近紅外光譜(NIR)分析技術(shù)的應(yīng)用

近外譜(NIR)析技的用

近紅外光(NIR)分析技術(shù)的應(yīng)用近紅外譜分析是近20年發(fā)展最迅速的高新術(shù)之一該技術(shù)分析品具有便、快速、效、準和成本較低不破壞品，不消耗學試劑不污染境等優(yōu)點，此該技受到越來越人的青。一、近紅外譜的工作原有機物及部分無機分子中種含氫基團受到近外線照射時被激發(fā)產(chǎn)共振，同時收一部光的能量，量其對的吸收情況可以得到極為雜的紅外圖，這種譜表示被測質(zhì)的特。不同物質(zhì)近紅外區(qū)域有富的吸收光，每種分都有特定吸收特。因此，能反映物質(zhì)的成和結(jié)構(gòu)信，從而以作為獲取息的一有效載體。二、近紅外譜儀的應(yīng)用NIR分析技的測量過程為校正預測兩部分如圖一示，(1)校正：①擇校正樣品，②對正樣品集分測得其譜數(shù)據(jù)和理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，③光譜數(shù)據(jù)和礎(chǔ)數(shù)據(jù)用適當?shù)幕嬃糠浇⑿Ｕ＃?2)預測：集未知樣品光譜數(shù)，與校正模相對應(yīng)計算出樣品組分。由此可，立一個準確校正模是近紅外光分析技應(yīng)用中的重之重。圖一

2.1定建為什么要立近外校正型建立近紅校正型的最目標獲得一長期穩(wěn)定的可預測的模。近紅外光譜分析間接的第二手）分方法，以①需要定樣品集②利用標樣品的參比分析據(jù)與近外光譜建立正模型③近紅分析準確度參比方數(shù)據(jù)準確度度相關(guān)④近紅外分精度一般于參比方法析精度模型的建與驗步驟掃描樣品近紅外譜準確掃校正樣品集各個樣規(guī)范的近紅光譜：了克服近紅外光譜定的不穩(wěn)定的困難必須嚴格控包括制、裝樣、測條件、儀參數(shù)等測量數(shù)在內(nèi)測量條件。用該校校品集建立數(shù)學模型也只能適用按這個測量條件所量光譜樣品。測定樣品成分（量）按照標方法（如飼中的粗白、水分GB/T6435、脂肪GB/T6433）準確測樣品集每個樣品的種待測分或性質(zhì)稱為參考據(jù)。這些值測的精確度是紅外光運用數(shù)學模進行定分析精度的理論極。建立數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)通過2.1.2.1所得光與所得不同質(zhì)參數(shù)參考數(shù)據(jù)相聯(lián)，使譜圖和其參數(shù)據(jù)之形成一一對映射的系，從而建一個帶參數(shù)據(jù)的光譜件。剔除異常值建立的光譜文件，樣品考值與光譜可能由各種隨機的原因有較嚴重的真，這樣品的測定稱為異值。為保證建數(shù)學模的可靠性，建立模時應(yīng)當剔除些異常。建立模型選擇算、確定模型參數(shù)、立、檢驗與價數(shù)字型：常用的

算法有步回歸分析偏最小乘法、主成回歸分等。這些算的基本思是應(yīng)用近紅光譜的光譜的信息以解決紅外光譜的峰重疊與雜背景的影。模型驗證用外部實法檢驗和價數(shù)學型，以檢驗學模型時間空間上的穩(wěn)定?？梢杂昧韼着毜?、待測量知的檢樣品集，用學模型預計算檢驗集各樣品待測值對實際值預測作線性關(guān)，并用相系數(shù)和預測準差來示預測效果2.2模維與展為什么要護與展校正型建立一校正模型通是從一小的光譜數(shù)庫開始數(shù)據(jù)庫，模型的用范圍就必受到限。這也就意著要想一個模型更穩(wěn)定、適范圍更加寬，就需不斷地對模的數(shù)據(jù)進行擴充。擴展校正型步通過掃光譜與實驗據(jù)建立有數(shù)據(jù)對應(yīng)系的光文件，再使用該文對舊方程進擴展，成新方程，對新方進行驗證。2.3具例分方程選擇使用改偏最小二乘(MPLS)建立校模型為消除光譜號的基線漂移隨機噪音及粒度不勻引起的散，光譜用三種去散處理和三導數(shù)處理結(jié)，共9光譜預處理法。三去散射處理括無散射None)，標準態(tài)變量校正合去除勢校(SNVD)，加權(quán)元去散射正(WMSC)；種導數(shù)理包括1,2,2,1;2,4,4,1，數(shù)值依次代導數(shù)處理階，導數(shù)據(jù)間隔，平點數(shù)及次平滑點數(shù)模型建過程中，定集被分個交互驗組，以最小互驗證標準差SECV)定最佳因子數(shù)。常值判與剔除是影模型預效果的關(guān)因素。方程用兩輪常值剔除過，剔除譜異常值≥10)及化異常值(T≥以高交互驗證定系數(shù)和最低SECV

值確定佳校正模型如圖二示，蛋白最方程應(yīng)處理得的。圖二

SNVD+2,4,4,1外部驗證校正模建立后，除自身最交互驗證決系數(shù)

和最低SECV值衡量外，需要用部檢驗的方來評價型的可靠性以保證模型實際使用中效果。選取已樣品對模型行驗證如下圖所示樣品（蛋白）預測值準確較高，基本到了分要求（表一見，樣預測值與參值誤差較；圖三為蛋化學值預測值之間關(guān)散點，其中預測準偏差(Sep)為，系統(tǒng)偏(Bias)-0.059相關(guān)系數(shù)(R)為表一

圖三三、近紅外譜分析技術(shù)不足3.1近紅光譜分的靈敏度相較低，能用于微量析。這主要因為近紅外譜作為子振動的非振吸收遷幾率較低一般近外倍頻和合譜帶強是其基頻吸的十萬之一。所以組

分的分而言，其含一般應(yīng)于0.1%適合采用近外光譜析技術(shù)。當這個數(shù)值并是理論值，隨著近外分析術(shù)的不斷發(fā)，相信它最小檢出限將會有突破。3.2分析須要依模型，對模的建立求較高，投較大。預測結(jié)的準確性與正模型立的質(zhì)量有大關(guān)系因此，建立校正模一般需要有驗的專人員和來源富的有表性的大量品，并備精確的化分析手。3.3模型遞技術(shù)不成熟。目前，于校正模型限于各測量條件，能適應(yīng)定的時間和空間范，如果能建成熟的型傳遞，使一臺儀上建立的定或定量校模型可靠地植到其相同或類似儀器上用，就能減建模所需時間和費用四、結(jié)束語盡管近外檢測分析術(shù)目前有些許不足但隨著算機技術(shù)、光譜