近红外光谱测定仪

初从事近红外光谱分析的人员常常会提出这样的问题：什么样的近红外光谱仪器最好？如何选择一台合适的近红外光谱仪器？实际上，“最好”仪器的定义是很难确定的，“最好”的仪器也是不存在的。因为对某一特定的仪器所提出的各项要求是随着所需要解决的具体问题的不同而有所差异的。为了帮助使用者根据特定的需要选择合适的仪器，本文将根据不同类型、不同设计方式近红外光谱仪器的特点向选用者作简要介绍，以供参考。 　　为了使近红外光谱获得可靠的分析结果，近红外光谱必须按照详细的技术规格设计生产。下面反应的就是现近红外光谱仪器的规范。当然也是使用者选择仪器时的主要依据。　　对现代近红外光谱仪器的要求性能要求： 系统特点及对仪器的要求可靠性： 波长准确，光谱稳定性好多样性： 提供多种测样方式，波长范围宽快速性： 快速扫描系统，多功能计量学软件灵敏性： 信噪比高可分辨性： 分辨率高在线持久性： 可靠性样品导入系统，仪器无运动部件模型可转换性： 波长准确，光谱稳定　　近红外光谱仪器不管按何种方式设计，一般由光源、分光系统、测样器件、检测器、数据处理系统和记录仪（或打印机）等六部分构成。　　近红外光谱仪的分类比较多，但市场上分类主要还是按照仪器的分光器件不同来分，一般可分为四种主要类型：滤光片型、光栅色散型、博立叶变换型和声光调制滤光器型。其中光栅色散型又有光栅扫描单通道和非扫描固定光路多通道检测之分了。　　滤光片型近红外光谱仪可分为固定滤光片和可调滤光片两种形式。固定滤光片型光谱仪是近红外光谱仪器的最早设计形式，这种仪器首先要根据测定样品的光谱特征选择适当波长的滤光片。该类型仪器的特点是设计简单、成本低、光通量大、信号记录快、坚固耐用。但这类仪器只能在单一波长下测定，灵活性较差，如样品的基体发生变化，往往会引起较大的测量误差。可调滤光片型光谱仪采用滤光轮，可以根据需要比较方便地在一个或几个波长下进行测定。这种仪器一般作专用分析，如粮食水分测定仪。由于滤光片数量有限，很难分析复杂体系的样品。　　扫描型仪器通过光栅的转动，使单色光按波长高低依次通过测样器件，与样品作用后，进入检测器检测。与滤光片型的近红外光谱仪器相比，色散型近红外光谱仪器具有可实现全谱扫描、分辨率较高、仪器价位适中和便以维护等优点，其最大的弱点是光栅或反光镜的机械轴承长时间连续使用容易磨损，影响波长的精度和重现性，抗震性较差，一般不适合作为过程分析仪器使用。　　博立叶变换光谱技术是利用干涩图和光谱图之间的对应关系，通过测量干涩图和对干涩图进行博立叶积分变换的方法来测定和研究光谱的技术。与传统的色散型光谱仪相比，博立叶变换光谱仪能同时测量、记录所有波长的信号，并以更高的效率采集来自光源的辐射能量，具有更高的波长精度、分辨率和信噪比。但由于干涉仪中动镜的存在，仪器的在线长久可靠性受到一定的限制，另外对仪器的使用和放置环境也有较高的要求。　　声光可调滤光器（缩写AOTF）是利用超声波与特定的晶体作用而产生分光的光电器件。用AOTF作为分光系统，被认为是90年代近红外光谱仪器最突出的进展。与传统的单色器相比，采用声光调制产生单色光，即通过超声射频的变化实现光谱扫描。光学系统无移动部件，波长切换快、重现性好，程序化的波长控制使这类仪器的应用具有更大的灵活性。声光可调滤光器近红外光谱仪器的这些优点使今年来在工业在线中得到越来越多的应用。但目前这类仪器的分辨率相对较低，价格也较贵。　　非扫描固定光路多通道近红外光谱仪器是因为仪器的检测器采用多通道光敏器件而得名。这类仪器的色散系统一般采用平面光栅或全息光栅，与光栅扫描型相比，光栅不需要转动即可实现确定波长范围的扫描。多通道检测器的类型主要有两种：二极管阵列（缩写PDA）和电荷耦合器件（缩写CCD）。该类型仪器测量的波长范围取决于检测器光敏元件的材料（波长范围受到一定限制），如硅基光敏元件的影响范围在短波近红外区域，由于该波i段检测到的主要是样品三级和四级倍频，样品的摩尔吸收系数较低，因而需要的光程往往教长。这类仪器的最大特点是仪器内部无可移动部件，仪器的稳定性和抗干扰性能好;另一个特点是扫描速度快，一般单张光谱的扫描速度只有几十毫秒。这两特点的结合，使该类仪器特别适合作为现场或在线分析仪器使用。多通道型仪器的分辨率取决于光栅性能、检测器的像素以及狭缝的尺寸。在确定波长的范围内，检测器的像素越高，所检测道的样品信息越丰富，但一般像素越高的检测器价格也越高。（选自网络，侵删）

近红外光谱仪、红外光谱仪有什么区别？咱们常规使用的紫外可见分光光度计，似乎只可以液体测量？而我见到过近红外光谱可以液体测量，也可以固体直接扫描测量，红外光谱是不是像近红外一样的测量样品呢？

公司计划要购近红外光谱仪，因为要做下前期的市场调研，所以想向大家请教下，都有哪些近红外光谱做得比较好的公司，还有一些仪器的配置，优缺点以及售后之类的。我们是化工行业，仪器用来测定样品（主要是液体，固体熔点较低可进行加热溶解测定）的羟值，碘值之类的。谢谢！！！

求购紫外可见近红外光谱仪，或者是可见近红外光谱仪，要求带积分球，有国产的求强烈推荐二手的也可以考虑

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

、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析及其在国际、国内分析领域的定位 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术，主要用于复杂样品的直接快速分析。近红外分析复杂样品时，通常首先需要将样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]与样品的结构、组成或性质等测量参数（用标准或认可的参比方法测得的），采用化学计量学技术加以关联，建立待测量的校正模型；然后通过对未知样品光谱的测定并应用已经建立的校正模型，来快速预测样品待测量。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术自上世纪60年代开始首先在农业领域应用，随着化学计量学与计算机技术的发展，80年代以来逐步受到光谱分析学家的重视，该项技术逐渐成熟，90年代国际匹茨堡会议与我国的BCEIA等重要分析专业会议均先后把[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析与紫外、红外光谱分析等技术并列，作为一种独立的分析方法；2000年PITTCON会议上[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法是所有光谱法中最受重视的一类方法，这种分析方法已经成为ICC（International Association for Cereal Science and Technology国际谷物科技协会）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美国公职化学家协会)、 AACC（American Association of Cereal Chemists美国谷物化学家协会）等行业协会的标准；各发达国家药典如 USP(United States Pharmacopoeia美国药典)均收入了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法；我国2005年版的药典也将该方法收入。在应用方面[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术已扩展到石油化工、医药、生物化学、烟草、纺织品等领域。发达国家已经将近红外方法做为质量控制、品质分析和在线分析等快速、无损分析的主要手段。 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，上世纪70年代开始，进行了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的基础与应用研究，到了90年代，石化、农业、烟草等领域开始大量应用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术，但主要是依靠国外大型分析仪器生产商的进口仪器。目前国内能够提供完整[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、应用模型的研发）的公司正处于发展阶段。由于我国经济的快速发展，持续发展型经济与建立节约型社会方针的确定与贯彻我国生产、科研、教学领域和市场对产品的检测与控制要求迫切，按照国际经验，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术将是一种首选技术。随着国产[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的研制和生产，[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，会在越来越多的领域广泛应用。 2、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析与常规光谱分析方法的不同 通常可以把基本紫外、可见光谱分析和红外光谱分析等称为常规光谱分析，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析由于谱区信息的不同，方法和仪器的不同使其与常规光谱分析有很大的差别。2.1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析谱区的不同 近红外谱区的波长介于可见光与中红外光之间，该谱区的分析兼备了中红外谱区信息量丰富的优点与可见谱区使用方便的优点。 与中红外谱区一样，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析利用分子振动的信息，但本谱区主要是振动的倍频与合频信息，此谱区分析几乎可以实现所有与含氢基团有关的样品化学性质、物理性质，某些生物性质等多项目分析或同时分析，被认为是一种“具有解决全球农业分析潜力”的当代分析方法。 与紫外、可见、中红外谱区相比，物质对近红外谱区吸收的能力较弱，该谱区可以透入样品内部，取得样品内部的信息，因此[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析样品可以不需要或者只要少量的物理前处理，便可用于各种快速分析，尤其适用于复杂样品的无损分析。2.2[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法的不同 常规光谱分析一般要求样品通过前处理，使组分和浓度调整后再进行分析。仪器测试结果只是给出样品对某一波长吸光度，吸光度和待测量（如浓度）间的关系是简单的线性关系；常规光谱分析只要仪器给出准确的吸光度，即可由用户自行建立的个性化工作曲线（属于各台仪器特定分析方法的）得到待测量。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析是在复杂、重叠、变动的背景下提取弱信息，复杂样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]和待测量间的关系是复杂的间接关系；[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析必须借助化学计量学方法用全部波长点和待测量进行多元关联，建立光谱与待测量间关系的数学模型，依靠数学模型由光谱计算样品的待测量。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器不仅要给出吸光度，还须捆绑数学模型才能得到待测量。2.3[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器的不同 常规光谱分析一般由用户自备标样后测定标准曲线或工作曲线。每种工作曲线只相对于某台仪器使用，这种分析属于相对分析，相对分析可以通过个性化的工作曲线校正仪器与方法的某些系统偏差，因而对仪器的精确度要求较高；相对于仪器的波长、吸光度准确度的要求较低。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析依靠捆绑的数学模型，直接计算出样品的待测量，这种分析属于绝对分析，绝对分析对仪器的准确度与精确度要求较高。但用户可以对不经过前处理的样品直接分析待测量。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析建立数学模型的过程比较复杂、烦琐，为了避免用户自行建立个性化数学模型，厂家必须克服仪器的台间差异，为仪器捆绑统一的数学模型。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器要求整合精密、稳定的硬件和软件、数学模型；并需要资源、分析方法与分析经验等条件的集合才能实现，是一种难度较大的分析技术。

谁有以下资料提供，万分感谢！[list=1][*]期刊论文 [color=#034481][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法检测聚醚多元醇伯羟基与仲羟基的相对含量[/color] - 光谱学与光谱分析2006,26(1) [*]期刊论文 [color=#034481]傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在聚醚多元醇羟基含量分析中的应用[/color] - 河南化工2008,25(5)[*]期刊论文 [color=#034481]FTIR光谱仪在聚醚多元醇羟值测定中的应用[/color] - 福建分析测试2005,15(2) [*]学位论文 [color=#800080]测定聚醚多元醇伯仲比的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法[/color] 2005 [/list]

CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快速测定柴油中的芳烃含量徐广通 袁洪福 陆婉珍 石油化工科学研究院 北京 100083 摘要：本文研究采用电感耦合器件(CCD)[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在短波近红外区域(700-1100nm)、利用偏最小二乘回归(PLS)测定柴油中芳烃含量的方法。考虑样品颜色对短波[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的影响，对波长范围的选择和基线处理方式进行了研究。考察了样品进入光路的时间对测定结果的影响。将CCDNIR对未知样品的预测结果与傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]（FT-NIR）在长波近红外范围（1000-2000 nm)的预测结果及液相色谱的测定结果进行了比较。对测量的重现性进行了考察，相对标准偏差为0.17%。关键词：[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]， 电感耦合器件， 偏最小二乘， 柴油， 芳烃 1 前言 柴油是目前使用最多的燃料之一，柴油中芳烃含量的高低直接影响燃料的燃烧性能，并对大气污染产生不同程度的影响。一些国家和地区组织最近已出台了一些对柴油中芳烃含量进行严格限制的新规定[1]。使用洁净燃料，已成为石油燃料发展的必然趋势。这也就迫切需要建立一套快速、准确地分析柴油中芳烃的方法。柴油烃族组成的分析，一直是油品分析的难点问题之一，为此已做过大量的研究工作[2-5]，尽管荧光指示剂法[6]和超临界流体色谱法[7]已作为标准方法使用，但在应用时仍存在一定的问题[8]。近来我们采用双柱切换液相色谱分离、移动丝氢火焰检测器检测（HPLC-MWFID），较好地解决了柴油族组成的分析问题[8]，为了使分析工作向更便利、更快速、更洁净以至于在线分析的方向发展，我们在HPLC-MWFID分析柴油中芳烃的基础上，采用傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在1000-2000nm光谱范围内对成品柴油中的芳烃含量进行了分析，取得了较好的结果[9]。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]作为近年来迅速崛起的分析测试技术已越来越多地用于石油产品的性质及组成分析[10-14]，并取得了客观的经济效益。为推广[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术在我国石化领域中的应用，我们研制了CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器及相应的化学计量学软件，在对汽油和煤油的性质测定中取得了较好的结果[15-16]，CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的一个显著优点就是仪器内无可移动部件，特别适合用于在线分析。但由于CCD的响应是在短波近红外区域（700-1100nm），主要测定的是碳氢化合物3级和4级倍频的光谱特征，灵敏度较低，所需要的样品池较长，样品的颜色容易对测定过程产生影响，而柴油正是这类有色样品。 本文采用CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]对测定柴油组成的可行性进行了研究，发现尽管柴油的颜色对其吸收光谱有明显的影响，但通过光谱区域的选择和基线的合理处理，仍然可以得到满意的分析结果。 2 实验部分 2.1 仪器：[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]（石油化工科学研究院研制），10cm 玻璃样品池；Pentium 586/200 MHz PC计算机；HP1050高效液相色谱仪；TFJ-Y100烃族分析仪（移动丝氢火焰检测器，中科院科仪中心制造）。2.2 样品来源及基础数据的测定 2.4 校正方法 采用石化院研制的化学计量学软件，将30个柴油中的芳烃含量与光谱间进行PLS回归，光谱经零点扣除、均值中心化处理，采用交互校验法预测残差平方和（PRESS）确定最佳主因子，并建立校正模型。 3 结果与讨论 3.1 光谱范围的选择 柴油中含有少量带杂原子的物质，特别是含氮化合物，由于含量不同，放置时间不同，样品的颜色深浅不一。CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集的是样品在短波近红外区域的吸收光谱(700-1100nm)，与可见光区域相邻，样品的颜色容易对吸收光谱产生影响。由图1可以看出，在短波近红外范围内明显出现漂移。为了最大限度地减少样品颜色的影响，对建立校正模型时所用的波长范围进行了选择，结果见表1。由表列结果可以看出，在不同的范围内，校正结果有较大的差别，当进行全谱校正时结果最差，这主要是样品颜色的影响。当波长范围较高时（1027-1070nm）区域，则由于CCD响应较弱，噪音增加，也影响校正结果，故选择校正的波长范围为854-1027nm。 4 结论 通过以上研究表明，通过优化光谱范围和合理的基线处理，结合PLS方法，用CCDNIR在短波近红外区域测定柴油的组成是可行的。CCDNIR预测结果与FT-NIR预测结果及HPLC测定结果基本一致，CCDNIR 测定的重现性与FT-NIR测定的重现性相当。样品在光路中照射时间的长短对测定结果无明显影响。说明我们研制的CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器及相应的化学计量学软件是可靠的。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测定柴油的组成与其它方法相比具有简便、快速、无污染，样品不需处理等特点。CCD[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器与光栅型仪器及傅立叶变换光谱仪器相比，无移动性部件，更适合用于在线分析。 from:http://www.sinonir.com.cn/jishulwen/chaift.html

五泰信息咨询有限公司 出的，卖近4000块钱想看看都些啥内容第一章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]概述第一节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]定义第二节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]概述第二章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]技术发展趋势第三章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]国内市场综述第一节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场状况分析及预测第二节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产量分析及预测第三节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]需求量分析及预测第四节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产供需状况分析及预测第五节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]价格分析第六节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]进出口状况分析第四章 国内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]生产厂家介绍第五章 国内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]拟建及在建项目第六章 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]经销商第七章 国外[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场分析第一节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]国外市场概述第二节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]亚洲市场分析第三节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]欧盟市场分析第四节 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]北美自由贸易区市场分析第八章 国外[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]生产商进口商概述[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场调研报告图表目录1) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]生产商列表2) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产能表(图)3) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产能产量表(图)4) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产能预测表(图)5) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]国内消费结构及预测表(图)6) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]国内消费预测表(图)7) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产能产量与消费对比表(图)8) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场价格走势表(图)9) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]进出口统计表(图)10) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]进口统计表(图)11) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]进口统计表(图) (分国家统计)12) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]出口统计表(图)13) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]出口统计表(图) (分国家统计)14) 中国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]进出口比较表(图)15) 国外[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产能产量与消费对比表(图)16) 国外[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]生产商进口商表 《[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场调研报告》数据来源于国内外大型数据库,最新外刊的直接翻译和实地考察。《[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场调研报告》以[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的产能、产量、消费、价格、进出口等数据为依据，结合[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]最新工艺和技术发展方向,对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]产品的市场现状，后市发展预测及市场竞争及经销渠道进行了综合性分析。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]报告多图表，数据整理条理分明。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]报告采用标准项目调研目录，以技术、市场和客户为报告的重点内容，服务厂商和投资者。《[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场调研报告》采用的标准调研目录为原在欧执业的成功总结。 《[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]市场调研报告》清楚而详细，使用大量的表格和图解来表现市场数据，为 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]项目可行性研究提供了丰富的信息资源。 我们的客户将我们的研究用于长期战略投资决策，特别是各大公司的战略投资部门使用我们的报告向董事会提供建议。每篇报告包括该行业的一个战略性产品。内容包括市场条件，主要生产商经销商分析，技术情况，市场趋势，可靠的五年市场预测及投资该产品的风险分析。报告清楚而详细，使用大量的表格和图解来表现市场数据，为项目可行性研究提供了丰富的信息资源。通过我们的分析，您可以时刻掌握进出口渠道、价格和市场动态等。为更加合理的控制成本和扩大利润提供决策和建议性参考。

仪器的波长范围　　对任何一台牛津近红外光谱仪器，都有其有效的光谱范围，光谱范围主要取决于仪器的光路设计、检测器的类型以及光源。近红外光谱仪器的波长范围通常分两段，700～1100nm的短波近红外光谱区域和1100～2500nm的长波近红外光谱区域 。近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即必须同时具备三个条件： （1）各项性能长期稳定的近红外光谱仪，是保证数据良好再现性的基本要求； （2）功能齐全的化学计量学软件，是建立模型和分析的必要工具； （3）准确并适用范围足够宽的模型。 这三个条件的有机结合起来，才能为用户真正发挥作用。因此，在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识，特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导，避免为此付出代价。因此，一定要对厂家提供模型与技术支持情况有详细了解。 　　近红外分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目，比如测量一张光谱图，如果仅有一个模型，只能得到一个数据，如果建立了10种数据模型，那么，仅凭测量的一张光谱，可以同时得到10种分析数据。 　　在定标过程中,标准样本数量的多少,直接影响分析结果的准确性,数量太少不足以反映被测样本群体常态分布规律,数据太多,工作量太大。另外在选择化学分析的样本时,不仅要考虑样品成分含量和梯度,同时要考虑样本的物理、化学、生长地域、品种、生长条件及植物学特性,以提高定标效果,使定标曲线具有广泛的应用范围,对变异范围比较大的样本可以根据特定的筛选原则,进行多个定标,以提高定标效果及检验的准确性。一般来讲,单类纯样本由于样本性质稳定,含化学信息量相对少,因此定标相对容易。光谱的分辨率　　光谱的分辨率主要取决于光谱仪器的分光系统，对用多通道检测器的仪器，还与仪器的像素有关。分光系统的光谱带宽越窄，其分辨率越高，对光栅分光仪器而言，分辨率的大小还与狭缝的设计有关。仪器的分辨率能否满足要求，要看仪器的分析对象，即分辨率的大小能否满足样品信息的提取要求。有些化合物的结构特征比较接近，要得到准确的分析结果，就要对仪器的分辨率提出较高的要求，例如二甲苯异构体的分析，一般要求仪器的分辨率好于1nm。波长准确性　　光谱仪器波长准确性是指仪器测定标准物质某一谱峰的波长与该谱峰的标定波长之差。波长的准确性对保证近红外光谱仪器间的模型传递非常重要。为了保证仪器间校正模型的有效传递，波长的准确性在短波近红外范围要求好于0.5nm，长波近红外范围好于1.5nm。波长重现性　　波长的重现性指对样品进行多次扫描，谱峰位置间的差异，通常用多次测量某一谱峰位置所得波长或波数的标准偏差表示（傅立叶变换的近红外光谱仪器习惯用波数cm-1表示）。波长重现性是体现仪器稳定性的一个重要指标，对校正模型的建立和模型的传递均有较大的影响，同样也会影响最终分析结果的准确性。一般仪器波长的重现性应好于0.1nm。吸光度准确性　　吸光度准确性是指仪器对某标准物质进行透射或漫反射测量，测量的吸光度值与该物质标定值之差。对那些直接用吸光度值进行定量的近红外方法，吸光度的准确性直接影响测定结果的准确性。吸光度重现性　　吸光度重现性指在同一背景下对同一样品进行多次扫描，各扫描点下不同次测量吸光度之间的差异。通常用多次测量某一谱峰位置所得吸光度的标准偏差表示。吸光度重现性对近红外检测来说是一个很重要的指标，它直接影响模型建立的效果和测量的准确性。一般吸光度重现性应在0.001～0.0004A之间。吸光度噪音　　吸光度噪音也称光谱的稳定性，是指在确定的波长范围内对样品进行多次扫描，得到光谱的均方差。吸光度噪音是体现仪器稳定性的重要指标。将样品信号强度与吸光度噪音相比可计算出信噪比。吸光度范围　　吸光度范围也称光谱仪的动态范围，是指仪器测定可用的最高吸光度与最低能检测到的吸光度之比。吸光度范围越大，可用于检测样品的线性范围也越大。基线稳定性　　基线稳定性是指仪器相对于参比扫描所得基线的平整性，平整性可用基线漂移的大小来衡量。基线的稳定性对我们获得稳定的光谱有直接的影响。杂散光　　杂散光定义为除要求的分析光外其它到达样品和检测器的光量总和，是导致仪器测量出现非线性的主要原因，特别对光栅型仪器的设计，杂散光的控制非常重要。杂散光对仪器的噪音、基线及光谱的稳定性均有影响。一般要求杂散光小于透过率的0.1%。扫描速度　　扫描速度是指在一定的波长范围内完成1次扫描所需要的时间。不同设计方式的仪器完成1次扫描所需的时间有很大的差别。例如，电荷耦合器件多通道近红外光谱仪器完成1次扫描只需20ms，速度很快；一般傅立叶变换仪器的扫描速度在1次/s左右；传统的光栅扫描型仪器的扫描速度相对较慢，目前较快的扫描速度也不过2次/s左右。数据采样间隔　　采样间隔是指连续记录的两个光谱信号间的波长差。很显然，间隔越小，样品信息越丰富，但光谱存储空间也越大；间隔过大则可能丢失样品信息，比较合适的数据采样间隔设计应当小于仪器的分辨率。测样方式　　测样方式在此指仪器可提供的样品光谱采集形式。有些仪器能提供透射、漫反射、光纤测量等多种光谱采集形式。软件功能　　软件是现代近红外光谱仪器的重要组成部分。软件一般由光谱采集软件和光谱化学计量学处理软件两部分构成。前者不同厂家的仪器没有很大的区别，而后者在软件功能设计和内容上则差别很大。光谱化学计量学处理软件一般由谱图的预处理、定性或定量校正模型的建立和未知样品的预测三大部分组成，软件功能的评价要看软件的内容能否满足实际工作的需要。

大家好，经常来这里，分享大家的知识，在此非常感谢！今有几个问题向大家请教，我想做花生方面的东西，请问[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]可以测定哪些组分，比如：水分、蛋白质、脂肪、纤维、糖、灰分？请问必需氨基酸可以测出来吗，必需氨基酸和蛋白质等成分是在同一张谱图上吗？请问[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析也需要谱库吗，否则我们如何知道哪个峰都是什么？感谢各位的热心解答！[img]http://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em09504.gif[/img]

我想请教一下，如果，我想利用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行纺织面料成分的测定，需要用到哪些知识，要做哪些工作，谢谢

我是一学校老师,因科研需用到近红外光谱仪,想请问各位前辈,在杭州地区或附近,什么单位有近红外光谱仪在使用,并且可能联系做实验的,十分感谢!!!急需!

①准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件；利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。②选择与建立校正样品集中各个样品：为了克服近红外光谱复杂与变化的高背景，校正样品集中的各个样品必须包括今后待测样品中的全部背景，利用该校正样品集建立的数学模型，就能够校正样品中各种复杂的背景，该数学模型也只能适用于包括这些背景的样品。③准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为化学值)。因为这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。④剔除异常值，建立校正校品集(标样集)：由上述①、②环节测定的校正样品集中种样品的光谱与化学值，有可能由于种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。为保证所建数学模型的可靠性，因此在建立模型时应当剔除这些异常值。⑤对校正样品集中样品光谱的预处理与分析谱区的选定：光谱的预处理与谱区的选定，是克服近红外光谱测定不稳定的有效环节。根据标样光谱的状况对光谱预处理，包括求导、数字滤波、付立叶变换与小波变换滤波等，以降低系统背景与随机背景。⑥选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想是应用近红外光谱的全光谱的信息，以解决近红外光谱的谱峰重叠与复杂背景的影响。⑦用外部证实法检验和评价数学模型，以检验数学模型在时间空间上的稳定性。可以用另外几批独立的、待测量已知的检验样品集，用数学模型预测计算检验集中各样品的待测值；对实际值与预测值作线性相关，并用相关系数和预测标准差来表示预测效果，要求相关系数接近1、预测标准差逼近于校正标准差。为了检验数学模型在时间、空间上的稳定性，需要用数学模型预测不同时间和空间的检验样品集，检验预测标准差是否都能得到稳定的结果。

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[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的温度效应被认为是科学实验的干扰因素，之前科学家们一直在努力消除温度效应带来的影响或研究校正温度的方法。但是我们可以换一个角度看待温度效应，充分利用温度这个扰动因素，结合[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术，利用温度扰动引起的光谱变化实现了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的定量分析和结构分析新方法—温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术，并在混合物体系、生物体系及实际复杂体系分析中得到应用[sup][/sup]。 温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中包含了温度和浓度变动引起的光谱变化，利用这些扰动，我们可以溶液体系进行定量和结构分析。我们课题组利用多级同时成分分析（MSCA），建立了两级模型，分别描述了光谱与温度之间的定量关系（QSTR）和光谱与浓度之间的定量关系（QSCR），实现了对水溶液和血清样品中葡萄糖的定量分析。进一步，根据样品中包含相同成分的特点，提出了互因子分析（MFA）的新方法[sup][/sup]。通过提取不同温度或不同浓度光谱中相互包含的光谱特征，并通过光谱特征的相对含量对温度或浓度进行了定量分析。通过分析葡萄糖水溶液温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]得到了光谱变化与温度和浓度之间良好的线性关系，验证了该方法的可行性。并将MFA应用于血清样品中葡萄糖的定量检测中，也得到了满意的定量模型，为水溶液体系和生物体系的定量分析提供了一种新的途径和方法。 除了定量分析，我们还将温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]应用于结构分析。我们发展了一种基于主成分分析（PCA）载荷旋转的光谱解析方法。对简单二元水-乙醇混合体系的温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行了分析，计算得到了在混合溶液中水和乙醇的光谱信息，通过分析计算光谱和纯物质光谱的差异，可以得到水和乙醇在溶液中的结构信息以及二者之间的相互作用信息。继而通过温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术研究了生物大分子，如蛋白，与水的相互作用。通过二维相关光谱和高斯拟合分析了不同温度下卵清蛋白水溶液的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，提取出了五种不同结构水团簇的特征光谱，得到了其强度随温度的变化趋势和随温度变化的先后顺序。结果表明，含有两个氢键的水结构变化能够很好的反映蛋白质的结构转变，并且在蛋白形成凝胶的过程中促进了凝胶结构的形成。进一步，通过温控及红外光谱技术结合化学计量学算法对更复杂的人血清样品进行了分析。将水作为探针，采用PCA和二维相关光谱分析的方法分析了血清样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，获得了与血清样品差异相关的水结构特征光谱，并实现了疾病诊断目的。除此之外，我们还建立了温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中温度相关变量识别的方法。通过连续小波变换结合蒙特卡洛无信息变量消除的方法，筛选出了与温度相关的变量信息，通过所选变量实现了不同溶液的识别。 因此，温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合化学计量学方法可以成为一种对水溶液和生物体系中溶质含量、结构变化以及与溶剂相互作用进行分析的有效手段。

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。

[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。

3.1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析应用方式的特点：[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的工作谱区信息量丰富，对样品有较强的透过能力。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析能在几秒钟内对被测样品完成一次光谱的采集测量，瞬间即可依靠数学模型完成其多项性能指标的测定。分析过程不产生污染、不消耗其它材料、不破坏样品，分析重现性好、成本低；可以实现快速分析、绿色分析、廉价分析，具有“多、快、好、省”的特点。尤其是在复杂物、天然物的无损、微损分析、在线分析、原位分析、瞬间分析等领域具有常规分析无法比拟的优点。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术对于适时的质量监控与大量样品分析是十分经济且快速的，由于建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法之前须投入大量人力、物力和财力才能得到一个准确的校正模型。因此[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析对于没有相应的数学模型、零星样品的分析不太适用。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术属于应用数学模型的间接分析，是二级的分析技术；一般不适合做实验室高精度，高稳定性分析；[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析也不适合做微量分析。3.2 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法学的特点： 近红光谱外分析结果的准确度不但与待测样品有关，还取决于建模样品与模型（准确度与稳定性），优秀的模型可以使测定结果的准确度逼近经典方法。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的精确度可达到或超过经典方法； [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的速度较快，当分析模型建立后，分析的速度一般以秒为单位； [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的检测极限不易做得很低，一般只能做到10-3—10-4，难以应用于农业残留分析等领域。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的效率极高。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的仪器可以作成类似傻瓜式仪器，用户只要简单地培训即可操作仪器，使用模型（数学模型由仪器的开发人员或制造商来完成）进行分析，分析成本相对常规分析要低的多。

[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析应用方式的特点：[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的工作谱区信息量丰富，对样品有较强的透过能力。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析能在几秒钟内对被测样品完成一次光谱的采集测量，瞬间即可依靠数学模型完成其多项性能指标的测定。分析过程不产生污染、不消耗其它材料、不破坏样品，分析重现性好、成本低；可以实现快速分析、绿色分析、廉价分析，具有“多、快、好、省”的特点。尤其是在复杂物、天然物的无损、微损分析、在线分析、原位分析、瞬间分析等领域具有常规分析无法比拟的优点。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术对于适时的质量监控与大量样品分析是十分经济且快速的，由于建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法之前须投入大量人力、物力和财力才能得到一个准确的校正模型。因此[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析对于没有相应的数学模型、零星样品的分析不太适用。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术属于应用数学模型的间接分析，是二级的分析技术；一般不适合做实验室高精度，高稳定性分析；[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析也不适合做微量分析。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法学的特点： 近红光谱外分析结果的准确度不但与待测样品有关，还取决于建模样品与模型（准确度与稳定性），优秀的模型可以使测定结果的准确度逼近经典方法。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的精确度可达到或超过经典方法； [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的速度较快，当分析模型建立后，分析的速度一般以秒为单位； [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的检测极限不易做得很低，一般只能做到10-3—10-4，难以应用于农业残留分析等领域。 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的效率极高。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的仪器可以作成类似傻瓜式仪器，用户只要简单地培训即可操作仪器，使用模型（数学模型由仪器的开发人员或制造商来完成）进行分析，分析成本相对常规分析要低的多。

大家谁了解近红外光谱仪研发流程，特别是便携式近红外光谱仪最好能提供下相关的文献和书籍非常感谢！

[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。

[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]

ISO以及国际谷物化学会（ICC）发布的近红外光谱分析标准有：ISO 15063:2004 Establishes guidelines for the determination of hydroxyl numbers of polyols using NIR (near infrared) spectroscopy.（近红外测定多元醇羟值的总则）ICC-159 Determination of Protein by Near Infrared Reflectance(NIR) Spectroscopy ( 漫反射近红外测定蛋白质)ICC-202 Procedure for Near Infrared(NIR) Reflectance Analysis of GroundWheat and Milled Wheat Products（漫反射近红外测定磨碎小麦产品的程序）德国发布的近红外光谱分析标准有：DIN 55673-2000 Paints, varnishes and their raw materials - Analysis by near infrared spectrometry - General working principles（涂料、清漆及其原材料.近红外光谱分析.一般工作原理）日本发布的近红外光谱分析标准有：JIS K0134-2002 General rules for near-infrared spectrophotometric analysis（近红外分光光度分析法通则）法国发布的近红外光谱分析标准有：NF T77-155-1987 BASIC SILICONES FOR INDUSTRIAL USE. DETERMINATION OF VINYL GROUPS (CONTENT MORE THAN 0,1 PER CENT (M/M)). NEAR INFRA-RED SPECTROMETRIC METHOD.（工业硅树脂.乙烯基含量测定.近红外线分光光度法）NF T77-162-1988 BASIC SILICONES FOR INDUSTRIAL USE. DETERMINATION OF RATIOS PHENYL/SILICIUM AND PHENYL/METHYL. NEAR INFRARED SPECTROMETRIC METHOD. （工业硅树脂.苯基/硅和苯基/甲基的关系的测定.近红外线分光光度法）中国国内发布的近红外光谱分析标准有：GB/T 24369.1-2009 金纳米棒表征第一部分:紫外/可见/近红外吸收光谱方法DB12/T 347 2007小麦、玉米粗蛋白质含量近红外快速检测方法那位老大有共享一下，我的邮箱gb258@sohu.com

近红外光谱及其仪器的特点近红外光谱的波长范围是780～2500nm，主要源于化合物中含氢基团，如C-H, O-H, N-H, S-H等振动光谱的倍频及合频吸收，由于其谱带较宽且强度较弱，限制了其应用。80年代中后期，随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入，加之近红外光谱（near infrared spectroscopy, NIR）仪器制造技术的日趋完善，促使了现代近红外光谱分析技术的发展。近红外光谱测定通常采用透射方式（transmittance）或漫反射方式(diffuse reflectance)，通常不需对样品进行预处理即可以直接对不同物态的样品进行分析，配合光纤可满足对不同尺寸、形状样品测定的需要。作为一种间接测定方法，近红外光谱分析首先需要通过训练集得到校正模型，再来预测未知样品的性质或组成，因此训练集样品的性质或组成的适用范围、基础数据的准确性以及选择化学计量学方法的合理性，都直接影响最终的分析结果。此外，近红外光谱分析的灵敏度较低，对微量组分的测定比较困难。近红外光谱仪主要有滤光片型、扫描型和傅立叶变换近红外光谱仪三种类型。滤光片型仪器的特点是设计简单、成本低、光通量大、信号记录快、坚固耐用；但通常只能在单一或有限的波长下测定，灵活性较差；适用于制成各类专用仪器进行特定项目的分析，如土壤中水分的测定、糖及烟草中尼古丁的分析等。扫描型近红外光谱仪的分光元件可以是棱镜或光栅。该类仪器的特点是可进行全谱扫描，分辨率较高，仪器价格适中，便于维修；其最大弱点是光栅的机械轴容易磨损，影响波长的精度和重现性，一般抗振性较差，特别不适于在线检测。傅立叶变换近红外光谱仪的主要光学元件是麦克尔逊（Michelson）干涉仪。其具有扫描速度快、波长精度高、分辨率好以及信噪比和测定灵敏度较高等特点；采用立体角镜偶合等技术的麦克尔逊干涉仪，已极大地消除了传统干涉仪对振动、温度、湿度等的敏感性，减少了不同仪器的台间测定误差；发展出的便携式仪器可满足车载等野外测定的需要。从近期的国内外仪器展览会看，傅立叶变换近红外光谱仪将成为近红外光谱仪的主导产品。近红外光谱分析在假药识别中的应用近红外光谱法在药物分析领域中的应用范围相当广泛，它不仅适用于分析药物的多种不同状态如原料、完整的片剂、胶囊与液体等制剂，还可用于不同类型的药品，如蛋白质、中草药、抗生素 等。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测、以及生产工艺的监控 ；利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。此外，近红外作为一种快速扫描技术,以它无需对样品预处理以及收集信息量大等特点，有助于假药劣药的识别与鉴定，正在成为国内外药物分析领域中的一枝奇葩。目前已有研究人员将其用于辅料间存在差异的不同生产厂家所生产的同一品种药品的鉴定，还有人对建立假药识别谱库的影响因素进行了全面的考察。在药品的鉴别过程中，常采用马氏（Mahalanobis）距离等指标，通过对样品光谱与标准光谱距离的定量描述，确定样本离校正集样本的差异，进而对其归属。虽然此方法在对光谱匹配程度的检测和模型外推方面均很准确，但应用时对波长范围的选择非常重要；波长点过少，光谱得不到合理的描述；波长点过多，计算量过大。此外，由于药品制剂特别是口服制剂中通常含有较多的辅料成分，也干扰对活性成分的鉴别。为有效的避免各类干扰作用，选择合理的波长范围进行药品的鉴别，可利用主成分分析（Principal Component Analysis；PCA）法对光谱数据进行分析，通过对活性成分光谱、辅料光谱和因子光谱的比较分析，首先对诸因子光谱的属性进行归属，进而选用合理的因子光谱进行鉴别。将PCA与马氏距离结合，既可以充分利用PCA对采集的全光谱数据进行降维处理，较好的解决马氏距离计算时波长范围的选择问题，也可克服利用PCA进行自身界限判断不易量化的问题。此外结合导数光谱等手段，还可以提高对鉴别的分辨率。近红外假药识别系统的设想根据近红外光谱分析的特点，可以看出，建立近红外假药识别系统，可以大大地提高假药识别的速度和识别能力，满足基层现场快速鉴别的需要。在国家食品药品监督管理局的支持下，中国药品生物制品检定所已经启动了近红外假药识别系统的科研项目。拟建立的假药识别系统包括有定性分析和定量分析两部分，首先确定药品与其标签标示名称是否一致，再根据需要调用适当模型对药品的质量进行快速检验或判别药品是否为特定企业的产品。近红外光谱分析是一个间接分析方法，假药鉴别系统的完善与否与模型中所包括的已知样品的数量与质量密切相关。由于药品品种的数量巨大，市场中出现的假药品种较多，且不断有新的假药出现，因此假药识别系统中所需要的鉴别模型不仅数量多，而且应能不断更新，故建模不可能在一个实验室完成；此外，由于我国地域广阔，开展假药的监督检验工作不可能由少数实验室承担，但为保证药品监督检验的严肃性，所有实验室的检验结果应具有一致性；因此，近红外假药鉴别系统应用的关键是能在不同的近红外光谱仪间实现模型的共享，并保证不同仪器测定图谱的一致性。虽然由于众多因素影响模型传输的准确性，使得光栅型及普通傅立叶变换型近红外光谱仪通过简单的模型传输不可能保证不同仪器测定结果的一致性，但在以采用立体角镜偶合等技术为基础的8台傅立叶变换型近红外光谱仪之间，传输间苯二酚水溶液定量模型，在未对模型经任何校正的情况下，对一批样品（300g/l）每台仪器每星期测定10次，连续测定60个星期，其测定结果显示，仪器间的测定误差（SD＝0.22%）及不同时间的测定误差（SD?0.13%）均可以忽略。即现代近红外光谱仪已经较好的解决了模型传输的准确性，结合互联网技术，可以在全国范围内建立近红外假药识别模型网络系统（图1），由设立在全国的近红外假药鉴别模型建立基地将建好的模型输入国家假药鉴别模型数据库；各基层使用单位直接从中心数据库中调用所需的鉴别模型；国家近红外假药鉴别中心负责对进入数据库的模型的评价与更新；进而解决假药识别系统中鉴别模型的建立与模型共享问题。 http://assets.dxycdn.com/app/bbs/img/attachment.gif 近红外光谱假药识别系统的设想及可行性探讨.rar(73.35k) 在线查看