近红外在线检测》的报告，该研究以提升五脉绿绒蒿中总黄酮含量在线检测精度为目标，为中药材在线检测模型的建立提供了新的思路。来自天津中医药大学中药制药工程学院的硕士研究生崔同灿进行了题为《草药NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的可行性研究》。在草药的流通和使用的过程中不同批次的药材之间质量波动较大，该报告以菊花和天麻为例，研究不同校准转移方法实现NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的适用性和可靠性。该研究探索了具有不同分析信号的不同类型仪器之间的校正转移的可行性，以期解决草药快速质量评价和成分含量预评估任务，为草药质量控制研究提供新的手段和思路。拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析等多领域的光谱分析技术全面发展 此次会议交流不仅仅限于近红外光谱分析技术，对于其他光谱技术结合化学计量学的研究和应用等也展开了多组报告，对拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析和介电光谱等领域的基础研究、理论创新、及新方法、新技术和新应用进行了介绍。来自武汉轻工大学的四位研究生分别基于拉曼光谱成像技术做了多种研究。肖晓枫同学以小龙虾为研究对象，模拟了微塑料在小龙虾体内的传递途径和累积过程，并利用拉曼成像结合图像处理用于识别和可视化不同小龙虾组织中的微塑料，基于此估计微塑料的污染水平。梅婷娜同学建立了一种基于拉曼成像与化学计量学相结合的高效方法，以同时识别滤袋在浸泡过程中释放出的各种MPs。吕静雯同学以大豆油、菜籽油和棕榈油为研究对象，模拟了油炸行业的煎炸过程，将拉曼光谱结合化学计量学用于定量监测油炸过程中油的降解。徐梦婷同学通过拉曼峰强度建模成功地将山茶油与低价植物油和掺假山茶油区分开，预测成功率达95%以上，为山茶油鉴别提供一种可行方案。来自中国农业大学的博士研究生龙园做了题为《拉曼高光谱用于玉米种子霉变筛选检测研究》的报告：将拉曼高光谱应用于玉米种子霉变样本筛选，结果表明基于竞争自适应重加权算法（CARS）结合胚面和非胚面权重比例为3:7构建的偏最小二乘判别分析模型精度最佳，测试集精度可达90.63%。来自西北大学的硕士研究生郭梦君做了题为《基于表面增强拉曼光谱结合随机森林的水中多环芳烃定量分析》的报告，报告表明表面增强拉曼光谱结合RF可以实现水中多环芳烃的快速准确检测。随着微波电子学和微波测量技术的发展，微波频谱分析方法逐渐发展成为一种独立的快速无损测量技术。微波频谱分析技术已成功应用于许多领域的水分含量测量，包括粮食作物、轻工业产品和建筑材料等。来自中国矿业大学的田军博士设计了一款煤炭水分含量智能测量系统，其将微波频谱分析与距离加权K近邻（DW-KNN）算法相结合，实现了煤炭水分含量的快速无损测量。广州星博科仪有限公司的创办人罗旭东针对高光谱成像技术的应用现状做了题为《高光谱实时分类技术在机器视觉中的应用和发展》的报告，介绍了针对高光谱成像技术三维成像数据，数据量巨大问题的解决方案，以及在工业现场的实际应用。来自北京工商大学崔程同学在其报告《基于近红外高光谱成像的花生冻伤检测》中研究利用高光谱成像技术对花生是否冻伤进行定性检测研究，采用四种变量选择方法CARS、SPA、VCPA-IRIV、VCPA-G在全谱范围内选择出与花生冻伤相关的特征波长，并按照每个波长变量的重要性进行排序组合建立支持向量机模型，最终在保证一定判别准确率前提下筛选表征花生冻伤的特征波长，并通过光谱吸收峰解析花生冻伤光谱检测机理。来自西北农林科技大学的杨可博士和朱杰亮同学报告了使用介电光谱检测牛初乳中掺假的检测研究，介电光谱具有波长长、在乳中穿透深度大、散射影响小等优点，在非均质乳的在线检测中具有很大的潜力。杨可博士通过建立基于近红外光谱和介电光谱的初乳成熟乳含量定量鉴别模型来比较近红外光谱和介电光谱在定量鉴别掺假初乳中的性能。研究显示NIRS和DS均能清晰识别初乳中成熟乳的比例，但两种方法的识别特征完全不同。DS比NIRS能更好地预测初乳中成熟乳的掺假，在非均质液体食品的快速定量分析中具有良好的潜力；朱杰亮同学建立了一种基于介电光谱的成熟乳初乳掺假快速检测的新方法，利用合理的算法分析其影响因素和机理。多种最新检测仪器亮相，助力近红外光谱检测发展近红外技术的研究和应用离不开仪器技术的进步，本次会议得到了12家国内外知名仪器公司的大力支持，多家仪器企业也派出资深技术人员现场分享最新的产品和技术。来自无锡迅杰光远科技有限公司的技术总监兰树明做了题为《颗粒样品NIR漫反射光谱提高采样精度方法的研究》的报告，介绍了一种颗粒样品提高采样精度的方法，研究漫反射光谱化学计量学结果与粒度之间的关系，提出一种大光斑侧照式混合光学采样方法，扫描全部样品的漫反射光谱信息，并将颗粒产生的随机光谱噪声通过简单的平均方法实现有效抑制，提高颗粒样品的分析精度，使颗粒样品无需粉碎能够得到高精度的分析结果。海洋光谱的晏彬彬分享了如何在科研和生产中选择适合的近红外光纤光谱仪，介绍了海洋光学多款新款小微型近红外光谱仪，以大波段范围、高灵敏度、全谱波段信号优化为主要升级目标，有效的提升了仪器的稳定性，数据的可靠性。珀金埃尔默仪器公司的资深产品专员郁露也介绍了珀金埃尔默近(中)红外产品及应用进展。在大会组委会努力不懈的组织与全国近红外技术用户的热情参与下，第九届全国近红外光谱学术会议顺利闭幕。会议为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个持续、高效的沟通交流平台，促进了业内交流，提高了光谱研究及应用水平。会议不仅有国外专家的研究分享，还有国内从业数十年的资深专家传授经验，更有数位优秀的青年科研工作者和在读学生在本次会议中分享了最新的研究成果。从了解、质疑，到认可，中国近红外光谱技术经过长时间的发展、实践，现在已经逐渐被各领域用户接受、认可，目前近红外技术的应用研究和技术推广还处在迅速上升阶段。这不但得益于老一辈专家打下的坚实基础，更需要年轻学者和学生的不断进取。会议开幕式上获得第四届“陆婉珍近红外光谱奖” 的各位老师以及会议闭幕式评选的12位获得优秀青年报告奖的青年学者都是我们学习的榜样。
    时间： 2022-10-25
    作者： 叶子
  • CIS标准《近红外光谱分析技术术语》拟立项
    2023年9月18日，中国仪器仪表学会标准化工作委员会发布关于拟立项（近红外光谱分析技术术语）CIS标准的公示通告，拟制定标准是天津大学申报的《近红外光谱分析技术术语》近红外光谱分析技术具有快速、原位、非破坏性等诸多优点，广泛应用于实验室分析、在线质量检测，可实现多组分多通道同时测定各类样品的成分及含量，包括气体、液体、固态、粘稠体、涂层、粉末等。各种基于新原理、新器件的近红外光谱仪器层出不穷，在农牧、食品、化工、制药、烟草等领域发挥了越来越重要的作用。然而，市场规模及应用需求强势增长的势头之下，我国近红外光谱技术及仪器产业化与推广应用还面临不少问题：近红外分析仪器种类众多，并且基于不同分光及检测原理，相关技术与仪器及应用标准欠缺，典型行业/领域的应用示范不充分，甚至同一技术与仪器的术语及其定义都不同，造成了仪器参数虚标及与应用效果不符等问题；此外，应用客户在仪器选择方面面临标准不统一，验证成本高等问题，不同仪器分析结果差异较大，这些问题都在影响近红外光谱分析技术的推广应用，进而制约我国国产近红外仪器产业的发展。2013发布实施的GB/T 13966-2013《分析仪器术语》规定了分析仪器常用的基本术语、各类分析仪器有关方法、原理、仪器名称、零部件名称及性能特性量方面的术语和定义。但是，缺少与近红外光谱相关的术语及定义规范，无法涵盖各种新型近红外光谱分析技术应用领域。2022年发布实施的T/CIS 17006-2022《傅立叶变换近红外光谱仪技术通则》规定了傅立叶变换近红外光谱仪正常工作条件、功能、技术指标、安全等的要求和试验方法，但是无法覆盖不同原理近红外光谱仪器，术语定义不够全面。为了规范近红外光谱仪器生产及应用，为近红外光谱技术的健康发展提供帮助，需要制定统一的术语定义标准。附件（近红外光谱分析技术术语）CIS标准公示表.docx
    时间： 2023-09-19
    作者： Mentha
  • 关于近红外光谱分析网络化应用研究的思考
    近几年以来，在国内烟草行业，随着烟草企业的联合重组与整合，对烟叶原料品类多样化提出了更高的要求，为了统筹优化与合理应用原料提供技术支持，以Web Service架构的“互联网+近红外光谱分析”的基本模式，于2015年，云南中烟构建的以原料研究为导向的烟叶原料近红外分析网络系统上线使用，通过六年多来的运行，实现了原料近红外分析检测数据的交换和共享，对评估烤烟收购质量，合理组配复烤模块单元，提供了即时的数据支持；在产品开发和产品维护方面，针对性使用烟叶原料，研发新产品配方、优化配伍和维护产品质量稳定，发挥了积极的辅助作用，特别是从“人、机、料、环、法”等方面，依据相应的技术标准（包含近红外校正模型建立、验证、应用和维护等），规范了网点的近红外光谱实验室，多年来，积累了初烤烤烟、复烤片烟和库存片烟等烟叶原料近红外分析检测大量的数据资产。系统功能基本达到了设计预期。然而，为了进一步探索分析烟叶原料品质类别、配方模块（单元）相似性、质量变化趋势和规律，在综合利用近红外光谱数据、理化性质数据和一些与质量相关的半结构化非结构化数据时，由于集成的常规性质数据有限，满足不了质量表征的需求，加之，在网络平台上面对大量的数据处理分析，传统的化学计量学定性定量建模计算模式难于适应，制约了多变量数据（如光谱）的深入挖掘和数据挖掘的效率。为了推进近红外光谱分析网络化应用，本文基于烟草近红外光谱网络化应用的实践经验，抛砖引玉，与大家探讨近红外光谱分析网络化应用研究的一些思路。1、近红外光谱标准化烟草可视为一种多成分复杂化学体系的天然作物，迄今为止，从烟草中鉴定出来的化学成分达5500多种，烟草质量与这些化学成分的相关性至今尚未全部研究清楚，通常采用为数有限的常规化学成分指标（如烟碱、总氮、总糖、还原糖、蛋白质、钾、氯和灰分等），评估烟草整体质量特征时仍存在不足，普遍认为，烟草在燃吸时的整体质量特征是烟草中这些复杂成分相互协同作用的结果。在近红外光谱定量分析中，烟草近红外光谱包含大量潜在的物质组成信息尚未充分利用，不同质量特征的烟草具有自身的特征近红外光谱，应用适当的化学计量学模式识别方法，如PLS-DA、SIMCA和SVM，结合近红外光谱挖掘烟草的整体质量特征归属，对寻求质量特征相似或相近的替代原料，保障规模化产品制造稳定的原料供给有着重要的意义。每一个网点的近红外光谱实验室是数据“发源地”，数据质量决定了将来数据的应用价值。实验室除了从“人、机、料、环、法”等方面，依据相应的规范（包含近红外光谱测量、校正模型建立、验证、应用和维护的技术标准等）要求运行之外，显然，在网络环境里光谱数据采集的“标准化”就特别重要。这就要求入网的近红外光谱仪必须具有优良的光学特性，仪器之间的差异最小，保证对不同产区网点的近红外光谱仪测量的光谱数据进行分析时，仪器的背景差异不会造成明显的影响，但事实上，同一厂家同一型号同一个批次生产的光谱仪都很难做到这一点，可以说，近红外光谱仪之间的差异是进行网络数据共享，挖掘光谱数据信息存在的问题之一。一是借鉴模型转移的化学计量学方法，根据仪器之间的光谱差异，建立一个光谱的数学关系，然后依据这个数学关系，“软拷贝”实现光谱数据采集的标准化；二是仪器厂商提升仪器的制造水平，降低仪器之间的差异，特别是不同批次生产的仪器之间的差异，才能使其测量的光谱差异最小，不会对后续的光谱分析造成明显的影响，也就是说用一台仪器采集的光谱建立的模型预测同一组样品在本台仪器上测量的光谱，与使用本台仪器的模型预测另一台仪器测量同是一组样品的光谱所得到的结果无明显的差异，在这两台仪器之间就无需建立光谱的数学关系，即简单的“硬拷贝”就可实现网络平台光谱数据采 集的标准化，要义见图1示意。在网络环境中的光谱仪可视为一个“网络传感器”，对传感器的技术要求在朝着高质量、高精度、小型化、低功耗和智能化等方向演进，对网络用户来说，期待仪器制造商生产性能一致性优良的光谱仪，乃是尤为理想的解决方案。图1 不同的光谱仪采集同一组样品，可得到基本相同的光谱，即“一个世界，一个标准”2、云化近红外光谱分析网络平台云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对网络设备和数据的爆发式增长，边缘计算相比于云计算模型，能够更加迅速、可靠和节能地响应用户需求，数据在本地处理也可以提升用户隐私保护程度。另外，边缘计算也减小了对网络的依赖，在离线状态下也能够提供基础业务服务。通过云化近红外光谱分析网络平台，集成不同的烟草产地生态环境、等级、品种以及相应的近红外光谱、理化性质（包含烟叶的形态形状图像，化学成分指标等）数据是其任务之一，便于分析挖掘与感官质量相关的特征信息，服务于烟叶原料的精细化种植及科学合理应用，在近红外光谱定性、定量建模或后续的各种数据挖掘实际应用中，是基于“中心云”或“边缘云”的数据资源进行的。有时会用到中心云的数据资源，如对各大产区烟草质量进行整体性比照分析，探索各大烟区烟草质量特征，支持原料生产基地系统规划；有时会用到边缘云的数据资源，如对某个产区烟草历时性数据作趋势分析，探索烟草质量的稳定性与变化趋向，辅助基层植烟区改进或调整生产措施。所以，面向服务对象的规模、复杂程度合理部署、云化近红外光谱分析网络平台就尤为重要，有利于集约化网络资源，提升数据的分析处理以及数据挖掘的效率，见图2示意。图2. 近红外光谱分析平台云化示意图3、构建云计算自动化（智能）建模服务系统通常，在建立样本数量大于3000个以上的近红外校正模型时，样本量越大，运算速度越慢，对计算机性能的要求越就越高，且在建模过程中，如组织训练集或校正样本集、清洗异常样本、筛选适宜的建模数据等等，基本是基于“文件夹”来操作完成的，对网络环境中的大体量的数据资源，因缺乏探索性数据分析的网络计算手段而难于被充分利用，传统的建模方式和流程效率低、适应性差。基于网络资源进行化学计量学网络计算，现代云计算技术为化学计量学计算研究搭建了高灵活性平台。如何选择诸如Hadoop、Spark等生态圈技术，通过分布式计算提升定性、定量建模效率，并结合长期积累的建模经验、领域知识（包含相关的波长或波段选择、光谱预处理方法及其经验参数设置、模型误差水平控制等），实现自动化建模，这是我们要联合网络计算专家实现近红外光谱分析网络化云计算所要解决的问题。显然，把传统的近红外光谱定量、定性分析涉及的训练集样本或校正集样本的筛选、光谱的预处理、建模等化学计量学方法（算法）网络化，开发分布式计算的化学计量学软件系统（当然，这也是数据挖掘的重要组成部分），共享应用网络软、硬件资源优势，平衡计算负载，实现近红外光谱分析云计算，可能是一种比较好的解决思路，这无论是对近红外光谱定性定量分析的普通用户，还是对近红外光谱数据进行深度挖掘的高级用户，都具有较好的便利性和实用性。4、研发基于特征模型的网络搜索引擎基于多维质量特征数据（结构化和非结构化数据），诸如烟草产地生态、等级、品种、理化性质指标、近红外光谱、形态形状图像等，选取不同的特征，通过模式识别技术建立用户预期的质量特征类模型，然后应用“基于特征模型的网络搜索引擎+类模型”搜索网络共享资源（中心云或边缘云）中具有相近或相似质量特征的样本，也就是在网络共享资源中“淘宝”，寻求在产品制造中烟叶原料的替代应用，保障产品质量的稳定。搜索引擎形式类似“百度”或“Google”。这里以烟草近红外光谱定性分析的应用举例说明，我们需要什么样功能的“搜索引擎”，近红外光谱包含丰富的化学物质结构信息，且近红外光谱与物质组成及含量相关，不同属性、特征的烟草样品具有相应的特征近红外光谱，通过结合烟草领域知识，采用适宜的化学计量学模式识别方法（如基于PCA的各种分类算法、ANN或SVM等）来提取烟草样品近红外光谱特征信息，训练能表征质量特征的近红外光谱类模型，应用验证通过的类模型和待测烟草样品近红外光谱便可预测待测样品的归属类别或特征。常规近红外光谱定性预测分析是基于“文件夹+类模型”进行操作的，而在网络环境中，近红外光谱定性预测分析必须网络化，预测是在云化的近红外光谱分析网络平台上，应用“基于特征模型的网络搜索引擎+类模型”寻找“隐藏”在“中心云”或“边缘云”中的数据资源（见图3示意），它承担着大体量的网络计算。基于特征模型的网络搜索引擎是“云计算自动化（智能）建模服务系统”预测分析网络化的延展，可简单视为是一个“网络预测器”，当然，这个“网络预测器”需要网络计算专家和近红外光谱化学计量学算法专家联手研发。图3. 近红外光谱分析网络化应用示意图5、其它针对不同应用场景或职能部门，利用中心云数据或边缘云数据进行一些简单的在线统计分析计算，并对结果进行可视化展示，如原料生产部门可快速实现对烟叶质量指标的比较，分析烟叶质量的稳定性、质量变化走势等。开发一些满足不同应用场景的APP、微信小程序、公众号等（见图3示意），也是一项值得开展的工作。（作者：王家俊 云南中烟工业有限责任公司）
    时间： 2021-10-27
    作者： 叶子
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  • 近年来我国近红外光谱分析技术的研究与应用进展
    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。
    厂商： 上海棱光
  • 近红外光谱分析技术在制药领域中的应用
    近红外光谱区域是人们发现的第一个非可见光谱区域，它是由Hershel在1800年所观察到[1]。但是由于缺乏仪器基础，直到上世纪50年代以前，近红外光谱技术一直没有得到实际应用。上世纪50年代中期以后，随着简易近红外光谱仪的出现及美国农业部的Karl Norris等人所做的工作，使近红外光谱技术在农副产品分析中得到广泛应用[2]。20世纪60年代后，由于中红外光谱技术的快速发展和应用，加之近红外光谱技术自身的灵敏度低、抗干扰性差等缺点，使人们淡漠了该技术在分析测试中的应用。1983年，Wetzel称之为“光谱技术中的沉睡者（Sleeper among spectroscopic techniques）” [1]。80年代以后，随着计算机技术、化学计量学技术及仪器分析技术的发展和应用，人们重新认识了近红外光谱的价值，并使其发展成为了一门独立的分析技术，1988年成立了国际近红外光谱协会（CNIRS）[3]。由于应用领域的不断扩展，McLure在1994年发表了一篇题为“The giant is running strong”的论文[1]。1998年，Davies撰文讨论了近红外光谱技术的潜在用途和发展趋势，并将其描述为光谱领域中“从沉睡者变为了启明星（from sleeping technique to the morning star of spectroscopy）”的技术[4]。我国对近红外光谱技术的研究起步较晚，但1995年以来有关这一技术的应用研究逐步增多。目前，已有中国石化研究总院和北京第二光学仪器厂开发出商用近红外光谱仪[5]。药品生产过程的质量控制要求，为了确保最终产品的质量稳定均一，需要对从原料接收到产品出库的整个物料流通过程进行全程监测。近红外光谱分析技术的特点决定了其在这一领域可以发挥重要作用。
  • 近红外光谱分析技术在化工分析领域的应用
    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。
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    目录信息 第一章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的发展概况 1.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术的发展过程 1.1.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的发展 1.1.2计算技术的发展 1.1.3应用领域的发展 1.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的分析基础 1.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术的特点 参考文献 第二章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的产生及光谱特征 2.1近红外分子振动光谱 2.2有机化合物的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]特征 2.2.1C—H键的谱带归属 2.2.2C=O键的谱带归属 2.2.3O—H键的谱带归属 2.2.4N—H键的谱带归属 2.2.5水的吸收 2.3部分有机化合物、水及石油产品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图 2.3.1异辛烷 2.3.2正己烷 2.3.31-十四烯 2.3.4乙醚 2.3.5丙酮 2.3.6乙醇 2.3.7二乙胺 http://book.hzu.edu.cn/book.htm?245652.3.8苯 2.3.9甲苯 2.3.10乙酸 2.3.11乙酸乙酯 2.3.12水 2.3.13汽油 2.3.14柴油 2.3.15煤油 参考文献 第三章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.1引言 3.1.1概述 3.1.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的主要性能指标 3.1.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的基本结构 3.1.4[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的主要类型 3.1.5[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的选型 3.2滤光片型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.3光栅扫描型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.4傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.5声光可调滤光器[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.5.1测量原理 3.5.2基本结构 3.6多通道[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器 3.7[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器中的检测器 3.8[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的数据处理与分析系统 3.8.1校正集样品的设定及光谱的预处理 3.8.2定性或定量校正模型的建立 3.8.3未知样品组成或性质的预测 3.9[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器发展展望 参考文献 第四章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析实验技术 4.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中的样品 4.1.1采样及其对分析结果的影响 4.1.2样品的处理 4.1.3样品的装载 4.1.4校正样品集的选择 4.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中的常规分析技术 4.2.1液体样品分析 4.2.2固体、半固体样品的分析 4.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]漫反射分析技术 4.3.1漫反射分析定量原理 4.3.2影响漫反射分析的主要因素 4.4[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中的测样器件 4.4.1透射分析的测样器件 4.4.2漫反射分析的测样器件 4.5光纤技术在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中的应用 4.5.1光纤导光原理 4.5.2光纤材料 4.5.3光纤测样器件 4.5.4光纤测样器件与光谱仪器的连接 参考文献 第五章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在线过程分析技术 5.1过程分析发展的5个阶段 5.1.1离线分析 5.1.2现场分析 5.1.3侧线在线分析 5.1.4定位实时在线分析 5.1.5非接触性分析 5.2液体样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]过程分析技术 5.2.1影响液体样品过程分析的因素 5.2.2液体样品的光谱采集方式 5.3固体样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]过程分析技术 5.4[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在过程分析中的应用举例 5.4.1面粉[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在线分析系统 5.4.2抗生素生产过程的在线分析 参考文献 第六章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中常用的数学方法 6.1引言 6.2光谱分析与比尔定律 6.3线性代数基础知识 6.3.1矢量 6.3.2矩阵 6.4数理统计基础知识 6.4.1随机变量及其分布 6.4.2正态分布（高斯分布） 6.4.3均值与方差 6.4.4协方差与协方差矩阵 6.5回归分析及相关分析 6.5.1一元回归分析 6.5.2多元回归分析 6.6主成分分析 6.6.1二维空间中的主成分分析 6.6.2多维空间中的主成分分析 6.6.3主成分分析算法 6.7常用多变量校正方法 6.7.1多元线性回归法 6.7.2主成分回归法 6.7.3偏最小二乘法 6.7.4主成分数的确定 6.8模式识别 6.8.1数据预处理及常用参数计算公式 6.8.2作图方法 6.8.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中常用的模式识别算法 6.9人工神经网络 参考文献 第七章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定性及定量分析 7.1定量分析的步骤 7.1.1校正模型训练集样品的选择 7.1.2用标准方法测定样品物化性质 7.1.3测量光谱数据 7.1.4光谱的预处理 7.1.5建立校正模型 7.1.6校正模型的验证 7.1.7分析样品 7.1.8定量分析的流程 7.1.9[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测定柴油十六烷值应用举例 7.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的误差来源 7.3定性判别分析 7.3.1基于有限波长的方法 7.3.2基于全谱的方法 7.3.3具体分析步骤 7.3.4应用 参考文献 第八章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在石油化工领域中的应用 8.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]用于石油化工产品分析的光谱基础 8.2燃料油的组成及性质分析 8.2.1汽油的组成及性质测定 8.2.2喷气燃料的组成及性质测定 8.2.3柴油的组成及性质测定 8.3润滑油的组成及性质分析 8.4[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在石油加工过程中的应用 8.4.1在原油蒸馏装置中的应用 8.4.2在流化催化裂化装置中的应用 8.4.3在蒸汽裂解装置中的应用 8.5[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在高分子合成及加工中的应用 8.5.1聚合过程的监测 8.5.2聚合物化学组成的测定 8.5.3聚合物结构的测定 8.5.4聚合物物性指标的测定 8.5.5聚合物类型的判别分析 8.5.6在合成纤维工业中的应用 8.6[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在基本有机合成中的应用 参考文献 第九章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在其它领域中的应用 9.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在农业和食品工业中的应用 9.1.1粮食和饲料 9.1.2肉类和奶制品 9.1.3水果和蔬菜 9.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在纺织工业中的应用 9.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在制药工业及临床医学中的应用 9.3.1在制药工业中的应用 9.3.2在临床医学中的应用 参考文献 附录1化学计量学期刊名录 附录2化学计量学研究机构和团体名录 附录3技术术语缩写词汇表

  • 有看头了！褚小立领衔近红外光谱分会17位专家编著《近红外光谱分析技术实战宝典》！

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  • 近红外光谱分析技术分享交流

    2014年马上就要到来了，回想自己2004年大学刚毕业就加入英贤仪器，从此踏上了近红外光谱分析之路，2007年并入聚光科技，2012年离开聚光科技，2013年加入科丰恒业，风风雨雨也快10年了。现在年纪大了，也算步入中年了，看到很多新生力量投入到近红外光谱分析应用当中，真心希望他们不要重走我们以前的弯路，希望靠自己的力量能给与他们帮助。2013年本人就职北京科丰恒业仪器仪表有限公司，研发了一套化学计量学软件，配合公司仪器使用，同时研发一款手持式近红外光谱分析仪（已经公开发售），刚才看到陈斌老师7月份研发了JDSU与安卓的联合应用，看来我们对未来近红外光谱分析仪器小型化的想法是一致的。有关近红外光谱分析仪器、化学计量学软件方面的问题，大家可以在论坛中一起交流探讨。

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