NIR近红外分析仪的使用及模型校正
近红外光谱仪的操作步骤 光谱仪技术指标
近红外光谱仪的操作步骤光谱仪技术指标近红外光谱仪从分光系统可分为固定波长滤光片、光栅色散、快速傅立叶变换、声光可调滤光器和阵列检测五种类型。
滤光片型紧要作专用分析仪器，如粮食水分测定仪。
近近红外光谱仪从分光系统可分为固定波长滤光片、光栅色散、快速傅立叶变换、声光可调滤光器和阵列检测五种类型。
滤光片型紧要作专用分析仪器，如粮食水分测定仪。
近红外光谱仪的操作步骤如下：（1）将烟叶样品全部经60目旋风磨处理，待测：（2）开机（要求在18—24℃范围内启动），持续预热 1.5小时；（3）扫描背景，一般要求四次样品扫一次背景。
在环境要求变化不大时可适当放宽要求；（4）用烧杯量取待测样品约75ml（仅对粉末而言）放入样品杯，样品装填均匀，用压紧器（可做成铜块）压紧样品，要求底部没有裂缝。
（5）将样品杯放入样品室，开始扫描；（6）扫描结束后，取出样品杯，清扫样品；（7）重新装样，进行第二个样品的扫描；（8）样品全部扫描结束后，分析结果。
试样测试完成后，首先应退出FT—IR软件，关闭电脑，最后关闭主机电源。
近红外光谱仪仪器使用的注意事项：A 、保持室内环境相对湿度在50%以下。
KBr窗片和分束器很简单吸潮，为防止潮解，务必保持室内干燥。
同时操作的人员不宜太多，以防人呼出的水气和CO2影响仪器的工作。
B 、维持室内温度相对稳定。
温差变化太大，也简单造成水气在窗片上凝结。
C 、假如条件允许，建议定期对仪器用N2进行吹扫。
D 、尽量不要搬动仪器，防止精密仪器的猛烈震动。
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近红外光谱仪操作流程
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1. 开机。
打开仪器电源开关。
启动计算机和光谱软件。
近红外线的使用流程
近红外线的使用流程1. 简介近红外线（NIR）是介于可见光和红外线之间的电磁辐射波段。
近红外线技术在很多领域都有广泛应用，包括医疗诊断、食品安全检测、农业生产、环境监测等。
本文档将介绍近红外线的使用流程，并为用户提供相关使用指南。
2. 仪器设备准备在使用近红外线技术前，需要准备以下仪器设备： - 近红外线光谱仪：用于测量样品的近红外线光谱。
- 样品：待测量的物质样品。
- 电脑：用于控制光谱仪和分析数据。
3. 测量流程下面是近红外线的测量流程：3.1 样品准备•准备待测量的样品，并将其放置在适当的容器中。
•确保样品表面干净，没有污物和尘埃。
3.2 仪器连接•将近红外线光谱仪连接到电脑上，并确保连接正常。
•打开光谱仪软件，并进行相关设置。
3.3 校准•在开始测量之前，需要进行仪器的校准。
•根据光谱仪的使用说明，选择合适的校准方案，进行校准操作。
3.4 扫描样品•将样品放置在光谱仪的测量区域中。
•在软件中选择扫描模式，并进行扫描操作。
•确保样品被均匀照射，并记录扫描结果。
3.5 数据分析•将扫描得到的数据导入数据分析软件中。
•根据需求，选择合适的数据处理方法，例如光谱解析、定量分析等。
•分析并解释数据结果，并记录相关信息。
4. 注意事项在使用近红外线技术时，需要注意以下事项：4.1 样品处理•样品表面应保持干净，并确保样品的质量和状态符合测量要求。
•避免样品受到污染或损坏，影响测量结果。
4.2 光谱仪使用•在使用光谱仪前，要仔细阅读并理解光谱仪的使用说明书。
•正确连接和操作光谱仪，避免不必要的问题和损坏。
4.3 数据分析•在进行数据分析时，要选择合适的方法和工具，并进行合理的数据处理和解释。
•确保数据分析结果准确可靠，并记录相关信息。
5. 总结近红外线技术在科学研究和生产实践中具有重要作用。
本文档介绍了近红外线的使用流程，包括仪器设备准备、测量流程、注意事项等。
希望通过本文档的介绍，用户能够更好地了解和应用近红外线技术，提高工作效率和数据分析能力。
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。
近红外光谱信号分析及评价方法研究
近红外光谱信号分析及评价方法研究近红外光谱（NIR）是一种非常重要的分析技术，已被广泛应用于各个领域。
NIR光谱是指在近红外区域（约700-2500nm）的光谱，它可以提供样品的化学和结构信息。
NIR光谱可以被用来定量或定性分析样品的成分、物理和化学属性。
本文将介绍近红外光谱信号分析及评价方法的研究。
一、近红外光谱信号分析方法NIR光谱信号分析是将NIR光谱信号处理为更简单、更易于识别的形式的技术。
这个过程通常包括数据采集、预处理、变量选择、建模和验证等步骤。
1. 数据采集NIR光谱仪是用于获取NIR光谱信号的仪器。
NIR光谱仪的选择应基于采样需要和目的。
数据采集的质量对NIR光谱信号分析的结果至关重要。
2. 预处理数据预处理包括信号平滑、去基线、标准化和波长选择等处理。
这些操作可以减少噪声、增加信噪比、去除传感器和光源造成的影响、降低多重共线性等。
3. 变量选择变量选择是通过筛选和删除原始变量，得到更少而有效的变量，以提高模型的预测精度。
变量选择的方法包括前向选择、后向删除、主成分分析等。
4. 建模建模是通过分析已知样本数据来建立模型，以便预测未知样本的结果。
建模的方法包括偏最小二乘法、支持向量机、偏最小二乘判别分析等。
5. 验证验证是评价建模结果的一种方法，可通过交叉验证、留一交叉验证、外部验证等来完成。
验证可以检查建模过程中存在的问题，同时也可以确定模型的准确性。
二、近红外光谱信号评价方法NIR光谱信号的评价通常包括两个方面：定量和定性分析。
1. 定量分析NIR光谱定量分析是识别和测量样品中化学成分的量。
它的优点是飞快的采集速度、不需要样品准备、不需要危险化学品、不破坏原样品，同时也具有高准确性、高精度和高可靠性。
应用定量分析可以通过测量样品中的主要成分，来判断物质的含量、品质和认证等问题。
2. 定性分析NIR光谱定性分析是确定样品中的化学和结构信息。
定性分析可以用于识别和鉴别样品，为化学品、食品、药品等制造商提供质量控制的手段。
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(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。
近红外光谱校正
选择建模校正样品实际操作
? 根据生产经验挑选建模样品，即多挑选生产异常时样 品，生产正常时样品可少挑选
? 最开始收集的100 个样品全部用于建模
? 采集的同一个样品的重复光谱在光谱数量小于400 时， 可作为不同样品建模
? 当收集的样品个数大于200，光谱个数大于400以后， 可将建模样品中的重复光谱删除，节约内存开销加快计 算速度
? 全局距离和最近邻距离可剔除部分信息重复的样品， 一般情况下仅使用最近邻距离剔除样品
? 多数情况下按照性质值分布挑选建模样品
选择建模校正样品实际操作
? 根据样品分布情况 找出有代表性样品
化学基础数据原则
代表性样品基础数据平行 测试
基础数据检测采用标 准或经典方法
化学基础 数据
同一样品的化学基础数 据必须与该样品光谱对 应
异常样品处理的原则
? 马氏距离（杠杆值）判定的异常样品一般不剔除。 前提1：其化验性质值确实准确无误 前提2：该样品对模型的准确度影响不太大， 可保证SECV值与该性质的稳定性标准差相当
? 学生残差判定的异常样品一般进行剔除 ? 建模过程中一般最多剔除3轮异常样品而形成最终分析模型
异常样品处理的原则
近红外定量模型校正过程
1. 样本的收集 2. 光谱的采集 3. 校正样本的选择 4. 化学基础数据的测定 5. 定量模型的建立 6. 定量模型的验证 7. 模型维护
7个方面建立规范
样本收集原则
建模样品收集
建模样品应包含以后未知样 品所包含的所有化学组分
建模样品的浓度变化范围大 于未知样品的变化范围
光谱采集原则
光谱采集原则
仪器
仪器充分预热 性能测试过关
红外光谱仪的操作步骤
红外光谱仪的操作步骤
准备工作：
1.检查仪器的状态，确保光谱仪处于正常工作状态。
2.准备样品，根据需要制备样品，确保样品的纯度和含量符合要求。
3.准备基线参考物质，用于校正仪器并建立基线。
1.打开仪器：
a.打开红外光谱仪的电源开关，等待仪器自检完成。
b.启动光谱软件，确保仪器与计算机连接正常。
2.校准仪器：
a.选择校准模式，根据仪器的型号和要测量的样品类型，选择适当的
校准模式。
b.将基线参考物质放入样品室，调整路径长度，使其与待测样品相同。
c.点击校准按钮，开始校准仪器。
3.放置样品：
a.打开样品室的盖子，将样品放置在样品架上。
b.如果需要，调整路径长度，确保与校准时相同。
4.设置测量参数：
a.在光谱软件中选择测量模式，如透射或反射模式。
b.设置扫描范围，选择适当的红外光谱范围进行测量。
c.选择分辨率，根据需要选择适当的光谱分辨率。
d.设置积分时间，根据样品的特性选择适当的积分时间。
5.进行测量：
a.点击开始按钮，开始测量。
b.仪器将按照设置的测量参数进行扫描，同时记录样品吸收或反射的红外光谱。
6.分析光谱：
a.保存测量结果，将测量得到的红外光谱保存到计算机中。
b.使用光谱软件对光谱进行分析和处理，比如峰值、峰高测量、光谱干涉等。
7.结束测量：
a.关闭仪器，依次关闭红外光谱仪的电源开关和软件。
b.清洁样品室，将样品室内的废弃物清除干净。
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。
近红外光谱仪操作步骤
近红外光谱仪操作步骤简介近红外光谱仪是一种测量样品在近红外波段（约800-2500 nm）光吸收和反射的仪器，广泛应用于食品、制药、化工等领域的成分分析。
本文将介绍近红外光谱仪的操作步骤和注意事项。
操作步骤1. 打开近红外光谱仪进入实验室后，按下近红外光谱仪上的电源按钮，等待电源指示灯亮起，表明仪器已开始启动。
2. 样品前处理将待测样品准备好，进行必要的前处理。
对于固体样品，需要将其研磨或压片，以便获得均匀、平整的表面。
对于液态样品，需要稀释至适当的浓度，并且防止样品产生气泡或振荡。
3. 标准化参考物质在进行样品测量前，需要先标准化参考物质。
将参考物质放入近红外光谱仪的样品室中，进行标准化处理。
标准化处理可以通过光谱仪软件中的特定功能完成。
4. 放置待测样品标准化参考物质处理完成后，将参考物质取出，放置待测样品于样品室中。
注意，不同样品的数量和放置位置可以根据实验需求进行调整。
5. 进行光谱测量根据光谱仪的操作说明，设置相关参数，执行光谱测量。
待测样品的光谱图像可以在电脑屏幕上进行实时观察。
6. 数据处理将测量的光谱数据导出至电脑，通过相应的软件对数据进行分析和处理。
根据需要，进行数据平滑、基线校准、峰识别、谱图匹配等处理过程。
7. 关闭近红外光谱仪完成光谱测量和数据处理后，关闭近红外光谱仪。
注意，不要关闭电源开关，而是通过光谱仪上的软件操作进行关闭。
注意事项在操作近红外光谱仪时，需要注意以下几点：1.样品需处理干净和均匀，避免杂质和热源的影响；2.参考物质的标准化过程应当做好，避免影响数据的准确性；3.光谱测量时需要选择适当的光源和检测器，以获得准确的数据；4.数据处理时需要根据实验需求进行调整，避免过度平滑和谱图失真现象；5.操作过程中要注意保护近红外光谱仪，避免碰撞、摔落等损坏。
总结近红外光谱仪是一种重要的分析工具，能够广泛应用于食品、制药、化工等领域的成分分析。
通过本文介绍的操作步骤和注意事项的学习，能够更好地掌握近红外光谱仪的操作技巧，并且让实验结果更加准确和可靠。
近红外光谱仪的使用教程
近红外光谱仪的使用教程近红外光谱仪（Near-Infrared Spectrometer，简称NIR）是一种常用的分析仪器，广泛应用于农业、食品、医药、化工等领域。
它能够通过测量样品在近红外光波段的吸收和散射光来确定样品的物理、化学及结构性质。
本篇文章将介绍近红外光谱仪的使用方法和注意事项，以帮助读者更好地利用该仪器。
仪器准备在操作近红外光谱仪之前，首先需要对仪器进行准备。
确保设备工作正常并经过校准是十分重要的。
首先，检查光源是否亮度均匀、光束是否齐整。
其次，确保样品舱及光学部件的清洁度，以免影响测量结果。
最后，进行仪器校准，确保光谱仪的准确性和稳定性。
样品处理在使用近红外光谱仪前，需要对样品进行适当的前处理，以保证测量结果的准确性。
样品通常需要经过研磨、过滤或稀释等步骤，以确保样品均匀、无颗粒和适宜的浓度。
此外，还需要注意样品的温度和湿度，以免对测量结果产生影响。
光谱测量在进行光谱测量时，需要选择适当的光谱范围和参数，以获得最佳的结果。
一般来说，近红外光谱仪有两种测量模式：反射和透射。
反射模式适用于固体样品和粉末样品，而透射模式适用于液体和溶液样品。
在选择测量模式时，根据样品的性质和要求进行选择。
数据分析获取光谱数据后，需要对数据进行分析和解读。
常见的数据处理方法包括预处理、特征提取和模型建立等。
预处理是指对数据进行平滑、去噪、标准化等操作，以提高数据的质量和可解释性。
特征提取是将复杂的光谱数据转化为可理解的数据特征，以便进一步分析和识别。
模型建立是利用已知样品的光谱数据建立模型，并利用该模型对未知样品进行分类、定量和质量控制等。
注意事项在使用近红外光谱仪时，需要注意以下几点。
首先，避免光源和检测器受到干扰，保持实验环境的干净和安静。
其次，校准仪器的频率要求，以确保测量结果的稳定性和准确性。
此外，注意样品舱的温度控制，以免样品受到热辐射的影响。
总结近红外光谱仪是一种重要的分析工具，它能够提供大量关于样品性质和组成的信息。
近红外光谱分析仪的使用 分析仪操作规程
近红外光谱分析仪的使用分析仪操作规程近红外光谱分析仪是利用气体或液体对红外线进行选择性吸取的原理制成的一种分析仪表，它具有灵敏度高反应速度快分析范围宽选择性好抗干扰本领强等特点，被广泛应近红外光谱分析仪是利用气体或液体对红外线进行选择性吸取的原理制成的一种分析仪表，它具有灵敏度高反应速度快分析范围宽选择性好抗干扰本领强等特点，被广泛应用于石油化工冶金等工业生产中。
近红外光谱分析仪的光源是接受上下两个电极的方法，通上电流，电极之间就形成一个火花式光谱仪光源。
在这火花式光谱仪光源中，电极之间空气或其他气体一般处于大气压力。
因此放电是在充有气体的电极之间发生，是依靠电极间流过的电流使气体发光，是建立在气体放电的基础上。
低压火花以及控波型光谱分析仪光源是在电容电场作用下，接受掌控气氛中放电；火花光谱分析仪光源是在直流电场作用下，淡薄掌控气氛中放电；等离子体火花式光谱仪光源是在射频电磁场作用下掌控气氛中放电（电极之间的电压以及电流的关系不遵守欧姆定律的）。
光谱分析仪光源的作用是将待测元素变成气体状态，而后激发成光谱，依据该元素谱线强度转换成光电流，由计算机掌控的测光系统按谱线的强度换算成元素的含量。
光源作用的这种动态过程，就是将样品由固态变成气态，其中一部份元素激发而发射光谱，而这些气态的样品又不断地向四周扩散，分析间隙的气态样品也在不断更新，以求达到一个动态平衡，当火花光谱分析仪光源激发确定时间后，蒸气云中待测元素浓度增大，只有蒸气云中浓度充分大，才能得到大的光电信号。
近红外光谱分析仪是否稳定正常地运行，直接影响到仪器测定数据的好坏，假如气路中有水珠、机械杂物杂屑等都会造成气流不稳定，因此，对气体掌控系统要常常进行检查和维护。
首先要做试验，打开掌控系统的电源开关，使电磁阀处于工作状态，然后开启气瓶及减压阀，使气体压力指示在额定值上，然后关闭气瓶，察看减压阀上的压力表指针，应在几个小时内没有下降或下降很少，否则气路中有漏气现象，需要检查和排出。
近红外光谱(NIR)设备安全操作规定
近红外光谱(NIR)设备安全操作规定1. 前言近红外光谱(NIR)设备是一种非常常用的检测设备，广泛应用于药品、食品、化妆品、塑料及制药领域等，对物质进行质量分析和检测。
本文将从使用前的检查和准备，使用当中的注意事项和设备的维护保养等方面，为使用近红外光谱(NIR)设备的人员提供一份安全操作规定。
2. 使用前的检查和准备在使用近红外光谱(NIR)设备前，应检查设备本身和样品是否符合测试要求，并做好以下准备工作：2.1 检查设备本身•确认近红外光谱(NIR)设备的外观完好，没有损坏和松动的部分，如有损坏和松动的部分，应及时更换或修理。
•确认近红外光谱(NIR)设备的供电、电源、连接线等部件是否正常工作，如发现异常，应及时检修和处理。
•确认近红外光谱(NIR)设备的光源是否清洁，如果灯管破裂或者损坏需要及时更换。
2.2 检查样品•确认近红外光谱(NIR)设备的样品是否符合测试要求，如测试前需要对样品进行准备处理时，应按照要求进行准备并保证样品的完整性和正确性。
•确认近红外光谱(NIR)设备的样品数量是否符合要求，如样品数量过少或者数量超量都会影响测试的结果。
3. 使用当中的注意事项在使用近红外光谱(NIR)设备时，必须遵守以下操作规定：3.1 操作要慎重•在测试之前，应先启动镜头清洗功能，以保证光路无杂质。
•仪器操作前，必须先熟悉并掌握仪器的操作和使用程序。
•使用过程中，严禁轻击、摇晃和碰撞仪器以及操作台。
•避免一次测量时间过长，避免不必要的元素分析，在有效范围内进行测量。
3.2 保持测试样品的准确性•操作前，确认样品的标识清晰，记录样品ID号，确保检测结果的准确性。
•测试期间，及时根据测试流程添加或更换样品。
•测量完毕后，及时清空测量仓中残留的样品，避免下次测试时影响结果准确性。
3.3 避免影响测试结果•在测试前应仔细清洁测量仓，防止残留样品对后续测量的影响。
•测量前，应先做好基线校正，避免测试结果的误差。
近红外光谱(NIR)操作保养规程
近红外光谱(NIR)操作保养规程近红外光谱(NIR)是一种无损检测技术，可以用于分析物质的成分和组成。
在使用近红外光谱仪进行检测时，需要注意仪器的保养和操作规程，以确保准确的检测结果。
操作规程1. 样品处理在进行检测前，需要将样品处理好。
样品应该在室温下放置30分钟，以达到稳定温度。
如果样品是固态的，需要将其研磨成粉末，并均匀地撒在NIR检测平台上。
如果样品是液体的，需要使用透明的玻璃或石英杯，并在检测前以相同的方式清洗它们。
2. 仪器校准在进行检测前，需要对仪器进行校准。
仪器校准应该在每台检测仪器中都有一个确定的程序。
通常，它包括调整仪器的灵敏度和检测范围。
校准应该在每次使用仪器之前进行。
3. 检测操作将样品放置在检测台上，启动检测仪器，并按照仪器的操作说明进行操作。
检测的时间应该足够长，以确保准确的数据收集。
在检测过程中，仪器应该始终保持稳定的状态，以确保测试结果的可靠性。
4. 数据收集数据的收集应该在检测过程中进行。
不同的样品应该按照仪器的规定进行收集。
数据收集结束后，应该将数据记录下来，并妥善保存。
保养规程1. 清洁仪器在使用完仪器之后，应该对其进行清洁。
清洁应该涵盖所有使用过的部分。
对于NIR仪器，应该使用软布和无气喷雾器清洁仪器外壳和检测台。
不要使用有机溶剂和其他强酸或强碱溶液进行清洁。
2. 保护仪器外壳在非使用状态下，应该将检测仪器放置在干燥、清洁的地方。
如果使用过程中需要移动仪器，应该特别小心，避免碰撞、振动或摔落。
3. 更换配件检测仪器中的配件需要定期更换，以保证它们的功能正常。
一些零件需要在使用前检查其状态，例如光源、滤光片等等。
如果需要更换配件，请按照仪器的说明进行操作。
4. 管理数据库在使用仪器进行数据收集和存储时，应该对其进行适当的数据库管理。
数据应该按照采样日期、样品类型等分类，以便于后续的处理和分析。
总结使用近红外光谱(NIR)技术进行检测时，我们需要注意的不仅是操作规程，还需要注意仪器的保养。
(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。
NIR近红外分析仪的使用及模型校正
摘要：油品在线调合系统已经在全球各大炼油厂大规模实施，并取得了很大的投资回报率，经过十几年不断完善，汽油在线调合技术已经非常成熟，在国内也逐渐得到成功应用。
兰州石化于近年正式投用了汽油在线管道调合系统，该系统采用在线检测nir近红外分析仪系统和dcs集散控制系统，实现在线测定组份油的辛烷值等质量指标以及控制管道调合成品油的质量指标，随时优化和控制调合配方，使调合后成品油的辛烷值等质量指标达到设定目标控制值的一种在线管道优化调合方式，通过这种调合方式来挖掘汽油组份辛烷值的潜力，避免汽油辛烷值超标而造成质量过剩的一项新的调合技术。
关键词：在线调合，nir近红外分析仪，模型建立，模型校正第1章汽油在线管道调合的原理1.1 近红外线分析仪的工作原理nir光谱包含了样品的大量组成结构信息，样品性质与其组成结构是相关的，因此根据样品nir光谱可以预测样品的性质，其技术关键在于在两者之间建立一种定量关系，依靠这种关系，就能从未知样品的nir光谱求出其性质或组成数据。
建模的大致过程为：在模型建立时，选取具有代表性的样品集，测定其nir光谱数据，再使用传统的标准方法测定其性质数据，通过用偏最小二乘法建立的分析模型，对这些光谱数据进行分析，从而得到物料的参数数据。
在利用nir进行未知样品分析时，先测定其nir光谱，再根据已建立的模型来预测未知样品的性质数据。
1.2 近红线分析仪模型建立的过程近红外分析仪模型的建立大致为以下七步：采样、进行光谱分析、按照要求在实验室对所有样品进行常规分析、将实验室分析值输入到spectron软件的lab data中、利用model studio软件对光谱数据进行处理、利用unscrambler软件进行离线建模工作、完成软件设定后，运行统计unscrambler 软件，建立数学模型。
在建模型时，要反复计算，去除偏离太大的界外点，建立数学模型[1]。
实际调合车用汽油时辛烷值范围比较宽，这是实验室对大量数据统计的反映，从数学模型统计参数斜率、相关系数的计算结果可以看出，仪表模型参数基本满足生产需要。
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摘要：油品在线调合系统已经在全球各大炼油厂大规模实施，并取得了很大的投资回报率，经过十几年不断完善，汽油在线调合技术已经非常成熟，在国内也逐渐得到成功应用。
兰州石化于近年正式投用了汽油在线管道调合系统，该系统采用在线检测nir近红外分析仪系统和dcs集散控制系统，实现在线测定组份油的辛烷值等质量指标以及控制管道调合成品油的质量指标，随时优化和控制调合配方，使调合后成品油的辛烷值等质量指标达到设定目标控制值的一种在线管道优化调合方式，通过这种调合方式来挖掘汽油组份辛烷值的潜力，避免汽油辛烷值超标而造成质量过剩的一项新的调合技术。
关键词：在线调合，nir近红外分析仪，模型建立，模型校正
第1章汽油在线管道调合的原理
1.1 近红外线分析仪的工作原理
nir光谱包含了样品的大量组成结构信息，样品性质与其组成结构是相关的，因此根据样品nir光谱可以预测样品的性质，其技术关键在于在两者之间建立一种定量关系，依靠这种关系，就能从未知样品的nir光谱求出其性质或组成数据。
建模的大致过程为：在模型建立时，选取具有代表性的样品集，测定其nir光谱数据，再使用传统的标准方法测定其性质数据，通过用偏最小二乘法建立的分析模型，对这些光谱数据进行分析，从而得到物料的参数数据。
在利用nir进行未知样品分析时，先测定其nir光谱，再根据已建立的模型来预测未知样品的性质数据。
1.2 近红线分析仪模型建立的过程
近红外分析仪模型的建立大致为以下七步：采样、进行光谱分析、按照要求在实验室对所有样品进行常规分析、将实验室分析值输入到spectron软件的lab data中、利用model studio软件对光谱数据进行处理、利用unscrambler软件进行离线建模工作、完成软件设定后，运行统计unscrambler 软件，建立数学模型。
在建模型时，要反复计算，去除偏离太大的界外点，建立数学模型[1]。
实际调合车用汽油时辛烷值范围比较宽，这是实验室对大量数据统计的反映，从数学模型统计参数斜率、相关系数的计算结果可以看出，仪表模型参数基本满足生产需要。
采用最简单的模型评价方法将建好的各参数模型安装到m412的spectron软件中。
在线校正模型应用到在线分析后，需要对模型的准确性进行验证和校正。
在调合过程中，对组份和调合总管进行采样分析，对不理想的近红外模型加以校正和更新。
我们之所以要对模型校正，就是为了让在线调合系统的“眼睛”能够准确的看到油品的性质，为系统拿出最佳调合方案奠定基础，从而实现降低汽油调合成本，调合出清洁化的汽油产品。
第2章以93号汽油为例分析模型校正
2.1在线调合93号车用汽油性能指标分析
实验室采集分析的93号汽油数据比较多，为了便于分析对比模型校正的意义，这里用93号汽油在线优化调合的情况做分析对比。
辛烷值数据分析仪显示分别是：93.25、93.09、93.53、92.58、92.88、92.19、93.26、93.42；实验室数据为：92.3、92.2、93、92.8、93.4、93.1、93.5、93.6；数据误差值依次为0.95、0.89、0.53、-0.22、-0.52、-0.91、-0.24、-0.18[2]。
93号汽油的研究法辛烷值从以上数据可以看出，实验室分析数据变化趋势比较大，而近红外分析仪采集数据的变化趋势相对小些。
但是从装置出来的油品辛烷值稍有波动时分析仪的测量误差会很大。
当调合出的93号汽油辛烷值质量过剩时，近红外线分析仪的测量值才与实验室分析数据相接近。
当油品辛烷值略低于质量要求时，分析仪测量误差会增大，而且是正偏差。
测量模型极其不稳定，测量值忽大忽小。
最大差值0.95，最小差值0.18，平均误差
0.555。
平均误差比较大。
需要及时校正模型以满足生产的需要。
93号汽油的马达法辛烷值近红外分析仪采集数据的变化趋势与实验室分析数据变化趋势基本相似。
但分析仪的测量值高于实验室分析值。
以调合的情况看，93号汽油马达法辛烷值趋近于83，相对实验室分析数据一般呈现正偏差。
最大差值0.8，最小差值0.4，平均误差0.613。
平均误差比较大。
2.2校正模型后在线调合93号车用汽油性能指标分析
针对模型存在的问题，对模型进行了校正工作。
下面是模型校正后测量的93号汽油的性能指标分析。
分析仪数据分别是：92.57、92.48、92.51、92.27；实验室数据为：92.3、92.3、91.8、92.4；数据误差值分别为：0.27、0.18、0.71、-0.13[2]。
从以上数据可以看出，模型校正后近红外分析仪测量的93号汽油研究法辛烷值与实验室分析的数据较吻合，总体上近红外分析仪测量的数据略高，但模型校正后研究法辛烷值测量误差明显比以前减小，正负偏差均接近零刻度线。
最大差值0.71，此点的误差明显远远的大于其它点的误差。
经分析造成分这点误差偏大的原因是：①化验室在抽样检验分析时产生了严重的随机误差；②调合时生成油的辛烷值比正常偏小导致超出了该模型参数相关图的精确测量段。
最小差值0.13，平均误差0.193（抛除了最大偏离点得出的结果）。
平均测量误差减小为原来的35%。
基本上满足生产的需要。
第3章结论
通过93号车用汽油的质量指标对比分析，可以看出近红外分析仪模型的好坏对在线系统能否严格控制汽油质量的重要性。
在没有改变在线调合系统设备的前提下，仅对近红外线的测量模型做了一次校正便使93号汽油的研究法辛烷值误差降低到了0.193。
上述的综合对比可以看出随着模型的不断校正，分析仪测量的误差越来越小。
从93号汽油的调合情况来看，新建立的分析仪模型校正了以往研究法辛烷值模型不稳定的现象，研究法辛烷值测量误差在≤±0.3以内的占到了75%；马达法辛烷值测量误差基本控制在≤±0.3以内。
模型的完善和检验是一个长期工作，随着调合项目的深入，模型会越来越完善，能够为在线调合提供可靠保障，使系统提高一次调合成功率并降低调合成本。