红外分析实验

p　　近红外检测技术日趋成熟，在很多行业有了广泛的应用。对纺织品领域而言，随着FZ/T 01144-2018《纺织品 纤维定量分析 近红外光谱法》的发布和实施，近红外技术的应用也进入了快车道。不过，目前近红外技术在纺织检测领域的应用仍然处在验证和建模研究阶段，使用机构和单位主要是一些大学，研发机构，规模较大的第三方检测机构等，大部分处于探索和尝试阶段，没有真正地用近红外检测技术进行检测并出具检测报告，主要原因还是担心出具的数据不够准确，模型不够稳定，无法鉴别出异常样品等。/pp　　因此，为了更好地了解各家单位和机构近红外设备的使用情况，加强各机构之间的互动和交流，推动近红外检测技术在纺织品检测领域更广泛地应用。受中国仪器仪表学会近红外光谱分会的委托，上海英柏检测技术有限公司主办了第一届近红外纤维定量分析的比对试验。/pp　　本次比对试验由上海质量监督检验技术研究院纤维检验所作为独立第三方，承担准备比对试验用样品、样品制备、样品邮寄、数据收集、化学法测试安排和数据收集汇总等工作 比对样品的化学法测试结果由上海市质量监督检验技术研究院、绍兴中纺联检验技术服务有限公司、浙江中纺标股份有限公司三家机构进行独立测试并提供数据。/pp　　此次共有11家实验室机构参加比对试验，基本涵盖了目前纺织品检测领域有近红外设备且已建立了自有模型的机构。参加本次比对试验的机构(排名不分先后)有：上海纺织集团标准检测有限公司、福建省纤维检验中心晋江检验部、天纺标检测认证股份有限公司、上海天祥质量技术服务有限公司、上海英柏检测技术有限公司、赣州市检科院、广州市纤维产品检测研究院、青岛市产品质量监督检验研究院、深圳市英柏检测技术有限公司、上海冉紫实业有限公司、中山海关技术中心。/pp　　本次比对试验参加机构所用到的仪器品牌及型号(排名不分先后)有：JDSU Smarteye 1700便携式近红外分析仪、长沙普测T-NIR、冉紫实业RZNIR 7900、聚光 SupNIR-1520 TM、珀金埃尔默PE 9700、冉紫实业RZNIR 5600、聚光SupNIR-1500、聚光SupNIR-1520 、赛默飞世尔 Antaris II、布鲁克 Tango-R。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 450px height: 645px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/74bf4692-9aa0-4a06-bf43-a3a885806fa5.jpg" title="微信图片_20200624100859.png" alt="微信图片_20200624100859.png" width="450" height="645" border="0" vspace="0"//pp　　此次比对试验选择市场上使用比较普遍的三种模型(棉/氨纶，聚酯/氨纶，棉/聚酯)进行，每个模型选择三块样品参与比对。比对试验采用Round Robin Test方式进行。由第三方独立机构先将样品寄给lab1，并告知lab2的地址和联系人，lab1在规定的时间内完成比对试验，并上报结果给第三方独立机构后将样品寄给lab2，以此类推，直至所有的机构都完成比对试验，由最后一家机构将样品寄回第三方独立机构 在比对试验进行中，试样不得破坏。在循环传递的过程中，后一家机构须对寄到的样品进行检查，如果发现样品被损坏，需第一时间告知主办方，同时比对试验终止，此次比对试验宣告失败。/pp　　比对测试的数据比对方式是采用近红外方法与传统方法两者的数据进行比较，理论上可以认为，近红外方法的试验数据越接近传统方法的试验数据时，比对结果更优，反之，则比对结果更劣。当然，虽然传统方法的试验数据由三家机构提供，取平均值，但也仍然不排除有偏差的可能性，因此，即使是理论上的推断，仍然建议依据此数据得出的评价结果仅供参考。/pp　　比对试验执行标准：FZ/T 01144-2018《纺织品 纤维定量分析 近红外光谱法》 参考值执行标准：GB/T 2910.11纺织品 定量化学分析 第11部分：纤维素纤维与聚酯纤维的混合物(硫酸法)、FZ/T 01057(部分)纺织纤维鉴别试验方法、FZ/T 01095-2002 纺织品 氨纶产品纤维含量的试验方法。/pp style="text-align: center "strong比对试验近红外法试验结果/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 150px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/fe216ded-f19a-4618-81f8-605275fc29f0.jpg" title="01.png" alt="01.png" width="600" height="150" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 151px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/fe4957b4-e092-4865-a9e0-65c497d04ff6.jpg" title="02.png" alt="02.png" width="600" height="151" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 168px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/376e4545-1eab-46f7-86f8-e6e57de959f2.jpg" title="03.png" alt="03.png" width="600" height="168" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 169px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/4c41878c-6bb1-4908-9cdd-71430f289d56.jpg" title="04.png" alt="04.png" width="500" height="169" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong比对试验传统方法试验结果汇总/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 139px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/737deb51-d521-4d5d-8a0c-228b9e9228e9.jpg" title="05.png" alt="05.png" width="600" height="139" border="0" vspace="0"//pp　　据介绍，本次比对试验目的在于各机构之间的技术交流，因此对于最终的数据只进行呈现，不对每个实验室的数据进行评价。各机构可根据各自实验室的数据进行对比分析。/pp　　不过，虽然不做具体的评价，但是从数据上观察，仍然可以得出一些普遍性结论供大家参考：从数据的一致性和稳定性方面，进一步验证近红外法适用于纺织品纤维定量分析 棉/氨纶，聚酯/氨纶的近红外方法的数据与传统方法的数据差异较小，且大部分机构间的数据一致性较好 在这三个模型上，不同品牌和型号的仪器都有可能得到较好的测试结果，相同品牌和型号的仪器也可能得出一致性较差的测试结果，说明检测设备在满足基本参数条件下，更多地取决于建模样品的选取，建模过程的控制，建模方法的选择。/ppbr//p

纺织品纤维含量分析是决定纺织产品标识准确度的重要因素，多国制定相关技术法规，要求纺织服装产品上贴有永久性的标签，并在标签上按照规定的方法注明产品的纤维成分及含量。传统纺织品成分定量方法采用的化学溶解法存在着使用化学试剂、对环境污染、检测周期长、破坏样品等缺点。近红外光谱分析技术作为一种新兴检测技术已经开始迅速被应用于纺织品成分定性和定量检测，具有快速、无损、环保、便捷等优点。该技术主要利用在近红外光的照射下，不同的纤维成分呈现不同吸收峰，其成分含量不同则体现出不同大小、缓陡的吸收峰，利用相应的化学计量学方法和纤维成分数据库，即可获得准确的纤维成分及含量。但在纺织品纤维定量方面，由于近红外模型受仪器类型、实验室环境、织物结构、颜色、染料、纤维含量、检测条件等因素影响，校正模型建立好坏程度直接影响其预测效果，且目前仍存在定量模型无法统一或互通的问题。中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所联合深圳市菲雀兰博科技研究中心有限公司，在中国仪器仪表学会近红外光谱分会的大力支持下，于2021年成功举办了第二届（2021）近红外纤维定量分析比对试验，以期推动近红外光谱分析技术的发展和应用。本次比对试验，共涉及棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维、锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维/氨纶 5 大类别，4 类二组分，1 类三组分。分别是棉/氨纶（1-3#）、聚酯纤维/氨纶（4-6#）、棉/聚酯纤维（7-9#）、锦纶/氨纶（10-12#）、棉/聚酯纤维/氨纶（13-15#），五组面料均由中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所提供。本次比对试验共有16个机构报名参加，包括中纺标检验认证股份有限公司、北京市毛麻丝织品质量监督检验站、天纺标检验认证股份有限公司、青岛市产品质量监督检验研究院、江苏省纺织产品质量监督检验研究院、南通市纤维检验所、上海英柏检测技术有限公司、上海冉紫实业有限公司、上海纺织集团检测标准有限公司、国家纺织服装产品质量监督检验中心（浙江桐乡）、浙江中纺标检验有限公司、福建省纤维检验中心晋江检验部、中山海关技术中心、广州亚诺检测技术有限公司、中纺标（深圳）检测有限公司、深圳市英柏检测技术有限公司等。在规定期限内有15家实验室反馈了测试结果，1家实验室取消了比对。在15个实验室中，Lab 1、2、3、7、11参加了全部模型比对；Lab 6、8、9、10、12参加了4个模型的比对；Lab 4、5、14、15参加了3个模型比对；Lab16参加1个模型比对。执行标准FZ/T 01144-2018。结果Z比分数图:从参试实验室比对结果可以看出，棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶两类样品，各参试实验室所建模型预测结果较为理想，锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维、棉/聚酯纤维/氨纶样品，存在少数参试实验室所建模型预测结果不理想的情况。由于纺织纤维种类众多，且复合织物的种类和比例各不相同，使得近红外光谱校正模型的建立难度较大，需要大量的样本数据，校正数据的准确性及合理的计量学方法都对测试结果有影响。针对此次近红外纤维定量分析比对计划，对于相关模型的建立，给出以下建议：1）样品筛选：某些较厚双层针织结构的织物，其谱图看不到明显的吸收峰，或与其他的谱图偏差较大，在建模过程中，此类样品对模型的建立会造成很大影响，不适宜做校正样品，应该去除。2）样品采集： 样品采集过程中，建议将样品折叠适宜厚度，一般4层，水平放置测试窗口上，并在样品上施加一固定压力。采集中对于吸收峰不明显、谱图偏移或漂移严重、光谱形态异常的应提前剔除。3）光谱数据预处理：仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外，同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰，从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响，为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有导数、滤噪（平滑）、多点基线校正、归一化处理等。在近红外分析中，对于样品不同组分之间的相互干扰导致吸收光谱谱线重叠的现象，可采用求导的方法进行处理。其中常用的是一阶导数和二阶导数。4）定量校正算法： 近红外光谱分析常用的计量方法有主成分分析（PCR），偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络法（ANN）等，其有着各自的优点和局限。选择适合的校正算法，对模型的适用性，有效性有着显著帮助。比如：TQ Analyst提供了定量校正算法，包括了比尔定律、最小二乘法（CLS）、偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）等。其中在纺织纤维定量检测模型中，偏最小二乘法（PLS）较为经典和常用。5）光谱波长范围的选择：光谱范围的选择在NIR定量分析模型的建立中是最难的一步。至今为止，化学计量学领域仍无完美算法来选择最佳的光谱范围。目前，已有一些配套软件可实现自动化选择光谱范围。例如：TQ Analyst软件中自带Suggest向导进行自动选择光谱范围。光谱波长范围的选择会直接影响模型的精度，即相关系数与均方差。6）建模及模型优化：近红外光谱存在谱带宽、重叠较严重、吸收信号弱、信息解析复杂等问题，它依赖于化学计量学方法，在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个校正模型，再通过模型对未知样品的近红外光谱进行预测来得到各性质成分的预测值。目前，近红外建模方法大都以“光谱数据预处理，波长筛选进行特征降维和突出，再通过PLS、SVM算法进行建模”的方法为主。建模的优化常见于如何使用预处理算法对光谱进行预处理，来消除仪器变异所引起的偏差；如何使用波长选择算法，提取光谱中的有效特征；如何利用化学计量方法建立稳定可靠的模型。除此之外，随着人工智能技术的发展，深度学习可以利用现有的大规模已标记数据集训练出一个预测能力强、鲁棒性好的多层网络结构模型。此外深度学习方法建模，其对预处理、波长选择等依赖性很低，该法也将为近红外光谱检测带来新的机遇。

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

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

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。

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

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。

随着利曼中国成为美国Zeltex公司手持近红外分析仪（谷物、种子、肉类及其他食品方向）在中国地区的独家授权代理商后，颇受业界关注。近日，美国Zeltex公司2015款最新型手持近红外谷物分析仪抵达利曼中国北京总部，工程师团队第一时间对此产品进行了现场评测。 美国Zeltex公司专业设计制造的便携式手持近红外分析仪可在现场快速无损地检测谷物、种子、肉类及其他食品中的蛋白质、脂肪及水分，经过20多年的技术积淀，其产品在近红外领域拥有超过30项专利，能够为粮食、食品科研等领域提供完整的实验方案。这款最新型的ZX-50IQ手持近红外谷物分析仪，采用带密码锁的手提铝箱包装，尺寸46 x 33 x 12 cm，与14寸笔记本电脑包尺寸接近，重量不足5 kg。在安全性和便携性上，可谓做工扎实。 打开铝箱后，除主机（尺寸26 x 12 x 9 cm，重量仅有1.5 kg）外，产品还附带标准品及几款不同规格的样品杯，用于填充不同类型的样品，如小麦、大麦、玉米、大豆、高梁、油菜籽、豆粕等。 整个测量过程十分简单，主要有以下几步：仪器自检—标样测定—样品测定—读取数据。为获得较高准确性的数据，仪器会提示操作者进行多次测量并要求旋转样品杯。仪器已内置大量标准曲线，同时允许操作者连接电脑后新建标准曲线并对测量次数做出修改。 为验证数据的准确性，工程师特地从超市采购一袋带有营养成分标识的大豆，经过4次测定（约一分钟），实测蛋白质含量为35.7%，与标识仅有0.1%的偏差。该偏差在实验室近红外法测量大豆粗蛋白含量标准（GB/T 24870-2010）允许的偏差±0.4%范围之内，结果非常令人满意。需要注意的是，测量过程中，一定要保持样品杯透明面的清洁，填料时也要注意尽量压实。 综述，作为最新型便携式设备的ZX-50IQ手持近红外谷物分析仪，通过升级主板、固件及软件程序，较上代相比在精度和性能方面提升33%，可以更高效、准确的满足谷物现场检测工作，其特点可概括如下：■ 操作非常简单，上手容易；■ 便携式设计，体积小巧，不受使用环境限制；■ 6节5号电池即可供电，亦可外接交流电源；■ 样品使用量少，无需前处理，整粒无损检测；■ 分析速度快，不到1分钟即可获取结果；■ LCD显示屏直显数据，同时可外接电脑综合分析。 利曼中国自成立二十余年来，一直致力于质量控制与分析、智能科技产品的推广及应用，目前在中国拥有20多个销售联络处，6个维修服务中心，5个示范实验室，近百名员工以及众多的国内外合作伙伴。Zeltex手持近红外产品的引入，将进一步丰富利曼的产品线，更好地服务于国内分析检测领域，促进分析技术的提高。更多产品信息，请致电全国统一服务热线400-606-1718。

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。

pspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif color: rgb(0, 0, 0) "红酒款式太多，不知道选哪一款？想品酒，但是不知道该如何入手？如果可以学会品鉴，顺便喝一点好的葡萄酒，不失为人生一大乐哉。请让strongspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "布鲁克的ALPHA II葡萄酒分析仪/span/strong来助想成为品酒师的您一臂之力吧！/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "br//span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "这是一款专用于对葡萄酒、未发酵的葡萄汁或果汁进行快速而可靠的分析的葡萄酒分析仪。无论这些液体是清澈、混浊还是粘稠的，即使其中含有溶解气体，也无需样品制备。该分析仪提供针对成品葡萄酒的全面的初始标定，可以同时测定不同的分析参数，如酒精度、不同的糖度和酸度等。可以修改和扩充初始标定，也可以创建用户特定的标定数据库。/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "br//span/ppspan style="text-decoration: underline "strongspan style="text-decoration: underline font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "我们的优势/span/strong/span/ppstrongspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "br//span/strong/ppspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "传统的基于红外光谱的葡萄酒分析仪依赖于透射采样法，其结果受到样/spanspan style="color: rgb(0, 0, 0) font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "品池厚度的影响。利用ATR技术的傅立叶变换红外光谱法对样品中的颗粒和气泡的敏感性大大降低，从而能提供更加稳定可靠的结果。br//span/ppspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif color: rgb(0, 0, 0) "br//span/ppspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif color: rgb(0, 0, 0) "Bruker Optics与全球主要的葡萄酒厂和葡萄酒研究中心开展合作，开发了strong style="font-family: 微软雅黑, sans-serif font-size: 13px white-space: normal "span style="line-height: 13.91px "布鲁克的ALPHA II葡萄酒分析仪/span/strong的初始标定，使其可以轻松满足个性化需求。用户可以优化现有的标定，可以添加新的参数来改进标定，或者基于全新产品（如“未发酵的葡萄汁”、“发酵的葡萄汁”或“成品葡萄酒”等）创建新的标定/spanspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "。/span/ppspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "br//span/ppimg style="" src="https://img1.17img.cn/17img/images/202003/uepic/3a6ea2b7-6557-4edc-9bbc-8ecaafccb8c9.jpg" title="pexels-photo-1850595.jpeg"//ppbr//ppspan style="text-decoration: underline "strongspan style="text-decoration: underline font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "分析方法/span/strong/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "strong style="font-family: 微软雅黑, sans-serif white-space: normal font-size: 13px "span style="line-height: 13.91px "br//span/strong/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "strong style="font-family: 微软雅黑, sans-serif white-space: normal font-size: 13px "span style="line-height: 13.91px "ALPHA II葡萄酒分析仪/span/strongspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"可同时测定诸如酒精度、密度、果糖、葡萄糖、还原糖、总酸度、醋酸、酸碱值、甘油等参数。还/span可测定“未发酵的葡萄汁”、“发酵的葡萄汁”或“成品葡萄酒”，甚至能用于测定果汁等副产品。测定工作仅需花费几分钟，即可从样品得到结果。此外，span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"ATR span技术能够可靠地提供高品质光谱数据。/span/span/spanbr//ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"spanbr//span/span/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"spanspan style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"从外形上看，这是一款非常/spanspan style="max-width: 100% box-sizing: border-box !important overflow-wrap: break-word !important"紧凑轻便的系统，可以轻松运送到不同位置。strong style="font-family: 微软雅黑, sans-serif font-size: 13px white-space: normal "span style="line-height: 13.91px "ALPHA II葡萄酒分析仪/span/strong/spanspan style="max-width: 100% box-sizing: border-box !important overflow-wrap: break-word !important"span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"提供多种操作模式，包含手动模式、半自动模式和采用自动进样器的全自动模式。操作简便，拥有成本低，并且，清洗取样模块无需任何溶剂或耗材。另外，还可以在实验室中用来测量各种不同的样品，如果汁、油，甚至沉积物和固体等。/span/span/span/span/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"spanspan style="max-width: 100% box-sizing: border-box !important overflow-wrap: break-word !important"span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"br//span/span/span/span/span/ppspan style="font-family:微软雅黑, sans-serif"span style="font-size: 14px "如果您想了解更多关于ALPHA II红酒分析仪，a href="https://www.bruker.com/cn/applications/food-agriculture/food-quality/beverages/wine-analyzer.html" target="_blank" title="红酒分析仪"请点击此处/a。/span/span/ppspan style="font-family:微软雅黑, sans-serif"span style="font-size: 14px "br//span/span/ppspan style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"spanspan style="max-width: 100% box-sizing: border-box !important overflow-wrap: break-word !important"span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"如果您对我们的红酒分析仪感兴趣，欢迎填写strong布鲁克光谱产品需求表（扫描下方二维码）/strong。/span/span/span/span/span/pp style="text-align: center "span style="font-size: 13px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif "span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"spanspan style="max-width: 100% box-sizing: border-box !important overflow-wrap: break-word !important"span style="font-size: 14px line-height: 107% font-family: 微软雅黑, sans-serif"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 181px height: 181px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202003/uepic/3b71e28a-4ba9-4c61-9a40-6cc7bbd541c0.jpg" title="QR Code for Questionnaire.jpg" alt="QR Code for Questionnaire.jpg" width="181" height="181"//span/span/span/span/span/p

“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

近红外大豆蛋白分析仪是一种专用于大豆及其制品的快速、无损、多指标定量检测的分析设备。其主要应用于大豆产业链的各个环节，包括收购、储存、加工等，为大豆品质鉴定提供了有效的检测手段。了解更多近红外大豆蛋白分析仪产品信息→https://www.instrument.com.cn/netshow/SH116147/C541874.htm收购场景快速决策支持：在大豆的收购过程中，仪器可在短时间内对大豆蛋白含量等关键指标进行检测。这使得收购人员可以迅速做出决策，确保所购大豆符合质量标准。仓储场景质量监控：在大豆仓储环节，近红外大豆蛋白分析仪可用于定期对储存的大豆样品进行检测，实时监控大豆的蛋白质等指标，确保仓储期间质量的稳定性。加工场景工艺调控：在大豆加工过程中，仪器可用于监测原料大豆的蛋白含量，为生产过程提供数据支持，帮助调整加工工艺，确保最终产品的品质。室内检测实验室应用：作为室内检测设备，仪器可放置在实验室环境中，用于进行更为精细和深入的大豆蛋白质分析，为科研和产品研发提供支持。车载检测移动式检测：设备的车载设计使其能够方便地在不同地点进行移动和应用。这对于需要在野外或不同仓储点进行检测的场景非常有用，提供了便携式的解决方案。综合而言，近红外大豆蛋白分析仪在不同场景的应用为大豆产业链的各个环节提供了灵活、有效的检测手段，有助于确保大豆及其制品的质量和生产过程的可控性。

《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。

本文介绍了检测沼气成分的五种主要方法:奥氏气体分析法、热催化燃烧检测法、热导元件检测法、气相色谱GC检测法、红外气体分析法，分析了这五种检测方法的特点及其在我国沼气服务体系中的适应性，并总结了目前最适宜我国大中型沼气工程沼气成分监测的分析方法是红外沼气成分分析技术。1、奥氏气体分析法 奥氏气体分析法是一种经典的化学式手动分析方法，该方法是利用溶液吸收法来测定CO、CO2和O2浓度，CH4和H2浓度则在爆炸燃烧法后用吸收法测定，剩余气体为N2。目前传统的奥氏气体分析方法在沼气成分检测中应用较少。针对农村沼气服务体系的特定应用，通常采用检测管法，该方法操作更简便，常用的检测管有H2S、O2、CO2、CO等，但没有直接测量CH4浓度的检测管，CH4浓度是通过计算所得，即100%-[ CO2 ]-[空气]-[H2S]-[ CO ]等，因此存在一定误差。 奥氏气体分析仪具有结构简单、价格便宜、维修容易等优点，常用于CO2、O2、CO、H2、烃类等气体浓度的测定，在实验室里应用广泛。但该仪器长期运行成本高，仅每年购买试剂和玻璃器皿至少要1万多元，且必须对气体进行人工取样，才可在实验室内进行分析，其中分析人员的操作技能和“态度”对分析的精确度也有着较大影响。同时奥氏气体分析仪只能对单一成分逐个进行检测分析，不具备多重输入和信号处理功能，分析费时，操作繁琐，响应速度慢，效率低，难以实时在线地分析现场工况，现逐渐被全自动分析仪器替代。2、热催化燃烧检测方法 热催化燃烧检测方法是利用两只热催化（黑白）元件——补偿元件和桥臂电阻构成惠斯顿电桥加一恒定电压，将铂丝加热到500℃，当遇到空气中的可燃气体时，测量元件在催化剂的作用下，在元件表面发生催化反应，使得温度升高，阻值增大，电桥输出不平衡，以此来测定甲烷浓度。该方法是检测甲烷泄漏最简单、经济的方法，在我国煤矿安全检测领域具有广泛应用。但载体催化元件只能检测0~4％的甲烷浓度，当空气中甲烷浓度超过5％后，元件会发生“激活”现象，造成永久损坏。同时检测设备需要频繁标定，热催化元件的仪器使用寿命一般在1年内，精度较差（10%），而在高H2S条件下，易造成传感器中毒甚至报废，使用寿命大大缩短。3、热导元件检测方法 不同气体的导热系数存在差别，热导元件检测方法就是根据这一特性，来测定气体的体积浓度。沼气的主要成分是CH4和CO2 ，被测沼气的导热系数由CH4和CO2共同决定。对于彼此之间无相互作用的多组分气体,其导热系数可近似地认为是各组分导热系数浓度的加权平均值。因此,根据沼气的导热系数与各组分导热系数之间的关系,就可以实现沼气多组分气体浓度的测定。 目前该检测方法已广泛应用在煤矿瓦斯抽排领域，也可用于沼气中甲烷浓度的测量。但该类型传感器使用寿命一般在2年左右，且该传感器对于低浓度测量，具有较大局限性，如无法测量浓度低于5%的甲烷浓度，如果用于甲烷的泄露报警将会造成较大误差。4、气相色谱GC检测方法 气相色谱GC分析方法是利用气体物理吸附能力的差别，将采样的气体在色谱中分离然后,热导检测器通过热电阻与被测气体之间热交换和热平衡来实现其CH4、CO2、O2等气体浓度的检测，该检测方法分离效能高，对物理化学性能很接近的复杂混合物质都可以进行定性、定量检测，灵敏度较高。气相色谱分析原理示意图 由于柱温与载气对分离结果的具有较大影响，其中柱温对分离结果的影响比载气的大，所以在检测过程中，除了要经常更换色谱柱外，还需要对色谱柱温和载气流速进行适度的调节，以免影响分离结果造成误差。同时色谱价格相对较贵，需要采样，不能实现在线分析。5、红外气体分析方法 当对应某一气体特征吸收波长的光波通过被测气体时，其强度将明显减弱，强度衰减程度与该气体浓度有关，两者之间的关系遵守朗伯一比尔定律，也就是红外光谱检测方法的基本原理。红外气体分析技术作为一种快速、准确的气体分析技术在实际应用中十分普遍。由于该方法是采用物理原理，分析气体不与传感器发生反应，因此传感器使用寿命很长，该类型传感器不仅可以用于测量沼气泄露的低浓度报警，也可以用于高浓度的沼气成分测量。 由上表可知，红外气体分析技术相较于奥氏、热催化、热导元件、气相色谱气体分析技术，具有响应时间快、灵敏度高、使用寿命长、仪器操作方便等优势。但对国内用户而言，红外气体分析技术普遍存在NDIR传感器价格昂贵、维护困难、产品质量参差不齐等问题。针对这些问题，四方仪器对NDIR传感器进行了升级，将红外传感器进行模块化设计，一个传感器对应检测一个气体组分，拆卸维护方便，使得仪器在体积、性能、维护、价格上具有以往仪器无法比拟的优势。 如沼气分析仪（智能便携型）Gasboard-3200Plus，采用自主知识产权的模块化红外传感器，可实现CO、CO2、CH4等多组分气体浓度的快速测量。同时其H2S、O2浓度测量可拓展，流速、流量可采集，体积轻量化，APP终端智能化等创新设计，弥补了沼气成分、流量一台仪器不可同时测量，长距离、大规模沼气项目监测设备不易携带，监测数据获取流程复杂等的不足，可广泛用于生物沼气、污水处理废气和垃圾填埋气体等沼气成分的可靠准确且经济有效的监测。在满足行业标准应用的同时，仪器测量组分还可根据用户需求定制，轻巧便携，实用性大大提高。模块化红外气体传感器工作原理6、结论 在沼气技术服务体系建设中，气体分析仪发挥了十分重要的作用，在选择配置时需要考虑仪器的使用寿命、功能、质量保障体系、实用性、性价比等因素。在奥氏吸收、热导元件、热催化、气相色谱、红外光谱的气体分析仪中，从寿命、功能、实用性等方面考虑，可优先选择红外方法的仪器；如果仅测量甲烷浓度或检测泄露，可以考虑基于热导和热催化原理的仪器；如果用于实验室定性与定量的精准测量，也可以考虑色谱分析方法。 但随着沼气生产和过程控制要求的逐渐提高，不断实现技术创新升级的红外沼气分析仪将逐渐取代奥氏吸收、热导元件、热催化、气相色谱等气体成分检测技术，成为我国大中小型沼气工程沼气成分监测与工艺过程调控必不可少的气体成分监测设备。（来源：沼气圈）

陈皮药材如何用近红外快速鉴别分析陈皮作为传统中药，其药用历史悠久。以陈皮为主药的二陈汤、苏子降气汤、六君子汤、平胃散等经典名方在历代本草中都有记述。而如今药典中记载的陈皮主要来源于部分芸香科植物的干燥成熟果皮，具有理气健脾，燥湿化痰的功效。根据品种与产地来划分，目前市售陈皮主要分为广陈皮、陈皮与杂陈皮三类，广陈皮主要来源于茶枝柑，陈皮则是来源于大红袍、福橘及温州蜜柑的栽培变种，而来自杂柑类、宽皮橘类、橙柚及柠檬等果皮混杂陈皮入药的情况，市场称之为杂陈皮。杂陈皮与陈皮药材价格差异也十分悬殊，因此市场也出现相应商品混杂入药的现象，导致陈皮药材基源复杂，药材品质难以保证。成都中医药大学刘友平课题组创新性地采用近红外光谱分析技术对陈皮药材的品种识别和黄酮类成分的检测展开研究。1品种识别选取广陈皮 17 批，川陈皮 8 批，在 60 ℃ 烘箱中干燥后粉碎，过 80 目筛，取 8g 样品粉末放置样品杯中扫描近红外光谱，扫描范围 10000cm-1 – 4000cm-1，分辨率 8cm-1，扫描次数 64 次，每个样品重复装样后扫描 3 次。▲ 陈皮药材近红外光谱图采用聚类分析的算法对不同预处理方法、建模波段和潜变量进行考察，根据综合评价指标 Q 值的大小选出最优结果，前 3 个最好模型参数如下表所示。序号预处理方法建模波段潜变量数Q1SNV, db110000-7800, 6600-5400, 4800-440060.90692db1, ncl10000-7404,7144-500030.88743mf10000-400070.8836采用最佳参数建立的模型，从潜变量的立体得分图可以清楚看出两类陈皮药材在空间上相互独立，并用 12 批未参与建模的陈皮药材进行外部验证，仅有 1 批样品被误判，说明模型可以准确地识别广陈皮和川陈皮。▲ 陈皮药材前三潜变量得分空间分布图2含量分析目前针对陈皮药材中化学成分主要集中在挥发油、黄酮类和生物碱成分，而黄酮类又是一类比较重要的有效化学成分，具体还可细分为芸香柚皮苷、橙皮苷、川陈皮素和橘皮素。通过高效液相色谱法分析不同栽培品种陈皮药材种所含的 4 种黄酮类成分可以发现除芸香柚皮苷外，其余 3 种黄酮类成分在不同品种的药材种含量差异明显，且仅有川陈皮、广陈皮以及杂陈皮中的椪柑符合药典对陈皮药材的含量标准。因此仅对三种含量有明显差异的黄酮类成分进行近红外光谱分析，取 69 批不同来源的陈皮样品采集近红外光谱，参数设置与品种鉴别时类似，取样减少至 5g，仪器扫描次数改为 32 次，其余参数保持不变。▲ 陈皮药材近红外光谱图分别考察了不同的光谱预处理方式、建模波段以及潜变量对三种的影响，此外还剔除了对建模影响较大的样品，最终选取的的模型效果如下。▲ 橙皮苷模型预测散点图▲ 川陈皮素模型预测散点图▲ 橘皮素模型预测散点图最终三种黄酮成分模型对独立验证集样品预测的均方根误差分别为 0.284，0.054 和 0.014。与传统分析方法 HPLC 相比，近红外分析操作简便，快速无损，结果准确，且能够多组分同时测量，这对陈皮药材的质量控制及在线监测等方面，都有极高的应用价值。3相关仪器▲ NIRFlex N-500研究中所采用的近红外光谱仪就是来自步琦的 NIRFlex N-500，针对医药研发、生产质控等不同环节都能提供可靠的解决方案。 1偏振干涉仪NIRFlex N-500 独特的偏振干涉仪设计，相比经典傅里叶近红外光谱仪，在简化光路空间的同时，极大地提升了设备的抗震能力，更能通过实验室、生产车间、仓库等多种复杂测量环境的考验。 2模块化NIRFlex N-500 模块化的设计，4 种测量池以及多达近 20 种的测量附件，能够满足几乎所有的测量场景。更换快捷方便，一台机器就能完成多样品形态的测量分析工作。 3双灯源NIRFlex N-500 贴心的双灯源设计，一旦主灯能量降低到阈值之下，就自动切换至副灯，不会造成分析间断而影响生产效率。 4校准标准物NIRFlex N-500 内置校准标准物，搭配功能全面且强大的软件套件，保证数据安全，满足 GMP 及 21 CFR Part 11 的要求，为制药行业提供安全稳定的分析手段。有关更多详细信息，请与我们联系。4参考文献闫珂巍,. 基于近红外光谱技术快速定性鉴别广陈皮模型的建立[J]. 中草药, 2015, 46(20): 3096-3099.李旻. 不同栽培品质陈皮药材品质等同性研究[D]. 成都中医药大学, 2017.

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

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！

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。

总部设在美国马里兰州黑格斯敦的Zeltex公司，积累了近三十年的便携式手持近红外分析仪设计制造经验，其产品在近红外领域拥有超过30项的专利，能够在现场快速无损地检测谷物、种子和食品中的蛋白质、脂肪及水分，可以为粮食、食品科研等领域提供完整的实验方案，客户遍及政府机构、研究所、大学、农场等。 2015年初，利曼中国正式成为美国Zeltex公司手持近红外分析仪（谷物、种子、肉类等）在中国地区的独家授权代理商。几个月来，利曼员工深入国内大豆主产区之一的东北地区，先后在沈阳、哈尔滨、黑河、克东等地巡回演示世界首款、方便小巧的快速近红外分析仪。与传统笨重的实验室台式近红外分析仪相比，ZX-50IQ手持近红外谷物分析仪不仅具备轻巧、便携的特点，在数据测量方面同样具有很高的准确性与稳定性，获得当地农场、油脂厂、大豆企业的一致好评。 谈到便携式仪器，自然会联想到它的尺寸与重量，实拍图如下： 主机尺寸26 x 12 x 9 cm，重量1.5 kg，拿在手里如同半个平板电脑（厚度除外）。同时，仪器可依据用户需求，配备不同的标样杯（大豆、玉米、小麦、大麦、高梁、油菜籽、豆粕等）及样品杯。仪器整体包装为带密码锁的手提铝箱，与14寸笔记本电脑包尺寸接近，重量不足5 kg，在安全性和便携性上，可谓做工扎实。 整个测量过程十分简单，主要分为以下几步：仪器自检&mdash 标样测定&mdash 样品检测&mdash 数据读取。为获得较高数据的准确性，仪器会主动提示操作者进行多次测量并要求旋转样品杯。同时，仪器具备拓展空间，内置不同的标准曲线，允许操作者连接电脑后新建标准曲线并对测量次数做出修改。 综述，作为最新型便携式设备的ZX-50IQ手持近红外谷物分析仪，通过升级主板、固件及软件程序，较上代相比在精度和性能方面提升33%，可以更高效、准确的满足现场谷物检测工作，其特点可概括如下：■ 操作非常简单，上手容易；■ 便携式设计，体积小巧；■ 6节5号电池即可供电，亦可外接车载点烟器或交流电源；■ 样品使用量少，无需前处理，整粒无损检测；■ 分析速度快，不到1分钟即可获取结果；■ LCD显示屏直显数据，同时可外接电脑综合分析。 利曼中国自成立二十余年来，一直致力于质量控制与分析、智能科技产品的推广及应用，目前在中国拥有20多个销售联络处，6个维修服务中心，5个示范实验室，近百名员工以及众多的国内外合作伙伴。Zeltex手持近红外产品的引入，将进一步丰富利曼的产品线，更好地服务于国内分析检测领域，促进分析技术的提高。更多产品信息，请致电全国统一服务热线400-606-1718。

2013中国国际过程分析与控制展览会上，聚光科技在食品质量与安全示范区展示了公司在粮食、面粉、油脂、肉及肉制品领域的近红外及食品安全解决方案。聚光科技是目前国内唯一提供丰富的成套近红外分析解决方案的企业，产品应用领域涵盖现场应用快速检测、实验室精确分析以及最复杂的现代化中药在线分析，在农业、石化、食品、国防领域得到广泛应用。　　在本次展览会上应中国仪器仪表学会邀请，聚光科技在展览会示范区给观众展示了食品领域的应用解决方案：近红外分析技术在食品质量检测领域的应用解决方案-；食品药品安全中重金属检测的黄金搭档&mdash ICP-OES与AFS；气相、气质联用、三重四级杆液质等用于农药残留、兽药残留、饮用水安全等食品安全解决方案。聚光科技食品质量与安全检测示范区　　此次展会中，中央电视台前往示范区采访，对聚光科技示范区展台进行了专访，应用工程师向采访人员演示了新版近红外分析仪，该产品能在几十秒内对大豆的蛋白、脂肪、水分进行无损检测，广泛应用于食品加工、油脂生产、粮食储藏等领域，为快速了解谷物品质提供了快速有效地检测手段。应用工程师演示升级版近红外仪器快速检测大豆的品质　　升级版的近红外分析仪SupNIR-2700系列近红外分析仪属于实验室型分析仪器，在粮食按质论价收购、原料品质检测、半成品及成品品质检测方面应用极为广泛，基于多年来丰富的应用基础和研发人员持续深入的研究改进，对仪器进行全方位的升级，采用全新波长定位技术，仪器一致性得到大幅提升；仪器的防水、防尘性能更优，对复杂恶劣的应用环境适应性更强；针对不同应用企业的特色报表需求，提供定制化报表功能等各方面得到提升。

日前，瑞士华嘉公司， 作为德国Zeutec Opto Elektronik GmbH公司的中国总代理 ， 向中国市场正式推出最新设计的近红外分析仪——SpectraAlyzer。该产品的问世使得近红外光谱仪的发展又达到了一个新的高度。SpectraAlyzer具有多种型号，能满足研究和生产领域的各层次多方面的需要。样品的分析过程准确、直观、快捷、仪器操作简便，维护保养简单。　　仪器可选配Application Worx软件，该软件是Zeutec公司自主研发的一款化学计量学软件，通过它用户可以开发相应的光谱方法并对方法进行校准。该软件采用了一系列统计学方法，通过标准化、谱线平滑、求导、标准归一化以及一系列的变换运算等可实现对实验数据和谱图的分析。　　SpectraAlyzer产品的前身是著名的德国BRAN+LUEBBE 的InfraAlyzer 系列， 与BRAN+LUEBBE 的其它产品线在中国有广泛的应用， 后来经过结构调整， Zeutec Opto Elektronik GmbH公司成立于1999年，旨在于开发和生产专业的光谱仪，包含近红外常规实验室分析仪的应用和专业分析解决方案,广泛应用于各分析及质控领域。华嘉公司与德国“Zeutec Opto Elektronik GmbH”公司建立了战略合作伙伴关系，华嘉公司成为 Zeutec 公司在近红外分析仪SpectraAlyzer 和SpectraAlyzer QC axiom产品方面的独家总代理。　　SpectraAlyzer QC axiom 近红外光谱分析仪可满足食品加工，饲料加工，医药等行业方面的复杂样品，主流型号可以根据用户的行业特征，灵活的选择、配置不同滤光片，满足行业特定参数的分析和测量。瑞士华嘉（香港）有限公司全国独家代理德国Zeutec近红外分析仪产品，需了解详情，请接洽华嘉全国各办事处。上海代表处 电话：021-5383 8811 北京代表处 电话：010-6561 3988 广州代表处 电话：020-8132 0662 成都代表处 电话：028-8676 1111 西安代表处 电话：029-8833 7412

红外定量分析小知识近红外分析作为一种二次分析方法，需要借助模型来对采集的近红外光谱进行计算，从而得到用户关注的指标的结果，可以简单地将这个模型理解成类似与指纹图谱的数据库，只要这个数据库足够全面，就能快速准确地提供分析结果。通常来说，初次接触近红外以及想要独立建立近红外定量分析模型的用户最为关心的问题就是：我需要多少个准备多少个样品才能建立起一个“能用”的模型呢？在回答这个问题之前，需要先了解近红外分析的工作流程。近红外分析的工作流程收集建模样品获取样品参考值采集建模样品的近红外光谱建立模型验证模型用于未知样品的分析日常分析与监测通过上述分析流程可以看出，之前提到的问题是对近红外这项分析技术基础但很核心的疑问。其实问题的答案也很简单，一句话概括就是足量的具有代表性的样品。虽然这个回答很简略，但其中包含的要点却不少。展开来说分为两方面：一个是足量的样品，另一方面是代表性的样品。这两点在GB/T 29858 《分子光谱多元校正分析通则》中有详细的描述：对于校正集至少需要 6 倍于建模潜变量（建模时的一个重要参数）大小的样品，当潜变量小于 4 时，样品数量不应少于 24 个。样品应包含所分析的成分。收集的样品成分含量变化范围应适当超过日常分析的范围（10 %-15 %）。收集的样品成分含量分布需服从均匀分布。对于验证集至少需要 4 倍于建模潜变量大小（与校正集潜变量相同）的样品，当潜变量小于 5 时，样品数量不应少于 20 个。收集的样品成分含量的跨度和标准偏差应是校正集的 95% 到 100% 之间。从国标中不难看出，建立一个分析模型至少需要接近 50 个具有代表性的样品，当然这只是最低的要求，如果想要获得一个更加稳健的模型，得到更为准确的分析结果，增加更多具有代表性的样品到模型中则是必不可少的。下期的近红外定量分析知识将为大家分享如何系统地评价模型的性能，欢迎关注步琦实验室服务号，及时获取最新信息。如果您在近红外仪器使用过程中还有其他问题，也可通过下方的联系方式告诉我们，会有专业的技术人员竭诚为您答疑解惑。

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）

作为全球最大的专业在线分析仪器供应商之一，ABB的产品几乎涵盖所有在线仪器品类。基于120多年的技术创新历史，ABB测量与分析产品的应用覆盖从太空到陆地，从过程控制到排放监测，从气体、液体到固体的测量与分析等各个领域和行业，为工业企业智能制造和智慧城市的燃气、水务等领域提供高灵敏、高密度监测技术与解决方案。ABB傅立叶近红外分析仪器有哪些重要的技术成果？解决了哪些行业难题？未来的发展前景如何？日前，仪器信息网编辑就以上问题特别采访了ABB傅里叶红外/近红外分析技术经理邹贤勇。“多通道傅立叶近红外仪收获各方面好评”在第16届中国在线分析仪器应用及发展国际论坛暨展览会中，ABB带来四款重磅产品：傅立叶近红外分析仪FTPA2000-260及测试附件（如流通池和探头等）、温室气体分析仪GLA331和连续气体分析仪EL3000系列以及余氯分析仪ACL420。采访中，邹贤勇详细介绍了多通道傅立叶近红外分析仪FTPA2000-260的特点，据介绍，这款产品采用了最先进的傅立叶变换近红外技术，它拥有最多的通道数及最高的分辨率，已在石油、化工、食品、制药、半导体和科研领域发挥了重要的作用,并获得了用户“耐用、可靠和售后服务一流”等方面的一致好评。与其他分析方法比较，该产品提供的分析方法还解决了分析时间长、分析成本高、取样困难和维护成本高等问题。此外，邹贤勇还介绍了具有高灵敏度、高速测量优势的温室气体分析仪GLA331，适用于环保、气象站和科研领域的高精度温室气体监测；连续气体分析仪EL3000系列因其灵敏高效、操作简单等特点，适用于过程检测、环境空气监测、CEMS排放检测和高炉气分析等行业抽取式连续气体分析；新一代余氯分析仪ChlorStar系列，可轻松实现余氯或总氯的准确测量，适用于自来水工艺过程监测、出水监测、管网监测、二次供水监测。“傅立叶近红外光谱仪代言词-坚固耐用”傅立叶近红外因具有快速多组分等优势已成为PAT（过程分析技术）的主要工具，在石油化工等行业的实验室、研发和生产现场得到了广泛的应用。尤其是在工业自动化、智能制造、数字化转型的大力发展下，傅立叶近红外的工业在线检测成为了当前的热门前沿应用。“拥有50年傅立叶红外光谱仪制造经验的ABB，坚固耐用已成我们相关产品的标志性名片。”邹贤勇介绍说，ABB傅立叶近红外分析仪采用为航天技术开发的双转轴立体角镜干涉仪，拥有极高抗振性能，几乎不需要维护，极大增强了环境的适用性，相较于传统干涉仪，可获得更高重复性的光谱，从而保证仪器间模型的无缝传递。邹贤勇在采访中还提及有关傅立叶近红外光谱仪的新品发布计划。其介绍说，为丰富ABB的产品线，带给行业用户新选择，ABB将发布新品“双通道近红外Talys”。据悉，该产品采用ABB先进的傅立叶变换近红外光谱技术，拥有双通道、坚固耐用和无需维护等亮点，以契合客户的不同预算和需求。傅立叶近红外技术国内市场前景不可限量据相关报道，2022年全球近红外光谱市场规模达到5.027亿美元，2025年将达5.6亿美元，2030年有望超8亿美元。近年来我国近红外光谱分析技术在研发和应用方面都取得了长足进展，业界普遍认为，未来近红外光谱在中国的市场前景值得期待。邹贤勇在采访中谈到，“傅立叶近红外技术因其快速高效环保等优势，并经过20多年各行业的应用推广，目前在石化、化工、制药、食品粮油和半导体等领域得到广泛应用。从区域角度来看，未来几年亚太地区有望成为近红外分析仪市场增长速度最快的市场。”同时，邹贤勇也提到当前应用存在的一些难点，比如模型建立、评价和维护专业性较强，相关的检测标准还不完善等。不过，其相信：“这些难点会随着时间经验的积累慢慢被克服。”

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

尊敬的用户： 感谢您对聚光科技一直以来的支持，为更好地加强公司近红外系列产品用户间的相互沟通和交流，促进厂家和用户之间的沟通互动，让用户更好的掌握近红外应用和建模技能，充分发挥好近红外分析技术的优势和作用，更好的服务于科学研究或企业生产，聚光科技将于2012年10月下旬在公司总部（杭州）举办&ldquo 2012聚光科技近红外分析技术客户培训班&rdquo ，届时欢迎您前来参加。一、培训对象：聚光科技（含子公司英贤仪器）近红外仪器用户二、培训地点：浙江.杭州三、培训时间：2012年10月25日- 27日四、联系方式聚光科技实验室业务发展事业部联系人：卢小姐 电话：010-63706564e-mail: nir@fpi-inc.com 传真：010-63706565

近几年近红外谷物检测仪一般安装在大型谷物收购和谷物加工现场，目前急需一款用于农场现场收购的近红外谷物检测仪，而且需要能解决所需的问题。这类仪器必须坚固耐用，便于在田地到处携带使用，必须操作简单，但功能又要足够满足与一般实验室使用的近红外仪器一样的准确功能，最后必须使用费用低。波通公司新款仪器Inframatic 8800能满足以上所有需求，采用固态硬盘和二极管阵列技术，光学部分没有任何的移动部件，更好地满足仪器的准确性和重复性的高要求。Inframatic 8800的优点很多，它小巧轻便便于携带，内部的蓄电池可以工作4个多小时，内置GPS定位系统，便于农场主对高价值的谷物的辨认，并将结果标注在谷物分布图上，便于农场主对收割和装仓实施计划性的安排。仪器的快速分析（90秒内出水分和蛋白结果）可以实现瞬间分析，帮助使用者控制谷物的干燥，田地和装货的抽查，决定最佳的收割时间等。波通公司行业经理Henrik Andrén总结：“IM8800开创了近红外在农场应用的先河，它的准确性与实验室使用的仪器一样准确，又足够便宜到农场主能接受的价位，便于农场主区分优良有价值的谷物，充分利用发芽的大麦和高蛋白的小麦。”更多的信息请联系波通瑞华科学仪器（北京）有限公司 010-63423835

p　　现场应急人员在面对未知化学物质时，会面临一些要立即解决的挑战，其中就包括选择最适合的技术来评估当前事态。目前，用于未知固体和液体识别的两种应用最广泛的技术分别是a href="http://www.instrument.com.cn/zc/34.html"拉曼/a和红外光谱法。/pp　　物质对各项技术的反应程度随其独特的分子结构而定。某些物质对红外光谱分析反应明显，而另一些则可能更适合采用拉曼光谱法。所以，红外光谱和拉曼光谱一起使用时，可提供更广泛的未知物质识别范围。然而，也造成了广大用户经常要花费精力去选择是红外、还是拉曼，或者必须购买、携带两台仪器。如今，这种情况可以得到解决了：在2015年3月初的Pittcon上，赛默飞推出了将红外光谱和拉曼光谱“合二为一”的分析仪——Gemini，Gemini分析仪是世界上第一台将拉曼光谱和红外光谱技术结合到一起的手持式分析仪。/pp style="text-align: center "img alt="" src="http://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201542915248.jpg" style="width: 389px height: 400px "//pp　　红外光谱和拉曼光谱“合二为一”的Gemini分析仪即将在中国推出，借此机会，仪器信息网采访了赛默飞相关人员，详细介绍了Gemini解决了哪些技术上的难题、带来哪些应用上的优势、最适合的应用是哪些等问题。/pp style="text-align: center "span style="color:#0000ff "strong手持拉曼和红外产品方面拥有丰富经验/strong/span/pp　　strongGemini手持式光谱分析仪，将傅立叶红外光谱和拉曼光谱技术集成到一台手持式仪器中，解决了哪些技术上的难题?/strong/pp　　strong赛默飞：/strong在Gemini的开发过程中，其中一个难点就是如何将两种技术合二为一。不过，赛默飞在手持拉曼和红外产品方面丰富的经验，拥有非常成熟的产品，如基于拉曼光谱法的FirstDefender分析仪，以及基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱法的TruDefender分析仪。在丰富的经验基础上，以及不断的设计和优化，我们成功的将这两种技术集成到单台手持分析仪上。/pp　　Gemini分析仪重量仅为1.9Kg，甚至比某些单独的手持拉曼或红外光谱的重量还要轻便，可见产品的设计是非常紧凑的。而且秉承了赛默飞手持拉曼和红外坚固性和环境性，Gemini分析仪通过了最新的美国军标测试，美国军标测试内容包括跌落、敲击、振动、温度、防水等等。/pp　　总的来说，Gemini将两种技术集成到单台设备中，还保持了小巧轻便和坚固耐用的特点，能够方便用户带到任何地方进行测试。/pp style="text-align: center "span style="color:#0000ff "strong style="text-align: center "双重技术：补充性和验证性/strong/span/pp　　strong拉曼光谱和红外光谱集成到一起，将带来哪些应用上的优势?/strong/pp　　strong赛默飞：/strong大家都知道拉曼光谱和红外光谱有很长的历史，是非常成熟的光谱技术。在红外和拉曼光谱法中，仪器需要采集未知物质的光谱“指纹”，然后将采集到的指纹与参考数据库进行比较。两种方法都是经过实验室验证的精确光学技术，在特定的应用中具有显著的优势。红外光谱和拉曼光谱法可测定未知物质样本中能量与分子键的相互作用。红外光谱测定的是振动分子中分子键吸收了多少能量 即红外光在穿过物质后的剩余能量。与之相比，拉曼光谱法测量的是经激光激发后振动分子散射的能量。/pp　　Gemini分析仪结合了两种技术，使用户可以利用这两种技术的能力来分析和识别未知化合物，扩大了样品的分析范围并且还可以互相补充并互相验证。在Gemini上，操作者可以非常简单快速的切换两种技术进行样品分析。并且，由于不必为了减轻重量而牺牲功能，操作人员能比以往更快速地获得可靠的分析信息。/pp　　Gemini的操作界面也是一大亮点，首先软件已经内置到设备当中，直观和图形化的操作界面使得软件操作异常简单，只需简单的培训用户就可操作这种光谱设备。对于新用户，软件里的扫描帮助功能可以引导用户正确的扫描样品。老用户由于对我们的手持拉曼和红外设备软件操作并不陌生，因此同样类型的软件更能使得他们操作得心应手。另外，Gemini在一些细小之处也有改进，如触摸屏和键盘的设计，即使佩戴手套也可以操作 两种技术的操作软件、流程保持一致使得用户操作非常简化。/pp style="text-align: center "span style="color:#0000ff "strong适用于化学品和爆炸物识别/strong/span/pp　　strongGemini手持式光谱分析仪/strongstrong最适合的应用是哪些?/strong/pp　　strong赛默飞：/strong现在越来越多的行业需要快检技术或者是希望在现场能够给出结果，例如安检、公安、海关、检验检疫等行业都有对物质快速定性的需求，手持拉曼和红外光谱等分析技术满足了在现场对不明化学物快速定性的需要。/pp　　结合了拉曼和红外光谱两种技术的Gemini内置了大量数据库和专利的软件算法，可以自动进行光谱分析并给出清晰的结果，同时，我们的技术人员不断优化数据库和软件，为的就是使分析结果更加准确和快速。/pp　　Gemini的出现满足了那些既对拉曼又对红外感兴趣的用户的需求，而且从应用的角度能够大大的扩大样品的分析范围，除了常规的毒品、爆炸物、有毒有害物质，还能够分析塑料、布料、药品、食品添加剂等等。用户也可以建立自己的数据库，开发自己的应用。/pp style="text-align: right "strong编辑：刘丰秋/strong/p

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