近红外光谱技术(英文)Near infra-red (NIR) spectroscopy

合集下载

近红外光谱采集与建模技术规范2014

近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum，NIR），指的是780－2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。

从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。

非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H（X = C、N、O、S）的吸收占主导地位。

近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。

2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。

3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。

4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。

对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。

5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。

5.1 片剂的测样（接触测）用左手拇指和食指夹好药片将光纤探头轻轻顶住药片，并用中指扶持5.2 片剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.3 胶囊剂的测样（接触测）5.4 胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5 颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6 粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀将探头轻轻顶住瓶底，并扶好5.7 糖衣片测样首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_Ident 2.6.4软件，并进行了正确的软件设置。

近红外光谱采集与建模技术规范2014

近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum, NIR）,指的是780—2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。

非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H （X = C、N、0、S）的吸收占主导地位。

3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。

4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。

对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。

5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。

5.1片剂的测样（接触测）将探头轻轻顶紧单层胶囊壳，用食指匡哇5.4胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头轻轻顶住药片，并用中指扶持用左手拇指和食指夹好药片 5.2片剂的测样（隔铝塑测）用拇指扶住光纤探头，防止滑动将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧 5.3胶囊剂的测样（接触测）用左手拇指和中指夹住胶衰将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀5.7糖衣片测样将探头轻轻顶住瓶底，并扶好首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_ldent 264软件，并进行了正确的软件设置。

03-近红外图谱快速比对分析技术规范和指导原则

附件1近红外图谱快速比对分析技术规范和指导原则1. 基本原理近红外光谱(Near Infra-Red Spectrum, NIR),指的是780 —2526nm 范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。

非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X-H(X=C、N、O、S)的吸收占主导地位。

近红外光谱的模型分为定性鉴别模型和定量分析模型，其中定性鉴别模型中以快速比对模型最为简单，在合理的样品和建模参数条件下，模型的准确率也较高。

近红外光谱快速比对模型主要包括一致性检验模型和相关系数模型。

一致性检验是一种快捷的图谱比较方法，用于比较未知光谱与某一组参考光谱是否具有一致性。

一致性检验的原理是：首先计算参考光谱在每个波长点处吸光度的平均值和标准偏差；其次将每个波长点的平均值加、减一定倍数的标准偏差作为该波长点吸光度的可信区间。

这样在整个谱段范围内，形成一条带状的可信区间，待测样品的光谱吸光度值必须在每个波长点处都在可信区间之内，方可认为其通过了一致性检验，也就是说待测样品的质量与参考样品的质量具有一致性。

目前，一致性检验模型主要用于对具体的“一厂一品一规” 的药品建立模型、快速分析，其特点是建模便捷、要求严格、使用方便。

要建立一致性检验模型，参考样品应至少为3〜5批次、参考光谱的数量应在20张以上，方能有较好的代表性。

相关系数模型是一种简单易行的质量控制方法，将某张光谱与一张参考光谱或某文件夹目录下的所有光谱进行比较，计算两张光谱在所选谱段内各波长点吸光度之间的相关系数。

现代近红外光谱技术及应用进展

现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。

近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。

本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。

文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。

通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。

二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。

近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。

因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。

现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。

量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。

光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。

现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。

光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。

化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。

光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。

近红外光谱技术在医学检测中的研究进展

近红外光谱技术在医学检测中的研究进展作者：张雯刘聪来源：《科学导报·科学工程与电力》2019年第42期【摘;要】近红外光谱（near-infrared spectrum，NIRS）是光谱测量技术的一种，具有测量速度快、分析精度高及对样品无损伤等优势。

本文介绍了NIRS技术的原理，探讨了NIRS的技术特点、研究现状及在医学检测中的应用，并对其未来的发展进行了展望。

【关键词】近红外光谱;无创血糖检测;血氧饱和度检测;功能近红外光谱1引言近红外光区是指波段范围在780-2500nm之间的电磁波，发生在该区域的吸收谱带对应于分子基频振动的倍频和组合频（1）。

利用近红外光谱（near-infrared spectrum，NIRS）进行测量，具有速度快、精度高、前处理简单及对样品无损伤等优势，已在食品、医药、化工等多个领域中获得广泛应用。

本文介绍了NIRS技术的原理、研究现状及其在医学检测中的相关应用，分析了该技术存在的局限并对未来趋势进行展望，期望为其在医学检测领域的应用提供参考依据。

2 NIRS测量原理NIRS测量技术包括硬件和软件两部分，硬件部分即NIRS光谱仪器，用于采集光谱数据;软件部分即基于化学计量学的统计软件。

由于NIRS谱峰重叠严重，无法直接提取足够的有用信息，必须采用化学计量学方法进行建模才可以获得可靠的检测结果。

2.1 NIRS仪器NIR光谱仪包括光源、分光系统、测样附件和光学探测器，这些组件可根据NIR光谱仪的预期用途采用不同的实现方式。

光源是NIRS光谱仪的重要组成部分，最常用的近红外光源是卤钨灯，具有成本相对较低、近红外波段辐射强度高及输出稳定性高等优点，但同时也存在能效低、发热量大等弱点。

LED的应用解决了卤钨灯的上述问题，然而由于成本较高，LED光源尚未在近红外光谱仪中得到广泛的应用。

分光系统是NIR光谱仪的核心。

其作用是将复合光输入转换为单色光输出，常见的实现方式包括使用滤光片、干涉仪、光栅、声光调谐滤光器等，NIR光谱仪也通常根据分光方式进行分类。

近红外光谱技术

近红外光谱技术
近红外光(Near Infrared，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。

近红外光谱区与有机分子中含氢基团(OH、NH、CH)振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且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。

近红外光谱技术星测信号的数字化和分析过程的绿色化又使其具有
典型的时代特征，近年来，近红外光谱技术已成为发展最快，最引人注目的光谱分析技术。

近红外光谱

近红外光谱分析仪器
按分光系统分类固定波长滤光片型光栅色散型快速傅立叶变换型声光可调滤光器阵列检测型
近红外光谱技术的应用
食品酒制品、饮料、调味品、乳制品、食用油、烘焙食品、肉类等成分鉴别、产地鉴别、真伪鉴别
农牧
谷类作物、烟草、咖啡、水果、蔬菜、茶叶等成分鉴别、成熟度、品质分级、品种鉴定、产地鉴别、真伪鉴别
（6）可使用光纤，从而可实现远程分析检测。
缺点：（1）建立模型需要大量有代表性且化学值已知的样品；（2）模型需要不断的维护改进；（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。
Near-infrared Spectroscopy
Utilizes the absorbance of NIR light (780 - 2500 nm) by vibrating bonds between atoms in molecules O-H, C-H, C-N, C-O, P-O, S-O Molecular spectroscopy - analyzes intact samples NIR absorbances obey the Beer/Lambert law
近红外谱区 750 2500nm(128004000cm-1) 特征光谱并利用适宜的化学计量学方法提取相关信息后，对
被测物质进行定性、定量分析的一种分析技术。
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、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； 3、未知样品组分或性质的测定。

The colour of e.g. an apple in the visible spectrum gives us information on a variety of pigments and chemicals in the fruit, but we can not ‘see’ things that do not absorb visible light (e.g. a sugar solution). It happens that water, sugar, acids and a range of other organic substances absorb near infra-red in proportion to their concentration. Spectroscopy is rapid, timely, less expensive, nondestructive, straightforward and sometimes more accurate than conventional analysis

近红外光谱法英文

近红外光谱法英文Near-Infrared SpectroscopyNear-infrared spectroscopy (NIRS) is a powerful analytical technique that has gained widespread recognition in various scientific and industrial fields. This non-invasive method utilizes the near-infrared region of the electromagnetic spectrum, typically ranging from 700 to 2500 nanometers (nm), to obtain valuable information about the chemical and physical properties of materials. The versatility of NIRS has led to its application in a diverse array of industries, including agriculture, pharmaceuticals, food processing, and environmental monitoring.One of the primary advantages of NIRS is its ability to provide rapid and accurate analysis without the need for extensive sample preparation. Unlike traditional analytical methods, which often require complex sample extraction and processing, NIRS can analyze samples in their natural state, allowing for real-time monitoring and decision-making. This efficiency and non-destructive nature make NIRS an attractive choice for applications where speed and preservation of sample integrity are crucial.In the field of agriculture, NIRS has become an invaluable tool for the assessment of crop quality and the optimization of farming practices. By analyzing the near-infrared spectra of plant materials, researchers can determine the content of various nutrients, such as protein, carbohydrates, and moisture, as well as the presence of contaminants or adulterants. This information can be used to guide precision farming techniques, optimize fertilizer application, and ensure the quality and safety of agricultural products.The pharmaceutical industry has also embraced the use of NIRS for a wide range of applications. In drug development, NIRS can be used to monitor the manufacturing process, ensuring the consistent quality and purity of active pharmaceutical ingredients (APIs) and finished products. Additionally, NIRS can be employed in the analysis of tablet coatings, the detection of counterfeit drugs, and the evaluation of drug stability during storage.The food processing industry has been another significant beneficiary of NIRS technology. By analyzing the near-infrared spectra of food samples, manufacturers can assess parameters such as fat, protein, and moisture content, as well as the presence of adulterants or contaminants. This information is crucial for ensuring product quality, optimizing production processes, and meeting regulatory standards. NIRS has been particularly useful in the analysis of dairy products, grains, and meat, where rapid and non-destructive testing is highly desirable.In the field of environmental monitoring, NIRS has found applications in the analysis of soil and water samples. By examining the near-infrared spectra of these materials, researchers can obtain information about the presence and concentration of various organic and inorganic compounds, including pollutants, nutrients, and heavy metals. This knowledge can be used to inform decision-making in areas such as soil management, water treatment, and environmental remediation.The success of NIRS in these diverse applications can be attributed to several key factors. Firstly, the near-infrared region of the electromagnetic spectrum is sensitive to a wide range of molecular vibrations, allowing for the detection and quantification of a variety of chemical compounds. Additionally, the ability of NIRS to analyze samples non-destructively and with minimal sample preparation has made it an attractive choice for in-situ and real-time monitoring applications.Furthermore, the development of advanced data analysis techniques, such as multivariate analysis and chemometrics, has significantly enhanced the capabilities of NIRS. These methods enable the extraction of meaningful information from the complex near-infrared spectra, allowing for the accurate prediction of sample propertiesand the identification of subtle chemical and physical changes.As technology continues to evolve, the future of NIRS looks increasingly promising. Advancements in sensor design, data processing algorithms, and portable instrumentation are expected to expand the reach of this analytical technique, making it more accessible and applicable across a wider range of industries and research fields.In conclusion, near-infrared spectroscopy is a versatile and powerful analytical tool that has transformed the way we approach various scientific and industrial challenges. Its ability to provide rapid, non-invasive, and accurate analysis has made it an indispensable technology in fields ranging from agriculture and pharmaceuticals to food processing and environmental monitoring. As the field of NIRS continues to evolve, it is poised to play an increasingly crucial role in driving innovation and advancing our understanding of the world around us.。

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。

近红外光谱(NIRS)分析技术及其在农业中的应用

标题：近红外光谱（NIRS）分析技术及其在农业中的应用作者：---- 摘自：农林科学院玉米研究中心摘要论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术发展进程及其应用现状、发展前景。

关键词：近红外光谱分析作物育种品质抗病虫应用在电磁光谱（EMS）中，400～700nm的可见光使生命得以生存，而位于可见光之外的近红外光谱（NIR，波长为0.75～2.5μm）可以分析生物的所有组分。

近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，NIRS已成为谷物品质分析的重要手段。

由于可以非破坏性的分析样品中的化学成分，为当前作物育种研究领域的品质育种提供了一个新的技术手段。

1 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合的各种基团（如C=C，N=C，O=C，O=H，N=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。

但由于每一物质有许多近红外吸收带，某一成分的吸收会与其他成分的吸收发生重组，因此当测定某一复杂物质，如豆饼中的粗蛋白质时，在所选择的近红外光谱区会受到水、纤维、油吸收的干扰。

Herschel在1800年发现NIR光谱区，但NIR区的倍频和合频吸收弱、谱带复杂和重叠多，信息无法有效的分离和解析，限制了其应用。

随着光学、电子技术、计算机技术和化学计量学的发展，多元信息处理的理论与技术得到了发展，可以解决NIR术是依据某一化学成分对近红外区光谱的吸收特性而进行的定量测定，所以应用NIR光谱进行检测的技术关键就是在两者之间建立一种定量的函数关系。

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；

03-近红外图谱快速比对分析技术规范和指导原则

附件1近红外图谱快速比对分析技术规范和指导原则1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum，NIR），指的是780－2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。

非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X-H（X=C、N、O、S）的吸收占主导地位。

近红外光谱快速比对模型主要包括一致性检验模型和相关系数模型。

一致性检验是一种快捷的图谱比较方法，用于比较未知光谱与某一组参考光谱是否具有一致性。

目前，一致性检验模型主要用于对具体的“一厂一品一规”的药品建立模型、快速分析，其特点是建模便捷、要求严格、使用方便。

要建立一致性检验模型，参考样品应至少为3～5批次、参考光谱的数量应在20张以上，方能有较好的代表性。

近红外光谱分析技术在饲料工业中的应用进展

近红外光谱分析技术在饲料工业中的应用进展近红外光谱分析技术（Nearinfraredreflectancespectroscopy，简称NIRS）是20世纪70年代兴起的一种新的成分分析技术。

该技术首先由美国农业部（USDA）的Norris开发，最早用于谷物中水分、蛋白质的测定。

20世纪80年代中后期，随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入，加之近红外光谱仪器制造技术的日趋完善，促进了近红外光谱分析技术的极大发展。

由于现代NIRS分析技术所独具的特点，NIRS已成为近年来发展最快的快速分析测试技术，被广泛应用于各个领域，特别是欧美及日本等发达国家，已将许多近红外光谱法作为标准方法。

尽管NIRS技术在饲料工业上的应用起步较晚，但越来越被人们所重视。

1近红外光谱分析技术的基本原理及特点1.1近红外光谱法的基本原理近红外光谱的波长范围是780～2500nm，通常分为近红外短波区（780～1100nm，又称Herschel光谱区）和近红外长波区（1100～2500nm）。

近红外光谱源于有机物中含氢基团，如OH、CH、NH、SH、PH等振动光谱的倍频及合频吸收，以漫反射方式获得在近红外区的吸收光谱，通过主成分分析、偏最小二乘法、人工神经网等化学计量学的手段，建立物质光谱与待测成分含量间的线性或非线性模型，从而实现用物质近红外光谱信息对待测成分含量的快速计算。

1.2近红外光谱法的特点1.2.1近红外光谱分析的优点近红外光谱法的优点：①简单，无繁琐的前处理且不消耗样品；②快速；③光程的精确度要求不高；④所用光学材料便宜；⑤近红外短波区域的吸光系数小，穿透性高，可用透射模式直接分析固体样品；⑥适用于近红外的光导纤维易得，利用光纤可实现在线分析和遥测；⑦高效，可同时完成多个样品不同化学指标的检测；⑧环保，检测过程无污染；⑨仪器的构造比较简单，易于维护；⑩应用广泛，可不断拓展检测范围。

1.2.2近红外光谱分析的缺点近红外也有其固有的缺点：①由于测定的是倍频及合频吸收，灵敏度差，一般要求检测的含量?1%；②建模难度大，定标模型的适用范围、基础数据的准确性即选择计量学方法的合理性，都将直接影响最终的分析结果。

近红外光谱技术在临床中的应用

181CH INA FO REIGN MEDIC AL TRE ATMENT 中外医疗综述1 近红外光谱技术的检测原理近红外光谱术检测脑功能的主要神经生理学和神经能量学基础是神经-血管耦联机制,即大脑的血流供应会随着功能活动的局部变化而进行局部响应,当大脑处于激活状态时,会引起局部脑血流与氧代谢率改变,从而引起相应区域内血氧浓度的变化,因此,通过测量组织血氧状态,即可间接评价大脑功能活动。

NIRS检测组织血氧基于以下原理:在700～900nm这段近红外区域内,存在一个“光谱窗”。

这个“光谱窗”内,生物组织对光线的吸收作用大大降低,光线可以进入更深一些的组织。

同时,由于血红蛋白和细胞色素含氧量不同导致的吸收光谱的差异仍然可以分辨。

当波长＞900nm时,组织中的水成分对光子的吸收作用十分强烈,光子进入组织几毫米就会被吸收殆尽。

而在低于700nm的可见光范围内,血红蛋白对光线的吸收作用大大增加,同时,组织的散射作用也十分厉害。

所以这两段光谱区均不适合作为光源,由于人体组织血管中的血红蛋白对光线的吸收能力与血红蛋白的状态有密切关系,因此,通过检测人体组织对光线的吸收情况就可推测出此时血液中的含氧量。

2 近红外光谱技术在临床中的应用2.1 用于早期诊断脑梗死脑梗死是由于脑动脉粥样硬化,血管内膜损伤使脑动脉管腔狭窄,进而因多种因素使局部血栓形成,使动脉狭窄加重或完全闭塞,导致脑组织缺血、缺氧、坏死,引起神经功能障碍的一种脑血管病。

脑梗死主要依靠早期诊断,早期溶栓,早期恢复缺血区血供,同时采取必要的治疗措施。

利用NIRS监测原理,近红外光谱的监测在缺血早期即可出现明显变化,研究证明在临床部分对15例经过头颅CT证实的的单侧大脑脑梗塞病人,采用近红外光脑血、氧监测仪分别测定了患侧及健侧血、氧含量并进行统计学处理,验证该仪器对脑梗死的早期诊断价值。

2.2 用于新生儿脑发育和脑损伤的研究缺氧缺血性脑病(HIE)是新生儿常见的围产期脑损伤疾病,缺氧是各脏器损害和功能障碍的病理基础。

NIR近红外光谱技术

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 MD6342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。

冠脉近红外光谱

冠脉近红外光谱
冠脉近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种非侵入性的、实时的监测技术，主要用于检测心肌血氧饱和度。

这种技术可以提供有关心脏血液供应和需求之间平衡的重要信息，从而帮助医生诊断和治疗心脏病。

NIRS的基本原理是利用近红外光在组织中的散射和吸收特性来测量血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度。

这两种物质对不同波长的近红外光有不同的吸收特性，因此通过测量这些光的强度变化，可以计算出血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度，进而得到心肌血氧饱和度。

冠脉近红外光谱在心血管疾病的研究和治疗中有着广泛的应用。

例如，在冠状动脉疾病的诊断中，可以通过NIRS检测到心肌缺血的存在和程度；在冠状动脉介入手术中，NIRS可以帮助医生判断血管病变的位置和严重程度，从而指导手术操作。

此外，NIRS还可以用于评估心脏康复的效果，以及研究心脏病的发病机制和预后。

由于其无创性和实时性，NIRS在临床实践中越来越受到重视，并有可能成为未来心血管疾病诊断和治疗的重要工具。

然而，冠脉近红外光谱也存在一些局限性。

例如，其信号容易受到皮肤和脂肪的影响，导致测量结果的准确性受到影响。

此外，目前的NIRS设备仍然较为复杂和昂贵，限制了其在临床实践中的广泛应用。

总的来说，冠脉近红外光谱是一种有前途的心脏病诊断和治疗方法，但需要进一步的技术改进和临床验证。

红外光频率范围

红外光波长及频率范围
红外线（infrared ray）又称红外辐射，介于可见光和微波之间、波长范围为0.75~1000μm的红外波段的电磁波，它是频率比红光低的不可见光。

红外线可分为三部分，即近红外线（高频红外线，能量较高），波长为（3~2.5）μm~（1~0.75）μm 之间；中红外线（中频红外线，能量适中），波长为（40~25）μm~（3~2.5）μm之间；远红外线（低频红外线，能量较低），波长为1,000μm~（40~25）μm 之间。

通常将红外光谱划分为以下三个区域：
1、近红外线（Near Infra-red，NIR）：波长0.75 ~ 2.5μm，对应频率13,330~4,000cm-1；
2、中红外线（Middle Infra-red，MIR）：波长2.5 ~ 25μm，对应频率4,000~400 cm-1；
3、远红外线（Far Infra-red，FIR）：波长25 ~ 1,000μm，对应频率400~10 cm-1。

注：红外线的波长界定，会随着应用的场合、研究的领域而出现定义上的不同。

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。