近红外光谱NIR20120607
近红外光谱技术概述
近红外光谱技术概述近红外光(Near-infrared)是指波长在780〜2500nm 范围内的电磁波，属于非可见光区域。
习惯上又将近红外光划分为近红外短波(780〜1100nm)和长波(1100〜2500nm)两个区域。
NIR 技术可通过测定样品的NIR 光谱，同时分析样品中的多种成分。
在近红外谱区，光的频率与有机分子中C-H , O-H , N-H 等振动的合频与各级倍频一致，因此通过有机物的近红外光谱可以取得分子中C-H , O-H , N-H 的特征振动信息。
由于近红外光谱的谱带较宽，谱图重叠严重，不能用特征峰等简单方法分析，需要运用计算机技术与化学计量学方法。
近红外光谱的发展大致可以分为5个阶段，50年代以前人们对近红外光谱已有初步的认识，但由于缺乏仪器基础，尚未得到实际应用；进入50 年代，随着商品化仪器的出现及Norris等人所做的大量工作，近红外光谱技术在农副产品分析中得到广泛应用；到60 年代中期，随着各种新的分析技术的出现加之经典近红外光谱分析暴露的灵敏度低、抗干扰性差的弱点，近红外光谱进入一个沉默的时期，除在农副产品分析中开展一些工作外，新的应用领域几乎没有拓展；80年代以后，随着计算机技术的迅速发展，带动了分析仪器的数字化和化学计量学学科的发展，通过化学计量学方法在解决光谱信息的提取及背景干扰方面取得良好效果，加之近红外光谱在测样技术上所独有的特点，使人们重新认识了近红外光谱的价值，数字化光谱仪器与化学计量学方法的结合形成了现代近红外光谱技术。
进入90 年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面开展，由于近红外光在常规光纤中良好的传输特性，使近红外光谱在线分析领域得到很好应用，并取得极好的社会和经济效益，从此近红外光谱步入一个快速发展的时期。
近红外光谱技术的特点。
近红外光谱(NIR)分析技术的应用
近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱(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。
近红外光谱技术的原理和应用领域
近红外光谱技术的原理和应用领域近红外（NIR）光谱技术是一种非常重要的分析技术，它在许多领域中都有着广泛的应用。
本文将介绍近红外光谱技术的原理以及一些常见的应用领域。
首先，让我们来了解一下近红外光谱技术的原理。
近红外光谱在波长范围为700-2500纳米之间，可以通过光的吸收和散射来探测分子的特征。
每个分子都有特定的吸收光谱，通过分析样品与光的相互作用，可以获取样品组分的信息。
近红外光谱技术有许多应用领域。
其中，食品安全检测是一个重要的应用领域。
通过近红外光谱分析，可以快速准确地检测食品中的有害物质，如农药残留和重金属污染。
这种技术可以在食品加工过程中迅速检测出问题，确保食品的质量和安全。
此外，近红外光谱技术还广泛应用于制药行业。
在药物研发和生产过程中，近红外光谱可以用来分析原料药和药物包装材料的质量。
通过检测样品的特征光谱，可以及时发现并解决质量问题，确保药物的安全和有效性。
近红外光谱技术在农业领域也有着重要的应用。
例如，农作物的生长和发育状态可以通过近红外光谱来监测和评估。
通过分析植物的叶片光谱特征，可以及时了解植物的健康状况，从而进行精细化管理，提高农作物的产量和质量。
此外，近红外光谱技术在环境监测和污染治理中也有着广泛的应用。
例如，在水质监测中，可以通过分析水样的近红外光谱特征来检测水中的有机污染物和重金属。
这种技术具有快速、准确和非破坏性的特点，可以为环境保护工作提供有力的支持。
此外，近红外光谱技术还被广泛应用于化学和材料研究领域。
通过分析物质的近红外光谱特征，可以了解物质的结构和性质。
这对于新材料的研发以及物质的表征和鉴定具有重要意义。
总之，近红外光谱技术具有非常广泛的应用领域。
通过分析样品的近红外光谱特征，可以获取样品的组分和性质信息，从而实现快速、准确和非破坏性的分析。
该技术在食品安全、制药、农业和环境保护等领域中发挥着重要作用，为不同行业的发展和创新提供了有力支持。
随着科技的不断进步，相信近红外光谱技术的应用领域还将不断扩大，为人们带来更多的便利和利益。
近红外光谱的应用
近红外光谱的应用近红外光谱（NIR）是一种广泛应用于许多领域的分析技术。
该技术利用了近红外光波段（780-2500纳米）的吸收、散射和反射特性，可以提供有关物质的组成、结构和性质的信息。
由于其非破坏性、无需样品处理的特点，近红外光谱在药物制造、食品安全、环境监测、农业生产等方面得到了广泛应用。
一、药物制造近红外光谱在药物制造过程中起着重要作用。
通过分析药物样品的光谱特征，可以检测药物的成分、含量、纯度和稳定性，确保药物质量符合要求。
同时，它还可以快速检测原料药的质量，提高生产效率和监控药物生产过程中的变异性。
二、食品安全近红外光谱在食品安全领域的应用越来越广泛。
通过光谱的分析，可以检测食品中的营养成分、添加剂、重金属和农药等有害物质。
这种无损检测方法可以大大提高食品质量检测的速度和准确性，确保食品安全，保护消费者的健康。
三、环境监测NIR光谱技术在环境监测中的应用主要包括大气污染监测、水质监测和土壤分析。
通过分析光谱数据，可以快速检测大气中的有害气体、水体中的污染物和土壤中的养分含量。
这种方法无需对样品进行预处理，可以实时监测环境参数，帮助保护环境和预警环境污染。
四、农业生产NIR光谱技术在农业生产中的应用主要包括农作物品种鉴定、土壤肥力评价和农产品质量检测等。
通过分析农产品或土壤样品的光谱特征，可以识别农作物品种、评价土壤的营养状况，提供农业生产的决策依据。
此外，还可以通过检测农产品的水分含量和营养成分，评估农产品的品质和质量。
总结起来，近红外光谱技术在药物制造、食品安全、环境监测和农业生产中具有广泛的应用前景。
随着仪器技术的不断发展，近红外光谱的应用范围将进一步扩大，并在更多领域中发挥其优势。
近红外光谱(NIR)安全操作保养规定
近红外光谱(NIR)安全操作保养规定近红外光谱(NIR)是一种非常常用的分析技术，比较适用于质量控制、品质评估、产品分析等方面。
近红外光谱(NIR)已经在食品、制药、化工、农业、环保等领域被广泛应用，并且在研究领域也具有很大的应用潜力。
在使用近红外光谱(NIR)进行分析过程中需要特别注意安全操作和保养，以确保分析结果的准确性和安全使用。
一、安全操作规定1.在使用近红外光谱(NIR)进行分析前，一定要仔细阅读仪器的使用说明书，并通过培训掌握仪器操作步骤。
切勿擅自操作，以免产生危险。
2.近红外光谱(NIR)分析时，应将仪器置于干燥、无尘的环境中，且不要受到温度、湿度、电磁场等干扰。
3.分析前应检查仪器各个部位是否正常运转、是否存在故障、是否需要更换零部件。
如发现异常情况，应及时联系维修人员进行处理。
4.使用近红外光谱(NIR)进行分析时，应确保仪器近旁没有可能引起危险的材料和器械，如易燃、易爆、有毒或腐蚀性的物质等，以避免产生火灾、爆炸或人员受伤的危险。
5.近红外光谱(NIR)在分析过程中可能产生有毒有害气体，如CO2、CO等，应在配备专业气体检测仪器的前提下进行排放处理，并确保操作区域通风良好。
6.在操作近红外光谱(NIR)时，应穿戴适当的工作服、手套、眼睛、口罩等个人防护用品，以防止仪器发射的辐射或者有害气体对人体造成伤害。
7.近红外光谱(NIR)分析后，应及时关掉仪器电源并进行定向灭火检查，避免因操作不当而引发火灾等安全事故，同时也有利于保养设备。
二、设备保养规定1.在使用近红外光谱(NIR)之前，应对仪器的光学系统进行检查，并保持清洁状态。
2.在使用近红外光谱(NIR)进行分析时，切勿碰撞或挤压仪器，在移动仪器时要轻拿轻放，以避免损坏设备。
3.定期检查并清理仪器各个部件，如滤光片、样品室窗口、光纤等。
清理时，严禁使用有腐蚀性或磨损性的清洗液或工具，避免产生二次污染。
4.在使用过程中，应对光学系统进行定期校准，以保证分析结果的准确性。
近红外光谱术
近红外光谱术
近红外光谱术（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种用于分析物质成分的技术，利用近红外区域（波长约700至2500纳米）的光谱特性。
这项技术适用于多个领域，包括化学、生物学、医学和农业。
工作原理：
光吸收：分析物质对特定波长的光的吸收或反射具有特定的光谱特性。
近红外光谱利用物质在近红外范围内的吸收、散射和透射等特性进行分析。
化学成分：不同化学成分对近红外光有不同的吸收特性，因此通过测量样品对光的吸收和散射程度，可以推断物质的化学组成。
光谱图谱：将不同波长的光通过样品后所得到的吸收谱或反射谱称为光谱图谱。
这些图谱提供了样品中各种化学成分的信息。
应用领域：
医学与生物学：NIRS广泛应用于医学领域，如血氧监测、脑功能研究、组织血流量监测等。
在生物学研究中也可用于监测生物体内代谢产物的变化。
食品与农业：用于检测食品中的成分，例如脂肪、蛋白质和水分含量，或者检测农作物的生长情况和成熟度。
化学工业与制药：可用于监测反应过程中的物质转化，评估反应的进展情况或产品的纯度。
优势与局限：
优势：非破坏性、快速、高效、可在线实时监测、无需样品预处理。
局限性：对光线的散射和吸收比较敏感，需要消除干扰光源，而且样品的复杂性和表面特性可能影响光谱结果的准确性。
近红外光谱术是一项多功能的分析技术，对于快速、实时、非破坏性地获取样品化学信息具有广泛的应用前景。
近红外光谱基础
近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种常用的光谱分析技术，它利用近红外光的吸收和散射特性，对样品中的有机分子和无机物质进行快速、无损的分析。
近红外光谱技术在多个领域都有广泛的应用，如农业、食品、医药、化工等。
近红外光谱的基础主要包括以下几个方面：光谱原理：近红外光是指波长在700-2500纳米的电磁波，具有较高的能量。
在近红外区域，样品中的有机分子和无机物质的电子跃迁主要以n-π和π-π跃迁为主，因此对样品中的有机分子和无机物质具有较好的吸收特性。
此外，近红外光在样品中的散射特性也可以被用来进行样品的分析。
仪器设备：近红外光谱仪器主要由光源、单色器、样品池、检测器等组成。
其中，光源一般采用近红外发光二极管或激光器；单色器一般采用光栅或滤光片；样品池一般采用石英或玻璃材质；检测器一般采用硅光电二极管或铟镓砷化物（InGaAs）检测器。
数据处理技术：近红外光谱数据一般需要进行预处理和数据分析。
预处理主要包括背景消除、平滑处理、基线校正等，以提高光谱数据的精度和信噪比。
数据分析主要包括谱图解析、谱图比较、定量分析和定性分析等。
谱图解析主要是对谱图进行峰识别和归属，定量分析主要是利用谱图中的特征峰对样品中的组分进行定量分析，而定性分析则是利用谱图比较等方法对未知样品进行归属和分类。
应用领域：近红外光谱技术在多个领域都有广泛的应用，如农业、食品、医药、化工等。
例如，在农业领域中，可以利用近红外光谱技术对作物中的氮、磷、钾等营养成分进行快速、无损的检测；在食品领域中，可以利用近红外光谱技术对食品中的脂肪、蛋白质、糖分等成分进行快速、无损的检测；在医药领域中，可以利用近红外光谱技术对药物的有效成分进行快速、无损的检测；在化工领域中，可以利用近红外光谱技术对化工产品中的有机物、无机物进行快速、无损的检测。
总之，近红外光谱技术是一种快速、无损的分析技术，具有广泛的应用前景。
NIR近红外光谱技术
N I R近红外光谱技术1、介绍近红外光谱技术（N I R）是90年代以来发展最快、最引人注目分析技术之一。
伴随N I R分析方法深入应用和发展,已逐步得到大众普遍接收和官方认可。
1978年美国和加大就采取近红外法作为分析小麦蛋白质标准方法,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A S T M D6342标准方法。
,在中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、蛋氨酸国家标准G B/T18868-。
因为近红外光在常规光纤中有良好传输特征,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一枝奇葩。
近几年,伴随化学计量学、光纤和计算机技术发展,在线近红外光谱分析技术正以惊人速度应用于包含农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等在内很多领域,为科研、教学以及生产过程控制提供了一个十分宽广使用空间。
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）之间电磁波。
A S T M定义近红外光谱区波长范围为780～2526n m（12820～3959c m1）,习惯上又快要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。
近红外光谱关键是因为分子振动非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生,统计关键是含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动倍频和合频吸收。
不一样团（如甲基、亚甲基,苯环等）或同一基团在不一样化学环境中近红外吸收波长与强度都有显著差异,N I R光谱含有丰富结构和组成信息,非常适适用于碳氢有机物质组成与性质测量。
但在N I R区域,吸收强度弱,灵敏度相对较低,吸收带较宽且重合严重。
所以,依靠传统建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难,化学计量学发展为这一问题处理奠定了数学基础。
近红外光谱的主要技术特点
近红外光谱的主要技术特点近红外光谱（NIR）是一种分析物质成分、结构和性质的科学技术。
它具有非侵入性、非破坏性和快速分析等优势。
近年来，NIR技术在农业、食品、化工、制药、环保等领域得到广泛应用。
本文就近红外光谱的主要技术特点进行探讨。
波长范围广NIR波长范围约为780 ~ 2500 nm，这个范围涵盖了紫外线、可见光和近红外线。
NIR区域的光谱数据呈现出许多的谷、峰、肩峰和平台，反映出样品中所包含的化学组分和结构信息。
由于样品中各种化学键的振动方式不同，所以相应的光谱峰也会呈现出不同的位置和形态。
信噪比高NIR技术具有很高的信噪比，这是因为近红外光的穿透能力较强，即使通过较厚的样品，也能得到较好的光谱数据。
此外，NIR分析的样品常为固体和液体，与传统光谱分析相比，无需样品前处理、无需消耗试剂，不仅可以保证采样的代表性，同时也能保证较佳的信噪比，减少了仪器检测误差。
精度高NIR技术可以对样品中的有机物、肥料、农药和化工原料等进行快速的非破坏性检测，而且具有高精度。
在光谱图中，NIR区域的光谱峰宽度较大，峰面台阶较平滑，因此它所反映的成分信息是全面而准确的。
此外，NIR技术可以对多种成分进行同时分析，相比传统化学分析方法，不仅速度更快，而且准确度也更高。
全谱扫描NIR技术的主要设备是一种称为近红外光谱仪的仪器，可以进行全谱扫描。
全谱扫描要求在分析时覆盖尽可能大的波长范围，这样可以更全面地获取样品信息。
近红外光谱仪可以根据实验要求设置多种扫描模式，调节仪器的参考光和采集光，使得数据采集更加稳定，且更有规律可循。
数据处理NIR光谱仪可以输出大量的光谱数据，但光谱数据并不一定能够直接反映出样品的有用信息。
因此，在NIR光谱检测中，数据处理也至关重要。
常用的数据处理方法包括常规分析、多元统计分析、偏最小二乘回归、支持向量机等。
这些方法能够有效地提取样品中所包含的信息，进行样品分类、定量分析、反演分析等。
结论总体而言，近红外光谱技术具有波长范围广、信噪比高、精度高、全谱扫描和数据处理等特点。
近红外光谱原理
近红外光谱原理答：近红外光谱（NIR）是一种重要的光谱分析技术，广泛应用于化学、材料科学、生物学和医学等领域。
本文将介绍近红外光谱的基本原理，包括物质对光的吸收和散射、分子振动和旋转、能量转移和跃迁、多重散射和反射以及化学计量学分析等方面。
1. 物质对光的吸收和散射近红外光谱是一种基于物质对光的吸收和散射的分析方法。
在近红外区域，物质的吸收主要取决于分子中电子的迁移和振动。
不同的分子结构和化学键在不同波长的近红外光下具有不同的吸收特征，因此可以通过测量物质在近红外区域的透射、反射和散射等特征来获取其化学组成和结构信息。
2. 分子振动和旋转在近红外光谱中，分子振动和旋转也是重要的光谱活性。
分子振动是指分子内部原子的振动，其频率通常在近红外区域。
这些振动的能量与近红外光的能量相匹配，因此分子在近红外光下可以吸收光能并转换为热能或其他形式的能量。
分子的旋转也具有类似的特性，不同之处在于它们涉及的是整个分子的旋转而不是内部原子的振动。
3. 能量转移和跃迁在近红外光谱中，能量转移和跃迁也是重要的过程。
这些过程通常涉及电子或原子的激发和能级跃迁，可以导致光吸收或光散射。
例如，某些物质在近红外光下可以吸收光能并转移到其他物质上，这种能量转移通常是由于不同分子或化学键之间的相互作用所致。
4. 多重散射和反射除了上述过程外，近红外光谱还受到多重散射和反射的影响。
当光线通过样品时，它可能会遇到不同的分子和化学键，导致散射和反射。
这些散射和反射会影响光线的传播方向和强度，从而影响近红外光谱的测量结果。
在某些情况下，这些效应可能会导致光谱畸变或背景干扰，需要采用适当的实验技术和数据处理方法进行校正和处理。
5. 化学计量学分析化学计量学是一种利用数学和统计学方法分析化学数据的学科。
在近红外光谱分析中，化学计量学方法可用于建立模型、预测和分析化学计量学数据。
例如，可以通过建立偏最小二乘法（PLS）模型来预测样品的性质或组成，或者利用支持向量机（SVM）等方法进行分类和鉴别。
近红外一区和二区波长范围
近红外一区和二区波长范围近红外(NearInfrared,NIR)段是光谱范围中最广泛的一段，大多数的NIR波段可以分为近红外一区 (NIR-I)近红外二区 (NIR-II)。
它们的波长范围分别在 0.7m 2.5m 之间，和 2.5m 25m 之间。
近红外一区的波长介于 0.7m 2.5m 之间，它位于可见光和红外偏短段之间。
在这个范围内，大部分的能量可以通过空气传播，可以用来传输信息和设备管理。
此外，它也可以用来检测物质的组成、密度等性质，以及探测特定的物质。
近红外二区的波长主要介于 2.5m 25m 之间，其中的一些波段可以被空气照射，其他的则必须要有大气热抑制，才能够穿透空气。
在这个区域，可以用来识别特定的物质，例如石油、煤炭和水，也可以用来检测地表变化。
因为它可以穿透水云，可以用来观测大气中的温度和水汽等性质。
近红外一区和近红外二区作为两个独立的波段，有着不同的应用和优势。
由于其可以传输信息，也可以用来进行遥感监测，因此它们被广泛用于工业、农业和科学研究中。
在工业中，近红外一区的应用更多用于机器视觉、自动化和非接触测量等，而近红外二区则主要用于测量物体的温度、探测化学物质等。
在农业分析中，近红外一区的应用更多是用于检测作物的品质、病害和营养，以及土壤污染检测等，而近红外二区则可以检测土壤水分、大气温度等。
在科学研究中，近红外波段可以用来进行宇宙探测，探索未知尘埃、气体和星际尘埃等宇宙物质的性质和结构。
从上面可以看出，近红外一区和二区波长范围具有广泛的应用，可以用来进行实验和研究，给社会和科学带来巨大的好处。
它们在工业、农业和科学研究中的应用可以促进社会的发展，在未来的科技革命中也开启着良好的前景。
总之，近红外一区和二区波长范围在当今时代具有重要的意义，它们将给社会带来新的发展机遇。
近红外光谱检测反应过程中的物质变化
近红外光谱检测反应过程中的物质变化近年来，随着纳米材料和化学反应技术的不断发展，纳米反应过程中极小的物质变化成为了化学研究领域的热点。
而近红外光谱这一技术的广泛应用，则为反应动态过程监测提供了方便、直接、高效的手段。
近红外光谱又称 NIR 光谱，是指在780-2500nm 的波长范围内，物质对较长波长的光的吸收谱。
这些光波能够穿透样品，同时处于该波长范围内的主量子数为n=1或2的分子对光线的吸收程度最大。
基于这种特性，近红外光谱被广泛应用于化学、材料和生物等领域。
近红外光谱在反应过程中的应用在反应动态过程研究中，近红外光谱被用于实时检测反应模型中产物的组分变化。
当反应启动后，反应物的浓度迅速下降，而产物的浓度则迅速上升。
利用近红外光谱技术，可以实时监测反应过程中发生的化学变化，得到不同反应时刻点对应的近红外光谱图像。
作为非破坏性分析技术，近红外光谱能够直接观察到样品析出物、溶解物或其他形成的物质，同时对质量分数较低的成份也有良好的检测能力。
因此，在反应物和产物中含有分子结构相似的情况下，近红外光谱可以较好地分辨出它们之间的差异。
近红外光谱检测反应中物质变化的实例近红外光谱在研究领域的应用案例举不胜举，例如在制造金纳米颗粒反应过程中，通过检测生成Oleic酸/TOPS (2-Otanoyl-1,3-propanediol)复合物同时进行的裂解反应，可以大大提高反应效率。
又如使用反应过程中的近红外光谱，可以监测无机硫氢化物转化为苯蒽衍生物的反应过程。
这一反应速度较快，化学反应过程需要立即被检测到，依靠近红外光谱技术获得的数据可以计算反应速率和反应动力学参数。
总结近红外光谱在化学反应过程中的应用涉及许多领域，其独有的实时性和非破坏性为反应过程中物质变化的探测和检测带来极大的便利。
随着技术的不断革新，近红外光谱将会在化学反应动态过程研究中扮演越来越重要的角色，对于反应动力学、反应机理及反应物质变化的研究，都有重要的应用前景与意义。
近红外光谱在儿科的应用
近红外光谱在儿科的应用近红外光谱（NIR）作为一种无创、无辐射的检测技术，在医疗领域得到了广泛应用。
在儿科领域，近红外光谱技术也发挥了重要作用，并且应用范围日益扩大。
本文将重点介绍近红外光谱在儿科中的应用，并讨论其优势和局限性。
近红外光谱是指波长介于700纳米到2500纳米之间的光谱范围。
近红外光谱技术通过测量组织和血液中的近红外光的吸收和散射特性，获取与组织生理和病理状态相关的信息。
在儿科中，近红外光谱技术主要用于以下几个方面的应用。
首先，近红外光谱可用于新生儿早期脑损伤监测。
新生儿脑损伤是一种常见的儿科疾病，可以导致智力和运动发育障碍。
而近红外光谱技术通过测量脑组织中的血氧水平，可以快速、无创地评估脑损伤的严重程度以及预测其后果。
研究表明，近红外光谱监测可以帮助医生对新生儿脑损伤进行早期干预和治疗，提高患儿的生存率和生活质量。
其次，近红外光谱也可用于新生儿早期肺功能评估。
早产儿或低出生体重儿往往存在呼吸困难和肺功能不全等问题。
近红外光谱技术可以通过检测呼吸机通气过程中血氧饱和度和脉搏波形的变化，实时评估患儿的呼吸状态和肺功能。
这种无创的监测方法对于早期发现和干预呼吸系统异常至关重要，有助于减少患儿的并发症和死亡风险。
此外，近红外光谱技术还可用于新生儿黄疸监测。
黄疸是新生儿常见的疾病，由于胆红素在婴儿体内过量积聚而引起。
近红外光谱技术可以通过测量皮肤组织中的黄疸相关物质吸收光谱，快速准确地评估患儿的胆红素水平。
与传统的血液检测相比，近红外光谱监测具有无创、实时、连续监测等优势，对于减少患儿疼痛和压力，提高患儿的舒适度和监护质量具有重要意义。
此外，近红外光谱技术还可用于新生儿呼吸窘迫综合征的诊断和监测。
呼吸窘迫综合征是一种常见的新生儿疾病，常见于早产儿。
近红外光谱技术可以通过测量肺泡氧气和二氧化碳含量的变化，评估婴儿的肺功能和血氧水平。
这对于早期发现呼吸窘迫综合征及时应对和治疗非常重要，可以降低新生儿死亡率和并发症的发生率。
近红外光谱技术NIR
6、模型
采集已知样品的近红外光谱图，再通过化 学计量学对光谱进行处理，并将其与不同性质 参数的参考数据相关联，这样在光谱图和其参 考数据之间便建立起了一一对应的映射关系， 这种一一对应的映射关系就称作模型。 模型的建立对于近红外光谱分析技术来说 是非常关键的。它将直接影响近红外光谱分析 的工作效率和质量。
近红外测量值
异曲同工，但效率天壤之别!
NIR分析数据准确度判 别方法
1、分别用两种分析方法（近 红外/标准）测定同一样品。
2、检验这两种测定结果的偏 差是否符合标准分析方法的误 差要求。
NIR
传统方法
4、NIR的局限性
不擅长测定微量成分（小于0.1%）；
不适合分散性样品的测定（由于模型）。
三、基本原理
除常规样品池 外，不少近红外光谱 仪器带有流通池附件， 由于流通池在光路中 的位置的相对固定， 避免了普通样品池放 入光路时在位置上可 能产生的随即误差。 但在使用流通池时要 注意池体清洗不彻底、 气泡残留等对分析结 果的影响。
在线样品采集点 ——流通池
（2）漫反射分析载样器件
漫反射分析技术主要用于不透明、固体及 半固体类样品的分析。由于样品形态差别较大， 不同样品在载样器件的选用上也不相同，有些 甚至是专用载样器件。 在早期的漫反射分析中，为了获得较高信 噪比的光谱，更多地收集各个方向的漫反射光， 最常使用的载样器件是积分球。随着检测器性 能的极大改善，几何载样器件得到越来越多的 使用。特别是光纤技术的采用使样品漫反射光 谱的测定更加方便。
上世纪80年代中后期，计算机的发展为化
学计量学的应用提供了必要条件，化学计量 学与NIR应用结合首次展现了其信息提取的 魅力，是她使当时正在受困的NIR技术重新 崛起；
近红外光谱分析技术
近红外光谱定量分析的流程与步骤
近红外光谱仪器的主要类型
• 滤光片型 • 色散型 • 傅立叶变换型 • 声光可调滤光型 • 其中傅立叶变换型近红外光谱仪与其它类型仪器相比， 具有信噪比高、分辨率高、波长准确且重复性好、稳 定性好等优点，往往作为研究性仪器的首选。
近红外光谱技术的应用
• • • • • • 农业与食品行业 石油化工工业 制药工业 烟草与纺织行业 生物医学领域 ……
分析谱区的选定
• 近红外光谱定量分析数学模型所包含的谱区（光谱的 数据点）一般应根据样品的特点而选定；增加谱区的 范围就可以增加对光谱信息采集的范围，即提高信息 量；但因为每个光谱的数据点也包含了测量误差，因 此数学模型所利用的数据点越多，则包含的测量误差 也越大，为了减少近红外光谱中某些信息量小、失真 大的部分谱区，以避免这些谱区的测量误差影响数学 模型的稳定性，需要选择建立数学模型所用的谱区。 通常可以对谱图进行方差处理，光谱变化最明显的区 域即是光谱信息最丰富的区域，也就是最为有效的光 谱范围
样品中各待测成分化学值的测定
• 采用经典化学分析方法对各待测组分含量进行测定， 这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行 定量分析精确度的关键。
剔除异常值
• 由上述 ① 、② 环节测定的校正样品集中样品的光谱 与化学值，有可能由于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。这些失真的样品， 若包含在校正校品集中，就会影响所建数学模型的可 靠性，因此在建立模型时应当剔除这些异常值。
样品近红外谱图的扫描
• 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。
近红外光谱总结new
近红外光谱总结new一、近红外光谱介绍近红外（Near Infrared,NIR）光是指波长介于可见区与中红外区之间的电磁波，其波长范围约为800~2500nm，波数范围约为12500~4000cm-1，（波数=104/波长）。
近红外光谱分析是指利用近红外谱区包含的物质信息，主要用于有机物质定性和定量分析的一种分析技术。
特定化学基团有其特定的基频频率，称为指纹吸收带。
基团伸缩振动引起的基频吸收带（指纹吸收带）一般位于中红外区，特定的基团对应特定的吸收光谱，所以运用中红外光谱可以定性和定量分析组分成分和含量。
但是中红外只能用于静态测量，样品要求极薄，不适用于在线测量。
基团伸缩振动引起的基频吸收带一般位于中红外区，而基团伸缩振动引起的泛频，又称倍频（如第一、第二甚至更高）一般位于近红外区，伸缩振动和弯曲振动的组频（又称合频）吸收带一般也位于近红外区。
近红外光谱分析的信息与信号：近红外光谱的信息源是分子内部原子间振动的倍频与合频。
该谱区信号的频率比中红外谱区高，介于中红外谱区和可见谱区之间。
但近红外法的检测低限不如中红外定量分析，约为10-3~10-4，（一般要求成分含量不能低于0.1%）不适宜做含量过低的样品、微量样品的分析。
近红外光谱（NIR）作为一种分析手段，可以测定有机物以及部分无机物。
这些物质分子中化学键结核的各种基团（如O —H 、C=O 、N-H 、C-H ）的伸缩、振动、弯曲等运动都有它固定的振动频率。
当分子受到红外线照射时，被激发产生共振，同时光的能量一部分被吸收，测量其吸收光，可以得到极为复杂的图谱，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，这就为近红外光谱定量分析提供了基础。
二、近红外光谱分析1、比耳定律吸收光谱定量分析是根据样品对某一谱区光吸收强度与吸光粒子（低能态的分子或原子）之间的关系，并考虑到样品中吸光粒子数与样品粒子总数的关系来定量的。
近红外光谱的波长范围
近红外光谱的波长范围近红外光谱的波长范围红外光谱，即红外线光谱，指介于可见光（0.7μm~0.6μm）与紫外光（0.38μm~10μm）之间的电磁波段。
一般红外光谱会以0.7μm 为最短波长，10μm为最长波长，以0.2μm为增量间隔进行划分，就是我们常说的红外光谱。
红外光谱对对数谱强度进行换算后，可以把它归为四个区段：近红外（NIR）、中红外（MIR）、远红外（FIR）和超远红外（THIR）。
NIR波长范围一般是0.7μm~2.5μm，MIR波长范围一般是2.5μm~25μm，FIR波长范围一般是25μm~1000μm，THIR波长范围则是1000μm~10μm。
红外光谱的发展与我们的生活息息相关，它既能在工程检测领域的实际应用中表现出优异的性能，又能把人类生活的复杂信息变成可感知的视觉图像。
NIR（近红外光）在农产品、水分检测中的应用被广泛的认可，不仅可检测到农产品的营养成份，还可以用来判断农作物的病害防治或者农药使用量调节。
MIR（中红外光）在疾病检测中实用性较高，可进行叶片病害检测或根据血液游离氨基酸、游离脂肪酸等信号，发现病理指标水平的异常，让病患争取到更多的时间治疗与恢复。
FIR （远红外光）是一种温度检测的方式，可以用来研究大气温度与湿度变化，因为水汽以不同温度发出不同的红外线波长，从而可以实时监控大气层温度、湿度及污染物浓度的变化。
THIR（超远红外光）主要用于探测尘埃，从强烈的太阳辐射被尘埃干扰可以推断出本地空气质量情况。
红外光谱技术在我们的生活、工作和学习中发挥着越来越重要的作用，它不仅可以精准、安全快速的探测敏感的物质，也有耐受高温、耐久度强的特点，能够提高检测的精度，同时也有更广泛的应用场景，大大推动了现代化的发展，在未来也会成为科技的一大注重研究的方向。
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2. 近红外光谱分析的主要缺点
(1)由于测定的是倍频及合频吸收，灵敏度较 差，特别在近红外短波区域，需要较长的光 程。对微量组分的分析仍较困难。 (2)近红外光谱分析不是一种直接测定方法， 而是将未知样品测得的光谱通过训练集样品 得到的校正模型来预测其组成或性质。 因此，训练集样品的组成或性质的适用范 围、基础数据的准确性及选择计量学方法的 合理性，都将直接影响最终的分析结果。
三、近红外光谱的工作原理
近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光 （VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波 近红外光谱区的波长范围为780~2526nm （12820～3959cm-1）， 习惯上又将近红外区划分为： 近红外短波（780~1100nm） 近红外长波（1100~2526nm）两个区域。
二、近红外光谱分析技术简介
我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚， 除一些专业分析工作人员以外，近红外光谱分析 技术还鲜为人知。 １９９５年以来已受到了多方面的关注，并在仪 器的研制、软件开发、基础研究和应用等方面取 得了较为可喜的成果。 但是目前国内能够提供整套近红外光谱分析技术 （近红外光谱分析仪器、化学计量学软件、应用 模型）的公司仍是寥寥无几。 国外许多大型分析仪器生产商纷纷登陆中国，在 第一时间占领中国的近红外光谱分析仪器市场。
2.定性分析
判别分析样品是否适合所建立的校正模型； 或确定样品种类。 是一种归类判别。 常用方法：主因子分析(PCA)结合马氏距离 (Mahalanobisdistance)的方法。
六、近红外光谱分析的应用
1. 近红外光谱分析在农业与食品工业中的应用 ∗NIR用于分析谷物、肉、牛奶、蛋类中的 水分、油脂及蛋白、氨基酸等的含量。 ∗用NIR漫反射方法，将测定探头直接安装在 谷物传送带上，检验小麦和面粉的质量。 ∗NIR用于水果及蔬菜中糖分的分析。 ∗在啤酒生产中，NIR用于在线监测发酵过程 中的酒精及06.07
一、引言
近红外光谱技术（NIR）是上世纪90年代以来发展 最快、最引人注目的分析技术之一。 随着NIR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年美国和加拿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ASTM 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GB/T 18868-2002。
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， NIR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NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带 较宽且重叠严重，谱带的归属较困难，而且样品浓度、 温度、湿度、氢键形成、样品状态、仪器环境等因素的 变化，对谱带都有显著的影响。导致近红外光谱解析复 杂化，难以获得明确的信息。这是近红外光谱在一段时 间内未得到发展和应用的原因。 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。
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因、 组成或物态信息与应用标准或认可的 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。
预测过程
使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图； 通过软件自动对模型库进行检索，选择正确 模型计算待测质量参数。
四、近红外光谱分析的特点
1.近红外光谱分析的优点： (1)对各种不同物态的样品不需处理可直接测 量，且不消耗样品。 (2)谱带较弱，故测量光程较长，光程的精度 要求不高。 (3)近红外光的散射效应较强,可以做固体、半 固体、液体的漫反射或散射分析； 近红外短波区域由于吸光系数非常小，在 固体样品中的穿透深度可达几厘米，因而可 用透射模式直接分析固体样品。
近红外光谱主要是反映Ｃ－Ｈ、Ｏ－Ｈ、Ｎ－Ｈ、 Ｓ－Ｈ等化学键的信息，因此分析范围几乎可覆盖 所有的有机化合物和混合物。加之其独有的诸多优 点，决定了它应用领域的广阔，使其在国民经济发 展的许多行业中都能发挥积极作用，并逐渐扮演着 不可或缺的角色。 主要的应用领域包括：石油及石油化工、基本有机 化工、精细化工、冶金、生命科学、制药、医学临 床、农业、食品、饮料、烟草、纺织、造纸、化妆 品、质量监督、环境保护、高校及科研院所等。在 石化领域可测定油品的辛烷值、族组成、十六烷值、 闪点、冰点、凝固点、馏程、ＭＴＢＥ含量等；在 农业领域可以测定谷物的蛋白质、糖、脂肪、纤维、 水分含量等；在医药领域可以测定药品中有效成分， 组成和含量；亦可进行样品的种类鉴别，如酒类和 香水的真假辨别，环保废弃物的分检等。
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，成为在线分析仪器中的一枝 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。
NIR工作原理
如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反 之亦然。 如果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。
校正过程
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关系，通 常称之为模型。 虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学 处理得到的模型应具有较强的普适性。 对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质 关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏最 小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的 范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校 正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到 的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学 计量学软件实现的，并且有严格的规范。
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。 对于经常的质量监控是十分经济且快速的，但对 于偶然做一两次的分析或分散性样品的分析则不太 适用。因为建立近红外光谱方法之前必须投入一定 的人力、物力和财力才能得到一个准确的校正模型。
4. 近红外光谱分析在生命科学与医药中的应用 ∗在生命科学领域中，NIR用于： 生物组织的表征； 研究皮肤组织的水分、蛋白和脂肪； 用于血液中血红蛋白、血糖的测定。
五、近红外光谱定量、定性分析
1.定量分析
用一组已知样品建立光谱数据与性质或组成数据 间的关系。 常用的化学计量学方法：多元线性回归(MLR)、 逐步回归分析(SLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二 乘(PLS)、人工神经网络(ANN)、拓扑(TP)。 在测定样品时，由样品的光谱矩阵和校正得到的 得分矩阵，求出样品光谱的载荷阵，再由相关公式 求出样品浓度。
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： (1)选择有代表性的样品并测量其近红外光谱； (2)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； (3)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； (4)未知样品组分或性质的测定。 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。
2. 近红外光谱分析在石化中的应用
∗近红外光谱在石化中最早、最成功的应用是 测定汽油 的辛烷值。 ∗将NIR结合光纤实现在线控制分析。 如：用于蒸汽裂解装置，在15min内提供石脑 油的13种性质来调整裂解炉的实时操作，优 化生产过程。
3. 近红外光谱分析在高分子材料领域中的应用
NIR的特点很适合于在线测定聚合物的结构 信息和动力学参数。 ∗NIR在聚合物合成及加工中的应用： 聚合物的合成与加工过程的控制； 聚合物中添加剂的分析； 聚合物分子量的测定。 ∗在橡胶工业，采用在线漫反射NIR用于橡胶 加工过程中水分和润滑剂含量测定。
(4)适用于近红外的光导纤维易得，利用光纤可 实现在线分析或遥测，适于生产过程控制和 恶劣环境下的样品分析。 (5)除了含有氢原子的化学键外，其它基团的振 动频率均不在近红外区域产生吸收，减少了 干扰。则有可能在其它基团组成的物质中检 测极微量的含氢基团，如：谷物中微量水的 分析。 (6)从一个光谱中可获得样品的多方面信息。