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红外定型分析

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红外定型分析相关的资讯

  • 《近红外光谱定性分析通则》发布 2020年3月1日开始实施
    p   2019年8月30日,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布501项国家标准和6项国家标准修改单,其中《GB/T 37969-2019近红外光谱定性分析通则》名列其中。该标准归口单位为全国仪器分析测试标准化技术委员会,2020年3月1 日正式实施。 /p p   据悉,《GB/T 37969-2019近红外光谱定性分析通则》按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草,规定了近红外光谱定性分析的基本原理和方法、使用软件、仪器设备、光谱测量、样品、定性分析试验步骤、试验数据处理、试验报告等内容的通用要求。本标准适用于吸收范围为12820cm sup -1 /sup — 4000cm sup -1 /sup (即 780nm-2500nm)近红外光谱定性分析。 /p p   本标准起草单位有:上海烟草集团北京卷烟厂、北京化工大学、南开大学、石油化工科学研究院、中国食品药品检定研究院、中国检验检疫科学研究院、军事科学院评估论证研究中心、北京市农林科学院、中国农业大学、中国计量科学研究院、中检国研(北京)科技有限公司、云南中烟工业有限责任公司、云南同创检测技术股份有限公司、西派特(北京)科技有限公司。 /p p   详细内容请见如下附件: strong img src=" /admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" style=" vertical-align: middle margin-right: 2px " / /strong strong style=" font-size: 12px color: rgb(0, 102, 204) " a href=" https://img1.17img.cn/17img/files/201911/attachment/e27f6201-e6bd-4fae-8872-e6e729d04529.pdf" title=" GBT37969-2019近红外光谱定性分析通则.pdf" style=" font-size: 12px color: rgb(0, 102, 204) " GBT37969-2019近红外光谱定性分析通则.pdf /a /strong /p p br/ /p
  • 椰子水口感哪家好,步琦近红外最知晓 ——近红外光谱对椰子水定性分析
    近红外光谱对椰子水定性分析椰子水又称液体胚乳,是存在于椰子果实中富含营养成分的一种天然植物水。根据一些椰子研究机构发现,椰子水中主要含多种氨基酸、维生素、矿物质和蛋白,其中精氨酸、丙氨酸、胱氨酸和丝氨酸的含量比牛奶中的还要高。因其高营养价值和良好的口感,在近些年的消费市场崭露头角,赢得众多消费者的青睐。市面椰子水种类繁多,不过国内的主要来源还是高株椰子和矮株椰子这两大类。其中高株椰子是在全球都是广泛种植的一个品种,矮株椰子由于其椰子水的特殊口感而被市场关注。通常椰子在 11 至 12 个月成熟,随着时间的变化,可以分为 6 到 8 个月的嫩椰,9 到 11 个月的熟椰,以及 12 个月以上过熟的椰子。在 8 个月左右椰子中的椰子水的口感是最佳的,太早或太晚都会有酸涩感,主要就是因为这个时期的椰子中水分和糖是椰子水的主要成分,而像有机酸和氨基酸等酸性物质的含量普遍偏低。在椰子生长过程中,椰子水也是逐渐填满椰子腔体内部的,等到 11 个月完全成熟后,其含量又会慢慢减少,此时通过晃动壳体发出的声响就能大致判断椰子的成熟度。但对于未完全成熟的椰子,目前没有有效的检测手段去分析其中成分的变化。除了椰子生长时间会影响椰子水口感以外,不同椰子品种以及采摘后保存时间同样对感官评价有着重要作用。我国海南是椰子主产地,有因高产量而闻名的文椰2号到6号五大品种,其中文椰2号和3号分别是从马来西亚引进的马来亚黄矮椰和红矮椰子中经过筛选培养的新品种,4号是从东南亚引进的香味椰子中筛选改良的。通常椰子在采摘后一周以内的口感是最好的,随着储存时间的增加,其中的一些如氨基酸、有机酸、糖、酚类等代谢产物含量就会发生变化,从而影响其风味,存放超过两周的椰子水就难以被大众接受了。暂时也没有比较有效的方法去判断椰子水不同品种来源和存储时间。近红外作为一项快速无损的检测方法,无论是定性鉴别还是定量分析,都能一展拳脚。今天和大家分享的一篇文献便是使用 BUCHI NIRFlex N500 傅里叶近红外光谱仪对椰子水进行定性和定量分析。▲BUCHI NIRFlex N-500 Fiber1实验内容同年同季采摘的文椰 2 号 8 个月、文椰 2 号 10 个月、文椰 4 号 6 个月和文椰 4 号 8 个月分别有 198 个,77 个,63 个和 206 个。每天从 2 号 10 个月与 4 号 6 个月中随机取三个样,从 2 号 8 个月和 4 号 8 个月中随机取五个样,首先进行可溶性固形物和 pH 的快速检测,剩余样品保存在液氮中,随后进行糖含量的测定和近红外光谱的收集。在其它指标测定结束后,将样品水浴平衡至室温,然后在同一天用 NIRFlex N500 光纤探头测量加热至 35 ℃ 的 1mL 样品 3 次,每次测量扫描 32 次,光谱范围10000 – 4000 cm-1,所得光谱用于后续建模分析。2鉴别存储时间实验将存储在 7 天以内的样品定为新鲜的F级,将存储超过两周的样品定为久放的A级,将每天的 5 个随机选取的 2 号 8 个月和 4 号 8 个月中的 3 个样品,以及每天 3 个随机选取的 2 号 10 个月和 4 号 6 个月中的 2 个样品分到校正集,剩余样品分到验证集。通过 PCA 在 95 % 的置信区间下用霍特林统计量 T2 去除建模集中的异常样品。最终各集合中样品数量如下表:表1 定性分析样品集合划分情况:_NO.2-8MNO.2-10MNO.4-6MNO.4-8M校正集97352798验证集65191468通过结合化学计量学方法对上述样品的存储时间建立模型,各类椰子水的最优模型和结果分别由 表2 和 图1 到 图4 所示:表2 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水的存储时间最优模型结果:▲图1 文椰 2 号 8 个月的存储时间模型统计▲图2 文椰 2 号 10 个月的存储时间模型统计▲图3 文椰 4 号 6 个月的存储时间模型统计▲图4 文椰 4 号 8 个月的存储时间模型统计3鉴别品种考虑市场实际需求,样品从文椰 2 号和 4 号中生长时间均在 8 个月且新鲜程度为F级的样品,其中校正集有 49 个,验证集有 31 个样品,经过相同处理检测到 1 个校正集中的异常值,剔除后建立的最优模型结果如下:表3 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水品种的最优模型结果:▲图5 文椰 2 号和 4 号品种鉴别模型统计4鉴别成熟度过熟的样品通过简单的物理晃动就能够分辨,并且利用价值不高。实际需求往往是要在完全成熟之前分辨样品的成熟状态,从而鉴定其感官价值。因此实验针对文椰 2 号和文椰4号分别选择 47 个和 48 个样品建模,15 个和 16 个样品验证,最佳的结果如下:表4 基于 OPLS-DA 建立不同类型椰子水品种的最优模型结果:▲图6 文椰 2 号和 4 号成熟度识别模型统计从以上结果不难看出,对椰子水的存储时间、品种和成熟度的定性鉴别都取得了比较理想的结果,除了文椰 2 号 8 个月和文椰 4 号 8 个月的存储时间判断中分别有 3 个和 2 个误判,其模型的总体识别率在 95% 和 97%,剩余的应用模型都达到了 100% 的识别水平。近红外光谱分析在椰子水定性方面展现了十分优异的结果,同时也在水果的快速定性这一应用领域显露出巨大的潜力。5参考文献Foods 2023, 12, 2415. https://doi.org/10.3390/foods12122415
  • 【我与近红外的故事】曾仲大:近红外数据分析之路
    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 /p p   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。 /p p   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。 /p p   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。 /p p 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" / /p p 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)。 /p p   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。 /p p 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" / /p p 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)。 /p p   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。 /p p   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! /p p   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。 /p p   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。 /p p   “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。 /p p 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 /p p    strong 个人简介 /strong /p p /p p 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" / /p p   曾仲大,男,博士,现任大连达硕信息技术有限公司总经理。 /p p   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。 /p p   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。 /p p   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。 /p p    strong 人生格言: /strong 有志者,事竟成。 /p
  • 毛细管气相色谱仪对复杂样品的定性定量分析
    在现代分析化学领域,毛细管气相色谱技术因其分离效率和精确的分析能力而被广泛应用。尤其在面对组成复杂的样品时,毛细管气相色谱仪显示出其优势。本文将深入探讨它在处理复杂样品时的定性和定量分析能力,以及其在实验过程中的应用策略和注意事项。   毛细管气相色谱仪的核心部分是长而细的毛细管柱,内壁涂有固定相。这种设计极大地增加了相互作用的表面积,使得样品分子能在气相和固定相之间进行成千上万次的交互作用。通过精准控制色谱条件如载气流速、温度程序等,可以实现复杂混合物中各组分的有效分离。   在进行定性分析时,毛细管气相色谱通常与质谱(MS)或傅里叶变换红外光谱(FTIR)联用,以增强识别未知化合物的能力。例如,气相色谱-质谱联用技术可以提供样品中每个峰的质谱图,通过数据库比对实现快速鉴定。这种方法尤其适用于石油产品、植物提取物、香精香料等复杂样品的分析。   定量分析方面,仪器通过与标准物质的保留时间和峰面积或峰高对比,实现高精度的定量测定。使用内标法或外标法定量,可以根据实际需要选择最合适的方法。内标法通过添加已知浓度的内部标准物来校正样品处理过程中可能出现的损失,从而提高定量的准确性。外标法则依赖于标准曲线,适用于可以精确控制样品进样量的情况。   操作时,需特别注意温度的控制和优化。升温程序必须精心设计以确保所有组分都能得到有效分离而不致于峰展宽或峰形失真。载气的选择和流速的调整也至关重要,氮气和氦气是常用的载气,它们具有化学惰性,不会与样品发生反应。   维护和日常检查对于保持设备的最佳性能也是必要的。定期检查和更换进样口的隔垫、衬管和色谱柱,可以防止样品交叉污染并保证分析的重现性。   综上所述,毛细管气相色谱仪是分析复杂样品的强有力工具。通过优化分析条件和适当的操作维护,可以实现对复杂样品中各个组分的高效、准确的定性和定量分析。
  • 最新微塑料定性定量分析技术,不容错过
    德国联邦材料研究和检测机构(BAM)与联邦环境局,柏林技术大学的水资源保护部门,以及GESTEL哲斯泰的一起研发并制造的TED-GC/MS技术,已获专利。可以用于定性和定量的分析水中的微塑料。 此项研究也让Ulrike Braun博士的团队获得了第六届“德国米尔海姆水奖”。此奖项旨在表彰以实践为导向的研发项目以及饮用水供应和水分析领域的创新概念的实施。由莱茵 - 威斯特伐利亚的自来水公司RWW和GERSTEL哲斯泰公司共同赞助。全世界的科学家们正在致力于研究和检测微塑料的工作中。 来自BAM高分子材料力学系的Ulrike Braun博士是此研究项目的负责人。她认为“目前的测量方法无法准确确定微塑料对环境的影响,” 目前,微塑料主要通过红外或拉曼光谱和显微镜检测这些测量方法识别颗粒,确定颗粒的数量和大小。但它们有两个缺点:它们非常耗时,而且,只能检查非常小部分的样品。“随着关于微塑料的争论不断增加,我们已经清楚地认识到,我们需要一种新的工艺,最重要的是,更快”。Ulrike Braun博士的团队开发了一种新的分析技术。缩写TED-GC-MS代表“热萃取热脱附 - 气相色谱 - 质谱”法。具有两个主要优点。测量仅持续几个小时,因此在采样后不迟于一周,测量结果可用。此外,该方法更可量化:该分析提供了除了大量天然颗粒之外还包括多少微克微塑料颗粒的准确信息,例如,在一升水中的微塑料总量。这些数据构成了测量极限值及微塑料控制的基础。想了解关于TED-GC/MS的更多信息,请参加6月16日举行的Webinar
  • 《饲料的近红外光谱分析应用指南》征求意见
    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。
  • 关于近红外光谱分析网络化应用研究的思考
    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)
  • 北京理化分析测试技术学会-红外光谱分析技术高级培训班
    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;13521470325 E-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。
  • 周群教授:红外光谱与酒类的品质分析
    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。
  • 近红外大豆蛋白分析仪在不同场景的应用
    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。
  • 关于举办“红外光谱分析技术”培训通知
    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
  • 红外沼气分析仪应用新趋势——模块化红外气体传感器
    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)
  • 我公司生产的系列红外碳硫分析仪产销两旺
    我公司生产的高频红外碳硫分析仪、电弧红外碳硫分析仪和管式红外碳硫分析仪等在2009年上半年的销售中,呈产销两旺态势。 系列红外碳硫分析仪适用于钢铁、金属、水泥、矿石、玻璃、陶瓷及其它金属、非金属材料中碳硫两元素量分数的测定。该产品采用低噪声、高灵敏度、高稳定性的红外探测器。测碳池、测硫池均优化成整体池。其中WINDOW XP全中文操作界面,操作方便,易于掌握,使用单位只要有高中学历的化验员,经我公司短暂的专业培训后就可熟练的上机操作。电子天平属自动联机,可不定量称样。软件功能齐全,测量线性范围宽,并可根据需要扩展。 该系列产品属我公司自行研制,并拥有相应专利证书。在此之前,红外碳硫分析仪曾从国外进口,价位从十几万至几十万不等。高居不下的价格,令许多有需求却无力购买的中小企业望而却步。自我公司研制并投产以来,以其高端的科技含量、适中的价格优势及完善的售后服务不断赢得新老用户的认可与好评。
  • 乐氏科技便携式傅里叶红外气体分析仪在应急监测方面的应用
    近年来,突发环境事件时有发生,在发生污染事故,造成环境污染的紧急情况下,事故发生单位和政府必须快速采取措施、锁定污染物,因此,及时开展应急监测工作是必不可少的。 根据《突发环境事件应急监测技术规范》等有关要求,发生污染事故时,需要对厂界、辐射区域范围内大气敏感点进行多方位气体监测。监测点位的设置需要根据事故现场环境及严重程度来判断,实行多点位监测。在监测过程中根据外部环境的变化及时调整采样点位。 综上所述,《突发环境事件应急监测技术规范》对污染事故应急监测提出很高的要求,由于污染事故具有突发性、不确定性、扩散速度快以及后果的不可控性等特点,为了最大程度地控制事态扩大、减轻污染危害,对事故发生初始阶段的应急监测尤为重要,同时,对应急监测设备也提出了极大的挑战。1应急监测设备必备的性能便携性:事故发生现场地点具有多样性,如:山林火灾的监测、化工厂爆炸、工业泄露、加油站爆炸、恐怖袭击的生化毒气等等,应急人员需要在短时间内携带设备前往事故现场,并在现场进行移动、穿插,这对设备的便携性提出严格要求。功能性:事故类型不同,产生的有毒、有害气体种类及气体组分是不同的,这对分析仪监测气体组分的数量、精准度以及应对复杂场景提出严苛要求。快速性:在有限的时间快速了解事故发生现场气体种类及大致含量是制止事态扩大和减轻污染危害的重要条件,这对分析仪的检测速度、分析周期提出更高要求。 乐氏科技的便携式傅里叶红外气体分析仪能够完全满足上述条件。仪器搭配了PLS偏最小二乘法作为化学计量方法,采用先进的光谱预处理方法,使得仪表在复杂的环境空气中适用性更强,测量结果更准确、更科学。是突发性环境污染事故应急监测的好帮手。2工作原理 采用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR Spectrometer)进行气体分析。它不同于色散型红外分光的原理,是基于对干涉后的红外光进行傅里叶变换的原理而开发的红外光谱仪。主要由红外光源、光阑、干涉仪(分束器、动镜、定镜)、样品室、检测器以及各种红外反射镜、激光器、控制电路板和电源组成。可以对样品进行定性和精细定量分析。 图1 光谱信息产生机理图2 光谱信息产生机理3产品特点测量精度高,优于标定的±2%;光谱范围宽; 高分辨率分析模式; 定性、定量种类丰富,定性可达5578种 ;分析周期短、可连续在线监测; 抗光谱干扰能力强;预热时间短。4应用案例 2022年9月,乐氏科技在某疾控防疫中心实验室现场试验,对用户提前配制好的混合有机溶剂进行现场分析(配制的样品组分包含:苯系物、三氯乙烯、二乙醇、甲酸),以检验便携式傅里叶红外气体分析仪在分析VOCs性能方面的表现。图3 实验室测试现场通过一个周期的测试,结果显示:傅里叶红外气体分析仪能够非常快速、准确地检测出实验混合物中的气体组分,并进行定量分析。图4 仪器采集的原始样品谱图样品原始谱图中包含有丰富的VOCs组分特征谱带,说明仪器红外响应非常灵敏。图5 样品原始谱图与三氯乙烯标准谱图比对两者特征谱带出现的位置及形状相似度极高,因此仪器准确地分析出了混合样品中的三氯乙烯样品。图6 样品原始谱图与苯标准谱图比对样品原始谱图与苯标准谱图在2800cm-1—3200cm-1内比对,两者特征谱带出现的位置及形状相似度极高,因此仪器精准分析出了混合样品中的苯。 通过上述多组对比,很好地证明乐氏科技便携式傅里叶红外气体分析仪在VOCs分析方面具有很高的红外灵敏度和响应,非常适合在环境空气应急检测或职业卫生检测行业的应用。
  • 使用高频红外碳硫分析仪分析土壤中的碳硫元素
    1 绪言检测土壤中的碳硫元素含量是农业、环境科学与可持续发展领域中的一项核心任务。这一检测过程至关重要,因为它不仅直接反映了土壤的健康状况和肥力水平,为土壤管理和改良提供科学依据,还关乎到植物的营养需求,确保植物能够获取足够的碳和硫元素以支持其正常的生长和发育,从而保障农作物的产量和品质。此外,土壤中的碳硫元素含量还是评估土壤污染状况的重要指标,通过监测这些元素的含量变化,我们可以及时发现并应对潜在的土壤污染问题,保护生态环境和人类健康。综上所述,检测土壤中的碳硫元素含量是维护土壤质量、合理利用土地资源、保障食品安全以及实现农业和环境可持续发展的关键步骤。当前行业内普遍采用高频红外法检测土壤中的碳硫元素含量。该方法主要步骤为:经过净化后的纯净氧气进入燃烧室,燃烧室中预先放置在陶瓷坩埚中的土壤样品通过高频感应炉加热,使得样品中的碳(C)、硫(S)在富氧条件下转化成CO2和SO2,所生成的CO2和SO2以及载气组成的混合气体通过除尘除水净化装置后进入到相应的光学检测单元进行检测,检测信号通过数据处理后即可得到碳、硫元素的百分含量,含有CO2、SO2和O2的残余气体经过吸收装置后由专用管路排出。传统的滴定法检测土壤中的碳硫元素含量,由于存在操作繁琐、误差来源多、检测时间长以及实验条件要求高等诸多缺点,已经较少被采用。2 实验部分2.1仪器与试剂仪器:上海宝英光电科技有限公司高频红外碳硫分析仪锐意5S,高纯氧作为载气,流量为400mL/min,红外吸收法测碳硫元素含量。高频红外碳硫分析仪锐意5S指标名称性能指标碳硫分析范围0.00001%-99.99%0.00001%-99.99%灵敏度0.01ppm载气高纯氧气陶瓷坩埚:使用前于1100摄氏度灼烧2小时 以上,随炉冷却后置于干燥器中备用;助熔剂:纯铁,纯锡 ,纯钨。2.2样品处理土壤粉末经天平称重后直接投样分析测试,无需特殊处理,本实验选择的是样品编号GSS-32、GSS-7a、GSS-34的原料样品(非标准物质)进行碳、硫元素检测&zwnj 。2.3实验方法和步骤2.3.1 分析前准备仪器开机,依次打开动力气(工业氮气)和载气(氧气)气瓶,打开仪器电源预热,预热一小时待仪器稳定后,打开计算机电源进入软件,设定合适的分析参数。2.3.2 空白试验仪器基线稳定后,进行空烧做样,用空的坩埚做实验,重复5 ~ 6 次,观察曲线稳定性。待系统稳定下来后,在空坩埚中加入助熔剂进行分析测定系统碳、硫的空白值,并进行空白补偿。2.3.3 称样称重使用的是梅特勒AL104万分之一天平,将陶瓷坩埚放置于天平上,去皮后称取0.08g左右土壤粉末样品,依次加入2g左右纯钨、0.15g左右纯锡以及0.3g左右纯铁助熔剂。梅特勒AL104万分之一天平2.3.4样品测试将陶瓷坩埚以及所盛样品与助熔剂放至仪器高频感应炉中,点击软件上开始分析按钮,仪器按照分析自动流程进行碳、硫元素的熔融分析,绘制分析曲线,通过已经建立的分析方法计算并输出碳、硫的含量。按确定的实验方法,对GSS-32、GSS-7a、GSS-34号样品的碳、硫含量分别连续进行了两次测试。2.3.5 测定结果数据样品标识碳含量%碳含量%重量(克)GSS-320.26430.007870.08430.26470.008130.0853GSS-7a1.19720.04000.04531.20360.04310.0500GSS-341.80460.04360.04131.82980.04410.04242.3.6样品释放曲线2.3.7 分析中使用到的耗材碳硫分析用陶瓷坩埚:使用前于1100摄氏度灼烧2小时以上,随炉冷却后置于干燥器中备用;助熔剂:纯铁,纯锡 ,纯钨。纯铁纯锡纯钨陶瓷坩埚3 结论使用红外碳硫分析仪测试土壤中碳硫元素,具有分析速度快、步骤简单、分析结果可信度高等优点,完全可以替代传统的滴定检测法成为土壤中碳硫元素分析的主流方法。
  • 世界第一台拉曼红外合一的手持式分析仪上市
    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。 /p p   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。 /p p style=" text-align: center " img alt=" " src=" http://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/images/201542915248.jpg" style=" width: 389px height: 400px " / /p p   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。 /p p 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 /p p    strong Gemini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 /p p    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。 /p p   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。 /p p   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。 /p p 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 /p p    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 /p p    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。 /p p   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。 /p p   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。 /p p style=" text-align: center " span style=" color:#0000ff " strong 适用于化学品和爆炸物识别 /strong /span /p p    strong Gemini手持式光谱分析仪 /strong strong 最适合的应用是哪些? /strong /p p    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。 /p p   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。 /p p   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。 /p p style=" text-align: right " strong 编辑:刘丰秋 /strong /p
  • 【瑞士步琦】近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用
    近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用近红外应用”1介绍玉米是我国重要的粮食作物。根据国家统计局数据显示,我国 2021 年玉米播种面 4332 万 hm2,玉米产量达 2.7 亿 t。玉米中的水分、蛋白质、脂肪、糖类等主要化学成分含量会直接影响到玉米的经济效益。化学成分含量的测定已成为原料品质评价中的重要环节。玉米种子作为生产中最基本的资料,其质量的好坏直接影响玉米的产量及品质。玉米品质指标(水分、蛋白质、淀粉等)的检测常用理化方法,安全指标(毒素等)的检测使用液相等物理或化学方法,可用冷浸法等对种质品质进行分析,但这些方法均会对样本本身造成破坏,存在处理时间较长以及需要专业人员操作、仪器成本高等缺点。因此,探究一种可以对玉米进行无损、快速检测技术显得尤为重要。近红外光谱分析技术具有样品不需复杂耗时的前处理、无损耗、多成分同时分析、无污染的检测优势,近年来得到了广泛关注。近红外光谱分析技术是利用物质对光的吸收、散射、反射与透射等特性对待测物进行分析的检测技术,通过样品的吸收光谱及理化分析结果可对样品进行定性或定量分析。近红外光谱分析技术的检测步骤为使用化学计量法对近红外光谱数据进行预处理及建立模型,将样本的预测集通过模型进行检测,验证模型是否精准,并对模型进行评价及优化。近红外光谱技术常用处理方法,由于近红外光谱中强大的背景信息造成的噪声干扰和存在冗余变量,导致从样品的近红外光谱中提取与检测目标相关的信息较困难,因此,需对光谱数据进行预处理。常用的光谱预处理方法有去噪自编码器(DAE)、正交信号校正法(OSC)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)等。2近红外光谱技术模型评价指标定量模型评价指标 评价近红外光谱定量模型预测准确性的实质是模型的预测结果与样品结果的接近程度,评价预测模型一般采用校正决定系数(R2c)、验证决定系数(R2v)、校正相关系数(Rc)、验证相关系数(Rv)、校正均方根误差(RMSEC)、验证均方 根 误 差(RMSEV) 和 相 对 分 析 误 差(RPD)等参数,决定系数与相关系数是预测值与使用化学方法检测出的真值样本集相关性的标准,通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大时,认为所建模型效果越好;RMSEC 和 RMSEV 是校正集与验证集的预测值和使用化学方法检测出的真值之间差异大小的量度,RMSEC 和 RMSEV 越小,认为所建模型性能越优;RPD 是衡量模型可靠性的指标,当 RPD3,认为所建立的预测模型可靠性较高,3RPD2.5,认为模型可用于分析;RPD定性模型评价指标 近红外光谱技术在定性分析中多用于样品分类,常用判定指标有正确率、敏感性、特异性等。相关检测设备从采样现场到实验室快速无损检测样品的指标,主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以帮助企业优化生产过程,控制最终产品质量,提高利润。近红外光谱仪检测过程无需化学试剂,可大大降低实验室湿化学成本。检测快速,可大大减少操作人员的劳动力,降低使用门槛,节约管理费用。▲ 步琦近红外光谱仪 ProxiMate防水型不锈钢外壳,入口防护等级为 IP69,可进行高压管冲洗,即使是最苛刻的工作环境也能满足多种即时可用的预校准,适用性广泛直观的现触摸屏界面,简单、明了样品使用磁耦合驱动装置旋转器,分析完成后该装置可拆除,轻松清洁允许用户利用近红外光,可见光或将两种信号结合来提高测量性能和全面评估样品,从而使其测量性能达到最大化3相关模型参数ProductParameterRangeSpectraSEPMaizeStarch16-76%6553.5MaizeFat3.14 -5.352980.2MaizeProtein6-21%6821.3MaizeMoisture7-13%6820.5MaizeAsh1-8%3070.04步琦公司为您提供完整的玉米检测解决方案,同时提供定制化服务和使用,欢迎用户前往我司实地参观考察。
  • 陈皮药材如何用近红外快速鉴别分析
    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.
  • 全球首款便携式手持近红外谷物分析仪获一致好评
    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。
  • 红外光学围栏,识毒保卫安全丨谱育科技EXPEC 1950开放光程红外气体分析仪
    EXPEC 1950开放光程红外气体分析仪红外光学围栏全天候全自动检测发现异常可自动报警可监测TIC、VOC等560多种气体仪器简介EXPEC 1950开放光程红外气体分析仪,基于开放光路傅里叶红外光谱遥测技术,可对多种面源有毒有害气体,进行远距离、非接触式、智能持续监测,实时输出定性定量分析结果。仪器分发射端、接收端两部分。发射端发出扩束准直红外光束,经过被测区域后,被接收端探测器接收,根据气体红外指纹特征谱,通过专利深度神经网路算法处理,实现气体定性定量分析。广泛应用于化工、环保、交通、工业制造等领域的有毒有害气体泄露、弥散等监测。仪器特征01 结构精巧对射式分体设计,无需反射镜阵列;背掀机体构架,维护简单方便;探测器多点限位,保证重复拆装后的测量精度。02 适应性强机体密闭防护,不受外气干扰,适应不同污染环境;提供多种检测器、望远镜等配件,适应不同监测需求;可单独使用,可分段式组网,形成光学围栏。03 检测智能化通过指纹光谱识别,可实现多种混合气体的同时报警;系统智能判断测量方案,自动背景校正。04 检测功能强系统内置多种环境监测模型和专家谱图库,可监测>560种常规气体、工业有毒有害物质(TIC)、有机挥发物(VOC)等;支持监测模型和谱图库在线升级。05 检测精度高采用斯特林深冷MCT探测器,基于深度神经网络分析算法,实现ppb-百分级监测。软件系统♦ 专家库包含VOC、TIC等560多种有毒有害气体的光谱图库;包含多个应用场景分析模型,支持定制分析模型。♦ 智能监测系统智能判断测量方案,自动选择背景校正方式,通过多种专利算法,对比专家谱图库,自动得出气体组分和含量,生成谱图和报表。♦ 智能预警检测到气体浓度达到危险值时触发警报,进行光声预警并汇报控制中心;警报级别可多级自定义设置。♦ 数据存储监测数据实时显示于本地和控制中心,本地保存并上传服务器,可随时进行调取和分析。应用场景应用案例
  • 能谱科技:让我们认识一下油脂分析“利器”-傅立叶红外光谱仪
    IR在食品工业中已经应用了几十年,早期几乎只用于定性研究,直到20世纪50年代,才开始应用于食用油脂反式异构体的测定。随后,由于气相色谱(GC)和核磁共振(NMR)等新技术的出现,人们对红外光谱学的兴趣逐渐减弱。20世纪70年代,随着硬件、软件和附件技术的发展,傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)的问世重新激发了研究者的兴趣,其工作原理示。干涉仪主要由两个互成90°定镜和动镜及一个分束器组成。光源发出的红外光到达分束器时被分为反射光与透射光两束光,随着动镜的移动变换光程差,两束光会发生干涉现象,对于一个纯单色光,在动镜移动过程中,将得到强度不断变化的余弦波,即干涉图。所得的干涉图,由电子计算机采集,并经过快速傅立叶变换,可得吸收强度或透光度随频率或波数变化的红外光谱图。相比于以棱镜、光栅为色散元件的旧仪器,iCAN9傅立叶变换红外光谱仪有具有降低谱峰宽度,提高谱图分辨率的特点,从而大大增加了仪器灵敏度和结果的准确性。食用油中富含碳、氢、氧元素,在iCAN9傅立叶变换红外光谱仪中有较好响应,结合聚类分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、线性判别分析(LDA)、典型变量分析(CVA)等多种化学计量法,可对食用油各项指标进行定性定量分析,具体如下。1. 过氧化值氢过氧化物(ROOH)可与过量的三苯膦(TPP)快速反应,生成三苯基氧化膦(TPPO),据此可用iCAN9傅立叶变换红外光谱仪间接测定过氧化值。此法可以减少Van de Voort等根据-OH在3444 cm-1处的特征峰对ROOH进行定量时基质效应的影响;同时也可避免常规碘量法精度低、有机试剂消耗大且有一定安全隐患的弊端。2.酸价酸价可用于表示食用油中所含游离脂肪酸(FFA)的量,是衡量油脂酸败程度的主要指标。基于羧酸基的-C=O在1711 cm-1处有特征吸收峰,通过FTIR与化学计量学方法联合建模可测定酸价,但其结果易受甘油三酯中-C=O基的影响。为此,用iCAN9傅立叶变换红外光谱仪测定不含FFA的油样,建立甘油三酯在3471 cm-1/3527 cm-1一级倍频强度与在1711 cm-1处干扰信号强度的线性关系模型,通过校正即可消除该效应的干扰。3.丙二醛利用FTIR结合偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCA)法可对硫代巴比妥酸反应产物(TBARS)含量进行测定,从而间接地反应出代表油脂次级氧化的产物丙二醛(MAD)的含量,以衡量食用油的氧化稳定性。4.碘值碘值反映油脂的不饱和程度,顺式 =CH 伸缩键、顺式 C=C 伸缩键和反式 HC=CH 弯曲键分别在3006 cm-1、1654 cm-1和968 cm-1处有强吸收峰,结合PLS法建模,并利用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)优化模型,可快速测定碘值。5.水分基于O-H键在近红外光谱区有两个特征谱带,用干燥乙腈萃取食用油中水分后通过FTIR结合PLS法可快速间接测定食用油中水分含量,将测定结果与卡尔费休法对比,发现两者一致性良好。且水分越低,FTIR的优势越明显。6.食用油真伪鉴定上世纪90年代起,国外开始用FTIR对橄榄油等掺假问题进行研究。纯净的特级初榨橄榄油的红外谱图中波数5280 cm-1和5180 cm-1附近有两个特征性次级谱带,它们分别与油中挥发性成分和非挥发性成分有关。图4 FTIR测定一种特级初榨橄榄油而形成的吸收光谱图当向特级初榨橄榄油中加入全精炼橄榄油、棕榈油或其他植物油时,5280 cm-1波数附近的吸收峰强度降低。基于这两个波段的信息结合PLS法可建立特级初榨橄榄油掺假鉴别方法。食用油检测是一项较为复杂的工作,iCAN9傅立叶变换红外光谱仪在食用油品质指标、种类和掺假鉴定方面的优势显而易见,但要获得大面积应用,还需从以下三方面进一步完善:一是在不影响检测精度的情况下,不断改进光谱的采集方法,优化图谱信息,以更方便进行食用油成分分析;二是开发低成本、小型化、智能化、便携式的检测仪器,通过多技术联用手段对食用油复杂体系进行更全面的检测;三是在食用油掺假模型构建上进一步扩大样品范围,增加模型通用性。目前能谱科技生产的主要产品集中在红外光谱仪和红外测油仪两大类。在红外光谱上,公司的目标是打造更为简单智能的仪器,而红外测油则是以实现自动化、更快更精准为主要方向。未来,能谱科技将集中自己的优势技术,全身心的打造这两类产品,争取将其塑造成为一种精品,为各行各业带来新的解决方案。
  • PerkinElmer推出红外成像方法分析大气中PM2.5的成分
    雾霾天气的无疑给人类健康和生活带来很大的影响,大气中污染物的数量及其对人类健康的影响正成为全球所关注的问题。大气中的污染物主要来源于悬浮于大气中的颗粒物(PM),固体和液体小微粒。国际癌症研究机构(IARC)和世界卫生组织(WHO)把空气中的微粒指定为1号致癌物质。由于微粒的吸入,它们有可能导致人类健康问题。微粒越小就越容易进入人的呼吸系统。根据颗粒物的粒径大小可以将它分为不同的种类,比如PM10(粒径小于10μm的颗粒)和PM2.5(粒径小于2.5μm的颗粒)。PM2.5是受人们特别关注的并且一直是许多健康研究的主题,这些健康研究一般与呼吸道疾病和肺癌的增长有关联。PM2.5主要来源于工业燃烧、道路运输(燃料排放物),化石燃料燃烧和小规模的垃圾焚烧。同时也有自然来源,比如火山爆发和海洋飞沫。红外显微成像系统结合了红外对成分的定性定量和成像技术直观测试结果的优势,可以对收集在聚碳酸酯过滤器上的颗粒分布和成分进行剖析。红外成像实验所得到的数据不仅能够定性(颗粒物的组成分析),而且还能够通过校正给出现有组分的定量信息。红外成像测量仅仅需要5分钟,然而离子色谱需要溶剂萃取颗粒物,分析一个样品需要大约20-25分钟。点击下载应用文章
  • 【瑞士步琦】在线近红外分析为制糖行业保驾护航
    步琦在线近红外分析为制糖行业保驾护航近红外应用”1简介糖是人类必需的能源来源之一,其主要功能是提供热能。每1克葡萄糖在人体内氧化产生 4 千卡能量,人体所需的 70% 能量由糖提供。食糖是关系国计民生的重要物资。糖料产业的健康平稳发展是我国食糖生产的基石,是国家食糖供给安全的保障。国家划定的糖料蔗生产保护区中有 77% 位于广西。2023年12月14日,中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平到广西考察了糖料蔗基地和糖厂,提出要将广西甘蔗制糖产业做强做大,为保障国家糖业安全、促进蔗农增收致富发挥更大作用。要积极培育和推广良种、提高机械化作业水平,建设好现代农业产业园。要探索建立更加稳定的利益联结机制,让广大农民共享农村改革和发展成果。我国糖业面临激烈的国际竞争,要按照高端化、智能化、绿色化要求,加大科技创新力度,延伸产业链、提高附加值,不断提质、降本、增效,推动高质量发展。制糖行业中需要进行品控监管的主要有六个过程,这六个工艺分别为:甘蔗验收,甘蔗研磨,副产品,食糖碾磨过程,食糖精炼过程,生物乙醇过程。其中在将澄清汁处理成粗糖的各个步骤中,会产生各种中间产品,应立刻分析这些产品以进行更严格的监控和控制。用在线 NIR 分析仪可以在一分钟内分析所有类型的糖汁、糖蜜、乳浆、种子、原料和糖膏中所含的白利糖度、Pol、灰分、蔗糖、葡萄糖和果糖。本文分享某个糖厂采用步琦的在线近红外检测系统对甘蔗糖厂浓缩糖浆中间工艺控制,从而通过优化生产条件来提高白砂糖产品的质量产生较好的经济效益。2实验简介测量目的:使用 BUCHI 在线近红外光谱分析仪对浓缩糖浆的 BX,IU 等参数进行测定,考察近红外分析仪对浓缩糖浆的定量分析效果。 样品描述:浓缩糖浆仪器配置:X-THREE version 3测量参数:波长:400-1700nm;分辨率:5nm;检测速度:10ms3试验材料和方法3.1 仪器与样品如下图所示,在回流旁路上安装步琦 DN50 的液体管道附件,将探头固定在附件上,光通过窗口照射到样品,经反射后被接收形成吸收光谱,实时监控样品状态。▲ 图1. Buchi 在线近红外光谱分析仪3.2 近红外光谱采集▲ 图2. 浓缩糖浆近红外漫反射光谱图图 2 为浓缩糖浆的近红外漫反射光谱图,从图中可以看出,光谱信号较强,光谱比较集中,表明测量过程中光谱稳定性较好,保证模型有更高的精确度。3.3 定标模型:3.3.1浓缩糖浆 IU 定标模型的建立▲ 图3. 浓缩糖浆 IU 的定标模型如图3所示,模型的SEC= 5.8070,R2=0.979,SECV=6.0761, R2=0.976,模型建立过程中采用 206 条光谱谱图,模型具有较小的 SEC 和 SECV 说明建立的模型具有很好的准确性,模型的 R2 值大于 0.95 说明建立的模型具有很好的线性。3.3.2 浓缩糖浆 BX 定标模型的建立▲ 图4. 浓缩糖浆 BX 的定标模型如图4所示,模型的SEC= 0.5769,R2=0.951,SECV=0.6131, R2=0.945,模型建立过程中采用 217 条光谱谱图,实验室化学值和模型预测值相关性较好,模型偏差小,预测精确性和准确性较高。4总结本文分享了针对甘蔗糖厂传统分析手段存在着弊端的情况提采用现代近红外光谱分析技术对甘蔗糖厂浓缩糖浆的进行在线分析的研究。传统分析技术检测时间长化学试剂含有铅试剂使用量大对环境及分析人员造成的污染严重。近红外光谱分析技术是一种“绿色无污染的” 的现代高科技分析技术。将会提高糖厂实时在线质量监控的力度提高分析速度和效率以及实现清洁生产能够达到较好控制糖厂生产中质量指标的目的。制搪生产过程中浓缩糖浆色值的测定是衡量工艺效果的重要指标也是产品质量的重要指标,步琦在线近红外的光谱范围:400-1700nm,允许用户仅利用近红外光和仅利用可见光或将两种信号结合来,来检测色值并使数据准确度达到最大化。
  • 国瑞力恒发布红外烟气综合分析仪新品
    GR-3027型红外烟气综合分析仪 1.产品概述 GR-3027型红外烟气综合分析仪(以下简称分析仪)是以非分散红外吸收法(NDIR)为核心的新型产品,主要用于污染源排放管道中有害气体成分的测量,广泛应用于环境监测以及热工参数测量等部门。该分析仪用于测量O2,SO2,NO,NO2,CO,H2S,CO2等有害气体的浓度,其中SO2,NO,CO2采用非分散红外技术进行分析测量;该分析仪具有测量精度高、可靠性强、响应时间快、使用寿命长等优点。分析仪研制过程中广泛征求专家及广大用户的意见,采用进口长光程多组分检测器件、创新抗干扰算法、传感器及新材料领域的高新技术,竭力为用户提供一台质量可靠、性能稳定的高品质分析仪2.适用范围a) 各种锅炉、工业炉窖的SO2、NOx、CO等有害气体的排放浓度、折算浓度和排放总量的测定。b) 烟道排气参数:动压、静压、烟温、流速、标干流量等的测定。c) 烟气含氧量、空气过剩系数的测定。d) 烟气连续测量仪器测量准确度的评估和校准。3.采用标准JJG 968-2002 《烟气分析仪》HJ/T397-2007 《固定源废气监测技术规范》HJ 629-2011 《固定污染源废气 二氧化硫的测定 非分散红外吸收法》HJ 692-2014 《固定污染源废气 氮氧化物的测定 非分散红外吸收法》 GB/T 16157-1996 《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》4.技术特点l采用非分散红外吸收法测量原理,同时测量SO2、NOx、CO2、CO、H2S、O2多种烟气成分;l核心部件具有自主知识产权,测量系统具有除湿、除粉尘、恒温控制、减震装置等措施,有效保护仪器,提高仪器的适用范围及数据测量的准确性;l皮托管、烟气取样管、烟气预处理器三合一,现场使用方便,提高工作效率。l对于高湿工况的测量可选配具有专利技术的半导体和膜式除水联用的二级烟气预处理系统,烟气水溶性损失小、除水更彻底,测量数据更准确。l内置烟气湿度测量传感器,当烟气湿度过高时停止工作,又要保护仪器不受湿气的损坏。l10.1寸高亮彩色触摸显示屏,界面美观,操作方便,兼容触摸屏和按键操作l内置锂电池,电池工作时间4大于小时。l交直流两用:交流输入80-264V,现场适应性强,尤其针对高电磁干扰工业现场;直流宽压输入,输入电压12-26V,具有欠压、过压、反接保护功能,有效保护仪器不受损坏。l整机采用电磁兼容性及静电防护设计,可有效抵抗现场静电和电磁干扰。 l选用大容量存储器实时存储分钟数据和总平均数据,测量数据可通过U盘导出。l实时查询检测数据,标配蓝牙打印机,现场打印。l可选配物联网模块,实现远程数据传输和物联网组网。 5.技术参数表1 主要技术指标主要参数参数范围分辨率准确度烟气温度(-50~500)℃0.1℃优于±3℃等速采样流速(2~45)m/s0.1m/s优于±5%烟气动压(0~2000)Pa1Pa优于±1%FS烟气静压(-35~+35)kPa0.01kPa优于±1%FS烟气采样流量1.0L/min烟气浓度O2(0~30)%0.01%示值误差:优于±5.0%重复性:≤2.0%响应时间:≤90s稳定性:1小时内示值变化≤5.0% SO2(0~2860)mg/m30.1mg/m3NO(0~2000)mg/m30.1mg/m3CO2(0~20)%0.01%NO2(可选)(0~200)mg/m30.1mg/m3CO(可选)(0~5000)mg/m30.1mg/m3H2S(可选)(0~300)mg/m30.1mg/m3外型尺寸(长×宽×高)470X192*365整理重量150W功率6.5kg创新点:GR-3027型红外烟气综合分析仪是以非分散红外吸收法(NDIR)为核心的新型产品,SO2,NO,CO2采用非分散红外技术进行分析测量;该分析仪具有测量精度高、可靠性强、响应时间快、使用寿命长等优点; 红外烟气综合分析仪
  • 2021红外/近红外光谱新品盘点:做适合应用场景的分析仪器
    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。
  • 近红外光谱分析技术高速发展——参加全国第九届近红外光谱学术会议心得体会
    北京工商大学人工智能学院 张倩 高翔 崔程(导师:吴静珠)2022年10月20~22日,为期三天的全国第九届近红外光谱学术会议在线上召开,此次会议全力展示了我国近红外光谱领域所取得的最新进展及成果,增进了广大近红外光谱科技工作者和广大近红外分析工作者之间的交流与合作,进一步促进了我国近红外光谱事业的发展。本次会议中外专家学者汇聚一堂,近3000人报名参会,会议规模再创新高。此次会议共安排了80余场报告,内容涵盖了化学计量学方法、仪器与测量附件、光谱成像与过程分析,以及近红外光谱技术在农业、食品、化工、制药等多个领域的应用进展,为参会人员呈现了一场既有深度亦有广度的学术盛宴。以下从多种角度介绍本次会议亮点及参加会议的心得体会。首次邀请国外学者进行汇报,扩充国际视角本次会议,不仅汇集了数十位近红外领域顶尖的国内专家,还邀请了四位国际知名教授、专家站在国际视角,现场分享近红外技术的最新发展。来自日本名古屋大学的Satoru Tsuchikawa教授带来了题为《State-of-Art NIR Imaging Research For Agriculture and Forestry》的报告,详细讲述近红外成像技术在农业和林业的研究进展;来自韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授的报告题目为《Identification of gallbladder cancer through NIR analysis of bile and quantitative detection of microplastics captured in perfluorocarbon》,通过对于胆汁的近红外分析和定量检测来诊断胆囊癌,展现了近红外光谱在疾病筛查领域具有的广泛应用前景;来自西班牙Córdoba-UCO大学的Dolores Pérez-Marín教授分享了报告《Current Trends in The Use of NIRS Spectroscopy for The Control of Agrifood Products and Processes》,介绍了在农产品、食品品质和生产过程控制中近红外光谱技术的应用趋势;奥地利因斯布鲁克大学分析化学和放射化学研究所所长Christian Wolfgang Huck教授针对微型光谱仪的现状与未来带来了题为《Present and Future of Miniaturized NIR-Spectrometers Combined with Challenging Data Management Strategies》的精彩汇报,介绍了近年来不同分光原理的微型光谱仪应用领域发展及智能化水平提升等趋势。数十位资深近红外专家相聚云端,现场分享最新的研究进展本次会议十余位在近红外检测领域深耕多年的专家教授分享了自己从事近红外光谱分析技术应用研究与实践十余年的经历、经验和心得体会,为青年学者进行后续的研究提供经验与启发。南开大学的邵学广教授结合近红外光谱分析的需求,简述近红外光谱分析中所涉及的化学计量学方法,阐述化学计量学对近红外光谱分析的作用和意义。化学计量学的核心是正确的使用数学和统计学方法进而从数据中获取与分析目标相关的信息,理解化学计量学方法的原理是保障正确使用的关键,邵教授通过将建模流程拆分,在数据集及评价、建模方法、模型评价与验证、模型监控等步骤中说明如何在近红外光谱分析实践中正确选择和使用化学计量学方法。云南中烟工业有限责任公司的王家俊高工结合自己从事近红外光谱技术在烟叶原料、辅助材料质量控制与品质分析中的应用研究的经验,从近红外光谱定量定性分析与标准、近红外光谱分析网络化与数据挖掘应用、天然样品高质量光谱的测量与参考数据测定、化学计量学方法应用和模型应用和维护五个方面分享了自己的实践体会,同时也展望了大数据时代近红外光谱技术网络化的应用前景,给青年学者提出希冀。华东理工大学的杜一平教授带来自己最新的研究进展,杜教授通过对低浓度组分检测的深度思考,从样品中浓度相关性的角度探讨NIR模型的本质。他提出当样品中存在与被测组分浓度具有相关性的组分时,模型可以“借助”这种关系提升模型性能,样品组成改变时,相关性组分对模型的影响可能影响到模型预测精度,该发现有助于我们进一步理解和应用模型、变量选择结果、模型维护方法以及注意模型更新等。海南大学的云永欢副教授做了题为《我与近红外光谱的十年:从基础理论、方法开发到应用研究》的报告,将自己从开始接触近红外光谱到现在取得的成果和总结的经验精炼在20分钟内向大家进行了分享,给正在学习和进行近红外领域相关研究的在校研究生提供了很多新的思路和研究方向。聚焦近红外技术在食品安全、生物制药、化学化工等热门领域的最新应用本次会议不仅聚焦最新、最前沿的光谱技术,而且对食品安全、生物制药、生命科学、材料等目前最热门的应用领域进行深入探讨。近红外技术在水果分级检测中应用日趋广泛。来自北京市农林学院智能装备技术研究中心的李江波研究员进行了题为《水果内部质量近红外光谱检测技术与设备》的报告。针对近红外光在水果组织中传输存在多重散射和吸收,导致水果内部有效光谱信息难以准确、稳定获取的问题,建立了水果内部光传输特性分析系统,解析了近红外光在水果内部传输机理,提出了逐步切片结合最小二乘拟合的近红外光在水果组织中穿透深度分析法,保证了近红外光谱信号的可靠获取。湖南农业大学李跑教授利用近红外光对果皮穿透能力对柑橘品种、柑橘产地、柑橘霉变进行定性无损检测:对于不同品种的柑橘鉴别分析,采用主成分分析-Fisher线性判别模型(PCA-FLD)+6点平均光谱(赤道4点+顶部+底部)最终实现100%鉴别率,使用同样的方法对不同产地的柑橘进行鉴别,最终结果依然非常优秀;对于霉变柑橘检测,研究了不同波段(长短波段)柑橘近红外光谱对霉变模型的影响,并指出:在建模过程中发现短波近红外光虽然穿透性要强于长波近红外,但长波近红外光建模效果要优于短波近红外。在食品行业近红外技术的应用日渐成熟。福斯华(北京)科贸有限公司的应用专家杨海龙结合福斯华三款近红外光谱仪在肉类行业、谷物交易加工行业以及制糖行业的应用,对近红外光谱分析技术在食品行业的应用进行了分享。温州大学的黄光造老师利用一类自编码器结合近红外光谱实现对奶粉中掺假的检测。四川长虹电气股份有限公司的刘浩工程师深入探讨了近红外光谱在白酒行业的应用:应用近红外光谱技术实现对酒醅的快速检测,可为酿酒生产现场及时提供数据。通过组合不同预处理方法、预处理参数选择、PLS成份数建立定量模型,可以选择出酒醅的水分、酸度、淀粉、残糖的最佳建模方法;自主研发的光谱智能APP可以实现账号管理、光谱采集、光谱曲线绘制、云端模型调用和结果展示等功能。相较于传统实验室,其具有体积小巧、轻便、易携带等优点,非常适合对酿酒车间酒醅进行现场快速检测。近红外光谱在生物制药领域近年来也取得了显著的研究进展。随着制药技术的发展,药物连续化生产正在成为国际制药行业发展的趋势,来自山东大学的李连副研究员分享了报告《近红外光谱分析技术在制药领域的在线应用研究探索》,以光谱稳定获取、光谱-物料实时对应、光谱模型建立等方面为着力突破点,重点介绍了山东大学药物智能制造技术研究团队,应用NIRS在药物生产在线分析方面所做的研究工作及获得的研究成果。来自天津中医药大学的硕士研究生吴晨璐进行了题为《多光谱数据融合用于双黄连口服液的质量检测》,该报告提出了一种基于紫外可见和近红外光谱的数据融合方法,以可溶性固含量和总黄酮为指标的用于检测双黄连口服液质量的方法。来自中国科学院西北高原生物研究所的硕士研究生龙若兰进行了题为《藏药五脉绿绒蒿提取过程中总黄酮含量的近红外在线检测》的报告,该研究以提升五脉绿绒蒿中总黄酮含量在线检测精度为目标,为中药材在线检测模型的建立提供了新的思路。来自天津中医药大学中药制药工程学院的硕士研究生崔同灿进行了题为《草药NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的可行性研究》。在草药的流通和使用的过程中不同批次的药材之间质量波动较大,该报告以菊花和天麻为例,研究不同校准转移方法实现NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的适用性和可靠性。该研究探索了具有不同分析信号的不同类型仪器之间的校正转移的可行性,以期解决草药快速质量评价和成分含量预评估任务,为草药质量控制研究提供新的手段和思路。拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析等多领域的光谱分析技术全面发展 此次会议交流不仅仅限于近红外光谱分析技术,对于其他光谱技术结合化学计量学的研究和应用等也展开了多组报告,对拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析和介电光谱等领域的基础研究、理论创新、及新方法、新技术和新应用进行了介绍。来自武汉轻工大学的四位研究生分别基于拉曼光谱成像技术做了多种研究。肖晓枫同学以小龙虾为研究对象,模拟了微塑料在小龙虾体内的传递途径和累积过程,并利用拉曼成像结合图像处理用于识别和可视化不同小龙虾组织中的微塑料,基于此估计微塑料的污染水平。梅婷娜同学建立了一种基于拉曼成像与化学计量学相结合的高效方法,以同时识别滤袋在浸泡过程中释放出的各种MPs。吕静雯同学以大豆油、菜籽油和棕榈油为研究对象,模拟了油炸行业的煎炸过程,将拉曼光谱结合化学计量学用于定量监测油炸过程中油的降解。徐梦婷同学通过拉曼峰强度建模成功地将山茶油与低价植物油和掺假山茶油区分开,预测成功率达95%以上,为山茶油鉴别提供一种可行方案。来自中国农业大学的博士研究生龙园做了题为《拉曼高光谱用于玉米种子霉变筛选检测研究》的报告:将拉曼高光谱应用于玉米种子霉变样本筛选,结果表明基于竞争自适应重加权算法(CARS)结合胚面和非胚面权重比例为3:7构建的偏最小二乘判别分析模型精度最佳,测试集精度可达90.63%。来自西北大学的硕士研究生郭梦君做了题为《基于表面增强拉曼光谱结合随机森林的水中多环芳烃定量分析》的报告,报告表明表面增强拉曼光谱结合RF可以实现水中多环芳烃的快速准确检测。随着微波电子学和微波测量技术的发展,微波频谱分析方法逐渐发展成为一种独立的快速无损测量技术。微波频谱分析技术已成功应用于许多领域的水分含量测量,包括粮食作物、轻工业产品和建筑材料等。来自中国矿业大学的田军博士设计了一款煤炭水分含量智能测量系统,其将微波频谱分析与距离加权K近邻(DW-KNN)算法相结合,实现了煤炭水分含量的快速无损测量。广州星博科仪有限公司的创办人罗旭东针对高光谱成像技术的应用现状做了题为《高光谱实时分类技术在机器视觉中的应用和发展》的报告,介绍了针对高光谱成像技术三维成像数据,数据量巨大问题的解决方案,以及在工业现场的实际应用。来自北京工商大学崔程同学在其报告《基于近红外高光谱成像的花生冻伤检测》中研究利用高光谱成像技术对花生是否冻伤进行定性检测研究,采用四种变量选择方法CARS、SPA、VCPA-IRIV、VCPA-G在全谱范围内选择出与花生冻伤相关的特征波长,并按照每个波长变量的重要性进行排序组合建立支持向量机模型,最终在保证一定判别准确率前提下筛选表征花生冻伤的特征波长,并通过光谱吸收峰解析花生冻伤光谱检测机理。来自西北农林科技大学的杨可博士和朱杰亮同学报告了使用介电光谱检测牛初乳中掺假的检测研究,介电光谱具有波长长、在乳中穿透深度大、散射影响小等优点,在非均质乳的在线检测中具有很大的潜力。杨可博士通过建立基于近红外光谱和介电光谱的初乳成熟乳含量定量鉴别模型来比较近红外光谱和介电光谱在定量鉴别掺假初乳中的性能。研究显示NIRS和DS均能清晰识别初乳中成熟乳的比例,但两种方法的识别特征完全不同。DS比NIRS能更好地预测初乳中成熟乳的掺假,在非均质液体食品的快速定量分析中具有良好的潜力;朱杰亮同学建立了一种基于介电光谱的成熟乳初乳掺假快速检测的新方法,利用合理的算法分析其影响因素和机理。多种最新检测仪器亮相,助力近红外光谱检测发展近红外技术的研究和应用离不开仪器技术的进步,本次会议得到了12家国内外知名仪器公司的大力支持,多家仪器企业也派出资深技术人员现场分享最新的产品和技术。来自无锡迅杰光远科技有限公司的技术总监兰树明做了题为《颗粒样品NIR漫反射光谱提高采样精度方法的研究》的报告,介绍了一种颗粒样品提高采样精度的方法,研究漫反射光谱化学计量学结果与粒度之间的关系,提出一种大光斑侧照式混合光学采样方法,扫描全部样品的漫反射光谱信息,并将颗粒产生的随机光谱噪声通过简单的平均方法实现有效抑制,提高颗粒样品的分析精度,使颗粒样品无需粉碎能够得到高精度的分析结果。海洋光谱的晏彬彬分享了如何在科研和生产中选择适合的近红外光纤光谱仪,介绍了海洋光学多款新款小微型近红外光谱仪,以大波段范围、高灵敏度、全谱波段信号优化为主要升级目标,有效的提升了仪器的稳定性,数据的可靠性。珀金埃尔默仪器公司的资深产品专员郁露也介绍了珀金埃尔默近(中)红外产品及应用进展。在大会组委会努力不懈的组织与全国近红外技术用户的热情参与下,第九届全国近红外光谱学术会议顺利闭幕。会议为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个持续、高效的沟通交流平台,促进了业内交流,提高了光谱研究及应用水平。会议不仅有国外专家的研究分享,还有国内从业数十年的资深专家传授经验,更有数位优秀的青年科研工作者和在读学生在本次会议中分享了最新的研究成果。从了解、质疑,到认可,中国近红外光谱技术经过长时间的发展、实践,现在已经逐渐被各领域用户接受、认可,目前近红外技术的应用研究和技术推广还处在迅速上升阶段。这不但得益于老一辈专家打下的坚实基础,更需要年轻学者和学生的不断进取。会议开幕式上获得第四届“陆婉珍近红外光谱奖” 的各位老师以及会议闭幕式评选的12位获得优秀青年报告奖的青年学者都是我们学习的榜样。
  • 【综述】红外热像仪工作原理及电子器件分析
    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。
  • PerkinElmer红外光谱及拉曼分析技术及应用培训班改期通知
    尊敬的用户,原定于2009年8月24日~28日在黑河举办的PerkinElmer公司红外光谱及拉曼分析技术及应用高级培训班,现改至8月31日至9月4日在成都举办,敬请谅解! 以下是此次活动的详细信息: 关于举办 “红外光谱及拉曼分析技术及应用”高级培训班的 通 知 各有关单位: 近年来红外光谱在各行业中的应用日趋广泛,但普遍应用技术水平不是很高,为提高红外光谱分析与应用技术水平,PerkinElmer公司举办红外光谱分析与应用技术培训班,特聘请国内知名专家授课,本培训注重理论、应用和实验结合的方式,给培训学员真正带来提高。具体内容如下: 一、 授课专家 孙素琴 教授 清华大学分析中心副主任,主要研究领域为二维相关光谱技术,分子光谱法与中药和食品的宏观质量控制。 兼任分子光谱专业委员会秘书长,《中华中西医杂志》常务编委,中国物理学会光散射专业委员会委员,《光谱学与光谱分析》、《光散射学报》和《现代仪器》编委。 目前已发表学术论文180篇,获发明专利3项,出版专著一部,曾分别在美国、英国、日本、韩国、香港、新加坡、马来西亚、北京和上海的国际会议上作邀请报告。 周 群 博士 清华大学化学系副研究员。研究领域为分子光谱。多年来一直从事红外、拉曼光谱的研究工作。主要研究重点为中药材的快速无损分析和中药材稳定性的研究,以及采用分子光谱法结合二维相关技术对中药和食品进行宏观质量控制的研究。发表论文50余篇,专著一本,申请发明专利3项。 王国强 博士 PerkinElmer中国区分子光谱产品线技术经理。在公司专注红外技术应用11年,研究方向为高分子聚合物的结构表征。近年主要研究重点为高分子共混物的红外显微化学图像分析的相关技术研究。加入PerkinElmer前在化工部沈阳橡胶研究设计院先后担任分析室和制品室主任,从事橡胶及塑料剖析11年。先后剖析了近万个高分子样品。参与制订了国家红外橡胶标准,在沈阳橡胶研究设计院、西北橡胶研究设计院、一汽大众、中华及宝马等均有应用。 二、 培训内容 (一)绪论 1. 红外吸收光谱分析方法的历史和发展 2. 红外吸收光谱分析的特点 (二)红外吸收光谱分析的理论基础 1. 光的性质与分子光谱 2. 谐振子模型 3. 多原子分子振动 (三)红外吸收光谱仪器 1. 仪器的基本组成 2. 色散型红外光谱仪 3. 傅里叶变换红外光谱仪 4. 多联机系统(重点:红外图像) 5. 仪器的各项指标 (四)红外吸收光谱分析制样技术 1. 液体样品制样技术 2. 固体样品制样技术 3. 气体样品制样技术 4. 特殊样品制样技术-重点:各种反射附件技术 (五)红外光谱分析软件原理、技术与数据处理 1. 多种数据处理技术(背景与差谱、平滑、基线校正、导数光谱和归一化等) 2. 光谱比对分析的原理和技术 3. 光谱检索分析的原理和技术 4. 聚类分析的原理和技术 5. 多组分定量分析的原理和技术 6. 二维相关光谱分析的原理和技术 (六)红外吸收光谱定性分析(谱图解析) 1. 常见分子振动的特征吸收及其指认 2. 影响分子基团频率的各种因素 3. 混合物体系的叠加规律和整体结构解析 4. 混合物样本的红外光谱宏观指纹鉴定法――三级鉴定 (七)红外吸收光谱定量分析(含量测定) 1. 单一组分(比尔定律-标准曲线法) 2. 多组分(化学计量法) (八)红外吸收光谱法的应用 1. 红外吸收光谱分析在文物鉴定中的应用 2. 红外吸收光谱分析在珠宝鉴定中的应用 3. 红外吸收光谱分析在食品质量控制中的应用 4. 红外吸收光谱分析在中药质量控制中的应用 5. 红外光谱在原材料、橡胶、高分子聚合物及其他相关领域的应用 (八)实际操作 (九)日常维护及常见故障排除 (十)拉曼光谱分析的原理技术和应用(选授) 二、培训对象 各企事业单位负责化学分析及红外光谱仪器的负责人及工程技术人员; 三、培训时间、地点、收费 会议时间:2009年8月31日- 9月4日 (8月31日全天报到,9月4日早餐后返回) 报到地点:鼎欣酒店 成都市一环路西三段白果林小区文华路23号 电话:028-87750088 培训费:1900元。 四、培训考核与发证 培训结束后经过考试,将给合格者颁发培训证书。并成立PerkinElmer红外用户协会.同时进行首届PerkinElmer红外用户协会组织机构的选举。 五、报名事宜 报名者请尽早按要求填写《培训班报名回执》传真、E-mail或者网上报名。开班前一周,向您函发正式报到通知。如有具体问题请联系大会组委会会务组: 闫明 电话:024-22566158,传真:024-2256 6153 E-mail: Ming.Yan@perkinelmer.com PerkinElmer红外及拉曼光谱用户会会务组 2009年8月
  • 魔力-近红外数据智慧分析处理软件系统发布新版本
    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
  • 智能化炼厂在线分析仪器技术与应用现状(涉及色谱、近红外和核磁)
    针对炼化企业的智能化建设,均涵盖在工业和信息化部提出的“生产管控”、“设备管控”、“能源管理”、“供应链管理”、“安全环保”和“辅助决策”六个主要业务领域,只是各企业现阶段的侧重点有所不同[1]。图1 工信部提出的石化智能工厂6个主要业务领域 [1] “生产管控”主要指通过生产过程智能化的优化控制,提升操作自动化和实时在线优化水平,炼厂作为生产企业,生产管控智能化在很大程度上决定着炼厂的智能化水平。目前,在大量使用DCS 的现代化炼油装置中,基本都具备了先进过程控制(Advanced Process Control,APC)能力,但随着过程工业日益走向大型化、连续化,对过程控制的智能化提出了更高的要求,控制与经济效益的矛盾日趋尖锐,迫切需要一种新的控制策略,实时优化(Real-Time Optimization,RTO)技术便应运而生,其能够显著提高生产过程的效益,已经在过程控制领域获得了广泛的应用,是决定炼厂 “生产管控”智能化的重要技术。同时,RTO技术要想顺利实施,必须及时感知生产中的各类过程数据,即离不开过程分析技术(Process analytical technology,PAT)的帮助。PAT过程分析技术的概念最早是由美国食品和药物管理局在2004年引入制药行业的,旨在支持创新和提高药品开发效率,保证药品质量。此后,该技术逐步推广到各个国家的各种生产制造行业,如炼化、食品、饲料等生产行业,其核心是利用在线分析仪监测所有影响最终产品的关键过程参数和质量属性,在线分析仪就是用来在线检测工业生产过程中的原料、中间产品、产品以及相关辅助原料、副产品等物料性能指标的分析仪器。在线分析仪取样分析方式有两种:一是通过探头直接从工艺管线或设备中取样同时进行分析,二是通过快速回路等方式将样品从主管线或设备中引出后取样分析。前者一般不需要或仅进行简单的样品预处理,而后者均需要配备样品预处理系统。炼厂各类油品往往含有从装置或管线中带出的少量固体颗粒及水等杂质,因此较少直接从工艺管线中直接取样进行在线分析,大部分在线分析都是将样品引出后进行。完整的在线分析系统除在线分析仪本身外,样品预处理系统和分析小屋也是其重要组成部分。预处理系统的目的不外乎调节样品环境、净化样品、保护装置等,但针对不同生产领域的样品,如炼油领域和化工领域,预处理系统也存在一定差异。分析小屋的需求一般取决于分析仪本身。样品预处理系统是分析对象进入在线分析仪的前端环节,就炼厂来说,样品预处理系统的目的就是为在线分析仪提供连续的、有代表性的油样,油样状态满足在线分析仪所需的温度、压力、流量、洁净度等要求,从而确保仪器长期可靠运行,减少仪表故障甚至是安全事故的发生。可见样品预处理系统的重要性丝毫不亚于在线分析仪,并且由于样品预处理系统涉及部件较多,集成性往往不如在线分析仪,因此其使用可靠性也低于分析仪。在实际使用中,样品预处理系统所遇到的问题往往比分析仪多,即使使用正常,其维护量也远远高于分析仪本身[2]。在线分析仪一般安装在工业现场,需要为其提供不同程度的气候和环境防护,以确保仪器的使用性能、寿命并便于维护。对分析仪的保护可以采取加装外壳及箱柜、搭掩体以及分析小屋的方式,简单的在线分析仪如电导仪、密度计等可直接依靠外壳、箱柜或掩体防护,但这些防护措施无法或仅能提供简单的环境防护,对仪器及维护人员提供的保护不足。对于在线色谱、在线近红外等需要经常维护且系统复杂、具有重要用途的大型在线分析仪,分析小屋能为其提供可控的操作和维护环境,并可延长使用寿命,降低维护成本。图2 某装置在线近红外分析小屋外景和预处理箱就油品质量性质分析来说,从干气、液化气、轻质油品到重质油品,油品质量性质成百上千,如液化气组成、汽油馏程、航煤冰点、柴油凝点、渣油粘度等等,对应的在线分析仪也很多,这些仪器构成了炼厂在线分析仪的主力军,概括起来可以分为三大类:以在线色谱为代表的组份分析仪;以在线近红外和在线核磁为代表的光(波)谱分析仪;基于常规方法的油品质量在线分析仪表,如在线硫分析仪、在线馏程分析仪等。在线色谱色谱是一种基于对分析样品强大的分离能力来进行定性和定量分析的仪器,在线色谱仪和实验室色谱仪分析侧重点完全不同,前者功能单一,注重自动化、集成度和持续稳定性,对分析速度和安全性要求很高,需配备取样和预处理系统,固定于装置现场,基本无可拆卸部件。而后者往往具备多种可更换部件和扩展功能,分析对象广、检测限低,但分析时间相对较长,需要丰富的人员操作经验。在线色谱仪在石化领域应用主要集中在组成分析,其另一主要功能即模拟馏程分析的应用较少。按照工艺装置来分,在线色谱仪在炼油行业主要应用场所有:催化裂化、催化重整、气体分离、烷基化、MTBE等;在化工行业的主要应用场所有:乙烯裂解、聚丙烯、聚乙烯、氯乙烯、苯乙烯、丁二烯、醋酸乙烯、乙二醇、芳烃抽提等,总体来说在线色谱在化工行业的应用要多于炼油领域。以重整和芳烃联合装置为例,在线色谱主要用来进行物料组成及含量分析,主要应用点有:检测脱戊烷塔顶馏出物中C6组分含量;C4/C5分馏塔液化石油气产品组成;脱戊烷塔底料(芳烃抽提进料)的芳烃(BTX,苯、甲苯、二甲苯)组成;苯抽提塔顶MCP、苯、非芳含量等等。表1 在线色谱在重整和芳烃联合装置上的应用应用点 物料 被测组分 测量目的 催化重整装置 脱戊烷塔顶 C6 减少C6+组分的损失 C4/C5分馏塔液化石油气 C5 控制C5质量分数 脱戊烷塔底 BTX、苯、甲苯、二甲苯 监测重整生成油中BTX纯度 循环氢 CO、CO2、C1- C5 监测循环氢中碳氢化合物杂质 芳烃抽提装置 脱己烷塔顶或塔底 甲基环戊烷(MCP)、苯 了解芳烃抽提进料质量 苯抽提塔顶 MCP、苯、非芳 了解抽提效果 溶剂回收塔顶 甲苯、二甲苯、非芳 了解抽提效果,减少苯损失 在线近红外和核磁在线近红外和核磁共振分析方法均属于波谱分析方法的在线应用,二者均反映化合物的结构信息;二者利用谱图直接进行化合物结构解析和定量分析的能力均有限,通常结合化学计量学方法如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)等建立定性和定量分析模型,来进行样品判别分析或预测和样品化学结构直接或间接相关的性质,如油品的密度、烃类组成、馏程等等;二者在炼油企业原油调合、汽油调合、常减压、催化裂化、催化重整等很多装置上均有应用,分析对象涉及原油、汽柴油、航煤、蜡油等诸多油品;总的来说二者在炼化企业的应用范围和应用模式均有较高的重叠度。虽然应用重叠度较高,但在线近红外和核磁还是有区别,表2列出了两种技术的特点对比。表2 在线近红外光谱与核磁共振谱的对比在线近红外光谱在线核磁共振氢谱化学信息反映的是分子化学键振动的倍频和组合频信息,由分子偶极矩的变化即非谐性产生,主要是含氢官能团的信息,如C-H、N-H和O-H等;光谱范围12000~4000 cm-1,倍频和组合频的化学信息丰富,但有重叠。反映的是氢核对射频辐射(4~60MHz)的吸收,核磁共振氢谱的化学位移与氢核所处的分子结构密切相关,主要是不同化学环境下的氢核信息;相对高场核磁,在线低场核磁的分辨率较低,信号较弱,化学信息量明显减少。定量原理对于汽、柴油、润滑油和原油等复杂混合物,需要采用多元校正方法(如PLS或ANN)建立校正模型。对于汽、柴油、润滑油和原油等复杂混合物,需要采用多元校正方法(如PLS或ANN)建立校正模型。工业现场在线分析技术可采用低羟值的石英光纤,传输距离大于100m;可同时对多路物料进行测量,不需要样品流路切换和清洗;需要一定的预处理。仅一路进样通道采用阀切换方式进行多路测量,存在交叉污染和阀内漏等风险,分析效率相对较低;需要简单预处理。工业应用成熟度已建立完善的原油光谱数据库和汽、柴油光谱数据库;实验室快速分析和工业在线分析应用广泛,工程化成熟度高。工业在线核磁应用起步相对较晚,受外界环境干扰大,导致核磁信号稳定性相对较差;未建立完善的油品数据库,工业应用成熟度和广度相对较低。从谱图的化学信息来看,在线核磁一般为60M左右的低场核磁,所以其谱图包含的组成信息较少。图3 某相同油品在线近红外和核磁谱图比较从仪器硬件来看,国内外知名品牌的在线近红外光谱仪器已有十余家厂商,仪器性能稳定,测量附件齐全,在国内外炼厂已有二十余年的应用历史,售后服务已经规范化和标准化,近红外硬件技术已很成熟。而目前世界范围内只有两家企业提供商用在线核磁共振仪器,应用案例相对较少。工业现场适应性来看,近红外光可以通过光纤进行传输,通过光源分配与多个检测器结合,一台在线近红外光谱仪可以同时对多路样品进行测量,分析效率高。在线核磁技术为避免磁场干扰,一台检测箱中只能安放一套检测仪,使用一根核磁管,通过程控阀组切换的方式实现多路样品轮流检测。由于不能多路同时测量,该技术测量速度相对较慢,同时,阀组长期高频次切换会产生磨损,造成堵塞、内漏、样品交叉污染等诸多隐患。但在分析深色重质油品如原油时,在线近红外对预处理系统的要求比在线核磁要高。最后,从油品谱图数据库来看,不论近红外还是核磁共振技术,数据库的大小和维护都是这类技术的核心。对于近红外光谱技术,由于在石化行业已有近30年的应用,已经建立较为完善的油品近红外光谱数据库,包括原油、石脑油、汽油、柴油、VGO、润滑油基础油等,分析项目涵盖了所有关键的化学组成和物性数据。对于在线核磁共振技术,由于发展时间较短,在炼油企业的应用成熟度和广度不高,尚未开展系统的数据库建立工作。结语相对于欧美等发达国家,过程分析技术在我国石化行业的普及性和投用率都有一定差距,原因是多方面的,主要原因还是维护困难,对操作人员专业知识水平要求较高,以及缺乏相应的标准,很多场合想用在线分析仪而不能用、不敢用。借助国家大力发展智能化炼厂建设的契机,过程分析技术有望在石化行业进入发展快车道。 参考文献[1] 龚燕, 杨维军, 王如强, 等. 我国智能炼厂技术现状及展望[J]. 石油科技论坛, 2018, 3: 29-33.[2] 王森. 在线分析仪器手册[M]. 1版. 北京: 化学工业出版社, 2008.作者:中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院 陈瀑
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