近红外NIR光谱的基础与模型的建立与转移
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。
比耳定律，也称为物质对光的吸收定律，简称吸收定律。
近红外光谱技术的原理要点 红外光谱操作规程
近红外光谱技术的原理要点红外光谱操作规程近红外光(Near Infrared，NIR)是介于可见光(ⅥS)和中红外光(MIR)之间的电磁波，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。
近红外区域是人们早发现的非可见光区域。
近红外光谱(NIR)分析技术是分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。
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 Model)。
方法缺陷近红外光谱分析方法的缺陷是：(1)建立模型需要大量有代表性且化学值已知的样品。
这样，对小批量样品的分析用近红外就得不偿失。
(2)模型的维护也很麻烦，建立的模型并不能一劳永逸，仪器状态、样品代表性变化(如作物的新品种、产地)都会影响测定结果。
(3)模型转移问题尚未很好解决，每台仪器必须自己独立建模，模型不能通用。
(4)近红外对于样品数量比较少的分析也不适用，因为建模成本很高，样品数量少，测试费用很高。
技术要求近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即必须同时具备三个条件：(1)各项性能长期稳定的近红外光谱仪，是保证数据具有良好再现性的基本要求；(2)功能齐全的化学计量学软件，是建立模型和分析的必要工具；(3)准确并适用范围足够宽的模型。
这三个条件的有机结合起来，才能为用户真正发挥作用。
因此，在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识，特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导，为此付出代价的厂家有之，因此，一定要对厂家提供模型与情况有详细了解。
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据处理
近红外光谱（NIR）是一种非常有用的分析技术，可以用于快速、准确地检测和分析各种化学物质。
近红外光谱数据处理是指对从近
红外光谱仪获得的数据进行处理和分析的过程。
这项工作通常包括
数据预处理、特征提取和建模等步骤。
首先，数据预处理是近红外光谱数据处理的重要步骤之一。
由
于近红外光谱数据通常受到噪声和干扰的影响，因此需要对数据进
行平滑、去噪和基线校正等处理，以提高数据的质量和可靠性。
其次，特征提取是近红外光谱数据处理的另一个关键步骤。
通
过对预处理后的数据进行特征提取，可以识别出与所研究化合物相
关的特征波长和光谱特征，为后续的建模和分析提供重要依据。
最后，建模是近红外光谱数据处理的最终目标之一。
通过建立
合适的模型，可以实现对样品中化合物含量或其他相关属性的快速、准确预测，为化学品的质量控制和过程监测提供了有力的工具。
总的来说，近红外光谱数据处理是一项复杂而关键的工作，它
为化学分析和质量控制提供了强大的技术支持。
随着技术的不断进
步和应用领域的拓展，近红外光谱数据处理将在化学、食品、制药等领域发挥越来越重要的作用。
近红外光谱建模方法
近红外光谱建模方法近红外光谱建模方法是一种利用近红外光谱技术来建立物质的定量或定性分析模型的方法。
近红外光谱建模方法具有简单、快速、高效、无损等优势，因此在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用。
近红外光谱建模方法的原理是利用荧光分子、色素、蛋白质等物质吸收和散射近红外光的不同波长的特性，对物质的成分和组成进行分析。
在建模过程中，需要使用一组已知样品的光谱数据来建立模型，然后再将未知样品的光谱数据输入模型中，利用模型预测其成分和组成。
近红外光谱建模方法主要有光谱校正法、最小二乘法、主成分分析法、局部最小二乘法、偏最小二乘法等。
光谱校正法是最常用的建模方法之一，其基本思想是对原始光谱进行校正，消除光谱中的噪音和干扰信号，提高光谱质量。
光谱校正法包括多种方法，如基线校正、归一化、散射校正等。
最小二乘法是一种简单有效的建模方法，其基本思想是分析已知样本的光谱数据和物质成分之间的线性关系，根据样本数据拟合出一条直线方程，再将未知样本的光谱数据代入该方程中计算其成分和组成。
主成分分析法通常用于多成分分析，其基本思想是将多个变量（即多个波长）压缩成少量主成分，分析主成分和物质成分间的关系，建立数学模型，预测未知样品的成分和组成。
主成分分析法可以对噪音和干扰信号进行优化，提高建模精度和稳定性。
局部最小二乘法和偏最小二乘法主要用于解决多重共线性问题。
多重共线性是指多个自变量之间存在相互关系，可能导致建模时出现不稳定、方差偏大以及偏离实际的模型拟合等问题。
局部最小二乘法和偏最小二乘法可以通过对多个自变量进行压缩和变换，消除共线性问题，提高建模精度和稳定性。
总之，近红外光谱建模方法在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用，其优势在于可靠、高效、无损，但在实际应用中，需要结合具体的问题、样本、数据和仪器等条件进行选择和调整，以达到最佳的建模精度和稳定性。
近红外光谱仪的分析方法
近红外光谱仪的分析方法近红外光谱仪（NIR）是一种非破坏性的分析仪器，它可用于分析物质的化学成分和品质特征，适用于食品、制药、化妆品、纺织品等多个领域。
本文将介绍近红外光谱仪的基本原理、分析方法以及仪器的使用注意事项。
基本原理红外光谱是指物质分子在受到一定波数范围内的红外辐射后，分子内部振动和分子间振动引起的特殊谱线。
近红外光谱仪利用一定波数范围内的红外辐射，通过样品对该辐射的吸收、透射和散射来分析样品。
与传统的红外光谱仪相比，近红外光谱仪是在红外光谱的高频段（波数约为4000-10000 cm-1）进行分析，适合于进行定性和定量分析。
分析方法定性分析近红外光谱仪可用于物质的定性分析，通过比较已知样品的光谱图和待测样品的光谱图来确定待测样品的成分。
这种方法适用于样品成分较为单一的物质，如各种单一化合物、药品等。
定量分析近红外光谱仪还可用于物质的定量分析，通过建立样品的定量分析模型，利用仪器测得的光谱图数据计算出待测样品的成分。
这种方法适用于复杂样品或者需要快速分析大量样品的情况，如食品、化妆品等行业的质量控制。
近红外光谱仪所建立的定量分析模型一般分为两种类型：一是基于化学计量学方法（如主成分分析、偏最小二乘法等）建立的模型，二是基于光谱匹配（spectral matching）建立的模型。
校正与验证在建立定量分析模型时，需要进行校正与验证。
校正是指利用部分已知样品数据来建立模型，验证则是指利用另外的已知样品数据来评估模型的可靠性。
建立模型时，一般将样品数据分为校正集和验证集，其中校正集用于训练模型，验证集用于评估模型的预测能力。
仪器使用注意事项样品制备近红外光谱仪的样品制备非常关键。
对于不同行业的样品，有不同的样品制备方法。
如在食品行业中，需要将食品样品研磨成粉末或浸泡在溶剂中；在药品行业中，需要将药品样品溶解后进行稀释。
无论是何种样品制备方法，需确保样品充分混合且无气泡，避免对光谱结果产生影响。
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）。
现代近红外光谱分析技术的原理及应用
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12820-3959cm1〕习惯上乂将近红外区划分为近红外短波〔780-1100nS 和近红外长波〔1100-2526ng 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开展，以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景十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开展，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年代以来开展最快、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。
在工业兴旺国家，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。
(完整版)近红外操作规程及模型的建立与维护
I、近红外操作规程1、测定范围烟草制品中总植物碱、总糖、还原糖、总氮、K、Cl及pH值等2、检测原理在近红外光谱区产生吸收的官能团主要是含氢基团（如C-H、O-H、N-H、S-H等），近红外吸收光谱就是这些基团的基频振动的合频与倍频的吸收所产生的光谱。
近红外光谱分析由两个要素组成，一是硬件技术：即光谱仪器必须保持长时间的稳定性，二是软件技术：即使用多元校正方法计算测定结果的数学计算软件。
3、仪器使用环境3.1 外部环境A、测试时温度:18-26℃B、相对湿度：≤80%C、仪器不受阳光直射D、室内无强气流及腐蚀性气体E、仪器周围无强烈振动和强电场、强磁场的干扰3.2 内部环境A、仪器内部保持干燥，内部湿度指示窗口蓝色为干燥，粉红色为潮湿则需要更换内部干燥剂。
4、仪器的自检与维护A、使用前先预热1小时B、之后进行仪器的稳定性检查，使用Maintenance菜单下的Instrument Status检测仪器的基本状态；使用Align Instrument项进行准直；使用Instrument Check 检查仪器是否正常。
5、样品扫描Thermo Antaris型近红外仪可以对浓缩液、萃取液、涂布液以及烟草薄片进行透射扫描分析，此外还可以对烟末原料进行积分球固体采样分析。
6、关机A、关闭仪器软件B、关闭电源C、关闭近红外分析仪电源D、填写使用记录II、模型的建立与维护一个近红外定量分析的模型的建立与维护主要有以下步骤：1、定量分析问题的描述包括样品主要的组分、需要测定的组分、每一组待测组分的含量范围等。
2、选择适当的采样方法采样方法主要取决于样品的物理性质。
通常光谱格式设置为absorbance（透射）或Log（1/R）（漫反射）。
一般基片和薄片以及萃取液、浓缩液、涂布液分析采用透射分析模块；烟末原料采用积分球固体模块。
3、创建新的模型文件从TQ Analysis 软件File菜单中选择New Method，之后Save Method As 保存至指定路径。
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。
近红外光谱仪的分析原理 光谱仪工作原理
近红外光谱仪的分析原理光谱仪工作原理近红外光谱仪的分析原理近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波， ASTM 定义的近红外光谱区的波长范围为 780～2526nm （12820～3959cm1），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。
近红外光谱紧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，记录的紧要是含氢基团X—H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸取。
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取波长与强度都有明显差别，NIR 光谱具有丰富的结构和构成信息，特别适合用于碳氢有机物质的构成与性质测量。
但在 NIR区域，吸取强度弱，灵敏度相对较低，吸取带较宽且重叠严重。
因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是特别困难的，化学计量学的进展为这一问题的解决奠定了数学基础。
其工作原理是，假如样品的构成相同，则其光谱也相同，反之亦然。
假如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。
操作近红外光谱仪的注意事项近红外光谱仪紧要广泛应用于对液体状样品的化学、物理性质作定量分析，由于仪器在常规光纤中有良好的传输性，且仪器简单、分析速度快、对样品不会造成破坏、测试时对样品需求小等优点，在在线分析中得到广泛使用。
在操作近红外光谱仪的过程中要注意以下事项：1、近红外光谱区范围为780～2526nm，是介于可见光和中红外光之间的电磁波，在检测样品前首先要了解测试光谱的范围。
2、在使用前还要对仪器进行校正，近红外光谱仪的校正相对比较麻烦，为了得出精准的数值，一般需要80个以上的代表性样品用来进行校正，这一步骤通常称为模型建立。
3、在检测过程中，首先用近红外光谱仪测定样品的光谱区，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测样品质量参数。
近红外光谱模型转移
近红外光谱模型转移
近红外光谱是一种非常重要的光谱分析技术，它在农业、食品、医药、化工等领域都有广泛的应用。
而近红外光谱模型转移，则是近红外光
谱分析领域中非常重要的一个研究内容。
1. 什么是近红外光谱模型转移
近红外光谱模型转移指的是将已有的光谱分析模型，在不同的样品集
和仪器中，实现高质量、高可信的精度转移的过程。
这是近红外光谱
应用于不同生产场景中的重要问题之一。
2. 近红外光谱模型转移的原理
近红外光谱模型转移基于与建模集在光谱特性、化学成分、仪器参数
等方面的匹配程度。
主要包括谱库转移、模型参数转移、校正模型转移、广义预测模型转移等多个方面。
3. 近红外光谱模型转移的应用
近红外光谱模型转移可以将已有的光谱分析模型，应用于不同的样品
集和仪器中，为工业、农业、医药等领域提供高效、精准的光谱分析
解决方案。
同时，近红外光谱模型转移也能够将已有的光谱分析样品
集，应用于新场景下的快速分析和品质控制等。
4. 近红外光谱模型转移的挑战
近红外光谱模型转移的挑战主要来自于样品的差异性、仪器等因素的影响，以及模型训练数据集的不充分性等。
如何解决这些问题，需要研究人员在理论、方法上不断创新，应用先进的技术手段进行研究，提高模型转移的可靠性和精度。
5. 近红外光谱模型转移的发展趋势
近红外光谱模型转移的发展趋势主要是朝着模型建立、模型转移、模型评价等多个方向进行。
同时，随着深度学习、人工智能、大数据等技术的不断发展，近红外光谱模型转移也将迎来更为广泛、深入的应用场景。
近红外光谱训练模型和预测模型的过程
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近红外检测原理
近红外检测原理近红外（NIR）检测是一种非侵入式的光谱分析技术，广泛应用于农业、食品、制药等领域。
它通过检测物质在近红外光波段的吸收和散射特性，来获取物质的相关信息。
近红外检测原理基于光的相互作用和物质的分子结构。
1. 光的相互作用与近红外光谱光是由一系列电磁波组成的，包括可见光、紫外光、红外光等。
近红外光谱波段通常被定义为750-2500纳米（nm），相对于可见光而言，近红外光具有较高的穿透力和较弱的散射能力。
2. 分子的能级和跃迁分子在吸收光的过程中，会发生能级跃迁。
当分子吸收能量与能级间隔相等时，电子会从基态跃迁至激发态。
近红外光的能量正好位于分子能级间隔的范围，因此适用于近红外检测。
3. 物质的吸收特性不同物质在近红外光谱波段的吸收特性是由其分子结构和化学键决定的。
不同的化学键振动和伸缩会导致不同的吸收光谱。
通过测量物质在近红外光谱波段的吸收，可以了解其组成、浓度、质量等信息。
4. 光源、光谱仪和样品槽近红外检测系统由光源、光谱仪和样品槽等组成。
光源发出近红外光，经过样品后，被光谱仪接收并分析。
样品槽是将待测样品放置的空间，通常采用透明的玻璃或石英材料，以便光线穿透。
5. 数据处理和模型建立在近红外检测中，采集到的光谱数据需要进行预处理和分析。
预处理包括光谱校正、信号平滑和噪声滤波等步骤。
分析阶段则需要建立模型，将光谱数据与样品的性质进行关联，以实现定性或定量分析。
6. 应用领域近红外检测技术在农业、食品、制药等领域具有广泛应用。
例如，在农业领域，近红外检测可用于土壤分析、农作物品质评估和植物病害检测等；在食品领域，可用于食品成分分析、食品质量控制和食品安全检测等；在制药领域，可用于药品含量检测、药材鉴定和药品质量监控等。
近红外检测技术凭借其快速、无损、高效等优势，成为现代科学研究和工业生产中的重要工具。
在不断的研究和发展中，相信近红外检测技术将更加成熟和广泛应用于更多领域。
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、0、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）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。
近红外pcr建模原理
近红外pcr建模原理近红外( NIR) PCR建模原理一、前言PCR是一种在生物学中广泛应用的技术，它可以扩增DNA序列并产生大量的DNA分子。
NIR则是一种光谱学技术，可以用于分析样品的化学成分。
近年来，NIR-PCR技术被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
本文将介绍NIR-PCR建模原理。
二、NIR光谱学原理NIR光谱学是一种非破坏性的分析技术，它利用近红外波长范围内的光谱信息来确定样品中化合物的含量和组成。
这些化合物吸收特定波长范围内的光，并产生一个与其浓度成正比的信号。
三、PCR原理PCR是通过重复反应循环扩增DNA序列的过程。
该过程涉及到两个主要步骤：变性和扩增。
变性：在此步骤中，双链DNA被加热至94-98℃，使其解旋成两条单链模板DNA。
扩增：在此步骤中，引物被添加到模板DNA上，并通过酶催化反应合成新链。
这个过程会重复数次，每次会产生两倍的DNA分子。
四、NIR-PCR建模原理NIR-PCR建模是一种用于预测样品化学成分的技术。
该技术的基本原理是将NIR光谱数据与样品中所含化合物的浓度进行比较，从而建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中化合物的含量和组成。
在NIR-PCR建模中，首先需要收集一系列具有不同化学成分的样品，并对它们进行NIR光谱分析和化学分析。
然后，使用统计学方法将这些数据结合起来，并建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中某个特定化合物的含量。
五、优点和应用NIR-PCR建模具有许多优点，包括：1.非破坏性：不需要破坏或改变样品。
2.快速：可以在几秒钟内完成测试。
3.高效：可以同时检测多个化合物。
4.便携式：可以在实验室外使用。
5.低成本：相对于其他技术而言，其成本较低。
NIR-PCR建模已经被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
例如，它可以用于检测食品中的营养成分、添加剂和毒素。
此外，它还可以用于药物开发和制造过程中的质量控制。
在农业领域，NIR-PCR建模可以用于检测作物中的化学成分，并帮助农民更好地管理其作物。
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90 µ A
10 µ A
34 µ A
Dedicated Analytical Solutions
2015年10月19日星期一 26
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
•
需要很多样品来建立模型
如果你采用的NIR光学系统与检测系统不能同时 覆盖这优化波长(波数), 哪就有点麻烦
•
比如建立模型最优化的波长(波数)是2,255.5nm (4,433.6cm-1 ), 但你的NIR的光学系统只达到 2,000nm (5,000cm-1 ) ….
模型的建立
很多NIR 的操作员跟我说: 很难
真的很难吗? 如果真的是很难, NIR 就不可能成为一种拥有 50 年商品化历史的技术和产品!
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2015年10月19日星期一 8
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
究竟出了什么问题?
2015年10月19日星期一 3
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
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2015年10月19日星期一 4
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
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2015年10月19日星期一 5
这不是“同一个”样品的定义!
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2015年10月19日星期一 18
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
需要很多样品来建立模型
如果把样品分开两份, 一半做NIR, 一半做传统分析. 这不是“同一个”样品的定义:
2015年10月19日星期一 1
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
其实今天的主题是源于网上一篇文章:
AOTF-NIR 技术用于烟草化学成分分析的探讨
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2015年10月19日星期一 2
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
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模型的建立
难的定义是什么?
1.
需要很多样品来建立模型
如果是定量分析的话, 就不应该难!
答: 如果样品是清晰液体的话, 10多个到100多个 就足够, 如果是固体样品的话(均匀性的问题), 就可能需要多一点点.
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2015年10月19日星期一 12
难的定义是什么?
1.
•
需要很多样品来建立模型
如果样品是清晰液体的话, 10多个到100多个 就足够, 如果是固体样品的话(均匀性的问题), 就可能多一点点. 如果你需要的样品个数比这个多许多, 可能有 问题
•
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2015年10月19日星期一 14
•
“同一个”是把样品做 NIR 扫描后, 再把这同一 个样品做传统分析!
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2015年10月19日星期一 19
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
“同一个”是把样品做NIR扫描后, 再把这同一 个样品做传统分析 如果你是这样做, 但还是有问题!
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
•
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需要很多样品来建立模型
你建立模型时是否选择了最优化的波长(波数)?
不要忘记, 是你的样品决定你应该采用的波长(波 数)来建立模型, 错误的选择会带来许多麻烦!
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2015年10月19日星期一 24
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2015年10月19日星期一 27
NIR 吸收谱图
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2015年10月19日星期一
FOSS XDS NIR 分析仪
波长与检测器范围
XDS 实验室系列 RCA, RLA, Smartprobe, Optiprobe MultiVial, MasterLab (反射) MasterLab (透射) XDS 在线监控系统 Indium Gallium Arsenide (InGaAs) Indium Gallium Arsenide (InGaAs) Silicon (Si) 400 700 800 1100 Lead Sulfide (PbS) 1650 2200 2500 nm
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
今天主题: 近红外(NIR)光谱的操作与模型建立的基础 How to do NIR the correct way - from Experiment to Model Establishing 主题的较轻松叫法是:
“天堂食品” 与 “国际笑话”
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红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
•
需要很多样品来建立模型
如果是定性分析的话, 就等下一届(第四届) 再探讨!
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2015年10月19日星期一 13
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
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2015年10月19日星期一 31
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
好的NIR的光学/硬件噪音在整个NIR吸收带基本稳 定, 但 “第一谐波” 的信号大约比 “组合波带” 小10 倍, 而且“第一谐波”包含的信息没有组合波带多! 组合波带含有伸展和摆动吸收信息, “第一谐波” 只有伸展的信息
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2015年10月19日星期一
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
如果你采用的NIR光学系统与检测系统不能同 时覆盖这优化波长(波数), 哪怎么办? 2,255.5nm (4,433.6cm-1 ) 是组合波带, 所以 你只能转到 “第一谐波” 处建立模型
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
需要很多样品来建立模型
问: 你是做定量或定性分析?
答: 如果是定量分析的话, 就不应该难! 因为你有 传统分析法来辅助.
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2015年10月19日星期一 11
红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
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2015年10月19日星期一 20
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
需要很多样品来建立模型
如果你是这样做, 但还是有问题!
哪问题可能出在仪器上!
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2015年10月19日星期一 21
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
需要很多样品来建立模型
哪问题可能出在仪器上! 什么问题? 你建立模型时是否选择了最优化的波长(波数)范围? 范围: 可能是一个/多个波长或一段/多段波长区域
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2015年10月19日星期一 30
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
2,255.5nm是组合波带, 所以你只能转到 “第一谐波” 处建立模型
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好的 NIR 的光学/硬件噪音在整个 NIR 吸收带基本稳 定, 但 “第一谐波” 的吸收信号大约比 “组合波带” 小 10倍, 而且第一谐波包含的信息没有 “组合波带” 多!
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
不要忘记, 是你的样品决定你应该采用的波长( 波数)来建立模型, 错误的选择会带来许多麻烦! 如果你采用的 NIR 光学系统与检测系统不能同 时覆盖这优化波长(波数), 哪就有点麻烦!
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2015年10月19日星期一 25
近红外(NIR)光谱的基础与模型的建立与转移
模型的建立
难的定义是什么?
1.
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需要很多样品来建立模型
你采用的NIR光学系统与检测系统不能同时覆盖这 优化波长(波数), 哪就有点麻烦
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因为如果是这样, 你永远也不可能知道最优化的波长 (波数)在哪里 - “天堂食品” 的理论 – 天堂食品只在 天堂供应 - 你用过 Foss 的 NIR 没有?!