红外光谱定量分析

纺织品纤维含量分析是决定纺织产品标识准确度的重要因素，多国制定相关技术法规，要求纺织服装产品上贴有永久性的标签，并在标签上按照规定的方法注明产品的纤维成分及含量。传统纺织品成分定量方法采用的化学溶解法存在着使用化学试剂、对环境污染、检测周期长、破坏样品等缺点。近红外光谱分析技术作为一种新兴检测技术已经开始迅速被应用于纺织品成分定性和定量检测，具有快速、无损、环保、便捷等优点。该技术主要利用在近红外光的照射下，不同的纤维成分呈现不同吸收峰，其成分含量不同则体现出不同大小、缓陡的吸收峰，利用相应的化学计量学方法和纤维成分数据库，即可获得准确的纤维成分及含量。但在纺织品纤维定量方面，由于近红外模型受仪器类型、实验室环境、织物结构、颜色、染料、纤维含量、检测条件等因素影响，校正模型建立好坏程度直接影响其预测效果，且目前仍存在定量模型无法统一或互通的问题。中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所联合深圳市菲雀兰博科技研究中心有限公司，在中国仪器仪表学会近红外光谱分会的大力支持下，于2021年成功举办了第二届（2021）近红外纤维定量分析比对试验，以期推动近红外光谱分析技术的发展和应用。本次比对试验，共涉及棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维、锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维/氨纶 5 大类别，4 类二组分，1 类三组分。分别是棉/氨纶（1-3#）、聚酯纤维/氨纶（4-6#）、棉/聚酯纤维（7-9#）、锦纶/氨纶（10-12#）、棉/聚酯纤维/氨纶（13-15#），五组面料均由中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所提供。本次比对试验共有16个机构报名参加，包括中纺标检验认证股份有限公司、北京市毛麻丝织品质量监督检验站、天纺标检验认证股份有限公司、青岛市产品质量监督检验研究院、江苏省纺织产品质量监督检验研究院、南通市纤维检验所、上海英柏检测技术有限公司、上海冉紫实业有限公司、上海纺织集团检测标准有限公司、国家纺织服装产品质量监督检验中心（浙江桐乡）、浙江中纺标检验有限公司、福建省纤维检验中心晋江检验部、中山海关技术中心、广州亚诺检测技术有限公司、中纺标（深圳）检测有限公司、深圳市英柏检测技术有限公司等。在规定期限内有15家实验室反馈了测试结果，1家实验室取消了比对。在15个实验室中，Lab 1、2、3、7、11参加了全部模型比对；Lab 6、8、9、10、12参加了4个模型的比对；Lab 4、5、14、15参加了3个模型比对；Lab16参加1个模型比对。执行标准FZ/T 01144-2018。结果Z比分数图:从参试实验室比对结果可以看出，棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶两类样品，各参试实验室所建模型预测结果较为理想，锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维、棉/聚酯纤维/氨纶样品，存在少数参试实验室所建模型预测结果不理想的情况。由于纺织纤维种类众多，且复合织物的种类和比例各不相同，使得近红外光谱校正模型的建立难度较大，需要大量的样本数据，校正数据的准确性及合理的计量学方法都对测试结果有影响。针对此次近红外纤维定量分析比对计划，对于相关模型的建立，给出以下建议：1）样品筛选：某些较厚双层针织结构的织物，其谱图看不到明显的吸收峰，或与其他的谱图偏差较大，在建模过程中，此类样品对模型的建立会造成很大影响，不适宜做校正样品，应该去除。2）样品采集： 样品采集过程中，建议将样品折叠适宜厚度，一般4层，水平放置测试窗口上，并在样品上施加一固定压力。采集中对于吸收峰不明显、谱图偏移或漂移严重、光谱形态异常的应提前剔除。3）光谱数据预处理：仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外，同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰，从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响，为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有导数、滤噪（平滑）、多点基线校正、归一化处理等。在近红外分析中，对于样品不同组分之间的相互干扰导致吸收光谱谱线重叠的现象，可采用求导的方法进行处理。其中常用的是一阶导数和二阶导数。4）定量校正算法： 近红外光谱分析常用的计量方法有主成分分析（PCR），偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络法（ANN）等，其有着各自的优点和局限。选择适合的校正算法，对模型的适用性，有效性有着显著帮助。比如：TQ Analyst提供了定量校正算法，包括了比尔定律、最小二乘法（CLS）、偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）等。其中在纺织纤维定量检测模型中，偏最小二乘法（PLS）较为经典和常用。5）光谱波长范围的选择：光谱范围的选择在NIR定量分析模型的建立中是最难的一步。至今为止，化学计量学领域仍无完美算法来选择最佳的光谱范围。目前，已有一些配套软件可实现自动化选择光谱范围。例如：TQ Analyst软件中自带Suggest向导进行自动选择光谱范围。光谱波长范围的选择会直接影响模型的精度，即相关系数与均方差。6）建模及模型优化：近红外光谱存在谱带宽、重叠较严重、吸收信号弱、信息解析复杂等问题，它依赖于化学计量学方法，在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个校正模型，再通过模型对未知样品的近红外光谱进行预测来得到各性质成分的预测值。目前，近红外建模方法大都以“光谱数据预处理，波长筛选进行特征降维和突出，再通过PLS、SVM算法进行建模”的方法为主。建模的优化常见于如何使用预处理算法对光谱进行预处理，来消除仪器变异所引起的偏差；如何使用波长选择算法，提取光谱中的有效特征；如何利用化学计量方法建立稳定可靠的模型。除此之外，随着人工智能技术的发展，深度学习可以利用现有的大规模已标记数据集训练出一个预测能力强、鲁棒性好的多层网络结构模型。此外深度学习方法建模，其对预处理、波长选择等依赖性很低，该法也将为近红外光谱检测带来新的机遇。

红外定量分析小知识近红外分析作为一种二次分析方法，需要借助模型来对采集的近红外光谱进行计算，从而得到用户关注的指标的结果，可以简单地将这个模型理解成类似与指纹图谱的数据库，只要这个数据库足够全面，就能快速准确地提供分析结果。通常来说，初次接触近红外以及想要独立建立近红外定量分析模型的用户最为关心的问题就是：我需要多少个准备多少个样品才能建立起一个“能用”的模型呢？在回答这个问题之前，需要先了解近红外分析的工作流程。近红外分析的工作流程收集建模样品获取样品参考值采集建模样品的近红外光谱建立模型验证模型用于未知样品的分析日常分析与监测通过上述分析流程可以看出，之前提到的问题是对近红外这项分析技术基础但很核心的疑问。其实问题的答案也很简单，一句话概括就是足量的具有代表性的样品。虽然这个回答很简略，但其中包含的要点却不少。展开来说分为两方面：一个是足量的样品，另一方面是代表性的样品。这两点在GB/T 29858 《分子光谱多元校正分析通则》中有详细的描述：对于校正集至少需要 6 倍于建模潜变量（建模时的一个重要参数）大小的样品，当潜变量小于 4 时，样品数量不应少于 24 个。样品应包含所分析的成分。收集的样品成分含量变化范围应适当超过日常分析的范围（10 %-15 %）。收集的样品成分含量分布需服从均匀分布。对于验证集至少需要 4 倍于建模潜变量大小（与校正集潜变量相同）的样品，当潜变量小于 5 时，样品数量不应少于 20 个。收集的样品成分含量的跨度和标准偏差应是校正集的 95% 到 100% 之间。从国标中不难看出，建立一个分析模型至少需要接近 50 个具有代表性的样品，当然这只是最低的要求，如果想要获得一个更加稳健的模型，得到更为准确的分析结果，增加更多具有代表性的样品到模型中则是必不可少的。下期的近红外定量分析知识将为大家分享如何系统地评价模型的性能，欢迎关注步琦实验室服务号，及时获取最新信息。如果您在近红外仪器使用过程中还有其他问题，也可通过下方的联系方式告诉我们，会有专业的技术人员竭诚为您答疑解惑。

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聚合物材料相对于传统材料如玻璃、陶瓷、水泥、金属而言是后起之秀，但其发展的速度及应用的广泛性却远远超过了许多传统材料，在当今世界乃至未来的世纪都充当着举足重轻的角色，已成为工业、农业、国防和科技等领域的重要材料，尤其是在开发新型替代能源、节约资源和保护生态环境方面更是发挥着不可替代的作用。但由于其分子量分布不均一的特性，很难实现准确定量分析， 近日，长春应化所高分子物理与化学国家重点实验室高分子复杂体系—多组分课题组通过AFM-IR与FTIR的巧妙结合，首次实现了聚合物纳米尺度定量分析。 红外光谱是聚合物结构分析的常用方法，但是其空间分辨率低于几个微米，对于微纳尺寸的相区无能为力。近年来，法国科学家Dazzi等人基于光热诱导共振现象，将原子力显微镜与红外光谱相结合，开发了原子力红外(AFM-IR)技术，空间分辨率达到50纳米，在各种纳米、微米结构的研究方面具有广阔的应用前景。然而由于多组分的聚合物体系大多存在相分离，难以获得在纳米尺度上组成均匀的标准样品，AFM-IR技术迄今未能应用于定量分析。　　高抗冲聚丙烯(HIPP)是一种应用广泛的多相多组分聚合物合金，在其聚丙烯基体中分散着各种乙丙共聚物形成的具有核壳结构的橡胶粒子，迄今为止的研究认为这些橡胶粒子的硬核的主要成分是聚乙烯。　　高分子物理与化学国家重点实验室苏朝晖课题组与埃克森美孚亚太研发中心的鲍培特博士合作，以AFM-IR技术研究HIPP不同相区中的化学组成，利用AFM-IR和傅里叶变换红外光谱(FTIR)谱图的高度一致性，以常规FTIR用普通的乙丙共聚、共混标样制作工作曲线，用于AFM-IR光谱的定量分析，第一次发现聚丙烯是一些HIPP体系中橡胶粒子的硬核的主要成分。　　AFM-IR定量分析HIPP微相区组成示意图　　这项工作最近在Analytical Chemistry上发表。这是中国研究人员在纳米红外领域发表的第一篇论文，也是世界上第一篇以纳米红外技术进行定量分析的论文。开发和引领纳米红外技术的Anasys Instruments认为应化所科研工作者建立的方法使复杂聚合物体系的纳米相区组成分析成为可能，是纳米红外技术领域的新突破。　　该工作得到了埃克森美孚亚太研发中心的资助。

清华大学化学系周群教授 　　周群教授，首先介绍了红外光谱宏观指纹法的基本思想与分析方法，然后分别从定性分析、定量分析角度，系统介绍了白酒的品质分析、葡萄酒的品质分析，以及如何鉴别其真伪；最后总结指出，根据白酒和葡萄酒的红外光谱，可以得到其整体成分的信息，对其中多种组分进行定性分析，又可与化学计量学结合而实现快速简便的定量分析；红外光谱仪器通用，操作简便，成本低，无污染，借助多种附件技术可以对各种形态样品进行无损检测；各种酒类的质量评价需要光谱、色谱、质谱等多种分析方法的综合使用，建立宏观和微观相结合的多层次的质量控制体系。

清华大学孙素琴教授 　　红外光谱用于混合物分析的优势包括：(1)指纹特征强，适合于不同样品的区分鉴别；(2)反映样品的整体信息，可同时对多种组分进行分析；（3)与化学计量学结合，可实现快速简便的定量分析；(4)多种附件技术的使用，能够对各种形态样品进行无损检测等。在中药与食品的实际分析中，基本思想是根据混合物红外光谱对其组分进行整体结构分析、使用相应的谱图解析技术对不同混合物进行鉴别、与化学计量学方法相结合进行特定组分定量分析，所用分析方法为：谱峰指认与比较(红外光谱三级鉴别)及模式识别、多元校正等化学计量学方法。

在现代分析化学领域，毛细管气相色谱技术因其分离效率和精确的分析能力而被广泛应用。尤其在面对组成复杂的样品时，毛细管气相色谱仪显示出其优势。本文将深入探讨它在处理复杂样品时的定性和定量分析能力，以及其在实验过程中的应用策略和注意事项。 　　毛细管气相色谱仪的核心部分是长而细的毛细管柱，内壁涂有固定相。这种设计极大地增加了相互作用的表面积，使得样品分子能在气相和固定相之间进行成千上万次的交互作用。通过精准控制色谱条件如载气流速、温度程序等，可以实现复杂混合物中各组分的有效分离。 　　在进行定性分析时，毛细管气相色谱通常与质谱（MS）或傅里叶变换红外光谱（FTIR）联用，以增强识别未知化合物的能力。例如，气相色谱-质谱联用技术可以提供样品中每个峰的质谱图，通过数据库比对实现快速鉴定。这种方法尤其适用于石油产品、植物提取物、香精香料等复杂样品的分析。 　　定量分析方面，仪器通过与标准物质的保留时间和峰面积或峰高对比，实现高精度的定量测定。使用内标法或外标法定量，可以根据实际需要选择最合适的方法。内标法通过添加已知浓度的内部标准物来校正样品处理过程中可能出现的损失，从而提高定量的准确性。外标法则依赖于标准曲线，适用于可以精确控制样品进样量的情况。 　　操作时，需特别注意温度的控制和优化。升温程序必须精心设计以确保所有组分都能得到有效分离而不致于峰展宽或峰形失真。载气的选择和流速的调整也至关重要，氮气和氦气是常用的载气，它们具有化学惰性，不会与样品发生反应。 　　维护和日常检查对于保持设备的最佳性能也是必要的。定期检查和更换进样口的隔垫、衬管和色谱柱，可以防止样品交叉污染并保证分析的重现性。 　　综上所述，毛细管气相色谱仪是分析复杂样品的强有力工具。通过优化分析条件和适当的操作维护，可以实现对复杂样品中各个组分的高效、准确的定性和定量分析。

布鲁克推荐 北京理化分析测试技术学会 预祝培训课程圆满成功，红外光谱学得以更广泛有效的应用。红外光谱分析技术高级培训班 通知（第二期） 红外光谱作为经典、传统的分子结构分析手段之一，已历经百多年的发展。该方法至今仍然在官能团结构解析、未知物结构鉴定中占有独特且无法取代的地位。甚至在复杂混合物体系的分析中红外光谱法也独具导向作用，展示出无与伦比的活力。尤其是从90年代后期以来，红外光谱测量信号的数字化和分析过程的绿色化使该技术具有典型的时代特征。随着仪器制造和计算机技术的发展，以及统计学和化学计量学方法被广泛地应用于红外光谱的数据分析，使红外光谱技术已经和正在逐步地被用于现场应急分析和在线过程分析。 为提高红外光谱分析与应用技术水平，系统了解国内外红外光谱的检测标准，缩短国内外在该技术上的掌握和应用上的距离，北京理化分析测试技术学会、北京光谱学会于2013年05月26日-31日在北京共同举办红外光谱分析与应用技术培训班，由北京理化分析测试技术学会承办，特聘请国内知名专家授课。培训将执行全国分析检测人员能力培训委员会（NTC）发布的全国分析检测人员能力培训考核大纲（ATC009/A:2011-1 红外光谱分析技术考核与培训大纲）内容要求，授课方式理论培训与实际操作相结合，以实际操作为主，加强学员的动手能力，达到熟练掌握标准实验方法的目标。培训结束可参加全国分析检测人员能力培训委员会（NTC）组织的技术能力考核，考核通过者，将获得由NTC发放的《分析检测人员技术能力证书》，此证书可作为实验室认证认可及增项的资质证明。 一、培训时间：2013年05月26日-31日（26日全天签到） 二、培训地点：北京市海淀区西三环北路27号，北科大厦一层， 北京科技条件市场培训中心 三、培训日程：见附表 四、注册方式： ①培训费 共计2800元（含教材费、午餐费、实验耗材费）。住宿费用自理，附近汉庭等快捷酒店，学员如有需要可自行选择。 交费时间 2013年5月4日前交费 2013年5月5日后交费 培训费 2500元 2800元 ②考核费:500元（含NTC理论考试、实操考核，NTC证书等费用），有相关工作经历人员可参加NTC考核。 ③缴费方式（汇款） 账户名称：北京理化分析测试技术学会 账户号：4043200001801900001154 开户行：华夏银行北京紫竹桥支行 汇款用途处表明：红外光谱培训 五、联系方式 北京理化分析测试技术学会 于靖琦 010-68731259；13521470325 E-mail：gpnh88@126.com 报名者请填写以下回执，并于2013年5月4日前 E-mail至联系人邮箱。如有其它需要，请在备注中说明。 北京理化分析测试技术学会 2013年3月27日 《红外光谱分析与应用技术培训班》 回执（复印有效） 工作单位 职务 单位地址 邮编 姓 名 性别 年龄 职称 固定电话 手机 E-mail 住 宿 是□；否□ 发票 抬头 备 注 参加NTC考核：是□；否□ 培训日程 第 一 天 基础理论知识 （1）基础知识 分子光谱概述；红外光谱发展史；分子光谱振动理论；基本术语。 （2）红外光谱解析 红外光谱与分子结构；红外光谱解析三要素；常见化合物的红外光谱解析、混合物红外谱图的解析方法、近红外光谱解析 （3）红外光谱定量分析基础 包括郎伯-比尔定律和峰高度和峰面积的计算等。 （4）红外光谱分析的特点 （5）红外光谱分析的新进展 第 二 天 红外光谱仪器设备 与操作 （1）红外光谱仪器的基础知识 仪器的发展；仪器的主要部件（光源、分光系统和检测器）；傅里叶变换红外光谱仪；色散型红外光谱仪；红外光谱的主要干扰及其消除 （2）红外光谱仪的主要技术指标 分辨率、信噪比、稳定性波数和光度重复性、波数和光度准确度、背景能量分布和谱图的质量评价等 （3）红外光谱制样技术 常规制样技术、采样技术、联用技术和低温红外光谱技术等 （4）红外光谱仪的使用 日常分析操作和仪器使用要求及注意事项。 （5）红外光谱仪的维护 日常维护、分束器、检测器、光源的维护，常见故障与排除，紧急情况的处理原则等 （6）红外光谱仪的仪器校准和期间核查 仪器校准和期间核查 第 三 天 红外光谱分析结果的 数据处理 （1）红外光谱数据分析的特点 （2）常规数据处理技术 坐标转换、基线校正、光谱平滑、光谱归一化、光谱求导、光谱差减、光谱去卷积等其他数据处理方法。 （3）多元数据处理技术 光谱比对、光谱检索、模式识别、定量分析和二维相关红外光谱技术。 第 四天 红外光谱分析标准 与应用 （1）红外光谱分析方法常见通用技术规范一 红外光谱分析方法通则、傅里叶变换红外光谱仪检定规程、色散型红外光谱仪性能规范、红外光谱定性分析方法通用技术规范、法庭涂料的检定和比较指南。 （2）红外光谱法在燃油、润滑油分析中的应用 应用示例：测量脂肪酸甲酯的含量。 （3）红外光谱法在半导体产品分析中的应用 应用示例：测量硅单晶中III、V族杂质的含量。 （4）红外光谱法在刑侦技术领域的应用 应用示例：微量物证的理化检验。 （5）红外光谱法在高分子材料分析中的应用 应用示例：橡胶分析。 （6）红外光谱法在药物分析中的应用 应用示例：化学药、化学原料药等的红外光谱分析；中药红外光谱分析通用方法；中药无机成分的鉴别；中药活性成分的鉴别。 （7）红外光谱法在食品、保健品分析中的应用 应用示例：食品及油脂中反式脂肪酸含量的检测；奶粉主要营养成分的整体分析 （8）红外光谱法在生物医学分析中的应用 应用示例：生物可降解材料的快速筛选。 （9）红外光谱法在宝石鉴定中的应用 应用示例：翡翠鉴定。 （10）近红外光谱分析方法标准与应用实例 标准示例：近红外分析定标模型验证和网络管理与维护通用规则；应用示例：测定稻谷中蛋白质的含量。 第五天 红外光谱分析方法常见通用技术规范二 （1）红外光谱分析方法通则 （2）傅里叶变换红外光谱仪检定规程 （3）色散型红外光谱仪性能规范 （4）内反射光谱法规范 （5）红外显微分析方法通用规范 （6）GC/IR通用技术规范 （7）TGA/IR通用技术规范 （8）LC/IR通用技术规范 （9）红外光谱定性分析方法通用技术规范 （10）红外光谱定量分析方法通用技术规范 （11）红外光谱多元定量分析规范 （12）多元校正方法验证的规范 （13）开放光路FTIR测量气体和水蒸汽的技术规范 （14） 法庭涂料的检定和比较指南。

红外光谱学作为四大光谱学之一，红外光谱分析技术（IR spectroscopy）是利用分子振动跃迁来研究和识别固体、液体或气体形式的化学物质或官能团的分析技术，对样品进行定性和定量分析，广泛地应用于医药化工、地矿、石油、煤炭、环保、海关、宝石鉴定、刑侦鉴定等领域，以及物理、天文、气象、遥感、生物、医学等领域也有广泛的应用。红外光谱对样品的适用性相当广泛，固态、液态或气态样品都能应用，无机、有机、高分子化合物都可检测。此外，红外光谱还具有测试迅速，操作方便，重复性好，灵敏度高，试样用量少，仪器结构简单等特点，因此，它已成为现代化学、药物和材料分析最常用和不可缺少的工具。为适应广大分析技术工作者的需求，进一步提高技术工作者的应用和研究水平，推动红外光谱分析应用的进一步发展，上海交通大学分析测试中心特举办“ATC 009 红外分析技术”培训班，NTC授权单位培训机构上海交通大学分析测试中心承办并负责相关会务工作。现将有关事项通知如下：1、 培训目标：熟悉红外光谱的基本理论与原理；了解傅里叶变换红外光谱仪原理及应用；掌握红外光谱制样的基本技能；熟悉红外光谱附件ATR、积分球和变温附件使用；了解国家标准中红外光谱分析方法通则和傅里叶变换红外光谱仪检定的操作规程。（一）通过学习理论知识，观摩实际操作，排查仪器故障，调谐最佳机器运转状态。（二）面对应急问题，学员可理论联系实际，查找故障原因，进行仪器自检及修复。2、 时间地点： 培训时间：2023年11月1日-11月3日 上海 （时间安排：授课2天，考核1天）3、 课程大纲：课程内容11月1日上午红外光谱基本原理、红外光谱仪仪器结构和功能11月1日下午国家标准红外光谱分析方法通则的应用、红外光谱仪检定的操作规程11月2日全天红外光谱仪和附件基本操作，红外制样操作11月3日全天考核4、 主讲专家：主讲专家来自上海交通大学分析测试中心，熟悉ATC 009 红外分析技术大纲要求，具有NTC教师资格，长期从事红外光谱分析技术研究的专家。5、 授课方式：（1） 讲座课程；（2） 仪器操作6、 培训费用：（一）培训费及考核费：每人3000元（含报名费、培训费、资料费、考试认证费），食宿可统一安排费，用自理。（二）本校费用：每人1500 元（含报名费、培训费、资料费、考试认证费；必须携带学生证）。7、 颁发证书：本证书由国家科技部、国家认监委共同推动成立的全国分析检测人员能力培训委员会经过严格考核后统一发放，证书有以下作用：具备承担相关分析检测岗位工作的能力证明；各类认证认可活动中人员的技术能力证明、该能力证书可作为实验室资质认定、国际实验室认可的技术能力证明；大型仪器共用共享中人员的技术能力证明。 考核合格者将由发放相应技术或标准的《分析检测人员技术能力证书》。考核成绩可在全国分析检测人员能力培 训委员会(NTC)网站上查询（https://www.cstmedu.com/）。 8、 报名方式：（一）请详细填写报名回执表（附件1）和全国分析检测人员能力培训委员会分析检测人员考核申请表（附件2），邮件反馈。 （二） 注：请学员带一寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张，有学生证的学员携带学生证复印件。 （三） 报名截止时间是10月25日16:00前。 （四） 如报名人数不足6人取消本次培训。9、 联系方式联系人：吴霞（报名相关事宜）、朱邦尙（技术咨询）电话： 021-34208499-6102（吴霞）、021-34208499-6321（朱邦尙）E-mail：iac_office@sjtu.edu.cn官方网址：iac.sjtu.edu.cn

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）

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。

尊敬的用户，原定于2009年8月24日～28日在黑河举办的PerkinElmer公司红外光谱及拉曼分析技术及应用高级培训班，现改至8月31日至9月4日在成都举办，敬请谅解！ 以下是此次活动的详细信息： 关于举办 “红外光谱及拉曼分析技术及应用”高级培训班的 通 知 各有关单位： 近年来红外光谱在各行业中的应用日趋广泛，但普遍应用技术水平不是很高，为提高红外光谱分析与应用技术水平，PerkinElmer公司举办红外光谱分析与应用技术培训班，特聘请国内知名专家授课，本培训注重理论、应用和实验结合的方式，给培训学员真正带来提高。具体内容如下： 一、 授课专家 孙素琴 教授 清华大学分析中心副主任,主要研究领域为二维相关光谱技术，分子光谱法与中药和食品的宏观质量控制。 兼任分子光谱专业委员会秘书长，《中华中西医杂志》常务编委，中国物理学会光散射专业委员会委员，《光谱学与光谱分析》、《光散射学报》和《现代仪器》编委。 目前已发表学术论文180篇，获发明专利3项，出版专著一部,曾分别在美国、英国、日本、韩国、香港、新加坡、马来西亚、北京和上海的国际会议上作邀请报告。 周 群 博士 清华大学化学系副研究员。研究领域为分子光谱。多年来一直从事红外、拉曼光谱的研究工作。主要研究重点为中药材的快速无损分析和中药材稳定性的研究，以及采用分子光谱法结合二维相关技术对中药和食品进行宏观质量控制的研究。发表论文50余篇，专著一本，申请发明专利3项。 王国强 博士 PerkinElmer中国区分子光谱产品线技术经理。在公司专注红外技术应用11年，研究方向为高分子聚合物的结构表征。近年主要研究重点为高分子共混物的红外显微化学图像分析的相关技术研究。加入PerkinElmer前在化工部沈阳橡胶研究设计院先后担任分析室和制品室主任，从事橡胶及塑料剖析11年。先后剖析了近万个高分子样品。参与制订了国家红外橡胶标准，在沈阳橡胶研究设计院、西北橡胶研究设计院、一汽大众、中华及宝马等均有应用。 二、 培训内容 （一）绪论 1. 红外吸收光谱分析方法的历史和发展 2. 红外吸收光谱分析的特点 （二）红外吸收光谱分析的理论基础 1. 光的性质与分子光谱 2. 谐振子模型 3. 多原子分子振动 （三）红外吸收光谱仪器 1. 仪器的基本组成 2. 色散型红外光谱仪 3. 傅里叶变换红外光谱仪 4. 多联机系统（重点：红外图像） 5. 仪器的各项指标 （四）红外吸收光谱分析制样技术 1. 液体样品制样技术 2. 固体样品制样技术 3. 气体样品制样技术 4. 特殊样品制样技术-重点：各种反射附件技术 （五）红外光谱分析软件原理、技术与数据处理 1. 多种数据处理技术（背景与差谱、平滑、基线校正、导数光谱和归一化等） 2. 光谱比对分析的原理和技术 3. 光谱检索分析的原理和技术 4. 聚类分析的原理和技术 5. 多组分定量分析的原理和技术 6. 二维相关光谱分析的原理和技术 （六）红外吸收光谱定性分析（谱图解析） 1. 常见分子振动的特征吸收及其指认 2. 影响分子基团频率的各种因素 3. 混合物体系的叠加规律和整体结构解析 4. 混合物样本的红外光谱宏观指纹鉴定法――三级鉴定 （七）红外吸收光谱定量分析（含量测定） 1. 单一组分（比尔定律-标准曲线法） 2. 多组分（化学计量法） （八）红外吸收光谱法的应用 1. 红外吸收光谱分析在文物鉴定中的应用 2. 红外吸收光谱分析在珠宝鉴定中的应用 3. 红外吸收光谱分析在食品质量控制中的应用 4. 红外吸收光谱分析在中药质量控制中的应用 5. 红外光谱在原材料、橡胶、高分子聚合物及其他相关领域的应用 （八）实际操作 （九）日常维护及常见故障排除 （十）拉曼光谱分析的原理技术和应用（选授） 二、培训对象 各企事业单位负责化学分析及红外光谱仪器的负责人及工程技术人员； 三、培训时间、地点、收费 会议时间：2009年8月31日－ 9月4日 （8月31日全天报到，9月4日早餐后返回） 报到地点：鼎欣酒店 成都市一环路西三段白果林小区文华路23号 电话：028-87750088 培训费：1900元。 四、培训考核与发证 培训结束后经过考试，将给合格者颁发培训证书。并成立PerkinElmer红外用户协会．同时进行首届PerkinElmer红外用户协会组织机构的选举。 五、报名事宜 报名者请尽早按要求填写《培训班报名回执》传真、E-mail或者网上报名。开班前一周，向您函发正式报到通知。如有具体问题请联系大会组委会会务组： 闫明 电话：024-22566158，传真：024-2256 6153 E-mail: Ming.Yan@perkinelmer.com PerkinElmer红外及拉曼光谱用户会会务组 2009年8月

日前，全国饲料工业标准化技术委员会发布文件，征求关于3项农业行业标准(征求意见稿)的意见。其中《饲料的近红外光谱分析应用指南》规定了饲料成分如水分、粗脂肪、粗蛋白、淀粉、粗纤维含量以及消化率等技术指标的近红外光谱分析应用指南。　　与其他分析技术尤其是传统的实验室化学分析技术相比，近红外光谱分析技术在分析速度、检测成本、可同时检测多种理化性质、易操作性等主要检测性能方面具有显著优势。在全球饲料行业，NIR技术的优势已经获得了极大的认可和广泛的应用。据悉，在 ISO 12099：2010 Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products-Guidelines for the application of near infrared spectrometry 标准颁布之前，国际上的近红外光谱技术在饲料行业中并没有通行的、普适性的国际标准。2010年 6 月 15 日，ISO 12099 的颁布实施在动物饲料行业树立了行业公认的交流准则，从而让不同 NIRS 光谱用户实现了结果的互认与交流，该标准在 2017 年进行了修订(ISO 12099:2017)。　　在饲料行业，我国从 20 世纪 90 年代中期开始引进近红外饲料分析仪器，到 2002 年底，正式颁布了饲料行业近红外分析的国家标准 GB/T18868-2002《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定近红外光谱法》、2007 年颁布实施了 NY/T 1423-2007《鱼粉和反刍动物精料补充料中肉骨粉快速定性检测近红外反射光谱法》，2012 年颁布了地方标准 DB21/T 2048-2012《饲料中粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、水分、钙、总磷、粗灰分、水溶性氯化物、氨基酸的测定 近红外光谱法》，2015年颁布了地方标准DB43/T 1065-2015《饲料中氯基酸的测定 近红外法》，2019年颁布了地方标准DB36/T 1127-2019《饲料中粗灰分、钙、总磷和氯化钠快速测定 近红外光谱法》，这些标准的颁布实施，标志着这项检测新技术在我国的饲料检测方面受到了广泛的关注和认可。　　虽然，国内许多大型饲料企业和科研院所均在饲料的 NIR检测软硬件方面投入了巨大的财力物力，既促进了饲料行业的飞速发展，又提升了 NIR技术的普及与推广。但与飞速发展的 NIR饲料分析技术以及对应的国际标准方面的发展相比，我国针对 NIR技术在饲料检测方面的标准制订还有待完善，这对我国 NIR技术在饲料行业的全面、稳健、规范的发展形成了制约。故此，亟需推出针对饲料行业检测具有指导性质的、能适应 NIR检测技术发展态势的指南标准。　　《饲料的近红外光谱分析应用指南》修改采用 ISO 12099:2017《动物饲料、谷物及谷物精制料的近红外光谱分析应用指南》。ISO 12099 为使用近红外光谱进行动物饲料的成分如水分、脂肪、蛋白、淀粉、粗纤维含量以及相关性能参数如消化率等的检测提供了综合性指南。ISO 12099 国际标准的引用，为各项技术环节提供了非常细致的指导基础，是后续开发和应用具体 NIRS 解决方案的重要基石。　　作为促进仪器技术应用的有力手段，标准的推行对仪器及分析测试行业具有重大的意义。通过国家标准信息查询系统检索，目前近红外相关的国家标准22项、行业标准31项，地方标准18项。相关标准的推出对于发展中国近红外光谱分析技术，便于广大用户正确掌握和使用近红外光谱定性分析方法，在一定程度上解决了粮油、饲料、水果、纺织品、乳制品等现场快速鉴定与相关行业产品的鉴别、溯源及判别问题，对促进中国近红外光谱快速分析技术应用和发展具有重要实际意义。特别值得一提的是，2013年发布了GB/T 29858-2013《分子光谱多元校正定量分析通则》，2019年发布了GB/T 37969-2019《近红外光谱定性分析通则》。其中，《近红外光谱定性分析通则》规定了近红外光谱定性分析的基本原理和方法、使用软件、仪器设备、光谱测量、样品、定性分析试验步骤、试验数据处理、试验报告等内容的通用要求，进一步完善了近红外分析技术的应用标准，使近红外定性分析的应用走向规范。在我国，大量的科研机构及企事业单位越来越重视并充分挖掘和利用着NIR分析的优势。不过，相对于近红外亟待拓展的领域，现有的标准还不能满足快速增长的应用需求。拿饲料为例，当前全球工业领域的质量管理，已提升到以“原料控制”及“生产过程质量控制”等预防性的质量控制和检验手段为主。要满足上述要求，须有快速、适宜现场及在线检测的检验手段作为支撑，而鉴于近红外光谱技术的优势，相关标准的完善将进一步推动其在饲料领域的应用拓展。

华东理工大学化学与分子工程学院 杜一平教授课题组2022年10月20日至22日，由中国仪器仪表学会近红外光谱分会和仪器信息网联合举办的全国第九届近红外光谱学术会议通过网络线上的方式举办。本次会议邀请到国内经验丰富的近红外光谱分析专家学者、仪器专家，以及国外知名学者和海外华裔学者就近红外光谱分析技术进行深入交流与探讨。会议共安排了81场报告，共有近3000人相聚云端，共同分享和见证近红外光谱技术的最新突破和进展。以下从化学计量学方法、应用领域、仪器发展几个角度依次介绍此次会议的主要内容与收获：一、化学计量学、变量选择、模型改进与转移颇受关注化学计量学在近红外光谱分析技术的实际应用中发挥了极其重要的作用。南开大学邵学广教授进行了题为《近红外光谱分析中的化学计量学方法》的报告，邵老师从近红外光谱数据建模流程出发，详细讲述了建模样本及质量考察、参考值、光谱、奇异样本、验证集等对模型的影响。并对近年近来红外光谱建模比赛进行总结，呼吁广大学子深入思考建模原理，采取有效手段提高模型预测能力。最后邵老师还强调了机器学习在未来化学计量学中应用的重要性，引发了与会观众关于模型建立的广泛讨论；华东理工大学的杜一平教授在《相关性组分对近红外光谱分析模型的影响》报告中指出，近红外光谱分析技术在中药提取过程中能够准确检出低于检测限的组分，很可能是样品中各组分浓度相关性变化对定量分析模型产生了“借助”影响，并通过实验验证了，当样品中含有与被测组分浓度相关性高的其他组分将有利于提升模型性能，这一切入点也引起人们对近红外光谱模型更深入的思考；暨南大学潘涛教授进行了题为《近红外光谱模式识别的模型补偿融合方法》的报告，潘涛教授借鉴了博弈论和概率论的思想，提出了一种光谱模式识别的模型补偿投票策略，还分享了应用于血清乳腺癌与正常对照的二分类和饮用水三分类的实例，均能取得明显优于单个模型的判别效果。在变量选择和模型转移方面，天津工业大学的卞希慧副教授重点介绍了萤火虫算法、蝴蝶优化算法、灰狼算法等群体智能优化的光谱变量选择方法，并应用于实际样品光谱的变量选择。来自温州大学的陈孝敬教授做了题为《偏最小二乘法的几种改进研究》的报告，从子空间方法、鲁棒统计、模型行为探索这三个方向提出了对偏最小二乘法的改进，从而提升了模型的性能。华东理工大学的倪力军教授做了题为《基于多步波长筛选实现近红外光谱校正模型转移》的报告，根据SIFT与SDSS、相关系数分析相结合的三步波长筛选方法，实现模型建立及转移过程中无需从机样品信息，可直接传递到从机的目的。会议上，还有诸多专家学者的优秀报告涉及光谱预处理方法、变量选择、模型转移等，这对于实际工作均有指导意义。二、在农产品生产与加工、生物制药等多领域全面进步农产品分析是近红外光谱的传统应用领域，本次会议中也有多位专家学者报告了近红外光谱在农业产品品质分析领域的最新进展。桂林理工大学陈华舟教授在题为《基于Lévy飞行的神经网络优化模型应用于鱼粉NIR定量分析》中提出以反向传播神经网络（BPNN）为基本模型，采用Lévy飞行的方式对网络运算过程进行优化，提升了鱼粉NIR定量分析模型的预测能力。基于此，其提出了实现神经网络（NN）参数选择自适应调控以及在物联分布式节点联合分析中进行应用转化的展望；温州大学的黄光造老师在奶粉掺假方面提出了一类分类方法识别食品掺假的思路，采用单类样本对自编码器建模，通过样品输入自编码器后的重建误差实现了掺假奶粉的鉴别。区别于传统的判别分析要求未知掺假食品的情况要与训练集中掺假情况一致，一类分类方法只将纯净食品作为训练集样品去判别未知情况的掺假，具有一定的通用性。这也为食品掺假检测提供了新的思路。海南大学云永欢副教授从基础理论、方法开发、实际应用三个方面全方位做了报告，重点讲述了基于集群分析发展的多种变量选择方法，并展示了罗非鱼新鲜度高光谱成像分析、短视频传感器用于食品检测等应用研究，并对近红外光谱分析技术在特色农产品中的应用研究提出展望。近红外光谱分析技术在药品领域的质量检测同样重要。山东大学李连副研究员团队开展了以水为探针的无标记近红外光谱表征的系列研究，利用中药水光谱组学实现了中药提取过程（浸润、溶解与释放）的机理可视化，同时实现生产过程的终点判断。该团队还设计了人血浆蛋白醇沉过程智能终点判断系统以攻克生产过程光谱稳定获取与预测难点，利用图谱转换技术开展中药口服液快速检测仪（TCM-OL-001）集成研究，致力于突破PAT应用过程中的技术瓶颈，推动我国制药生产的连续化；此外，来自山东大学药学院的研究生介绍了一种基于近红外光谱技术的中药连续逆流提取设备的开发，实现了CQAs连续提取过程的快速无损监测与提取终点识别。近红外光谱分析技术在烟草分析领域已得到了广泛的应用，本次会议中王家俊高工、刘泽高工、郑博文工程师作为烟叶加工领域的专家分别介绍了近红外光谱技术在卷烟生产过程质量评估、烤烟产地鉴别、烟叶工业分级效果评价等方面的实际应用，推动了领域内管理与标准规范的建立方法。此外，还有多位专家和青年学者介绍了近红外光谱技术在工业生产和农产品鉴别领域的应用，比如：柑橘品质检测、废旧纺织品识别、木材树种识别、茶叶品质快速检测、白酒年份鉴别、中药在线监测与质量检测、牛初乳中掺假成熟乳鉴别、煤炭无损测量、花生冻伤检测系统、鸭梨霉心病在线检测、调和油定量分析等方面的应用，会议上精彩的报告令人应接不暇，这也意味着近红外光谱分析技术的应用范围更加宽广。三、仪器改进与全新采样模式应运而生随着近红外光谱分析技术应用领域不断扩大，特殊、复杂样品的检测问题随之产生，会议上多位专家介绍了仪器改进与创新解决方案。汉阳大学的Hoeil Chung教授对近红外光谱仪器进行了创新改进，将胆汁样本以单液滴形式处理，实现了通过胆汁的近红外光谱数据分析来判别胆囊癌，以及全氟化碳捕获的微塑料物质的定量检测；无锡迅杰光远科技有限公司技术总监兰树明针对颗粒样品提出新的IAS解决方案，基于侧照式采样、均质化混样、大光斑、多点光纤收集设计形成全新的混样系统，尽可能减少颗粒排布干扰对于光谱的干扰；因斯布鲁克大学的Christian Wolfgang Huck教授在报告中详细介绍了微小型近红外光谱仪的现状和未来，以及微型便携式仪器在植物分析、收获时间优化、黑松露质量检测等方面的实际应用。本次会议内容严谨而充实，参会代表与专家学者们就近红外光谱分析技术开展深入的交流与讨论。不仅如此，会议还揭晓了第四届“陆婉珍近红外光谱奖”获得者，他们为近红外光谱技术的发展与应用持续贡献着自己的力量。会议闭幕式还评公布了12位优秀青年报告奖获奖名单，为广大青年学子树立了优秀榜样。如今，近红外光谱技术进入网络化时代，它将结合大数据、人工智能等新兴技术，向小型化、智能化方向不断发展，其应用领域也更加广阔。随着全国第九届近红外光谱学术会议的圆满落幕，近红外光谱技术的影响力也将进一步扩大，同时吸引更多的学者加入到队伍中，共同推动近红外光谱技术的持续发展！

IR在食品工业中已经应用了几十年，早期几乎只用于定性研究，直到20世纪50年代，才开始应用于食用油脂反式异构体的测定。随后，由于气相色谱（GC）和核磁共振（NMR）等新技术的出现，人们对红外光谱学的兴趣逐渐减弱。20世纪70年代，随着硬件、软件和附件技术的发展，傅里叶变换红外光谱技术（FTIR）的问世重新激发了研究者的兴趣，其工作原理示。干涉仪主要由两个互成90°定镜和动镜及一个分束器组成。光源发出的红外光到达分束器时被分为反射光与透射光两束光，随着动镜的移动变换光程差，两束光会发生干涉现象，对于一个纯单色光，在动镜移动过程中，将得到强度不断变化的余弦波，即干涉图。所得的干涉图，由电子计算机采集，并经过快速傅立叶变换，可得吸收强度或透光度随频率或波数变化的红外光谱图。相比于以棱镜、光栅为色散元件的旧仪器，iCAN9傅立叶变换红外光谱仪有具有降低谱峰宽度，提高谱图分辨率的特点，从而大大增加了仪器灵敏度和结果的准确性。食用油中富含碳、氢、氧元素，在iCAN9傅立叶变换红外光谱仪中有较好响应，结合聚类分析法(CA)、主成分分析法（PCA）、线性判别分析（LDA）、典型变量分析(CVA)等多种化学计量法，可对食用油各项指标进行定性定量分析，具体如下。1. 过氧化值氢过氧化物（ROOH）可与过量的三苯膦（TPP）快速反应，生成三苯基氧化膦（TPPO），据此可用iCAN9傅立叶变换红外光谱仪间接测定过氧化值。此法可以减少Van de Voort等根据-OH在3444 cm-1处的特征峰对ROOH进行定量时基质效应的影响；同时也可避免常规碘量法精度低、有机试剂消耗大且有一定安全隐患的弊端。2.酸价酸价可用于表示食用油中所含游离脂肪酸（FFA）的量，是衡量油脂酸败程度的主要指标。基于羧酸基的-C＝O在1711 cm-1处有特征吸收峰，通过FTIR与化学计量学方法联合建模可测定酸价，但其结果易受甘油三酯中-C＝O基的影响。为此，用iCAN9傅立叶变换红外光谱仪测定不含FFA的油样，建立甘油三酯在3471 cm-1/3527 cm-1一级倍频强度与在1711 cm-1处干扰信号强度的线性关系模型，通过校正即可消除该效应的干扰。3.丙二醛利用FTIR结合偏最小二乘法（PLS）和主成分分析法（PCA）法可对硫代巴比妥酸反应产物（TBARS）含量进行测定，从而间接地反应出代表油脂次级氧化的产物丙二醛（MAD）的含量，以衡量食用油的氧化稳定性。4.碘值碘值反映油脂的不饱和程度，顺式 =CH 伸缩键、顺式 C=C 伸缩键和反式 HC=CH 弯曲键分别在3006 cm-1、1654 cm-1和968 cm-1处有强吸收峰，结合PLS法建模，并利用向后区间偏最小二乘法（BiPLS）优化模型，可快速测定碘值。5.水分基于Ｏ-Ｈ键在近红外光谱区有两个特征谱带，用干燥乙腈萃取食用油中水分后通过FTIR结合PLS法可快速间接测定食用油中水分含量，将测定结果与卡尔费休法对比，发现两者一致性良好。且水分越低，FTIR的优势越明显。6.食用油真伪鉴定上世纪90年代起，国外开始用FTIR对橄榄油等掺假问题进行研究。纯净的特级初榨橄榄油的红外谱图中波数5280 cm-1和5180 cm-1附近有两个特征性次级谱带，它们分别与油中挥发性成分和非挥发性成分有关。图4 FTIR测定一种特级初榨橄榄油而形成的吸收光谱图当向特级初榨橄榄油中加入全精炼橄榄油、棕榈油或其他植物油时，5280 cm-1波数附近的吸收峰强度降低。基于这两个波段的信息结合PLS法可建立特级初榨橄榄油掺假鉴别方法。食用油检测是一项较为复杂的工作，iCAN9傅立叶变换红外光谱仪在食用油品质指标、种类和掺假鉴定方面的优势显而易见，但要获得大面积应用，还需从以下三方面进一步完善：一是在不影响检测精度的情况下，不断改进光谱的采集方法，优化图谱信息，以更方便进行食用油成分分析；二是开发低成本、小型化、智能化、便携式的检测仪器，通过多技术联用手段对食用油复杂体系进行更全面的检测；三是在食用油掺假模型构建上进一步扩大样品范围，增加模型通用性。目前能谱科技生产的主要产品集中在红外光谱仪和红外测油仪两大类。在红外光谱上，公司的目标是打造更为简单智能的仪器，而红外测油则是以实现自动化、更快更精准为主要方向。未来，能谱科技将集中自己的优势技术，全身心的打造这两类产品，争取将其塑造成为一种精品，为各行各业带来新的解决方案。

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用近红外应用”1介绍玉米是我国重要的粮食作物。根据国家统计局数据显示，我国 2021 年玉米播种面 4332 万 hm2，玉米产量达 2.7 亿 t。玉米中的水分、蛋白质、脂肪、糖类等主要化学成分含量会直接影响到玉米的经济效益。化学成分含量的测定已成为原料品质评价中的重要环节。玉米种子作为生产中最基本的资料，其质量的好坏直接影响玉米的产量及品质。玉米品质指标（水分、蛋白质、淀粉等）的检测常用理化方法，安全指标（毒素等）的检测使用液相等物理或化学方法，可用冷浸法等对种质品质进行分析，但这些方法均会对样本本身造成破坏，存在处理时间较长以及需要专业人员操作、仪器成本高等缺点。因此，探究一种可以对玉米进行无损、快速检测技术显得尤为重要。近红外光谱分析技术具有样品不需复杂耗时的前处理、无损耗、多成分同时分析、无污染的检测优势，近年来得到了广泛关注。近红外光谱分析技术是利用物质对光的吸收、散射、反射与透射等特性对待测物进行分析的检测技术，通过样品的吸收光谱及理化分析结果可对样品进行定性或定量分析。近红外光谱分析技术的检测步骤为使用化学计量法对近红外光谱数据进行预处理及建立模型，将样本的预测集通过模型进行检测，验证模型是否精准，并对模型进行评价及优化。近红外光谱技术常用处理方法，由于近红外光谱中强大的背景信息造成的噪声干扰和存在冗余变量，导致从样品的近红外光谱中提取与检测目标相关的信息较困难，因此，需对光谱数据进行预处理。常用的光谱预处理方法有去噪自编码器（DAE）、正交信号校正法（OSC）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）等。2近红外光谱技术模型评价指标定量模型评价指标 评价近红外光谱定量模型预测准确性的实质是模型的预测结果与样品结果的接近程度，评价预测模型一般采用校正决定系数（R2c）、验证决定系数（R2v）、校正相关系数（Rc）、验证相关系数（Rv）、校正均方根误差（RMSEC）、验证均方 根 误 差（RMSEV） 和 相 对 分 析 误 差（RPD）等参数，决定系数与相关系数是预测值与使用化学方法检测出的真值样本集相关性的标准，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大时，认为所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集与验证集的预测值和使用化学方法检测出的真值之间差异大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，认为所建模型性能越优；RPD 是衡量模型可靠性的指标，当 RPD3，认为所建立的预测模型可靠性较高，3RPD2.5，认为模型可用于分析；RPD定性模型评价指标 近红外光谱技术在定性分析中多用于样品分类，常用判定指标有正确率、敏感性、特异性等。相关检测设备从采样现场到实验室快速无损检测样品的指标，主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以帮助企业优化生产过程，控制最终产品质量，提高利润。近红外光谱仪检测过程无需化学试剂，可大大降低实验室湿化学成本。检测快速，可大大减少操作人员的劳动力，降低使用门槛，节约管理费用。▲ 步琦近红外光谱仪 ProxiMate防水型不锈钢外壳，入口防护等级为 IP69，可进行高压管冲洗，即使是最苛刻的工作环境也能满足多种即时可用的预校准，适用性广泛直观的现触摸屏界面，简单、明了样品使用磁耦合驱动装置旋转器，分析完成后该装置可拆除，轻松清洁允许用户利用近红外光，可见光或将两种信号结合来提高测量性能和全面评估样品，从而使其测量性能达到最大化3相关模型参数ProductParameterRangeSpectraSEPMaizeStarch16-76%6553.5MaizeFat3.14 -5.352980.2MaizeProtein6-21%6821.3MaizeMoisture7-13%6820.5MaizeAsh1-8%3070.04步琦公司为您提供完整的玉米检测解决方案，同时提供定制化服务和使用，欢迎用户前往我司实地参观考察。

随着应用需求的拓展，红外/近红外光谱技术也在不断的发展。相较于高分辨率、成像等高性能指标，越来越多的仪器厂商将重点放在了实用上，从细节处着手，着重解决用户使用过程中的实际问题。据统计，申报仪器信息网2021年度“科学仪器优秀新品评选”活动的红外/近红外光谱类仪器共计12台，其中红外光谱仪8台（含附件），近红外光谱仪4台。另外，还有7台基于红外/近红外光谱原理的专用化仪器。虽然红外光谱仪已经相对比较成熟，但是其发展却从未停滞。随着应用需求的变化，红外光谱仪近年来的发展也呈现多样化。各大厂商相继在操作的灵活性、便捷性、智能化及兼容性等多方面入手，提升仪器的性能和使用体验。2021年度，荧飒光学仪器（上海）有限公司推出多台红外光谱新品，包括，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20、双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S、移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus、傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T等。其中，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20首次实现入光口/出光口多光路设计，光源和检测器自动切换，增加了科研的灵活性和扩展性。该产品全光谱的分辨率优于0.4cm-1，具备升级更高分辨率的能力；双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S实现积分球漫透射及常规透/反射测量于一体。仪器可测量不同弧度的样品，可兼容不同反射角测量附件，可配置室温检测器和/或低温电制冷、低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应；移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus主机和平板可智能化充电，可实现户外即开即用。该产品的集成智能化红外特征峰峰位识别功能及多组分连续差减功能，可实现混合物的快速搜索，并可更换各类测量附件，一键式卡扣锁紧，适合不同应用场景；傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T，采用双样品腔双通道设计，相互独立且等效使用，并可同时实现2种大型红外附件的测试，可同时配置室温检测器和低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应，实现最快60K扫描速度。此外，天津港东科技股份有限公司推出的傅里叶变换红外光谱仪FTIR-650S在多重防潮设计和抗电磁干扰设计方面也进行了创新，产品采用了更大容量干燥剂筒结构设计，更优异的干涉仪和探测器防潮设计，大幅降低更换干燥剂的频率，有效保护红外光谱仪的光学系统和探测系统。作为一类比较成熟的仪器分析方法，红外光谱已经得到了广泛的应用，特别是在制药、生物研究以及食品和饮料的终端用户中应用非常广泛。质量控制是中药评价的关键问题，而采用单一的化学成分分析方法无法适用于成分复杂的中药体系。应用现代仪器分析手段，建立于中药整体系统上的光谱量子指纹图谱技术是中药质量一致性评价的新方法，特别FTIR红外光谱测定快速，指纹特征性强，是开展中药原料药物和中成药质量控制的简单易行方法。天津市能谱科技有限公司推出的中药红外量子指纹一致性评价系统(LZ9000FTIR)通过FTIR红外光谱法原理，对中药红外光谱指纹进行分析测试。该产品把连续光谱量子指纹化，它能按照官能团量子指纹特征峰类型对化合物进行官能团分类的定性和定量分析，通过对其准确分析进行评价，可揭示数据背后的质量变异而作为中药的质控依据，为建立中药红外量子指纹图谱提供大量特征信息数据。随着FTIR光谱仪器技术的不断进步，红外附件也在不断发展，从而促使红外光谱技术得到更加广泛的应用。比如，天津市能谱科技有限公司的珠宝漫反射附件 IRA-51是一款设计独特的仓外大样品漫反射附件产品，测量平台位于仓外，大尺寸样品可直接置于样品台上，完全摆脱了珠宝尺寸大小的局限；Specac的Arrow系列一次性ATR单次反射附件采用最新的Si芯片技术，是一款可抛弃型ATR样品盘，其采用可回收聚丙烯制成，专门用于污染、腐蚀、胶黏、强酸碱性样品。一次使用一片，即插即用，用完即可抛弃。作为一类实用型的分析方法，近红外光谱仪器的创新也更多以更加适合应用场景为目的。仪器操作的简单便捷，让近红外光谱仪走入了更多的应用领域，得到越来越多不同类型用户的认可，而小型化的产品设计给在线及系统集成提供了更多的便利。2021年度，福斯分析仪器公司推出了近红外多功能品质分析仪NIRS DS3，产品采用全新设计的操作软件ISIscan Nova，可预约定时开机，定时自检。新的软件系统将实时监控光源使用情况，并在预期寿命结束前500小时给出提醒，而且光源连接使用全新设计，无需任何工具即可徒手更换，更快更简便。海洋光学亚洲公司也推出了两款近红外光谱仪，其中高灵敏度NIRQuest+近红外光谱仪采用增强光学台和孔径设计，改善光谱仪的响应，实现更低的检测极限。同时，由于灵敏度的提升，积分时间缩短，从而降低了检测时间，在流水线或流动液体样品检测时具有很大优势；Flame-NIR+ 近红外光谱仪无移动部件，坚固耐用，可用于严苛环境。产品的小尺寸非常适合集成在手持系统中，并且客户可以根据自己的应用自行更换狭缝，来调整光谱仪的通光量及分辨率。任何一类仪器都不可能“放之四海而皆准”，针对不同行业或领域开发的专用化仪器不仅可以针对性地解决问题，而且可以提高通用仪器的利用率，并在一定程度上支撑国家产业和科技的高质量发展，成为当前科学仪器的一个重要发展方向。从2021年度申报的红外/近红外光谱仪器新品来看，在气体和油品检测方面有多款新品推出。在气体检测方面，谱育科技的EXPEC 1900 傅里叶红外气体遥测仪将可见光成像+红外成像+化学成像三合一叠加显示。对比常规的可见成像+化学成像的图像显示，增加了红外成像的叠加显示。红外成像不仅可以在夜间提供视野支持，同时可利用红外热像显现检测区域内的高温污染云团、排口等，叠加显示于化学成像的图像上,可辅助研究污染气体云团的分布与扩散趋势。另外，产品采用了云台扫描与振镜扫描相结合的速扫描方式，提高扫描效率的同时，提升了检测区域的准确性；北京乐氏联创科技有限公司推出了9100FIR 傅里叶红外气体分析仪，这是一款便携式傅里叶变换红外气体分析仪，其采用PLS偏最小二乘法，高分辨率分析模式（1cm-1的分辨率），开放气体组分化学计量方法模型构建功能，适用于对各种排放气体进行现场在线分析，包括工业废气、锅炉烟气排放、焚烧炉排放，也可用于环境空气中无机气体、有机气体的快速应急检测；此外，常州亿通分析仪器制造有限公司也推出了红外一氧化碳气体分析仪(CO) ET-3015AF。在油品检测方面，深圳市德沃仪器有限公司推出了用于成品油检测的近红外光谱仪DW-NIR-PD。该仪器属于光栅扫描型，采用德州仪器的数字镜像整列微型近红外光谱仪InGaAs探测器。据悉，该产品收集了1000多份汽油和柴油的样品和数据，样品覆盖全国各地的大小炼油厂和检测机构的数据，并针对国内使用的油样自行开发近红外数据模型；此外上海昂林科学仪器股份有限公司推出了全自动便携式红外测油仪OL1025，山东格林凯瑞精密仪器有限公司推出了新款含油量检测红外分光测油仪GL-7100，分别在仪器的便携性和智能化方面进行了改进和创新。

PerkinElmer与中国仪器仪表学会分析仪器分会合办 近年来，随着红外光谱仪器购置数量逐年增加，仪器的智能化、综合化程度也不断提高。为充分开发仪器功能，提升仪器使用者的能力，使红外光谱仪在各行业的应用和研究中发挥更大的效益，中国仪器仪表学会分析仪器分会举办红外光谱分析与应用技术培训班，特聘请国内知名专家授课，本培训注重理论、应用和实验结合的方式，给培训学员真正带来提高。具体内容如下： 授课专家 孙素琴 教授 清华大学分析中心副主任,主要研究领域为二维相关光谱技术，分子光谱法与中药和食品的宏观质量控制。兼任北京市理化测试技术协会常务理事和光谱分会副理事长，中国物理学会光散射专业委员会委员，《光谱学与光谱分析》和《中华中西医杂志》常务编委，《光散射学报》和《现代仪器》编委。 目前已发表学术论文200余篇，获发明专利3项，出版专著一部。 周群博士 清华大学化学系副教授。研究领域为分子光谱。多年来一直从事红外、拉曼光谱的研究工作。主要研究重点为中药材的快速无损分析和中药材稳定性的研究，以及采用分子光谱法结合二维相关技术对中药和食品进行宏观质量控制的研究。兼任《计算机与应用化学》常务编委、《光谱学与光谱分析》编委等。 培训内容 (一）绪论 1. 红外光谱分析方法的历史和发展 2. 红外光谱分析的特点 （二）红外光谱分析的理论基础 1. 光的性质与分子光谱 2. 谐振子模型 3. 多原子分子振动 （三）红外光谱仪器 1. 仪器的基本组成 2. 色散型红外光谱仪 3. 傅里叶变换红外光谱仪 4. 多联机系统（重点：红外图像） 5. 仪器的各项指标 （四）红外光谱分析制样技术 1. 液体样品制样技术 2. 固体样品制样技术 3. 气体样品制样技术 4. 特殊样品制样技术（重点：各种反射附件技术） （五）红外光谱分析软件原理、技术与数据处理 1. 多种数据处理技术（背景与差谱、平滑、基线校正、导数光谱和归一化等） 2. 光谱比对分析的原理和技术 3. 光谱检索分析的原理和技术 4. 聚类分析的原理和技术 5. 多组分定量分析的原理和技术 6. 二维相关光谱分析的原理和技术 （六）红外光谱定性分析（谱图解析） 1. 常见分子振动的特征吸收及其指认 2. 影响分子基团频率的各种因素 3. 混合物体系的叠加规律和整体结构解析 4. 混合物样本的红外光谱宏观指纹鉴定法――三级鉴定 （七）红外光谱定量分析（含量测定） 1. 单一组分（比尔定律-标准曲线法） 2. 多组分（化学计量法） （八）红外光谱法的应用 1. 红外光谱分析在文物鉴定中的应用 2. 红外光谱分析在珠宝鉴定中的应用 3. 红外光谱分析在食品质量控制中的应用 4. 红外光谱分析在中药质量控制中的应用 5. 红外光谱分析在原材料、橡胶、高分子聚合物及其它相关领域的应用 （九）实际操作 （十）日常维护及常见故障排除 （十一）拉曼光谱分析原理技术和应用 （十二）近红外光谱分析原理技术和应用 培训对象 各企事业单位负责化学分析及红外光谱仪器的负责人及工程技术人员 培训时间、地点、收费 - 2010年08月16日 - 08月21日 大连 - 培训费1780元（包括授课费、讲义、文具、证书费、实验操作等）食宿统一安排，费用自理。 培训考核与发证 培训结束后由中国仪器仪表学会分析仪器分会颁发培训合格证书及中国仪器仪表学会会员证书（免收个人会员会费，工本费、邮寄费20元） 承办单位 承办单位：中仪标化（北京）技术咨询中心 论坛网址：http://www.fxyqpx.com/bbs 报名事宜 - 报名者请尽早点击下面回执报名。开班前一周，会向您函发正式报到通知。 - 报到时间、地点及有关事宜将在正式报到通知中说明。 - 咨询电话或邮件：010-52573244 或 13801301627 byfz001@126.com - 联系人： 盛新艳 (中国仪器仪表学会分析仪器分会) - 传真：010-80726830 註: 另有 “液相色谱维修、维护、保养及常见故障排除” 和 ”原子荧光” 及 ”原子吸收” 培训班, 如需详情, 请在《培训班报名回执》内註明索取。

近红外光谱对椰子水定性分析椰子水又称液体胚乳，是存在于椰子果实中富含营养成分的一种天然植物水。根据一些椰子研究机构发现，椰子水中主要含多种氨基酸、维生素、矿物质和蛋白，其中精氨酸、丙氨酸、胱氨酸和丝氨酸的含量比牛奶中的还要高。因其高营养价值和良好的口感，在近些年的消费市场崭露头角，赢得众多消费者的青睐。市面椰子水种类繁多，不过国内的主要来源还是高株椰子和矮株椰子这两大类。其中高株椰子是在全球都是广泛种植的一个品种，矮株椰子由于其椰子水的特殊口感而被市场关注。通常椰子在 11 至 12 个月成熟，随着时间的变化，可以分为 6 到 8 个月的嫩椰，9 到 11 个月的熟椰，以及 12 个月以上过熟的椰子。在 8 个月左右椰子中的椰子水的口感是最佳的，太早或太晚都会有酸涩感，主要就是因为这个时期的椰子中水分和糖是椰子水的主要成分，而像有机酸和氨基酸等酸性物质的含量普遍偏低。在椰子生长过程中，椰子水也是逐渐填满椰子腔体内部的，等到 11 个月完全成熟后，其含量又会慢慢减少，此时通过晃动壳体发出的声响就能大致判断椰子的成熟度。但对于未完全成熟的椰子，目前没有有效的检测手段去分析其中成分的变化。除了椰子生长时间会影响椰子水口感以外，不同椰子品种以及采摘后保存时间同样对感官评价有着重要作用。我国海南是椰子主产地，有因高产量而闻名的文椰2号到6号五大品种，其中文椰2号和3号分别是从马来西亚引进的马来亚黄矮椰和红矮椰子中经过筛选培养的新品种，4号是从东南亚引进的香味椰子中筛选改良的。通常椰子在采摘后一周以内的口感是最好的，随着储存时间的增加，其中的一些如氨基酸、有机酸、糖、酚类等代谢产物含量就会发生变化，从而影响其风味，存放超过两周的椰子水就难以被大众接受了。暂时也没有比较有效的方法去判断椰子水不同品种来源和存储时间。近红外作为一项快速无损的检测方法，无论是定性鉴别还是定量分析，都能一展拳脚。今天和大家分享的一篇文献便是使用 BUCHI NIRFlex N500 傅里叶近红外光谱仪对椰子水进行定性和定量分析。▲BUCHI NIRFlex N-500 Fiber1实验内容同年同季采摘的文椰 2 号 8 个月、文椰 2 号 10 个月、文椰 4 号 6 个月和文椰 4 号 8 个月分别有 198 个，77 个，63 个和 206 个。每天从 2 号 10 个月与 4 号 6 个月中随机取三个样，从 2 号 8 个月和 4 号 8 个月中随机取五个样，首先进行可溶性固形物和 pH 的快速检测，剩余样品保存在液氮中，随后进行糖含量的测定和近红外光谱的收集。在其它指标测定结束后，将样品水浴平衡至室温，然后在同一天用 NIRFlex N500 光纤探头测量加热至 35 ℃ 的 1mL 样品 3 次，每次测量扫描 32 次，光谱范围10000 – 4000 cm-1，所得光谱用于后续建模分析。2鉴别存储时间实验将存储在 7 天以内的样品定为新鲜的F级，将存储超过两周的样品定为久放的A级，将每天的 5 个随机选取的 2 号 8 个月和 4 号 8 个月中的 3 个样品，以及每天 3 个随机选取的 2 号 10 个月和 4 号 6 个月中的 2 个样品分到校正集，剩余样品分到验证集。通过 PCA 在 95 % 的置信区间下用霍特林统计量 T2 去除建模集中的异常样品。最终各集合中样品数量如下表：表1 定性分析样品集合划分情况：_NO.2-8MNO.2-10MNO.4-6MNO.4-8M校正集97352798验证集65191468通过结合化学计量学方法对上述样品的存储时间建立模型，各类椰子水的最优模型和结果分别由 表2 和 图1 到 图4 所示：表2 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水的存储时间最优模型结果：▲图1 文椰 2 号 8 个月的存储时间模型统计▲图2 文椰 2 号 10 个月的存储时间模型统计▲图3 文椰 4 号 6 个月的存储时间模型统计▲图4 文椰 4 号 8 个月的存储时间模型统计3鉴别品种考虑市场实际需求，样品从文椰 2 号和 4 号中生长时间均在 8 个月且新鲜程度为F级的样品，其中校正集有 49 个，验证集有 31 个样品，经过相同处理检测到 1 个校正集中的异常值，剔除后建立的最优模型结果如下：表3 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水品种的最优模型结果:▲图5 文椰 2 号和 4 号品种鉴别模型统计4鉴别成熟度过熟的样品通过简单的物理晃动就能够分辨，并且利用价值不高。实际需求往往是要在完全成熟之前分辨样品的成熟状态，从而鉴定其感官价值。因此实验针对文椰 2 号和文椰4号分别选择 47 个和 48 个样品建模，15 个和 16 个样品验证，最佳的结果如下：表4 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水品种的最优模型结果：▲图6 文椰 2 号和 4 号成熟度识别模型统计从以上结果不难看出，对椰子水的存储时间、品种和成熟度的定性鉴别都取得了比较理想的结果，除了文椰 2 号 8 个月和文椰 4 号 8 个月的存储时间判断中分别有 3 个和 2 个误判，其模型的总体识别率在 95% 和 97%，剩余的应用模型都达到了 100% 的识别水平。近红外光谱分析在椰子水定性方面展现了十分优异的结果，同时也在水果的快速定性这一应用领域显露出巨大的潜力。5参考文献Foods 2023, 12, 2415. https://doi.org/10.3390/foods12122415

p 　　2015年08月20日，由中国仪器仪表学会 a href=" http://www.instrument.com.cn/zc/255.html" target=" _self" title=" " strong 近红外光谱 /strong /a 分会和山东大学主办，山东大学淄博生物医药研究院和淄博市医药行业协会承办，北京凯元盛世科技发展有限责任公司协办的“制药领域近红外光谱分析技术应用研讨会”在山东淄博召开。其会议宗旨是立足淄博医药产业优势与特点，依托淄博生物医药公共技术服务平台，利用中国仪器仪表学会近红外专业委员会和山东大学的技术资源，搭建全国近红外领域内专家、学者交流合作的平台和工程化示范中心，推广、深化近红外技术在制药领域的应用，提升鲁中制药行业在质量控制、成本降低、效率提升等方面的水平，推动传统制药工艺的转型升级。中国仪器仪表学会近红外光谱分会袁洪福理事长，刘慧颖常务副理事长，韩东海秘书长，胡昌勤、闵顺耕、褚小立副理事长，吴志生、肖雪理事 山东大学药学院院长兼山东大学淄博生物医药研究院院长王凤山教授、山东大学臧恒昌教授、山东大学淄博生物医药研究院徐东副院长 淄博市高新区管委会、淄博市医药行业协会、山东大学等相关领导和专家 来自仪器供应商、各制药企业的相关技术人员60 多人出席了会议。与会代表还参观了生物医药公共技术平台、精细化工与高分子材料平台和无机非金属材料平台。 br/ /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/94a38d84-43bd-457d-adac-a42ecba1e45b.jpg" title=" 1.jpg" / /p p style=" text-align: center " 会场 /p p 　　研讨会分别由王凤山教授、臧恒昌教授主持。首先是王凤山教授、淄博市高　新区管委会张旭东副主任、淄博市医药行业协会邱峰会长致辞。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/74680aea-07ae-44be-a3cf-a8337a9e30b8.jpg" title=" 2.jpg" / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/3b45e071-8a61-492c-a209-aa5f642dc366.jpg" title=" 3.jpg" style=" float: none width: 200px height: 299px " width=" 200" height=" 299" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/9ae5db11-5d95-469d-822b-2af7de1b3f41.jpg" title=" 4.jpg" style=" float: none width: 200px height: 299px " width=" 200" height=" 299" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 王凤山院长、张旭东副主任、邱峰会长致辞 /p p 　　研讨会邀请了国内近红外光谱技术专家到会做相关研究应用报告。袁洪福理事长作了《光谱多元分析建模标准》的学术报告，对分子光谱的原理进行概述并对《分子光谱多元校正定量分析通则》中的内容进行了讲解 韩东海教授作了《近红外在西洋参中的应用研究》的报告，将西洋参定性、定量方面的研究工作进行报告 闵顺耕教授在《近红外定量分析模型中的变量筛选方法研究》中对不同变量选择方法及变量选择方法联用问题进行了探讨 褚小立博士在《过程分析技术的一些实践及思考》的报告中，对前期在过程分析技术应用中的一些启示和经验进行了分享 吴志生博士作了《中药质量实时评价与技术平台应用研究》的报告 肖雪博士根据安神补脑液等中药制剂生产过程在线近红外的研究，做了《基于在线近红外光谱技术的中药生产过程智能控制系统研究》的报告 臧恒昌教授团队成员李连、王斐、李彤彤分别就近红外光谱分析技术在肝素钠产品中的应用研究、高比活凝血Ⅷ因子产业化关键技术研究、药用辅料定性分析研究等方面作了报告，介绍了近红外在肝素钠、凝血Ⅷ因子和药用辅料生产中质量控制的优越性和可行性，为实现近红外在上述产品中在线监测关键参数提出理论支持。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/975630fd-c02c-4296-bc30-081413daa730.jpg" title=" 7.jpg" width=" 200" height=" 286" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 200px height: 286px " / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/dbdc0da6-f77d-4eed-aae6-5f9e3f31bea4.jpg" title=" 6.jpg" style=" float: none width: 200px height: 287px " width=" 200" height=" 287" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 袁洪福教授、韩东海教授在做报告 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/d7a5749d-1508-4771-8406-3935c32ceb39.jpg" style=" width: 200px height: 287px " title=" 8.jpg" width=" 200" height=" 287" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/1918d8c1-512b-43c4-925d-4c8aa4447110.jpg" title=" 9.jpg" style=" width: 200px height: 287px " width=" 200" height=" 287" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 闵顺耕教授、褚小立博士在做报告 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/fb467f66-22e7-4e11-9078-06d6ba653f5e.jpg" style=" width: 221px height: 287px " title=" 10.jpg" width=" 221" height=" 287" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/9665e82e-e095-435c-9606-4da5cd847b7f.jpg" title=" 11.jpg" style=" width: 202px height: 287px " width=" 202" height=" 287" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 吴志生博士、肖雪博士报告 /p p 　　臧恒昌教授做了《让药物更有效》及近红外光谱分会山东工作站成立论证报告，他在报告中指出要“老药新做，枝茂根深”从而提升“山东制造”，希望与会专家根据软硬件条件对近红外光谱分会山东工作站成立的必要性和可行性进行论证。徐东副院长作了《山东省制药过程研究工程技术中心建设方案》的报告，就山东省医药产业发展现状及需求做了详细介绍，阐述了成立技术中心的工业、人才、仪器等基础，并提出了技术中心的建设目标、任务及拟运行方案。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/6f9e4116-efee-49d7-8aad-455f77944b0a.jpg" style=" width: 200px height: 278px " title=" 12.jpg" width=" 200" height=" 278" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/07b78069-cb4c-4442-bfc7-9b718b4e7fc3.jpg" title=" 13.jpg" style=" width: 200px height: 278px " width=" 200" height=" 278" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 臧恒昌教授、徐东副院长在做报告 /p p 　　与会专家对筹备申报山东近红外光谱分析与控制(PAT)工作站、山东省制药过程研究工程技术中心进行了讨论，对成立的必要性和可行性给予了充分的肯定，认为工作站筹备工作还需要落实。山东省是医药制造大省，本次研讨会的召开对促进近红外光谱分析技术在制药领域特别是山东地区制药领域的应用有着重要的意义，同时也为实现制药环节的自动化和智能化，以及产业升级改造和产品质量提高有着重要的推动作用。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201508/insimg/8902ebd6-a866-441a-aa23-5a546b0be96f.jpg" title=" 14.jpg" width=" 600" height=" 328" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 600px height: 328px " / /p p style=" text-align: center " 全体代表合影 /p

近红外光谱法定量测定多元醇中羟基值和浊点近红外应用”1简介多元醇见图1是用于生产各种最终用途的聚合物和塑料的基本组成部分。例如，我们日常使用的聚氨酯产品就是用多元醇来制造的。多元醇是从多功能醇或胺开始，通常与环氧乙烷(EO)或环氧丙烷(PO)反应制成的。▲ 图1. 多元醇真正的多元醇是复杂的，具有混合和不同的链长和末端。羟基值(OH值)是有机化合物质量的快速评价指标。它是可用于反应的活性羟基数量的量度，并提供有关链长分布和范围的信息。羟值既是衡量多元醇分子量及质量的主要参数之一，又是聚氨酯制品生产厂家在配方设计时决定各原料投用量的重要参考依据。 因此羟值测定的准确性非常重要。目前，检测羟值的方法主要有化学分析法和仪器分析法。化学分析法中最常用的是滴定法，基于滴加试剂与被测溶液中物质的反应，利用滴加滴定试剂的量来推测被测物质的浓度。该方法中使用吡啶作为溶剂，吡啶易挥发且有恶臭气味，被世界卫生组织国际癌症研究机构列入2B 类致癌物清单，对实验人员的身体健康有一定的危害，且该方法反应时间较长（ 需回流加热 1h），操作复杂，分析时间较长，测试效率低，测试准确性受人为因素影响较大。仪器分析法主要有核磁共振法和近红外光谱法。核磁共振法操作简单，测试快速且准确度较高。但是该方法所需要的设施昂贵，且实验室环境要求高，在企业中并未得到广泛推广。近红外光谱法是近红外光源照射下分子发生能级跃迁时产生的，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，受含氢基团 X-H（X 为C，N，O）的倍频和合频的重叠主导，其光谱信息与样品的结构和成分组成相关。 多元醇在近红外光谱区的吸收主要包括 C-H、N-H，O-H 个含氢基团基频振动的合频和倍频振动吸收，通过这些含氢基团分子振动从基态到高能级跃迁的过程中记录的羟基的合频和倍频吸收信息，从而进行羟值的定量分析。 该方法在测试过程中无需对样品进行稀释、分散处理，因其操作简单、检测快速、绿色安全的特点而被广泛应用。浊点是当混合物从足够高的温度缓慢冷却以使混合物成为单相时，多元醇混合物中形成薄雾或云状的温度。浊点随着多元醇分子量的增加而减小，随着 EO 的加入而增大。这一分析被用来衡量多元醇的水溶性、表面活性剂性质和反应性。浊点控制反应系统中多元醇的相行为，这种行为对最终产品质量有极其重要的影响。由于多元醇在水中具有反溶解度，较高的浊点表明这些重要性能属性的增加。2应用设备及附件本文重点介绍步琦近红外光谱 N-500 用于快速测定多元醇的 OH 值和浊点。它可以应用于：最终产品或来料的检测和过程的监控支持。使用的仪器介绍如下：N-500 是市面上第一台商业化偏振干涉仪的傅里叶变换近红外光谱仪。▲步琦近红外光谱仪 N-500多至 6 通道同时检测0.5, 1, 2, 4, 5,8, 10mm 的比色皿控温，室温至 65 度3实验仪器配置：液体样品 NIRFlex Liquids，配备样品腔用于液体透射分析，可控温（室温~65℃），可自动切换背景测量通道，同时容纳 6 个比色皿。测量参数：波长：4500-10000；分辨率：8cm-1；温度设定 60°C，扫描次数：液体样品 64 次。测量要求：多元醇样品装入比色皿 8mm 后测量，每个样品测量三次光谱，每条光谱采集前都进行相同的混匀、取样。测量多元醇的样品光谱谱图：如图2▲图2. 测量多元醇的样品光谱谱图从光谱本身来看，样品的信号加强，反射率在 0.3 以上可以满足近红外分析。模型参数如下表：从表中可以看出：模型的相关系数均大于 0.99，样品羟值和浊点的准确度较高完全符合国家标准《塑料 聚氨酯生产用多元醇近红外光谱法测定羟值》的误差要求，分析方法重复性较好，可以用于实验室日常检测。4结论结果表明，近红外光谱技术可以成功地监测 OH 值和浊点，并具有良好的精度。该技术不需要样品制备用于测定 OH 值的标准湿化学方法可以被更快，更便宜和更简单的近红外分析所取代，以更快的批 QA 审核通过。近红外法具有分析效率高、制样简单、环保等优势，测试成本低，被实验室和企业广泛应用。

4月22日，江西省科技厅下发《关于组建2013年度江西省重点实验室和工程技术研究中心的通知》，江西检验检疫局申请的“江西省红外光谱应用工程技术研究中心”正式获批组建。 　　近年来，江西检验检疫局综合技术中心先后承担了7项红外光谱技术应用项目的研究工作，包括“纺织纤维成分快速测定——近红外光谱法及其检测标准的建立”、“红外光谱光纤技术在饲料品快速检测中的应用研究”、“基于物联网的纺织纤维成分快速检测——近红外数据处理中心的建立与示范”等，获得实用新型专利1项、软件著作权1项，申请发明专利2项，建立了2个检验检疫行业标准。其中“纺织纤维成分快速测定”项目建立的“纺织品纤维成分近红外光谱定量分析方法”取得了革命性突破，将成分检测周期从传统方法的17个小时缩短至3分钟。该专利成果也引起了国内外近红外光谱仪制造商的高度关注。 　　该中心的建立，为江西检验检疫局加强与地方科研单位的横向合作搭建了交流平台，将有利于聚集和培养专门的科研人才，促进科技创新及其成果的转化与推广，是实现江西检验检疫局建设中部强局目标的重要技术支撑。

课程信息：布鲁克光谱将于2016年12月6日（周二）上午10点在仪器信息网举行一场网络讲堂。会议将主要介绍显微红外光谱技术在制药、电子、公安等行业及科研领域的应用，以及介绍来自布鲁克的全球自动化程度最高的红外显微镜LUMOS和扫描速度最快的红外显微HYPERION。演讲人：尚祖俭 — 布鲁克光谱中红外应用专家/销售经理。2004年毕业于北京科技大学分析化学专业，具有九年多从事红外光谱分析仪器的工作经验。课程内容：中红外光谱技术主要用于各类有机化合物的定性和定量分析，鉴别化合物和确定物质分子结构。尤其对于一些较难分离并在紫外、可见区找不到明显特征峰的样品可以方便快捷地完成定性定量分析。显微红外光谱技术大大拓展和深化了红外光谱在材料、化学、物理等领域的应用，更突出的体现在制药、电子、刑侦鉴定等特定行业。几十年来，布鲁克公司一直专注于红外光谱技术。不仅研发了众多超高端的研究级红外光谱系统，更是在显微红外领域做到极致，推出了全球自动化程度最高的红外显微镜LUMOS和扫描速度最快的红外显微镜HYPERION。报名方式：1. 进入链接http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/2215；2. 点击“马上报名”。

在本次2015 BECIA大会上，无锡微奥科技公司首次发布了一款掌上MEMS傅里叶近红外变换光谱仪产品，并在现场成功演示了对7种白色药品的分类鉴别、以及对水蜜桃糖分的定量分析。图1.微奥掌上MEMS傅里叶近红外光谱仪近年来，全球掀起了微型化近红外光谱仪产品的开发热潮，就“微型”而言目前已有多种技术解决方案，但如何在微型化的情况下还能保证高信噪比、高光通量、全波段信号采集、透射与漫反射功能兼具，则是真正实力的比拼。 图2.微奥掌上近红外光谱仪对不同药片的分类微奥科技这款光谱仪产品是基于微奥独特的光学MEMS微镜开发而成。该MEMS微镜具有创记录的大位移、小体积、高度集成等巨大优势，并结合傅里叶变换光谱仪特点，仅需单个探测器即可实现高分辨率、高信噪比的近红外全谱光谱分析，从而大幅度地降低了产品的成本及体积。这款命名为Demeter 1000的掌上MEMS傅里叶近红外光谱仪，可覆盖整个近红外光谱（800～2500nm），还可进一步扩展至中红外波段。Demeter 1000可分别通过透射和漫反射方式对液体和固体进行准确的定性定量分析。该光谱仪可通过蓝牙将光谱分析信息直接传输到移动终端设备，从而可实现在手机上实时快速获知所测物质的成份及含量。微奥的微型光谱仪，革命性地实现了红外光谱仪的便携性及低成本性，使原来遥不可及、只有大型企业或研究机构方能使用的光谱仪产品，走进了普通老百姓的生活，甚至人手一个，用于监测我们日常生活中的如饮用水、奶制品、肉制品、果蔬品等食物的安全性、新鲜度、以及通过成分含量的摄入而实现个人健康管理。让我们吃得放心、住得安心！图3.微奥掌上MEMS近红外光谱仪对水蜜桃糖分的定量分析微奥在本次展会上还展出了另外一款专用于工业在线检测的光谱仪，该光谱仪与掌上光谱仪均基于相同的光学MEMS微镜及光干涉平台，可广泛应用于石油化工、生物医药、粮油、安防、环境、宝石鉴定、纺织、临床医学等领域。同时，基于此相同的MEMS微干涉平台还可开发远红外、中红外、拉曼光谱仪等产品。 图4.微奥MEMS傅里叶近红外微型光谱仪 图5.MEMS微干涉平台

近红外光谱酸奶品质的快速检测近红外应用”1介绍酸奶是一种营养价值高而价格相对低廉的多功能食品。每日有大量酸奶产品流向市场，因而对营养成分进行快速检测十分必要。但因取样化验所需时间较长，实时性比较差，大大影响了生产效率。近红外光谱技术的应用将大大缩短酸奶养分测定的时间，使走进工厂生产线、检测线，推动现代食品质量检测技术的发展。近红外光谱定量分析模型建成之后，酸奶产品的营养成分检测不需要再增加资金投入，节约了费用，具有可观的经济效益。近红外光谱主要是由于分子振动从基态向高能级跃迁时吸收特定波长的近红外光产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动倍频和合频信息，测量的主要是含氢基团 X-H 振动的倍频和合频吸收。因此通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的振动信息。使用近红外光谱仪扫描样品，获得酸奶的近红外光谱图，将光谱图与化学测定值一一对应，通过化学计量学手段对近红外光谱进行处理，建立待测成分含量的定标模型，从而实现利用近红外分析方法同时对酸奶的脂肪、蛋白质等指标进行快速测定。ProxiMateProxiMate 是一种适用于乳制品行业的旁线近红外光谱仪器，具有可靠耐用、设计紧凑和使用简单的特点。它能减少生产停机时间，对批次抽样进行快速的质量控制。测量附件采用标准样品杯，并搭配透反射盖，一起用于进行酸奶的透反射测量，保证光谱的稳定。▲ProxiMate2建立相关参数的定标模型随机选取酸奶样品并扫描样品，得到样品近红外吸收光谱，测量结果显示图谱重复性好，稳定性高。▲酸奶样品近红外光谱图模型建立及模型评价▲脂肪的化学值与预测值的相关关系图▲蛋白质的化学值与预测值的相关关系图▲干物质的化学值与预测值的相关关系图酸奶中脂肪，蛋白质，干物质的实际测量值和预测值具有较高的相关性，相关系数 R2 都达到 0.95 以上，三个指标的偏差值 SEC 分别为 0.03,0.03,0.07。3总结各项指标近红外光谱与原始化学测试的含量之间都具有较好的相关性，模型误差也满足日常的检测标准，运用于生产过程工艺控制的实时监控，可快速，准确出具数据，降低了检测压力和检测时间，有效提高工厂生产效率。

(第二轮通知) 　　为进一步在我国推行现代分子光谱分析技术，逐步贯彻多元定量校正模型的建立规范，中国仪器仪表学会近红外光谱分会拟定于2013年8月23日-27日举办第三届全国近红外光谱技术培训班，本期以宣贯《分子光谱多元校正定量分析通则》标准为主要内容。 　　具体通知如下： 　　培训对象： 　　(1)已购置近红外光谱、红外光谱或拉曼光谱仪器的用户 　　(2)计划购置或对分子光谱分析技术感兴趣的用户 　　(3)分子光谱仪器研制企业或代理商 　　(4)分子光谱结合化学计量学研究方向的在校硕士或博士研究生 　　培训目的：宣贯我国即将颁布的国家标准《分子光谱多元校正定量分析通则》 　　一、培训内容 　　1、基础理论知识 　　(1)分子光谱分析技术概论(光谱产生原理、仪器分光原理、不同分子光谱之间的差异与特点) 　　(2)化学计量学基本方法(光谱预处理、多元校正和模式识别) 　　(3)分子光谱实验方法(样品处理、测量附件的选用、光谱采集条件的优化选择) 　　2、宣贯《分子光谱多元校正定量分析通则》 　　(1)校正模型开发的基本步骤 　　(2)校正集和验证集样本的选择 　　(3)校正参数的选择、模型评价参数与意义 　　(4)异常样本的剔除、模型适应性指标的建立 　　(5)影响预测准确性的因素剖析 　　(6)模型传递基本算法和实例 　　3、分子光谱分析技术应用进展 　　(1)近红外光谱在农业、石化、制药等领域的应用进展 　　(2)其他分子光谱分析技术(中红外和拉曼光谱)的应用进展 　　二、主讲老师 　　(1)北京化工大学 袁洪福 教授 　　(2)中国农业大学 闵顺耕 教授 　　(3)云南红河卷烟厂 王家俊 高工 　　(4)石油化工科学研究院 褚小立 博士 　　(5)总后油料研究所 田高友 博士 　　(6)后勤工程学院 冯新泸 教授 　　(7)中国食品药品检定研究院 尹利辉 研究员 　　(8)中国农业大学 韩东海 教授 　　(9)FOSS公司 赵武善 经理 　　三、培训地点 　　北京总后青塔招待所(北京海淀区沙窝桥) 　　四、培训日程 　　2013年8月23日-27日(23日全天报到) 时间 内容 要 点 授课人 8月23日 报 到 8月24日 8：30～11：30 分子光谱分析技术总论 红外、近红外和拉曼光谱产生原理、仪器分光原理、不同分子光谱之间的差异与特点、仪器选型 冯新泸 14：00～17：30 化学计量学方法 近红外光谱分析中常用的化学计量学方法及分析模型的评价 褚小立 8月25日 8：00～10：00 标准宣贯 我国《分子光谱多元校正定量分析通则》标准的制订过程、内容及意义 袁洪福 10：15～12：00 标准宣贯 近红外光谱在谷物、饲料领域的国内外标准方法及建模 赵武善 14：00～16：00 标准宣贯 用于烟草质量检验的近红外光谱企业标准方法的制订及建模 王家俊 16：15～17：30 标准宣贯 近红外光谱分析技术在国内外药品法规中的应用方法及建模 尹利辉 8月26日 8：00～9：30 标准宣贯 用于油品分析的近红外光谱标准方法制订 田高友 9：45～11：45 技术发展现状讲座 近红外光谱分析技术在农业行业的应用进展 闵顺耕 14:00～15：30 技术发展现状讲座 近红外光谱分析技术在乳制品和果品行业中的应用及进展 韩东海 15：45～16：45 建模方法答疑 学员互动、专家答疑 8月27日上午 2013中国国际过程分析与控制学术会议 地点：北京 皇家大饭店 提供午餐、会议资料、免收参会费 8月27日下午 &ldquo 近红外光谱分析技术在食品质量安全的研究与应用研讨会&rdquo 地点：北京 中国国际展览中心 提供会议资料、免收参会费 　　五、培训证书 　　由中国仪器仪表学会颁发。 　　六、培 训 费 　　人民币2400元/人(含资料、教材、证书等费用)，学生凭证件2000元/人，食宿统一安排，费用自拟。 　　培训费请汇入下方收款账户，汇款用途标注&ldquo 近红外培训班&rdquo ，汇款后请发邮件至 ccnirs@sina.com 通知会务组。 　　收款单位： 北京思派凯博技术咨询有限公司 　　开 户 行： 中国银行北京万寿路支行 　　帐 号： 3233 5901 5241 　　七、报名方式 　　需要参加培训的人员请填写附件参会回执发邮件到学会，联系方式如下： 　　卢福洁 13810079019 010-63706526 　　刘慧颖 13910775473 　　E-mail：ccnirs@sina.com lhy0008@sina.cn 　　http://www.ccnirs.org 　　八、交通路线 　　方案一： 　　机场-会场 　　乘机场大巴到公主坟，换成出租车，约6公里到 或换乘624路到南沙窝桥下车，步行107米即到 或乘坐机场快轨到东直门，换乘2号地铁线至建国门站换乘地铁1号线至五棵松站下，乘出租车沿四环向南五分钟即到 　　北京西站-会场 　　乘坐出租车约5公里到 或南广场乘982路到南沙窝桥下车，步行107米即到 　　北京站-会场 　　乘2号地铁线至复兴门站换成1号地铁线至五棵松站下车，换乘740外环/967路/运通115至南沙窝桥站下车，步行107米即到 　　北京南站-会场 　　乘958到南沙窝桥下车，步行107米即到 或者乘4号地铁线至西单站，换乘1号地铁线至五棵松站下，换乘740外环/967路/运通115至南沙窝桥站下车，步行107米即到 　　方案二： 　　适合于北京市内，乘坐公交车至会场的参会人员 　　乘坐335路/624路/689路/736路/740内环/740外环[18里店]/740外环[阜永路口西]/952区间/952路/958路/959路/967快车/967路/981路/982路/983支线/996路/运通115线/ 到青塔站下车,向北步行102米即到 　　乘坐624路/736路/740内环/740外环[18里店]/740外环[阜永路口西]/913路/952区间/952路/958路/959路/967快车/967路/981临线快车/981路/982路/983支线/996路/运通115线 到南沙窝桥站下车，向南步行107米即到 　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会 　　2013年06月10日 　　附件：　　2013年全国近红外光谱培训班 参会回执 单位名称 姓 名 性 别 职 务 电 话 手 机 E-mail 姓 名 性 别 职 务 电 话 手 机 E-mall 房间预订 标间 间（ 328 元/天） 商务间 间 （328 元/天） 是否参加&ldquo 2013中国国际过程分析与控制学术会议&rdquo 是否参加&ldquo 近红外光谱分析技术在食品质量安全的研究与应用研讨会&rdquo 重点关注的培训内容 　　备注：为保证房间供应，请务必在8月20日前提交房间预订回执，报名回执发邮件至 ccnirs@sina.com 或 lhy0008@sina.cn

总酯含量的检测方法酯类是中国白酒的主要风味物质，其含量约占白酒风味物质总量的 75%~95%。酒中的风味物质是决定白酒香气、口感和风格的关键。除了原料中含有酯类外，大量的酯类物质是在酒醅发酵过程中由微生物代谢产生的。酒醅中总酯的含量在一定程度上反映了其发酵情况，通过测定酒醅的总酯，结合水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度等指标的分析，可以了解酒醅发酵过程的变化以及发酵效果，从而有效的调整酿酒工艺。酒醅检测是白酒生产过程中监测日常生产的重要环节，一般检验的指标有：水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度。在 2004 年我国已成功将近红外光谱技术应用于酒醅成分的分析，实现了水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度的快速定量检测。但目前一些酒企使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的很少。本文着重介绍一下酒醅中总酯的近红外检测方法如下：01收集湿化学数据，酒醅总酯化学值的测定参考《T/CBJ 004-2018 固态发酵酒醅通用分析方法》中规定了使用近红外光谱仪快速测定酒醅中总酯的化学检测方法。02光谱采集：使用瑞士步琦傅里叶变换偏正干涉仪 N-500 和固测量池和自动旋转采样系统，利用配套软件 NIRWare Operator 采集酒醅的漫反射近红外光谱。仪器自动扣除内外参比；分辨率：8cm-1；扫描次数：32 次。酒醅样品光谱采集前都进行相同的混匀、装样，且每个样品平行测量三次。03模型的建立：采用 NIRCal 定量分析软件将酒醅样品的近红外光谱与国标法测得的成分含量进行关联，建立酒醅样品中总酯的定量预测模型。近红外定量分析模型的建立使用偏最小二乘法（PLS）算法。04模型的评价：模根据模型的校正集的决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、检验集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)来判断模型的质量，从而筛选出酒醅中总酯的最佳近红外定量预测模型。05在验证集浓度范围相同的前提下，相关系数越接近 1，回归或预测效果越好；SECV 和 SEPC 越小，预测结果越准确。06建立及验证酒醅的近红外模型后，在实验室或者车间测定未知样品只需要在 10 几秒即可得出样品的近红外预测值。07模型验证 验证使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的可靠性，可以将预测值和实测值进行 t 检验分析，结果表明在 0.05 显著性水平下，传统化学值测量方法与近红外光谱法不存在显著性差异，说明这两种方法不存在系统误差，因此证明了所建立的酒醅总酯近红外模型具有良好的预测能力，可以达到常规分析方法的精度要求。近红外光谱分析技术与现有检测方法相比，该检测方法具有快速准确、绿色无损等优点，能够实现酒醅中总酯的快速准确测量。步琦近红外一直以来都是光谱技术的市场领导者，其产品实验室，旁线以及在近红外光谱仪广泛应用于各行各业。

褚小立中国石化石油化工科学研究院，cxlyuli@sina.com第21届国际近红外光谱会议(NIR 2023)于2023年8月20日至24日在奥地利召开。由于护照和签证的延迟，很遗憾没有现场参加这次会议。最近一段时间我认真研读了会议摘要和会议墙报，深感近红外光谱的研究和应用方兴未艾。除了近红外光谱在“科学研究”、“过程分析技术”、“高光谱成像”等领域的快速深入发展，本次大会的关键词“小微型近红外光谱”、“数据融合”、“深度学习”给我留下了深刻的印象，可以说是目前近红外光谱领域的研究热点。小微型NIR虽然小微型化的近红外光谱仪在光谱范围、分辨率、信噪比等方面优势不明显，但它具有廉价、快速、操作简单、易于野外使用等诸多优点，近年来越来越受到人们的关注(O01.12)。在NIR 2023上，不仅有新的小微型近红外光谱仪器(O05.05，F05.03，P05.02)和便携式成像仪器(O07.11)的研发，还有应用方法学研究。例如，Shi等将实验室建立的土壤光谱库移植到便携式仪器上，用于田间土壤品质的快速分析(P10.09)；Lippl等也开展了类似的研究工作(P10.04)，以提高小型化近红外光谱仪在现场的部署效率。小型化近红外光谱仪在不同领域的应用研究仍然层出不穷。Gorji等人利用手持式近红外分析仪测量田间作物叶片的含水量，对农田精细灌溉管理具有实际应用意义(P01.22)；Sherif等人一直在利用手持式近红外光谱仪建立数据库，预测奶牛的粪便成分，从而监测养分利用效率，实时调整日粮配方(P01.53)；Gillay等人使用便携式近红外光谱检测奶牛的饲料，并评估这些奶牛的奶生产的奶酪，以评估改善的喂养对奶酪质量的影响(P01.21)。Popp等人花了三年时间在便携式近红外光谱仪上建立了一个校准模型，用于在田间实时直接测量药用植物的质量(PL08)；Hamed等人使用便携式近红外光谱仪确定大麻中具有高经济价值的化学成分的含量，这为种植者、经销商和生产者提供了一种工具，以管理其现场的质量控制并提高作物优化(P01.24)。Ikehata研究了使用小型可见-近红外光谱传感器评估蔬菜新鲜度的可行性(O01.11)；Giraudo使用廉价的便携式仪器识别加工肉制品中掺假的机械分离肉(MSM )( O 01.08)；Hernandez-Jimenez等人成功使用便携式NIR仪器根据品种鉴别伊比利亚火腿(P01.25)；Arroyo-Cerezo等人建立了一种利用便携式近红外光谱仪快速鉴别初榨橄榄油品质和真伪的筛选方法(P01.04)；加里多-奎瓦斯等人还评估了几种便携式仪器在现场检测初榨橄榄油质量的潜力，以便用于橄榄油生产和储存过程中的质量控制(P01.19)。这些有希望的结果表明，微型近红外光谱仪可以成功地应用于直接检测市场上的食品欺诈。Rais等人研究了使用超便携近红外技术对伪造药物进行即时无损分析的可行性，包括治疗勃起功能障碍的药物和预防艾滋病毒治疗的药物(P08.09)；近红外技术可以为纺织废料识别问题提供解决方案，Stipanovic等人使用手持式近红外光谱仪对消费后纺织品进行分类(P07.20)。多源数据融合近年来，多源数据融合技术通过综合优化和整合多个来源的信息，充分发挥多种光谱或/和图像之间的互补性，可以全面深入地挖掘信息，达到提高校正模型预测精度和稳定性的目的(KN11)。在NIR 2023上，出现了很多多源数据融合的应用研究实例，尤其是在食品领域。Vasefi等人开发了一种手持式多模式光谱系统，该系统结合了可见近红外(VIS-NIR)、短波红外(SWIR)和荧光(FL)光谱的反射率，用于鱼类物种识别、新鲜度评估、养殖与野生鱼识别、冷冻-解冻与新鲜鱼肉识别(O03.13)；Strani等人使用拉曼光谱和近红外光谱的融合来鉴定帕尔马干酪的PDO真实性(P01.58)；Bragolusi等人开发了一种基于近红外和拉曼光谱融合的光谱方法，用于快速准确地鉴定单花蜂蜜的植物来源(P01.47)；Jia等人使用可见光范围(400-1000 nm)和短波红外范围(900-1700 nm)光谱成像来预测贮藏期间包装的小牛肉产品的肌红蛋白谱(P07.07)。在制药领域，Kovacs等人将近红外光谱与传统的过程控制方法相结合，预测药物的溶出度(P09.04)；Tian等利用近红外光谱和中红外光谱融合技术对不同品种黄连的水分含量进行了鉴别和测定(P08.10)。在其他领域，Sormunen等人使用拉曼光谱和超光谱成像(1950-2500 nm)对高溴和低溴废塑料(O10.03)进行分类；Linderholm等人使用了五种光谱，包括分子振动光谱和原子光谱，对地质样品进行分类，多块模型的初步结果表明，光谱信息可以相互补充，提高了样本分类的准确性(P03.08)；Oravec等人使用便携式近红外光谱、紫外-可见近红外光谱、拉曼光谱和ATR-FTIR光谱设备进行了文化遗产领域的材料鉴定研究(P03.09)。深度学习近年来，深度学习方法在近红外光谱和高光谱成像的定量分析、模式识别和模型迁移等方面显示出越来越多的优势。深度学习适用于处理大样本光谱数据集，尤其适合高相似样本的判别分析和高差异样本的定量分析。在NIR2023大会上，深度学习与光谱成像相结合在水果和农业方面的应用研究尤为突出。Girones等人将近红外高光谱成像与3D定制卷积神经网络相结合，用于识别水果中的指状青霉感染(F07.01)；Chun等利用高光谱荧光成像数据研究了数据增强深度学习算法，用于草莓灰霉病的早期检测(P07.03)；Kim等人使用高光谱VIS-NIR成像和卷积神经网络来测量东方甜瓜植物的氮水平，以实现精确的氮素供应管理(P07.08)；Mo等评估了高光谱荧光成像和卷积神经网络用于测定柑橘果实成熟度的适用性(P07.15)。此外，Park等人利用田间测得的土壤NIR光谱建立了土壤含水量的深度学习预测模型(P10.07)；Chiniadis等人提出了利用近红外反射光谱和深度学习方法快速预测土壤中碳酸盐含量的方法(P10.01)；Benson等人提出了一种基于耳石近红外光谱和卷积神经网络的鱼类年龄新方法，该方法可以自动提取重要的光谱特征，并产生相当的精度，而且分析效率明显高于传统方法(O01.02，P01.07)。展望从仪器微型化技术的发展可以看出其对近红外光谱的推动力，从工农业生产、消费市场(如“from farm to fork”)和人们日常生活(如”point-of-care”)不断增长的需求可以看出其对近红外光谱的牵引力。在驱动力和牵引力的双重作用下，近红外光谱分析技术将在未来得到加速发展。可以预见，在上述背景下，仪器微小型化、多源数据融合和深度学习仍将是近红外光谱领域未来几年的研究热点和重点。近红外光谱无疑已经从光谱中的“丑小鸭”变成了“天鹅”，并继续与其他谱学技术一起在农业、工业、消费、甚至人类健康等领域中改变着人们的工作和生活方式，成为质量控制的新模式(KN04，PL04，F01.02，KN08，KN10)。目前，近红外光谱分析技术正处于其巅峰的前夜，我们期待着这一时刻的尽快到来。致谢：感谢臧恒昌教授、李连教授和郭隆海教授提供的NIR 2023会议摘要和墙报图片。

红外光谱官能团对照表是用于解释化合物红外光谱的图形工具。这些图表提供了不同官能团特征分子振动所产生的相对应的吸收峰位置。随着尖端技术和先进仪器的不断发展，分析技术的日益提升，红外光谱官能团对照表尽管看似有些落伍，但其实用性却已成功经受了时间的考验。下面，我们将探究为何这种“化石般古老的”光谱解释工具能够长期沿用，为何它们在如今快节奏的世界中仍然存在很高科学价值。红外光谱官能团对照表的永恒魅力过去，人们在使用FTIR光谱仪进行红外光谱测试时，需要参照样品红外光谱官能团对照表来鉴定材料。不仅如此，这些官能团对照表在鉴定官能团方面具有非常可靠的参照价值。由于包含大量信息且内容高度浓缩，这些图表还成为分享信息和进行现场分析的理想工具。为什么呢？因为只需扫一眼谱图的特征峰，即可快速查到所需答案。在大学校园里，这种简单直观的查询方法非常方便。它可以指导学生如何解释官能团，以及如何更方便地获取复杂的数据，并让学生学会识别不同官能团的特征峰，从而为化合物分析奠定坚实的基础。在实验室中，红外光谱官能团对照表仍然发挥着它的价值。在有机化学、制药和材料科学研究中，红外光谱官能团对照表依然是不可或缺的工具。例如，研究人员可利用该工具，快速识别和确认新合成化合物中的官能团。为此，他们只需将FTIR光谱中观察到的峰值与红外光谱对照图上的特征吸收频率进行比较。这种对比验证对于确保准确合成新化合物至关重要，并且有助于排除故障和优化工艺。在识别官能团方面，尤其是在无法使用高级软件或大规模谱库的情况下，使用红外光谱官能团对照表的方法省时又省力。现代化学分析中不太起眼的老工具尽管红外光谱官能团对照表对比分析方法一直存在，但不可否认的是，在当今FTIR技术背景下，它们已成为一种不太起眼的老工具。利用现代FTIR仪器，我们能够毫不费力地在包含大量化合物信息的庞大数据库中进行检索。这些数据库中甚至还包含一些罕见的、特殊的化合物结构。这些软件通过便捷的自动化分析，简化了鉴定过程，此外，光谱比较、峰值标定和定量分析等功能还有助于增强我们对样品的了解。布鲁克OPUS软件（所有布鲁克光谱仪器都安装了该软件）是一款将丰富的常用功能，与用户友好的界面，高级扩展功能无缝衔接的优秀软件。在此基础上，布鲁克公司开创性的开发出业界首款用于红外光谱的触控软件OPUS TOUCH。通过该软件，您能够以前所未有的方式，直观便捷地控制您的红外分析过程。即使是初次使用FTIR光谱仪的用户，也能够便捷、快速并准确的操控仪器。按步骤轻松完成FTIR分析。1：选择光谱测试工作流；2：选择测试方法，预览测试谱图；3：查看谱图分析结果；4：生成PDF报告结论红外光谱官能团对照图表具有快捷、直观、官能团参考对比价值和节省成本的优点。因此在研究机构等领域，它们仍然具有非常高的实用性。相比之下，现代谱库检索工具可提供全面的光谱数据库、自动化分析和更高的准确性。您选择哪种工具呢？归根结底，这取决于化合物鉴定所涉及的具体要求、资源和复杂程度。但无论您选择哪种工具，布鲁克将始终为您提供合适的解决方案。

近些年来，随着红外光谱仪的在行业中的广泛应用，给人们的生活带来了很大的变化，下面小编就给大家介绍几个主要的应用领域以便大家参考。一、在化学、化工方面的应用在该方面的应用又可分为表面化学、催化化学和石油化学方面的应用。1、在表面化学研究中的应用红外光谱技术在表面化学研究中的应用具有两个鲜明特征:(1)）继续不断地开发表面与薄膜的原位和实时红外分析技术。根据报道已有一种适用于原位和同时红外分析的FT-IR扩散反射室。(2)以红外吸附光谱(IRAS ) ，ATRFT-JR、和R反射光谱为代表的红外光语技术广泛地应用于研究自组织膜和L-B膜。如应用IR反射光谱研究薄膜，测定组织薄膜的厚度、成分和结构,傅立叶变换红外光谱仪在石油化学中的应用是一个十分广泛的领域，如在重油的组成、性质与加工方面,应用R表面自硅胺色谱得到的胶质和沥清质。红外光谱仪在润渭油及其应用方面的进展体现在∶用于鉴别未知油品和标定润滑油的经典协理性质(如贴粘度、总酸值、总碱值） 被纳入以设备状态监测为目的的油液分析计划，用于表征在用油液的降解和污染程度，油润滑表面摩擦化学过程及产物的原位监测与表征。红外光谱仪应用于轻质油品生产控制和性质分析方面的主要进展包括∶应用红外光谱预厕汽油的辛烷值，应用IR测定汽油中含匐化合物的含量。此外，还应用ATRFT-R与GC联用测定汽油中的芳烂的含量。3、在催化化学研究中的应用(1)扩韵反射红外光膳傅立叶变换光港(DRIFTS)的应用报道特别突出，其次是IRAS，DRIFTS用于监控催化剂表面吸附化合物的分解动力学。IRAS的典型应用实例包括研究CO在P催化剂表面的氧化反应动力学，以及研究NO和CO在Pd和Pd-Sio2表面的共吸附现象。(2〉原位红外光道技术除了依然应用普通的原位红外光罐技术研究懂化反应过程外，还应用于原位反射/吸附红外光谱研究催化剂表面的点位阻塞效应，另外产生了大星新的与原位红外光谱技术相配合的附件装置。4、在半导体和超导材料等方面的应用在此方面的应用主要有∶分析抽原子与CO和CO2反应产物的基体红外光增，研究了铀。钴。镍。锡变性锰铝锏强逝性合金的远红外性质。分析C60填料笼形包含物的红外和拉曼光港。用反射傅立叶变换红外显微光谱法测定有机富油页岩中海藻化石。5、在环境分析中的应用用气相色谱﹑傅立叶变换红外联用技术测定水中的污染物，结台了毛细管气相色谱的高分排能力和傅立叶变换红外光谐快速扫描的特点，对C -MS不能鉴别的异构体，提供了完整的分子结构信息，有利于化合物首能团的判定。K1A1KoCk等报道了气相色谱/红外光潜Ⅰ质道联目技术在环境分析中的应用。运用傅立叶变换红外遥感技术，可以测定工业大气空间的特性。由于控制汽油质星与保护环境密切相关，应用美国HP GCIRP Ms测定汽油中的甲醇、乙醇、1-丙醇、2-丙酿、1-丁醇、﹖-丁馥、异丁酿、特丁醇、苯、甲苯、邻二甲苯、间二甲苯、对二甲苯等，其准确度为1%，相对偏差为0.155%。应用傅立叶变换红外法可以定量分析气态经类混和物，对于测定水中的石油怪类，非色散红外法已成为我国环境监测的标准方法。二、在临床医学和药学方面的应用监于每个化合物都有自己独持的红外光谱，除特殊情况外，目前尚未发现两种不同的化合物具有相同的红外光港，所以红外光谱为药品质量的监测提供了快速准确的方法。如药材天麻、阿胶，西药红霉素、环磷酰胺的监测和抗肝炎药联笨双酯同质异晶体的研究。傅立叶变换红外光谱仪在临床疾病检测方面也有广泛的应用，如利用红外光谱法对冠心病、动赫硬化、糖尿病、癌症的检测。红外光道法测定蛋白质基体中的葡萄塘含量。以及用FT- Raman光谱在700 ～ 1900 cm - 1处的差异，对胃、牙齿、血管、肝等人体组织的研究可用于体内诊断。恶性肿瘤是一种严重危害人类身心健康并消耗大星医疗卫生资源的疾病，由于目前缺乏有效的对晚期癌症的治疗手段，肿瘤的早期诊断对延长患者的生存时间和提高生活质量具有重要的意义。傅里叶变换红外光谱可以提供有关分子结构和变化的多种信息，能在分子水平对细胞组织的改变做出反映，是行之有效的肿瘤早期检测的手段，较传统的肿瘤手段而言具有快速,准确,客观等特点 甚至可以通过光纤附件，实现肿瘤的原位、在体、实时检测和诊断。通过胃癌组织与正常组织的FTIR谱图比较，可以发现胃癌组织具有特征性的光谱。此外，傅立叶变换红外光谱仪在其传统领域———物质结构分析、热力学状态分析、热/动力学过程分析与表征也有着不同程度的进展。