红外光素含量分析仪

在水质分析仪器高端化发展的趋势下，赛莱默一直挖掘不断衍生的新客户需求，积极提升设备的智慧化水平，更好地为客户解决水问题。今年的上海环博会上，赛莱默为大家带来了全新的解决方案。从金属含量来讲下铜含量分析仪 ，铁含量分析仪。铜是人体健康不可缺少的微量营养素，对于血液、中枢神经和免疫系统，头发、皮肤和骨骼组织以及大脑和肝、心脏等内脏的发育和功能有重要影响。一般来讲，饮用水中铜含量非常低，小于0.01毫克/升。现代科学研究证明饮用水中微量的铜对人体是有益的，可补充人类食物中铜的不足，同时，铜能起到杀灭自来水中某些细菌的作用。因此存在超标隐患。可溶性铜盐都有毒,主要因为铜离子能使蛋白质变性,失去生理活性。过多的铜进入体内可出现恶心、呕吐、上腹疼痛、急性溶血和肾小管变形等中毒现象。曾经在新闻报道中有小区因为饮用水中铜超标而造成集体腹泻。铜超标虽然不会诱发人体严重疾病，但是如果长期大量食用铜超标的水，可能会造成肾小管变形等中毒现象，引发急性铜中毒，对身体内的脏器造成负担影响胎儿发育。水中铜含量可以通过铜含量分析仪进行检测。B1070铜含量分析仪是一款智能型仪器，该仪器采用人性化设计，图形菜单，操作直观易懂，具有中英文可选，光源采用单色冷光源，测量准确可靠，可用于电厂、化工、冶金、环保、制药、生化、食品和自来水等溶液在实验室的测量与存储。仪器特点1、5.0寸彩色触摸屏，显示美观，控制简单2、图形化菜单简单易懂3、中英文语言可选，适应不同用户4、仪器可带自检功能 ，方便检测故障5、仪器有打印功能，可实时打印数据或打印存储数据6、仪器具备通讯功能，可将数据上传7、温度偏差提示功能，方便用户及时校准技术参数显 示： 480X272 彩色触摸屏；测量范围：0—200 ug/L 示值误差： ±2%F.S；分 辨 率： 0. 1 ug/L；重 复 性： ≤1%；水样温度：（5～60）℃；环境温度：（5～45）℃； 供电电源： AC220V 50Hz；功 率： ＜15W；外型尺寸：420×390mm×230mm；(主机)重 量：5kg；铁是人体必需的微量元素，本身也不具备毒性。但是当铁摄入量超标的时候，仍然会引起铁中毒。一旦铁中毒表现为恶心、呕吐、嗜睡、昏迷、发热等症状，如不及时治疗，可能会引发严重贫血、肝肾衰竭的病症，甚至会休克死亡。水中铁含量可以通过铁含量分析仪进行检测。B1080铁含量分析仪是一款智能型仪器，该仪器采用人性化设计，图形菜单，操作直观易懂，具有中英文可选，光源采用单色冷光源，测量准确可靠，可用于电厂、化工、冶金、环保、制药、生化、食品和自来水等溶液在实验室的测量与存储。仪器特点1、5.0寸彩色触摸屏，显示美观，控制简单2、图形化菜单简单易懂3、中英文语言可选，适应不同用户4、仪器可带自检功能，方便检测故障5、仪器有打印功能，可实时打印数据或打印存6、仪器具备通讯功能，可将数据上传7、温度偏差提示功能，方便用户及时校准技术参数显 示： 480X272 彩色触摸屏；测量范围：0—200 ug/L 示值误差： ±2%F.S；分 辨 率： 0. 1 ug/L；重 复 性： ≤1%；水样温度：（5～60）℃；环境温度：（5～45）℃； 供电电源： AC220V 50Hz；功 率： ＜15W；外型尺寸：420×390mm×230mm；(主机)重 量：5kg；

总酯含量的检测方法酯类是中国白酒的主要风味物质，其含量约占白酒风味物质总量的 75%~95%。酒中的风味物质是决定白酒香气、口感和风格的关键。除了原料中含有酯类外，大量的酯类物质是在酒醅发酵过程中由微生物代谢产生的。酒醅中总酯的含量在一定程度上反映了其发酵情况，通过测定酒醅的总酯，结合水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度等指标的分析，可以了解酒醅发酵过程的变化以及发酵效果，从而有效的调整酿酒工艺。酒醅检测是白酒生产过程中监测日常生产的重要环节，一般检验的指标有：水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度。在 2004 年我国已成功将近红外光谱技术应用于酒醅成分的分析，实现了水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度的快速定量检测。但目前一些酒企使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的很少。本文着重介绍一下酒醅中总酯的近红外检测方法如下：01收集湿化学数据，酒醅总酯化学值的测定参考《T/CBJ 004-2018 固态发酵酒醅通用分析方法》中规定了使用近红外光谱仪快速测定酒醅中总酯的化学检测方法。02光谱采集：使用瑞士步琦傅里叶变换偏正干涉仪 N-500 和固测量池和自动旋转采样系统，利用配套软件 NIRWare Operator 采集酒醅的漫反射近红外光谱。仪器自动扣除内外参比；分辨率：8cm-1；扫描次数：32 次。酒醅样品光谱采集前都进行相同的混匀、装样，且每个样品平行测量三次。03模型的建立：采用 NIRCal 定量分析软件将酒醅样品的近红外光谱与国标法测得的成分含量进行关联，建立酒醅样品中总酯的定量预测模型。近红外定量分析模型的建立使用偏最小二乘法（PLS）算法。04模型的评价：模根据模型的校正集的决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、检验集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)来判断模型的质量，从而筛选出酒醅中总酯的最佳近红外定量预测模型。05在验证集浓度范围相同的前提下，相关系数越接近 1，回归或预测效果越好；SECV 和 SEPC 越小，预测结果越准确。06建立及验证酒醅的近红外模型后，在实验室或者车间测定未知样品只需要在 10 几秒即可得出样品的近红外预测值。07模型验证 验证使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的可靠性，可以将预测值和实测值进行 t 检验分析，结果表明在 0.05 显著性水平下，传统化学值测量方法与近红外光谱法不存在显著性差异，说明这两种方法不存在系统误差，因此证明了所建立的酒醅总酯近红外模型具有良好的预测能力，可以达到常规分析方法的精度要求。近红外光谱分析技术与现有检测方法相比，该检测方法具有快速准确、绿色无损等优点，能够实现酒醅中总酯的快速准确测量。步琦近红外一直以来都是光谱技术的市场领导者，其产品实验室，旁线以及在近红外光谱仪广泛应用于各行各业。

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。

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

PerkinElmer与中国仪器仪表学会分析仪器分会合办 近年来，随着红外光谱仪器购置数量逐年增加，仪器的智能化、综合化程度也不断提高。为充分开发仪器功能，提升仪器使用者的能力，使红外光谱仪在各行业的应用和研究中发挥更大的效益，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： 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。兼任北京市理化测试技术协会常务理事和光谱分会副理事长，中国物理学会光散射专业委员会委员，《光谱学与光谱分析》和《中华中西医杂志》常务编委，《光散射学报》和《现代仪器》编委。 目前已发表学术论文200余篇，获发明专利3项，出版专著一部。 周群博士 清华大学化学系副教授。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。兼任《计算机与应用化学》常务编委、《光谱学与光谱分析》编委等。 培训内容 (一）绪论 1. 红外光谱分析方法的历史和发展 2. 红外光谱分析的特点 （二）红外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）红外光谱法的应用 1. 红外光谱分析在文物鉴定中的应用 2. 红外光谱分析在珠宝鉴定中的应用 3. 红外光谱分析在食品质量控制中的应用 4. 红外光谱分析在中药质量控制中的应用 5. 红外光谱分析在原材料、橡胶、高分子聚合物及其它相关领域的应用 （九）实际操作 （十）日常维护及常见故障排除 （十一）拉曼光谱分析原理技术和应用 （十二）近红外光谱分析原理技术和应用 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 培训时间、地点、收费 - 2010年08月16日 - 08月21日 大连 - 培训费1780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。 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） 承办单位 承办单位：中仪标化（北京）技术咨询中心 论坛网址：http://www.fxyqpx.com/bbs 报名事宜 - 报名者请尽早点击下面回执报名。开班前一周，会向您函发正式报到通知。 - 报到时间、地点及有关事宜将在正式报到通知中说明。 - 咨询电话或邮件：010-52573244 或 13801301627 byfz001@126.com - 联系人： 盛新艳 (中国仪器仪表学会分析仪器分会) - 传真：010-80726830 註: 另有 “液相色谱维修、维护、保养及常见故障排除” 和 ”原子荧光” 及 ”原子吸收” 培训班, 如需详情, 请在《培训班报名回执》内註明索取。

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。

傅立叶变换红外光谱法测定改性沥青中SBS改性剂含量解决方案 公路建设和养护对改性沥青的需求量上升，沥青改性技术也得到了日新月异的发展 ////////////SBS改性沥青是目前公路工程中用量最大的改性沥青品种，SBS的掺入，提高了沥青的高低温性能和弹性恢复性能。然而只有当基质沥青中SBS的掺入量达到合适的比例时，才能形成弹性稳定体系，发挥最好的路用性能，SBS的含量对SBS改性沥青的路用性能起着决定性影响。2019年交通运输部发布的最新一版《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》中，改性沥青中SBS含量检测成为强检项目，傅立叶变换红外光谱法是唯一检测方法。北分瑞利行业解决方案目前傅立叶变换红外光谱法用于改性沥青中SBS含量检测时常用的测样方法如ATR法和窗片法，看似简单，实际上由于光程不固定等因素导致测试的重复性较差，对一线操作人员要求极高。而各个标准中都规定了多次测量的相对误差要控制在5%，这就使得一线操作人员在实际运用傅立叶变换红外光谱法进行改性沥青中SBS含量分析时经常需要反复重复测试，耗时耗力。本方案使用光程固定的液体池进行测样，方法重复性好、误差小，配合专用的沥青分析软件，能够实现改性沥青中SBS含量的快速、准确测量。标准依据及测试原理标准依据DB36/T 1131-2019 改性沥青中SBS、SBR类改性剂含量测定 红外光谱法DB33/T 989-2015 改性沥青中SBS含量的测定 红外光谱法JT/T 1177-2017 改性沥青SBS含量测定仪JTG E20-2019 公路工程沥青及沥青混合料试验规程 测试原理根据Lambert-Beer定律，利用待测物质特征官能团在特定波长（波数）处的红外吸收强度与物质浓度的正比关系，进行改性沥青中SBS含量测定。选取改性沥青红外光谱图中966cm-1处的C=C基团上碳氢键弯曲振动特征吸收峰（来源于SBS），和1377cm-1处的CH3基团上碳氢键弯曲振动特征吸收峰（来源于基质沥青），作为SBS含量测定的特征吸收峰。分别测量特征吸收峰面积（S966和S1377），计算两峰面积的比值（A），以比值（A）与SBS含量建立线性标准曲线。通过对待测改性沥青试样进行红外光谱检测、两特征峰面积测量以及比值（A）的计算，对照标准曲线，确定试样中SBS的含量。仪器设备与测试条件仪器设备_名称规格型号No.1主机WQF-530傅立叶变换红外光谱仪No.2主机WQF-1910便携式傅立叶变换红外光谱仪No.3软件MainFTOS Suite采集软件+傅立叶变换红外沥青测量系统No.4附件KBr液体池耗材试剂分析纯四氯化碳、不同SBS含量改性沥青标样。 测试条件波长范围4000~400cm-1；分辨率4cm-1；扫描次数16次。测试结果A值计算图 1 沥青专用软件计算A值示例图测试光谱数据直接导入傅立叶变换红外沥青测量系统专用软件自动计算A值，避免了繁琐的手工计算。标曲建立图 2 沥青专用软件建立标曲示例图傅立叶变换红外沥青测量系统专用软件具有自建标曲、未知样检测、报告输出和打印等功能，极大的提升了用户的工作效率。实验结论本方案使用固定光程液体池配合实验室/便携式傅立叶变换红外光谱仪进行改性沥青中SBS含量测定，方法重复性好，大大降低了一线操作人员的实操难度，节省了客户的人力成本；傅立叶变换红外沥青测量系统专用软件将A值计算、标曲建立和未知样检测等需要大量手工计算的工作全部自动化，避免了繁琐地手动计算过程，提高了客户的效率；所建标曲拟合度达到0.99以上，满足相关标准要求。

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。

聚醚多元醇羟基含量分析 聚醚(又称聚醚多元醇)主要是由环氧丙烷、环氧乙烷等为原料，以碱金属氢氧化物为催化剂，按阴离子机理开环聚合，可以是均聚或共聚而制得分子末端带有羟基基团的线型聚合物， 聚醚在聚氨酯以及合成润滑材料上得到广泛的应用，对聚醚多元醇羟基含量的测定是监测反应程度和产品质量的主要手段。传统的聚醚羟值分析一般采用化学法，其原理是:样品中羟基与酸酐定量地进行反应，生成酯或酸。过量的酸酐水解成酸。 用已知浓度的碱标准溶液滴定酸。同量的酰化剂，不加样品，其他条件与样品滴定相同，做空白滴定。空白滴定和样品滴定两者所耗用碱标准溶液的体积差就是样品中的羟基所相当于耗用碱标准溶液的体积。由于这种方法反应时间长需要 3-4h, 操作比较复杂， 已不能适应工业分析的需要。近红外光是介于可见光与中红外光之间的电磁波, 波长为 780～2500nm。 有机物分子中 C-H , O-H , C=O 等基团振动频率的合频与倍频吸收在近红外区。 光谱中 OH 伸缩振动所引起的吸收峰的强弱决定于羟值的高低, 即单位质量聚醚羟值含量的多少。羟值高则吸收峰强度大, 反之则强度小。 所以可以应用此关系来测量聚醚羟值。BUCHI FT-NIR 的优点1无损利用近红外光以透射或透反射的方式采集被照样品的近红外光谱，对样品没有破坏性。2快速平均 1-2min 可以完成 1 个样品的检测，采集一次样品光谱，可以同时分析多组分含量。3利润高，成本低无需化学试剂消耗，实现零成本，可以大大提高检测效率。4绿色环保无需样品前处理，避免使用有毒，有害的化学试剂，从而对环境造成污染。▲ 建模样品集的近红外吸收光谱▲ 羟值含量的化学值与模型校正值、模型预测值的相关关系图▲ 羟值含量检测的液体附件配置多至6个孔位， 0.5，1，2，5，8，10mm 比色皿根据样品可选，控温室温到 65 度。用近红外光谱法，克服了化学方法测定羟值费时费力且大量使用有害试剂的缺点，此外，使用比色皿作样品吸收池，省去了每次测试后需要花费大量时间清洗吸收池的麻烦。这种方法不仅在聚醚多元醇生产中具有很大实用价值，而且在其他类似黏度较大、清洗不便的样品测试中也具有很大推广价值。步琦近红外光谱仪可以提供各种型号的光谱，以适用于实验室检测、旁线检测和在线检测的应用过程设备。如您对以上应用产品感兴趣，欢迎咨询了解！

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。

专门检测生物燃料油、植物油的总磷含量测定。符合分析方法：单波长色散X荧光分析方法。 小巧和方便使用的Mini-ZP验室分析仪是被设计用于检测液体、固体中的超低总磷含量。Mini-ZP超于想象的准确性和精度，为企业提供可靠的分析结果。 　　基于MWD XRF 单波长色散X荧光技术，Mini-ZP分析仪的检测下限(LOD)可到达0.4 ppm，这种直接的测量方法不需要样品的转化和高温操作。 　　Mini-ZP 富有创新的设计和低维护量是实验室和工业过程分析最为理想的选择。 主要特点MWD XRF （单波长色散） X 荧光总磷分析有效分析范围：0.4ppm-5%检测时间： 300秒，也可以由用户设置没有消耗件或高温部件超低维护量模块化设计用于即插即用的维护开始可进行实验室分析 重复性： P 浓度 标准偏差1 ppm 0.15ppm5 ppm 0.4 ppm10 ppm 0.85 ppm50 ppm 2.6 ppm 北京福尼克斯期待为石化行业用户提供便捷、高效的分析设备及优质的售后服务 创新点：该技术填补了该领域的空白，对生物燃料油检测磷含量做出贡献。单波长X荧光磷含量分析仪

仪器信息网讯 2010年11月1日，由中国仪器仪表学会分析仪器分会与北京雄鹰国际展览有限公司联合主办的“第三届中国在线分析仪器应用及发展国际论坛暨展览会”在北京国际会议中心隆重召开。来自中石油、中石化、中海油、煤化工、中化集团等下属企业及市政环保等用户及厂商代表400余人参加了本次论坛。仪器信息网作为特约媒体应邀参加了本次会议。 　　除大会报告外，会议同期举办了在线分析仪器展览会等活动，并设立A、B两个分会场对在线分析仪器技术分别进行探讨。其中，A分会场由北京化工大学袁洪福教授、浙江大学潘再生教授联合主持，多位在线分析领域的专家学者、厂商代表就“标准气体的使用”、“在线质谱的应用”、“在线经红外质谱技术及应用”等方面作了精彩的报告。 会议现场 　　过程/在线质谱仪的应用 　　过程质谱仪根据质谱定性定量的原理对工业过程进行在线监测，在多个行业有着广泛的应用前景。在本分会场上，上海舜宇恒平科学仪器有限公司、赛默飞世尔科技(中国)有限公司分别探讨了过程质谱仪的研发及应用状况。 　　上海舜宇恒平科学仪器有限公司黄晓晶女士以“国产过程质谱仪的应用”为题，介绍了过程质谱仪应用领域，阐述了国产过程质谱仪的发展机会与发展现状。 　　在报告中，黄晓晶女士通过列举应用实例，阐明过程质谱仪依据其自动化程度高，测量范围广，分析速度快，仪器稳定性、可靠性好等特点，在石化行业广泛应用，使企业节省了原料及能源，提高了生产效率，增加了经济效益。过程质谱仪在石化行业应用的领域包括：乙烯裂解炉，环氧乙烷/乙二醇，催化剂活性评价，烯烃生产以及合成氨、甲醇装置等一些反应剧烈，需要进行快速在线分析的场合。 　　关于国产过程质谱仪的发展状况，她表示，国外过程质谱仪“单机价格昂贵”、“售后服务成本高”、“定制服务可行性差”等方面的问题为国产过程质谱仪的发展提供了机会。 　　2009 年，上海舜宇恒平科学仪器有限公司整合多方技术优势，推出了SHP8400 过程气体质谱分析仪。该款仪器打破了进口过程质谱仪的市场垄断，填补了我国在该项技术的空白。此仪器一经推向市场，即受到各方面的广泛关注。该仪器采用多通旋转阀和电磁阀为进样系统，检测系统采用四极杆质量分析器和电子轰击型离子源，检测器有法拉第筒和电子倍增器两种。该仪器优异的性价比使其在石化行业的应用极具潜力。 　　“大力发展过程质谱仪的国产化，努力提升过程质谱仪的性价比，开拓其在石化行业的应用具有十分重要的意义”，黄晓晶女士在其报告最后指出。 上海舜宇恒平科学仪器有限公司黄晓晶女士 　　赛默飞世尔科技(中国)有限公司王清华先生则介绍了在线质谱仪的主要应用情况。其在报告中详细介绍了赛默飞世尔科技推出的Prima/Sentinel PRO、Prima dB、APIX dB/Quattro系列在线质谱仪的工作原理、仪器性能及应用领域。该系列仪器在化工、制药、钢铁冶炼、环境监测等领域得到广泛的应用。 赛默飞世尔科技(中国)有限公司王清华先生 　　在线近红外光谱分析技术 　　由于在线近红外光谱分析技术具有“分析精密度高”和“稳定性好”等优点，可有效地解决过程质量信息的自动化测量难题，目前已被广泛地用于石化、制药、粮食、食品等工业领域。 　　在会上，北京化工大学袁洪福教授为大家介绍了在线近红外光谱分析技术及其应用现状。他表示，近红外光谱分析技术是一种快速、高效的质量分析技术，在解决大批量样品品质分析，现场质量分析，和过程控制分析方面是其它分析技术难以比拟的，被誉为“分析巨人”。 　　他在报告中指出，我国正在处于生产结构调整时期，即从粗放的传统生产模式向精确数字化的现代生产模式转变的时期，扭转过去高耗能和高污染的状况，向节能减排，生产最优化，合理利用有限的宝贵资源，集约型循环经济方面发展。 　　在工业上，采用在线近红外分析技术可实时监测原料，中间产物，和产品的性质，实现产品收率和质量最优化，凭借工业的规模生产特点，产生巨大的经济效益。在农业上，未来发展是“精准农业”，而近红外分析仪可直接用于土壤和施肥等种植管理和收获等全过程的品质检测，提高农产品质量和产量，推行优质优价政策，将会产生巨大的经济效益和社会效益。 北京化工大学袁洪福教授 　　标准气体的应用及常见问题 　　作为气体行业的一个重要分支，标准气体在工业生产上发挥着独特的规范和保证质量的作用。目前，标准气体广泛应用于石油石化、环境检测、电力能源、地震监测、仪器仪表校正等诸多领域。其制备方法包括：称量法、渗透法、分压法、扩散法、静态容量法、饱和法、流量比混合法、指数稀释法、体积比混合法。 　　大连大特气体有限公司曲庆先生在会上除了为与会者介绍了标准气体的应用方面，还详细介绍了标准气体使用的注意事项，包括“取样阀门的选择、取样管线的选择、取样气路的气密性检查、样品气的置换、标准样品的转移、使用温度的要、进样”等方面需注意的问题。 　　此外，大连大特气体有限公根据多年的气体分析经验以及通过与广大客户的长期交流，总结了一些标准气体分析技术上的常见问题，并在会上与参会者进行交流探讨，包括“微量氧的分析、易吸附气体的分析、含有饱和蒸汽压较低组分的标准气体的分析、液化标准气体进样”等方面的问题。 大连大特气体有限公司曲庆先生 　　其他在线分析技术及规范 　　除上述报告外，浙江大学金钦汉教授作了“过程控制技术的新发展——微型模块化实时在线控制技术”的会议报告。金钦汉教授在报告中表示，该技术对流程工业提高反应效率、加快反应速率、减少中间环节、提高自动化程度起到非常重要的作用。 浙江大学金钦汉教授 　　重庆川仪分析仪器有限公司郑杰先生作了“在线分析传感器及仪表研究与发展探讨”的会议报告，对在线分析传感器及仪表的主要特性、在线分析传感器及仪表技术发展现状与趋势进行了研究分析，提出我国在线分析传感器与仪表技术发展思路建议：在国家政策引导与支持下，产学研用资源整合、优势互补，充分利用微机械与微电子、计算机、信号处理、传感、故障诊断等多学科综合技术，开展传感器与仪表相关基础研究、设计制造技术研究与应用技术研究，在研究与产业化过程中，尤其要在灵敏度、选择性、稳定性、可靠性、环境适应性方面下工夫，力求达到国际先进水平，甚至领先水平。 重庆川仪分析仪器有限公司郑杰先生 　　中国石化工程建设公司孙磊女士对“石油化工在线分析仪系统设计规范”进行了简要介绍，该规范包括“适用范围、规范性引用文件、术语和定义、一般规定、采用系统、常用在线分析仪表、分析小屋、在线分析仪管理系统”等八方面内容，规定了石油化工生产装置、公用工程及辅助设施中在线分析仪系统的工程设计原则和设计方法，适用于石油化工新建、扩建和改建工程的在线分析仪系统工程设计。 中国石化工程建设公司孙磊女士

p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近日，Anton Paar（下称安东帕）新品仪器Lyza 5000 Wine发布。该仪器是安东帕历史上第一台FTIR分析仪，专用于葡萄酒行业。该仪器可测定超过13个与葡萄酒或未发酵葡萄汁相关的特征参数。15 mL样品量，经过短短42秒的分析后，即可在10.1寸的触摸屏上显示乙醇、果糖、葡萄糖、可滴定酸和挥发酸的含量，并可以检测包含乳酸、酒石酸和苹果酸在内的酸类组分含量，pH值、密度、甘油和浸出物含量也可测试获得。 /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/23dd17e7-648a-424a-8027-532f0e6fcc50.jpg" title=" 6794763ef08eebe7dfb60d8f75e5cd80_csm_Lyza_5000_DMA_REN_R_cdf792efad.png" alt=" 6794763ef08eebe7dfb60d8f75e5cd80_csm_Lyza_5000_DMA_REN_R_cdf792efad.png" width=" 483" height=" 363" style=" width: 483px height: 363px " / /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 安东帕FTIR光谱主管斯特凡· 穆勒(Stefan Muller)表示，在葡萄酒行业，酸类组分分析尤其关键。当红葡萄酒“成熟”时，苹果酸会转化为乳酸，口感会变得柔和。白葡萄酒则需要一定量的苹果酸来保持其果味，只有霞多丽也需要酸化。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 据了解，正如葡萄酒分析师通过遍尝无数酒来学习葡萄酒知识一样，Lyza 5000 wine也“饱尝”了数千种葡萄酒，并且还在不断接收更多种类的葡萄酒。穆勒说:“我们的数据库允许我们分析世界上所有的葡萄酒，从烈性酒到不含酒精的葡萄酒。”目前，我们的团队正在欧洲、南非、智利和澳大利亚进行数据采集和测量，以升级仪器，并建立不断新模型进行未发酵葡萄汁分析。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 如前所述，Lyza 5000 Wine的测量技术是基于FTIR原理，将红外光谱和数学计算精密结合。仪器采用了安东帕自造的衰减全反射测量单元，以保证红外光束与样品可以相互作用12次。据安东帕产品专家介绍，“该仪器的测量池设计使气泡或杂质的影响变得最小。此外，仪器的设计可以对葡萄酒分析仪实现最准确的测量池温度控制 (20± 0.03 ° C)，从而保证了稳定的测量条件。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " Lyza 5000 Wine的另一大优势是简单，用户不会直接看到谱图，但会在触摸屏上得到准确的数据评估。 “我们让操作变得尽可能简单。” 斯特凡· 穆勒(Stefan Muller)表示，“仪器的维护也很简单，偶尔必要时，用水或校准过的乙醇冲洗即可。” 除此之外，Lyza 5000 Wine借助经济实惠的& nbsp Xsample 520，可以实现自动化，从而提高样品处理量。另外，仪器还可连接到葡萄酒实验室的基准仪器上：从DMA M密度计到全套& nbsp Alcolyzer Wine葡萄酒分析系统都可以。 /p

清华大学孙素琴教授 　　红外光谱用于混合物分析的优势包括：(1)指纹特征强，适合于不同样品的区分鉴别；(2)反映样品的整体信息，可同时对多种组分进行分析；（3)与化学计量学结合，可实现快速简便的定量分析；(4)多种附件技术的使用，能够对各种形态样品进行无损检测等。在中药与食品的实际分析中，基本思想是根据混合物红外光谱对其组分进行整体结构分析、使用相应的谱图解析技术对不同混合物进行鉴别、与化学计量学方法相结合进行特定组分定量分析，所用分析方法为：谱峰指认与比较(红外光谱三级鉴别)及模式识别、多元校正等化学计量学方法。

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。

咖啡豆和生长在其上的茜草科中的咖啡因植物含有约一千种不同的化学物质。释放到饮料中的这些化合物中的一些的组合赋予了这种广受赞誉和通常尊敬的饮料的特征风味。这些化合物中最强香味和最佳芳香的比例不同，是饮料类型和强度不同的根本原因。正是这些未烘焙的生咖啡豆支撑了将存在哪些化合物，因为这些成分是烘焙的风味和香气化合物的前体。 但是，至关重要的是水分含量。未烘焙咖啡豆的水分评估的常规方法是相当耗时的重量分析方法，该方法无法帮助您快速确定产品质量。清楚地了解水分含量很重要，因为水分含量高于约12.5％的生咖啡豆更容易发生微生物生长，发酵，霉菌毒素的形成以及感官特征的变化。水分含量的变化会对生咖啡豆的烘焙过程产生影响。相反，水分含量低于9％的咖啡豆可能会皱缩和收缩，从而使它们看起来质量较差。因此，生咖啡豆的水分含量受咖啡出口国和进口国的管制，因此需要一种简单，无创的分析方法进行测定。现在， Science of Food and Agriculture 上的一项新研究表明，完整生咖啡豆的近红外光谱（NIR）的化学计量分析可如何用于预测这一关键特征，并最终可能导致一种简单的方法用于预测其他化学特征。巴西米纳斯吉拉斯州拉夫拉斯联邦大学食品科学系（Department of Food Science at the Federal University of Lavras in Minas Gerais, Brazil,）的Leandro Levate Macedo及其同事开发了校准模型，该模型使用带有交叉验证的偏最小二乘（PLS）回归处理绿色咖啡豆的NIR光谱，并进行了测试验证集。他们报告说，这些模型“使用原始光谱进行了精心设计，并通过五种不同的数学方法进行了预处理”。分别针对确定系数，交叉验证的均方根误差（RMSECV），预测的均方根误差（RMSEP）和预测与偏差之比（RPD）进行了测试，并对咖啡的化学性质显示出不同的预测能力。 多元分析方法可以比较迅速地揭示所有重要的水分含量。研究人员承认他们无法从NIR光谱中预测生咖啡豆中的各种可溶性固体和糖分，但是有一天可能需要进一步研究和进一步开发可专注于合适光谱数据的模型。（编译：符斌 北京中实国金国际实验室能力验证研究中心研究员）根据Evaluation of chemical properties of intact green coffee beans using near‐infrared spectroscopy编写Published: Dec 04, 2020Author: Leandro Levate Macedo

各位委员、专家：全国生物计量技术委员会下半年要审核的《荧光酶标分析仪校准规范》及《碘含量分析仪校准规范》现开始征求意见，征求意见稿的相关材料在下列附件中。请大家认真评阅审议后填写征求意见表反馈到委员会秘书处或相关起草小组。各起草小组的联系方式如下:《荧光酶标分析仪校准规范》起草小组Email：liuyahui@nim.ac.cn联系人：刘亚辉联系电话：15911093509《碘含量分析仪校准规范》起草小组Email：yingchenzhao@126.com联系人：赵迎晨附件下载：《荧光酶标分析仪校准规范》征求意见稿.rar《碘含量分析仪校准规范》征求意见.rar

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。

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。

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

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）

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。 /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p 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" / /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p style=" text-align: center " strong 比对试验近红外法试验结果 /strong /p p strong /strong /p p 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" / /p p 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" / /p p 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" / /p p 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" / /p p style=" text-align: center " strong 比对试验传统方法试验结果汇总 /strong /p p strong /strong /p p 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" / /p p 　　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。 /p p 　　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。 /p p br/ /p

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

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

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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。

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

p style=" text-align: justify " 　　2020年12月11日，由中国仪器仪表学会组织邀请有关领导、专家在无锡召开了迅杰光远《近红外光谱分析仪器》产品鉴定会。会议经鉴定委员会集体一致同意通过鉴定，由无锡迅杰光远自主研发制造的IAS-3120便携式近红外光谱分析仪、IAS-Online-S100在线式近红外光谱分析仪、IAS-F100水果品质近红外快速无损分析系统等三款产品，总体技术达到国际先进水平。 /p p style=" text-align: center" img style=" width: 600px height: 265px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/2df19122-5d0c-4dc1-a7ee-055793a79db6.jpg" title=" 2.jpg" width=" 600" height=" 265" border=" 0" vspace=" 0" alt=" 2.jpg" / /p p style=" text-align: center" img style=" width: 600px height: 321px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/61312c53-0d7c-4999-a793-964195d40b34.jpg" title=" 1.jpg" width=" 600" height=" 321" border=" 0" vspace=" 0" alt=" 1.jpg" / /p p style=" text-align: justify " 　　中国仪器仪表学会燕泽程研究员作为学会代表组织本次会议。无锡市新吴区副区长徐军团，无锡市新吴区科技局高新处负责人龚一峰先生，中国物联网国际创新园总经理杨渊斌等领导出席会议，无锡市新吴区副区长徐军团现场致辞，对本次鉴定会表示了肯定和祝贺。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 411px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/c48fb1fa-46de-4e78-b86f-aa682973d66c.jpg" title=" 3.jpg" alt=" 3.jpg" width=" 600" height=" 411" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　会议推选中国农业科学院油料作物研究所李培武院士任鉴定专家委员会主席主持本次鉴定工作，北京化工大学袁洪福教授、南开大学邵学广教授任鉴定专家委员会副主席，华东理工大学杜一平教授、北京邮电大学杨辉华教授、西安近代化学研究所苏鹏飞研究员、中石化石油化工科学研究院教授级高级工程师褚小立、广东药科大学肖雪副研究员作为鉴定专家委员会委员共同参与鉴定工作。各位专家就产品相关细节和应用情况进行了评估和问询，由公司技术总监逐一答疑。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 321px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/8bd93f9d-6d6e-4984-9b1e-2f6aa60f762a.jpg" title=" 4.jpg" alt=" 4.jpg" width=" 600" height=" 321" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 382px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/07a79f44-48fa-45af-bc77-4a172d7042c7.jpg" title=" 5.jpg" alt=" 5.jpg" width=" 600" height=" 382" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　鉴定委员会专家在认真听取了关于无锡迅杰光远自主研发制造的三款红外光谱分析仪的基本情况、整体工作进展后，严格审阅了研制工作报告、技术报告、科技查新报告和应用情况等技术资料。同时，专家们亲至无锡迅杰光远科技有限公司对仪器性能进行了现场考察，为迅杰光远后续产品研发，技术创新等提供了大量的指导意见，并肯定了迅杰光远团队的产品研发及技术创新能力。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 398px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/5716b577-5a73-4fd9-80df-ca8be5daff37.jpg" title=" 6.jpg" alt=" 6.jpg" width=" 600" height=" 398" border=" 0" vspace=" 0" / img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/80d31a10-76d6-413d-b914-70349d9dd708.jpg" title=" 7.jpg" width=" 600" height=" 347" border=" 0" vspace=" 0" alt=" 7.jpg" style=" width: 600px height: 347px " / /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 392px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/50592ac3-bf2e-428c-b5ae-c2fffc8b1274.jpg" title=" 8.jpg" alt=" 8.jpg" width=" 600" height=" 392" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　经鉴定委员会专家鉴定审核，迅杰光远与中国农业科学院油料作物研究所联合研发制造的IAS-3120便携式近红外光谱分析仪、IAS-Online-S100在线式近红外光谱分析仪在在饲料、粮油、发酵、食品等领域的应用、以及在粮油作物在线检测领域的应用，和迅杰光远自主研发的IAS-F100水果品质近红外快速无损分析系统在水果品质在线检测领域均可成功应用，且经济、社会效益显著，推广应用前景广阔。 /p p style=" text-align: justify " 　　无锡迅杰光远科技有限公司作为一家从事近红外光谱分析仪器研发及提供行业定制化解决方案的高新技术企业，始终以推动近红外技术普及化、智能化、小型化为己任。经此会议，更加坚定了公司投入研发、推广近红外检测产品的信心与决心，迅杰光远公司将持续不断地向市场输出更多高质量、高技术水平、符合各领域需求的近红外检测产品，以回馈上级领导、专家以及客户对公司一直以来的肯定与信任。 /p p style=" text-align: right " （来源：迅杰光远） /p p br/ /p