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        近紅外光譜研究技術

        2011-07-21

                                                        新近紅外光譜研究技術

        編輯;123儀器商城

          我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚,除一些專業分析工作職員以外,近紅外光譜分析技術還鮮為人知。但1995年以來已受到了多方面的關注,并在儀器的研制、軟件開發、基礎研究和應用等方面取得了較為可喜的成果。但是目前國內能夠提供整套近紅外光譜分析技術(近紅外光譜分析儀器、化學計量學軟件、應用模型)的公司還是寥寥無幾。隨著中國加進WTO及經濟全球化的浪潮,國外很多大型分析儀器生產商紛紛登陸中國,想在第一時間占領中國的近紅外光譜分析儀器市場。由此也可以看出近紅外光譜分析技術在分析界炙手可熱的發展趨勢。在不久的未來,近紅外光譜分析技術在分析界必將為更多的人所熟悉和接受。

          現代近紅外光譜(NIR)分析技術是近年來分析化學領域迅猛發展的高新分析技術,越來越引起國內外分析專家的注目,在分析化學領域被譽為分析“巨人”,它的出現可以說帶來了又一次分析技術的革命。

          現代近紅外光譜分析是將光譜丈量技術、計算機技術、化學計量學技術與基礎測試技術的有機結合。是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態信息與用標準或認可的參比方法測得的組成或性質數據采用化學計量學技術建立校正模型,然后通過對未知樣品光譜的測定和建立的校正模型來快速猜測其組成或性質的一種分析方法。
          
          近紅外區域按ASTM定義是指波長在780~2526nm范圍內的電磁波,是人們早發現的非可見光區域。由于物質在該譜區的倍頻和合頻吸收信號弱,譜帶重疊,解析復雜,受當時的技術水平限制,近紅外光譜“沉睡”了近一個半世紀。直到20世紀50年代,隨著商品化儀器的出現及Norris等人所做的大量工作,使得近紅外光譜技術曾經在農副產品分析中得到廣泛應用。到60年代中后期,隨著各種新的分析技術的出現,加之經典近紅外光譜分析技術暴露出的靈敏度低、抗干擾性差的弱點,使人們淡漠了該技術在分析測試中的應用,從此,近紅外光譜進進了一個沉默的時期。80年代后期,隨著計算機技術的迅速發展,帶動了分析儀器的數字化和化學計量學的發展,通過化學計量學方法在解決光譜信息提取和背景干擾方面取得的良好效果,加之近紅外光譜在測樣技術上所獨占的特點,使人們重新熟悉了近紅外光譜的價值,近紅外光譜在各領域中的應用研究陸續展開。進進90年代,近紅外光譜在產業領域中的應用全面展開,有關近紅外光譜的研究及應用文獻幾乎呈指數增長,成為發展快、引人注目的一門獨立的分析技術。由于近紅外光在常規光纖中具有良好的傳輸特性,使近紅外光譜在在線分析領域也得到了很好的應用,并取得良好的社會效益和經濟效益,從此近紅外光譜技術進進一個快速發展的新時期。
              
          與常規分析技術不同,近紅外光譜是一種間接分析技術,必須通過建立校正模型(標定模型)來實現對未知樣品的定性或定量分析。具體的分析過程主要包括以下幾個步驟:一是選擇有代表性的樣品并丈量其近紅外光譜;二是采用標準或認可的參考方法測定所關心的組分或性質數據;三是將丈量的光譜和基礎數據,用適當的化學計量方法建立校正模型;四是未知樣品組分或性質的測定。由近紅外光譜分析技術的工作過程可見,現代近紅外光譜分析技術包括了近紅外光譜儀、化學計量學軟件和應用模型三部分。三者的有機結合才能滿足快速分析的技術要求,是缺一不可的。
          
          與傳統分析技術相比,近紅外光譜分析技術具有諸多優點,它能在幾分鐘內,僅通過對被測樣品完成一次近紅外光譜的采集丈量,即可完成其多項性能指標的測定(更多可達十余項指標)。光譜丈量時不需要對分析樣品進行前處理;分析過程中不消耗其它材料或破壞樣品;分析重現性好、本錢低。對于經常的質量監控是十分經濟且快速的,但對于偶然做一兩次的分析或分散性樣品的分析則不太適用。由于建立近紅外光譜方法之前必須投進一定的人力、物力和財力才能得到一個正確的校正模型。
          
          近紅外光譜主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化學鍵的信息,因此分析范圍幾乎可覆蓋所有的有機化合物和混合物。加之其獨占的諸多優點,決定了它應用領域的廣闊,使其在國民經濟發展的很多行業中都能發揮積極作用,并逐漸扮演著不可或缺的角色。主要的應用領域包括:石油及石油化工、基本有機化工、精細化工、冶金、生命科學、制藥、醫學臨床、農業、食品、飲料、煙草、紡織、造紙、化妝品、質量監視、環境保護、高校及科研院所等。在石化領域可測定油品的辛烷值、族組成、十六烷值、閃點、冰點、凝固點、餾程、MTBE含量等;在農業領域可以測定谷物的蛋白質、糖、脂肪、纖維、水分含量等;在醫藥領域可以測定藥品中有效成分,組成和含量;亦可進行樣品的種類鑒別,如酒類和香水的真假辨別,環保廢棄物的分檢等。

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