近红外光谱技术在反刍动物营养研究中的应用现状
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!六年近红外之路------从一台近红外到多台近红外的成长四川特驱投资有限集团 陈平近红外在饲料行业的应用,应该说在国外已经有很长的历史了,所以外资企业的近红外应用较早,并且是以规模化的应用模式快速复制和扩张。而国内饲料近红外的大规模应用,大部分是最近十年间的事情。我很有幸当年毕业后正好碰见这个时期,把自己的职业生涯和集团近红外应用和推广联系在了一起,作为近红外项目负责人组建了目前的近红外定标项目中心,经历见证了近红外在我们集团的应用发展过程。我于2010年毕业于四川农业大学动物营养研究所动物营养专业,作为学校的优势专业,不缺工作岗位,同学们除了继续深造,大部分选择配方师或饲料研发岗位从事技术工作,唯独我是例外。当时对实验室情有独钟,第一个工作项目是用ELISA方法进行霉菌毒素检测分析,并且在集团开展培训推广该技术。因为读书期间有一年半细胞生物学实验的基础,这个检测简直是小菜一碟,工作之余可以兼职看看近红外。这台近红外比我早一年到实验室,此时已经有常规的成品和大宗原料模型,用于和总部最近的全价料工厂的检验。用肖雪博士的“要不试试近红外?”的想法,联系到自己的日常检测工作,我立马就想用它建立一个玉米的黄曲霉毒素和呕吐毒素的预测模型!虽然对近红外操作都还是一头雾水,可是说干就干,看着软件说明书,请教了一下同事操作方法,还查阅到了相关的所有文献,只有老外发表过类似的文章,有可行性,这在国内检测都还是空白呢!要是建成了可以节约多少检测成本呢,感觉读书时候的钻研劲儿又上来了,把波长间隔设到4cm-1,样品取3次平均,还想把颗粒和粉碎模型一起做,检测,粉碎,扫描,100多个样品,天天从早干到晚,然后数据分析,光谱处理,波段选择,参照老外,也自己用软件优化,结果------不了了之。现在看来,有些笑话,也感叹那时候真的很年轻。近红外说起来很简单,因为有商业配套软件,简单到我们可以把计算过程当成是黑匣子,目标就是建立一个模型,R2要接近1,RMSECV要最小。中间却缺少了很多环节,对数据的综合解读能力也基本处于外行状态。殊不知,近红外技术是一门多学科技术,涉及到到知识面太广了,光谱学,化学计量学,统计学,还有所要检测项目相关的行业知识。我喜欢把近红外工作比喻为下棋,因为一招错可能会导致全盘皆输,一旦一个环节错了,最终出来的数据都可能会不尽人意。很多人对近红外都能说出十之八九,可是往往那不足的一二就成了水桶原理的短板,所以即使很多人都可以给我们的工作提供专业的建议,没关系,一一接受,但是去伪存真,扩充知识面,在建模之初做好打算比后期补救的意义会大很多。半年过去,检测工作没再继续,之前从事近红外管理的同事辞职了,我开始接手专职近红外工作。我也开始脚踏实地地把应用重心转到常量分析上,对提高模型的稳健性做了大量优化工作,在此过程中对软件操作维护已经非常熟悉了。鉴于第一台近红外在公司的“良好”应用(至少替代了很多手工分析,节约了大量的人力物力),技术总监决定在集团大规模推广近红外了。当我产假休完已经2011年底,新来的5台近红外很快摆在了我面前,等待验收调试。报警,斜率,截距,样品,数据,这些词天天在我的头脑里打转,下班都挥之不去。因为我们选择的其中一款仪器在全球都大概算是首发了,应用经验都有些缺乏,可能还有些信心太足。我们就当是第一个吃螃蟹的公司,调试了近两个月,还是没有达到我们先前使用的单台近红外的预期结果,但是抵不住分公司的压力,还是把仪器下发到各个分公司,反馈回来的情况是------其中一个品管经理给我们总监投诉花几十万买回来一个废物。那一刻真的很崩溃。如果说前期单台近红外自己还能简单地玩一玩,现在是真心HOLD不住了。庆幸的是领导并没有批评我,还组建了四人的近红外项目组团队协助我进行湿化学分析,这是对我工作最大的鼓励和支持。厂家技术团队尽可能给予了我技术支持。虽然顶着压力,当时还是想,我就不信近红外做不出来,颇有“不撞南墙不回头”的气势。也正是因为碰到的问题太多,促进我去学习更多的知识和进行更多的反复论证,这些问题就像是滋养我快速成长的雨露一样,带动了我很多的思考。大概过了半年时间,一直以来的坚守终于有了回报,雨过天晴,问题逐渐解决一些了,网络化应用的优点也逐渐显现出来,为我节约了大量的时间和精力。现在管理的二十多台近红外,除了安装的时候亲自下分公司验收培训,再也没有太多的机会能下分公司了。现在的近红外已经成为我们分公司缺一不可的工具。去年,褚小立博士把我们近红外工作者们都拉入微信群,让我第一次有机会见识到了如此多的不同的专业背景专家,并且参加第六届近红外光谱学年会见到了真人,听着他们的故事,执着和坚守是大家共同的特点,作为一个近红外迷,不是近红外专业出身,但是能够成为其中一分子被接纳,竟然毫无违和感,我很感谢这个群体对一个非学术界晚辈后生的包容。回顾这六年来的近红外工作,感慨万千,我也一直在探索论证中成长,真正无怨无悔。
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茶多酚中总儿茶素的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析摘 要:采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术对茶多酚中儿茶素进行了光谱分析,结果表明该技术能够解析出儿茶素中各主要基团在近红外波段的吸收特性,并且结合定标过程定量快速检测总儿茶素在茶多酚中的含量,分析结果在很大的样品浓度范围内给出了很高的精度, SEC = 2. 15% ,相关系数( r)为0. 9947。关键词 茶多酚,儿茶素,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]1 引 言 茶多酚( tea polyphenol)是从茶叶中分离提取出的一类多酚类化合物复合体,其主要的成分是儿茶素。研究证明,茶多酚不仅是一类优良的天然抗氧化剂,还具有多种保健功能和药理作用] ,如抗菌、抗病毒、抗毒素、防癌抗癌及降血压等,其中起主要作用的是儿茶素类物质。茶多酚中总儿茶素含量的高低直接影响着茶多酚的品质和价格。总儿茶素的常规定量检测方法是高压液相色谱(HPLC)法。该方法分析精度较高,但是分析过程复杂,速度较慢,且对样品有化学污染,无法满足生产过程中在线成分含量监控的要求。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术[ 4 ]是一种快速无损的分析技术,可以在不到1 min的时间内即可完成物质多组分的检测。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]是物质中官能团CH、OH及NH等在中红外区能量较高的基频吸收的倍频、合频和差频吸收谱叠加而成的。由于自然界中许多物质含C、H、O、N,所以该技术目前被广泛应用于农业、化工、医药、纺织、煤炭等多个领域。茶多酚中儿茶素的主要成分有E[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]G( ep igallo-catechin gallate) , E[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url] (ep igallocatechin) , ECG( ep icatechin gallate) , EC ( ep icatechin)及catechin,其中含有大量的OH、CH、OH 、CH2 、CH OH 、COROH 等官能团,在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区有明显的吸收(见图1) 。本实验采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术定量分析茶多酚中总儿茶素的含量,给出了较高的分析精度。通过对总儿茶素的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行解析,找到了其主要官能团在近红外区的最大相关吸收谱区,为建立稳定的定标模型奠定了基础。2 实验部分 NicoletNEXUS 870傅里叶变换光谱仪(美国Thermo Electron公司)以及配套的TQ Analyst V6化学计量分析软件。实验样品:具有一定总儿茶素含量梯度的茶多酚粉末样品46份,成分浓度范围8% ~98% ,从中选取具有代表性40个样品作为定标集, 6个样品作为预测集,总儿茶素的化学值由标准HPLC法测定。茶多酚光谱数据:茶多酚的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]是在Thermo Nicolet NEXUS 870傅里叶变换光谱仪上测定。测量方式为漫反射式,数据采集分辨率为32 cm- 1 ,扫描平均次数为30次。3 结果与讨论3. 1 红外光谱解析 近红外区的倍频吸收谱是其对应的中红外能量较高的基频吸收的整数倍,合频和差频则分别对应于不同官能团基频之和或差。但由于各基团化学组成环境及内部结构的不同而有所偏移。在中红外波__段各官能团和基团都有各自的特征吸收谱线,吸收峰相互分离且较为尖锐,易于判别,而在近红外波段(12500 ~4000 cm- 1 )倍频、合频和差频吸收峰较宽且相互重叠,所以很难直接解析其所对应的吸收峰位置。通过对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行导数处理来提高光谱分辨率可以找到各官能团所对应的吸收峰位置。然而导数阶数越高噪声影响越显著,所以要求用于采集原始光谱数据的光谱仪具有很高的信噪比。图2中给出了茶多酚的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]及其二阶导数光谱。二阶导数光谱中的极小值对应于原始吸收谱的吸收峰位置,通过与近红外经验吸收光谱[ 5 ]相对照,确定儿茶素中主要官能团的吸收位置。3. 2 定标波长的优选 依据朗伯-比尔定律,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据与样品浓度数据之间要求满足严格的线性关系,这就要求实际测量数据(包括光谱数据、成分化学分析数据)的采集过程中应尽量减小引入如噪声、颗粒散射、光源光谱特性的漂移、探测器响应特性等。导致非线性影响的因素。在定标的过程中采用散射校正、导数光谱、光谱数据除法数学运算等软修正方法及延长光谱仪稳定时间、选取光谱特性线性较高的光源和探测器等硬修正方法。在非线性影响较小时,建立稳健的定标模型的关键在于选择恰当的定标波长,通过波长选择建立样品吸光度数据和成分化学浓度数据之间的最优相关关系。图1和图3分别为茶多酚在10000~4000 cm- 1范围内经过散射校正的近红外吸收谱及其相关光谱。经过散射校正后的光谱能最大限度的保留各样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]之间由于成分浓度的线性变化而产生的光谱变化,很大程度上消除了由于散射所导致的非线性效应。相关光谱是通过在整个波长范围内每个经过散射校正的波长点处所有定标样品的吸光度数据与成分浓度数据进行简单的线性回归得到相关系数,然后将各个波长点计算所得的相关系数依次绘图获得的。通过对照比较,相关光谱反映了每个波长与茶多酚样品中总儿茶素之间的相关关系。相关系数的变化与茶多酚中儿茶素能量较强的主要基团的吸收峰严格对应。如图2中儿茶素在6896 cm- 1、5208 cm- 1、4672 cm- 1处的3个强吸收峰分别为OH的一级倍频、C O 的二级倍频、CH的合频吸收峰在相关光谱图中都有很高的相关系数。比较而言, 5208 cm- 1处的相关较弱而且相关峰很尖锐,在9000~5200 cm- 1处由于CH的一级倍频吸收而形成了较宽且较高的吸收峰,这段区域为较为理想的定标波长选择区域。依据相关光谱所给出的信息,通过实验比较,发现选取6000~5200 cm- 1波长范围内的光谱数据点作为定标波长结合偏最小二乘回归方法给出了很低的定标标准差( SEC) , SEC = 2115% ,相关系数( r)为0. 9947,定标结果散点图如图4所示。3. 3 标定结果 总而言之,通过对茶多酚中儿茶素的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行二阶导数光谱分析并结合儿茶素中各主要基团在近红外波段的经验吸收相比照,找到了其倍频及合频的吸收峰位。对儿茶素的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]特性与化学浓度在各个波长处进行相关分析,得到的相关光谱与散射校正光谱相对比发现,儿茶素1450、1920和2140 nm 处的3个强吸收峰在对应的相关光谱中给出了较高的相关系数。而这3个波长处的相关峰的展宽及强度又有所差异,这对于起始最优定标波长选择提供了依据,展宽较宽且相关较高的吸收峰是最佳的定标波长选择区域。依据相关光谱选取6000~5200 cm- 1波长范围内的光谱数据点作为定标波长,并结合偏最小二乘回归方法给出了很高的定标精度。
[b]工业流水线上适用的,多探头[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],国内有生产吗?[/b]
近年来,随着化学计量学、光纤和计算机技术的发展,近红外光谱仪作为常用的食品实验分析设备仪器,已经广泛应用于食品、化工、农牧业、制药、烟草等许多领域。济南某自动化仪器仪表有限公司所代理的瑞士一家公司生产的NIRMaster是目前市场上第一台独立的傅里叶变换近红外光谱仪,是新一代经过证明的FT-NIR光谱仪。该设备配备内置的、可靠的嵌入式电脑,包含立即可用的定标模型,专业的模型覆盖了食品、饲料、乳品、肉制品、烘焙制品等众多领域。触摸屏的选用则可为用户提供简明的界面,精选最主要的功能。局域网也能实施网络解决方案,可与MS办公软件或是LIMS的解决方案软件兼容,使得抗病毒程序保护成为可能。不同的需求和不同的工作环境要求采用不同的仪器外壳。NIRMaster有两款外壳可供选择,且均满足IP54或IP65防护等级。一款带食品级PMMA外壳,符合食品以及饲料行业中对物料的卫生要求,并可以直接放在生产场所旁线检测。另外一款是带不锈钢外壳的NIRMaster Pro,具有良好的耐有机酸、盐和碱的性能。及其进入防护和卫生、易清洗的设计,可以方便清洗,避免细菌污染的风险。 NIRMaster技术稳健可靠,是食品和饲料行业进行日常质量控制,并且得到可靠结果的食品实验分析设备仪器不二之选。
各位专家,朋友。请大家讨论一下近红外在线仪器和实验室仪器哪个更有前景。
一般需要哪些仪器(除了近红外光谱仪)、设备、工具?对实验室环境有什么样的要求?我目前想到的,电脑,恒温恒湿箱(用来装样品),样品柜,推车,空调。。。还有哪些装置能够让光谱实验室更加方便实用?欢迎切磋讨论。
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!近红外的“快、准、狠”上海烟草集团马雁军近红外技术正如古龙武侠小说中描写的武林高手,三个字“快、准、狠”。我的理解和诠释:“快”是快速,“准”是准确,“狠”是捕集相关官能团信息狠。从事近红外技术工作,我是半路出家,第一次与其亲密接触是在2004年。当时,上级领导发现其能同时多组分快速分析,既节能降耗又能提升工作效率,就订购了两台布鲁克公司的MPA型号近红外光谱仪。按采购周期,年底才能到货,恰逢布鲁克公司5月在成都办培训班,我去天府之地受训。周学秋老师五天的苦口婆心讲解,终于明白了一点。拷贝了一套OPUS软件,回北京后就开始了“桌面推演”的模拟学习。没有仪器实体,收效甚微。仪器12月到货,周学秋老师亲临现场安装调试讲解,对近红外仪器和技术研究又有进一步了解。近红外入门容易,研发一个实际应用确实很难。烟叶是农产品,季节性收购,且烟叶由4千多种化学成分组成,属于复杂的化学体系;烟叶品种和等级较多,烟叶质量每年受自然气候影响较大,收集齐有代表性样品需要2至3年时间,而研发一个稳健准确的定量模型,需要足够量的代表性烟叶样品和准确的理化检测数据支撑才可以完成,两者缺一不可。牵涉具体应用,还要考虑实验条件的标准化和规范化问题。为了能将近红外技术应用研究尽快开展起来,领导联系了上海烟草集团公司技术中心副主任张建平博士,他欣然同意。于是我带上两位同事在春节前坐火车去了上海,开始第一次拜师学艺。张建平博士是烟草行业最早研究和成功应用近红外技术的知名学者,他是我近红外应用技术研究的启蒙老师。那次在上海的培训,我记忆犹新。张建平博士推掉了其他事务,花了一天时间客观辩证讲解了他从1997年以来从事烟草行业近红外技术的研究心得,我从中知晓了“近红外技术不是万能的”道理,研发一个稳健准确适用烟草的近红外快速分析模型需要对谱图采集和实验操作进行规范化,如样品的形态、颗粒度大小、采集样品量、实验条件(如温湿度要求)、化学分析操作等都要一致,分析结果准确前提下才能采用多种化学计量学方法开展模型优化研究。为了保证培训效果,特地安排葛炯和杨凯两人对我们进行三天实验操作规范性严格培训和具体建模优化方法的培训,达标后才让回北京。一年以后的一天,他又抽出时间专门听我汇报建模研究进展情况,指出研究工作中的不足和改进的地方。通过2年多化学分析实验积累和建模优化,我将本企业用到的烟叶原料,按烤烟、马里兰烟(含白肋烟)、晒红烟、香料烟(含晒黄烟)四个类别分别建立烟叶中水分、总糖、还原糖、总烟碱、挥发碱、总氮、氨、氯、钾、蛋白质等多个化学指标中离线近红外快速分析模型,成功应用到本企业的原料化学质量检测工作中,并将晾晒烟(含马里兰烟、白肋烟、晒红烟、香料烟晒黄烟)离线近红外模型推广应用到集团公司下属几个复烤厂的质量检测工作中。在2009年卷烟产品降害研究工作中,我发现同事在采用GC-TEA仪器分析白肋烟中四种微量级烟草中N-特有亚硝胺,每天从早上上班开始忙到下班,一天只能平行测定四个烟草样品,耗时长效率低,我看在眼里,想在心里,既然是含N化合物,近红外能不能作?我找同事要来测试样品和分析数据,扫描近红外谱图后进行近红外建模探索,四种亚硝胺单量建模R2在80%左右,TSNAs(四种亚硝胺总量)建模R2能达到90%,但用布鲁克公司的OPUS软件试了很多次,R2很难再提高。我找到南开大学邵学广教授,把我的猜想告诉他。邵学广教授认为我的想法很好,但亚硝胺含量低,从目前近红外应用研究看希望不大,只能试一试。两周以后的某天晚上九点多,他打电话给我,激动地告诉我,这是一个发现,近红外建模测定亚硝胺是可行的,R2能达到97%,交叉验证均方差也可接受。那天晚上我激动的一晚上没睡好觉,随后我和邵学广教授合作两年,扩充样本集到700个,采用邵老师的波长变量筛选和小波变换等联用方法完善了白肋烟中四种亚硝胺近红外模型,现已用于白肋烟和马里兰烟的原烟现场收购质量把关环节有五年了。这件事鼓舞了我,后续在邵老师指导下又开展了烟叶中重金属和白肋烟中氨基酸近红外建模探索工作,经过两年半的能力,建立了四种重金属(镍、铅、砷、铬)和三种氨基酸(天冬氨酸、天冬酰胺、脯氨酸)近红外模型,现已应用于实际生产工作中。“书到用时方恨少”,参加工作后才发现自己学的远远不够,一直想再进学校深造,2008年通过全国GCT统考和专业课考试,我考入北京化工大学化工学院读工程硕士,专业是化学工程。北京化工大学对在职读工程硕士要求比较严,只集中组织上5门公共课,其它课都要跟着在校学生一起上,我挤时间花了两年半时间去学习学位必修课和我想学的专业课,多数是有关数学建模的课,跟着在校生一起听课、交作业及参加闭卷考试,我坚持了下来。共修了46学分,后来学位办通知我学分已够可以找导师做毕业论文了。我一直想拜袁洪福教授为导师,想让他指导我结合企业生产线做在线近红外应用方面的毕业论文,但苦于不认识他。通过邵老师帮助引见,我终于拜袁洪福教授为导师。拜师那天,袁老师语重心长对我讲:“你要有心理准备,咱按北京化工大学研究生要求,对你进行必要训练,完成训练才能毕业”。我当即表示没问题,我能承受,越严格越好。在袁老师指导下,采用在线近红外分析技术以解决在卷烟生产线重点工序在制品过程中理化质量监测问题为课题,从应用原理入手,到采用在线近红外技术监测的具体质量指标实现,花了两年多时间,终于基本完成了设立目标。由于我半路出家学近红外,功底较差,在理论总结和条理说清楚方面可费老鼻子劲了。每次将修改完的论文发给袁老师,他无论多忙都挤时间,争取第一时间审阅,指出要修改之处让我改,他对我的硕士论文先后审阅修改了十稿,我能想象出他戴着老花镜审阅论文认真程度,我每当想起此事,满怀感恩之情外都挺不好意思的,后悔本科毕业时没能努把力上研究生多学点,现在这么费力。随着毕业论文提交的截止日子临近,我越来越着急,在临近最后一天时,我请示袁老师我的硕士论文能不能提交,明天是本年度提交论文的最后期限。袁老师说:“交不交,是你的事!改不改,是我的事!你的论文还得改!”我当时都崩溃了,又从头至尾认真修改了一遍,没有得到袁老师肯定情况就着急上传提交了,后来袁老师说对我没训练够,我也因为此事内疚好久。答辩是在化工学院进行的,按在校生要求我顺利通过答辩,领到工程硕士学位证书。一年后我的同事去答辩他的毕业论文,评审的陈院长还记得起我当时答辩过的论文。我非常感激袁老师对我的培养!目前我在袁老师指导完成在线近红外对生产线的检测研究一直在生产线应用。我作为烟草生产企业一名工匠,近红外技术在企业应用研究已伴随我工作12年有余,正如我开头讲的那样,近红外技术如古龙武侠小说中的武林高手,三个字“快、准、狠”。“快”为快速,“准”为准确,“狠”为捕集相关官能团信息狠,即使是微量亚硝胺,也能抓到关键相关信息。近红外技术在烟草行业属于发展阶段,虽然近年来离线近红外技术在烟草行业中又不断研发出真假烟鉴别、三醋酸甘油酯、卷烟烟气中七项有害成分等快速检测方法,但在线近红外应用价值潜力还没有挖掘出来,如在线烟叶挑选分级和原料过程控制等还在沉睡中,如何将其潜能开发出来?是靠袁洪福老师、邵学广老师及更多其他老师技术帮助,才能把近红外技术的“快、准、狠”在烟草行业实际生产中的应用价值开发出来,发挥其更大作用。谈了一点生产企业人的亲身感受,没有那么高的理论层次和深度,不当之处,请多多海涵!
网上的都下不下来。现在主要的近红外标准有:国内的-JB/T 6778-1993紫外可见近红外分光光度计(中文)12GB/T 18868-2002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[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法(中文)7QB/T 2812-2006 纸张定量、水分的在线测定(近红外法)8NY/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(中文)7JJG 178-2007 紫外、可见、近红外分光光度计检定规程其他的-ISO 15063-2004 塑料.用于聚氨酯生产的多元醇.由近红外线光谱法测定羟基值ISO 11151-1-2000 激光和激光设备 标准光学元件 第1部分:紫外线、可见和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]范围用元件EN ISO 11151-1-2000 激光和激光设备.标准光学元件.第1部分:紫外线、可见光和近红外线光谱范围用元件JIS K0134-2002 近红外分光光度分析法通则
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)
[b][size=18px][font=宋体]1[/font][font=宋体]、背景介绍[/font][/size][/b][font=宋体] 随着微机电技术的发展,近几年,便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]被广泛应用于食品、饮料、医药、煤炭等各个领域,相较于传统的大型傅里叶变换光谱分析系统,其具有结构简单、成本低廉、携带方便、结果实时可见等优势,目前已成为光谱领域的热门产品。但是便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]易受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响,使得采集的光谱数据稳定性差,精度低,进而造成预测结果不稳定、预测准确率低等问题。[/font][font=宋体] 为了解决上述问题,提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果的稳定性及准确性,目前行业内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据建模优化工作,主要集中于数据源筛选、预处理算法优化、模型筛选算法优化等基于PLS算法的单模型建模优化工作,此类建模算法主要适用于高精度的傅里叶[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。对于自身硬件分辨率较低的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],适用性较差。因此本帖在基于PLS算法建模的基础上,提出多模型加权预测的方法,以特定准则选取相对稳定、准确率较高的若干个光谱模型,结合模型自身系数进行加权预测的方式来提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]整体性能,进而提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的预测稳定性及准确率。[/font][b][size=18px][font=宋体]2[/font][font=宋体]、方法解析[/font][/size][font=宋体]2.1[/font][font=宋体]样本集合划分[/font][/b][font=宋体] 使用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集400个待测样品,采用Kennard Stone(K-S)算法对样本进行划分,将样本划分为训练集(200个)、验证集(100个)、盲测集(100个)、避免人为划分样本的主观性。[/font][b][font=宋体]2.2[/font][font=宋体]光谱预处理[/font][/b][font=宋体] 便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采用常规的单一预处理方式效果不佳,本贴采用双预处理嵌套的方式对样品进行处理,其中第一级、第二级预处理均可设置不同的预处理参数,通过不同预处理方式,预处理参数的设置可以获取多种预处理结果。[/font][align=center][img=双预处理嵌套,690,325]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042103332831_7122_5075516_3.png!w690x325.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.3[/font][font=宋体]光谱建模[/font][/b][font=宋体] [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析建模方法包括多元线性回归([/font][font='Times New Roman',serif]MLR[/font][font=宋体])、主成分回归([/font][font='Times New Roman',serif][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url][/font][font=宋体])、偏最小二乘回归([/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体])、人工神经网络([/font][font='Times New Roman',serif]ANN[/font][font=宋体])和支持向量机([/font][font='Times New Roman',serif]SVM[/font][font=宋体])等。其中,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法应用最为广泛,选用[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法进行建模。通过多种预处理结果、不同[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择组合建立多个光谱定量分析模型,若设定一级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]M[/font][font=宋体]种,二级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]N[/font][font=宋体]种,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择为[/font][font='Times New Roman',serif]T[/font][font=宋体]种,则通过不同排列组合可以建立合计[/font][font='Times New Roman',serif]M*N*T[/font][font=宋体]个光谱定量分析模型。[/font][align=center][img=多种建模方式,690,198]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104079253_7276_5075516_3.png!w690x198.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.4[/font][font=宋体]光谱模型选择[/font][/b][font=宋体] 基础模型一:在上述建立的大量光谱定量分析模型中,选择光谱模型最通用的两大表征系数,即模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)以及均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)进行基础模型筛选,选择模型相关系数最大的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体],模型均方根误差最小的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B。[/font][font=宋体] 基础模型二:在基础模型一中引入验证集,通过训练集建立的多个光谱模型对验证集进行预测,将预测值与验证集标定值进行计算,获取偏差值,选择偏差值最小的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]C。[/font][align=center][img=基础模型C,690,264]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104332526_3725_5075516_3.png!w690x264.jpg[/img][/align][font=宋体] 基础模型三:在基础模型二中引入准确率,在近红外快检的实际应用中,对于预测偏差值在一定阈值范围内的样本定义为准确预测样本,若超出阈值则为预测错误样本,选择准确率最高的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]D。[/font][align=center][img=基础模型D,690,235]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104460652_3475_5075516_3.png!w690x235.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.5[/font][font=宋体]权重系数计算[/font][/b][font=宋体] 光谱模型不同,对盲测样本的预测能力不同,结合光谱模型的模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)或者均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)计算各个模型的预测权重,以模型相关系数为例:[/font][align=center][font='Times New Roman',serif]Ti=Ri/(R1+R2+R3+R4)[/font][/align][font=宋体] 其中,[/font][font='Times New Roman',serif]R1[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]的模型相关系数,[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]的模型相关系数,依此类推。[/font][font='Times New Roman',serif]Ti[/font][font=宋体]为各个基础模型对应权重系数。[/font][b][font=宋体]2.6[/font][font=宋体]多模型加权预测[/font][/b][font=宋体] 分别采用光谱基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]C[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]D[/font][font=宋体]对盲测集[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个样本进行预测,以盲测集单个样本为例,四个光谱模型对应获取四个预测值[/font][font='Times New Roman',serif]a[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]b[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]c[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]d [/font][font=宋体],结合权重系数计算最终单一预测值[/font][font='Times New Roman',serif]S[/font][font=宋体]:[/font][align=center][font=宋体][/font][/align][align=center][font='Times New Roman',serif]S=a*T1+b*T2+c*T3+d*T4[img=多模型加权预测,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042106560595_5692_5075516_3.png!w690x212.jpg[/img][/font][/align][b][size=18px][font=宋体]3[/font][font=宋体]、实际应用[/font][/size][font=宋体]3.1[/font][font=宋体]硬件信息[/font][/b][font=宋体] 硬件设备为四川长虹研发的[/font][font='Times New Roman',serif]PV800-III[/font][font=宋体]便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],光谱仪波段范围为[/font][font='Times New Roman',serif]1350nm-2150nm[/font][font=宋体],采样间隔为[/font][font='Times New Roman',serif]6nm[/font][font=宋体],尺寸为[/font][font='Times New Roman',serif]Φ100mm×76.8mm[/font][font=宋体],重量约[/font][font='Times New Roman',serif]750g。[/font][b][font=宋体]3.2[/font][font=宋体]样本采集:[/font][/b][font=宋体] 采集[/font][font='Times New Roman',serif]400[/font][font=宋体]个酒醅样品,其中酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标均由车间经验丰富化验员按常规化学方法测定所得。[/font][b][font=宋体]3.3[/font][font=宋体]分析对比[/font][/b][font=宋体] 结合酒醅常用的光谱预处理算法及[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]单模型建模算法对本应用中酒醅数据进行建模,通过多种预处理组合优化,有效剔除光谱数据中的大量无用信息,并结合[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法,将高维光谱数据进行有效降维,提升光谱数据的有效性及准确度。最后以[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]作为模型筛选指标,利用筛选的最优模型对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行模型外验证,图[/font][font='Times New Roman',serif]a~c[/font][font=宋体]依次给出了传统单模型水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况,图中横坐标为标定值,纵坐标为预测值,黄色区域为模型允许的误差范围(水分、淀粉允许误差为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±1[/font][font=宋体],酸度允许误差范围为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±0.3[/font][font=宋体]),采用基于多模型加权预测的近红外定量分析方法对上述酒醅光谱数据进行建模,利用筛选的多个光谱模型对相同的[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行加权预测,图[/font][font='Times New Roman',serif]d~f[/font][font=宋体]依次依次给出了多模型加权预测方法水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况。[/font][img=酒醅定量分析,690,318]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042105316390_239_5075516_3.png!w690x318.jpg[/img][font=宋体] 多模型加权预测方法相较于传统单模型预测方法,各指标准确率均有不同幅度提升,3个指标准确率平均提升约11%。各指标准确率均达到了企业车间应用要求。[/font][b][size=18px][font=宋体]4[/font][font=宋体]、结论[/font][/size][/b][font=宋体] 利用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],分别以传统单模型建模方法、多模型加权预测方法进行酿酒车间酒醅各成分光谱建模,并对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个未知样本进行模型外预测分析。结果表明,基于多模型加权预测的近红外定量分析方法,可以有效弥补便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在采样精度、稳定性等方面的不足。相较于单模型建模预测结果,多模型加权预测方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约[/font][font='Times New Roman',serif]11%[/font][font=宋体],甚至可有效逼近大型傅里叶光谱仪设备预测效果,是一种可以在便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快检领域推广应用的实用方法。[/font]
我们导师想要开一个近红外的本科教学实验,要我找个实验体系,大家能不能帮忙出点主意?
在近红外运用过程中,有一个常常被人提起的说法,就是“近红外光谱分析法的测定结果不如参考方法的准确”。这已经基本成为大家在应用近红外时的常识了。但真想真如此吗? 我们知道,近红外模型的数据来源是通过传统方法得到的近红外分析方法作为间接的分析方法,在人们认识上,其准确度必然低于直接分析法(也就是定标方法)。但褚小立博士做过一个实验,结论指出,在精度相对较差的情况下,近红外光谱预测出的数据更接近于真值(具体情况请参见附件文献其理论依据是,通过大量样本的光谱分析和化学计量学统计处理,已经将结果回归到正常范围。 在你心中,在你的认识里,近红外的预测结果与实验结果谁的误差大些? 近红外能不能冲破“近红外光谱分析法的测定结果不如参考方法的准确”的魔咒,成为国标制定的新的方向,甚至是在一些工作中成为强制执行的质控标准?
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!我的近红外情结中国食品药品检定研究院 胡昌勤我是从2001年开始从事近红外(NIR)应用研究的,在近红外领域还应当算是一个新人。今年能够获得“第一届陆婉珍近红外光谱科技奖”,是我完全没有想到的,我感到非常高兴与荣幸,感谢近红外光谱学会的同仁对我的厚爱和我们工作的认可。我于1982年毕业于兰州大学生物学,毕业后一直从事药品质量控制工作。在我三十余年的职业生涯中可以说有二次大的转折:第一次是从我熟悉的生物学专业转行进入化学分析领域;第二次就是从事近红外分析。大家都知道,假劣药品严重危害人民群众的健康,并且制约着社会经济的发展,是世界各国特别是发展中国家共同面临的难题之一。上世纪末,伴随着改革开放的大潮,假劣药品对我国社会经济发展的影响日显突出。当时制售假劣药品的违法行为80%发生在广大农村;农村医疗机构数量多且分散、药品进货渠道多,而药品监督检验资源相对匮乏、打假手段落后,这些都增加了打击制假售假的难度。针对这一状况,2003年初,在国家食品药品监督管理局的统一部署下,中国药品生物制品检定所(中国食品药品检定研究院的前身)牵头成立了农村基层用药快速检查与打假工作协调组,决定研发“药品检测车”,利用其快速流动的特点解决农村监管力量不足的矛盾,并将我们的研究项目,“近红外假药识别系统”作为药品检测车中的主要组成部分。我们课题组是从2001年开始从事近红外研究的。当时对近红外的认识只限于“近红外是红外的倍频与合频光谱,近红外可以实现无损检测”等简单概念,可想而知,当时课题组的压力是非常大的。针对当时假劣药品的特点,我们提出“建立不针对具体企业产品、以制剂活性成分(API)为检测对象、能够在多台近红外光谱仪使用的药品NIR通用性模型”的设想。当时的想法非常朴素,并没有充分考虑到这一命题的难度,认为“既然近红外光谱是红外光谱的倍频与合频,红外光谱对化合物可实现专属性的鉴别,利用近红外光谱也一定能实现专属性的鉴别”。但真正开始建模时各种问题不断出现,建模过程也经历了许多反复,可以说是在“不断发现问题,不断解决问题”。我们的研究工作得到了陆婉珍院士、严衍禄教授、科大的苏庆德教授、南药的相秉仁教授等老一辈学者的指导与帮助,陆院士还亲临我们实验室观看我们采集的近红外光谱图,并给出了非常具体的指导意见。当时,由于近红外光谱的应用在药检领域还是一个全新的技术,尤其是“通用性模型”这个概念,在国内外都是一个比较新的理念,因此也引起了一些专家的争议。当时的中国食品药品检定所所长桑国卫院士在全所组织了一次论证会,不同领域的专家各抒己见;在财政部组织的项目论证会上,专家组组长由中国科学技术大学的苏庆德教授担任,苏教授对我们的课题非常支持,给我们的项目签了字,但直到2004年我们的课题顺利通过以陆婉珍院士为组长的专家组的鉴定,苏教授才真正放下心,由衷地为我们高兴。此次专家鉴定会上,鉴定专家们评价“如此大规模、系统化、多品种药物的研究成果,具有国际创新水平,至今在国内外未见披露”。自2006年药品检测车正式向全国装备以来,我们研制的“NIR药品快速检测体系”已经装备于全国400多辆流动的药品检测车上,用于广大基层地区药品的现场快速筛查,并在2008年四川汶川地震、2010年广州亚运会等多个国内重大事件的现场发挥了作用,第一时间保证了用药安全。可以说药品检测车这一项目,凝集了我一生的近红外情结。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/01/201701191701_669757_2648817_3.png谈一下我们的研究团队。当时为保证检测车项目的顺利实施,我们从全国10个药检所抽调“精兵强将”成立了近红外建模和检测车试运行两个协作组,并与当时布鲁克光谱仪器公司的药检项目团队紧密配合开展工作。中检所的尹立辉主任药师(当时是一个朴实肯钻研的小伙儿)对车载型近红外光谱仪及通用性模型传递中的误差控制问题进行了系统的探讨;姜红主任药师(如今已经是湖北省院的院长了)、殷飞主任药师(一位即能干又能说,走到哪儿就把欢快带到哪儿的“帅哥”)、谢子立主任药师(一位沉稳有责任感的年轻人)在湖北、河南和安徽省建立的大规模应用经验,直接推动了药品近红外快检技术的推广。中检院的冯艳春博士首先证明了建立药品近红外通用性定性和定量模型的可行性;广东所的雷毅博士(一位才华横溢的贵州小伙儿)提出定性与定量模型联合应用可以提高对假劣药品筛查的检出率;崇小萌、逄涣欢、张学博、贾艳华、侯少瑞、刘续平、尼珍、柳艳云、王学良、雷德卿、邹文博等一批有才华的年轻研究生,逐一解决了项目中的诸多科学与应用问题,推动着项目的不断完善,使得我们的药品近红外快速分析系统目前已成为中国最大的药品NIR应用平台。如今,这些年轻人也都已经成为各自单位的骨干,在各自的工作岗位上发挥带头作用,我感到无限的欣慰和自豪。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2016092910274875_01_2648817_3.png我的近红外故事讲到这儿是想告诉大家,明确的课题目标,良好的团队合作和不懈的努力工作,是任何项目成功的基础。我国已经渡过了缺医少药的年代,假劣药品的猖獗势头也已经得到了较好的控制。近年来,“QbD(质量源于设计)”理念在制药行业日益凸显,如何从生产源头保障产品质量、如何保证现有工艺能够生产出“质量一致”的仿制药是我们当前必须面对的另一挑战。利用过程控制技术,将药品质量风险在生产过程中得以解决与控制是我们课题组目前的努力方向。也希望越来越多的年轻人投入到这项事业中。
随便从什么方向(仪器的外形,原理,或者应用等),给大家留下最深印象的是什么近红外仪器,不管是商用的还是高校实验室内部开发的。我抛砖引玉一个,当年在学校隔壁实验室一个老师开发出来的,采用空间分辨技术做得一款小仪器。一个近红外光源,然后再距离光源不同距离的位置上放置多个检测器(好像是两个还是三个的)。仪器原理好像是通过 模拟光子迁移,推导出不同位置的检测能测到不同深度的信号。然后通过分析信号的强度,计算出检测样品的吸收系数和散射系数,同时还能做定量模型。类似的仪器好像在医学上挺多的。不过可惜呀,这么有趣的仪器开发出来没人推广……唉,想想都心疼呀……
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!我的近红外从业之路:被动抉择、莫名欢喜熊罗英 广东恒兴饲料实业股份有限公司最近聆听了各位大咖娓娓道来与近红外的结缘之路,我感动各位近红外同仁的激情和情怀,更感叹近红外人为伊消得人憔悴的执着。我不知如何描述我与近红外的相遇相识相知,踌躇犹豫了许久。现在仔细想来,我的近红外从业之路,虽与各位大咖们相差甚远,却带有一丝柳暗花明的意味。我专业是动物营养与饲料科学,一般可选择从事的工作与近红外是没有交集的。毕业后最初的职业规划是配方师或者品控经理,从没想过从事与近红外相关的工作。我刚进入公司时是在科研中心,做一些饲料新产品开发试验,分析数据,写写总结报告。日子不紧不慢的过着,但这不是我想要的。生命的价值在于折腾,后来我申请调岗到检测中心,在这里我第一次接触到近红外,然而我并没在意。我的职业规划是品控经理,我想去从基层做起。于是我便从检测化验开始做起,开始品管、生产、仓管各个岗位轮岗学习与代班。就这样充实的一年过去了,在我满心欢喜的以为下一个品控经理就是我的时候,我的上司给我分配了一个任务,他让我负责近红外定标整体运行情况和进度跟踪,包括近红外项目与饲料厂的对接和湿化学数据审查、分析。这是我与近红外首次正面交锋,让我对它有了具体的印象。接下来的日子,我的生活充满了近红外的影子,我需要每个季度对近红外定标工作做一次总结分析,这让我不得不打起精神认真了解它。当时我们公司有两台近红外,一台FOSS的DS2500和一台Bruker的Matrix-I。对于一个近红外的小白来说,我工作的乐趣之一就是以一个外行人的认识标准来比对两台仪器的优缺点。我记得那段时间是最忙碌的,我需要从头开始学习近红外,包括参加仪器厂商的应用培训以及跟应用工程师的沟通交流。刚开始我们不了解近红外这台仪器的特性,也走了不少弯路,我觉得我跟近红外的相识一直处于反复疑惑、纠结、郁闷、豁然开朗动态平衡中。直到后来慢慢熟悉和理解了,虽然小问题不断,但并不影响我们近红外项目的进展和我对它的喜爱。2013年8月,公司正式成立近红外项目小组,我被领导调任为近红外项目负责人。这偏离了我原本的职业规划,我想我应该纠结的。可是当我在升职竞聘中,面对公司的行政总经理提出的疑问为什么不去做品控经理而选择做近红外时,我很认真地回答说自从接触了近红外以后,我发现我更喜欢做近红外项目。从那一刻起,我知道了自己的内心需求,而我今后的职业规划里就只有一个近红外了。对于我来说,这是一项具有挑战性的工作,所有的认知和应用都是全新,没有现成的标准可以参考,都需要自己去尝试和摸索,积累经验。因为我的经历比较特殊,我不懂近红外光谱学,也不懂化学计量学,我一直思考的问题就是以品控的立场分析,近红外能够为饲料厂做些什么,怎么做,存在哪些问题,什么原因造成的,这些问题能不能解决。仪器原理这些大问题交给近红外大咖们解决,我们考虑的是在实际生产中如何有效的将近红外利用好。现在公司的近红外项目有了一个良好的发展,包括定标、应用和网络化管理。公司的近红外快速检测系统已经建立起来,截至目前管理的仪器有FOSS DS 25001台,Bruker Matrix-I2台、Bruker TANGO8台,需要给9家饲料分公司和2家鱼粉供应商提供技术支持和维护工作。目前分公司的近红外应用情况不错,达到了我们预期的效果。饲料行业的近红外应用以它独有的行业特点,已经走上了集团化管理的道路,未来饲料行业的近红外在线应用有着更广阔的发展前景。但它同时对近红外技术发展提出了更高的要求,不管是在仪器设备改进上还是近红外应用技术上。作为一名近红外从业人员,我心欣然向往之,并为之而努力。继续走在近红外应用的道路上,诚如肖雪博士所说,我已陷入到一个怪圈。对于刚接触到的新样品或了解的新检测项目,我的第一反应就是能不能用近红外检测,如果能,就先收集光谱和数据吧。这大概就是近红外令人如痴如醉的魅力吧,作为近红外从业者的我一头扎进去了,终生痴迷不悔。
[font=宋体][font=宋体]实验室型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器的日常维护工作内容比较少,基本上不太需要维护。需要注意的一点是经常使用的仪器,要定期更换干燥剂,定期更换光源,以保证仪器良好一致的分析能力。仪器长期不使用时,应过[/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体]个月给仪器加电,保持电路有效。平常使用时主要防尘,防止漏液到仪器内部。使用过程中应每天进行仪器自检,发现异常及时处理。[/font][/font]
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!近红外应用与推广,我一直在路上……FOSS公司 罗海峰2004年,我从中国科学院博士毕业后,来到了FOSS公司,由于自己以前的专业是生物相关专业,所以当时的我对近红外绝对是个十足的菜鸟,一切都需要从零开始学起,于是,我花了1个多月的时间阅读了有关光谱学和近红外的相关书籍和文献,同时熟悉了公司产品的特点和软件使用方法,当时自己感觉,原来近红外就这么回事,没有想象的那么复杂呀?现在想起来, 当时的自己真是初生牛犊不怕虎,没有真正体会到近红外的内涵和真谛. 就这样,我怀着一种自信满满的心情,踏上人生第一次的近红外服务的路程, 当时公司安排我去山东去做近红外分析仪的安装工作,记得那是一个油脂企业客户,在安装现场,我尽力把自己现学的对近红外的理解灌输给客户,整个培训花了我3天时间,从近红外的原理和机器的特点,定标软件的应用,我讲得力求面面俱到. 培训结束后,自我感觉特别良好, 感觉自己工作非常完美,客户肯定十分满意. 但最后的一个细节让我终生难忘, 培训结束时,客户问我有关实验室的手工测定误差和近红外设备的关系时,我完全没有思路,当时真是尴尬不已.现在想起来,其实对于近红外技术的推广和应用来说,不能单了解近红外本身,还可能更需要了解围绕近红外技术的方方面面,比如不同行业对近红外有不同的要求, 不同行业样品化学分析方法的区别, 这些参比方法本身的误差水平直接决定着后期客户使用近红外的实际效果.要让客户真正使用好近红外设备,作为近红外的应用人员,有理由和客户一起,从不同的方面对近红外技术进行探讨,只有大家通力协作,才能让近红外设备发挥它的功效. 所以,在随后的工作中,我一直秉承一个理念,近红外不单是仪器本身,作为仪器生产厂商,我们不仅需要提供给客户稳定可靠的仪器,还需要提供可以供用户使用的数据库模型,同时,我们还有一种责任和义务,告诉客户实验室自己的手工分析在近红外分析中如何重要,并且帮助他们在实验室手工分析方面加以提高,作为厂商,我们需要搭建一个平台,一个可以让不同化验室之间进行交流的平台,交流不止是近红外设备本身,更重要的是不同实验室之间在手工分析上的相互切磋与提高. 10多年来,在近红外的服务过程中,我一直在这一理念的指导下,服务和支持了饲料,油脂,乳制品以及白酒等行业的上百家客户, 在与他们长期的接触中,我从这些企业近红外使用者身上学到了许多新的东西,了解了客户对于近红外应用的实际需求, 比如集团企业在使用近红外过程中,如何作到运营简单,管理高效,是我的客户提供了把近红外网络化管理的思路,于是, FOSS推出了RINA和Mosaic的网络化管理软件,事实证明,这种网络化管理思路目前在近红外的使用和推广方面起了很大的推动作用,让集团企业的近红外管理上了一个新台阶,得到了许多客户的认可. 近几年来,我多次参加全国近红外光谱学术会议,结识了许多近红外领域的专家,学者和同行,从和他们的交流中,我汲取了许多新鲜的思路. 比如新的建模算法, 新的应用附件,新的数据处理模式等等. 自己觉得,随着这些新思路,新方法的不断推陈出新, 近红外技术的应用前景非常广泛,我愿意和各位近红外人士一起, 为大家共同的近红外事业增砖添瓦.目前,在FOSS,借助于在近红外应用上的一点点经验,我和我的团队一直在寻找近红外应用推广的新领域, 由于近红外是一种应用技术,需要现成的数据库支持, 客户才有投资近红外的动力,这就使得新领域近红外的应用推广变得相当艰辛.于是,自己脑海里闪出一个新念头,拿出当年攻读博士学位的劲头,再花几年时间,在近红外新领域应用上做大量的样本积累工作,力求以后在新的领域把近红外技术推广到目前成熟领域的高度. 在近红外新领域应用上,自己要走的路还很长, 近红外虽不是我的专业,但已经成为我的职业,我必将全部精力致力于在实际应用中推广近红外技术,为近红外技术的广阔前景贡献自己的力量.
[font=宋体][font=宋体]饲料是动物生产最重要的投入品,对于维护动物安全起着重要作用,如何确保饲料质量安全十分关键。而且当前全球饲料领域的质量安全管理已逐步由传统的[/font][font=宋体]“事后检验”向“事前检验”和“实时检验”转变。为了满足饲料质量安全管理要求,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术因其具有检测速度快、易操作性、检测成本低、适合现场检测等优点而受到越来越多的关注。[/font][/font][font=宋体]中国农业大学和中国农业科学院等国内外诸多科研单位利用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在饲料质量管理方面开展了大量的研究和实践,并取得丰硕的成果[/font][sup][font='Times New Roman'][43-45][/font][/sup][font=宋体],而且我国新希望六和、正大等大型饲料企业普遍采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]用于饲料品质检测,并已取得良好的经济效益[/font][sup][font='Times New Roman'][46][/font][/sup][font=宋体]。[/font][b][font=宋体]一、原料品质控制[/font][/b][font=宋体]饲料原料是饲料产业的生产基石,其品质控制主要包括两方面,一方面是饲料原料成分检测(水分、粗蛋白、脂肪、粗纤维、灰分、氨基酸以及有毒有害物质等)。然而饲料原料品种繁多,成分复杂,具有较强的基质效应,而且其成分容易受到产地、收获季节以及储存方式等因素影响。另一方面是饲料原料掺假检测,一些不法商家容易在饲料原料中添加各种伪劣物质,以假乱真。常规的湿化学方法无法满足迅速、在线检测、多项目同时分析这些要求,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术强有力地弥补了这一短板,目前已有大量的研究报道和相关标准[/font][sup][font='Times New Roman'][47-49][/font][/sup][font=宋体]。[/font][b][font=宋体]二、生产过程控制[/font][/b][font=宋体]在饲料生产过程中的质量控制是确保饲料工业化生产质量和效率的关键环节,传统的饲料品质检测是采用人工取样、离线分析的方法,然而,这种方法检测时间长,只能抽样检测,而且对于生产流程的优化也存在一定的滞后性。为了克服传统方法的局限性,许多大型企业已经采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术来优化饲料生产流程、提升饲料产品品质、从而创造更多的利润,具体见图[/font][font='Times New Roman']6-4[/font][font=宋体]示意。[/font][align=center][img=,361,277]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406261011291789_3450_4070220_3.png!w396x527.jpg[/img][font='Times New Roman'] [/font][/align][align=center][font=宋体]图[/font][font='Times New Roman']6-4[/font][font=宋体] [font=Times New Roman]DA200[/font][font=宋体](九光科技)[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]现场检测饲料的水分、粗蛋白和粗脂肪[/font][/font][/align][align=center][font='Times New Roman'] [/font][/align]
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!我与近红外的故事华东交通大学刘燕德近红外是一项实用技术,科研院所具备实验室和技术优势,公司具备生产和推广优势,用户具备产品和市场优势,需要科研院所、公司、用户各方共同参与,发挥近红外的实用特长。近红外实用化过程需要增强配套意识,尤其农产品有别于工业产品,产地、品种都对最终检测结果有影响,农产品分选就离不开农学、光谱以及具体相关配套知识背景成员的参与,且装备各组成部分更需要为近红外配套服务。 一、初次接触 1998年9月我在江西农业大学攻读硕士学位开始接触近红外,硕士论文是鸡蛋可见近红外光谱检测研究,利用的是紫外可见近红外光谱波段,那是我与近红外的初次接触。一枚枚鸡蛋中的小生命,在上下跳动的近红外曲线中变动鲜活动人,近红外的神奇深深打动了我。此后的二十几年,她始终陪伴着我,不曾离开。 二、一直陪伴 2002年3月我进入浙江大学攻读博士学位,购买了第一台尼高力近红外光谱仪,利用的是近红外光谱波段,博士研究的课题是水果糖酸度近红外光谱快速检测研究。那时候每天往返于寝室、实验室和食堂之间,整天与水果近红外光检测打交道,与近红外成了形影不离的闺蜜。在她的帮助下,我先后在Journal of Agricultural and Food Chemistry、Journalof Food Engineering、Postharvest and Biology Technology等期刊发表了多篇SCI论文,取得了诸多学术荣誉,如浙江大学生工食品学院首个“竺可桢奖学金”,浙江大学学术之星和浙江大学学术十杰,浙江省普通高等学校优秀毕业生,浙江大学光华奖学金等。2006年博士毕业回校后,购买了一台ASD近红外光谱仪。我一直梦想把她嫁接到自动化分选线上,实现江西特色水果按糖度自动分选,在这个想法的驱动下,连续获得了2项国家自然科学基金的资助。我的博士论文“水果糖酸度近红外光谱快速无损检测方法”也得到了同行专家的认可,2008年被评为全国百篇优秀博士学位论文提名奖、获得江西省自然科学二等奖。但由于团队缺少自动控制、计算机方面的人才,始终在水果智能化分选梦中徘徊。 三、初见成效 2009年1月,作为学科带头人来到华东交通大学工作,成立了校级光机电技术及应用研究所,目前拥有江西省光电检测工程中心、2011协同创新中心和省发改委工程实验室三个省级平台,配齐了自动控制、计算机软件、化学计量学各方面的人才,初步圆了水果智能分选梦,研发出第一代水果智能化分选装备(图1)。同年当选江西省学科带头人和国家级新世纪百千万人才,获得江西省技术发明二等奖。在科技部农业科技成果转化资金项目和江西省高校科技落地计划资助下,又研发了第二代水果智能化分选装备,实现了糖度等多指标同时检测(图2)。在山东、江西、河北等水果主产区推广应用,深受客户欢迎(图3和4)。同时研究团队也开发了便携式水果品质检测仪(图5)。研究团队起步于近红外,受益于近红外,先后获得了江西省优势科技创新团队,江西省科技进步一等奖。我的水果智能分选梦也在逐步开花结果,以后道路虽然崎岖,我将继续前行。 四、体会感悟 近红外是一项实用技术,科研院所具备实验室和技术优势,公司具备生产和推广优势,用户具备产品和市场优势,需要科研院所、公司、用户各方共同参与,发挥近红外的实用特长。 近红外实用化过程需要增强配套意识,尤其农产品有别于工业产品,产地、品种都对最终检测结果有影响,农产品分选就离不开农学、光谱以及具体相关配套知识背景成员的参与,且装备各组成部分更需要为近红外配套服务。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609301048_612960_2648817_3.jpg图1 第一代水果智能化分选装备http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609301048_612961_2648817_3.jpg图2 第二代水果智能化分选装备http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609301048_612962_2648817_3.jpg图3 水果智能化分选装备应用现场http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609301049_612963_2648817_3.jpg图4 水果智能化分选装备应用现场http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609301049_612964_2648817_3.jpg图5 基于安卓的便携式水果品质检测仪
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!
我的专业是分析化学,硕士研究生,做的是近红外,快毕业了,这两个月求职的时候才发现,招分析化学类的单位大部分是做色谱的,没几个知道近红外的,同专业的同学大分部做色谱,一直到现在他们都不知道我在研究什么。投了一些简历,可能简历做得还不错,就有些公司打电话来问情况,之前人家问我主要用什么仪器,只好硬着头皮说GC,一说出来就心虚了,再问什么牌子的仪器,还好知道是安捷伦,再问什么型号,我只好说没注意了。。。做色谱的人哪有不知道自己用的仪器的型号的。非常尴尬。。。于是这周在实验室封闭式搞色谱,从理论到实验、仪器的维护都仔细研究了一遍。虽然以后面试色谱什么都不会有太大问题,但我真的不想放弃近红外,毕竟这么多年了。。。 相信专注做近红外的同学都明白我这种经历,希望国家能在近红外、化学计量学方面提供多的职位,让更多的人加入这个队伍,否则只有理论,没有应用,不知道什么时候才能看到近红外的前景。PS:我做的近红外工作: 烟叶还原糖、总糖、总氮和总植物碱的近红外定量分析及模型转移,主要采用偏最小二乘法和支持向量机建模,使用布鲁克近红外仪,OPUS软件采集数据,编写matlab程序进行光谱预处理、异常值剔除、波长选择、建模和预测。有兴趣大家一起交流 niruser%126.com(把%换成@),QQ:136129967
[url=http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/fluorescent-probes.html][b]近红外荧光探针[/b][/url]采用fluoptics公司近红外荧光探针标记,AngioStamp™ 和sentidye™ .AngioStamp是一个近红外™ 肽,可以标记肿瘤和血管。sentidye™ 是脂质分子,用于淋巴结和血管成像。[b]近红外荧光探针应用[/b]肿瘤• 血管生成• 血管网• 淋巴结和淋巴管[b][b]近红外荧光探针[/b]AngioStamp™ AngioStamp是[/b]以αvβ3整合素为靶点的近红外荧光探针,可用于标记肿瘤或研究血管生成。AngioStamp™ 是肽绑定到近红外荧光分子。AngioStamp™ 是两波长(700 nm和800 nm)之间的靶向探针。AngioStamp™ 兼容Fluobeam以及活体成像系统等,还可以用于显微镜。只供实验室使用。这些产品仅用于动物研究,不用于人类。[b][b]近红外荧光探针[/b]sentidye™ 近红外荧光探针[/b]sentidye™ 是近红外荧光脂质分子,可以用来标记淋巴系统或血管网。皮下注射时,sentidye™ 是由淋巴系统和标签最近的淋巴结。静脉注射后,sentidye™ 作为血池剂显示血流,血管灌注模式。[b][b]近红外荧光探针[/b]AngioLone™ [/b]angiolone™ 是angiostamp™ 分子没有近红外荧光。angiolone™ 是靶向肽,建议将您选择的荧光基团进行接枝。AngioStamp™ ,AngioLone™ 目标βαV 3整合素和可用于标记蛋白过度表达的肿瘤或血管生成。[img=近红外荧光探针]http://www.f-lab.cn/Upload/fluorescent-probes.JPG[/img]近红外荧光探针:[url]http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/fluorescent-probes.html[/url]
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!近红外,我的中国心北京邮电大学杨辉华1 结缘近红外2004年,我在华东理工大学读博士,听时任国家中医药管理局副局长任德权先生关于中医药现代化的学术报告,觉得自己所学的信息技术能为中药现代化作点事,特别是在中药质量控制方面。于是,由任局长介绍,认识清华大学罗国安教授,了解到近红外可用于中药原药材评价,以及生产过程质量的在线监测。2 初识近红外2005年7月,进入清华大学分析中心(化学系)做博士后,合作导师罗国安教授、王义明教授。在这里,加入中药组,不久被任命为组长。由于我本科、硕士是自动化仪表专业,学过光谱仪,博士是模式识别智能系统专业,对算法较熟悉,同时曾在高校计算机系工作五年,几方面的知识都可以用得上,十分高兴。博士后期间主要研究化学计量学算法及共应用,同时开发项目需要的有关软件。入门主要看陆先生的书,以及袁洪福教授、褚小立博士等人的论文。实验主要在布鲁克(学院南路)、北京英贤仪器(丰台IBI)做,亲自做实验,取样或配样,测光谱,组内研究生做HPLC或HPLC-MS分析。在实验上,得到了姚建垣、周学秋两位老师的倾心指导和大力帮助。和写代码风格完全不同,做实验也充满乐趣。3 集成近红外在清华期间,罗老师、王老师让我在技术上负责上海绿谷、承德颈复康、吉林敖东、神威药业等企业的中药生产过程近红外光谱在线质量监测项目,涉及到中药水提、醇提、柱层析、混合等多种关键工艺过程。为解决药液引流、消除汽泡、滤除杂质、恒定温度、样品平流通过流通池,以及多通道样品轮流测量,和设备供应商一起,设计了样品预处理系统,开展硬软件集成。以前觉得大学里学的流体力学、传热学一直没有用,到此方恨少。近红外分析系统需要与药厂的工业自动化系统集成,甚至办公自动化系统集成,例如,在神威,我们一台工控机上安装了三块网卡,分别连接工控PLC、办公自动化系统和视频监控系统,实现按需互通,现在看来,也可算是早期的工业4.0呢。实验室有众多的化学专业博士后、博士生、硕士生,以及我在桂林电子科技大学指导的计算机专业硕士生(在此特别致谢罗老师、王老师),前后大概有20多位同学参与近红外科研项目,其中以肖雪、李灵巧为杰出代表。在清华的日子里,尽管工作量大,经常出差,熬夜取样(车间小睡),走夜路回宾馆(路上没车),但大家享受劳动的快乐,相处融洽,合作愉快,这些企业合作项目都很顺利。由于软硬件集成是我们自己做,所以系统的自动化程度很高,特别是在生产线自动取样十分方便。经过大家共同努力,项目都取得了理想的应用效果,如承德颈复康在国内最早在生产线上实现药粉混合过程均匀度在线监测,吉林敖东、神威药业则对提取、柱层析等生产过程进行实时在线质量监测,包括异常监测、定性或定量分析、柱层析样品收集起点终点判断等。项目也得到了国家和科研团体的关注,如全国人大常委会副委员长桑国卫院士、国家中医药管理局王国强局长,以及中国仪器仪表学会领导专家等,曾多次到有关项目现场考察指导。2009年,颈复康项目成果获承德市科技进步一等奖、河北省科技进步三等奖。2012年,神威药业项目成果获河北省科技进步一等奖,2014年进一步获得国家科技进步二等奖。4 开拓近红外团队提出了Isomap-PLS、LLE-PLS等流形学习建模方法;发展了近红外光谱分析的并行计算系列方法,如基于MapReduce的PLS方法,基于CPU、GPU并行计算的PLS,以及交叉验证(Cross Valiation)的并行化方法。在2012年全国近红外光谱大会上,提出近红外光谱分析网络及化学计量学计算软件作为云服务(SaaS)的理念。在2016年全国近红外光谱大会上,提出近红外光谱的深度学习建模方法。团队开发的近红外光谱分析系列软件,成功应用于制药及其它领域,一些系统一直在用。2013年,团队有关成果荣获广西科技进步二等奖。5 服务近红外作为分会的一员义工,本人有幸参与了前期的专委会和现在的分会从筹备、成立直到现今的许多重要活动,并为之尽心服务。参加了全国历届近红外光谱大会,以及第一届ANS 2008,泰国ICNIRS 2009,参与第446次香山会议筹备并担任会议秘书,并于2012年在桂林成功举办了全国第四届近红外光谱大会。参与创办了学会会刊,刚开始为季刊。参与了多次院士专家慰问活动。另说一红一黑两件轶事。专委会正式成立于2009年6月6日,这个日子由我建议,并得到采纳,感觉开门很红火,一直到现在都红火。我及团队负责了学会网站域名www.ccnirs.org设计及申请,网站开发、运营及维护,网站早期还真是被黑过几次。因此,近红外人不仅要玩得转模型,还得要斗得过黑客。在互联网、云计算和大数据的时代,这可能真不是一个笑话。6 标识近红外特别有意义的是,在学会成立之初,我和袁洪福、刘慧颖、韩东海、褚小立等老师共同创意了学会Logo,即我们现在所用的CCNIRS标识,并请清华美院的杨志博士后设计实现。Logo含义臆解如下,欢迎拍砖,共同完善,形成官方终版。从颜色看,红色中国心,来自故宫红墙,世称中国红;外围之大C,来自青花瓷,人谓国宝,内外满满的中国情。从形状看,Logo由CCNIRS字母组成,主体是一个大小同心圆,圆代表圆满、和谐,小圆是中国,大圆是世界,两圆同心,世界同德。满招损,谦受益,故圆中有缺。这个缺口就我们通过近红外光谱分析技术来感知中国和(物质)世界的窗口。Logo中央的两个C巧妙地融合并镶嵌在一起,中央红色小圆恰如近红外光谱仪的光源;外面是字母NIRS,小液滴似样品,曲线像光纤、电线、分光及探测器;线条幻变呈现出光线波动之特性,颜色渐变表征了光谱之本质,浑然大圆如同仪器外壳,整个Logo宛如一幅近红外光谱仪之写意漫画。7 感恩近红外近红外分会是一个特别温馨、特别和谐,有作为、有担当的集体。在这里,得到了诸多贵人鼎力相助,感恩罗国安老师、王义明老师,尊敬的陆婉珍先生,袁洪福、褚小立、邵学广、梁逸增、胡昌勤、韩东海、刘慧颖、严衍禄、林金明、张新荣、张卓勇诸位大教授,燕泽程主任,姚建垣总,以及清华、华理、江中、桂电、神威、敖东、颈复康、绿谷、英贤、聚光和布鲁克那些共同奋斗、无私帮助的朋友们!感恩所有的先行者和同行们!8 寄语近红外攻克核心器件,创新专用整机,离线在线检测,定性定量分析,软件作为服务,数据蕴含价值,模型传递共享,应用功成可期。
水库的水质是否超标?蔬菜基地所用农药是什么成分?这些检测已不需要在实验室进行,现场马上就能完成。昨日,记者从市科委获悉,属国内首创的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],由重庆大学微系统中心研制成功。 据介绍,目前食品卫生安全、环境有毒气体以及水资源污染等领域的检测,主要是使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]系统,运用红外光谱法对有机物质进行分析检测。传统的光谱仪体重达1吨多,需要专人从现场取样带回实验室进行检测,几天后得出结果,相对滞后的检测结果,在一定程度上影响了科研人员的进一步研究。 由于便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的关键技术被德国等国家掌握,我国使用的类似系统主要依赖进口,成本昂贵,每台需要20万元左右。微系统中心实验室有关负责人介绍说,自去年起,重庆大学开始着手研制便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],突破了设备的结构设计等关键技术。该仪器只有普通公文包大小,却能完全实现目前大型红外光谱设备的核心功能,丝毫不影响检测结果,只需要2万多元,大大降低设备成本。 目前重庆大学正在着手二期产品的开发,预计在年内与市质量技术监督局等单位合作,着力将该成果全面推向产业化
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!我与近红外的缘分布鲁克(北京)科技有限公司 万成富本人纯做技术,经历平凡,不做学术研究,不擅长写东西。但实在是盛情难却,就和大家分享一下在近红外方面的工作经历,希望不要耽误您太多宝贵的时间。如有不妥之处,敬请及时与我联系,欢迎批评指正。我是大学毕业10年后才接触近红外仪器。此前,我是一个用现在的话说是非常接地气的电子工程师。在大学毕业实习时在工厂当过电工,维修过电脑(那个年代不修到芯片级都不叫维修),以后做过多种电子产品(如热敏微型打印机载波电话等)的电路设计,后来负责核子称(一种射线在线仪器)和X射线荧光光谱仪等大型仪器的电路设计。大概在1999年底,东北某公司为解决快速测定冰冻状态下(零下5度-零下25度范围)的玉米品质,慕名找到中国农大严老师近红外项目组,用布鲁克VECTOR22/N仪器做了初步试验,确定近红外技术方案可行。但是高达四五十万元的仪器价格是最终用户难以接受的。考虑到用户能接受的价格,最后决定采用LED光源近红外漫透射方式设计专用仪器。我们根据冻玉米的特殊性,设计了相应配套的整机光路、机械结构以及电子线路和多套塑料模具。在不到一年时间,完成了几次改型并最后基本定型。在2000年底第一批产品20台到现场试验,得到有关部门认可。同年又小批量生产100余台,建好模型后分配到各粮食收购站试用。这段经历,让我对近红外技术产生了浓厚的兴趣,同时也让我萌生了想了解高端近红外仪器的强烈愿望。2003年春节后,我加入布鲁克公司做售后工程师,这是我工作性质的重大转变,由技术开发转向技术服务。我的工作中涉及中红外和近红外两大类仪器,对于搞仪器开发转行来做维修的我来说,仪器本身维修不是难题(即使某种程度上的芯片级维修)。公司也给我机会多次到德国工厂培训学习,使我技术水平得到了很大提高,为日后为客户提供精准服务奠定了基础。随着越来越多的亲历近红外在线项目,我逐渐看到了在线近红外技术在企业生产品质控制中的重要性,也让我坚信,在线近红外技术是能为某些生产型行业企业带来巨大效益的技术,是一种投入产出比很高的质量控制设备。从此越来也喜欢近红外,尤其是在线近红外技术,精力时间投入的也越来越多。以下基本按亲历的时间顺利大致罗列一下工作经历,算是一种往日工作的回忆,啰嗦之处请谅解!化工行业在线应用我进入布鲁克公司亲历的第一个在线项目是北京恒聚化工集团,利用近红外仪器监测丙烯酰胺和丙烯腈的含量,并通过4-20mA输出相应的含量信号,让控制系统完成自动控制。2003年他们购入第二套15通道在线近红外仪器,我从此与他们结上了不解之缘。他们的产品已经完全依赖近红外的数据,仪器一旦有问题,直接导致停产。这么多年来,我一直在为他们的仪器保驾护航,即使是周末仪器出问题,我都会远程帮助他们排除问题。如今在河南建了新厂,1999年的VECTOR22/NF仪器经过调教后性能仍然不输当年出厂指标,继续为产品质量控制发挥至关重要的作用。其它化工行业企业例如巴斯夫、阿克苏.诺贝尔等外企也已成熟应用在线近红外仪器监测产品生产过程,他们大多是从国外分公司直接拷贝引进应用,我只是亲历安装与培训。石油化工行业在线应用亲历安装中石化、中石油、中海油等企业30多套近红外在线系统,在石脑油项目、汽油调合和柴油调合等方面取得了良好的应用效果。在线仪器是每天24小时不停机运行的,这对仪器的长期稳定性要求很高。2003年安装的岳阳石化在线近红外仪器,至今仍然健康运行,性能仍能达到出厂要求。展示两张照片作为当初项目完工的纪念。在这里我不得不说,感谢北京中石润达科技发展有限公司与布鲁克公司的密切配合,为每一个石化在线用户提供及时周到的服务!http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281632_612471_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281633_612472_2648817_3.jpgSFDA药品快检2004年4月初,布鲁克公司与SFDA药品快检项目现场实地试验,我作为仪器保障工程师有幸参与了在湖北孝感安陆一些乡镇的车载仪器测试。虽然整个过程中我没起到什么作用,但也同时证明了整个过程中仪器经受住了各种严酷条件的试验,这就像“医患”关系,医生清闲意味着“患者”很健康。有幸还能找到当年随拍的几张照片,遗憾的是当时大家都在忙试验,连一张合影都没来得及照。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281634_612473_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281634_612474_2648817_3.jpg烟草行业应用我参与近红外在烟草行业应用是在2004年红塔集团安装两台在线仪器MATRIX-E。在红塔技术中心王毅主任支持下,马翔、温亚东等投入了巨大的热情、时间和精力,一个多方组成的近红外团队共同完成了近红外离线与在线项目。那次也是初次接触远程通讯,终于明白了什么是OPC。合作工作中,深切感受到了每一个参与人的近红外热情。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281635_612475_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281635_612476_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281635_612477_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281635_612478_2648817_3.png饲料行业应用这个行业大客户居多,原料和成品品质检测已成常态度,一旦仪器故障,都会打乱检验员的正常工作。为了让使用者能自行快速解决遇到的小问题,我也参与了几个大客户的仪器深度维护培训,基本上让到达我这里的问题都是硬件故障,我也得到了解放。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281636_612480_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281636_612481_2648817_3.jpg温氏总部的培训现场http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281637_612483_2648817_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609281637_612484_2648817_3.jpg山东新希望六和培训现场目前饲料行业有些前瞻用户都在考虑上在线近红外项目。我们两年前已在通威做试验,积累了不少经验。目前湖南中农联成正在安装一套四探头的在线近红外项目,等项目完工后再做经验分享制药行业在线近红外应用这是最近几年才热起来的方向。亲历了山东绿叶制药、山东菏泽步长制药、江苏康源制药、天津天士力制药、成都华神制药、辽宁本三制药、广西梧州制药在线近红外项目的安装与培训。往事像电影一样再现,短文不能详尽全部的经历,非常感谢最初接触近红外时严老师的指导以及中农大近红外组每一位老师的帮助!感谢周学秋的引荐我才有机会加入布鲁克,感谢李胜总经理以及杨华然经理对我的接纳以及后期在技术上的指导我才能有机会获得如此丰富的经历与经验!很感恩现在工作团队中同事之间的默契配合以及跨部门之间的密切合作!感恩上帝借着近红外项目让我结识了各行各业优秀的近红外优秀人士,以及赐予我这么多的能力为客户朋友们提供有价值的服务!
说明:本文参与原创大赛仅为加强传播交流,让更多人发现近红外的魅力,不参与任何奖项评选!我与近红外的故事国家食品质量监督检验中心 王健时光匆匆,弹指一挥间跟近红外结识已是十数年过去了。记得最早应是2000年的时候,在与日本进行一个项目合作时第一次听到了近红外的名字,初闻时感觉很神奇,但也仅仅是感到神奇罢了,那时的我不会想到在接下来的岁月中会跟她纠缠不清,呵呵!陆陆续续做了几年的项目,对近红外这项技术也越发的了解了,但遗憾的是当时身边没有仪器,一切的认知也是只停留在理论的阶段。那时的近红外对我而言,更多是脑海中的一个概念。转眼间到了2007年,我选择到日本新潟大学大学院自然科学研究科攻读博士学位,现在还清晰的记得第一次见到实验室里各种不同波段,不同采集模式的近红外仪器带给我的莫名心情。实在的说最开始的我有些迷茫,像是迷失了方向,不知道在这陌生的环境里,面对着感觉早已熟悉,却仿佛开了一扇新大门而崭新的近红外科学,不知从何做起。但是我始终认为给自己多一些压力,才会更有成长。已是而立之年的我决定将自己摆到起点,用着陌生的语言从头开始,尽可能的学习着有关近红外的知识。因为是带着家人一起来到的日本,那时的我每天在实验室做研究到下午六点钟左右就要回家给女儿做饭,饭后去实验室继续工作到晚上十点,回家完成一些书面的总结和构思工作,每天要一点左右才能睡觉。不知道有多少人见过凌晨五点日本新潟的样子,那时的我每天都能见到。持之以恒地坚持着,我的研究渐渐步入了正规,主要是针对水果类(大枣、梨、葡萄、网纹甜瓜、苹果等)与蔬菜类(青萝卜、山药等)农产食品的品质、工业配方食品的生产全过程、鱼类性别判定等等开展快检研究。那时的近红外对我而言,更像是一种责任。博士毕业后回国,来到中国食品发酵工业研究院,继续从事着食品(农产品)质量与安全快速无损检测技术(方法)研究工作,将近红外这门应用科学应用到企业的生产实际中,与像江苏洋河、山东景芝、天地壹号等等的知名企业合作,实实在在的应用近红外光谱分析技术为他们解决生产实际中迫切需要解决的问题,日复一日的认真工作着,也都在应用中取得了喜人的结果。那时的近红外对我而言,更像是一种习惯。一年年的过去,我也早进入了不惑的年纪,继续着我与近红外的故事,也带领着我的学生们迈进近红外的大门,看着他们与近红外结识、慢慢熟悉,开始着他们与近红外的故事。看着近红外科学和我的学生孩子们一天天的成长,这时的近红外对我而言,变成了一种理想!感谢与你的相识,感谢与你们的相识,在这条近红外的道路上,有太多感想,也有太多需要感谢的人!祝大家和近红外科学一天天都变得更好!