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红外峰形分析

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红外峰形分析相关的论坛

  • 【有奖讨论】化学计量学 对 近红外分析的重要性

    【有奖讨论】化学计量学 对 近红外分析的重要性

    众所周知,近红外光谱包含的信息丰富而复杂,需要借助化学计量学方法,提取有效信息建模分析。 http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/01/201101101524_273195_1905813_3.jpg那么,化学计量学 对 近红外分析的重要性,体现在哪些方面呢?大家一起讨论一下吧~~http://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em09505.gif一个模型预测能力的好坏,取决于所选用的计量学方法吗?或者有多大程度和计量学方法相关呢?仪器厂商所自带的计量学方法通常只有较为经典的几种方法。这些方法可以满足大家应用的需要吗?各种新的化学计量学方法层出不穷,是选择越新的方法越利于近红外分析吗?近红外应用的好坏,在计量学方面对分析人提出的要求高吗?大家是否需要自己研究计量学方法,才能满足近红外分析的应用呢?

  • 【求助】二氧化硅的红外谱图峰分析

    [size=3][b]二氧化硅的红外谱图峰分析[/b][/size]测试二氧化硅样品后在以下位置有峰,求高手解析。波数 : 3441.90(OH) 1629.68(HOH) 1103.05(SiO) 970.27(??????) 798.69(SiO) 470.11(SiOSi)

  • 红外光谱图,谁能帮我分析一下,有什么特征峰?

    近来我一直在做红外分析,关于活性炭的,但是活性炭的红外谱图和纯溴化钾的谱图形状类似,做了多少遍了,结果还是一样,我的上司一直认为他的炭没问题,能做出和文献中相似或一样的谱图,所以他认为红外光谱仪有问题,和谱图硬是靠做出来的,和他的炭没关系,所以我想寻找一张纯溴化钾的红外谱图,跟我的谱图比照一下,是否有出处,谢谢我传一张谱图,谁能帮我分析一下,有什么特征峰,我自己找了老半天都没有N—H,或C—N等跟氮有关系的峰。谢谢

  • 怎么分析红外光谱的一致性

    求教: 怎么分析两个红外谱的相似性?本人在一家日化产品生产公司工作. 在对入厂原材料进行定性鉴定时主要使用红外. 分析要求受测试样品的红外光谱要与研发中心提供的标准光谱一致. 在这里想请教一下怎么分析两张红外光谱的一致性? 比较的标准是什么? 越具体越好.谢谢

  • 红外气体分析仪波形不正常,求助

    我们正在开发红外气体分析仪,使用的是NDIR原理,单光源单气室双通道热释电探测器,但是测试结果显示检测通道的输出电压波形在抖动,而参考通道的输出电压波形很稳定,请问谁知道这是怎么回事啊,急死了,截了个图在下面

  • 【讨论】红外峰型的影响因素有哪些?

    请教一下,我们分析的样品含有一个结晶水,含水量为5%,现在使用红外测定它是否与对照品一致,但是,在某些区域峰型不太一致,多出了一个峰,是否因为水的影响呢?压片前用105度烘干过夜了,还是如此,样品多一个峰,而对照没有,其他的地方也有细微差别。又用红外灯照射了一晚上,还是如此,这样看来,是否可以判断两种物质是否一致呢?还是属于不同基团的物质呢?http://www.instrument.com.cn/bbs/shtml/20061218/672891/请问还有哪些可能的影响因素呢?请教高手指点谢谢![em44]

  • 【分享】用红外光谱仪进行定量分析

    红外光谱用于定量分析远远不如紫外-可见光谱法。其原因是: 1、红外谱图复杂,相邻峰重叠多,难以找到合适的检测峰。 2、红外谱图峰形窄,光源强度低,检测器灵敏度低,因而必须使用较宽的狭缝。这些因素导致对比尔定律的偏离。 3、红外测定时吸收池厚度不易确定,参比池难以消除吸收池、溶剂的影响。 定量分析依据是比尔定律:ecl=logI0/I或A=ecl。如果有标准样品,并且标准样品的吸收峰与其它成分的吸收峰重叠少时,可以采用作出标准曲线的方法进行分析,即配制一系列不同含量的标准样品,测定数据点,作出曲线。相关步骤可参考紫外-可见光谱的定量分析方法。

  • 崂应3026型 红外烟气综合分析仪讨论

    崂应14年3月份推出 崂应3026型 红外烟气综合分析仪,该台仪器使用情况如何,邀请你来讨论。一、产品概述 仪器是以非分散红外吸收法(NDIR)为核心的产品,主要用于污染源排放管道中有害气体成分的测量,广泛应用于环境监测以及热工参数测量等部门。分析仪用于测量SO2、NOx等有害气体的浓度,与使用电化学传感器测量方法的仪器相比,具有测量精度高、可靠性强、响应时间快、使用寿命长等优点。分析仪研制过程中广泛征求专家及广大用户的意见,采用进口长光程多组分检测器件、创新抗干扰算法、传感器及新材料领域的高新技术,竭力为用户提供一台质量可靠、性能稳定的高品质仪器。二、采用标准◆ JJG968-2002 《烟气分析仪》◆ HJ/T397-2007 《固定源废气监测技术规范》◆ HJ 629-2011 《固定污染源废气 二氧化硫的测定 非分散红外吸收法》◆ HJ 692-2014 《固定污染源废气 氮氧化物的测定 非分散红外吸收法》三、产品优势◆ 采用长光程吸收气室,检测精度高,并可同时测量多种气体;◆ 独创温度、压力和水汽综合补偿算法,有效降低水汽干扰;◆ 采用通用便携式烟气预处理器,体积小、重量轻,提高整机便携性。四、产品特点◆ 采用多组分高精度NDIR(非分散红外吸收法)测量原理,可测量SO2、NO、CO、 CO2和O2(电化学法)等,最多可同时测量7种气体;◆ 分析模块不含任何运动器件,可靠性好;◆ 内置温度、压力和水汽补偿算法,工况适应力强;◆ 内置参比探测器,采用差分算法,消除光源非一致性的影响;◆ 内置精准控温模块,可在严寒地区工作;◆ 高效粉尘过滤功能,滤芯可重复使用,拆卸清洗方便;◆ 配备便携式烟气预处理器,具有体积小、重量轻、方便携带的特点;

  • 红外光谱特征峰分析求助

    红外光谱特征峰分析求助

    [color=#444444]在做出来的红外光谱上发现了奇怪的现象,求大神分析![/color][color=#444444]下图是由上至下依次是AgVO3、AgVO3/g-C3N4(50wt%)、g-C3N4的红外光谱。g-C3N4的红外光谱和文献上的差不多,但复合物的光谱中1200-1650之间那些峰几乎都不见了,只剩一个在1361cm-1的一个,这是为什么呢?[/color][color=#444444]求大神们解答,跪谢![/color][color=#444444][img=,550,437]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/09/201909251445293888_9157_1827556_3.png!w550x437.jpg[/img][/color]

  • 【求助】请教改性热塑性弹性体的红外定性分析

    样品是热塑性弹性体,组分大概是苯乙烯-丁二烯嵌段共聚物、PP/HIPS、橡胶油、无机填料和助剂等;请问一下:1、请问能够用红外光谱来定性分析组分的种类吗?如样品是填充PP还是HIPS,助剂的种类等。2、如何分析,样品需要先处理吗?用到什么其它仪器?可以直接对样品分析吗?3、还有没有其它分析方法可以用,好像看到论坛上有兄弟说DSC可以分析聚合物的组分,是吗?希望论坛的xdjm能给与解答,谢谢。

  • 【分享】如何进行红外光谱分析

    利用红外光谱对物质分子进行的分析和鉴定。将一束不同波长的红外射线照射到物质的分子上,某些特定波长的红外射线被吸收,形成这一分子的红外吸收光谱。每种分子都有由其组成和结构决定的独有的红外吸收光谱,据此可以对分子进行结构分析和鉴定。红外吸收光谱是由分子不停地作振动和转动运动而产生的,分子振动是指分子中各原子在平衡位置附近作相对运动,多原子分子可组成多种振动图形。当分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简谐振动时,这种振动方式称简正振动(例如伸缩振动和变角振动)。分子振动的能量与红外射线的光量子能量正好对应,因此当分子的振动状态改变时,就可以发射红外光谱,也可以因红外辐射激发分子而振动而产生红外吸收光谱。分子的振动和转动的能量不是连续而是量子化的。但由于在分子的振动跃迁过程中也常常伴随转动跃迁,使振动光谱呈带状。所以分子的红外光谱属带状光谱。分子越大,红外谱带也越多。红外光谱仪的种类有:①棱镜和光栅光谱仪。属于色散型,它的单色器为棱镜或光栅,属单通道测量。②傅里叶变换红外光谱仪。它是非色散型的,其核心部分是一台双光束干涉仪。当仪器中的动镜移动时,经过干涉仪的两束相干光间的光程差就改变,探测器所测得的光强也随之变化,从而得到干涉图。经过傅里叶变换的数学运算后,就可得到入射光的光谱。这种仪器的优点:①多通道测量,使信噪比提高。②光通量高,提高了仪器的灵敏度。③波数值的精确度可达0.01厘米-1。④增加动镜移动距离,可使分辨本领提高。⑤工作波段可从可见区延伸到毫米区,可以实现远红外光谱的测定。红外光谱分析可用于研究分子的结构和化学键,也可以作为表征和鉴别化学物种的方法。红外光谱具有高度特征性,可以采用与标准化合物的红外光谱对比的方法来做分析鉴定。已有几种汇集成册的标准红外光谱集出版,可将这些图谱贮存在计算机中,用以对比和检索,进行分析鉴定。利用化学键的特征波数来鉴别化合物的类型,并可用于定量测定。由于分子中邻近基团的相互作用,使同一基团在不同分子中的特征波数有一定变化范围。此外,在高聚物的构型、构象、力学性质的研究,以及物理、天文、气象、遥感、生物、医学等领域,也广泛应用红外光谱。 红外光谱解析方法一,IR光谱解析方法二,IR光谱解析实例一,IR光谱解析方法1.已知分子式计算不饱和度不饱和度意义:续前例1:苯甲醛(C7H6O)不饱和度的计算续前2.红外光谱解析程序 先特征,后指纹 先强峰,后次强峰 先粗查,后细找 先否定,后肯定 寻找有关一组相关峰→佐证先识别特征区的第一强峰,找出其相关峰,并进行峰归属再识别特征区的第二强峰,找出其相关峰,并进行峰归属一,IR光谱解析方法二,IR光谱解析实例一,IR光谱解析方法1.已知分子式计算不饱和度不饱和度意义:续前例1:苯甲醛(C7H6O)不饱和度的计算续前2.红外光谱解析程序 先特征,后指纹 先强峰,后次强峰 先粗查,后细找 先否定,后肯定 寻找有关一组相关峰→佐证先识别特征区的第一强峰,找出其相关峰,并进行峰归属再识别特征区的第二强峰,找出其相关峰,并进行峰归属

  • 【分享】------红外光谱分析的优缺点

    红外光谱分析的优缺点优点1 应用范围广。红外光谱分析能测得所有有机化合物,而且还可以用于研究某些无机物。因此在定性、定量及结构分析方面都有广泛的应用。2 特征性强。每个官能团都有几种振动形式,产生的红外光谱比较复杂,特征性强。除了及个别情况外,有机化合物都有其独特的红外光谱,因此红外光谱具有极好的鉴别意义。3 提供的信息多。红外光谱能提供较多的结构信息,如化合物含有的官能团、化合物的类别、化合物的立体结构、取代基的位置及数目等。4 不受样品物态的限制。红外光谱分析可以测定气体、液体及固体,不受样品物态的限制,扩大了分析范围。5 不破坏样品。红外光谱分析时样品不被破坏。缺点1 不适合分析含水样品,因为水中的羟基峰对测定有干扰;2 定量分析时误差大,灵敏度低,故很少用于定量分析;3 在图谱解析方面主要靠经验。

  • 光谱仪知识-近红外光谱分析技术注意事项

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

  • 【请教】帮忙分析红外谱图——请大家指点

    请大家帮忙分析两张图谱图1为十六烷基三甲基溴化铵(CTMAB)的红外吸收谱图图2 为利用改性前后粘土样品的红外谱图。想要请教的是,1)图2中利用CTMAB后的1和2样品中能否证实已被改性剂包覆?2)图2与图1中2852及2924附近处的峰强具有可对比性吗?首次接触红外,请前辈多帮忙。谢谢!

  • 基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    [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]

  • 红外分析遇到问题,请教大家!!

    红外分析遇到问题,请教大家!!

    请教:帮忙分析表面活性剂红外谱图,急!非常感谢!!本人以金面为背景,用傅利叶红外分析了一种12碳表面活性剂(用EDX分析元素只有碳、氧,用于泡沫剂复配),但判断不清楚。请专家分析一下此物质含有哪些特征基团?很可能是哪种物质?多谢!!红外分析:在4200~4400区有2个峰,2800~3000区有2个峰,2000~2500区有2个峰,1600~1700区有1个小峰,1400~1500区有1个峰。12碳表面活性剂(用EDX分析元素只有碳、氧),红外谱图见附件(不知怎么回事,图总是复制不过来)。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/07/201107311606_307612_2300473_3.jpg

  • 【分享】红外元素分析仪的分析原理

    [color=#00008B]各种极性分子的气体如SO2、CO2、H2O气等,对红外光都具有吸收作用,而双原子分子气体如H2、O2、N2等则没有吸收作用。气体对红外光的吸收作用遵循郎伯-比尔定律, 即: I = I0 e— K L C式中: I0——红外光的初始能量;I——红外光被气体吸收后的能量;K——与气体有关的常数;L——光程,即红外光通过气体层的厚度;C ——被测气体的浓度 。定律表明,吸收作用的大小与气体的性质、光程及气体浓度直接有关。不同的气体分子有不同的红外光吸收特征波长,例如在2~14.5μm 范围内,SO2的吸收峰在4.0μm及7.35μm,而CO2的吸收峰在2.78μm 、4.28μm、14.3μm等。气体分子对红外光有选择性地吸收和比尔定律是红外气体分析的基础。红外检测池是关键部件之一,它一般由红外光源、切光马达和切光片、分析气室、精密滤光片、检测元件及前置放大器等组成。 [/color]

  • 【原创】亲情奉送:近红外光谱法在药物分析中的应用

    近红外(Near Infrared,NIR)光谱的波长范围是780~2526nm(12820~3959cm-1),通常又将此波长范围划分为近红外短波区(780~1100nm)和近红外长波区(1100~2526nm)。由于该区域主要是O-H,N-H,C-H,S-H等含氢基团振动光谱的倍频及合频吸收,谱带宽,重叠较严重,而且吸收信号弱,信息解析复杂,所以虽然该谱区发现较早,但分析价值一直未能得到足够的重视。近年来,由于巨型计算机与化学统计学软件的发展,特别是化学计量学的深入研究和广泛应用,使其成为发展最快、最引人注目的光谱技术[1]。而且由于该技术方便快速,无需对样品进行预处理,适用于在线分析等特点,在药物分析领域中正不断得到重视与应用。1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的测量 根据NIR光谱的获得方式,通常有透射(Transmittance)和漫反射(Diffuse Reflectance)两种[2]。 透射测定法的定量关系遵从Lambert-Beer定律,主要适用于液体样品,其正常的工作波长范围是850~1050nm[3]。浙江大学的史月华等人用该原理,在93%~97.4%的浓度范围内利用维生素E在6061~5246cm-1处的近红外吸收峰面积积分值和其浓度关系建立回归方程,对已知浓度的样品进行预测,误差及相对误差均在0.79%~0.9%内[4,5]。 漫反射测定法是对固体样品进行近红外测定常用的方法。当光源垂直于样品的表面,有一部分漫反射光会向各个方向散射,将检测器放在与垂直光成45o角的位置测定散射光强的方法称为漫反射法。国内已有人先后用漫反射技术测定了精氨酸阿司匹林[6] 、安乃近[7] 、芦丁和维生素E[8] 等的含量,并且用反射光谱法对磺胺噻唑[9]进行质量评价。 以透射和漫反射为测试基础,为适应不同物质在不同状态时直接测定其[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],90年代以来光纤技术在NIR中得到了广泛应用。光纤不仅可方便的传输光谱信号,各式各样的光纤探头还极大地方便了NIR进行各类快速在线分析。2、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术在药物分析中的应用2.1应用范围 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法在药物分析领域中的应用范围相当广泛,它不仅适用于药物的多种不同状态如原料[10]、完整的片剂、胶囊与液体等制剂[11],还可用于不同类型的药品,如蛋白质[12]、中草药[13]、抗生素[14] 等药物的分析。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测以及生产工艺的监控[15,16] ;利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控[17,18,19,20,21] 。2.2定性、定量分析 现代[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术不是通过观察供试品谱图特征或测量供试品谱图参数直接进行定性或定量分析,而是首先通过测定样品校正集的光谱、组成或性质数据(组成或性质数据需通过其它认可的标准方法测定),采用合适的化学计量学方法建立校正模型,再通过建立的校正模型与未知样品进行比较,实现定性或定量分析。2.2.1定性分析 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]谱带较宽,特征性不强,因此很少像其它光谱(如紫外光谱和红外光谱)那样用于化合物基团的识别及结构的鉴定。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的定性分析一般是用于确定分析样品在已知样品集中的位置[22]。常用的方法包括:(1)判别分析法:判别分析是经典的定性识别方法,其基本思路是相同样品在不同波长下具有相近的光谱吸收,这种光谱间的比较可以是原始光谱,也可以是经过处理的光谱。(2)主成分分析(Principal Component Analysis PCA)法:利用PCA方法将多波长下的光谱数据压缩到有限的几个因子空间内,再通过样品在各因子空间的得分确定其归属类别,但PCA对样本与校正集间的确切位置缺乏定量的解释。任玉林等采用此方法研究了去痛片[23]的近红外漫反射光谱,总结出对标化后的数据进行主成分分析可减小颗粒大小的变化所产生的散射影响,并且用第二主成分得分对第一主成分作图可以将合格样品与不合格样品区分开来。其缺点是当真药与劣药的含量相当接近时此法容易分错[24]。(3)马氏距离(Mahalanobis Distance MD)法:该方法的核心是通过多波长下的光谱距离定量描述出测量样本离校正集样本的位置,因而在光谱匹配异常点检测和模型外推方面都很有用。但应用该方法时,波长位置的选择非常重要,波长点过少,光谱得不到合理的描述;波长点过多,计算量大,为此,徐广通提出将PCA与马氏距离相结合解决模型的适用性判断,可以充分利用PCA对大量光谱数据进行降维处理,也较好地解决了马氏距离计算时波长点的选择问题,避免了大量光谱数据直接进行马氏距离计算出现的共线性或计算量大等问题,且克服了采用PCA自身进行判断界限不易量化的问题[25]。2.2.2定量分析 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测量时一般不需对样品进行预处理,但测定的光谱可能受到各种干扰因素的影响。利用单一波长下获得的光谱数据很难获得准确的定量分析结果。NIR光谱结构复杂,谱图重叠较多,所以在进行定量分析时,一般采用多波长下获得的数据并进行一定的数据处理才能获得准确可靠的分析结果。常用方法如下:(1)主成分回归(Principal Component Regression,PCR):原理与PCA相同。吉林大学的任玉林等在此方面进行了深入研究[26]。PCR在解释光谱数据时起着重要作用,从主成分权重图中能够确定主成分与哪个组份有关,但确切而全面地解释每个主成分代表什么迄今仍是最难解决的问题。(2)偏最小二乘法(Partial Least Square PLS):该法是一种全光谱分析方法,充分利用多个波长下的有用信息,无需刻意的选择波长,并能滤去原始数据噪音,提高信噪比,解决交互影响的非线性问题,很合适在NIR中使用[27]。实验证明,PLS法同近红外漫反射光谱法结合,直接分析固态粉末药品磺胺甲基异唑[28]、安体舒通[29]、安乃近[30]、磺胺脒[31]是可行的,同其它方法相比具有速度快、简便、且不破坏样品的优点。(3)人工神经网络法(Artificial Neural Networks ANN):近年来兴起的ANN法研究,根据样品各组分的光谱数据建立人工神经网络模型,预测未知样品并讨论影响网络的各参数。采用ANN法对阿司匹林[32]、扑热息痛[33]、美的康[34]等药物定量分析的结果表明,ANN法的最大优点是其抗干扰、抗噪音及强大的非线性转换能力,对于某些特殊情况ANN会得到更小的校正误差和预测误差,并且它的预示结果要稍优于PLS(t检验无显著差异)。这可能是由于ANN法具有更强的非线性处理能力所致。 此外还有多元线性回归(Multiple Linear Regression MLR)、拓扑(Topology TP)等方法也在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中得到应用。3、问题与展望 尽管N I R在药物分析领域显现出勃勃生机,但目前它还存在一定的弱点。首先,它是一种间接的相对分析技术,通过收集大量具有代表性的标准样品,通过严格细致的化学分析测出必要的数据,再通过计算机建立数学模型,预测未知样品的结果。而模型的建立需耗用大量的人力、物力和财力;其次,由于NIR谱区为分子倍频与合频的振动光谱,信号弱,谱峰重叠严重,所以目前还仅能用于常量分析,被测定组分的量一般应大于样品重量的0.1%;此外,在进行[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析时,应考虑样品的特征、分析实验的设计及数据处理等多方面的问题,才能取得正确的分析结果,建立可靠的校正模型是[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]成功的关键,而合理的实验设计和恰当的分析模型则是建立校正模型的关键[35]。 NIR光谱分析的最大特点是操作简便、快速,可不破坏样品进行原位、在线测量;测量信号又可以远距离传输和分析;特别是与计算机技术和光导纤维技术相结合,采用NIR透射、散射、漫反射光谱学检测方法,可以不使用化学试剂,不必进行预处理,可直接对颗粒状、固体状、糊状、不透明的样品进行分析。这些特点正逐渐被制药界所认识,并显示出极大潜力,在制药工作和质量控制分析中具有广阔的应用前景。此外,NIR用于生产过程中的含量与水分分析也表现出独特的魅力[36]。目前NIR已成为AOAC(Association of Official Analytical Chemists)一种标准分析方法应用于药品检测中[37]。仪器生产商和药物分析专家的合作开发已使FDA、欧洲和加拿大药物管理局正式研究用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术取代繁琐费时的常规分析方法的可行性,部分测试项目已被FDA批准为标准方法。USP(United States Pharmacopia第25版)最近已在附录中增补近红外分析方法[38]。 国内,在SDA(State Drug Administration)的支持下,我所正在探索药品监督检验执法过程中采用NIR进行快速鉴别及定量分析的可行性。结合全国抽验工作, 对NIR模型的准确性及模型传递的误差进行系统评价,这项工作的开展对打击假劣药品具有重要意义。

  • 红外光谱的定量分析和定性分析

    红外光谱定性分析:一般采用三种方法:用已知标准物对照、标准谱图查对法和直接谱图解析法。 1. 已知物对照应由标准品和被检物在完全相同的条件下,分别绘制红外光谱图进行对照,谱图相同则肯定为同一化合物。 2. 标准谱图查对法是一种最直接、可靠的方法。在用未知物谱图查对标准谱图时,必须注意:测定所用仪器与绘制标准谱图的在分辨率和精度上的差别,可能导致某些峰细微结构的差别;未知物与标准谱图的测定条件必须一致,否则谱图会出现很大差别;必须注意引入杂质吸收带的影响。如KBr压片可能吸水而引入水吸收带等。 3. 对于未知化合物,可按照如下步骤解析谱图:先从特征频率区入手,找出化合物含有的主要官能团;指纹区分析,进一步找出官能团存在的依据;仔细分析指纹区谱带位置、强度和形状,确定化合物的可能结构;对照标准谱图,配合其他鉴定手段,进一步验证。 红外光谱定量分析: 选取合适的定量吸收峰,测定吸收峰的吸光度,依据朗佰-比尔定律,计算待测组分含量。

  • 红外做半定量分析能行吗?

    红外能做半定量分析吗?在我的软件上没有看到怎么计算吸收峰的峰面积.你们的软件上有如何计算红外吸收峰的峰面积吗?

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