近红外光谱技术(nir)是一种高效快速的现代分析技术,它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成果,以其独特的优势在多个领域得到了日益广泛的应用,并已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可。近红外光谱分析仪的诞生给这项分析技术的应用提供了一个便捷快速的测试分析平台。
理论依据
光谱范围:光谱的近红外区域(nir)是介于可见光(vis)和中红外(mir)之间的电磁辐射波,美国材料检测协会(astm)将近红外光谱区定义为780-2526nm的区域,是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。习惯上又将近红外区分为近红外短波(780~1100nm)和近红外长波(1100~2526nm)两个区域。
光谱的产生: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(c-h、o-h、n-h、s-h、p-h等)振动的倍频和合频吸收。不同基团(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。所以近红外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性质测量。
分子的不同振动形式
摇摆振动---弯曲振动---剪切振动
对称伸缩振动---非对称伸缩振动---摇摆振动
关于建模
现代近红外光谱分析是将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术的有机结合。是将近红外光谱所反映的样品基团、组成或物态信息与用标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据采用化学计量学技术建立校正模型,然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成或性质的一种分析方法。
与常规分析技术不同,近红外光谱是一种间接分析技术,必须通过建立校正模型(标定模型)来实现对未知样品的定性或定量分析。具体的分析过程主要包括以下几个步骤:
一是选择有代表性的样品并测量其近红外光谱,如果做定性分析模型,收集的样品一般需要20个左右。如果做定量分析模型,收集的样品一般需要50~80个。当然对于变异较大的样品,这个数量可能要增加3~5倍。一个成熟的青贮或者羊草模型要几千个样本的积累。收集的样本要保证具有代表性,例如不同的品质、产地和季节等,也就是能够涵盖所期望的变化范围;
二是采用标准或认可的参考方法测定所关心的组分或性质数据,这里要注意的是保证扫描的样品和检测的样品一致性,尽量保证所有扫描样品全部(鲜样烘干)粉碎,然后随机取样做检测分析;
三是将测量的光谱和基础数据,用适当的化学计量方法建立校正模型,目前商业软件已经做得很成熟了,集成了不同化学计量学方法,帮助我们筛选光谱和数据,建立模型,评价模型的好坏;
四是未知样品组分或性质的测定,验证和升级模型。模型建成不是一劳永逸的事,模型建成初期,由于数据库较小,检测精度和试用范围都会受到限制。这也就意味着要想使一个模型更加稳定、适用范围更加宽广,就需要不断地对模型的数据库进行扩充。检测过程中,一般通过计算马氏距离或其它方法进行模型的适用性判断。如果该样本不在原来模型的范围内,则这个样品称为界外点。如果该界外点不是远离原来的模型,则可以将该样品重新包括到原来的训练集中,重新建立模型,以便适用更大范围的样品。这样便完成了一次模型的扩充,久而久之,模型在使用过程中不断地得到扩充,那么在分析过程中出现界外点的情况就会越来越少了。
由近红外光谱分析技术的工作过程可见,现代近红外光谱分析技术包括了近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分。三者的有机结合才能满足快速分析的技术要求,是缺一不可的。
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