便携式喷灯

在古代，气象是战争中起到决定胜败的重要因素，随着科技进步，我们的生活与气象渐渐密不可分，生活处处都受气象的影响。了解气象站的人都知道，气象站有很多种。室外气象站、校园气象站、农业气象站、景区气象站、便携式气象站等等，今天主要为大家介绍便携式气象站。便携式气象站是一款便于携带，三脚架式安装，使用方便，测量精度高，集成多项气象要素的可移动观测系统。该系统可采集温度、湿度、风向、风速、雨量、气压、光照度等多项信息并上传本地监控软件或云平台，该气象站有GPRS/4G、RS485、以太网四种数据上传方式，配合软件更可以实现远程数据传输和实时气象状况监测，是一款性价比突出的小型自动气象站。便携式气象站与普通气象站有何区别？便携式气象站优势：便携式气象站顾名思义，便携式安装，收缩高度1米，低安装高度1.1米，高安装高度可达2.1米，方便安装、携带。测量精度高，稳定性可靠，采用铁制杆，配电箱采用喷型白色箱体，耐阳光照射耐腐蚀。与传统气象观测技术相比，便携式气象站的使用更加灵活，使用范围更加广泛。建大仁科便携式气象站分为两种，一种采用C型一体式气象站，采用优质抗紫外线材质，使用寿命长，采用高灵敏度的探头， 信号稳定，精度高。可选要素为：风速、风向、空气温湿度、噪声、二氧化碳、大气压力、PM2.5、PM10、负氧离子；另一种采用超声波一体式气象站，最多可监测风速、风向、空气温湿度、噪声、二氧化碳、大气压力、光照、PM2.5、PM10、负氧离子等十一种要素。都可根据需求选择监测要素。如何选择便携式气象站？自身需求：很多人可能都知道，便携式气象站可以实现监测：温度、湿度、风速、风向、雨量、等气象要素，而这些气象要素的监测都是依靠传感器来实现监测的，因此选择要素时需根据自身的实际情况选择适合自己气象要素。环境因素：便携式气象站本身是靠传感器监测气象要素，而部分恶劣天气对传感器要求更高，因此，要使传感器具有良好的稳定性，传感器必须要有较强的环境适应能力。在选择传感器之前，应对其使用环境进行调查，并根据具体的使用环境选择合适的传感器，或采取适当的措施，减小环境的影响。并且做到定期检查维护。线性范围：传感器的线性范围是指输出与输入成正比的范围。从理论上讲，在此范围内，灵敏度保持定值。传感器的线性范围越宽，则其量程越大，并且能保证一定的测量精度。在选择传感器时，当传感器的种类确定之后，首先要看其量程能否满足要求。但在实际上，任何传感器都不能保证线性，其线性度也是相对的。当所要求测量精度比较低时，在一定的范围内，可将非线性误差较小的传感器近似看作线性的，这会给测量带来方便。便携式气象站参数高集成，采用高精度芯片，准确测量，防雨防潮搭配建大仁科免费云平台，可以在无人值守的恶劣环境下进行24小时全天候不间断的气象监测。为日常生活及农事活动等提供天气气象预报预警信息，及时进行气象防御措施。

2013年5月9日，某职业卫生系统用户携Mars-400型便携式气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）对该市家具生产企业进行监督抽查，本次工作任务主要针对木板和钢材加工车间里工人所接触到的化学有毒物质进行检测，评价其职业危害因素。工作场所对人体有害的化学毒物主要是空气中的挥发性有机物（VOCs），在此次监督检查中，Mars-400型便携式气质联用仪在现场检测中发挥了重要作用。 家具生产企业的有机污染主要来自油漆、涂料、压板胶等化工产品。工作人员将检测点设在不同的车间。Mars-400型便携式GC-MS具有优异的便携性，体积小、重量轻，可单人背负至检测现场。仪器开机自检预热后，检测人员将采样探头直接对准车间生产线的上层空气，利用内置吸附热解析系统对采集气体进行富集并热脱附后随载气进入色谱分离系统。经分离的样品进入质谱检测器，得到总离子流图。经过数据分析得到检测结果，浓度较大的为乙酸甲酯、乙酸乙酯、乙酸丁酯、二甲苯等，经鉴定检出物质与喷漆工艺中所使用的油漆、溶剂等所含组分相符。 Mars-400型便携式GC-MS可以在仪器开机的状态下移动至其他检测点，直接进行检测，节省了重新开机预热的时间。仪器采用快速色谱分离技术，使仪器分析速度比常规色谱技术提高了4倍以上；且两次数据采集之间的准备时间也比常规气质联用仪缩短三分之二。 Mars-400型便携式GC-MS在油漆车间进行现场检测 Mars-400型便携式GC-MS在压板车间进行现场检测 Mars-400型便携式GC-MS在喷涂车间进行现场检测 Mars-400型便携式GC-MS在喷漆打磨车间进行现场检测 本次检测工作中除了使用便携式GC-MS进行现场检测外，工作人员也用大气采样器采集气体样品，根据家具厂可能存在的有毒气体成分，采用活性炭吸附管采集气体。采集后的样品将送回实验室，结合热脱附仪或者溶剂解析前处理方法在台式气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）上检测分析。这是VOCs的传统检测手段，台式GC-MS体积大、功耗高、对工作环境要求苛刻，无法满足现场分析的需求 Mars-400型便携式气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）凭借其优异的便携性、现场快速定性定量能力以及对复杂环境的适应性出色地完成了本次检测任务，成为安全生产监督和职业卫生防控的分析利器。 该仪器能够通过单人携带或小型工具运载的方式深入检测现场，操作简便，及时快速地对工作场所有机污染物进行定性和定量分析，不仅节约了采样和送样时间，避免了繁琐前处理方法带来的人为误差，且分析速度快、灵敏度高，为制定和实施治理方案提供实时快速可靠的数据。 背景资料： 作为中国唯一的自主研发生产的便携式气相色谱-质谱联用仪，Mars-400便携式GC-MS自推出之后获得了多项殊荣，也得到了业内专家的一致好评。近几年，职业安全卫生引起越来越多的社会关注，相关部门对现场检测能力的提升非常重视，Mars-400便携式GC-MS在职业安全现场检测工作中具有广泛的应用前景。 便携式气相色谱-质谱联用仪Mars-400 http://www.fpi-inc.com/product_info.php?80/14

HAMAMATSU（滨松） PHOTONICS近红外光谱在食品分析中的作用近红外光谱（NIR）是指在750至2500 nm的电磁光谱近红外区域内研究物质和光之间的相互作用[1]。当红外光与样品分子相互作用时，每个波长反射、透射和吸收的电磁能的量取决于样品中存在的键类型[1]。C-H、N-H和OH振动键在近红外区域最普遍，决定了给定物质的光谱形状。近红外光谱通常用于测量和量化样品的近似成分，如蛋白质、水分、干物质、脂肪和淀粉。此外，近红外光谱反映了其物理性质或特性[1]。因此，当应用于食品时，样品的近红外光谱不仅可以提供有关食品化学成分的信息，还可以通过不需要使用试剂的无损、快速和清洁的方法提供有关其功能的信息[2]。便携式仪器的影响直到最近，近红外技术才向小型化设备发展，使近红外分析从实验室进入现场成为可能。便携式近红外光谱是监测作物质量、确定最佳种植条件和收获时间的绝佳工具。鉴于食品易受含量变化的影响，需要保持新鲜以防止质量损失，以及非法掺假的可能性，控制食品质量的重要性怎么强调都不为过。此外，食品生产、配送链的复杂性以及将分析时间降至最低的需要，使便携式光谱仪在该领域向前迈出了革命性的一步[5][6]。用于食品分析的近红外光谱示例Parastar等人将计算技术应用于近红外分析仪获得的吸收光谱，能够准确区分新鲜肉和解冻肉，并根据鸡的生长条件对鸡柳进行正确分类[3]。使用类似的工具，Kucha和Ngadi能够评估猪肉末的新鲜度[4]。这些计算方法，通常被称为“化学计量学”，使用多种算法和统计技术，如多元线性回归、偏最小二乘回归和主成分分析来分析来自光谱仪的数据。这些方法将光谱信息转化为与样品相关的化学和功能特性[2]。便携式近红外分析仪改善奶牛健康，优化灌溉和收割时间便携式近红外分析仪已被用于饲料和牧草的农场监测，以评估其质量。在这个过程中，将饲料样本放在扫描仪前进行分析，并将结果提供给农民或营养学家。这使他们能够及时做出有关提要的管理决策，将获得结果所需的时间从几天缩短到几秒钟。例如，牛饲料中玉米青贮饲料的干物质含量每天变化很大，在六个月内高达41%。通过现场调整，奶牛可以获得更一致的口粮，从而改善牛群的总体健康状况。这是通过血液参数的变化和乳腺炎的减少来观察的，从而增加了产奶量。此外，这项技术可以潜在地减少饲料浪费，从而降低成本并增加收入[7]。便携式近红外光谱法的另一个有价值的应用领域是对作物生长各个阶段的实地评估。Tardaguila等人研究了在不同环境条件下生长的八个不同品种的160片葡萄叶片的吸收波长。他们专门针对含水量评估来确定葡萄酒行业灌溉的优化策略[8]。在收获季节，近红外光谱已被用于评估橄榄果实[9]、葡萄[10]和番茄[11]在树上的成熟度，从而优化收获时间，甚至使用农业机器人实现自动化水果采摘。收获后，近红外光谱技术有助于农民、消费者和质量控制官员对产品质量进行快速无损检测。这项技术还允许检测由于将传统生产的水果错误标记为有机水果而导致的菠萝欺诈[12]。FTIR光谱提供更高的通量和更好的灵敏度在近红外光谱中，分析有机材料的吸收光谱主要有两种方法。第一种方法是基于二极管阵列的光谱学。该技术使用色散光栅将从样品反射或透射的光分离为其波长分量。然后将每个分量聚焦在线性检测器阵列的不同像素上。这种方法速度相当快，可以用于实时测量。然而，二极管阵列光谱仪的光通量与其光谱分辨率成反比，这限制了其有效性。此外，在近红外区域敏感的线性阵列的高成本可能会限制其在某些应用中的应用，特别是在农业和食品中。获得吸收光谱的第二种方法是傅立叶变换干涉测量法。在这种方法中，入射光被分成两条路径，一条指向固定反射镜，另一条指向可移动反射镜。当这些路径被重新组合时，就会得到干涉图。通过对该干涉图进行傅立叶变换，可以获得入射光的光谱，并且通过适当的校准，可以确定样品的吸收光谱。使用这种技术，可以同时测量所有波长，在不影响光谱分辨率的情况下提供更好的吞吐量和更高的灵敏度（通常被称为“Fellgett的优势”）。在该技术中，仅使用单个NIR光电探测器而不是阵列，从而保持低成本。滨松光子的FTIR引擎为食品行业带来了新的曙光滨松的FTIR引擎C15511-01是一个紧凑的傅立叶变换红外光谱模块，对1.1µm至2.5µm范围内的近红外光具有灵敏度，并具有USB连接。该设备的特点是在手掌大小的外壳中有一个迈克尔逊光学干涉仪和控制电路。为了补偿元件小型化造成的光损失，滨松光子公司的工程师为FTIR引擎配备了一个大型可移动MEMS反射镜和一个高灵敏度InGaAs PIN光电二极管。这种MEMS元件的特殊设计抵消了外部振动和器件内部杂散光反射的影响。可移动MEMS反射镜的位置使用专用激光系统进行连续和精确的监测，以确保最高的波长再现性。一般来说，滨松的FTIR引擎可以提供与更大、更昂贵的台式设备相当的高灵敏度、高分辨率和高速测量。使用FTIR引擎进行红外光谱分析有两种测量方法：“反射测量”和“透射测量”。使用这些方法，我们测量了坚果（杏仁、腰果、核桃）和酒精饮料（啤酒、清酒和白兰地）的光谱。透射测量：酒精饮料吸收光谱的比较及其酒精浓度的估计FTIR引擎C15511-01用于观察几种酒精饮料产生的吸收光谱的差异。将液体放入对近红外透明的石英池中，提供1mm的光路长度。使用卤素灯作为本实验的光源。来自灯的宽带光部分被液体吸收，并通过光纤部分传输到FTIR引擎。图中所示的吸收光谱是在室温下获得的，平均128次扫描，并减去参考测量值。这些光谱的形状主要受水中的OH基团（吸收波长：1450 nm和1900 nm）和醇中的CH基团（吸收光谱波长在2100 nm和2500 nm之间）的影响。还测量了纯水和乙醇的光谱，并将其添加到图中进行比较。此外，使用2300nm处的吸收峰来估计每种饮料中的酒精浓度。该测量显示的值与液体中酒精的实际存在一致，证实了使用这种紧凑的设备和方法进行精确估计的可能性。漫反射测量：使用近红外光谱对坚果进行分类当照射到样品上的光的一部分被其表面颗粒有规律地反射时，其余的则穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。漫反射信号通常比通过透射获得的信号弱。因此，使用这种方法的主要挑战之一是提高照明效率。在传统配置中，使用光纤将来自单个卤素灯的宽带光引导到样品。滨松光子最近设计了L16462-01，这是一种针对漫反射测量进行优化的创新光源。该装置配备了多个灯，以特定角度靠近样品。通过光纤收集从样品散射的光，并将其引导至NIR光谱仪。这种配置可测量信噪比，最大限度地减少杂散光的影响。e照射到样品上的部分光被其表面颗粒规则反射，其余部分穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。食物过敏是一种遗传易感个体在食用某些食物成分后出现不利免疫反应的情况。这种反应可能导致立即或延迟的症状，可能是严重或致命的[13]。在过去的几十年里，这种免疫紊乱已经成为全世界关注的一个重要问题，在西方国家，至少有8%的儿童和5%的成年人受到影响。它给医疗系统带来了相当大的压力，并可能严重限制日常甜梅干动[14]。许多种类的坚果，包括核桃（胡桃）、腰果（西方腰果）和杏仁（甜梅干），都被欧洲法规1168/2011列为过敏原，只要存在于食品中，就需要添加到成分表中[15]。出于这些原因，坚果的检测和分类对于食品工业来说是必要的。滨松利用近红外光谱对杏仁、腰果和核桃的吸收光谱进行了研究和分类。使用FTIR引擎C15511-01和新的灯L16462-01获得测量结果。将坚果放置在光源上，无需任何预先准备，平均进行128次扫描以获得每个样品的吸收光谱。所获得的光谱的特征在于1600-1800nm处的峰，这是由从脂质和蛋白质拉伸的CH的第一泛音引起的。当观察光谱的二阶导数时，各种光谱之间的差异更加明显。通过主成分分析法可以对不同种类的坚果进行分类。结论近红外光谱在食品工业中的潜在应用已经被许多科学出版物广泛记录了几年。便携式仪器的出现正在将分析从实验室转移到现场，将结果的时间从几天大幅缩短到几秒钟。最值得注意的是，这种由滨松MEMS技术驱动的硬件小型化在不影响灵敏度或分辨率的情况下实现。新的计算技术正在不断发展，以分析和比较吸收光谱，并估计食品中特定化合物的含量。这些方法使整个行业的非技术用户越来越容易访问该技术。便携式FTIR分析仪是解决食品行业许多重大挑战的宝贵工具。例如，它们可以帮助提高作物产量，从而在面临粮食需求增加时提供一种替代毁林的方法。将这些技术融入农业可以在优化灌溉和限制整个供应链的食物浪费时限制水浪费。最后，FTIR分析仪可以帮助改善我们的食物质量，使其对我们和所有依赖我们的动物更安全、更健康。参考文献[1] K. B. Beć, J. Grabska, and C. W. Huck, “Near-Infrared Spectroscopy in Bio-Applications”, Molecules, vol. 25, no. 12, p. 2948, Jun. 2020, doi: 10.3390/molecules25122948.[2] D. Cozzolino, “The Ability of Near Infrared (NIR) Spectroscopy to Predict Functional Properties in Foods: Challenges and Opportunities”, Molecules, vol. 26, no. 22, p. 6981, Nov. 2021, doi: 10.3390/molecules26226981.[3] H. Parastar, G. van Kollenburg, Y. Weesepoel, A. van den Doel, L. Buydens, and J. Jansen, "Integration of handheld NIR and machine learning to 'Measure & Monitor' chicken meat authenticity" in Food Control, vol. 112, pp. 107149, 2020. doi: 10.1016/j. foodcont.2020.107149. [4] Kucha, C.T., Ngadi, M.O. “Rapid assessment of pork freshness using miniaturized NIR spectroscopy”. Food Measure 14, 1105–1115 (2020). https://doi.org/10.1007/s11694-019-00360-9 [5] J.-H. Qu, D. Liu, J.-H. Cheng, D.-W. Sun, J. Ma, H. Pu, and X.-A. Zeng, "Applications of Near-infrared Spectroscopy in Food Safety Evaluation and Control: A Review of Recent Research Advances" Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol. 55, no. 13, pp. 1939-1954, 2015. doi: 10.1080/10408398.2013.871693.[6] K. B. Beć, J. Grabska, and C. W. Huck, “Miniaturized NIR Spectroscopy in Food Analysis and Quality Control: Promises, Challenges, and Perspectives,” Foods, vol. 11, no. 10, p. 1465, May 2022, doi: 10.3390/foods11101465.[7] "Can On-Farm NIR Analysis Improve Feed Management?", Penn State Extension. [Online]. Available: https://extension.psu. edu/can-on-farm-nir-analysis-improve-feed-management.[8] J. Tardaguila, J. Fernández-Novales, S. Gutiérrez, and M.P. Diago, "Non-destructive assessment of grapevine water status in the field using a portable NIR spectrophotometer", J. Sci. Food Agric., vol. 97, pp. 3772-3780, 2017. doi: 10.1002/jsfa.8241.[9] A. J. Fernández-Espinosa, "Combining PLS regression with portable NIR spectroscopy to on-line monitor quality parameters in intact olives for determining optimal harvesting time", Talanta, vol. 148, pp. 216-228, 2016. doi: 10.1016/j.talanta.2015.10.084.[10] G. Ferrara, V. Marcotuli, A. Didonna, A. M. Stellacci, M. Palasciano, and A. Mazzeo, “Ripeness Prediction in Table Grape Cultivars by Using a Portable NIR Device”, Horticulturae, vol. 8, no. 7, p. 613, Jul. 2022, doi: 10.3390/horticulturae8070613.[11] H. Yang, B. Kuang, and A.M. Mouazen, "In situ Determination of Growing Stagesand Harvest Time of Tomato (Lycopersicon Esculentum) Fruits Using Fiber-Optic Visible—Near-Infrared (Vis-NIR) Spectroscopy", Applied Spectroscopy, vol. 65, no. 8, pp. 931-938, 2011. doi: 10.1366/11-06270.[12] C. L. Y. Amuah, E. Teye, F. P. Lamptey, K. Nyandey, J. Opoku-Ansah, and P. O. Adueming, "Feasibility Study of the Use of Handheld NIR Spectrometer for Simultaneous Authentication and Quantification of Quality Parameters in Intact Pineapple Fruits", Journal of Spectroscopy, vol. 2019, Article ID 5975461, 9 pages, 2019. doi: 10.1155/2019/5975461.[13] Z. Husain and R.A. Schwartz, "Food allergy update: more than a peanut of a problem", International Journal of Dermatology, vol. 52, pp. 286-294, 2013. doi: 10.1111/j.1365-4632.2012.05603.x.[14] S. H. Sicherer and H. A. Sampson, "Food allergy: Epidemiology, pathogenesis, diagnosis, and treatment", The Journal of Allergy and Clinical Immunology, vol. 133, no. 2, pp. 291-307.E5, Feb. 2014. doi: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2013.11.020 [15] A. Luparelli, I. Losito, E. De Angelis, R. Pilolli, F. Lambertini, and L. Monaci, “Tree Nuts and Peanuts as a Source of Beneficial Compounds and a Threat for Allergic Consumers: Overview on Methods for Their Detection in Complex Food Products”, Foods, vol. 11, no. 5, p. 728, Mar. 2022, doi: 10.3390/foods11050728.本文来源：HAMAMATSU PHOTONICS（滨松电子），Applications for portable NIR spectroscopy in food analysis，www.hamamatsu.com供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司