红外分析系统

2016年9月26日，由大连达硕信息技术有限公司独立开发，在近红外数据分析处理方面具有巨大优势的魔力软件系统，发布新版本(v2.0)。在原有v1.0版本的基础上，系统新增模型传递的功能，解决仪器标准化问题，并极大地提升系统的模型分析效率，改善用户体验。魔力软件v2.0版新增的模型传递功能，提供多个方法，有效校正不同仪器间的近红外数据变化与差异，达到仪器数据的标准化，从而提升定性定量分析结果的可比性与可用性；同时新版本在大数据量的文件载入、工程文件的保存与打开、内存的高效利用，以及用户体验等诸多方面做足文章，力争把该产品打造成近红外数据智慧分析处理的完整解决方案，在数据分析的智慧化，分析方法的全面性，以及用户使用的便捷性等各个方面，极大超越现有的软件系统，完美解决广大科研工作者与应用工程师在近红外分析中遇到的数据处理难题。 魔力软件系统在近红外数据分析处理中的显著优势，可概括为如下几个方面： 批量载入某一文件夹下多种类、复杂格式的数据多变量数据分析前，通常需将待分析的数据整合成数据矩阵形式。然而多重因素的影响导致数据分析工作者较难实现这个过程，比如不同样本产生的多个数据、样本分析条件差异导致的数据长度差异、数据类型的变化，以及数据中同时含有数字和字符等等。怎么办？魔力软件可快速解决！文件行，文件夹也可以！ 一键构建算法流，快速、智能完成数据建模复杂多变量数据分析的流程长、方法多，传统逐步分析的策略费时、费力。魔力软件创新实现基于算法流的数据分析，即用户可任意构建包含多个数据分析方法的方法组合，进而达到建模中的一键处理、多模型处理、方法参数修改后的快速建模与快速重建模，是智慧型数据分析的创新发展。 数据分析过程中，任一阶段随时随地的数据建模数据分析的本质是“让数据开口说话”，告诉你数据背后的隐含内容。优异的数据分析流程应在数据分析的任意阶段，依据用户需求随心所欲地产生新数据、分析新数据、建立数据分析闭环。魔力软件就是这么做的：建立数据、图表、模型、结果间的任意流动，使得数据分析更加得心应手！ 全面的数据预处理、变量选择、分类与回归建模方法不同的数据处理方法有不同的适应性，得到满意的数据分析模型或结果，可能需要对系列方法进行优化选择。魔力软件包括16大类、31小类的数据预处理方法，以提高数据质量；15大类、36小类的特征选择方法，优选变量；15个数据建模方法，用于探索性分析、分类与回归分析。有如此多方法的支持，不再为发文章而发愁，魔力软件：发文章的利器一枚！ 优异的用户体验：数据库管理、工程式文件、使用向导、完美报表等魔力软件独创一键式的数据处理流程，同时模型训练、验证与预测，便捷的导航栏与工程式的文件管理，强大的数据操作与可视化功能，加上丰富的算法与智慧化的分析过程，带给您不一样的用户体验。一个字：爽！(魔力软件功能菜单)目前魔力软件系统的新版本已经全面开放试用，欢迎联系公司获取试用版。与此同时，公司推出促销大惊喜。凡是在2016年12月30号之前购买产品的企业单位，或者高校、科研院所，均可获得惊喜促销价。欢迎垂询。 已经购买魔力软件的用户，可获得免费升级服务；已经试用过魔力软件v1.0版本的用户，亦可重新申请试用v2.0新版本。 大连达硕信息是国家高新技术企业，专注化学与生物行业数据的整合分析与深度挖掘，辅助决策支持。公司全方位提供数据分析服务、数据处理产品，以及数据应用整体解决方案，是我国化学与生物数据应用领域的领头羊。公司技术力量非常雄厚，在化学与生物数据分析领域积累了非常丰富的经验，深受客户好评

由浙江大学承担的“结合软测量技术的汽油质量指标近红外（NIR）在线分析系统”通过863计划现代集成制造系统技术主题专家组组织的验收。 为有效地解决炼油过程中汽油成品或组份油的质量检测问题，该课题基于NIR光谱分析数据，将小波变换与光谱归一化技术应用于光谱数据的预处理中，减少了荧光背景干扰和高频噪声对分析精度的影响，提高了光谱数据的信噪比。针对目前NIR光谱定量分析中常用的偏最小二乘算法的局限性，把支持向量计算法应用于NIR光谱的非线性定量分析，显著地提高了分析精度。研究人员还提出了一种基于NIR光谱的汽油牌号快速识别方法，通过主元分析提取汽油NIR光谱的主元信息，应用相似分类算法建立了不同汽油牌号汽油样本的分类模型，再利用这些模型实现对未知汽油样本有效的快速分类。 在上述研究成果的基础上，课题组开发研制了新一代实验室用低成本汽油质量指标快速测定仪，并已成功应用于中国石化集团杭州炼油厂、清江炼油厂等单位，受到了用户的好评。同时，还开发研制了在线自清洗NIR光纤探头与相应的自动采样系统，提高了在线分析系统的连续运行能力，并成功研制了汽油质量指标在线NIR分析仪样机系统。该样机已成功地应用于中国石化上海高桥分公司炼油企业部连续重整装置。

在背景与目标红外辐射量差距不大或背景较为复杂等情况下，传统红外成像技术对目标进行探测与识别的难度较大。而红外偏振探测在采集目标与背景辐射强度的基础上，还获取了多一维度的偏振信息，因此在探测隐藏、伪装和暗弱目标和复杂自然环境中人造目标的探测和识别等领域，有着传统红外探测不可比拟的优势。但同时，偏振装置的加入也增加了成像系统的复杂度与制作成本，且对于远距离成像，在红外成像系统前加入偏振装置对成像系统的探测距离有多大的影响，也有待进一步的研究论证。据麦姆斯咨询报道，近期，中国科学院上海技术物理研究所、中国科学院红外探测与成像技术重点实验室和中国科学院大学的科研团队在《红外与毫米波学报》期刊上发表了以“考虑探测器非理想性的红外偏振成像系统作用距离分析”为主题的文章。该文章第一作者为谭畅，主要从事红外偏振成像仿真方面的研究工作；通讯作者为王世勇研究员，主要从事红外光电系统技术、红外图像信号处理方面的研究工作。本文将从分析成像系统最远探测距离的角度出发，对成像系统的探测能力进行评估。综合考虑影响成像系统探测能力的各个因素，参考传统红外成像系统作用距离模型，基于系统的偏振探测能力，建立了红外偏振成像系统的作用距离模型，讨论了偏振装置非理想性对系统探测能力的影响，并设计实验验证了建立模型的可靠性。红外成像系统作用距离建模目前较为公认的对扩展源目标探测距离进行估算的方法是MRTD法。该方法规定，对于空间频率为f的目标，人眼通过红外成像系统能够观察到该目标需要满足两个条件：①目标经过大气衰减到达红外成像系统时，其与背景的实际表观温差应大于或等于该频率下的成像系统最小可分辨温差MRTD（f）。②目标对系统的张角θT应大于或等于相应观察要求所需要的最小视角。只需明确红外成像系统的各项基本参数与观测需求，我们就可以计算出系统的噪声等效温差与最小可分辨温差，进而求解出它的最远探测距离。红外偏振成像系统作用距离建模偏振成像根据成像设备的结构特性可分为分振幅探测、分时探测、分焦平面探测和分孔径探测。其中分时探测具有设计简单容易计算等优点，但只适用于静态场景；分振幅探测可同时探测不同偏振方向的辐射，但存在体积庞大、结构复杂，计算偏振信息对配准要求高等问题；分孔径探测也是同时探测的一种方式，且光学系统相对稳定，但会带来空间分辨率降低的问题；分焦平面偏振探测器具有体积小、结构紧凑、系统集成度高等优势，可同时获取到不同偏振方向的偏振图像，是目前偏振成像领域的研究热点，也是本文的主要研究对象。图1为分焦平面探测系统示意图。图1 分焦平面探测器系统示意图本文仿真的分焦平面偏振探测器，是在红外焦平面上集成了一组按一定规律排列的微偏振片，一个像元对应着一个微偏振片，其角度分别为 0°、45°、90°和135°，相邻的2×2个微像元组成一个超像元，可同时获取到四种不同的偏振态。图1为分焦平面探测系统结构示意图。传统方法认为在红外成像系统前加入偏振装置后，会对系统的噪声等效温差与调制传递函数MTF（f）产生影响，改变系统的最小可分辨温差，进而改变系统的最远探测距离。本文将从偏振装置的偏振探测能力出发，分析成像系统的最小可分辨偏振度差，建立红外偏振成像系统的探测距离模型。我们首先建立一个探测器偏振响应模型，该模型将探测器视为一个光子计数器，光子被转换为电子并在电容电路中累积，综合考虑探测器井的大小、偏振片消光比、信号电子与背景电子的比率以及入射辐射的偏振特性，通过应用误差传播方法对结果进行处理。从噪声等效偏振度（NeDoLP）的定义出发，NeDoLP是衡量偏振探测器探测能力的指标，即探测器对均匀极化场景成像时产生的标准差。对其进行数学建模，进而分析得到红外偏振成像系统的最远探测距离。图2 DoLP随光学厚度变化曲线对于探测器来说，积分时间越长，累积的电荷越多，探测器的信噪比（SNR）就越高，但这种增加是有限度的。随着积分时间的增加，光生载流子有更多的时间被收集，增加信号。然而，同时，暗电流及其相关噪声也会增加。对于给定的探测器，最佳积分时间是在最大化信噪比和最小化暗电流及噪声的不利影响之间取得平衡，为方便分析，我们假设探测器工作在“半井”状态下。通过以下步骤计算红外偏振成像系统最远作用距离：a. 根据已知的目标和背景偏振特性以及环境条件，计算在给定距离下，目标与背景之间的偏振度差在传输路径上的衰减。b. 结合系统的探测器性能参数，确定目标在给定距离下是否可被观察到。如果不能则减小设定的距离。目标被观察到需同时满足衰减后的偏振度差大于或等于系统对应于该频率的最小可分辨偏振度差MRPD，目标对系统的张角θT大于或等于相应观察要求所需要的最小视场角。c. 逐步增加距离，直到目标与背景之间的偏振度差不再满足观察要求。这个距离即为成像系统最远作用距离。τp (R)为大气对目标偏振度随探测距离的衰减函数，可根据不同的天气条件，根据已有的测量数据进行插值，计算出不同探测距离下大气对目标偏振度的衰减，图4. 5给出了根据文献中测量数据得到的偏振度随光学厚度增加衰减关系图。这里给出的横坐标是光学厚度，不同天气条件下，光学厚度对应的实际传播距离与介质的散射和吸收系数有关。综上，我们建立了传统红外成像系统和考虑了偏振片非理想性的红外偏振成像系统的作用距离模型，下面我们将对模型的可靠性进行验证，分析讨论探测器各参数对成像系统探测能力的影响。验证与讨论由噪声等效偏振度的定义可知，其数值越小，代表偏振探测器的性能越优秀。下面我们对影响红外偏振成像系统探测性能的各因素进行讨论，并设计实验验证本文建立模型的正确性。偏振片消光比消光比是衡量偏振片性能的重要参数，市售的大面积偏振片的消光比可以超过200甚至更多。对其他参数按经验进行赋值，从图3可以看到，对于给定设计参数的探测器，偏振片消光比超过20后，随着偏振片消光比的增加，探测器性能上的提升微乎其微。对于分焦平面探测器，为实现更高的消光比，不可避免地要牺牲探测器整体辐射通量。由于辐射通量降低而导致的信噪比损失可能远远超过消光比增加所获得的收益。这一结果同样可以对科研人员研制偏振片提供启发，对需要追求高消光比的偏振片来说，增大透光轴方向的最大透射率要比降低最小透射率更有益于成像系统的性能。图3 偏振片消光比与探测器噪声等效偏振度关系图探测器井容量红外探测器的井容量是指探测器像素在饱和之前能够累积的电荷数量的最大值。井容量是衡量红外探测器性能的一个关键参数，井容量通常以电子数（e-）表示。较大的井容量意味着探测器可以在饱和之前存储更多的电荷，从而能够在更大的亮度范围内准确检测信号。这对于在具有广泛亮度变化的场景中捕获清晰图像至关重要。从图4可以看出，增大探测器井的容量，同样能很好的提高成像系统的偏振探测能力。图4 探测器井容量与探测器噪声等效偏振度关系图然而，井容量的增加可能会导致像素尺寸增大或探测器面积减小，这可能对系统的整体性能产生负面影响。因此，在设计红外探测器时，需要权衡井容量、像素尺寸和其他性能参数，以实现最佳性能。目标偏振度虽然推导出的噪声等效偏振度公式包含目标偏振度这一参量，但目标的偏振度本身对探测器的噪声等效偏振度没有直接影响。NeDolp 是一个衡量探测器性能的参数，它主要受探测器内部噪声、电子学和其他系统组件的影响。然而，目标的偏振度会影响探测器接收到的信号强度，从而影响信噪比（SNR）。从图5也可以看出，探测器的NeDolp受目标的偏振度影响不大。图5 目标偏振度与探测器噪声等效偏振度关系图读取噪声与产生复合噪声比值读取噪声主要来自于探测器的读出电路、放大器和其他电子元件。它通常在整个光强范围内保持相对恒定。产生复合噪声是由光子的随机到达和电荷生成引起的，与光子数成正比。在低光强下，产生复合噪声通常较小；而在高光强下，它会逐渐变大。通过计算读取噪声和产生复合噪声的比值，可以确定系统的性能瓶颈。如果读取噪声远大于产生复合噪声，这意味着系统在低光强下受到读取噪声的限制。在这种情况下，优化读出电路和放大器等元件可能会带来性能提升。如果产生复合噪声远大于读取噪声，这意味着系统在高光强下受到产生复合噪声的限制。在这种情况下，提高信号处理和光子探测效率可能有助于改善性能。从图6可以看出，降低读取噪声与产生复合噪声比值可以有效提升系统偏振探测能力。图6 δ与探测器噪声等效偏振度关系图信号电子比例综合图4~6可以看出，提升β的数值可有效提高探测器的偏振探测能力，由β的定义可知，对于确定井容量的探测器，β的取值主要取决于探测器的各种噪声与积分时间，降低探测器的工作温度、优化探测器结构、减少表面和界面缺陷等途径都可以降低探测器的噪声，调节合适的积分时间也有助于探测系统的性能提升。实验验证根据噪声等效偏振度的定义，利用面源黑体与红外可控部分偏振透射式辐射源创建一组均匀极化场景。如下图7所示，黑体发出的红外辐射，经过两块硅片，发生四次折射，产生了偏振效应，通过调节硅片的角度，即可产生不同线偏振度的红外辐射。以5°为间隔，将面源黑体平面与硅片间的夹角调为10°~40°共七组。每组将面源黑体设置为40℃和70℃两个温度，用国产自主研制的红外分焦平面偏振探测器采取不少于128帧图像并取平均，然后将每组两个温度下相同角度获得的图像作差，以减少实验装置自发辐射和反射辐射对测量结果的干扰，差值图像就是透射部分的红外偏振辐射。对差值图像进行校正和去噪后，即可按公式计算出探测器对均匀极化场景产生的偏振度图像。计算出红外辐射的线偏振度，为减小测量误差，仅取图像中心区域的像元进行分析。该区域像元的标准差就是该成像系统的噪声等效偏振度（NeDoLP）。探测器具体参数如表1所示。图7 实验示意图表1 偏振探测器参数利用本文建立的探测器仿真模型计算出硅片的线偏振度仿真值，公式19计算出硅片线偏振度的理论值，与实验的测量值进行对比，图8展示了三组数据的变化曲线，从图中可以看出，三组数据存在一定偏差，这可能与硅片调节角度误差、面源黑体稳定性、干涉效应、硅片摆放是否平行等因素有关，但在误差允许的范围内，实验验证了偏振探测系统的性能，也证明了本文建立仿真模型的可靠性。NeDoLP测量结果如表2所示。图8 线偏振度理论值、测量值与本文模型仿真值曲线图表2 实验结果从上表可以看到NeDoLP的测量值与仿真值的差值基本能控制在5%以内，实验结果再次印证了本文设计的模型的可靠性。实例计算应用建立的模型对高2.3m，宽2.7m，温度47℃，发射率为1的目标的最远探测距离进行预测，目标差分温度6℃；背景温度27℃；发射率1；目标偏振度30%，背景偏振度1%，使用3.2节中样机的探测器参数，最后，采用文献中介绍的“等效衰减系数-距离”关系的快速逼近法对红外探测系统最远作用距离R进行求解，得到表3的结果。表3 红外成像系统的最远作用距离根据红外探测系统最远探测距离，利用本文第二节提出的方法，得到不同探测概率下红外偏振成像系统最远作用距离结果如表4所示。表4 红外偏振成像系统的最远作用距离所选例子为目标与背景偏振度差异大于其温差，所以在这种探测场景下红外偏振成像系统的探测能力要优于红外成像系统。探测器的参数不同，探测场景与目标的变化都会对模型的结果产生影响，但本文提供的成像系统作用距离模型可为实际探测中不同应用场景下的成像系统选择提供参考。结论针对不同的探测场景，红外成像系统与红外偏振成像系统在最远探测距离方面哪个更有优势并没有定论，探测目标的大小，背景与目标的温差与偏振度差，大气透过率，具体探测器的参数等因素都会对成像系统的最远探测距离产生影响。经实验验证，本文所建立的非理想红外偏振成像系统的响应模型是可靠的，可以用于估算成像系统的最远作用距离，针对不同的探测场景，读者可通过实验确定探测器的具体性能参数，利用仿真软件或实验测量的方式获取探测目标的温度与偏振信息，明确探测环境的具体大气参数，利用模型对红外成像系统与偏振成像系统的最远作用距离进行预估，选择更具优势的成像系统。这项研究获得上海市现场物证重点实验室基金（No. 2017xcwzk08）和上海技术物理研究所创新基金（No. CX-267）的资助和支持。论文链接：http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/article/abstract/2023041

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

北京盈盛恒泰科技有限责任公司派出商务、技术代表团一行于1月8日前往泰国曼谷出席美国UNITY公司的亚洲区年会。盈盛恒泰多年来一直与美国UNITY公司保持良好的合作，2011年正式签署合作协议，成为UNITY中国区的独家代理商。 美国UNITY公司是专业生产近红外成分分析系统的公司，其多年来为德国BRAN-LUEBBE生产制造近红外成分分析仪，在 具有很高的市场占有率。目前推出自主品牌的SpectraStar2400和SpectraStar2500型近红外成分分析仪，吸收以前所有仪器的优点，并扩大了光谱范围，提高了检测扫描速度，集成电脑操作系统，成为 具专业化的成分分析检测系统。 本次会议内容分为商务交流与技术培训两部分，经过4天的深入沟通，让盈盛恒泰对UNITY近红外的卓越品质与强大功能有了全方位的了解，同时对UNITY工作人员的专业精神有了切实体会。这更加坚定了盈盛恒泰要将UNITY产品推荐给广大中国用户的决心。 盈盛恒泰公司耿经理（左）与UNITY公司亚太总裁合影 亚太区个区域伙伴的合影 技术培训会议现场 全体参会者的聚会

p style="text-align: justify text-indent: 2em "2018 年 12 月 20 日，安捷伦科技公司(纽约证交所：A)宣布《分析科学家》杂志已将其产品列入年度最具创新性产品名单。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "该杂志关注分析化学领域的技术发展，并将Agilent 8700 LDIR 激光红外成像系统列为今年的顶级创新产品之一。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "安捷伦于10月推出了8700 LDIR激光红外成像系统。 这一创新系统采用了一种新的化学成像方法，为制药，生物医学，食品和材料科学带来了更高的清晰度和前所未有的速度。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "Agilent 8700 LDIR 激光红外成像系统提供了全新的尖端化学成像和光谱分析能力。针对专家和非专家使用而设计的 8700 LDIR 提供了一种简单的高度自动化方法，能够使表面成分获得可靠的高清化学图像。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "Agilent 8700 LDIR 采用最新量子级联激光器 (QCL) 技术，结合快速扫描光学元件，可提供快速、清晰的高质量图像和光谱数据。这项技术与直观的 Agilent Clarity 软件相结合，可通过“放置样品-自动运行”的简单方法，以最少的仪器交互实现大样品区域快速、详细的成像。span style="text-indent: 2em "使用 8700 LDIR，可以在更短的时间内更详细地分析更多样品，得到更多的统计数据，有助于完成片剂、多层薄膜材料、生物组织、聚合物和纤维的组成分析。可以在产品开发过程中制定更明智、更快速的决策，从而降低成本、缩短分析时间。/span/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/ae54a009-95dc-4b4c-b5e0-4f6143509cf7.jpg" title="8ca1cde5-f9a5-48b5-b99b-7823a6cac144.jpg" alt="8ca1cde5-f9a5-48b5-b99b-7823a6cac144.jpg"//pp style="text-align: center "Agilent 8700 LDIR 激光红外成像系统/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "《分析科学家》创新奖重点关注革命性技术带来的创新成果。获奖者由专家小组选出，小组成员包括杂志编辑顾问委员会的成员和编辑人员。/pp style="text-align: justify text-indent: 0em "　　strong关于安捷伦科技公司/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 0em "　　安捷伦科技公司(纽约证交所： A)是生命科学、诊断和应用化学市场领域的全球领导者，拥有 50 多年的敏锐洞察与创新，我们的仪器、软件、服务、解决方案和专家能够为客户最具挑战性的难题提供更可靠的答案。在 2017 财年，安捷伦的营收为 44.7 亿美元，在全球拥有 14500 名员工。/ppbr//ppbr//p

安捷伦科技公司(纽约证交所：A)近日宣布，公司推出增强型 8700 LDIR 激光红外成像系统。该系统针对环境样品中的微塑料分析实施了进一步优化。这一新改进的系统方案包还包含了 Clarity 1.5 软件，这一重大升级可加快分析速度，增强光谱采集、转换和谱库匹配，并提供自动化工作流程，可直接分析滤膜上的微塑料。重新设计的创新样品支架能够更轻松地将滤膜上的样品递送至仪器，并且操作更加一致。 　　环境中广泛存在的微塑料成为全球日益关注的问题，这也促使政府更加重视微塑料污染，与此同时，环境机构也加强了对河流和海洋的监测。想要充分评估环境中的微塑料污染情况，研究人员就需要确定样品中塑料颗粒的粒径、形状和化学特性，但由于更小的颗粒往往具有更强的生物学相关性，因此该分析必须扩展到微米级的颗粒。 　　微塑料分析面临的主要挑战是分析周期长且操作复杂，阻碍了对现实系统的研究。此外，方法的差异性也限制了研究之间的可比性，因此难以评估微塑料污染趋势。FTIR 和显微拉曼成像技术等振动光谱提供了一种有用的替代方案，但由于分析时间长且方法过于复杂，这些方法都存在局限性。 　　VAgilent 8700 LDIR 使红外光谱分析兼具快速分析和易用性，并迅速成为微塑料颗粒分析的基准技术。该平台能够直接对滤膜上的颗粒进行分析，标志着速度和通量的又一次飞跃。测试量显著增加将使研究人员能够更好地了解环境中微塑料的污染程度，并有助于制定合理的标准和法规。 　　安捷伦副总裁兼分子光谱事业部总经理 Geoff Winkett表示：“当我与微塑料研究人员交谈时，一个反复提及的问题是如何使检测更快速、更简便。如果实际处理的样品数量有限，这可能会掩盖问题的真实本质。目前，其他可用的技术分析周期太长，并且无法捕获饮用水和环境水中大量的微塑料。一些快速且简便易用的分析方法，如 8700 LDIR，提供了一种重要且急需的替代方案，使研究人员能够在一定的区域或时间内采集更多样品，从而应对这些局限。” 　　作为食品与环境分析解决方案的优质供应商，安捷伦致力于为学术研究领域和商业检测公司提供能够改善用户结果的出色技术。增强型 8700 LDIR 的推出有望加强安捷伦在这一不断发展的市场中的前沿地位。 　　关于安捷伦科技公司 　　安捷伦科技公司(纽约证交所：A)是生命科学、诊断和应用化学市场领域的全球领军者，致力于提供敏锐洞察与创新，帮助提高生活质量。安捷伦提供涵盖仪器、软件、服务及专业技能的全方位解决方案，能够为客户挑战性的难题提供更可靠的答案。在 2021 财年，安捷伦的营业收入为 63.2 亿美元，全球员工数为 17000 人。

随着大量塑料的使用和随意处置，微塑料几乎污染了整个地球，科学家也愈发关注对微塑料的研究。环境中微塑料的尺寸往往小于5μm，传统红外因受限于微米级别空间分辨率，以及不同尺寸颗粒变化的实际红外吸收峰相较于理想吸收峰散射严重等问题，很难对样品进行有效的定性和定量分析。美国PSC公司推出的非接触式亚微米红外拉曼同步光谱显微系统-mIRage，得益于其500 nm空间分辨率、不因颗粒尺寸变化而发生散射且无需接触测量等优势，有效解决了绝大多数环境微塑料样品光谱显微测试的问题。其显著的技术优势为:✔ 亚微米红外空间分辨率，比传统的FTIR/QCL红外显微提高~20倍；✔ 有效排除小尺寸样品散射伪影，极大提高样品测试范围，获得高质量红外拉曼分析图谱；✔ 非接触式，反射(远场)模式测量，对样品无污染，没有任何常见光谱失真。可快速匹配光谱商用数据库，获得样品种类结果；✔ 可升级亚微米同步红外+拉曼同步联用系统，在相同时间、条件、位置下获得相同空间分辨率的红外和拉曼光谱。非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量系统—mIRage近日，PSC公司将mIRage系统全新升级，即将发布FeaturefindIR功能。FeaturefindIR创新性的实现了微塑料和其他颗粒快速、自动化的光谱测量和化学鉴定，显著提高了实验效率，并为应用中大量样品的测量提供了基础，包括但不限于微塑料，缺陷污染和细胞分析，以及许多其他样品类型。mIRage升级系列将原有优势进一步拓宽：☛ 测试从亚微米到毫米范围内微塑料样品；☛ 红外拉曼同步，测量大量的微塑料和颗粒；☛ 测试系统自动搜索和检测粒子；☛ 自动测量和定位化学ID。升级功能新品发布会为使研究者更好的了解这一升级功能，美国PSC公司将举办升级功能新品发布会，发布会将由产品管理和营销总监Mustafa Kansiz博士主持介绍。此次发布会将主要介绍“FeaturefindIR”软件自动化工具如何在mIRage上对更具有生物学意义的微塑料颗粒（从小于500 nm到大尺寸(mm)）进行自动化、快速和准确的分析，规避传统FTIR/QCL和拉曼显微系统所见的明显缺陷，从而有效完成微塑料样品测试。同时，Mustafa Kansiz博士也将实时演示亚微米mIRage的featurefindIR功能，无论颗粒形状和大小如何，都将得到一致、无伪影的图谱，并使用交叉偏振可见光增强颗粒检测。敬请期待mIRage系统featurefindIR的详情发布！FeaturefindIR优势解析：【高效粒子数据收集】微塑料、颗粒和有机污染物有时很难在大量的一般污染物中发现。为了获得最大的灵活性，featurefindIR可以使用图像输入，以实现更准确和敏感的检测和定位。【自动测量和识别】一旦确定了颗粒的位置和大小，mIRage系统就会自动移动到所需测量位置，并执行快速、自动化的红外光谱测量。测量完成后，粒子信息汇总表将列出获得关键光谱的每个粒子的位置和特定尺寸。此表可以转移到featurefindIR μChemical ID报告中，也可以导出为CSV文件。【FeaturefindIR μChemical ID报告】FeaturefindIR μChemical ID报告将自动分析PTIR Studio文件中用户选择的所有光谱，并将它们与集成数据库中的参考光谱集相关联。对每个测量的频谱报告命中质量指数(HQI)，如果HQI高于用户设置的阈值，还会报告最佳匹配化学ID。在测量光谱和参考光谱之间显示覆盖层，颜色编码可用于评估光谱数量的视觉支持，特定塑料类型被分配特定颜色作为视觉辅助。此外，可以通过选择每个结果来进行定量检查，以显示与OPTIR参考匹配接近的详细光谱叠加。FeaturefindIR为研究人员提供了一种快速测量大量相关微塑料的自动化方案。不但提供了维度方面的信息，同时可以通过专用的μChemical ID数据库确定它们的化学ID。所有数据都可以通过CSV导出，以便根据需要进行进一步分析。FeaturefindIR通过提供识别微塑料类型的不同方法(如单波长成像和荧光图像)来提高测量效率,提供了从亚微米到毫米大小的微塑料研究完整解决方案。

报告简介：2024年4月3日，清华大学分析中心与Quantum Design中国将联合举办亚微米分辨红外-拉曼-荧光联用系统（PSC mIRage-LS）的培训讲座。本次培训将详细介绍mIRage-LS产品在化学、材料、环境、生命科学等多个领域的前沿应用，及上机操作、DEMO样品测试等，欢迎有需求的师生报名参加，一起探讨前沿应用与方案。培训议程：时间培训内容上午mIRage-LS亚微米分辨红外-拉曼-荧光联用系统产品及应用介绍下午上机演示，DEMO样品测试培训时间：2024年4月3日（周三）10:00-16:00培训地点：清华大学理科楼报名方式：1. 邮箱报名：andy@qd-china.comperry@qd-china.com2.电话报名：010-85120278-868010-85120278-8773. 扫描二维码或点击此处报名：备注：1. 报名截止时间2024年4月2日16:00，报名截止后将进行邮件确认。2. 本学期计划按照样品分类安排专题上机培训。欢迎有相关需求的师生联系我们，一起探讨培训内容与方案。mIRage-LS介绍mIRage-LS是美国PSC公司推出的一款基于光热红外（O-PTIR）原理的新型显微红外光谱仪。与传统FTIR不同，mIRage-LS不依赖于残留的红外辐射分析，而是采用可见光作为“探针”，检测样品因本征红外吸收引发的表面快速光热膨胀或收缩变化，进而获取样品表面微小区域的结构信息。mIRage-LS采用非接触模式测量，制样简单，空间分辨率可达亚微米级（~500 nm），适用于化学、材料学、环境学、生命科学等多个领域。图1 mIRage-LS光谱仪mIRage-LS的优势：&bull 亚微米空间分辨的红外光谱和成像（~500 nm）；&bull 与透射模式相媲美的反射模式下的图谱效果；&bull 非接触测量模式—使用简单快捷，无交叉污染风险；&bull 很少或无需样品制备过程(无需薄片), 可测试厚样品；&bull 可透射模式下观察溶液中的样品；&bull 实现同时同地相同分辨率的IR和Raman测试；&bull 荧光显微成像实现荧光标记样品快速定位。图2 OPTIR光谱测试原理mIRage-LS应用领域1. 环境微塑料图3 微塑料颗粒（~600 nm）的O-PTIR光谱及成像分析(引自Microscopy Today, 2022, 17, 3, 76-85)2. 高分子材料图4 1210 cm-1处采集的PP/PTFE的O-PTIR光谱和显微图像(引自Materials & Design, 211 (2021), 17, 110157)3. 半导体图5 薄膜晶体管显示器中污染物的O-PTIR分析图6 器件表面缺陷的红外和拉曼光谱同步（同时间、同位置）分析(引自Microscopy Today, 2020, 28, 3, 26-36)4. 生命科学图7 脑组织的明场显微图像、O-PTIR光谱及成像分析图8 无荧光标记条件下单个细胞的O-PTIR显微光谱及成像分析(引自Nanomedicine: Nanotechnology, Biology, and Medicine, 43 (2022) 102563)5. 文物鉴定图9 柯罗19世纪绘画作品中锌皂异质性的O-PTIR显微光谱及成像分析(引自Anal. Chem. 2022, 94, 7, 3103–3110)

报告简介： 半导体器件，尤其是高密度的集成电路，常见的污染莫过于微粒和有机化学品污染。该类污染物常落于器件的关键部位并毁坏器件的功能成为致命缺陷。目前微粒的量度尺寸已经降到亚微米，这种亚微米的小尺寸污染检测与鉴别尚未有高效准确的表征手段。有机化学品污染以多种形式存在，如人的皮肤油脂，净化室空气，机械油，清洗溶剂等。如何在凹凸不平的集成电路微区里发现并鉴定有机化学品污染，提升器件良品率，已成为众多科研工作者的研究课题。传统的傅里叶变换红外光谱FTIR/QCL一直是半导体器件污染的常用表征手段，但该技术在关键问题的表征上存在一些局限性，例如空间分辨率(10-20 μm) 较差和对10 μm的样品测试灵敏度较低、坚硬的金属界面可能会损坏ATR探针、以及污染出现在凹凸/狭隙内，使得ATR接触式测量难以实现。所以，如何在亚微米分辨率别和非接触条件下，实现芯片/半导体器件的有机缺陷和污染物的识别和表征是非常重要以及创新的一种手段。PSC (Photothermal Spectroscopy Corp. )公司研发的亚微米分辨红外拉曼同步测量系统mIRage将特的光学光热红外(O-PTIR)技术与同步拉曼光谱技术相结合，直接解决了上述挑战。该系统具有500 nm的亚微米红外空间分辨率、非接触无损测量、免样品制备、高质量光谱(测试可兼容粒子形状/尺寸和表面粗糙度)、商业数据库检索匹配等优点，已广泛应用于半导体/芯片器件的痕量有机污染分析。在本次讲座中，我们将以半导体污染物的分析检测为例，深入探讨传统FTIR和mIRageTM O-PTIR显微光谱技术的区别和特点，并通过一系列非常有挑战性的样品测试结果和分析来展示红外+拉曼同步显微光谱技术的特功能与优势, 希望对您的研究工作有所帮助。 直播入口：您可以通过扫描下方二维码直接进入直播界面，无需注册。扫码预约观看报告时间：2021年11月24日 14:00 主讲人：赵经鹏 博士赵经鹏，博士，毕业于法国科研中心，主要研究方向为高分子聚合物及纳米材料物化性能表征等相关研究工作，在Quantum Design中国公司负责非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量系统（mIRage）和台式X射线精细结构吸收谱（easyXAFS）等相关产品的技术支持及市场拓展等工作。技术线上论坛：https://qd-china.com/zh/n/2004111065734

项目编号：GZZJ-ZFG-2023078项目名称：华南理工大学高性能样本处理、生物分子分析及红外激光成像系统采购项目预算金额：250.0000000 万元（人民币）最高限价（如有）：250.0000000 万元（人民币）采购需求：包组号序号标的名称数量（单位）简要技术需求或服务要求（具体详见采购需求）最高限价万元（人民币）（一）1高性能样本处理系统1台组织破碎及均化、代谢物提取及蛋白质组学分析、RNA提取、纳米粒子微粉的制备、细胞/孢子或细胞器的裂解、复合物分离、ADME/Tox等。人民币250万元2生物大分子分析仪1台2.1用于二代测序或三代测序过程中基因组DNA和文库的质控（定性定量）；2.2用于用于高通量片段分析如SSR/CAPS/RAPD/AFLP分析；2.3用于常规DNA/RNA或扩增产物片段大小定性定量分析；2.4质粒DNA分析；2.5RNA定性定量分析，含体外合成的RNA完整性分析、smal RNA分析；3全自动氨基酸分析仪1台一次进样可分析18种以上氨基酸。4双色红外激光成像系统1台Western blots分析、多色荧光Western blots分析、多色EMSA（电泳迁移率变化分析）、微孔板In-Cell Western分析、凝胶In-Gel Western分析、考马司亮蓝凝胶扫描、蛋白双向电泳扫描、蛋白芯片扫描、Northern/Southern blots、Membrane arrays、核酸与蛋白相互作用研究、组织切片扫描、器官扫描成像等。经政府采购管理部门同意，本项目允许采购本国产品或不属于国家法律法规政策明确规定限制的进口产品，具体详见采购需求。本项目采购标的所属行业为：工业合同履行期限：国内供货：在合同签订后（30）天内完成供货、安装和调试并交付用户单位使用。境外货物：收到信用证后（90）天内。本项目( 不接受 )联合体投标。对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名称：华南理工大学地址：广州市天河区五山路381号联系方式：文老师020-871129622.采购代理机构信息名称：广州中经招标有限公司地址：广州市越秀区寺右一马路18号泰恒大厦14楼1409室联系方式：陈小姐、庄小姐 020-87385151、020-37639369、020-87371812、020-873722963.项目联系方式项目联系人：陈小姐、庄小姐电话：020-87385151

一、项目基本情况项目编号：11000023210200040547-XM001项目名称：资环所生态与环境科研仪器设备更新项目预算金额：175 万元（人民币）最高限价：175 万元（人民币）采购需求：包号标的名称采购包预算金额（万元）数量简要技术需求或服务要求01傅立叶红外气体分析系统951详见第五章采购需求01全自动智能生物降解测试系统681详见第五章采购需求01三槽PCR121详见第五章采购需求合同履行期限：合同签订之日90日历天内完成货物的供货及安装调试。本项目不接受联合体投标。二、获取招标文件时间：2023-04-03 至 2023-04-10 ，每天上午09:00至11:00，下午13:00至16:00（北京时间，法定节假日除外）地点：北京市政府采购电子交易平台方式：供应商持CA数字认证证书登录北京市政府采购电子交易平台（http://zbcg-bjzc.zhongcy.com/bjczj-portal-site/index.html#/home）获取电子版招标文件。售价：￥0 元，本公告包含的招标文件售价总和三、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名称：北京市农林科学院事业地址：北京市海淀区曙光花园中路9号联系方式：苏鑫,010-515035242.采购代理机构信息名称：北京京园诚得信工程管理有限公司地址：北京市西城区德外大街13号院合生财富广场1号楼3层304联系方式：李工，158014480603.项目联系方式项目联系人：李工电话：15801448060

根据某知名安防市场调研报告，至2019年全球红外热成像市场将达到8亿美元，在此之前，该市场的复合增长率将达到惊人的14%，远高于视频监控的复合增长率预期，尤以亚太地区的增长势头最猛。毫无疑问，红外热成像技术蕴藏了巨大的市场需求，但是根据调研报告，全球视频监控市场在2014年即达到约140亿美元，同期红外热成像市场还不足其市场的2%，从数据分析可以看到，红外热成像技术还远未得到安防市场的充分认可，市场应用前景可期。在中国乃至全球，红外热成像产业面临的挑战都很相似，这需要相关企业共同解决。首先，如何建立并加深客户对红外热成像技术的认知度，如何让客户真正了解其相较于普通视频监控技术的优势。对此，很多厂商已经在产品推广、客户培训方面加大投入。其次，原有红外厂商仅销售红外热成像摄像机并不能让客户满意，必须推出基于红外热成像技术的整体解决方案，在红外热成像摄像机中增加智能分析和功能，提高红外热成像的系统效率，扩大应用范围，真正解决客户的痛点。 红外热成像技术未来的发展随着MEMS技术的不断突破，红外探测器必然向着更小尺寸、更大分辨率、更低功耗的趋势发展，热成像探测器成本的降低，使得红外热成像技术在安防行业的广泛应用成为可能。而采用非制冷焦平面阵列探测器的红外热成像摄像机未来必将大量应用于智能安防监控中，并将在智能分析、多光谱图像融合等技术方面取得较大进展。未来5~10年间，红外热成像技术将成为与可见光摄像技术相匹敌的热门产业，二者优势互补，真正实现多光谱全天候视频监控，将安防视频监控行业推向新的高度。 本文来自仪器仪表商情网

p　　span style="font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai "strong随感：/strong“我与近红外的故事”征文近一年了，看过许多老师情真意切的表达，真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中，也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事，几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口，惰性真是害人啊。好在拖到春节，总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知，既是机缘巧合，更是某种必然吧。/span/pp　　初识近红外，都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了，主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究，解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题，从GC-MS，LC-MS到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我，询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作，陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长，现受聘中山大学教授、学委会主任)，研究组的条件与学术水准自不必说，就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。/pp　　对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻，尤其是弥墩道，应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧，一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里，另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时，很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参?说回到陈院士负责的这个研究课题，由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费，对包括上述中药，以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究，目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺，中间批发商，甚至普通消费者，以快速、经济、简便的方法识别药材真假，甚至质量等级。这些药材大多价格不菲，若能够有效识别真假，其商用价值可想而知!顺便一提，香港赛马会中药研究院很多年前已经解散，个中原因无法深究，但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天，这也算是一件憾事吧，包括设想中的香港国际中医药中心。/pp　　说到这里，近红外分析可以派上用场了!无论是十年前，还是十年后的今天，应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命，综合考虑时间效率、分析成本，亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性!记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100 Series)，以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model: 1600-2400)。由于项目定位于实际应用，需要适应不同场合下的快速分析，对数据分析本身的要求同样也是比较高的，比如涉及模型传递，尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求，亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统，一站式地完成近红外数据分析的完整流程，从各种各样的预处理方法到特征选择，再到定性定量模型的构建、评价与验证预测，以及模型传递等。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/137c0a6d-7548-46ef-beea-f984cce33ba7.jpg" title="2_副本.jpg"//pp style="text-align: center "中药质量分析与鉴别项目中用到的近红外分析仪 (图1和图2)。/pp　　说实在的，那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉，我的整个硕士和博士研究，都是多元分辨方向，也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中，发展“数学分离”的方法，获取化学纯组分的定性定量信息，即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是，得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习，比如许青松教授对统计分析的讲解，杜一平教授的QSAR研究等等，使得我无论对复杂数据的理解，还是化学计量学方法的应用与发展，都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里，梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间，与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果，更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些，总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目，我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究，获得了非常不错的结果，陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻，是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术，如何快速识别真假中药，及其质量等级的采访报道。当然，这些研究很多也是和理工大学的同事，以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的，我主要负责数据分析，以及数据软件产品开发与实现方面的工作。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/ac0a45a1-23c7-43bf-8467-f0cb1a6ccb8d.jpg" title="3_副本.jpg"//pp style="text-align: center "中药质量分析与鉴别项目交流会 (图3)，及与日本Yukihiro Ozaki教授交流(图4)。/pp　　离开香港后，很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow，从事全二维色谱数据分析方面的工作，主要方向是全二维分离的模拟、预测，以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才，在中科院大连化物所许国旺教授研究组，从事代谢组学数据分析与高分辨LC-MSn数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边，但老实说，同其他研究一样，数据分析也是一通百通的事!数据来源与数据结构可能不一样，数据背景与数据分析结果，以及数据处理方法亦可能存在差别，但数据分析的本质却是高度一致的，无论是色谱分离的模拟，亦或是代谢小分子标志物的发现!从这个意义上来说，也算是一直在这个圈子吧。/pp　　近红外技术的发展，面临非常多的机会，无论从国内快检还是工业智能化的需要来看，还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用，仍有一系列需要解决的难题，这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式，以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说，快速、准确的模型构建，模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此，离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司，第一个数据产品“魔力”，便专注近红外数据的分析，这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式，分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者，还是有了相当经验的人员，一旦采集到数据，便能快速得到好用的模型及结果，这也是目前非常欠缺的，主要原因就在于近红外数据分析的过程长，可变因素多，涉及的算法也很多，传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置，但其价值显而易见，甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰，弥补硬件的物理劣势!/pp　　另一方面，近红外分析以其简单方便的前处理，加上非常快速的数据采集方式，使得数据的获取，甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据，不同的研究者亦极有可能得到完全不同，甚至相反的分析结果或结论，即使在固定分析方法的情况下!这是一个容易被忽视，却又至关重要的问题，否则不管如何将近红外分析的硬件评价，以及实验测试全过程标准化，也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力，不应是由于数据分析方法或人员的不同导致，而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此，我们也正采用近红外数据分析的通用准则，使用粒子群等最优化的方法，开发全新的近红外数据分析软件产品，自动优选数据分析算法，以及方法的使用顺序，并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后，只需按照标准化的流程一步一步走，便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析，如同实验分析一样，结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样，往往是漫无目的的数据探索，耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型!这无论在研究中，还是在工业生产中，都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中，得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中，能读懂那份殷殷之情，也唯有努力做点事情，为国内近红外的发展做些有益的工作，方不负此情。/pp　　近红外分析能做的事情很多，近红外数据分析如是，尤其站在移动互联时代，站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个绝佳传感器!从这个意义上来说，近红外分析代表着某种未来，只是通往未来的路上，还需要我辈站在前辈的肩膀上，不断付出智慧和汗水。/pp　　“师者也，教之以事而喻诸德也。”，数据分析之路上，深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者，感恩、深切缅怀您。/pp style="text-align: right "span style="font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai "　　2017年1月30日于浙江西湖/span/pp　　strong个人简介/strong/pp/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/e1424397-960a-4e21-a206-9245429e6328.jpg" title="1_副本.jpg"//pp　　曾仲大，男，博士，现任大连达硕信息技术有限公司总经理。/pp　　曾博士师承梁逸曾教授，2006年获得工学博士学位，主要从事化学计量学基础算法研究，以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。/pp　　曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学，以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇，在2013-2016近三年时间里，以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文，同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。/pp　　曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划，大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划，以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务，数据挖掘软件产品开发，以及个性化数据应用的整体解决方案。/pp　　strong人生格言：/strong有志者，事竟成。/p

热分析报告有经验的红外热像师们基本都会在巡检过后，对红外图片进行后续的复查分析处理，那么强大的报告解决方案就可以简化您的检测工作和突出显示关键维修任务。热像仪性能提升和热像仪内部图像增强，如FLIR专属MSX技术，有助于热像师立即确定问题的准确位置。然而，即使是经验最丰富的检测者也常常需要事后调整图像。01FLIR Thermal Studio Pro套件FLIR Thermal Studio是目前先进的红外图像分析和报告软件，可管理数以千计的红外图像和红外视频。FLIR Thermal Studio专为使用手持式热像仪、无人机系统(UAS)和光学气体成像(OGI)仪的热像师而设计，提供自动和先进的数据处理功能，可显著简化工作流程并提高生产率。FLIR Thermal Studio的自动报告设计和合成功能，使用户能轻松地向同事和客户提供专业的报告。作为一款独立的Windows应用程序，FLIR Thermal Studio可提供20多种语言选择，并且支持众多现有FLIR热像仪产生的图像和视频。借助该软件，红外图像就像可见光图像一样易于编辑，用户可以把更多时间投入现场作业，减少在办公桌前处理图像和视频的时间。02随拍随存，节省时间使用FLIR Thermal Studio Pro的FLIR Route Creator插件预规划检测工作，有助于您快速完成每一项任务。仅需创建一条路线，将文件导出至运行FLIR Inspection Route的Exx系列或T系列等红外热像仪，便可在整个站点移动过程中随时保存图像。预定义路线将引导您在现场移动到每处检测资产，自动收集和组织保存的图像可以无缝导入FLIR Thermal Studio Pro。03自动匹配，简化报告FLIR Thermal Studio Pro能简化检测报告并支持编辑历史数据功能，以实现随着时间推移可靠地监测资产。从FLIR Route Creator导入红外图像和可见光图像能自动将其与检测清单上的项目相匹配，使您能快速识别有故障的设备以获取维修建议。高级处理工具，如批量图像编辑、热视频增强和自定义报告模板，使FLIR Thermal Studio Pro成为一款功能强大的工具，在短时间内便可创建精致的报告。FLIR Thermal Studio Pro套件让热像师们的检测工作更加简便快捷同时也赋予了现场检查的“纠错”能力让您可以在事后修改现场红外图像的误差极大提高了热像检查的准确率

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。

“100家国产仪器厂商”专题：访北京均方理化科技研究所　　为推动中国国产仪器的发展，了解中国国产仪器厂商的实际情况，促进自主创新，向广大用户介绍一批有特点的优秀国产仪器生产厂商，仪器信息网自2009年1月1日开始，启动“百家国产仪器厂商访问计划”。日前，仪器信息网工作人员走访参观了北京均方理化科技研究所(以下简称“均方理化”)，均方理化副总经理张利军先生热情接待了仪器信息网到访人员。　　北京均方理化科技研究所正式成立于1998年，以原国有企业北京分析仪器厂红外气体班为班底组建而成，是集气体分析仪器设计、生产、销售、维修服务、技术咨询于一体的股份制高科技企业。参观交流　　现有3大类15个品牌 占据90%可燃气体报警器市场　　张利军先生介绍到：“均方理化现拥有3条独立的加工调试生产线，已形成3大类15个品牌，主要包括在线式红外线气体分析器、便携式气体分析仪和成套气体监测仪等，并已被广泛应用到工业、农业、军事、医学、环保等领域。在红外线气体分析方面，均方理化有全面的先进技术与完整的解决方案，其中包括半导体红外检测、薄膜微音器检测、微流量检测、相关红外检测等。”GXH-1050E智能在线红外线气体分析仪　　(GXH-1050、GXH-1050E型、JF-3000分析系统多用于石油化工、烟气测量、实验室的各种过程气体测量，目前销售约200套)　　“国内许多水泥生产厂和化肥厂都选用均方理化生产的GXH-1050型红外线分析器作为其产品生产工艺流程中的监控设备 另外，在可燃气体报警器检测行业，均方理化已经具有国内最先进，最精准的检定设备及方法，并占据全国90%的市场份额。在石油、化工、烟气分析领域中同样发挥着强有力的作用。”GXH-1050D型防爆气体分析仪　　(GXH-1050D型防爆气体分析仪主要针对各种防爆场合的气体测量，目前已销售约50套)　　“军工产品业务已占均方理化全部业务的30%”　　张利军先生继续谈到：“从2002年起，均方理化承接了多项与中国军队合作的气体检测项目，目前，军工产品业务已占均方理化全部业务的30%。”　　“2002-2009年，开发了潜艇及舰艇适用的一氧化碳分析装备，现已有多达上百套安装到海军的潜艇及舰艇中，保证艇员在执行任务时的人身安全 2009-2010年，合作研发潜艇在线分析装备，可精确分析潜艇内各种气体的成分和浓度 2010年，研发储备油分析设备——红外汽油挥发检测仪，用于分析坑道内油气的挥发成分，保证油品的储备安全。目前该产品已成型，正处于测试验收阶段，预计该产品将有很大的市场份额。”一氧化碳分析装备(用于分析潜艇内CO的浓度，目前已安装约200套)　　“未来气体分析市场，国产仪器应当占据主流位置”　　关于气体分析仪、红外线气体分析仪的技术与市场，张利军先生说到：“气体分析技术普遍是传统的半导体红外检测、薄膜微音器检测、微流量检测、相关红外检测等技术。随着我国经济的发展与技术进步，气体分析技术相比较以往有了质的飞跃，被国内及亚非等国家和地区所接受。近几年，随着人们对环境保护、气体测量、生产工艺等的日益重视，气体分析行业得到很大发展，同时也催生了许多分析仪器行业及厂家。目前，国际、国内的红外线分析仪器在不同的领域各占‘半壁江山’。但由于国外的分析仪器供货周期长、维护困难、价格昂贵等原因，因此，我认为在未来的分析市场，国产的分析仪器应当占据主流位置。”便携式GXH-3051型气体分析仪(广泛应用于有卫生防疫、环保、环境监测等领域，目前已销售约220套)　　每年计划推出15个新品 重点开拓亚洲市场　　张利军先生表示：“均方理化拥有一支专业的研发队伍，其中高级工程师19名，中级技术人员20名，约占总人数的60%，具有雄厚的技术力量。我们每年的研发投入占年支出的60%以上，每年计划推出新产品个数在15个左右，其中，全新产品达8个，产品更新速度很快。”　　“2010年，均方理化已陆续推出了3款新型产品，包括增强型防爆气体分析仪、便携式多组分红外气体分析仪、触摸屏智能化气体分析仪，在很大程度上完善了分析系统的远程传输、蓝牙传输、CAN口传输等多项系统外围性能，将为广大客户带来更先进的分析解决方案。”JF-3000成套设备　　“我们的目标是争做气体分析领域的‘佼佼者’。大力研发新技术，提高产品质量，增加企业知名度，稳定并进一步努力扩大在石油、化工、军工、环境、烟气等各个领域的市场份额，还要加强开拓整个亚洲国家和地区的市场。”　　附录：北京均方理化科技研究所　　http://www.junfang.com.cn/　　http://junfang.instrument.com.cn

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。

这种方法允许同时对多个参数进行快速无损地分析近红外分析是基于样品中分子对近红外辐射（800 nm-2500 nm）的响应。当近红外光照射到样品上，要么被样品吸收，要么就发生散射，从而产生了能够反映样品物理性质和化学组成的光谱。近红外是一种间接的测量方式，必须借助于传统的标准化学分析方法的结果建立标定模型。采用化学计量学建立的模型可以用来分析混合物或者天然产物中物质的含量，如谷物和肉类。同时标定自身的数据丰富广泛，在日常检测时非常快速高效。优化近红外分析的小技巧1保持样品的一致性分析的样品应和标定在建模时使用的样品有相同的特性。例如，建模时使用小麦中蛋白质数据所建立的标定就不适用于其它谷物中蛋白质的分析。由于水分和样品颗粒大小也会影响近红外光谱，所以也要保证样品采用相同的处理方式。2校正样品均匀覆盖全部范围特别重要的一点是，建模时选取具有代表性的样品并使得参考值均匀地分布在日常检测所期望的范围内。例如，少量且数值相近的样品建立的模型就无法对一个变化较大的属性给出准确的预测结果。主成分分析（PCA）是一个有效的对比样品差异性的统计工具。3关注参考值可靠的近红外标定依赖参考值。如凯氏定氮测蛋白、索氏提取测脂肪这些参考方法有助于近红外分析得到准确的结果。这些参考方法在整个近红外方法建立过程中都应保持不变，因为不同的分析方法的准确性和精密的都有所区别。考虑这些方法的标准误差和测量不确定度，应为每项属性保留一份当前参考方法的记录。4使用近红外以辅助参考方法使用近红外方法，您能从批量化的检测中获益。专为离线和旁线设计的近红外分析仪器可以分别安装在实验室或生产部门，作为像凯氏定氮仪、脂肪提取器、色谱系统和滴定等传统分析仪器的补充。下述的例子就展示了使用近红外对节省分析支出的贡献：回报实例每天 10 个实验室样品可以节约花费月 15 欧元，一年以 200 天计算共节省 30000 欧元。假如一台近红外光谱仪的售价在 40000 欧元，只需1年就投资就能收获回报。获得额外的收益。试剂溶液以及其它相关实验耗材的使用量都显著地减少，近红外分析在极大地节约成本的同时还保证了安全性。此外，由于近红外分析速度的优势还能提升实验室的效率。步琦解决方案ProxiMate™ 是一台适合放置在产线旁的设备，它拥有 IP69 认证且支持触控，即使戴着手套也不会影响操作，具有强大且稳定的性能。不仅能够使用仪器提供的校准模型，而且也可使用整合在仪器中的自动校准 AutoCal 功能，轻松建立您的专属模型。步琦解决方案的更多信息：https://www.buchi.com/zh/products/instruments/proximate寻找更多有关我们近红外产品的信息：https://www.buchi.com/zh/knowledge/applications

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。

催化燃烧技术传感器应用广泛并且价格便宜，但易被污染中毒、缺乏安全自检、要求定期维护、标定以及使用寿命短。红外气体传感器这些年发展迅速，克服了以上催化燃烧的缺点，符合IEC61508安全标准，在检测碳氢化合物气体时可提供快速可信的检测结果。本文将就两种传感器的不同优缺点作出比较，以供大家了解。催化燃烧 催化燃烧最早起源于十九世纪六十年代采矿业，早期简单的铂丝线圈传感器由于能耗大、零点漂移严重不适于连续操作。 当前催化燃烧检测器连接两个铂丝线圈，每个都包裹着氧化铝粘土。检测单元包裹着催化剂，可燃气通过时可促进氧化发热。 催化燃烧优点 1、 检测器价格低廉、供应广泛； 2、 可使用各种可燃气，如果方法正确，可用于特殊物质检测； 3、 装置简单，除了标准气，没有其他特殊的维护装备； 催化燃烧缺点 1、 易中毒，如果暴露在有机硅、铅、硫和氯化物组分中，将失去对可燃气的作用； 2、 易产生烧结物，阻止可燃气与传感器接触； 3、 没有自动安全防护装置； 4、 在某些环境下灵敏度会下降（特别是硫化氢和卤素）； 5、 需要至少12%的氧气浓度，在氧气浓度不足情况下工作效率明显下降； 6、 如暴露在可燃气体浓度过高的环境下，会被烧坏； 7、 使用时间越长，灵敏度越低； 8、 寿命有限，最长3-5年； 9、 需定期进行气体测试和标定；红外技术 包含一个原子以上的气体能吸收红外光，这样碳氢化合物和一些气体比如二氧化碳、一氧化碳能通过红外技术进行检测。二氧化碳气体分析示意图 为了区分红外吸收，气体和其他物质比水，需要额外增加一个波长宽带为2.7-3um的传感器。碳氢化合物在此范围没有吸收峰。这可以阻止错误报警发生和减小干扰物质的信号。双光束设计就是被用来防止光学组分污染造成错误报警。 红外技术优点 1、 较快的反应速率：响应时间一般小于7秒； 2、 自动故障操作：电源错误、信号错误、软件错误都能反馈给控制系统； 3、 对污染性气体的信号抗干扰能力强； 4、 寿命长，一般大于10年； 5、 维护成本低； 6、 无需氧气； 7、 高浓度可燃气体条件下，不会烧坏； 8、 不会烧结，相应的问题也不会发生； 红外技术缺点 购买价格高于催化燃烧检测器 催化燃烧需要定期测试（通过标气）。有些海洋石油平台通常每六周需测试一次，每3-5年需要更换一次，这样需要耗费大量的成本。 不会烧结的红外气体检测仪器可自我检测，比检测如灯、传感器、窗口、软件等这些不可恢复的问题，从而大大降低出现问题的可能性。较少的零点、量程漂移及高灵敏度意味着红外气体检测仪器的校准和常规维护少，一般为6-12个月。 同时，红外传感器的价格近年已经显著下降，虽然价格还是高于催化燃烧检测器，但实践经验表明，红外传感器的成本可通过减少维护成本来降低。故红外气体传感技术取代催化燃烧技术大势所趋。 四方仪器自控系统有限公司，以自主知识产权的红外传感器核心技术为依托，成功研制红外烟气、沼气、煤气、尾气、天然气等节能减排仪器仪表，并已广泛应用于电力、钢铁、有色金属、煤化工、石油化工、垃圾焚烧、厌氧发酵、机动车及发动机检测、石油天然气勘探、煤层气综合利用、空分、节能环保部门、科研院校及民用等领域。 红外传感器可检测特征吸收峰位置的吸收情况，以确定某种气体的浓度。这种传感器过去都是大型的分析仪器，但近些年，随着以MEMS技术为基础的传感器工业的发展，这种传感器的体积已经由10升，45公斤的巨无霸，减小到2毫升（拇指大小）左右。 微型红外传感器 使用无需调制光源的红外传感器使得仪器完全没有机械运动部件，实现免维护，有效降低维护成本，从而降低工业过程气体的监测成本。（欢迎转载，转载请注明来源：工业过程气体监测技术）

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。

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）

疫情期间使得红外热像仪的市场大大增加，在商场、机场、火车站等人流密集的地方随处可见，无需接触即可准确测量人体温度。那么红外热像仪是怎样工作的呢？本文对有关知识做简要介绍，以飨读者。红外热像仪，是利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。通俗地讲红外热像仪就是将物体发出的红外光转变为可见的热图像，热图像的上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。使用红外热像仪，安全——可测量移动中或位于高处的高温表面；高效——快速扫描较大的表面或发现温差，高效发现潜在问题或故障；高回报——执行一个预测性维护程序可以显著降低维护和生产成本。但在疫情爆发之前，红外热像仪在工业测温场景使用得更广泛，需求也更稳定。在汽车研究发展领域——射出成型、引擎活塞、模温控制、刹车盘、电子电路设计、烤漆；在电机、电子业——电子零组件温度测试、印制电路板热分布设计、产品可靠性测试、笔记本电脑散热测试；在安防领域的隐蔽探测，目标物特征分析；在电气自动化领域，各种电气装置的接头松动或接触不良、不平衡负荷、过载、过热等隐患，变压器中有接头松动套管过热、接触不良（抽头变换器）、过载、三相负载不平衡、冷却管堵塞不畅等，都可以被红外热像仪及时发现，避免进一步损失。对于电动机、发电机：可以发现轴承温度过高，不平衡负载，绕组短路或开路，碳刷、滑环和集流环发热，过载过热，冷却管路堵塞。红外热像仪通过探测目标物体的红外辐射，然后经过光电转换、电信号处理及数字图像处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像。分为以下步骤：第一步：利用对红外辐射敏感的红外探测器把红外辐射转变为微弱电信号，该信号的大小可以反映出红外辐射的强弱。第二步：利用后续电路将微弱的电信号进行放大和处理，从而清晰地采集到目标物体温度分布情况。第三步：通过图像处理软件处理放大后的电信号，得到电子视频信号，电视显像系统将反映目标红外辐射分布的电子视频信号在屏幕上显示出来，得到可见图像。在不同的应用领域，对于红外热像仪的选择有不同的要求，主要考虑因素有热灵敏度——热像仪可分辨出的最小温差（噪音等效温差）、测量精度。反应到电路上，最应注意的既是第二步电信号的放大和采样。实际上，从信号处理，到数据通信，到温度控制反馈，都有较大的精度影响因素。红外热像仪的电路框图如图所示，基本工作步骤为：FPA探测器——信号放大——信号优化——信号ADC采样——SOC/FPGA整形与预处理——信号图形及数据显示，其间伴随TEC（热电制冷器）对探测器焦平面温度的反馈控制。热像仪中需要采集的信号为面阵红外光电信号，来源于红外探测器，通过将红外光学系统采集的红外信号FPA转换为微弱电信号输出，选择OP AMP时需要注意与FPA供电类型匹配及小信号放大。根据红外热像仪的使用场合，去选择适合的运放，达到最优的放大效果和损耗最小的放大信号。运放的多项直流指标都会直接影响到总的误差值。比如，VOS、MRR、PSRR、增益误差、检测电阻容差，输入静态电流，噪声等等。需要根据实际应用的特点，择取主要误差项目评估和优化。比如 CMRR 误差可以通过减小 Bus 电压纹波优化。PSRR 误差,可以通过选用 LDO 给 OPA 供电优化。提供一个好的电源，LDO 的低噪声和纹波更利于设计，选用供电LDO。在图三中的光电信号放大处，使用了TPH250X系列的OP AMP，特点是高带宽、高转换速率、低功耗和低宽带噪声，这使得该系列运放在具有相似电源电流的轨对轨 输入/输出运放中独树一帜，是低电源电压高速信号放大的理想选择。高带宽保证了原始信号完整性，高转换速率保证了整机运算的第一步速度，低宽带噪声保证了FPGA/SOC处理的原始信号的真实性。对于制冷型红外探测器，热电制冷器必不可少，它保障了FPA探测器的焦平面工作温度温度的稳定和灵敏，对于制冷补偿的范围精度要求较高。用电压值表示外界设定的FPA工作温度，输入高精度误差运放，得出差值电压，经过放大器运算后，对FPA进行补偿，从而使FPA温度稳定。在该系统中，AD转换芯片的性能决定了FPA的相位补偿量，决定了后端红外成像的质量。根据放大后输出信号的电压范围和噪声等效温差及响应率，可以计算AD转换芯片的分辨率，此处使用了16 bit高分辨率的单通道低功耗DAC，电源电压范围为2.7V至5.5V。5v时功耗为0.45 mW，断电时功耗为1 μW。使用通用3线串行接口，操作在时钟率高达30mhz，兼容标准SPI®、QSPI™和DSP接口标准。同时满足了动态范围宽、速度快、功耗低的要求。对于一般的工业红外热像仪的补偿来说，TPC116S1已经足够。此外，对于整体的供电而言，FPGA/SOC的分级供电，电源管理芯片的选择要适当。对于运放和ADC的供电，为减小误差，需要低噪声的LDO，以保证电源电压恒定和实现有源噪声滤波。LDO输出电压小于输入电压，稳定性好，负载响应快，输出纹波小。具有最低的成本，最低的噪声和最低的静态电流，外围器件也很少，通常只有一两个旁路电容。而在总体的供电转换中，使用了DCDC——TPP2020，它的宽范围，保证了电源设计的简洁。内置省电模式，轻载时高效，具有内部软启动，热关断功能。DC-DC一般包括boost（升压）、buck（降压）、Boost/buck（升/降压）和反相结构，具有高效率、宽范围、高输出电流、低静态电流等特点，随着集成度的提高，许多新型DC-DC转换器的外围电路仅需电感和滤波电容，但是输出纹波大，开关噪声较大、成本相对较高，故在电源设计中，用量少且尽量避开灵敏原件，以避免对灵敏原件的干扰。红外热像仪既可以走入民用，成为各个家庭的健康小帮手，也可以是精密工业电子的好伙伴。面对不同的市场，组成它的电子元器件也有不同的选择。而不变的是，精密的设计对于真实的反映，特别是模拟器件。

p　　随着检测器和数据处理系统的发展，傅里叶变换显微红外光谱技术在短短的二十几年间从单纯的显微镜与红外光谱联用，发展到了红外成像系统。/pp　　将傅里叶变换红外光谱仪中的红外光束引入显微镜光路，可以获得在显微镜下观察到微小尺寸样品的光学影像及相应成分的红外光谱信息。由于红外光的波长较长，红外显微镜的空间分辨率一般在6um左右。若采用单点检测器收集红外光谱，则为傅里叶变换显微红外光谱仪 若采用阵列检测器收集红外光谱，则为傅里叶变换红外成像系统。红外图像系统的出现大大提高了样品的检测速度，目前在刑侦学、生物学、医学、化学、材料科学和矿物学等诸多领域都得到了广泛的应用。/pp　　无论是显微红外光谱仪或是红外成像系统，使用者最关心的还是仪器的性能指标，也就是显微模式下红外光谱的信噪比及空间分辨率，另外，如何从红外光谱图像中提取有用的信息，也是大家所关心的，下面将综合这几点，介绍红外成像系统的进展。/pp　　一、信噪比/pp　　在红外显微镜和红外成像系统测试中，通过特殊设计的光学系统将测量光束直径缩小到微米甚至亚微米量级，从而可测试尺寸非常小的样品或者是大尺寸样品中非常小的区域，显然此时光通量远远小于常规红外光谱仪，若要获得高的信噪比，对整体光学系统的光路系统要求相应也有很大的很高，通常需要多个光学聚焦镜(卡塞格林镜)联合使用，才能保证红外光同轴，且能量损失最小，如图1所示为PerkinElmer公司红外光谱成像系统中的三卡塞格林镜光学系统。/pp　　红外光先从光源到达卡塞格林镜1，该镜为聚焦镜，将光束聚焦，经过样品，到达卡塞格林镜2，即物镜上，在此光路图中，最重要的卡塞格林镜为3号镜，即到达检测器前，将红外光谱的信号再次聚焦，保证能量最大。/pp　　高的光通量，才能保证高的信噪比，所以红外光谱成像系统中三卡塞格林镜的光路设计在一定程度上决定了其较高的信噪比。/pp style="text-align: center "img style="width: 450px height: 338px " alt="" src="https://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201481101535.jpg"//pp style="text-align: center "span style="font-size: 14px "图1 PerkinElmer公司红外图像系统中的三卡塞格林镜光学系统/span/pp　　如前所述，在红外显微镜和红外成像系统的光通量远低于常规红外光谱仪，且扫描速度较快，常规红外检测器不能满足要求，无论是单点还是图像分析，均需要使用液氮冷却的MCT检测器以保证在快速测量时的高信噪比。此处需要说明，虽然测试速度比较慢，但是单点检测器的信噪比更高、测量光谱范围更宽。/pp　　红外成像系统所用检测器基本上可以分为两种，一是焦平面阵列检测器，另一种是线阵列检测器。焦平面阵列检测器包括两类，第一类主要是由红外显微镜和大面积焦平面阵列检测器(凝视型，以64*64和128*128为主)组成，凝视型同时以步进扫描技术(Step Scan)作支撑 第二类主要是由红外显微镜和小面积焦平面阵列检测器(非凝视型，以16*16和32*32为主)组成，非凝视型不需要步进扫描技术作支撑，而是采用了快速扫描(Rapid Scan)的技术。由于焦平面阵列检测器源于美国军方的技术，美国国防部对此类产品向中国大陆的出口进行了限制，目前仍存在禁运的问题。因此，国内市场上常见的红外光谱仪器公司如PerkinElmer、Thermo Fisher Scientific、JASCO等则提供双排跳跃式线阵列检测器(2*16或2*8)或线阵检测器(1*16)，再结合快速扫描功能，实现红外光谱成像质量和速度的双重提高。目前各仪器厂商阵列检测器的信噪比从150/1~800/1不等。/pp　　二、空间分辨率/pp　　空间分辨率是指被测试的样品采用显微红外“见到”的最小测试面积。采用红外显微光谱仪器的可见光显微系统对样品进行观察，选择感兴趣的测试区域，然后将其划分成若干个采样微区，通常将这些采样微区称为“像素(pixel)”。像素的尺寸是由仪器测试能力与样品表征要求共同决定的。较小的像素尺寸可以提高测试结果的空间分辨率，但是光谱信噪比会降低，测量相同面积的区域时所需时间也要增加。/pp　　由于红外光波长较长，易产生衍射现象，不能像可见显微镜将样品放大至1um甚至更小，一般常规的红外图像系统空间分辨率极限在6um左右，所获得的红外指纹图谱为6*6um区域的信息集合。/pp　　若要提高红外光谱成像系统的空间分辨率，可以考虑选择衰减全反射(ATR模式)。由于常规红外光谱透射或反射成像时物镜与样品之间的介质为空气，而ATR模式中物镜与样品之间的折射率更高的内反射晶体为介质，因而光束半径可以更小，即成像测试时的空间分辨率更高。例如，锗的折射率是空气的4倍，因此以锗作为内反射晶体时，ATR模式的空间分辨率比常规透射或反射模式高4倍左右。所以，在仪器厂家的宣传中可见ATR模式空间分辨率为1.56um的说法，应特别注意，此时为其名义空间分辨率，或称像素空间分辨率，而非实际真正的空间分辨率。/pp　　ATR模式包括ATR单点物镜与ATR成像附件两种测量方式。如图2所示，如果使用ATR单点物镜进行成像分析，每次只能测量与内反射晶体接触的一个像素，然后使晶体与样品脱离，移动样品使内反射晶体接触下一个像素并进行测量，直到获得所有像素的光谱。很明显的问题是，内反射晶体与样品接触后很容易被污染，影响后续像素测试结果的准确性，而且所有像素逐个测量的方式非常耗时。如果使用ATR成像附件，内反射晶体与所测样品一起固定在样品台上，二者之间没有相对位移，避免了晶体污染造成的测量误差。样品台同步移动内反射晶体与所测样品，改变红外光束在内反射晶体上的入射位置，完成所有像素的测量。由于可以使用阵列检测器，ATR成像的测试速度也非常快。但是，受到内反射晶体尺寸的影响，ATR成像的测试面积比较小(目前仪器上通常配备的反射晶体的直径为500um，最大可以定制直径为2 mm的晶体，但应同时考虑检测器、软件等因素)。此外， ATR单点物镜与ATR成像附件有个共同的问题：该方法只能测量距离内反射晶体表面几个微米深的样品部分 在样品表面与内部不一致时，该方法获得的一般只是表面信息。/pp style="text-align: center "img style="width: 450px height: 277px " alt="" src="https://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201481101556.jpg"//pp style="text-align: center "图2 ATR红外光谱成像的两种测量方式。左：ATR单点物镜 右：ATR成像附件。/pp　　2013年，Neaspec公司推出了nano-FTIR光谱仪，利用其独有的散射型近场光学技术发展出来的纳米傅里叶变换红外光谱技术，使得纳米级化学鉴定和成像成为可能。nano-FTIR光谱仪的工作原理如图3所示，将一束宽带中红外激光耦合进入近场显微镜(NeaSNOM)，对原子力显微镜(AFM)针尖进行照明， 通过一套包含分束器、参考镜和探测器在内的傅里叶变换光谱仪对反向散射光分析，即可获得针尖下方20 nm区域内的红外光谱，使得红外光谱成像系统的的空间分辨率突破了微米的界限。该类型仪器综合了AFM的高空间分辨率，和FTIR的高化学敏感度，实现了对有机、无机材料的纳米级化学分辨。/pp style="text-align: center "img style="width: 450px height: 269px " alt="" src="https://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201481101615.jpg"//pp style="text-align: center "图3 Nano-FTIR光谱仪的工作原理/pp　　图4所示为在不使用任何模型矫正的条件下，nano-FTIR获得的近场吸收光谱，由图中可见，其分子指纹特征与使用传统FTIR光谱仪获得的分子指纹特征吻合度极高，这在基础研究和实际应用方面都具有重要意义，因为研究者可以将nano-FTIR光谱与已经广泛建立的传统FTIR光谱数据库中的数据进行对比，从而实现快速准确的进行纳米尺度下的材料化学分析。对化学成分的高敏感度与超高的空间分辨率的结合，使得nano-FTIR成为纳米分析的独特工具。/pp style="text-align: center "img style="width: 450px height: 271px " alt="" src="https://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201481101630.jpg"//pp style="text-align: center "图4 Nano-FTIR所获得的光谱图与传统红外光谱图的比较/pp　　但目前昂贵的价格，较为复杂的操作(需要与AFM联合使用)，以及红外光谱波段的限制(每次扫描的波数范围有限)，光谱分辨率有待提高等，仍是该类仪器需要克服的难题，同时也是未来发展的方向。/pp　　三、红外光谱成像的信息提取/pp　　使用合适的信息提取方法，从像素光谱中获得所需要的信息，是红外光谱成像技术应用的关键。成像所测量的数据为若干个像素的红外光谱，这些像素具有特定的空间位置，一般用横坐标和纵坐标来表示。如果按照测量时的空间位置进行排列，像素光谱数据需要表示为一个r*c*n维的矩阵，因此需要使用适当的数据处理方法，对上述矩阵进行降维。若将每张像素光谱均转换为反映特定信息的单一数值之后，再按照像素的空间位置将这些数值排列成一个r*c维的矩阵，然后以二维或三维图形表示出来，就得到了反映特定信息的数据采集区域的化学图像。/pp　　常见的降维手段包括：像素光谱平均强度图像，该方法可以反映测试区域内样品数量较多的位置 像素光谱图像特征峰强度或面积图像，该方法可以反映测试区域样品中特征官能团的分布情况 使用模式识别方法对像素光谱进行分类，根据像素光谱所属类别将成像区域分割为不同部分，对各个部分的典型像素光谱进行解析，可以了解一些成分的分布情况等。/pp　　本课题组近期也提出了两种新的振动光谱成像数据信息提取方法。 “主成分载荷乘积聚类分析-交替最小二乘法” 可用于没有参考信息时的样品化学成分非靶向解析 “偏最小二乘投影-相关系数法”，则主要用于已知目标成分的靶向检测，对微量成分的识别能力更强。若有兴趣可查阅相关文献，此处不多加描述。/pp style="text-align: right "　　(撰稿人：清华大学 周群)/pp style="text-align: right "　　注:文中观点不代表本网立场,仅供读者参考/p

近红外数据分析中的关键问题网络讲座顺利召开 2016年8月30日上午，由华东理工大学、南开大学、大连达硕信息技术有限公司共同主办的网络讲座，在仪器信息网，以在线的方式顺利召开。讲座分别由杜一平教授、邵学广教授、曾仲大总经理担任主讲人，围绕近红外数据分析中关键性、经常性问题进行全面、深入阐述。 杜老师从近红外光谱数据预处理、变量选择、模型构建与结果验证等诸多方面，非常细致地介绍了整个建模过程中涉及的算法及算法原理、注意事项，以及普遍遇到的问题及解决方法。杜老师也提到，近红外数据分析绝非看似的那样简单，涉及对数据的理解、对算法的理解。同时不能只关注数学方法，更要记住我们是化学家！邵老师从大数据分析角度出发，阐述近红外数据分析，并延伸到近红外光谱的模型转移。大数据是国家关注的重点方向，企业信息化的推进，数据体量不断增大，需要基于大数据与云计算的手段方法提升效率，挖掘数据价值。近红外的模型转移则是现在生产型企业发展中遇到的，非常棘手的问题。不同厂家、不用仪器的数据和模型不能共享，很难实现数据融合。邵老师经过多年的研究与实践从方法到应用给大家进行了详细介绍。同时邵老师介绍了近红外模型转移中需要考虑和注意的问题，以及目前比较成熟的算法，为大家解决实际问题提供广阔思路。 曾老师则从近红外数据分析应用与软件系统实现的角度，阐述如何能更智慧地构建近红外分析模型，并结合大连达硕信息技术有限公司最新发布的魔力近红外数据分析产品(v2.0版)，全面介绍系统如何实现智慧型近红外数据分析，包括批量文件夹数据载入，智能数据建模算法流，“随时”、“随时”数据建模，全面的建模方法比较，以及优异的用户体验等等。同时鼓励近红外同行们使用产品，支持国产软件发展。讲座后，三位老师延长预定时间，回答大家感兴趣的诸多问题。此次讲座得到了近红外分析和化学计量学同行的普遍关注，人气指数超过5,500，300余人报名参加。讲座结束后，大家通过各种途径表达对讲座的支持厚爱，效果很好，评价非常高。与此同时，大连达硕信息技术有限公司在讲座后，建立化学数据联盟微信群，一方面使与会者可更深入讨论近红外相关问题，推进行业发展，另一方面也广纳同行对联盟发展的意见与建议，促进联盟发展。 大连达硕信息是国家高新技术企业，专注化学与生物行业数据的整合分析与深度挖掘，辅助决策支持，公司全方位提供数据分析服务、数据处理产品，以及个性化数据应用整体解决方案，是我国化学与生物数据应用领域的排头兵。公司技术力量非常雄厚，在化学与生物数据分析领域积累非常丰富的经验，深受客户好评。

《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》是在大量的市场调研基础上，主要依据国家统计局、商务部、发改委、国务院发展研究中心、傅立叶近红外分析仪相关行业协会、国内外傅立叶近红外分析仪相关刊物的基础信息以及傅立叶近红外分析仪行业研究单位提供的详实资料，结合深入的市场调研资料，立足于当前全球及中国宏观经济、政策、主要行业对傅立叶近红外分析仪行业的影响，重点探讨了傅立叶近红外分析仪行业整体及傅立叶近红外分析仪相关子行业的运行情况，并对未来傅立叶近红外分析仪行业的发展趋势和前景进行分析和预测。　　产业调研网发布的《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》数据及时全面、图表丰富、反映直观，在对傅立叶近红外分析仪市场发展现状和趋势进行深度分析和预测的基础上，研究了傅立叶近红外分析仪行业今后的发展前景，为傅立叶近红外分析仪企业在当前激烈的市场竞争中洞察投资机会，合理调整经营策略；为傅立叶近红外分析仪战略投资者选择恰当的投资时机，公司领导层做战略规划，提供市场情报信息以及合理参考建议，《2022-2028年全球与中国傅立叶近红外分析仪行业调研及发展前景预测报告》是相关傅立叶近红外分析仪企业、研究单位及政府等准确、全面、迅速了解目前傅立叶近红外分析仪行业发展动向、把握企业战略发展定位方向不可或缺的专业性报告。

随着当代社会人们生活水平的提升,对肉制品的需求量也比以往有所增加,但是肉制品的质量问题仍然时有发生。肉制品的加工过程涉及牲畜的饲养、初加工、企业收购、再加工和投放市场这几个步骤, 为了保证肉制品的质量和安全，每一步都需要对肉制品进行检测，肉制品的检测主要包括感官检测，肉制品成分分析（水分蛋白脂肪等），理化检测（粗氨，挥发性盐基氮等），另外为了防止养殖中滥用、超量使用抗生素类兽药等或 使用违禁药物，还需要进行兽药残留和瘦肉精的检测。市场中为了获取不正当的利益，还存在的肉类掺假的问题。我国是肉制品生产大国，食品监管机构和肉制品企业对于肉制品生产加工中的质量安全问题越来越重视。 PerkinElmer也一直关注肉类食品的安全检测，并开发了一系列的应用方案。1、肉类样品中多环芳烃的检测多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是烧烤及烟熏肉制品加工过程中极易产生的一类具有致癌和致突变性的有机物，加工工艺、环境条件和肉制品特性等多种因素能够影响肉制品加工过程中PAHs的形成，对于肉制品加工行业而言，非常有必要准确测定肉制品中多环芳烃的浓度水平。珀金埃尔默的 Clarus 600 GC/MS 系统可以高效的对肉类样品中的多环芳烃类化合物进行分析 GPC作为样品制备方法用于除去肉类样品中的大部分基质干扰物质。《肉类样品中多环芳烃的检测：样品制备与GC MS 分析 》2、ICP-MS分析肉类和海产品中多种元素肉类食品为人类提供丰富的蛋白质,也可为人类提供多种微量营养元素，同时肉类食品中也会存在重金属超标的风险。因此需要分析的肉类食品中各种元素含量包括营养元素和重金属，这需要分析仪器具备常量与痕量元素分析的能力。电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)能够同时测量多种元素和极宽的测量范围，非常适用于食品分析。ICP-MS超低的检出限使其能对痕量级污染物进行定量分析，如Pb，As，Se和Hg；而常量级的营养元素，如Ca，Mg，K，Na也可以定量测量。《NexION 300/350 ICP-MS分析肉类和海产品中多种元素》3、鉴别猪肉掺假近年来，食品中的肉类和肉制品的掺假问题日益突出。2013年欧盟地区大范围出现的牛肉中添加马肉和其他肉类的风波，中国也有新闻报道过猪肉冒充牛肉的事件，珀金埃尔默以QSightTM220 液相色谱串联质谱为基础建立了快速检测肉类和肉制品中猪肉的特异性多肽的方法。本方法可适用于检测生肉和熟肉制品等多种不同类型的肉类样品，为清真食品和猪肉类产品掺假的检测提供了有力的工具。《PerkinElmer QSight™ 系列液质联用系统在猪肉鉴别检测中的应用方案》4、重磅！全新的DA 6200™ 近红外肉类分析仪为了帮助肉制品企业更好的进行过程质量控制， 珀金埃尔默推出全新的DA 6200™ 近红外肉类分析仪，可以帮助肉制品企业监测肉类产品中的脂肪、水分、蛋白质和其他关键参数，在数秒之内获得多个组分的分析结果，无需像传统化学分析耗费数小时。DA 6200™ 近红外肉类分析仪还可以对从原料肉、中间产品到肉制品成品进行全流程的质量控制，从而可以优化生产工艺，降低成本，保证产品一致性，提高企业的盈利能力。《DA 6200便携式近红外肉类分析仪》点击链接获取文中提到的解决方案和更多半导体相关资料：https://mp.weixin.qq.com/s/ieol3aWI0IX9F8JmAWJs4Q关于珀金埃尔默：珀金埃尔默致力于为创建更健康的世界而持续创新。我们为诊断、生命科学、食品及应用市场推出独特的解决方案，助力科学家、研究人员和临床医生解决最棘手的科学和医疗难题。凭借深厚的市场了解和技术专长，我们助力客户更早地获得更准确的洞见。在全球，我们拥有12500名专业技术人员，服务于150多个国家，时刻专注于帮助客户打造更健康的家庭，改善人类生活质量。2018年，珀金埃尔默年营收达到约28亿美元，为标准普尔500指数中的一员，纽交所上市代号1-877-PKI-NYSE。了解更多有关珀金埃尔默的信息，请访问www.perkinelmer.com.cn。