摘要对现有的一些使用近红外光谱无创离体和在体测量葡萄糖的研究结论，结合我们的研究结果进行评述。首先介绍建立葡萄糖光谱检测的基本理论。在光谱检测的分析研究中，离体测量表现出良好的结果；在体葡萄糖检测和预测，结果精度较差，离临床和家庭使用还有一些距离。
关键词近红外光谱；血糖无创检测
1 简介
糖尿病是一种内分泌疾病。据报导，1997年全世界的糖尿病患者超过1.2亿，到2010年将会增长到2.2亿以上。现有对糖尿病较有效的治疗手段是通过频繁的检测和胰岛素注射来对血糖浓度进行控制，从而减少或减轻由糖尿病导致的并发症。目前检测血糖的方法主要是从体内抽取血液通过生化检测进行分析，这属于有创伤检测，有创伤检测给患者带来的痛苦和不便。无创性血糖检测已引起人们极大的关注，其意义是：(1)减少患者每天采血测量的痛苦，提高病人的生存质量；(2)可提高测量次数，提高血糖控制精确度，降低糖尿病并发症发生的危险；(3)降低每次测量的成本；(4)有可能形成含有检测器和胰岛素注射的闭环循环系统；(5)其测量方法和原理可以推广应用到其它血液成分的检测。在无创性血糖检测研究中使用较多的是红外光谱分析方法，通过对一束红外光透过人体组织或者由其反射的光谱信号分析，确定组织内葡萄糖的含量。目前较有效的光谱范围是近红外区(波长为0.7um-2.5um)。
2 红外光谱检测葡萄糖的原理和方法
2.1 水溶液中葡萄糖的近红外吸收
有机分子在近红外光谱区的吸收主要是由于含氢基团的分子振动的倍频与合频吸收造成的[1]。有机分子的倍频和合频光谱能够得到分子结构、组成状态的信息。有机物近红外光谱，其特征性强，受分子内外环境的影响小，但倍频和合频比基频吸收带宽得多，使得多组分样品的近红外光谱在不同组分的谱带、同一组分中不同基团的谱带以及同一基团不同形式的倍频、合频谱带发生严重的重迭，从而使近红外光谱的图谱解析异常困难。在混合物中的化学组分，很难再分离出每种组分单一、无重叠的吸收光谱。在有强烈水的背景吸收情况下的生物混合液，常规方法很难测量出低浓度物质的含量。水是生物组织中的主要成分，不但有单一的红外光谱，还有丰富的扩展到近红外区域的合频和倍频光谱。对水的红外光谱分析可知，水在波长为2.01um-2.5um的吸收较小，形成一个被称为水传输窗的区域，所以水溶液物质最好的分析波长为2.0um-2.5um。水在3um以上其吸收率大于6 AU/mm，很难测量其它物质。
2.2 葡萄糖光谱的特异性
在葡萄糖固体和葡萄糖溶液中所得的葡萄糖红外吸收的基频早已有报导。葡
萄糖伸缩振动能产生很强的合频和倍频吸收带。葡萄糖水溶液的近红外
(2.0um-2.5um)光谱的测量有吸收峰，葡萄糖的光谱是唯一的，但葡萄糖红外区的合频和倍频光谱与水、脂肪和血红蛋白电子吸收波段的几个合频和倍频频率相互重迭，即被其它成分的光谱所覆盖。这是葡萄糖红外光谱测量的主要干扰。有机混合物对在近红外区吸收谱带的重迭以及漫反射光谱并不是各成分单独存在时光谱的迭加。组织吸收对葡萄糖测量也有影响，在手指这样小的部位中近红外光会削弱3-4个吸收单位，而5mmoL／L的葡萄糖浓度变化，光谱吸收的变化约10-5个吸收单位。组织光散射对葡萄糖测量的影响也很大，组织散射的光强、定位误差和身体各因素的影响是最主要的测量误差，这些都影响近红外光谱学在血糖检测中的应用。
2.3光谱分析方法
在红外光谱分析时化学计量学方法是很有效的。化学计量学(Chemometrics)采用多元分析校正统计学方法与计算技术，解析化学测量数据，由红外光谱算出样品各成分的含量。现在常用的多元分析校正方法中，进行血糖检测光谱分析效果较好的是偏最小二乘法(PLS)，它将已知的葡萄糖浓度的光谱组，用主因子分析作定量计算的方法，对光谱矩阵进行特征向量分析，然后使用多元线性回归，找出极小的光谱变化和分析物浓度之间的关系，消除与葡萄糖无关的光谱变数，得出校正光谱，通过校正光谱和样品光谱的内积(即点积)确定葡萄糖浓度。
3 离体检测和在体检测的研究现状
3.1 离体近红外光谱混合葡萄糖溶液测量
Jonathon T．Olesberg等使用80个含有葡萄糖、乳酸盐、丙胺酸、抗坏血酸盐、尿素和乙酸甘油酯样品，测量葡萄糖溶液在2.0um-2.5um波长带宽范围内的光谱，使用PLS校正光谱预测溶液成分的浓度。结果表明，在0-35mm内葡萄糖溶液的测量预测标准差为0.39mm，乳酸盐为O.12mm，丙胺酸为0.53mm，抗坏血酸盐为0.23mm，尿素为0.11mm，乙酸甘油酯为0.12mm，结果比较满意。目前在成分从简单到复杂的水溶液中是可以预测葡萄糖浓度的，但这些溶液相对血液或血浆还很简单，研究的成分最多是5种，所以还需进一步研究更多成分的水溶液来模拟血浆或血液系统。
3.2 血浆或全血近红外光谱葡萄糖测量
Haahand从人群中获得了4个不同的全血样本，并将葡萄糖加入其中。对每个个体，准备葡萄糖浓度从(3-743)mg/dl变化的20个血液样本，然后在(1.5-2.3)um 范围内收集每个样本的近红外光谱，再利用参照葡萄糖浓度，用这些光谱去创建PLS定标模型。对所得光谱进行研究之后表明，2.0um-2.3um含有很有多的葡萄糖信息。利用这段区域，所得交叉校验的SEP值为30.5mg/dL。这个误差很大，但它可以通过增加定标样本的数量和控制扫描过程中样本的温度而有所减少。
Amord等人把数字滤波技术用于牛血浆葡萄糖浓度的测定。将牛血离心以得到血浆，加入不等量的葡萄糖共配制69个样本，并在2.01um-2.5um范围内收集这些样本的光谱。通过对这些光谱的观察，发现有些区域含有很高的噪声，他们引人傅立叶滤波以减少噪声和基线偏移。经过PLS定标和预测得出SEP值。结果表明，近红外光谱可用于测定血浆基质中的葡萄糖浓度，准确度和精度在允许的误差范围内。
我们用磷酸氢二钠和磷酸二氢钠配制不同浓度葡萄糖缓冲水溶液，葡萄糖浓度是18mg/dL-1800mg／dL。共配制20个溶液样本。另外还配制加有牛血清白蛋白(BSA)成分的葡萄糖溶液，配制时在900mg／dL的葡萄糖缓冲溶液中加入了
70mg的BSA，制成样本，并在临床采集已知葡萄糖浓度的血样，使用MAGVA-AR560型近红外傅立叶变换光谱仪，在1.61xm-2.51xm段的近红外光谱范围进行研究。使用PLS分析也取得了较好的结果。
3.3 在体近红外光谱血糖测量
在体近红外光谱血糖测量的关键是建立在体环境下的校正光谱，因为有很多误差来源影响测量，需要通过定标来消除或予以补偿。有些影响测量的误差却不容易合并到定标中，这样的误差来源主要有探测器定位误差、温度和脉搏的影响、检测设备的机械压力、水合作用、出汗、血容量以及血流比容积的变化等。现在主要有两种研究方法，一种是实验方法，在进行口服耐糖检测(OGTT)时从非糖尿病人群和糖尿病患者中无创地收集光谱信号，同时用有创伤的方法测量血糖浓度，最后在所得血糖值和无创性收集的光信号的关系基础上建立模型。这种方法不能测量出其它的代谢物、干扰物、生物噪声或者仪器与身体接触面的变化等信息，但它可计算出这些噪声所带来的影响。另一种方法是物理模型方法，在这种方法中，首先在一组标准葡萄糖溶液中测量葡萄糖的信号。然后逐渐增加标准液的复杂性来模拟人体组织，并描述每一步的精度和准确度，再用数学模型把数据关联起来，用于组织中的光线传播，最后把研究的测量方法和系统应用到人体中。所得的体内信号又与通过化学测量技术的有创伤数据关联起来。这种方法可以鉴别噪声成分，因此利用这种方法在使用化学测量技术之前消除噪声对信号的影响。
手背皮肤的近红外漫反射光谱特性，可知类似水溶液。人体组织在近红外区域也有一个传输窗，所以在2.0um-2.5um处有可能测量葡萄糖的浓度。一个含有脂肪和葡萄糖等的理论模型已经在2.0?m-2.5?m范围内用于模拟组织葡萄糖的
光吸收。在这些研究中所用的葡萄糖浓度通常要比生理浓度的范围高。但由于目前的几种技术还不能很好地确定所测的信号，对一个血糖浓度正在变化的个体来说，用口服耐糖试验的数据可以建立一个关于血糖浓度的无创性测量响应。在检测过程中产生的数据还可在后来的无创性测量中预测血糖浓度。由于无创性测量响应可能会带有非糖方面的生理影响，所以由口服耐糖试验和无创性测量回应关系所决定的临床定标就会产生一个定标曲线，这个曲线对被测个体来说是唯一
的。但这种定标曲线可能需要通过有创伤的检测进行周期性的更新。用于定标的口服耐糖试验和饮食耐量试验会产生时间上连续的一系列测量值，但如果不能进行随机采样，这些由时间决定的数据就会影响多变量定标的结果。这样，光谱信号和噪声的临时分布可能会导致与血糖的不正确关联。在体经皮研究结果显示，到目前为止还不能鉴别直接测得的葡萄糖浓度和数据组内存在的偶然关系。所以现在的研究水平用于家庭血糖监测仪还是不可接受的。
4 检测存在的问题
近红外在体检测葡萄糖浓度的缺点：(1)测量精度较低；(2)需要反复定标；
(3)受到服用药物的影响，其它干扰因素较多；(4)水的近红外波段的吸收强度对溶解物的浓度和温度很敏感；(5)尚未得到美国FDA的批准；(6)使用的仪器设备较昂贵且很难小型化。
5 结论
在近红外光谱范围内具有检测葡萄糖的分析信息，最佳的光谱范围在
2.0um-2.5um。葡萄糖的光谱是独立的，但和人体其它物质的光谱具有重迭，近红外光穿透皮下很少，葡萄糖的吸光率很小，所以近红外光谱测量葡萄糖是困难的。在体血糖值和所测的光学信号上确实存在着相关性，但还没有无创性的实验可以提供证据证明所测的信号可被关联到实际的血糖浓度上。需要研究和发展更灵敏、分布更稳定的测试设备。国内用于构造模型的基础数据和临床数据很少。基于以上情况，我们分析了无创伤血糖检测研究的各种方法，结合技术和设备的实际情况，利用近红外透反射方法做了一定的基础性研究，并取得较好的结果。
近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（M IR）之间的电磁波，按ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。
近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析，定性分析的目的是确定物质的组成与结构，而定量分析则是为了确定物质中某些组分的含量或是物质的品质属性的值。与常用的化学分析方法不同，近红外光谱分析法是一种间接分析技术，是用统计的方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型(或称校正模型，Calibration Mode l)。因此在对未知样品进行分析之前需要搜集一批用于建立关联模型的训练样品(或称校正样品，Calibration Samples)，获得用近红外光谱仪器测得的样品光谱数据和用化学分析方法(或称参考方法，Reference method)测得的真实数据。 其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程： （1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使
现代近红外光谱分析仪工作原理 现代近红外光谱分析仪工作原理 2011年02月08日 20世纪90年代初,外国厂商开始在我国销售近红外光谱分析仪器产品,但在很长时间内，进展不大，其原因主要是：首先，近红外光谱分析要求光谱仪器、光谱数据处理软件（主要是化学计量学软件）和应用样品模型结合为一体，缺一不可。但被分析样品会由于样品产地的不同而不同，国内外的样品通常有差异，因此，进口仪器的应用模型一般不适合分析国内样品。如果自己建立模型，就需要操作人员了解和熟悉化学计量学知识和软件，而外商在中国的代理机构缺乏这方面的专业人才，不能有效地根据用户的需要组织培训，因此，用户对这项技术缺乏全面了解，影响到了它的推广使用。其次，进口仪器价格昂贵，售后技术服务费用也往往超出大多数用户的承受能力。 现代近红外光谱分析技工作原理 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，它常常受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频和合频的重叠主导，所以在近红外光谱范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动的倍频和合频吸收。 由于倍频和合频跃迁几率低，而有机物质在NIR光谱区为倍频与合频吸收，所以消光系数弱，谱带重叠严重。因此从近红外光谱中提取有用信息属于弱信息和多元信息，需要充分利用现有的光机技术、电子技术和计算机技术进行处理。计算机技术主要包括光谱数据处理和数据关联技术。光谱数据处理是消除仪器因素（灯及测量方式等）环境因素（如温度等）和样品物态（如颜色、形态等）等对光谱的影响。常采用的方法有平滑、微分、基线漂移扣减、多元散射校正（MSC）和有限脉冲响应滤波（FIR）等也可以用小波变换来进行部分处理。数据关联技术主要是化学计量学方法。化学计量学的发展使多组分分析中多元信息处理理论和技术日益成熟，解决了近红外光谱区重叠的问题。通过关联技术可以实现近红外光谱的快速分析。在近红外光谱的应用中我们所关心的是被测样品的组成或各种物化性质，因此，如何提取这些有用信息是近红外光谱分析的技术核心。现在的许多研究与应用表明，
近红外光谱分析及其应用简介 1、近红外光谱分析及其在国际、国内分析领域的定位 近红外光谱分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术，主要用于复杂样品的直接快速分析。近红外分析复杂样品时，通常首先需要将样品的近红外光谱与样品的结构、组成或性质等测量参数（用标准或认可的参比方法测得的），采用化学计量学技术加以关联，建立待测量的校正模型；然后通过对未知样品光谱的测定并应用已经建立的校正模型，来快速预测样品待测量。 近红外光谱分析技术自上世纪60年代开始首先在农业领域应用，随着化学计量学与计算机技术的发展，80年代以来逐步受到光谱分析学家的重视，该项技术逐渐成熟，90年代国际匹茨堡会议与我国的BCEIA等重要分析专业会议均先后把近红外光谱分析与紫外、红外光谱分析等技术并列，作为一种独立的分析方法；2000年PITTCON 会议上近红外光谱方法是所有光谱法中最受重视的一类方法，这种分析方法已经成为ICC（International Association for Cereal Science and Technology国际谷物科技协会）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美国公职化学家协会)、AACC （American Association of Cereal Chemists美国谷物化学家协会）等行业协会的标准；各发达国家药典如USP(United States Pharmacopoeia美国药典)均收入了近红外光谱方法；我国2005年版的药典也将该方法收入。在应用方面近红外光谱分析技术已扩展到石油化工、医药、生物化学、烟草、纺织品等领域。发达国家已经将近红外方法做为质量控制、品质分析和在线分析等快速、无损分析的主要手段。 我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，上世纪70年代开始，进行了近红外光谱分析的基础与应用研究，到了90年代，石化、农业、烟草等领域开始大量应用近红外光谱分析技术，但主要是依靠国外大型分析仪器生产商的进口仪器。目前国内能够提供完整近红外光
近红外光谱法快速测定异烟肼片 目的研究近红外光谱法在异烟肼片快速测定中的应用。方法应用偏最小二乘法建立计算模型，通过方差分析法选择计算波长，主成分分析法选择验证集和训练集，交互验证法选择适当的计算因子数。结果应用所建立的偏最小二乘法模型，对9份异烟肼片测定异烟肼含量，与HPLC法相比，所测结果相对误差≤±0.8%，方法准确可靠。结论可将近红外光谱法应用于异烟肼的快速测定，在异烟肼生产中的过程控制和快速质量检测上有较大应用前景。 标签：近红外光谱；偏最小二乘法；异烟肼；含量测定 美国FDA共批准了10种治疗结核的药物，异烟肼就是4种最核心的一线治疗药物之一，异烟肼对结核杆菌有抑制和杀灭作用，其生物膜穿透性好，由于疗效佳、毒性小、价廉、口服方便，故被列为首选抗结核药；异烟肼也是第一个抗抑郁药物，但因为较强的肝脏毒性而退出市场；异烟肼对结核分枝杆菌有高度选择性，抗菌作用强，目前测定异烟肼含量的方法主要有间接分光光度法[1]、极谱法[2]、高效液相色谱法[1、3-4]、伏安法[5-6]、化学发光法[7-10]等，但这些方法操作复杂、费时较长且常需要大量试剂。近红外光谱技术（NIR）是近年迅速发展起来的绿色分析技术，利用近红外光谱技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐[11-12]，可广泛用于药品的理化分析。近红外光谱由于吸收强度弱，吸收峰重叠严重，因此必须将光谱进行数学方法处理后，才能对被测物质进行分析[13]。偏最小二乘法（PLS）能有效地降维，并消除自变量间可能存在的复共线关系，明显改善数据结果的可靠性和准确度。本文应用近红外光谱法对异烟肼片中异烟肼含量进行了定量分析。 1 仪器与试剂 紫外可见近红外分光光度计（UV-3150，SHIMADZU Corporation，Japan），附件ISR-3100积分球，高效液相色谱仪（LC-2010，SHIMADZU Corporation，Japan），投入式恒温水槽（NTT-2200P，RIKAKIKAI公司，Japan），Nucleosil C18（4.6mm×150mm，10μm）色谱柱（江申分离科技公司，大连）。 异烟肼片购于成都锦华药业有限公司，异烟肼对照品购于中国药品生物制品检定所，原料药购于浙江江北药业有限公司；淀粉、蔗糖、糊精、羧甲基纤维素等辅料购于成都市泰山薄膜包衣有限公司，均符合中国药典2005年版规定。甲醇为色谱纯，其余试剂均为国产分析纯。 2 实验方法 2.1 制备样品 按照约0.5%的间隔，在异烟肼80%～100%的含量范围内，将异烟肼和相关
近红外光(Near Infrared,NIR)就是介于可见光(VIS)与中红外光(MIR)之间得电磁波,按ASTM(美国试验与材料检测协会)定义就是指波长在78 0～2526nm范围内得电磁波,习惯上又将近红外区划分为近红外短波(78 0~1100nm)与近红外长波(1100~2526nm)两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱得倍频与主频吸收光谱,主要就是由于分子振动得非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生得,具有较强得穿透能力。近红外光主要就是对含氢基团Ｘ－Ｈ(Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ)振动得倍频与合频吸收,其中包含了大多数类型有机化合物得组成与分子结构得信息。由于不同得有机物含有不同得基团,不同得基团有不同得能级,不同得基团与同一基团在不同物理化学环境中对近红外光得吸收波长都有明显差别,且吸收系数小,发热少,因此近红外光谱可作为获取信息得一种有效得载体。近红外光照射时,频率相同得光线与基团将发生共振现象,光得能量通过分子偶极矩得变化传递给分子;而近红外光得频率与样品得振动频率不相同,该频率得红外光就不会被吸收。因此,选用连续改变频率得近红外光照射某样品时, 由于试样对不同频率近红外光得选择性吸收,通过试样后得近红外光线在某些波长范围内会变弱,透射出来得红外光线就携带有机物组分与结构得信息。通过检测器分析透射或反射光线得光密度, 就可以确定该组分得含量。 近红外光谱分析技术包括定性分析与定量分析,定性分析得目得就是确定物质得组成与结构,而定量分析则就是为了确定物质中某些组分
得含量或就是物质得品质属性得值。与常用得化学分析方法不同,近红外光谱分析法就是一种间接分析技术,就是用统计得方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型(或称校正模型,Calibra tion Model)。因此在对未知样品进行分析之前需要搜集一批用于建立关联模型得训练样品(或称校正样品,Calibration Samples),获得用近红外光谱仪器测得得样品光谱数据与用化学分析方法(或称参考方法,R eference method)测得得真实数据。 其工作原理就是,如果样品得组成相同,则其光谱也相同,反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间得对应关系(称为分析模型),那么,只要测得样品得光谱,通过光谱与上述对应关系,就能很快得到所需要得质量参数数据。分析方法包括校正与预测两个过程: (1)在校正过程中,收集一定量有代表性得样品(一般需要80个样品以上),在测量其光谱图得同时,根据需要使用有关标准分析方法进行测量,得到样品得各种质量参数,称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理,并将其与参考数据关联,这样在光谱图与其参考数据之间建立起一一对应映射关系,通常称之为模型。虽然建立模型所使用得样本数目很有限,但通过化学计量学处理得到得模型应具有较强得代表性。对于建立模型所使用得校正方法视样品光谱与待分析得性质关系不同而异,常用得有多元线性回归,主成分回归,偏最小二乘,人工神经网络与拓扑方法等。显然,模型所适用得范围越宽越好,但就是模型得范围大
近红外光谱分析技术在入炉煤煤质 在线检测中的应用 一．煤质分析的意义： 煤炭在我国占一次能源消费的68％，大部分用于发电或燃煤锅炉，在热电厂的成本核算中，燃料消耗占到成本的70％左右。 充分了解当前燃煤质量，可以有效的提高锅炉燃烧效率、提升企业经济效益，同时还可以减少炉受热面结焦、积灰等情况，极大的提高锅炉运行的安全性。 二．煤质分析现状： 国内企业目前多采用传统的煤质分析方法，主要测定灰分、水分、发热量等指标，分析精度高，但检测周期长，严重滞后于当前生产，只能进行抽检，不能实时指导生产。 国内还有少量企业使用γ射线来分析煤质，实时性较好，但由于采用辐射源，给工作人员和企业带来了很大的安全隐患，并且价格昂贵，增大了企业的成本负担。 国外相关企业普遍采用近红外光谱技术来分析煤质，实时性好、精确度高、无安全隐患、成本适中。 三．近红外光谱技术检测煤质： 1.近红外光谱的原理： 近红外波长范围为780～2526nm，当近红外光照射到对于含氢基团X—H(X=C、N、O)的物质上时，组成物质的化学键就会吸收一定波长的特征波，吸光度与成分的含量大小有关，而煤炭中燃烧成分主要是含氢基团，正适用于近红外技术。 2.建立近红外模型： 近红外技术是二次测量方法，通过取样，测量样品的近红外光谱、并用
传统分析方法得到该样品的灰分、发热量、水分等含量，通过算法建立光谱与成分和含量之间的联系（模型）。 3.在线实时测量： 近红外仪器安装在入炉煤传送皮带上方，采集皮带上当前煤炭的近红外光谱，通过近红外模型，使用化学计量学方法分析光谱，即可获得该煤炭的灰分、发热量、水分等含量信息。 4.技术特点： ●分析速度快，分析效率高：不到1分钟就可以采集一次光谱，并同时得到 多个组分的性质和含量数据。 ●安装方便：采用非接触的方式进行检测，可以根据生产线的工况采用俯 视、仰视、侧视等方式进行安装。比如安装在入炉煤传送皮带上方。 ●适应复杂环境：仪器具有防尘、防水、防暴等多种特点。 ●运行成本低：近红外仪器自动化程度非常高，日常运行中基本不需要维 护人员，没有消耗品，不产生运行费用。 ●样品不需要预处理，不需要使用化学试剂，不会产生化学、生物或电磁 污染。 ●安全性：近红外仪器使用的是近红外光，没有高温、高压、辐射、易燃 品等构件，保证人员、设备和生产环境的安全。
近红外光谱(NIR)分析技术的应用 近红外光谱分析是近20年来发展最为迅速的高新技术之一，该技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。 一、近红外光谱的工作原理 有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。 二、近红外光谱仪的应用 NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分（如图一所示），(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。 图一 2.1定标建模
2.1.1 为什么要建立近红外校正模型 2.1.1.1 建立近红外校正模型的最终目标是获得一个长期稳定的和可预测的模型。 2.1.1.2 近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以①需要定标样品集；②利用定标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立校正模型；③近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关；④近红外分析精度一般优于参比方法分析精度。 2.1.2 模型的建立与验证步骤 2.1.2.1 扫描样品近红外光谱 准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件。利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。 2.1.2.2 测定样品成分（定量） 按照标准方法（如饲料中的粗蛋白GB/T6432、水分GB/T6435、粗脂肪GB/T6433）准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为参考数据)。这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。 2.1.2.3 建立数据对应关系 通过2.1.2.1所得光谱与2.1.2.2所得不同性质参数的参考数据相关联，使光谱图和其参考数据之间形成一一对应映射的关系，从而建立一个带参考数据的光谱文件。 2.1.2.4 剔除异常值 2.1.2.3建立的光谱文件中，样品参考值与光谱有可能由于各种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。为保证所建数学模型的可靠性，在建立模型时应当剔除这些异常值。 2.1.2.5 建立模型 选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想
近红外光谱在果蔬品质无损检测中的应用研究进展 摘要 本论文介绍了近红外光谱无损检测机理，近红外光谱在果实品质的定量分析和定性分析的研究概况，并对近红外光谱对果实品质无损检测存在问题及前景做了简单的分析。 关键词 无损检测；近红外光谱；内部品质；果蔬 1 引言 1.1 果蔬无损检测研究概况 果蔬品质主要是指果蔬形态、颜色、密度、硬度以及含糖量、水分、酸度、病变等。果蔬品质检测技术作为保障果蔬质量、提升产品市场竞争力的一种手段，可以分为有损检测和无损检测两种。有损检测一般需要借助传统的化学分析测定方法或是现代仪器分析方法( 如高效液相色谱分析、气相色谱分析、质谱分析等) ，测定过程比较烦琐、人力物力耗费大、检测成本非常高。无损检测又称为非破坏性检测，是利用果蔬的物理性质，如力学性质、热学性质、电学性质、光学性质和声学性质等，在获取样品信息的同时保证了样品的完整性，检测速度较传统的化学方法迅速，且能有效地判断出从外观无法获得的样品内部品质信息。目前，果蔬品质与安全的无损检测技术主要包括: 光谱分析技术、光谱成像技术、机器视觉技术、介电特性检测技术、声学特性及超声波检测技术、力学检测技术、核磁共振检测技术、生物传感器技术、电子鼻与电子舌技术等等。针对不同的检测对象和检测指标，这些无损检测技术各具优势。 1.2 近红外光谱无损检测研究概况 近红外光谱分析( Near Infrared Spectroscopy，NIR) 技术是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一，以其快速、简便、高效等优势已被人们认识和接受，并且其应用范围也由谷物、饲料扩展到食品和果蔬等领域。水果是重要的农产品,消费者在选购水果时对于内部品质如口感、糖度和酸度等极为看重。而近红外光谱分析技术将其用于水果内部品质检测具有快速、非破坏性、无需前处
近红外光谱仪器的主要性能指标 北京英贤仪器有限公司销售工程师王燕岭 在近红外光谱仪器的选型或使用过程中，考虑仪器的哪些指标来满足分析的使用要求，这是分析工作者需要考虑的问题。对一台近红外光谱仪器进行评价时，必须要了解仪器的主要性能指标，下面就简单做一下介绍。 1、仪器的波长范围 对任何一台特定的近红外光谱仪器，都有其有效的光谱范围，光谱范围主要取决于仪器的光路设计、检测器的类型以及光源。近红外光谱仪器的波长范围通常分两段，700～1100nm的短波近红外光谱区域和1100～2500nm的长波近红外光谱区域。 2、光谱的分辨率 光谱的分辨率主要取决于光谱仪器的分光系统，对用多通道检测器的仪器，还与仪器的像素有关。分光系统的光谱带宽越窄，其分辨率越高，对光栅分光仪器而言，分辨率的大小还与狭缝的设计有关。仪器的分辨率能否满足要求，要看仪器的分析对象，即分辨率的大小能否满足样品信息的提取要求。有些化合物的结构特征比较接近，要得到准确的分析结果，就要对仪器的分辨率提出较高的要求，例如二甲苯异构体的分析，一般要求仪器的分辨率好于1nm。[1] 3、波长准确性 光谱仪器波长准确性是指仪器测定标准物质某一谱峰的波长与该谱峰的标定波长之差。波长的准确性对保证近红外光谱仪器间的模型传递非常重要。为了保证仪器间校正模型的有效传递，波长的准确性在短波近红外范围要求好于0.5nm，长波近红外范围好于1.5nm。[1]
4、波长重现性 波长的重现性指对样品进行多次扫描，谱峰位置间的差异，通常用多次测量某一谱峰位置所得波长或波数的标准偏差表示（傅立叶变换的近红外光谱仪器习惯用波数cm-1表示）。波长重现性是体现仪器稳定性的一个重要指标，对校正模型的建立和模型的传递均有较大的影响，同样也会影响最终分析结果的准确性。一般仪器波长的重现性应好于0.1nm。[1] 5、吸光度准确性 吸光度准确性是指仪器对某标准物质进行透射或漫反射测量，测量的吸光度值与该物质标定值之差。对那些直接用吸光度值进行定量的近红外方法，吸光度的准确性直接影响测定结果的准确性。 6、吸光度重现性 吸光度重现性指在同一背景下对同一样品进行多次扫描，各扫描点下不同次测量吸光度之间的差异。通常用多次测量某一谱峰位置所得吸光度的标准偏差表示。吸光度重现性对近红外检测来说是一个很重要的指标，它直接影响模型建立的效果和测量的准确性。一般吸光度重现性应在0.001～0.0004A之间。 7、吸光度噪音 吸光度噪音也称光谱的稳定性，是指在确定的波长范围内对样品进行多次扫描，得到光谱的均方差。吸光度噪音是体现仪器稳定性的重要指标。将样品信号强度与吸光度噪音相比可计算出信噪比。 8、吸光度范围 吸光度范围也称光谱仪的动态范围，是指仪器测定可用的最高吸光度与最低
图2 滤光片近红外光谱分析仪光路图 近红外光谱分析仪 现代近红外光谱分析技术始于上世纪80年代末，90年代初，至今已有20余年的快速发展，该分析技术日臻成熟，已经在各个领域中发挥了巨大作用。近红外光谱分析技术具有分析速度快、同时测量多种性质、测量精度高、操作简单、仪器种类多的特点，适合化验室、在线和现场便携等使用。 近红外光谱测量方式可归结为：透射，漫反射和衰减全反射，如图1所示。 （a ）透射 （b ）漫反射 （c ）ATR 图1 近红外光谱测量方式 1 常见近红外分析仪器产品种类 近红外分析仪器是光谱仪器，在结构上，与紫外-可见分光光度计、红外光谱仪类似，具有光源、分光、检测和电路控制等单元。根据分光方式，近红外光谱仪器可划分为滤光片近红外分析仪、光电发光二极管近红外分析仪、光栅扫描近红外光谱仪、傅里叶近红外光谱仪、阵列 检测近红外光谱仪、声光过滤调制近红外光 谱仪和MEMS 近红外光谱仪。按照仪器用途 和功能，近红外光谱仪器可分为便携近红外 分析仪、实验室台式近红外光谱仪、在线近 红外光谱仪以及专用分析仪。这些光谱仪器 的分光原理和功能具有显著不同，在结构、 性能和用途上差别很大。 1.1 滤光片近红外分析仪 光源发出的复合光中部分窄波段光通过滤光片。不同的滤光片可提供系列窄波段，通常多达8~9种滤光片。这类仪器结构相对简单（如图2所示）， 成本低，
适合用于便携和专用分析仪。虽然光谱分辨率低，但对很多应用如水分分析等，可以满足常规分析要求。如同其他类型的近红外光谱仪，这类仪器对温度要求也非常苛刻。 1.2 光栅扫描近红外光谱仪 图3 光栅扫描近红外光谱仪光路示意 这是最为经典的光谱仪器，如图3所示，通过单色器（一般为光栅）将复合光色散为单色光，各单色光通过转动光栅按照波长顺序依次通过出射狭缝，通过样品，到达检测器检测。这类仪器的光谱范围取决于选用的光栅和检测器，可以是短波（700~1100nm，硅检测器）或是长波（1100~2500nm，硫化铅，或砷镓铟）。现代扫描光谱仪采用波长编码技术，可以取得较快扫描速度（几张光谱/s）。虽然在构造上如同紫外-可见光谱仪，但是对光谱的重复性和信噪比的要求却很高。 1.3 傅里叶近红外光谱仪 傅里叶近红外光谱仪采用光干涉原理将复合光分为单色光。最为常用的是迈克尔逊干涉仪，如图4所示，从光源发出的复合光，通过分束器分为透射光束和反射光束，这两束光再分别经过定镜和动镜反射后，又汇合为一束光，随着动镜的位移，两束光之间存在着光程差，产生干涉现象，得到干涉图，通过傅立叶数学变换，将干涉图转变为光谱图。由于无须光学狭缝，光通量很高，具有很高的信噪比。采用He-Ne激光干涉图零点确定扫描波长，具有很高波长精度，扫描速度也很快。光谱范围一般为1100~2500nm，分辨率高。不同光谱仪的分辨率由干涉仪的光程差决定。广泛用于实验室台式仪器。
引言 近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。 1工作原理 近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。该方程准确的反映了定标范围内一系列样品的测定结果，与实验室常规测定法之间的标准偏差SE为：SE＝[Σ(y－x)2/(n－1)]1/2(2)式中：x表示实验室常规法测定值，y表示近红外光 谱法测值，n为样品数。 2光谱数据的预处理 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，有些情况下还非常严重，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。因此，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光谱数据的平滑、基线校正、求导、归一化处理等。 2.1数据平滑处理 信号平滑是消除噪声最常用的一种方法，其基本假设是光谱含有的噪声为零均随机白噪声，若多次测量取平均值可降低噪声提高信噪比。平滑处理常用方法有邻近点比较法、移动平均法、指数平均法等。 2.1.1邻近点比较法 对于许多干扰性的脉冲信号，将每一个数据点和它旁边邻近的数据点的
现代近红外光谱分析技术的原理及应用 1 简介 近红外光（near infrared,NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR或IR）之间的电磁波美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为波长 780-2526nm的光谱区（波数为12820-3959cm-1）习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780-1100nm）和近红外长波（1100-2526nm）两个区域。从20世纪50年代起，近红外光谱技术就在农副产品分析中得到广泛应用，但是由于技术上的原因，在随后的20多年中进展不大。进入20世纪80 年代后，随着计算机技术的迅速发展，以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得的良好效果，加之近红外光谱在测试技术上所独有的特点，人们对近红外光谱技术的价值有了进一步的了解从而进行了广泛的研究。数字化光谱仪器与化学计量学方法的结合标志着现代近红外光谱技术的形成。数字化近红外光谱技术在20 世纪90年代初开始商品化。近年来，近红外光谱的应用技术获得了巨大发展，在许多领域得到应用，对推进生产和科研领域的技术进步发挥了巨大作用。近红外光谱技术是90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术，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。由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，使近红外光谱技术在实时在线分析领域中得到很好的应用。在工业发达国家，这种先进的分析技术已被普遍接受，例如1978年美国和加拿大采用近红外法代替凯氏法，作为分析小麦蛋白质的标准方法。 20世纪90年代初,外国厂商开始在我国销售近红外光谱分析仪器产品,但在很长时间内，进展不大，其原因主要是：首先，近红外光谱分析要求光谱仪器、光谱数据处理软件（主要是化学计量学软件）和应用样品模型结合为一体，缺一不可。但被分析样品会由于样品产地的不同而不同，国内外的样品通常有差异，因此，进口仪器的应用模型一般不适合分析国内样品。如果自己建立模型，就需要操作人员了解和熟悉化学计量学知识和软件，而外商在中国的代理机构缺乏这方面的专业人才，不能有效地根据用户的需要组织培训，因此，用户对这项技术缺乏全面了解，影响到了它的推广使用。其次，进口仪器价格昂贵，售后技术服务费用也往往超出大多数用户的承受能力。 1995年以来，国内许多科研院所和大专院校开始积极研究和开发适合国内需要的近红外光谱分析技术，并且做了大量技术知识的普及工作，为我国在这一技术领域的发展奠定了良好的基础，开创了崭新的局面。 2 工作原理 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，它常常受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频和合频的重叠主导，所以在近
近红外光谱分析技术的数据处理方法
引言 近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。 1工作原理 近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。该方程准确的反映了定标范围内一系列样品的测定结果，与实验室常规测定法之间的标准偏差SE为：SE＝[Σ(y－x)2/(n－1)]1/2(2)式中：x表示实验室常规法测定值，y表示近红外光 谱法测值，n为样品数。 2光谱数据的预处理 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，有些情况下还非常严重，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。因此，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光谱数据的平滑、基线校正、求导、归一化处理等。 2.1数据平滑处理 信号平滑是消除噪声最常用的一种方法，其基本假设是光谱含有的噪声为零均随机白噪声，若多次测量取平均值可降低噪声提高信噪比。平滑处理常用方法有邻近点比较法、移动平均法、指数平均法等。 2.1.1邻近点比较法
与传统分析技术相比，近红外光谱分析技术具有诸多优点，它能在几分钟内，仅通过对被测样品完成一次近红外光谱的采集测量，即可完成其多项性能指标的测定（最多可达十余项指标）。光谱测量时不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品；分析重现性好、成本低。 1 近红外光谱分析技术的特点 1.1 无前处理、无污染、方便快捷 近红外光线具有很强的穿透能力，在检测样品时，不需要进行任何前处理，可以穿透玻璃和塑料。 包装进行直接检测，也不需要任何化学试剂。和常规分析方法相比，既不会对环境造成污染，又可以节约大量的试剂费用。近红外仪器的测定时间短，几分钟甚至几秒钟就可完成测试，并打印出结果。 1.2 无破坏性 无破坏性是近红外技术一大优点，根据这一优点，近红外技术可以用于果蔬原料及成品的无损检测。在果品储藏库中安装近红外装置，能够实现果蔬的自动检测，节省大量的人力和物力。 1.3 在线检测 由于近红外技术能够及时快捷的对样品进行检测，在生产中，可以在生产流水线上配置近红外装置，对原料和成品及半成品进行连续再现检测，有利于及时地发现原料及产品品质的变化，便于及时调控，维持产品质量的稳定。光纤导管和光纤探头的开发应用使远距离检测成为现实。且远距离检测技术特别适用于污染严重、高压、高温等对人体和仪器有损害的环境应用，为近红外网络技术的发展奠定了基础。 1.4 多组分同时检测 多组分同时测定，是近红外技术得以大力推广的主要原因。在同一模式下，可以同时测定多种组分，比如在测小麦的模式中，可以同时测定其蛋白质含量、水分含量、硬度、沉淀值、快速混合比等指标，这样大大简化了测定操作。不同的组分对测定结果都有一定的影响，因为在测定过程中，其它组分对近红外光线也有吸收。 1.5 测定速度快
近红外光谱分析原理公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MI R）之间的电磁波，按ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。
近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析，定性分析的目的是确定物质的组成与结构，而定量分析则是为了确定物质中某些组分的含量或是物质的品质属性的值。与常用的化学分析方法不同，近红外光谱分析法是一种间接分析技术，是用统计的方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型(或称校正模型，Calibration Mode l)。因此在对未知样品进行分析之前需要搜集一批用于建立关联模型的训练样品(或称校正样品，Calibration Samples)，获得用近红外光谱仪器测得的样品光谱数据和用化学分析方法(或称参考方法，Reference me thod)测得的真实数据。 其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程： （1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使
N I R近红外光谱技术 1、简介 近红外光谱技术（N I R）是90年代以来发展最快、最引人注目的分析技术之一。 随着N I R分析方法的深入应用和发展，已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可。 1978年美国和加大就采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法，1998年美国材料试验学会制订了近红外光谱测定多元醇（聚亚安酯原材料）中羟值含量的A S T M D6342标准方法。2003年，在我国也正式实施了近红外光谱方法测定饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸的国家标准G B/T18868-2002。 由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，且其仪器较简单、分析速度快、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品（液体、粘稠体、涂层、粉末和固体）分析、多组分多通道同时测定等特点，成为在线分析仪表中的一枝奇葩。 近几年，随着化学计量学、光纤和计算机技术的发展，在线近红外光谱分析技术正以惊人的速度应用于包括农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等在内的许多领域，为科研、教学以及生产过程控制提供了一个十分广阔的使用空间。 2近红外光谱分析原理 近红外光（N e a r I n f r a r e d，N I R）是介于可见光（V I S）和中红外光（M I R）之间 的电磁波。 A S T M定义的近红外光谱区的波长范围为780～2526n m（12820～3959c m1），习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780～1100n m）和近红外长波（1100～2526n m）两个区域。 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收。不同团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，N I R光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但在N I R区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程： （1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ef10013556.html, 近红外光谱分析技术在食品检测中的应用 作者：耿红玲陈宜君 来源：《食品界》2016年第06期 作为一种新型分析检测技术，近红外光谱检测技术主要是有效结合了化学基础测试技术、化学计量学技术、光谱测量技术以及计算机技术。近红外光谱检测技术不同于传统的常规检测技术，其归属于间接分析技术范畴。通过建立校正模型，以定量、定性分析食品样品。通过调研发现，近红外光谱分析技术在食品行业、化妆品行业、冶金行业、医学临床、石油化工、烟草以及农业等行业中均有所应用。 近红外光谱分析技术 内涵。近红外光谱形成的检测光是处于可见光与中红外线光间的一种电磁波。其波长范围通常情况下处于七百五十毫米到两千六百毫米间。在有机物区域范围之内，近红外光谱通常吸收的都是含有氢的基团倍频和合频，举例来说，包括NH、OH、SH以及CH等。含氢的基团是全部有机物中不可获取的，所以，在近红外光谱之中均可以发现有关的信号，同时谱图显示十分的稳定，也较易获得光谱。 近红外光谱可以定性、定量分析食品样品。通过对红外光谱与有机化合物的官能团或者是其结构之间的关系可以定性分析有机化合物。同时以郎伯-比尔定律作为分析前提，近红外光谱的特征波长有诸多，所以，可以利用近红外光谱对液体、气体、固体进行定量分析。 特点。（1）样品制作工序简便。只需要将样品加以粉碎即可。不需要提前利用化学试剂处理样品。亦或是样品制备工序也可省略。由此就降低了对样品的伤害，在完成检测之后，样品还能够用于其他工作中。其一方面减少了检测费用的支出，另一方面也在一定程度上防止破坏环境。（2）传输性能优良。在光导纤维中，近红外光的传输性能较为优良，所以其可以满足在线检测生产工艺流程的关键质量控制点。（3）无损检测方法。由上述可知，近红外光谱分析技术不会损害样品，所以其也称之为无损检测技术，特别是在检测一些活体的时候，其具有显著的优越性。（4）分析速度较快。近红外光谱分析技术不需预习处理样品，通常在一分钟以内即可完成样品测量工作。所以近红外光谱分析技术分析速度较快，分析效率较高，特别是可以在同一时间内检测样品的多个组分性质。（5）分析成本比较低廉。近红外光谱分析技术在对样品分析的时候只需要数10W电能，能量耗费较小，维护保养成本低廉。（6）有助于保护环境。在使用该技术的过程中，不会污染、破坏环境，所以其可以说是一种绿色环保的检测手段。 近红外光谱分析技术在食品中的应用 在果蔬中的分析应用。在果蔬中通常都含有大量的Vc和可溶性较高的固形物。这些物质均可以利用近红外光谱加以检测分析。评价水果营养标准的重要指标之一就是Vc，水果种植