红外光素分析

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。

陈斌教授领衔的近红外工作室(NIR Workshop，NIRW)一直致力于近光谱分析的基础与应用研究，在本领域占有一席之地。　　近年来，便携式近红外光谱仪的研制与应用成为热点，美国JDSU公司成功研发出世界上最小的近红外光谱仪(Micro NIR 1700)。NIRW集中力量，经过数月攻关，终于开发出【基于JDSU微型近红外光谱仪的分析与检测系统】软件。该系统软件包括两部分，一是辅助建模，能够建立、保存模型。二是光谱分析，能够实现光谱采集、模型加载、模型计算和结果的实时显示。　　【基于JDSU微型近红外光谱仪的分析与检测系统】--操作演示视频，辅助建模

p　　2007年5月的一天，山东大学臧恒昌教授偶遇了近红外光谱，之后的十多年间，他在近红外光谱领域做了很多工作，对近红外光谱的理解也在逐渐深入。/pp　　与很多人的观点不同，臧恒昌对目前近红外光谱的应用态势有自己的看法，他说，“很多报道称近红外光谱技术已经在很多领域或行业得到广泛的应用，但是我了解的情况是近红外光谱的普及程度还很低，仅仅是有些企业采用了或者试用了。可以说，近红外光谱仪在生产过程中的应用还处于初级阶段。”/pp　　在采访中，臧恒昌对目前制约近红外光谱应用的因素进行了深入的分析。首先，人才是一个很重要的因素。现在从事近红外光谱研究的人员还不是很多，许多单位想用近红外光谱仪，但是苦于没有或者缺少这样的人才；其次，与一般通用分析方法不同，近红外光谱是一种个性化的分析方法，不同样品、不同应用场景对其模型的建立都有不同的要求，这种个性化的特点，在一定程度上增加了近红外光谱仪的应用难度；再者，相对来说，近红外光谱仪的价格还比较高，尽管需要近红外解决的问题非常多，需求也非常旺盛，可是由于成本的问题很难普及使用。/pp　　此外，在采访中，臧恒昌还介绍了近红外光谱仪未来的发展方向，以及近红外光谱技术在制药领域的应用价值及前景。详细内容请查看如下视频：/pscript src="https://p.bokecc.com/player?vid=A45092B25808EACE9C33DC5901307461&siteid=D9180EE599D5BD46&autoStart=false&width=600&height=490&playerid=5B1BAFA93D12E3DE&playertype=2" type="text/javascript"/scriptpbr//ppbr//p

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

显微红外技术是基于傅里叶变换红外光谱技术与显微镜技术的结合发展起来的，与常规红外光谱技术相比，显微红外技术具有检测灵敏度高、微区分析和无损检测等优点，测试时几乎不引入外部干扰，可以满足对微小样品成分的快速鉴定与分析。 在法庭科学领域中， 由于案件现场提取到的物证通常是极微量的，常规红外光谱分析技术常常无法达到检测要求，显微红外技术可以卓有成效地解决微量物证鉴定上的难题，可以满足微量物证必须保留以用于法庭作证的特殊需要。 在电子显示屏生产领域中，电子显示屏通长是由多层材料组装起来的，如果不慎引入异物夹杂在层与层之间，在屏幕点亮的时候很容易出现黑点、黑线或者是阴影，造成质量不合格。要解决这种情况或者是找到责任方，都需要先分析异物具体是什么物质，找到异物的来源，才能针对性的采取措施防止类似事件发生，从而改进产品的质量。针对此类微小异物（人体皮屑、衣物纤维、粉尘颗粒等）的分析，最常用的分析方法就是显微红外。 在微塑料分析研究领域，微塑料作为一种新兴污染物，泛指直径小于5 mm的塑料颗粒，充斥于从海洋到陆地的所有环境里。微塑料被海洋生物吞食，在生物体内不断积累，随着生物链，造成更广泛的危害，目前微塑料的检测主要是通过显微红外光谱技术手段来进行。1、适用范围 适用于微量物证鉴定、显示屏异物来源分析、微塑料成分及氧化情况研究。2、基本原理 红外光谱技术与显微技术相结合而产生的一种微量分析技术，即通过显微镜观察被测样品的外观形态或物理微观结构的基础上直接测试，选定样品某特定部位测试，得到该微区物质高质量的红外谱图。3、实验条件（1）主机及附件FTIR-850傅里叶变换红外光谱仪 红外显微镜附件（PIKE） 红外显微镜附件（Specac）（2）扫描参数： 分辨率8cm-1 ；扫描次数64次；扫描范围4000～500cm-1。4、实验结果（1）车辆碰撞物证（车漆）（2）显示屏异物（60微米黑色异物）（3）微塑料5、实验结论 与常规红外光谱技术相比，显微红外技术具有检测灵敏度高、制样方法简便、无损检测等优点，非常适合于微小样品或者大样品的微区分析，对于物证鉴定机构、电子显示屏生产企业、海洋环境微塑料污染及防控研究机构来说显微红外光谱技术是一种非常重要的手段 。 港东科技——专注、专业、专心为您提供更好的红外光谱解决方案！

天津港东红外光谱分析技术及应用培训班通知承办单位：中仪标化（北京）技术咨询中心、仪器信息网 协办单位：天津港东科技发展股份有限公司 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，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： 一、 授课专家 饶国英 研究员 北京化工大学 孙素琴 教授 清华大学 许经纬 研究员 国家电化学和光谱研究分析中心 二、 培训内容 (一)理论部分 1、红外光谱分析基础知识； 2、红外光谱仪的结构、验收及主要技术指标及红外光谱仪器的选择评价； 3、红外光谱仪器附件的介绍及数据采集及处理功能； 4、红外光谱仪仪器条件选择、操作维护 （二）应用部分 1、红外谱图解析； 2、红外光谱的制样技术（透光材料、固体、液体及水溶液、气体、高分子材料等样品制备技术）； 3、红外光谱法在中药药物分析、食品、保健品中的应用 (1)红外光谱法与中药食品分析技术难点 (2)红外光谱技术的发展 (3)“红外宏观指纹法”理论基础 (4)三级评价标准和三级鉴定判别准则 (5)中药和食品应用举例(正红花油\不同品种等级人参\燕窝真伪鉴定\奶粉品质分析\葡萄酒白酒品质分析 4、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； （1）未知化合物的结构鉴定 （2）催化剂研究中的应用 （3）聚合物研究中的应用 （三）实践部分 1、现场仪器分析实验操作，讨论答疑 2、红外光谱生产厂商参观 二、培训对象 各企事业单位负责化学分析及红外光谱谱仪器的负责人及工程技术人员； 三、培训时间、地点、收费 2009年5月18日—5月22日 天 津 培训费1600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。 四、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） 五、承办单位、协办单位 承办单位：中仪标化（北京）技术咨询中心、仪器信息网 协办单位：天津港东科技发展股份有限公司 六、报名事宜 1、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。 2、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：010-52573633/80705244/13051374126/13051374128 报名传真：010-52573244 报名邮件： byfz006@126.com 报名网址： 中国仪器仪表学会分析仪器分会 2009年3月20日 联系人：张永存13910164150

pspan style="color: rgb(255, 0, 0) "strong　　一、引言/strong/span/pp　　乳制品含有的蛋白质、脂肪、乳糖和其他固形物等具有较高的营养价值，是促进人体生长发育及维持健康水平的必需营养成分。目前市售的奶粉品种众多，质量参差不齐，在巨大的经济利益驱动下，出现了“阜阳奶粉事件”、“还原奶事件”、“光明牛奶回奶事件”、“雀巢奶粉事件”以及“三聚氰胺事件”，这些都说明了牛奶质量控制的重要性和紧迫性。那么如何为牛奶生产厂家确保原料奶的质量，并准确、快速地对流水线生产中的各个关键点进行控制?/pp　　传统的奶制品质量检测用化学分析方法，主要有气相色谱、液相色谱、电泳、PCR和免疫ELISA等，取样化验过程复杂，实时性较差，大大影响了生产效率，而且往往涉及专用仪器与分析方法、耗费时间较长、分析过程繁琐、分析费用高，增加了现场检测及在线质量控制的难度。国家也出台了一系列相应的国家标准检测方法，如原料乳与乳制品中三聚氰胺检测方法(GB/T22388-2008)和原料乳中三聚氰胺快速检测液相色谱法(GB/T22400-2008)等。面对目前日益增长的市场需求，传统化学分析方法的效率已经明显滞后，开发快捷灵敏、无损易行的现代分析技术，对乳品生产的质量监控具有重要的意义。/pp　　分子光谱技术(包括近红外，中红外等)是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，它已成为乳制品成分分析的重要手段，并为乳品权威分析机构，如国际乳品联合会 (IDF)以及美国分析化学家学会(AOAC)等权威机构所认可。随着我国乳品行业的发展，采用快速、准确、可靠的乳品分析技术以适应WTO的要求已成为当前乳品企业发展的关键所在。目前，国内外许多乳制品厂家，如蒙牛、伊利、雀巢，光明、君乐宝等已经将FOSS公司的分析解决方案(包括中红外和近红外光谱分析仪)用于原奶收购和生产过程的质量监控。/ppstrong　　span style="color: rgb(255, 0, 0) "二、红外/近红外分析技术在乳品行业的使用现状/span/strong/pp　　随着社会对乳制品质量安全的不断重视，目前乳品企业对奶粉的质量把控越来越严格，奶粉的理化指标，如脂肪、酸度、乳糖、蛋白、蔗糖、水分和灰分等通常决定了奶粉的类别和质量，只有在生产过程中严格检测和把控这些指标才能生产出合格的奶粉。目前传统的奶粉检测方法对于这些理化指标的检测耗时长且繁琐，而奶粉的生产过程是一个连续的过程，长时间的分析检测无法满足奶粉生产过程中的有效控制。红外/近红外光谱分析技术以其快速、多组分和无损分析的特点在农牧业食品石油化工等行业中被广泛应用，同样在奶粉的检测中潜力巨大。/pp　　目前国内奶粉的生产工艺一般包括原料乳验收→预处理与标准化→浓缩→喷雾干燥→冷却储存→包装→成品，在整个过程中有多个关键控制点需要检测多个指标，而这些点非常适合使用红外/近红外光谱分析技术进行快速分析。据了解，国内目前约有90%以上的规模化生产的乳粉企业都在采用红外/近红外光谱技术对其从原料奶、中间配料以及最终的奶粉实现全程化的监控和控制。目前国内几家大的乳粉企业，如伊利、蒙牛、雀巢、君乐宝、飞鹤等均已将这些红外/近红外的快速检测技术应用于如下几个环节的监控中，取得了不错的效果，既保证了产品质量的一致性，又最大程度的节约了生产成本。/ppstrong　　1. 原料乳验收/strong/pp　　原料奶位于乳业产业链的最上游, 其质量安全将直接影响到乳品的质量与安全, 从这个意义上讲, 能否从源头上紧抓原料奶的质量控制, 将直接关系到整个乳业的质量安全。通常在牛场仅对牛乳的质量做一般的评价，在到达乳品厂后需要通过若干检验对其成分和卫生质量进行测定。乳品企业一般实行“以质论价，优质优价”的政策或办法，可以鼓励奶农自觉改善饲养管理，提高原料乳质量，同时有利于企业对原料乳的分级处理。/pp　　我国部颁标准规定原料乳验收时的理化指标包括脂肪、蛋白质、酸度、密度、抗生素等等。为了防止牛奶兑水，通常会检测液体乳的冰点，因为兑水后的牛奶冰点会升高。目前，对于液体原料乳中脂肪、蛋白、酸度等的检测，大多数乳企使用基于傅里叶变换的中红外光谱分析技术 (a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C193216.htm" target="_blank" style="text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "如FOSS的MilkoScan FT1乳品分析仪/span/a)，这种检测方案不仅仅用于原料乳的按质论价，同时也应用于液体乳制品生产过程以及成品控制。同时，中红外光谱技术还可以通过与天然鲜奶拥有的特定光谱进行比对，迅速发现可疑的鲜奶样品，对提高乳制品的质量和保护消费者的利益具有重要的意义。/pp　　strong2. 预处理及标准化/strong/pp　　在全脂奶粉的生产中，标准化主要是通过对原料乳的脂肪含量调整，使之达到成品的标准要求(即原料乳中的脂肪含量与无脂干物质含量的比值达到乳粉的标准化值)。/pp　　在配方奶粉生产中，通常需要根据目标人群进行配方设计，调整宏观成分含量，并在对液体乳进行预处理后，加入一定的添加剂，如婴幼儿配方粉需要尽量调整乳品中各组分的含量模拟母乳。在这个过程中，营养组分的调整，添加剂量的控制都会影响最后生产的乳粉是否合格。而检测不合格的产品通常会要返工处理，提高了生产成本和时间成本。在这个处理过程中，有效的监督检测手段必不可少，目前全球有超过85%的大中型乳品企业(如Arla Food，Nestle, Fonterra，以及国内的伊利、君乐宝等)已经使用了Milkoscan FT1乳成分分析仪进行旁线分析，实现标准化过程中快速分析反应，有效的减少了产品的波动，即时调整配方配比，提高了生产效率，产品稳定性也大大提升。/pp　strong　3. 真空浓缩与喷雾干燥/strong/pp　　从液态奶变成固体奶粉，需要进行干燥工艺，首先对液态乳进行真空浓缩，真空浓缩能够节省能量，对奶粉颗粒的物理性状有显著影响。液态乳经过浓缩后，喷雾干燥时，粉粒较粗大，具有良好的分散性和冲调性，能迅速复水溶解，可以改善乳粉的保藏性等。所以在真空浓缩时原料乳浓缩的程度直接影响乳粉的质量，特别是溶解度。在真空浓缩时，通常要求浓缩程度越高越好，因为一般真空浓缩的时间要比喷雾干燥节省至少10倍，但是浓缩至太高的浓度对于后续的喷雾干燥又存在不利影响，因此对真空浓缩水分的实时控制能够节约生产成本，提高生产效率。/pp　　浓缩后的乳打入保温罐内，立即进行喷雾干燥。喷雾干燥直接影响乳粉的溶解度、水分、杂质度、色泽和风味，对产品质量影响很大。喷雾干燥过程中对乳品水分的控制非常重要，奶粉要求水分为2.0～5.0%，若为4.0～6.0%，也就是水分提高到3.5%以上，就会造成奶粉结块，则商品价值就低，同时，水分提高后奶粉易变色，贮藏期降低 当乳粉水分含量提高至6.5～7.0%时，储存一小段时间后，其中的蛋白质就有可能完全不溶解，产生陈腐味，同时产生褐变。此外，奶粉的水分含量过高，还可能导致营养素损失、微生物滋长、奶粉结块变质等问题。但乳粉的水分含量也不宜过低，否则易引起乳粉变质而产生氧化臭味，一般喷雾干燥生产的乳粉水分含量低于1.88%时就易引起这个缺陷。/pp　　常规的水分检测方法测量速度和准确度一直存在一定的矛盾，而水分对于乳粉生产非常重要。为了解决这个问题，目前乳品企业常使用近红外光谱分析技术(a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C132525.htm" target="_blank" style="color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "如FOSS的近红外分析方案NIRS DS 2500/span/a) 进行干燥过程的控制。/pp　　与传统方法相比，近红外光谱分析技术具有测量速度快、操作方便、不破坏样品、不用前处理试剂等特点，目前，乳企使用近红外光谱仪做旁线检测，检测一个样品时间小于1分钟，检测速度频率大幅提高，控制基本实现实时性 而且近红外仪器稳定，具有IP65防水防尘级别，能适应车间环境 现场操作非常简单，样品直接装入样品杯中，装样简单不易出错，多组分结果直接显示，不需要专业的人员对数据结果进行分析，生产线普通工人都能进行分析操作。大大提高了生产效率，节约了生产成本，提高了产品质量。/pp　　除了旁线分析外，现在逐渐流行的在线检测能够实现生产过程真正的实时质量监控，能做到有问题即时发现，如果与生产控制系统直接对接，能实时调整喷雾干燥生产工艺，对奶制品质量控制有着重大的意义。目前国内已有乳粉生产企业(如君乐宝，飞鹤乳业)引入a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100345/C335078.htm" target="_blank" style="color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "FOSS的Profoss/span/a近红外在线检测解决方案，在乳粉生产中进行高频率、高分辨率的生产过程控制，控制水分的含量，获得稳定的水分、脂肪和蛋白含量，使生产更接近于目标规格，提高了产量，获得了最佳的物质平衡。而且，减少了返工、开工波动，以及不必要的重复劳动，生产效率得到极大的提高，基本上在一年左右能收回投资。/pp　　strong4. 成品质量控制/strong/pp　　在喷雾干燥冷却后乳粉便要进行包装出厂，包装出厂的乳粉必须经过检测分析合格后才能出厂销售。如婴幼儿配方奶粉，通常需要检测蛋白质、脂肪、水分、乳糖、酸度和灰分等等理化指标，这些理化指标使用常规检测方式进行全部检测需要几天的时间，费时费力，而且受化验室人员化验水平影响较大。目前乳品企业使用近红外光谱仪，进行成品分析，可以快速测定婴幼儿配方奶粉中的水分、蛋白、脂肪、酸度、灰分、乳糖等指标，单个样品测量耗时在1分钟内，以上所有指标同时测出，快速高效，同时也避免了由于人员操作误差导致的检测一致性差的问题。/pp　　综上所述，在奶粉的整个生产工艺中各个关键控制点，几乎都可以使用红外/近红外光谱技术进行分析检测，通过使用红外/近红外分析技术对奶粉生产过程的监控能有效提高产品的合格率，在企业的成本控制，以及为消费者提供安全合格乳制品方面具有非常好的实际效果。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 305px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/3663ffed-3880-4cfd-bc5a-2087797f79f1.jpg" title="微信图片_20190812103309.png" alt="微信图片_20190812103309.png" width="600" height="305" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong红外/近红外技术用于乳粉生产过程中的检测控制点/strong/pp　　红外/近红外技术以其快速，操作简单为乳企的整个生产链条提供了巨大的便利，但在实际使用红外/近红外技术进行从原料奶到成品奶粉的检测过程中，采用的检测模块或者模型的准确性显得尤为重要。一个预测性能良好的模型一定是基于前期大量数据库的积累而来的，建模数据的指标范围，建模数据对应的样品量，以及采用的建模方法等均决定了后期模型的准确程度，所以在目前的红外/近红外推广和使用过程中，提供硬件性能可靠的红外/近红外检测方案的同时，配备的检测模块或者模型的预测性能显得尤为重要。以a href="https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target="_blank"DS 2500/a近红外检测分析仪在奶粉检测中所配备的数据库情况为例， 从目前主要客户的使用效果来看，预测效果好，数据准确性高，能够帮助客户很好的指导生产。/pp　　目前a href="https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target="_blank"DS 2500/a近红外分析仪配备的配方奶粉、脱脂奶粉、乳清粉等奶粉模型预测性能如下：/ptable border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" width="551" align="center"tbodytr class="firstRow"td width="93" rowspan="8"p style="text-align:center "全脂奶粉及婴幼儿配方奶粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "成分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "定标范围/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "定标误差(SECV)/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "定标样品数量/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "相关系数/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "1.54-4.50/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.17/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4640/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.90/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "9.50-31.02/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.35/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4468/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "5.09-39.31/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.40/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4313/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "酸度/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "4.91-14.91/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.89/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "3785/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.75/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "灰分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.55-6.10/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.07/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1373/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "乳糖/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "33.44-58.22/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.54/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1151/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.98/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蔗糖/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "0- 18.81/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.42/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1267/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.98/p/td/trtrtd width="93" rowspan="3"p style="text-align:center "脱脂奶粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.67-4.34/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.11/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1425/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.85/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "31.23-38.59/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.22/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "898/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "0.37-1.13/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.02/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "558/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="93" rowspan="5"p style="text-align:center "乳清粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.43-6.69/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.46/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "494/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.80/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "60.02-90.26/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.92/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "596/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "3.44-9.88/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.13/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "379/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "灰分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.09-5.44/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.03/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "362/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "pH/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "6.4-6.95/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.02/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "486/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.96/p/td/tr/tbody/tablepstrong　　三、红外/近红外分析技术在国内乳品行业的应用前景/strong/pp　　前已述及，红外/近红外分析技术不需要样品的准备过程，是一种无损化的分析技术，同时该项技术具有快速准确的特点，能够满足实时、快速分析的要求。只要提供稳定可靠的定标，就可以对待分析样品给出准确的分析结果。随着我国乳品行业的发展，红外/近红外光谱分析技术必将逐步取代目前在国内占主流的传统化学分析方法，在乳制品及其相关行业发挥越来越大的作用。另外，随着乳品行业有关红外/近红外相关标准的逐步引入，未来红外/近红外技术在乳品行业也必将像饲料、粮油和纺织等其他行业有章可依、有据可鉴。/pp　　基于近几年乳品行业发展的特点，个人认为未来国内红外/近红外技术在乳品行业的应用有以下两方面需求：/pp　　其一，目前在国内，红外/近红外技术在乳品行业的应用以液态奶和乳粉的快速检测为主，主要因为国内目前乳品行业的消费产品类型(只包括液奶和乳粉)相对比较单一。在欧美诸多国家，红外/近红外技术在奶酪、黄油、稀奶油、浓缩乳清等类型样品的检测中已经发挥着很大的作用，可以预期随着国家由“喝奶”向“吃奶”的消费导向的普及，国内消费者对于奶酪，黄油等的消费需求会有所上升。后期，红外/近红外技术应用于奶酪、黄油以及浓缩乳清等样品的检测也必将逐渐深入。/pp　　其二，国外的液体乳主要以保鲜的巴氏奶为主，这与其完善的冷链系统及经济水平有关。近几年我国的液体奶市场增长迅速，但主要以保质期较长的UHT奶为主。随着我国乳品工业的发展和人们对液体乳新鲜度的要求，近几年，国家大力推广“优质乳工程”，倡导企业生产新鲜度更高，营养更丰富的优质乳。/pp　　加入国家“优质乳工程”的企业对奶源有了更高的要求，如更低的体细胞和细菌数，更高的蛋白和合理的脂肪含量，同时，对一些功能性指标(如乳铁蛋白，糠氨酸等)的检测也提出了要求。由此可见，随着国家“优质乳工程”的实施，企业自身的检测需求必将促使红外/近红外快速检测技术朝着准确度要高，检测指标更全面等方向进行改进和提高。可以预期，未来的红外/近红外检测技术不仅要准确地检测脂肪、蛋白、总固等常规指标，而且也需要具有检测一些功能性新指标，如巴氏奶和鲜奶中的乳铁蛋白，以及UHT奶中的糠氨酸等方面的检测能力。/pp style="text-align: right "span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "strong（供稿：FOSS 罗海峰）/strong/span/p

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；13521470325E-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。

天津港东举办“红外光谱分析技术及应用”高级培训班通 知 培训单位： 中国仪器仪表学会分析仪器分会 中仪标化（北京）技术咨询中心 协办单位 天津港东科技发展股份有限公司 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，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。 一、培训内容 1、红外光谱分析基础知识； 2、红外光谱仪的结构、验收及主要技术指标及红外光谱仪器的选择评价； 3、红外光谱仪器附件的介绍； 4、红外光谱仪仪器条件选择、操作维护 5、简单制样技术（固、液、气） 6、高分子材料的制样技术 7、红外附件数据采集及处理功能 8、红外谱图解析； 9、红外光谱法在中药药物分析、食品、保健品中的应用 10、红外光谱在天然产物、原材料、石油化工、高分子聚合物及其他相关领域的应用； 11、未知物检测； 12、讨论答疑。 二、培训对象 各企事业单位负责化学分析及红外光谱谱仪器的负责人及工程技术人员； 三、培训时间、地点 2009年1月9日—1月12日 北京 培训费1600元（包括授课费、讲义、文具、证书费等）食宿统一安排，费用自理。 四、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 五、报名事宜 1、报名者请尽早按要求填写《培训班报名回执》传真或E-mail。开班前一周，向您函发正式报到通知。 2、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：010-80705244 / 13910164150 报名传真：010-52573244 报名邮件：byfz006@126.com xzh0551@163.com 中国仪器仪表学会分析仪器分会2008年11月24日 报 名 回 执 表单位名称 仪器型号 通讯地址 邮 编 姓 名性别办公电话移动电话是否住宿盖 章 联系人：张永存13910164150 注： 此回执复印有效，并加盖公章

近年来，红外/近红外光谱分析技术的研究和应用在我国得到了迅速的发展，特别是随着技术的发展和应用领域的拓展，红外/近红外光谱分析技术在各领域得到了越来越广泛的应用。应众多红外/近红外光谱从业者的要求，中国仪器仪表学会近红外光谱分会拟定举办第七期红外/近红外光谱分析技术培训班，本次培训班培训内容由理论授课、实操培训和考核评定三个部分组成，对于培训考核通过的学员，颁发红外资质认定证书。　　理论授课部分，计划邀请国内知名专家学者系统讲解中红外、近红外光谱分析技术的基本原理和方法，中红外、近红外光谱仪的基本组成和光谱仪的维护、应用操作、常用的采样技术(漫反射采样、ATR采样)，以及中红外、近红外光谱在复杂体系多组分分析中的应用等内容。　　　本次培训对象：红外/近红外光谱分析检测岗位相关技术人员　　一、培训内容课程内容授课老师课时情况授课方式近红外光谱快速分析技术袁洪福2-3课时线上中红外、近红外光谱仪的基本组成和光谱仪的维护王 东2-3课时线上中红外、近红外光谱仪的应用操作，常用的采样技术（漫反射采样、ATR采样）周学秋2-3课时线上中红外、近红外光谱在复杂体系多组分分析中的应用闵顺耕2-3课时线上实操线下　　二、培训时间　　2021年5月(详细时间另行通知)　　三、培训地点　　培训采取网络在线授课和线下实验实操相结合的形式进行。实验实操地点：北京化工大学。　　四、培训人数　　50人以内　　五、培训费用　　培训费用为5800元/人(含开据增值税专用发票发生的税费)，由参训学员支付，不含实操实验的食宿和差旅费。本次培训收款单位为北京信立方科技发展股份有限公司(近红外光谱分会挂靠单位)，并开具培训费用增值税专用发票。参训学员在培训期间的食宿费用自理。　　收款信息为(请备注 红外/近红外培训 以及个人姓名)：　　开户名称：北京信立方科技发展股份有限公司　　开户银行：招商银行北京金融街支行　　银行账号：110904042310106　　备注：在汇款备注上务必注明汇款单位、参会人的姓名，并注明“红外培训”。　　六、联系人　　叶女士：18211196128；yej@instrument.com.cn　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会　　2021年4月2021年红外/近红外光谱分析技术培训通知(总第七期)单位名称详细地址联系人电 话Email是否已经缴费姓 名性别职 务手机/固定电话/Email　　此回执，以及缴费凭证发至 yej@instrument.com.cn。

中国仪器仪表学会近红外光谱分会文件近学分字[2021] 第002号2021年红外/近红外光谱分析技术培训通知(总第七期)(第二轮)　　近年来，红外/近红外光谱分析技术的研究和应用在我国得到了迅速的发展，特别是随着技术的发展和应用领域的拓展，红外/近红外光谱分析技术在各领域得到了越来越广泛的应用。应众多红外/近红外光谱从业者的要求，中国仪器仪表学会近红外光谱分会拟定举办第七期红外/近红外光谱分析技术培训班，本次培训班培训内容由理论授课、实操培训和考核评定三个部分组成，对于培训考核通过的学员，颁发红外资质认定证书。　　理论授课部分，计划邀请国内知名专家学者系统讲解中红外、近红外光谱分析技术的基本原理和方法，中红外、近红外光谱仪的基本组成和光谱仪的维护、应用操作、常用的采样技术，以及中红外、近红外光谱在复杂体系多组分分析中的应用等内容。　　培训对象：红外/近红外光谱分析检测岗位相关技术人员　　主办单位：中国仪器仪表学会近红外光谱分会　　承办单位：仪器信息网(北京信立方科技发展股份有限公司)　　一、培训内容时间课程内容授课老师课时情况授课方式6月24日上午光谱类现代过程分析技术的基础、创新与展望袁洪福2-3课时线上6月24日下午中红外、近红外光谱仪器的实验技术与应用实践周学秋2-3课时线上6月25日上午中红外、近红外光谱在复杂体系多组分分析中的应用及建模算法与规范闵顺耕2-3课时线上6月25日下午中红外、近红外光谱仪器原理、构造特点、工程化实施与维护王 东2-3课时线上6月25日下午答疑与研讨主持人：褚小立、王家俊1-2课时线上实操线下　　二、培训时间　　线上培训：2021年6月24-25日　　线下实操：2021年7月(为期1天，具体时间待定)　　三、培训地点　　培训采取网络在线授课(仪器信息网网络讲堂)和线下实操相结合的形式进行，线下实操培训地点：北京化工大学。　　四、培训人数　　50人以内　　五、培训费用　　培训费用为5800元/人(含开据增值税专用发票发生的税费)，由参训学员支付，不含实操实验的食宿和差旅费。　　本次培训收款单位为北京信立方科技发展股份有限公司(近红外光谱分会挂靠单位)，并开具培训费用增值税专用发票。参训学员在培训期间的食宿费用自理。　　收款信息为(请备注 红外/近红外培训 以及个人姓名、单位)：　　开户名称：北京信立方科技发展股份有限公司　　开户银行：招商银行北京金融街支行　　银行账号：110904042310106　　备注：在汇款备注上务必注明汇款单位、参会人的姓名，并注明“红外培训”。　　六、报名方式　　需要参加培训的人员请填写参会回执(见附件2)，并将缴费凭证一并发送到： yej@instrument.com.cn　　联系人：叶女士：18211196128 yej@instrument.com.cn　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会　　北京信立方科技发展股份有限公司　　2021年6月7日　　附件1：2021年红外近红外光谱分析技术培训第二轮通知(总第七期).pdf　　附件2：红外-近红外光谱分析技术培训回执-20210607.docx2021年红外/近红外光谱分析技术培训通知(总第七期)单位名称详细地址联系人电 话Email是否已经缴费姓 名性别职 务手机/固定电话/Email　　此回执，以及缴费凭证发至 yej@instrument.com.cn。

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 Stages and 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

p　　4月23日，中国仪器仪表学会近红外光谱分会在锡举行理事会，来自国内外的150多位专家学者、企业代表共商近红外技术的研发进展与市场应用。会上宣布，中国仪器仪表学会近红外光谱分会苏沪工作站落户无锡高新区。/pp　　近红外光谱检测技术因其速度快、绿色环保等特点，能够最大程度实现品质控制。举例来说，消费者只需将所购买的农产品放置在仪器上，就可以在家里快速获得其成分含量及农残是否超标等信息。无锡迅杰光远科技有限公司总经理陈岱琛介绍，去年底公司研发出的一款便携式谷物分析仪，仅3个多月的销售收入已达到2000万元，他非常看好这个行业的未来发展。南开大学化学学院教授邵学广表示，无锡是感知中国中心所在地，期待这一新兴技术能和无锡的物联网产业碰撞出更多的火花。/pp　　据了解，此次成立的苏沪工作站旨在连接江苏、上海两地从事近红外光谱分析技术的仪器生产厂家、销售公司、院校科研单位及相关业务的单位和个人，搭建产学研合作的平台。/p

2017年11月30日，中国近红外光谱分会苏沪工作站与上海市化学化工学会分子光谱协作组共同发起的近红外光谱技术论坛在华东理工大学分析测试中心成功举办。本次论坛在中国近红外光谱分会苏沪工作站副主任、上海市化学化工学会分子光谱协作组组长杜一平教授团队和倪力军教授团队的精心组织下，由中国近红外光谱分会苏沪工作站、上海市化学化工学会分子光谱协作组、华东理工大学分析测试中心和上海市功能性材料化学重点实验室共同举办。无锡迅杰光远科技有限公司、必达泰克光电科技（上海）有限公司、赛默飞世尔科技（中国）有限公司、铂金埃尔默企业管理（上海）有限公司、上海昊量光电设备有限公司和上海复享光学股份有限公司等六家近红外光谱厂商为本次论坛提供了支持。并在会上介绍它们有关近红外光谱的仪器研发和应用方面的最新发展情况。本次论坛云集了江浙沪等地近红外光谱分析检测领域的专家学者、仪器生产单位的技术人员，以及从事近红外光谱技术研究与应用的一大批专业人士，参会人员近百人。论坛邀请了本领域著名的专家学者和行业精英做了精彩的学术报告，包括南开大学邵学广教授、江苏大学陈斌教授、上海棱光公司蔡贵民高工、上海创和亿公司石超先生、大连达硕公司陈爱明先生，以及华东理工大学杜一平教授和倪力军教授。与会人员对本次论坛给予了极大的关注，会议期间整个报告厅座无虚席，气氛十分热烈。论坛由杜一平教授主持，他首先简要介绍了本次论坛的筹备情况和此次论坛期望达到的效果，并介绍了各赞助单位。 邵学广教授是近红外光谱和化学计量学领域的著名学者，他对整个近红外光谱技术的发展广泛而深入地进行了分析，提出了今后该技术的发展方向。他还详细介绍了他的课题组近年来利用近红外光谱的温度效应研究开发的新型分析检测技术和方法，为与会者展示了近红外光谱技术独特的魅力。陈斌教授从微型近红外光谱仪的角度详细论述了仪器的发展现状，他还结合其课题组的工作介绍了近红外光谱与互联网技术携手实现近红外光谱快速检测的工作，为人们展示了微型近红外光谱仪在快速检测领域美好的应用前景。倪力军教授的报告题目是天然产物领域近红外光谱技术+互联网共享的现状和展望，她重点介绍了她的课题组在中药、食品等行业应用近红外光谱实现产品和原料的快速鉴定和检测，以及在在线监测中的应用。她也非常看好互联网技术引入近红外光谱分析领域，认为这是今后近红外光谱发展的一个重要方向。无锡迅杰光远科技有限公司的兰树明经理介绍了微型近红外光谱仪的研发状况，同时宣布其公司的IAS-5000产品已经正式上线，欢迎各位老师、学者参与免费试用。 石超先生对其单位多年来在近红外光谱对烟叶加工过程中质量稳定性评价方面的工作做了详细介绍。蔡贵民高工结合他十余年来研发近红外仪器的切身体会，详细报告了该类仪器开发的技术要点和难点，以及解决方案，对于仪器研发人员来说这个报告具有非常重要的参考价值。陈爱明先生做了题为化学大数据分析的报告，从化学大数据分析方法的开发和应用的角度探讨近红外光谱今后的发展方向。最后杜一平教授给大家做了“如何获得合理的近红外光谱模型”的报告，针对近红外光谱技术推广中的技术难点，即建立近红外光谱模型的建立这一主题，深入讨论了难点问题的本质、建模中可能出现的风险等话题，并介绍了其课题组最新的解决方案。 为期一天的本次论坛，围绕近红外光谱这一主题，通过6位专家学者和5位仪器厂商代表带来的专业技术报告，从学术研究、应用研究、仪器研发等全方位地为与会者分享了近红外光谱领域的方方面面，集合了专家们在理论基础和实践应用，以及仪器制造中的宝贵经验。报告以技术创新为亮点，引起了与会人员的强烈反响，大家纷纷表示参加此次论坛受益匪浅。本次论坛的成功举办，是中国近红外光谱分会苏沪工作站在分子光谱技术交流上的又一次盛会，将有力地促进苏沪区域以及长三角一带分子光谱技术人员之间的技术交流。

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。

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）

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。

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。

[报告简介]本次报告中，Ji-Xin Cheng教授将介绍一种新型的、突破性的亚微米红外光谱学技术，该技术基于光热红外 (O-PTIR)原理，克服常规红外光谱在应用中一些不足之处，开创性的提供了：- 亚微米的空间分辨率- 非接触反射模式下的高质量红外吸收光谱，且没有散射/色散像差。- 可以与水溶液兼容的红外测量- 同时/同地/亚微米分辨的红外+拉曼技术 在报告中，Ji-Xin Cheng教授将阐述亚微米红外光谱和同拉曼光谱技术基本原理，结合前沿研究进展及有影响力文章，深入分析此技术在生命科学、颗粒/微塑料、聚合物和失效/缺陷分析等广泛领域的应用，并展开详细的讨论。[报名注册] 您可通过点击此链接https://www.koushare.com/lives/room/252140或扫描下方二维码报名注册此次会议。[报告时间]2021年6月2日 19:00 -20:00[主讲人介绍]Prof. Ji-Xin Cheng，波士顿大学Theodore Moustakas光子学与光电子学讲座教授Ji-Xin Cheng教授于1989年至1994年就读于中国科学技术大学。1994至1998年在中国科学技术大学攻读选键化学博士学位。研究生期间，他先后担任研究助理在Universite Paris-sud进行振动光谱学研究和香港科技大学(HKUST)进行量子动力学理论研究。在香港科技大学完成了超快光谱学博士后培训后，他加入了哈佛大学Sunney Xie的研究团队开展博士后研究工作，在那里他率先开发了CARS显微镜用于细胞和组织的高速振动成像。Cheng于2003年加入美国普渡大学，担任Weldon生物医学工程学院和化学系助理教授，2009年晋升为副教授，2013年晋升为正教授。Cheng于2017年夏天加入波士顿大学，担任届Theodore Moustakas光子学与光电子学讲座教授。Ji-Xin Cheng教授和他的团队在化学成像的创新、发现和临床转化方面一直走在国际前沿，并由于其在振动光谱成像领域的贡献，获得了2020年匹兹堡光谱学奖、2019年OSA应用光谱学协会Ellis R. Lippincott奖、2015年Coblentz协会Craver奖。Cheng发表了超过260篇同行评审文章，H-index为81(谷歌学术)。他总共获得了超过3000万美元的联邦机构研究资金支持，包括NIH, NSF, DoD, DoE和私人基金会(包括Keck基金会)。2014年，他作为共同创始人创立了Vibronix Inc公司，以医疗设备创新拯救生命为使命。Cheng是美国光学学会(Optical Society of America)会员、美国医学与生物工程研究所(American Institute of Medicine and Biological Engineering)会员、《科学进展》(Science Advances)杂志副主编。

近红外光谱分析技术具有快速、原位、非破坏性等诸多优点，广泛应用于实验室分析、在线质量检测。同时，近红外分析仪器种类众多，且基于不同分光及检测原理，在多种行业或领域有程度不同的应用，存在着相关技术与仪器及应用名词术语标准欠缺，甚至同一技术与仪器的术语及其定义在不同应用时都不同，造成了仪器参数虚标及与应用效果不符，应用客户在仪器选择时面临标准不统一，验证成本高等诸多问题，极大影响近红外光谱分析技术的推广应用，进而制约我国国产近红外仪器产业的发展。为了规范近红外光谱仪器制造及应用，为近红外光谱技术的健康发展提供帮助，中国仪器仪表学会标准化工作委员会（SCIS）经过评审，决定立项制定《近红外光谱分析技术术语》团体标准。标准名称起草牵头单位标准号（暂定）近红外光谱分析技术术语天津大学T/CIS 01001-XXXX11月7日，中国仪器仪表学会发布通知，成立标准制定起草工作组，工作组名单如下：《近红外光谱分析技术术语》标准工作组序号姓 名工作单位职务/职称说明1李晨曦天津大学副教授/特聘研究员组长2褚小立中石化石油化工科学研究院教授级高工 3陈孝敬温州大学教授 4田燕龙北京北分瑞利分析仪器（集团）有限责任公司产品总监/高级工程师 5张皋西安近代化学研究所总工/研究员 6徐晓轩南开大学副教授 7黄越中国农业大学副教授 8李连山东大学副教授 9熊智新南京林业大学轻工与食品学院副教授 10陈鑫郁常州工学院讲师 11王家俊云南中烟工业公司技术中心正高级工程师 12杨一北京工商大学副教授 13蔡贵民上海棱光副总经理/工程师 14王钧江苏国钥云技术有限公司技术总监/高级工程师 15闫晓剑四川启睿克科技有限公司高级项目经理/高级工程师 16陈斌江苏大学教授

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，天津港东科技发展股份有限公司联合中国仪器仪表学会分析仪器分会，中仪标化（北京）技术咨询中心、仪器信息网，5月18—23日在天津联合举办了红外光谱分析与应用技术培训班，特聘请国内知名专家北京化工大学饶国英研究员，清华大学孙素琴教授，国家电化学和光谱研究分析中心许经纬研究员到现场授课，分别来自全国各省市地区的研究所、地质、教育等不同领域43名学员参加了本次会议，本次会议取得了圆满成功。 天津港东李副总在百忙之中赶到会议现场为会议致辞，并为大家介绍了天津港东的销售情况以及天津港东目前的发展状况、最新动向。 会上，由专家首先为学员讲解了红外光谱分析基础，近代傅立叶红外光谱技术及应用。接着介绍了红外光谱的基本制样技术，红外光谱在复杂化合物中的应用，关于建议增补奶粉红外光谱国家标准检测方法的报告等，令学员对红外光谱的产品有了新的认识。同时，我们还为学员现场操作演示红外光谱仪，提高学院的动手能力。在操作过程中，学员们提出的许多实际工作中遇到的问题，都得到了一一的解答。最后一天学员通过了培训考试，并领取了相关证书。学员们纷纷表示参加此次交流收获很大，会议取得了良好的效果。 举办此次研讨会，旨在将红外光谱作系统的介绍，使红外分析技术能得到更好的应用，提高红外光谱分析检测的技术水平，同时也促进红外光谱分析技术更快、更好的发展。让红外光谱在实际分析检测过程中发挥更大的作用。 今后，天津港东会陆续在全国举办各种形式的研讨会，我们也将用更周到、及时的售后服务和系统的仪器使用培训为广大用户服务。

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

2023年9月18日，中国仪器仪表学会标准化工作委员会发布关于拟立项（近红外光谱分析技术术语）CIS标准的公示通告，拟制定标准是天津大学申报的《近红外光谱分析技术术语》近红外光谱分析技术具有快速、原位、非破坏性等诸多优点，广泛应用于实验室分析、在线质量检测，可实现多组分多通道同时测定各类样品的成分及含量，包括气体、液体、固态、粘稠体、涂层、粉末等。各种基于新原理、新器件的近红外光谱仪器层出不穷，在农牧、食品、化工、制药、烟草等领域发挥了越来越重要的作用。然而，市场规模及应用需求强势增长的势头之下，我国近红外光谱技术及仪器产业化与推广应用还面临不少问题：近红外分析仪器种类众多，并且基于不同分光及检测原理，相关技术与仪器及应用标准欠缺，典型行业/领域的应用示范不充分，甚至同一技术与仪器的术语及其定义都不同，造成了仪器参数虚标及与应用效果不符等问题；此外，应用客户在仪器选择方面面临标准不统一，验证成本高等问题，不同仪器分析结果差异较大，这些问题都在影响近红外光谱分析技术的推广应用，进而制约我国国产近红外仪器产业的发展。2013发布实施的GB/T 13966-2013《分析仪器术语》规定了分析仪器常用的基本术语、各类分析仪器有关方法、原理、仪器名称、零部件名称及性能特性量方面的术语和定义。但是，缺少与近红外光谱相关的术语及定义规范，无法涵盖各种新型近红外光谱分析技术应用领域。2022年发布实施的T/CIS 17006-2022《傅立叶变换近红外光谱仪技术通则》规定了傅立叶变换近红外光谱仪正常工作条件、功能、技术指标、安全等的要求和试验方法，但是无法覆盖不同原理近红外光谱仪器，术语定义不够全面。为了规范近红外光谱仪器生产及应用，为近红外光谱技术的健康发展提供帮助，需要制定统一的术语定义标准。附件（近红外光谱分析技术术语）CIS标准公示表.docx

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。

p　　过程分析技术(PAT)是通过对原材料和处于加工中材料的关键质量品质和性能特征进行及时测量，来设计、分析和控制生产加工过程的一项技术。PAT有助于实时掌握各种物料的状态、含量、性质，深刻理解工业过程各个工序的工作实况和本质，更有利于生产过程的实际控制。因此，PAT对于减少生产时间、提高产品质量、提高自动化程度等具有重要作用。在线监测是PAT的重要内容，近红外光谱(NIR)是目前工业PAT中最重要的在线监测技术之一。/pp　　近红外光谱分析技术操作简单、使用方便、测量快速，而且能提供丰富的分子信息，是非常理想的在线监测技术。同时近红外光谱仪器种类多、测量附件全、性价比高等优点也是选择NIR技术实现在线监测的重要理由，因此近几十年来近红外光谱技术在PAT中的应用越来越广泛和普及，代表性的应用领域包括制药、石油化工、基础有机化工、食品生产和加工、酿酒等。/pp　　整体上看，我国近红外光谱技术的发展和应用，包括仪器研发、算法研究、应用开发等，较欧美及日本等西方国家相比并不落后。虽然某些方面还差强人意，但也有一些研究取得了令人惊喜的成果，也成功地拓展了一些我国特有的应用领域。但与此形成鲜明对比的是，在在线NIR领域我们却明显落后于西方国家，我国在线NIR技术的应用远未到达其应有的程度和水平，尤其是在工业生产领域，与中国目前引领世界经济发展的地位非常不相称。本文将着眼于工业领域，探讨在线NIR技术发展的重点或难点，分析制约我国在线NIR发展的关键问题，以期为中国在线NIR的快速发展奉献微薄之力。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 200px height: 291px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/dd48837a-0182-4b6c-81c6-d3a216daed30.jpg" title="微信图片_20190823095234.jpg" alt="微信图片_20190823095234.jpg" width="200" height="291" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong华东理工大学 杜一平教授 /strong/ppstrong　span style="color: rgb(255, 0, 0) "　1、重视开发工业在线专用近红外光谱仪器及其配套设备/span/strong/pp　　在线NIR技术的硬件主要包括近红外光谱仪器和配套的测样装置。虽然工业过程的光谱测量一般具有抗震、耐温、防腐、防爆等要求，但经适当的设计和安装，常用的近红外光谱仪器，包括傅里叶变换、光栅扫描、声光可调滤光器型，以及多种分光原理的小型光纤近红外光谱仪器都可以用于工业在线监测中。大型高性能光谱仪在在线NIR中的应用是比较成熟的，在石油化工、制药、烟草等领域已经有了一些比较成功的应用。值得关注的是，近年来小型光纤光谱仪器的发展为在线NIR展现出美好的前景。除了仪器小巧、价格低廉这些必然的优点以外，光纤光谱仪还具有安装容易、灵活，使用方便等优势。虽然在性能上不如大型光谱仪，但对于某些对分辨率和准确度要求并不是很高的应用对象，小型光纤光谱仪更具有吸引力。整体上看，各类近红外光谱仪器为在线NIR提供了非常广阔而灵活的选择空间，NIR仪器并不是在线NIR技术推广的难点。但毕竟工业在线监测具有特殊的要求，针对这些要求开发专用的在线NIR仪器还是非常必要的。/pp　　在线NIR可用于很多生产工序，如反应、蒸馏、混合、分离、烘干、溶解、结晶等，不同生产工艺对在线监测的要求也是五花八门，而且监测点的环境一般也远较实验室恶劣，比如温度、湿度、腐蚀性、振动等条件都会对光谱仪造成影响。因此，在线NIR监测对检测探头和监测条件有很多具体的要求。通常使用光纤将监测点与光谱仪连接起来，这样可以避免很多环境因素的影响和限制。监测点一般采用光纤探头或流通池实现光谱的采集。对于光纤探头，入射光和返回光路设计在一个探头内，使用时只要将探头插入被监测的物料内即可，因此使用方便、灵活。透射光纤探头用于对液体样品的测量，漫反射光纤探头用来测定固体样品。流通池适用于液体样品的在线测量，将流通池固定在监测点的管路上，连接于流通池上的入射光和返回光通过两路光纤进行光传输，并与光谱仪相连。实际生产过程往往很复杂，对在线监测会产生很多的制约，常见的要求包括检测探头必须耐温、耐压、耐腐蚀、耐磨等，还要考虑解决可能存在的探头堵塞、产生气泡等问题。鉴于工业在线NIR对光纤探头或流通池的特殊要求，比较合理的解决方案是根据具体工业过程的特点，开发系列检测探头用于不同需求的应用。这样做有利于检测探头的标准化、规范化，对于提高在线NIR技术的开发效率，推广在线NIR具有重要意义。/ppspan style="color: rgb(255, 0, 0) "strong　　2、提高应用技术人员近红外光谱分析模型的开发能力/strong/span/pp　　对于从事近红外光谱技术应用的技术人员来说，建模是难点问题之一，因为它需要化学计量学知识作为支撑。/pp　　建立高质量的模型(不妨称为最优模型)确实是一件不容易的事情，但是如果简化建模过程，建立一个比较优的合理的模型就不一定很难了。所建模型是最优还是比较优，一般体现在预测误差是最小还是比较小，而在近红外光谱分析的实践中，不同模型的预测误差常常相差不大(在合理建模的前提之下)，或者用户对模型预测能力要求不高，这种情况下，完全可以用比较简单的建模过程和方法建立比较优的模型。另外，在线分析关注的是监测指标值的变化趋势，因此相对于监测结果的绝对准确度，其更注重结果的稳定性。如果采用上述的策略，建模就不太难了。/pp　　本课题组在与企业合作开发近红外光谱模型时，所采取的方法就是：我们为用户开发实用的近红外光谱模型的同时，对用户的技术骨干进行建模培训，使其除了掌握模型使用和简单维护的技能以外，还要具备基本的建模能力。如果有必要，我们还提供简易的建模软件。该软件能够使不甚专业(基本的化学计量学知识还是需要掌握的)的使用者，能够用简单的若干个套路“半自动化地”完成建立模型的任务。这样做不但有利于用户更好地理解和使用模型，还可以自主开发新的模型(虽然不一定是最优的，但能保证是较优的)，同时也为社会培养了更多的“化学计量学人”。这种做法效果很显著，我们为某化工厂研发了一套在线近红外光谱监测装置，并建立了模型。后来该企业自主开发了第二套监测装置，而且在我们的帮助下，实现了一台在线NIR仪器顺序监测六个监测点的在线监测。再后来他们又独立开发了第三套监测系统，独立完成了建模工作。/pp　　梁逸曾教授曾经多次指出：只要掌握好的学习方法，化学计量学并不难学。我体会到，要普及技术人员建立近红外光谱分析模型的能力，培训是必需的环节，而培训的手段和方法可能更是至关重要的。仪器信息网和近红外光谱分会每年都举办近红外光谱技术和化学计量学的培训活动，这对于普及近红外，推动近红外的发展意义重大。/pp　　另外，本人认为：智能建模，或自动建模是解决建模难这一瓶颈问题的有效途径，这种建模方法的研发是非常有意义，且有重要需求的研究课题，理应引起化学计量学研究者，或NIR模型开发人员的重点关注。/ppspan style="color: rgb(255, 0, 0) "strong　　3、做好产、学、研、用、政环节切实推动我国工业在线近红外光谱技术的应用和普及/strong/span/pp　　在国产分析仪器的发展过程中，人们逐渐将“产、学、研”的传统提法，又添加了“用”和“政”两个内容。“用”是指用户，意为仪器的研发离不开用户的参与或用户的要求，这层含义用在近红外光谱领域(包括在线近红外)更是贴切。下面我想重点谈谈“政”的作用。/pp　　“政”即政府，更广义地理解就是“领导”。在很多场合，南开大学邵学广教授都提到：发展我国近红外光谱技术，我们不但要培训科技人员，还要培训领导。这句话很深刻地道出了“政”的重要性。/pp　　首先，政府重视是发展我国近红外光谱技术的重要条件，这是毋庸置疑的。/pp　　第二，发展我国在线近红外光谱技术另外一个重要因素就是用户企业领导的重视。在推广在线NIR时，企业领导经常担心的问题是这些技术能否影响其正常的生产，或者说，企业已经具备了正常的生产，有没有必要担一定的风险上在线NIR技术。从商业角度看，领导的担心是有道理的，但这却影响了在线NIR技术的普及和推广，实际上也影响了企业未来的竞争力(安于现状能够保证企业今天的现状，但不一定能满足未来发展的要求)。这种问题最好的解决方案就是“培训领导”，改变其对近红外光谱技术的保守看法。另一个思路就是，在线NIR技术在单一企业应用成功后，在同行业中进行推广，使其具有示范作用。即，“一点红带到一片红”。/pp　　第三，发挥“政”的作用还体现在发展标准方法上。在国民经济生产中，标准方法扮演着重要的角色。在生产企业，原材料检测、生产中间产物检测和质量控制，以及最终产品的质量检测，往往都依赖标准分析方法。可惜的是，在标准方法中很少看到近红外光谱的影子。推广在线NIR技术时，非标准方法往往也是企业拒绝该技术的原因。解决这种问题的根本策略就是积极推动近红外光谱技术进入标准方法的进程。在很多近红外人的不懈努力下，近年来这方面工作取得了很大成就，发展了很多使用近红外光谱的国家标准和行业或地方标准，但其覆盖面还远远不足，在在线NIR领域更是如此。另外，进一步推动将NIR技术引入企业标准也是不容忽视的工作。在推广在线NIR技术时，要充分考虑企业在标准化方面的需求，使近红外光谱技术完全满足要求。我们课题组在为一家中药生产企业开发近红外光谱分析技术时，应企业要求，在软件中增加了账户管理系统、历史操作日志的记录与查看、用户权限分级管理系统等模块，就是为了要达到GMP的要求。/ppspan style="color: rgb(255, 0, 0) "strong　　4、提高在线NIR从业人员的综合技术能力/strong/span/pp　　与实验室NIR技术完全不同，在线NIR技术是一种集机械、光学、电子、自控，以及应用领域的多学科体系。在为用户开发在线NIR技术时必然会遇到与用户现有生产过程分析技术(PAT)和过程控制技术(PCT)的融合问题。为了更好地服务于生产企业，从事NIR开发的技术人员，或者技术团队必须要拓展自己的专业知识，完美的、专业的技术服务才容易为客户接受。/ppbr//pp　　在经济飞速发展的中国，在线近红外光谱技术具有重大的需求，但其发展却受到了很多因素的限制和制约，导致推广和普及在线近红外光谱技术出现了很多问题。解决这些问题的重担责无旁贷地落在我国近红外人的肩上。在中国近红外光谱分会这杆大旗下，团结着各行各业、各种专业背景的技术人员，让我们怀着开放的胸怀，通力合作、取长补短、积极进取，为推动我国工业在线近红外光谱分析技术的发展做出我们应该做的努力。/pp style="text-align: right "strongspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "(杜一平 华东理工大学上海市功能性材料化学重点实验室，化学与分子工程学院，上海，200237/span/strong)/p

培训现场2018年9月16日-9月20日经过为期5天的中仪标化红外光谱分析培训班在天津财富豪为酒店顺利举行，来自全国各地科研院校涉及中海油、光学机械研究所、郑州大学、新疆物证鉴定等相关单位的专业研究员荟聚于此，共同提升在红外光谱分析应用的专业能力。孙素琴教授-清华大学化学系教授、周 群博士-清华大学化学系副教授作为此次培训的重量级讲师，培训现场研讨气氛热烈。9月20日培训研讨活动最后一个环节：中仪标化红外光谱分析培训班师生齐赴能谱科技参观考察。能谱科技专注于傅里叶红外光谱仪与红外测油仪的整体解决方案。天津能谱科技便十分注重开拓创新，不断吸收国内外先进技术，积极开发新产品、新型号，产品线不断丰富。在积极研发新产品的同时，能谱科技也十分注重服务体系的建设，本着“质量第一，信誉至上”的企业宗旨，能谱科技为大专院校、制药、高分子材料、石油化工等领域的实验提供完善服务，受到广大用户的信赖和支持。红外光谱分析培训班学员参观天津能谱参观现场现场能谱科技工程师现场讲解公司及产品情况天津能谱科技总经理-谢樟华亲自为在场的各位红外分析培训班学院进修讲解iCAN 9傅立叶红外光谱的情况学员们围绕红外光谱仪参数及相关应用等展开提问，谢总经理一一耐心解答返程途中，同学们分享了各自的心得体会，纷纷表示此次天津之行开阔了视野，加强了沟通交流，增进了同学友谊，期待下次精彩的红外光谱培训活动再相聚！

前言近红外光谱（NIR）是近年来发展较为迅速的一种高新分析测试技术，是光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测量技术的有机结合。与传统分析技术相比，具有无损检测、分析效率高、分析速度快、分析成本低、重现性好、样品测量一般勿需预处理、光谱测量方便、适合于现场检测（如大批量抽检）和在线分析等独特优势。北京化工大学 袁洪福教授作为我国近红外光谱分析技术研究领域的杰出代表，袁洪福教授主持开发了大量具有我国自主知识产权的近红外技术产品，在北京化工大学建立了综合性新学科 “现代波谱过程分析技术（MSPAT，Modern Spectra Process Analytical Technology）”，担任国内外多个近红外学术社会职务，为我国近红外分析技术的普及推广、标准制定推进、学科建设发展做了大量卓有成效的工作。仪器信息网编辑近日专程来到北京化工大学分析测试中心，就近红外光谱分析技术等相关问题采访了袁洪福教授。 “建设一个综合性新学科 ——现代波谱过程分析技术（MSPAT）。”“现在以及未来几年里，我在北京化工大学的工作重点就是综合性新学科 ‘现代波谱过程分析技术（MSPAT）’的建设。”袁洪福教授开门见山的说。“我国现代波谱过程分析技术领域几乎是个空白，我们争取在这个领域建立一个国家重点实验室，为国家决策提供技术方面的支持。”国外过程分析技术学科在多个大学里有较好的发展，尤其出色的是华盛顿分析中心较早开展了这个学科的研究工作。“而‘现代波谱过程分析技术（MSPAT）’，在概念上与国外有所差别，范围限定在波谱，并且‘过程’所指的是一个更宽泛的意义，不仅是工业过程，而是包括一个商品从工业加工到出厂，一直到流通、消费，更应该叫‘全程’，是当前社会急需解决的问题。”北京化工大学分析测试中心实验室MSPAT主要内容包括过程测量、优化和控制；主要技术包括便携的和在线的近红外光谱、拉曼光谱、核磁共振、紫外光谱、荧光光谱、X射线能谱等的仪器技术研究、应用方法研究；具有分析速度快（单次测量速度可达毫秒级）、高通量（一次测量可同时提供多种性质参数）等优点。MSPAT基本技术构成包括仪器、化学计量学软件和各种分析模型等。袁洪福教授指出：“提到过程分析技术，大家首先想到的是在线色谱或工业色谱，色谱主要是一种应用广泛和成熟的样品成分分析技术，其局限性是分离过程是一个较慢的过程；同时，在线色谱维护困难；且局限于气体样品或易于气化的样品，对于大量液态、固态样品，色谱则很难分析。”“在线波谱技术中，在线拉曼光谱、在线核磁共振等也有少量应用，其仪器比较贵、处理麻烦，所以在线分析技术主要还是指在线近红外光谱技术。”“目前，我研究重点在于快速、准确分析技术。大型实验室仪器测试费时较长，不能达到过程控制的目的，而在线、便携仪器的分析速度快，近红外光谱分析技术适合于现场检测和在线分析，分析速度快，能在几分钟内，仅通过一次近红外光谱的采集，就可以同时完成样品多项性能指标的测定，可有效地为企业创造经济效益。”在线近红外分析系统通过光纤测量附件，可以测量管道中流动液体物料，也可以测量输送带上移动的固体物料；便携近红外分析仪，可以用于粮食收购现场的粮食测量，流通领域中的食品药品测量，农、林领域中的水果测量等。“应以实际需求为出发点，进行具有自主知识产权的国产分析仪器研发。”20世纪90年代初，国内外文献中涌现了大量关于近红外光谱的应用报道，面对这一契机，在我国著名分析化学家陆婉珍院士的倡导和组织下，石油化工科学研究院（简称“石科院”）成立了近红外光谱分析技术研发课题组，袁洪福教授是课题组的主要负责人。工作之初，在调研了当时国内外近红外光谱技术与应用的状况后，结合石科院的实际情况（石科院是中石化的科研单位，为石化企业提供技术支持），提出了以实际需求、廉价实用为出发点，开展了以固定光路和CCD为检测器的近红外光谱成套设备的研制。而采用CCD为检测器的原因，袁洪福教授解释到：“CCD最初是用在数码照相机上的，产量极大，其成本是没有问题的；而且CCD检测器可以做成阵列，整个仪器中没有移动部件，可以保障仪器性能的长期稳定。”NIR-3000近红外光谱分析仪这期间，袁洪福教授主持开发的大量具有我国自主知识产权的近红外技术产品，例如，实验室型NIR-3000近红外光谱分析仪，已在近三十家大型炼油厂和科研单位得到应用，取得了可观的经济和社会效益。这些仪器中只有光纤、芯片等材料是从国外进口，其它核心部件与技术都是自主研发的成果。在石油行业，大型工艺基本都采用在线近红外技术监测从原料到成品油的物性指标，解决了炼厂实验室负担过重以及实时监测、优化控制的问题。袁洪福教授介绍：“世界有很多炼油厂，如美国Ashland公司的St.Paul Park炼油厂、法国Lavera炼油厂、Shell公司的CRC炼油厂及韩国的SK炼油厂等都成功将NIR在线分析仪用于汽油调和的闭环、反馈优化控制。”汽油在线质量分析是汽油自动调合工艺的关键技术之一，负责实时测定各调合组分与成品汽油的性质，及时将测量数据反馈/前馈给在线优化与控制软件，从而实现汽油全自动调合生产目标。谈到自己的得意之作，袁洪福教授提到了2006年其完成的广石化汽油管道调合系统（千万吨改造）项目，选用了NIR-6000在线近红外分析系统为调合优化与控制软件系统实时提供原料与成品的组成和性质数据。广石化是沿海炼厂，以炼进口原油为主，原料性质波动大；而其汽油产品又和国内多数炼厂不同，除了常见的90#、93#、97#，还有部分出口到东南亚的95#、98#汽油。袁洪福教授和其课题组的同事经对NIR-6000在线近红外分析系统的完善与优化，采取了两台仪器控制10路物流（包括8路调合组分和2路成品油），测量的指标包括RON、MON、烯烃、芳烃、苯和氧含量等，所得数据及时反馈/前馈给在线优化与控制软件，从而实现汽油全自动调合。广石化汽油调和系统在线近红外分析系统目前，该套系统仍在正常运行，每年直接创造效益1264万元。至今，NIR-6000在线近红外分析系统在石化行业中已有10多套设备在成功应用，已产生巨大的工业效益。针对具有自主知识产权的国产分析仪器的研发问题，袁洪福教授说：“自主产权分析仪器的研发，不只是为了拥有整机、核心部件及其关键技术，还应该从最终能够解决国家实际存在、迫切需要解决的问题的角度出发。” “如果不制定相关标准分析方法，近红外分析技术再好也是枉然。”“如果不制定相关标准分析方法，近红外分析技术再好也是枉然。”袁洪福教授在2008年11月举行的全国第二届近红外光谱学术大会上所做的报告中说道。袁洪福教授在2008年全国第二届近红外光谱学术会议上作主题报告近红外光谱是否能作为标准方法？普便存在一种观念：认为近红外光谱是一种间接分析方法，没有纯粹的标准样本作参照，不适合作为标准方法。这种观点对人们接受近红外分析产生了困扰影响，严重阻碍了近红外分析标准方法建立的发展进程，也影响了近红外分析技术应有的发展速度。“从方法学角度来说，某种方法可否作为标准方法应取决于方法的准确性和适用范围能否明确界定。而近红外光谱方法严格遵循ASTM1655程序进行规范，完全可以达到这一要求，因此，近红外光谱可以标准化。”在质量监控方面，近红外分析能够发挥现有的标准方法不能实现的作用，比如粮食收购、烟草行业中的烤烟工商交接，其工作目标之一是按质论价，按质分类加工和储存，现有标准方法欲测定内在化学品质指标如定氮、水分等方法由于费时而无法实现这一目标，而在技术上近红外分析可以实现这一目标，如国内烟草行业已将近红外分析应用于原料工商交接二次验级考核，卷烟制造过程中配方结构的调整与优化，配方过程质量的均匀性、稳定性监测，为获取内在的化学品质信息发挥了重要作用，实现了内在质量检测分析从小批量长周期的离线式分析走向大批量的快速现场分析。在食品和药品的生产环节，采用近红外分析，企业可以做到每份产品在出厂前都能得到快速质量检测；在流通领域，执法部门也可以在现场非常方便地进行快速抽检。这样可以为保障药品和食品安全提供一种重要技术支撑，因此，近红外分析标准的制定是非常必要的。由于近红外分析缺乏方法标准，目前大多数用于生产过程质量控制，较少用于出具出厂的质量报告和具有法律效力的文件，其主要原因是近红外光谱方法很少上升为官方强制使用的标准方法。在很多领域，虽然，近红外分析在技术上是成熟的，并具备了相当的可解决实际问题的能力，但是由于缺乏相应的标准分析方法，出现了实际上很需要近红外分析技术，但又不能应用的尴尬局面。美国谷物化学家学会（AACC）、国际谷物化学会、ISO等组织也有多个近红外光谱方法标准；并且各国还有各自的近红外光谱方法的工业标准。袁洪福教授说：“与欧美和澳大利亚等已经广泛使用网络化近红外分析技术、并制定相应的标准和法规情况相比，我国近红外分析标准方法制定工作明显滞后，不仅严重的影响了近红外分析技术的应用，而且影响到了许多领域中质量监督工作的实施。”目前，国内只有一个有关近红外光谱检测的国家标准，即饲料中水分、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸、快速测定近红外光谱法（标准号为GB /T 18868-2002）。但袁洪福教授很高兴的提到：“日前，国家粮食局针对我国粮食收购的需要，已经开展了‘小麦蛋白测定-近红外法’、‘小麦水分测定-近红外法’等标准制定工作。总体来说，我国在饲料、粮食、烟草和国防等行业中已经率先开展了近红外分析标准工作，对我国质量控制体系和近红外分析科学发展具有重大的现实意义。”“建立近红外技术交流平台，为我国近红外技术的发展做出贡献。”目前，袁洪福教授正在组织、筹备成立近红外光谱学会。事情的起因源于2006年全国第一届近红外光谱学术会议上，与会专家强烈呼吁建立近红外光谱学技术交流平台，并且一致推举袁洪福教授来主持这件事。袁洪福教授说：“接受大家的推举做这件事，主要还是因为，近几年我国近红外光谱技术有了快速发展，但引起广大科技工作者足够的注意、应用潜力进一步开发等方面还存在不足。而成立近红外光谱学会，即建立了近红外技术交流平台，可以为我国近红外技术的发展做出贡献；其次，国际近红外光谱技术交流活动越来越多，需有正规的对接途径，民间是不能代表的，必须通过学会的方式来对接；这也正是自己一直努力的方向，现在，成立近红外光谱学会的事宜已取得很大进展。”正在筹备中的中国分析测试学会近红外光谱分会，已于2008年11月成功主办了全国第二届近红外光谱学术会议，我国几乎所有从事近红外光谱研究和应用的主要学术带头人都参加了这次会议。袁洪福教授作为近红外光谱学会理事长代表主办方致辞。此次大会为近红外光谱工作者提供一个高水平的交流平台，展示了我国近红外光谱的一流研究和应用成果，增进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，进一步促进我国近红外光谱事业的发展。谈话过程中，袁洪福教授回忆了一件事情：“2000年起国际近红外光谱学会就曾多次联系我，希望在中国来举办国际近红外光谱学术会议，而经多方面考虑，认为中国当时各方面还不具备条件，最终还是回绝了。”直到现在，袁洪福教授还觉得这是中国的近红外分析技术的发展过程中非常遗憾的一件事情。袁洪福教授在2008年亚洲第一届近红外光谱学术大会做国家报告2006年亚洲近红外光谱协会成立，袁洪福教授任常务理事，代表我国在2008年亚洲第一届近红外光谱学术大会做国家报告，会上确定2010年将在上海举办亚洲第二届近红外光谱学术大会，可以预期，随着亚洲第二届近红外光谱学术大会在中国的召开，必定会促进中国的近红外光谱技术的发展。“我国近红外光谱技术上已有很好的储备，进入了快速发展时期。”目前，在发达国家中，近红外光谱分析应用已经深入到各个领域，在不断地提高生产技术水平和改善产品质量中发挥着越来越大的作用，特别是在食品和药品安全领域中，近红外分析有很好的用武之地。日本果品分级厂近红外监测系统交谈过程中，袁洪福教授向我们展示了一个日本果品分级厂近红外监测的照片。此水果分级厂拥有45条近红外光谱检测线，检测项目包括颜色、大小、糖度等，一秒钟可检测5个果品。在超市里贴有近红外分析检测标识的水果商品的价格要贵很多，实现了按质论价的公平消费，同时也促进了种植品质的改进。仅在日本果品分级行业，所配置的在线近红外检测设备达2000多套。我国也是水果生产大国，仅在这一个领域，近红外光谱在线监测技术的应用空间非常大。“他们的今天可能就是我们的明天。”我国近红外光谱的发展不同于其他国家，完全是依靠自己的力量，但也因为当时研究环境封闭、工业基础落后等原因，经历异常曲折。但袁洪福教授也说到：“值得提及，中国农业大学严衍录教授长期默默地致力于近红外光谱在农业领域中应用的基础研究；还有中科院光机所陈星旦院士早期在开发滤光片近红外粮食分析仪方面做了很好的工作；尤其从1994年至今，陆婉珍院士和石科院近红外光谱分析课题组对近红外光谱分析平台技术（即硬件和化学计量学软件）开发和在石化领域中的应用研究进行了艰苦的长期拓荒，先后有实验室、在线近红外光谱仪，化学计量学软件等多个成果完成，这些技术在石化领域中均获得了广泛应用。”20世纪90年代中期起，我国近红外光谱发展过程中注重了平台技术和应用研究的结合，技术上已有很好的储备，已经进入了良好的发展轨道。“目前，全国拥有各种近红外分析设备超过1000台，几千人在使用近红外仪器，40多个应用研究小组在各个领域活动非常活跃，并取得了一些很好的成绩。与国际横向比较，我们在化学计量学软件方面不落后，但在仪器制造和应用研究深度方面，我们与国际先进水平还存在一定的差距。”最后，谈到近红外光谱分析技术发展方向问题，袁洪福教授指出：“限制近红外分析技术大规模推广的技术瓶颈是模型，因为模型建立工作需要收集大量具有代表性的样品，由具备熟悉光谱、化学计量学和具体分析专业知识的专业人员来完成；显然，一般用户不具备这样的条件。发达国家已经开始建立近红外光谱网络中心，负责建立模型和模型更新，通过Internet将模型传递到用户，用户也可以将样品光谱和性质发送到网路中心，用户可以不必进行复杂的建模工作，就可以方便使用近红外技术。例如，法国的农业粮食收购领域拥有5个近红外光谱网络中心、6000多台仪器。”“而我国的条件比发达国家更具发展‘近红外光谱网络中心’的优势，借鉴国外已有的成功经验，国家和行业给予重视、支持，投入力量，以各个行业的科研院所为基础建立本行业的近红外光谱网络中心，负责行业内近红外光谱模型建立工作，这将是我国近红外分析发展的一个重要方向。”“我想传达一种重要观点：快速分析技术方法与国家现行方法结合，从根本上且真正地解决我国食品药品等重要产品质量监控问题。”近红外等快速分析技术是一种很好的分析技术，具有解决实际问题的巨大潜力，但是目前社会普遍对此技术了解甚少，由此也产生了一些偏见，严重影响了这一新技术应有的发展。面对我国食品药品等重要产品质量监控的严峻形势，袁洪福教授向我们传达一种重要观点，借仪器信息网这次采访，向社会公众发布，以期为解决重大社会问题贡献微薄力量。“目前，在我国产品质量检测领域对如何使用检测技术和立法的主流观点是：即要检测技术或方法不仅能识别掺假样品，还须检测出掺假的东西是什么，不能误判和漏判等，为法律提供可靠准确检测结果。对于这一点我没有异议，客观要求我们必须建立这样的方法，但仅有这些还不够。我思考问题的角度是如何从根本上且真正地解决我国生产和流通领域中的产品质量（这里仅限于主要成分）监控问题出发。我们明白，单纯依靠上述所说的方法（可能需要昂贵的仪器、高素质人员、复杂的操作过程以及较长分析时间等）和国家质量监督有限的人力物力资源，面对我们这样大的国家，如此众多的产品种类，想一想，即使上述方法再准确可靠，实际上也是无法实现对我国庞大市场产品质量进行经常性的监控目的。面对我们国家在产品质量监控方面存在的实际问题，显然，在这样解决问题的思路上还是存在着不够完善的地方，应当提出能够实际解决问题的可行性创新思路。创新思路：快速质量检测与监测新技术可以提高分析效率，实现大批量样品的筛选、现场检测和在线监测。其技术优点是快速、高通量、无损、操作方便以及对操作人员分析素质要求不高等。将这样的快速分析技术方法与国家现行方法结合起来使用，可以适应大批量和常规性样品抽检，将有问题样品快速筛选出来，再带回实验室鉴定，真正提高效率，同时还显著节省成本。这样，不仅能满足法律要求，而且也能在技术上实现对市场产品质量进行真正有效的监控，希望职能部门、各行业和全社会共同关注这些重大问题的讨论，提出创新性发展思路，走出适合我国国情的创新发展之路，不仅为解决我们国家的重大实际问题，也为世界产品质量监控技术的发展作出应有的贡献。” 后记“自从1994年开始从事近红外光谱的研究工作，一直到现在，这么多年来一直在做这件事，并且也只做了这一件事，争取把这一件事做好。”袁洪福教授很谦逊的说起自己经历。其实，袁洪福教授所研究的成果已在石油化工、制药、农业和烟草等行业领域获得广泛应用，产生了很好经济效益和社会效益，为我国近红外光谱分析技术发展做出了突出贡献。一个人能把一件事做好，能够对国家、对他人有益，已经是非常了不起的成就。可以说袁洪福教授已经做到了这一点，并且将继续沿这条路走下去。我们在这里祝袁洪福教授在现代波谱过程分析技术，尤其是近红外光谱分析技术取得更多佳绩。采访编辑：刘丰秋 附录：袁洪福教授简介袁洪福教授，博士生导师，北京化工大学分析测试中心主任，材料科学与工程学院材料分析与评价中心主任，科研方向：现代波谱过程分析技术的研究、开发和应用。任中国仪器仪表学会分析仪器分会理事、中国仪器仪表协会分析仪器学会在线分析技术专业委员会委员、《分析化学》杂志编委委员、《现代仪器》编委委员、《现代科学仪器》编委委员、《光谱与光谱分析》编委委员、Asian Chemometrics & Chemoinformatics Society委员、亚洲近红外光谱协会常务理事等，在国内外重要刊物发表科技论文80余篇，是《现代近红外光谱分析技术》、《当代近红外光谱技术》、《水分析手册》等著作主要作者之一。主持开发了大量具有我国自主知识产权的技术产品：NIR-2000近红外光谱仪、NIR-3000近红外光谱仪、便携式近红外光谱仪、特种燃料NIR-3000近红外光谱分析仪、NIR-6000在线近红外光谱仪，编制了三个版本的化学计量学软件；其中，NIR-2000近红外光谱分析仪获1999年度BCEIA金奖，NIR-6000在线近红外光谱分析仪获2003年度BCEIA金奖，NIR-3000近红外光谱分析仪曾获得全军科技进步一等奖等。袁洪福教授是全国第一届（2006年），第二届（2008年）近红外光谱学术大会的主要组织者之一，代表我国在亚洲第一届近红外光谱学术大会致国家报告，为积极推进我国近红外分析标准制定进程发展做了大量工作。

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；RPD2.5 时，则表明模型分析难以进行。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。

p　　2019年8月30日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布501项国家标准和6项国家标准修改单，其中《GB/T 37969-2019近红外光谱定性分析通则》名列其中。该标准归口单位为全国仪器分析测试标准化技术委员会，2020年3月1 日正式实施。/pp　　据悉，《GB/T 37969-2019近红外光谱定性分析通则》按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草，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。本标准适用于吸收范围为12820cmsup-1/sup— 4000cmsup-1/sup(即 780nm-2500nm)近红外光谱定性分析。/pp　　本标准起草单位有：上海烟草集团北京卷烟厂、北京化工大学、南开大学、石油化工科学研究院、中国食品药品检定研究院、中国检验检疫科学研究院、军事科学院评估论证研究中心、北京市农林科学院、中国农业大学、中国计量科学研究院、中检国研(北京)科技有限公司、云南中烟工业有限责任公司、云南同创检测技术股份有限公司、西派特(北京)科技有限公司。/pp　　详细内容请见如下附件：strongimg src="/admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" style="vertical-align: middle margin-right: 2px "//strongstrong style="font-size: 12px color: rgb(0, 102, 204) "a href="https://img1.17img.cn/17img/files/201911/attachment/e27f6201-e6bd-4fae-8872-e6e729d04529.pdf" title="GBT37969-2019近红外光谱定性分析通则.pdf" style="font-size: 12px color: rgb(0, 102, 204) "GBT37969-2019近红外光谱定性分析通则.pdf/a/strong/ppbr//p

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。