近红外光谱
远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱
远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱红外光谱是一种重要的分析技术，可用于确定分子的结构、化学成分和特性。
根据波长范围的不同，可以将红外光谱分为远红外光谱、中红外光谱和近红外光谱。
本文将分别介绍这三种光谱的原理、应用和优缺点。
一、远红外光谱远红外光谱的波长范围通常为400-10 cm-1，对应的波数为2500-1000 cm-1。
远红外光谱是红外光谱中波长最长、能量最低的一种，其能量范围适用于固体、高分子、矿物和金属等化合物的分析。
远红外光谱的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 软物质研究：远红外光谱可以用于研究软物质，如生物大分子（如蛋白质、纤维素等）和聚合物（如聚乙烯、聚丙烯等）的分子结构和动力学特性。
2. 矿物学研究：远红外光谱可以用于分析矿物的组分和结构，以及区分不同类型的矿物。
3. 化学研究：远红外光谱可以用于分析高分子和无机化合物，如纤维素、蛋白质、石墨、硅酸盐和金属氧化物等。
远红外光谱的优点包括分析广泛，分辨率高，可以用于研究分子结构和化学键的振动情况。
其缺点在于需要使用高级仪器和昂贵的样品制备，而且对于液体和气体等透明样品不够灵敏。
二、中红外光谱中红外光谱的波长范围通常为4000-400 cm-1，对应的波数为2.5-25 μm。
中红外光谱是较为常用的红外光谱，适用于研究有机化合物和小分子无机化合物的分析。
中红外光谱的应用领域较广泛，包括但不限于以下领域：1. 化学研究：中红外光谱可以用于分析各种化合物，如羟基、胺基、吡啶、醛基、酮基等有机官能团的振动情况，并在制药、医疗和能源等领域中发挥重要作用。
2. 表面分析：中红外光谱可以用于表面分析，例如检测薄膜、溶液和涂层的化学组成及结构，以及研究催化剂表面的反应。
3. 无机材料分析：中红外光谱可以用于分析各种无机材料，如石墨烯、氧化物和硅酸盐等。
中红外光谱的优点在于分辨率高，可灵敏地检测有机和无机化合物的分子结构。
其缺点是受到水分子的影响，因此需要采用专业的分析装置，且不能分析液体和气体等透明样品。
光谱仪近红外
光谱仪近红外指的是一类光谱仪器，用于检测和分析近红外波段的光谱信息。
近红外波段通常包括700纳米到2500纳米的范围。
近红外光谱仪通过测量物质在近红外光波段的吸收、散射或透射等特性，获取样品的光谱数据，并进一步分析和解释。
近红外光谱具有许多应用领域，包括但不限于以下几个方面：
1.化学分析：近红外光谱仪可以用于化学成分分析、质量控制、反应动力学等方面的研究。
通过检测样品在近红外波段的吸收特性，可以识别和定量分析化合物的种类和含量。
2.农业和食品领域：近红外光谱仪可用于农作物和食品品质的分析。
例如，可以通过近红外光谱技术判断水果的成熟度、检测农产品中的营养成分、预测食品的新鲜度等。
3.药物和生物医学研究：近红外光谱可用于医药领域的药物分析和生物医学研究。
例如，可以通过近红外光谱检测药物的纯度、质量等；同时，在生物医学研究中，近红外光谱被用作非侵入性的、实时的生物体监测工具。
4.环境监测：近红外光谱仪可以用于水质、空气质量、土壤污染等环境领域的监测和分析，帮助评估环境中的污染物含量和类型。
近红外光谱仪的使用使得对物质的分析更加简便、高效、准确，广泛应用于科学研究、工业生产、环境监测等领域。
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
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三、近红外光谱定量及定性分析
3.1近红外光谱的定量分析
3.2近红外光谱的定性分析
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3.1近红外光谱的定量分析
近红外光谱的定量分析就利用化学分析 数据和近红外光谱数据建立模型，确定 模型参数，然后以这个模型去定量预测 某些信息（如浓度）的方法。
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定量分析过程具体步骤如下：
1．选择足够多的且有代表性的样品组成校 正集； ２．通过现行标准方法测定校正模型样品 的组成或性质； ３．测定校正模型样品的近红外光谱；
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1.3近红外光谱分析技术的特点
1）分析速度快，测量过程大多可在1min 内完成。因此在日常分析中，包括了样 品准备等工作时间，在5min以内即可得 到数据。近红外光谱分析技术的另一个 特点是通过样品的一张光谱，可以测得 各种性质或组成。 2)适用的样品范围广，通过相应的测样器 件可以直接测量液体、固体、半固体和 胶状体等不同物态的样品光谱。
近红外光谱记录的是分子中单个化学键 的基频振动的倍频和合频信息，它常常 受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频 和合频的重叠主导，所以在近红外光谱 范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动 的倍频和合频吸收。
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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。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。
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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、偏最小二乘法、人工神经网络和 拓扑方法等
近红外光谱标准
近红外光谱标准近红外光谱技术作为一种重要的分析技术，在多个领域得到了广泛的应用。
为了规范近红外光谱技术的使用和推广，制定了一系列近红外光谱标准。
本文将介绍近红外光谱标准的主要内容，包括近红外光谱仪器标准、近红外光谱分析方法标准、近红外光谱样品制备标准、近红外光谱数据解析标准、近红外光谱应用领域标准、近红外光谱质量评估标准、近红外光谱安全操作标准以及近红外光谱数据处理标准。
近红外光谱仪器标准近红外光谱仪器是进行近红外光谱分析的基础设备，因此其性能和质量对分析结果有着至关重要的影响。
近红外光谱仪器标准主要包括仪器的基本参数、性能指标、稳定性、可靠性等方面的规定。
例如，仪器的主要技术指标应符合相应的测试方法及技术要求，仪器的稳定性应满足测试要求，仪器的操作应简单方便，仪器的安全性能应符合相关规定等。
近红外光谱分析方法标准近红外光谱分析方法标准是针对具体分析对象和方法制定的标准。
这些标准通常包括样品的前处理方法、光谱采集条件、谱图解析方法等方面的规定。
例如，样品的前处理应遵循一定的流程和规范，以保证样品的代表性和均匀性；光谱采集时应选择合适的波长范围和扫描次数，以保证光谱的质量和可靠性；谱图解析时应采用合适的数学方法和模型，以获得准确的分析结果。
近红外光谱样品制备标准近红外光谱样品制备是进行近红外光谱分析的重要环节之一。
样品制备不当可能会影响光谱的质量和分析结果的准确性。
近红外光谱样品制备标准主要包括样品的制备方法、样品制备过程中的质量控制等方面的规定。
例如，样品制备时应保证样品的代表性和均匀性，样品制备过程中应避免外部因素对样品的影响等。
近红外光谱数据解析标准近红外光谱数据解析是将采集的光谱数据转化为有用的分析结果的过程。
数据解析过程中涉及到数学建模、模型验证等方面，因此需要制定相应的标准来规范这一过程。
近红外光谱数据解析标准主要包括模型建立的方法、模型验证的方法、模型评价等方面的规定。
例如，模型建立时应选择合适的波长范围和变量，模型验证时应采用交叉验证等方法，模型评价时应根据实际应用情况进行评估等。
脑电 和 近红外光谱
脑电（EEG）和近红外光谱（NIRS）是两种常用的神经科学技术，用于探索人类大脑的活动和功能。
它们有以下不同之处：
1. 原理不同：脑电记录脑部神经元活动时所采集到的电信号，而近红外光谱则是通过记录头皮下脑部血流中血红素吸收光谱来间接反映脑部神经活动。
2. 空间分辨率不同：脑电技术的空间分辨率较低，通常只能反映大范围的脑区活动。
而近红外光谱技术可以提供较高的空间分辨率，可以检测到较小的脑区活动。
3. 时间分辨率不同：脑电技术的时间分辨率比近红外光谱更高，可以实时记录脑部神经元活动过程。
而近红外光谱技术的时间分辨率相对较低，需要进行一定的信号处理才能得到时间信息。
4. 应用范围不同：脑电和近红外光谱在研究不同的脑活动方面具有独特的优势。
脑电技术常用于研究脑波、睡眠、意识等方面的脑活动，而近红外光谱技术则常用于研究注意力、记忆、语言等高级认知功能。
需要注意的是，脑电和近红外光谱技术都有其局限性，需要与其他技术手段结合使用才能得到更加准确和全面的脑部活动信息。
红外光谱分布
1红外光谱分布
红外光谱（Infrared Spectroscopy, IR ）通常被划分为三个主要区域，根据其波⻓或波数的不同，具有不同的振动模式和应⽤：
1.近红外区（Near-Infrared, NIR ）
波⻓范围：0.75⾄2.5微⽶（7500⾄25000纳⽶）或波数范围：4000⾄12500厘⽶⁻¹。
主要特征：近红外光谱主要⽤于有机物的定量分析，如⻝品、农业样品中的⽔分、蛋⽩质、脂肪和糖分含量检测等。
2.中红外区（Mid-Infrared, MIR ）
波⻓范围：2.5⾄25微⽶（2500⾄25000纳⽶）或波数范围：4000⾄400厘⽶⁻¹。
主要特征：中红外光谱包含了⼤部分分⼦的基频振动吸收，是化学结构鉴定的关键区域。
许多有机化合物的重要官能团如羟基（OH ）、羧基（COOH ）、胺基（NH ₂）、羰基（C=O ）等在该区间有特征吸收峰。
3.远红外区（Far-Infrared, FIR ）
波⻓范围：25⾄300微⽶（25000⾄300000纳⽶），或者波数范围：40⾄10厘⽶⁻¹。
主要特征：远红外区主要涉及到分⼦的低频振动，包括伸缩振动和晶格振动，常⻅于固体材料的热性能分析以及⾼分⼦材料的结构研究。
在中红外区，进⼀步可以细分出“指纹区”（Fingerprint Region ），这个区域的吸收峰复杂多样且
密集，如同指纹⼀样独特，能够提供关于化合物具体结构的详细信息○○
○○○○。
近红外光谱的原理及应用
近红外光谱的原理及应用前言近红外光谱是一种非破坏性的分析技术，被广泛应用于物质组分的测定、质量控制和环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱的原理及其在不同领域的应用。
一、近红外光谱的原理近红外光谱是指在波长范围为700 nm到2500 nm之间的光线所显示的谱图。
其原理基于物质吸收、散射和反射的特性。
近红外光谱仪通过收集样品对近红外光的吸收、散射或反射来获得样品的光谱信息。
其原理可简单总结为以下几个步骤：1.光源发出宽谱带光线，经过透镜或光纤导入光谱仪中。
2.经过光栅或棱镜的分光作用，将光线分解成不同波长的光，形成光谱。
3.样品与光谱仪中的探测器之间形成一个封闭的光学系统。
4.样品与光线相互作用，发生吸收、散射或反射。
这些相互作用引起光强度的变化。
5.光谱仪中的探测器记录这种光强度的变化，从而得到样品的光谱图。
二、近红外光谱的应用近红外光谱因其快速、非破坏性和高效的特点，在许多领域都有广泛的应用。
以下是近红外光谱在不同领域的应用示例：1. 食品行业•食品成分分析：近红外光谱可以用于分析食品中的脂肪、蛋白质、糖类等成分的含量，从而用于质量控制和产品检测。
这种非破坏性的分析方法可以避免传统化学分析所需的样品处理和分解过程。
•食品质量检测：通过比对样品近红外光谱与标准样品的光谱，可以检测食品中的变质程度、添加剂是否合格等质量指标。
2. 化工行业•原料组分分析：近红外光谱可以用于化工原料的成分分析，通过建立光谱与成分之间的关系模型，可以快速准确地确定原料的组分及其含量。
•反应过程监测：近红外光谱可以在线监测化工反应过程中的物质变化，实时掌握反应过程的动态信息，从而进行优化和调控。
3. 医药领域•药品质量控制：近红外光谱可以用于药品质量的快速检测和分析。
通过建立药品光谱与其成分、含量之间的关系模型，可以对药品进行快速准确的质量控制。
•药物研发：近红外光谱可以用于药物研发过程中的原料药分析、反应过程监测等，加快药物研发的速度和效率。
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。
近红外分析原理
近红外分析原理近红外（NIR）光谱分析技术是一种非破坏性的分析方法，广泛应用于食品、药品、化妆品、农业、环境监测等领域。
本文将介绍近红外分析的原理，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、近红外光谱分析原理概述近红外光谱（NIR）是指介于可见光和红外光之间的电磁波。
与红外光谱相比，近红外波长范围更窄，通常介于700纳米到2500纳米之间。
近红外光具有高穿透性和强信号特征，在吸收、散射和反射过程中具有特定的光学特性。
二、近红外分析原理详解近红外分析是基于样品对近红外光的吸收特性进行定性和定量分析的方法。
当近红外光照射样品时，部分光会被样品吸收，而另一部分光会穿透并被探测器测量。
吸收的光谱特征与样品的物理化学性质相关联，可以通过建立光谱库或数学模型来解释和预测样品的成分、质量和特性。
近红外分析方法通常分为定性分析和定量分析两种。
1. 定性分析：通过比较待测样品的光谱特征与已知物质的光谱库相匹配，确定样品的成分或特性。
近红外光谱能够捕捉到物质的结构、键合和官能团等信息，通过光谱匹配可以快速准确地鉴别样品。
2. 定量分析：利用数学建模方法，通过建立样本的光谱与含量之间的定量关系，预测未知样品的含量。
这种方法需要建立多元线性回归模型或偏最小二乘回归模型，进行定量分析。
三、近红外光谱分析的优势和挑战近红外分析具有以下优势：1. 非破坏性：近红外光谱分析无需对样品进行处理或破坏性试验，可以保持样品的完整性。
2. 快速性：近红外光谱仪器操作简便，数据获取快速，可以在短时间内获得大量样品的光谱数据。
3. 多样性：近红外光谱可以应用于多种样品类型，包括液体、固体和气体等。
4. 多组分分析：近红外分析可以同时检测多个组分，提高分析效率。
然而，近红外光谱分析技术也存在一些挑战：1. 样品干扰：样品的颜色、湿度、温度等因素可能对近红外光谱产生影响，需要进行校正和修正。
2. 光学路径：样品的形状和厚度可能会对光谱信号的强度和形状产生影响，需要考虑样品的光学路径。
近红外光谱原理
近红外光谱原理
近红外光谱是一种分析技术，可用于材料的组成分析和质量控制。
它基于物质在近红外波段的光谱特征，通过测量样品吸收、反射或透射近红外光的强度来获得样品的光谱图像。
近红外光谱原理主要包括以下几个方面：
1. 光源：近红外光谱仪通常使用白炽灯或卤素灯作为光源，其辐射范围涵盖了近红外波段。
2. 多通道光栅：为了获得样品在不同波长上的吸收或反射光强度，近红外光谱仪通常采用具有多个光栅的光谱分析器。
每个光栅对应一个波长，通过旋转不同的光栅可实现光谱的扫描。
3. 采集样品光谱：样品可通过吸收、反射或透射光栅发射的光来获得其光谱。
对于固体样品，通常将样品置于透明的窗口上，使近红外光能够穿过样品；对于液体样品，则可以直接将光束照射于液体样品。
4. 光谱解析：光谱仪将采集到的光谱图像转换为数字信号，并进行光谱解析处理。
通过应用数学算法，可以对光谱进行分析和处理，以获得样品的组成信息。
5. 数据处理：在获得样品的吸收光谱后，可以通过比较样品的吸收光谱与基准光谱进行定性或定量分析。
也可以利用模型建立样品的光谱与样品特性之间的关系，实现定量分析和质量控制。
通过近红外光谱技术，可以快速、非破坏性地分析和检测各种样品，例如农产品、药品、化妆品等。
其优点包括操作简便、测量速度快、无需制备样品等，因此近红外光谱在工业生产和实验室分析中得到了广泛应用。
近红外光谱法原理
近红外光谱法原理
近红外光谱法是一种分析技术，通过检测和分析物质在近红外光谱范围内的吸收特性来确定样品中的成分。
该技术基于物质分子与电磁波的相互作用而产生的吸收波长和强度的变化。
近红外光谱法的原理基于分子的振动和转动。
分子在光照射下会发生不同类型的振动和转动，这些振动和转动的能量可以与入射光的能量相互作用。
近红外光谱法利用了分子振动和转动的特点，通过测量物质在近红外光谱范围内的吸收能力来确定样品中的不同成分。
在近红外光谱法中，使用近红外光源产生的特定波长的光照射到样品上，并通过检测光的透过率或反射率来获取样品的光谱信息。
通过比较待测样品与已知标准样品的光谱特征，可以确定待测样品中的不同成分的含量。
这种方法可以广泛应用于化学、制药、食品等领域，用于分析各种化合物的含量、纯度和组成。
总的来说，近红外光谱法利用了物质分子在近红外光谱范围内的吸收特性，通过测定样品的吸光度或透过率来确定样品的成分。
通过比较待测样品与标准样品的光谱信息，可以快速准确地分析物质的含量和成分。
红外光谱波长范围
红外光谱波长范围红外光谱波长范围指的是红外线在光谱中的波长范围。
红外线是一种电磁波，波长在可见光波长之外，其频率在300 GHz 至400 THz之间，波长在780 nm至1 mm之间。
红外光谱波长范围可分为三个部分：近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱。
近红外光谱的波长范围为780 nm至2500 nm，常用于生物成像和食品成像。
中红外光谱的波长范围为2500 nm至25000 nm，常用于环境监测和材料分析。
远红外光谱的波长范围为25000 nm至1 mm，常用于地质勘探和天文观测。
红外光谱波长范围内的红外线具有较强的穿透能力，可以穿过大多数物质，因此在医学、军事、环境监测、材料分析等领域有广泛的应用。
例如，红外线可以通过人体皮肤看到血管，因此常用于医学成像。
同时，红外线还可以通过雾、云和污染物等看到隐藏在背后的物体，因此在军事领域有广泛的应用。
总的来说，红外光谱波长范围涵盖了780 nm至1 mm之间的波长，可分为近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱三部分。
红外线具有较强的穿透能力，广泛应用于医学、军事、环境监测、材料分析等领域。
红外光谱波长范围内的红外线也具有一些特殊性质，例如，近红外光谱内的红外线可以通过人体皮肤看到血管，因此常用于医学成像。
中红外光谱内的红外线具有较强的吸收能力，因此常用于环境监测和材料分析。
远红外光谱内的红外线具有较高的辐射热效应，因此常用于地质勘探和天文观测。
红外光谱波长范围内的红外线也有一些局限性，例如，红外线不能穿过金属、水和大多数有机物质，因此在某些应用中可能存在局限性。
此外，红外线易受到气象条件的影响，例如雾、云和污染物，因此在实际应用中需要注意这些因素的影响。
总的来说，红外光谱波长范围是指红外线在光谱中的波长范围，其范围为780 nm至1 mm，广泛应用于医学、军事、环境监测、材料分析等领域，但同时也存在一些局限性。
红外光谱波长范围内的红外线具有较强的穿透能力，但不能穿过金属、水和大多数有机物质，因此在某些应用中可能存在局限性。
近红外光谱法的优点与缺点
红外线供应网/
近红外光谱法的优点与缺点
近红外(NIR) 谱是指介乎于可见区(VIS) 和中红外区(MIR)之间的电磁波。
其波长范围为700～2500 nm。
近红外光谱为分子振动光谱的倍频和组合频谱带，主要指含氢基团的吸收，包含了绝大多数类型有机物组成和分子结构的丰富信息。
由于不同的基团或同一基团在不同化学环境中的吸收波长有明显差别，因此可以作为获取有机化合物组成或性质信息的有效载体。
近红外光谱法的优点
①简单，无需烦琐的前处理，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较易获得，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。
近红外光谱可测量形式如漫反射、透射和反射，能够测定各种各样的物态样品的光谱。
近红外光谱法的缺点
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大于1%;
②建模难度大，定标样品的选择、制备，精确的化学分析，基础数据的准确性以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。
尤其是其准确性不能比它所依赖的化学分析法更好，所以在推广应用该技术时，必须使用精确的化学分析值及适当的定标操作技术，即NIRS 法必须实行系统的标准化操作。
近红外光谱吸收原理
近红外光谱吸收原理
在吸收光谱中，当近红外光线照射到样品上时，部分光线会被样品吸收，而其余的光线则透射或散射出来。
被吸收的光线的强度与样品中化学成分和分子结构有关。
不同的化学键和功能团会在不同的波长范围内吸收光线，因此通过分析吸收光谱可以得到样品的化学信息。
近红外光谱吸收原理的基础是分子的振动和转动。
当分子受到光线激发时，分子中的化学键会发生振动，这些振动会在特定波长的光线下发生共振吸收。
不同的化学键和功能团会产生特定的振动频率，因此可以通过分析吸收光谱来识别样品中的化合物。
除了化学成分，样品的浓度和物理状态也会影响近红外光谱的吸收特性。
因此，通过分析吸收光谱可以对样品进行定性和定量分析，包括化学成分的鉴定和浓度的测定。
总的来说，近红外光谱吸收原理是基于样品中化学键振动和分子转动对特定波长光线的吸收，通过分析吸收光谱可以获取样品的化学信息，实现化学成分的分析和浓度的测定。
高光谱与近红外光谱的区别
高光谱与近红外光谱的主要区别如下：
1.光谱覆盖范围：近红外光谱的波长范围为780-2526 nm，主要来源于
含氢基团X-H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收。
而高光谱成像技术则将成像技术和光谱检测技术相结合，对每个空间像元形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖。
2.数据维度：高光谱数据的数据维度高，单次采样1-2G，数据处理慢，
数据采集过程温度较高，对于分析对象有一定要求。
而近红外光谱主要应用于有机物分析，也有部分研究开展无机物间接分析。
3.应用范围：拉曼光谱是一种由分子振动和转动产生的散射光谱，可实
现分子官能团和化学键的鉴别分析，适用于无机物检测。
激光诱导击穿光谱则是一种大功率、适用于所有物质（气态、液态、固态）的检测技术，可实现远距离在线检测。
总的来说，高光谱与近红外光谱在光谱覆盖范围、数据维度以及应用范围等方面存在明显的差异。
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子振动的合频与倍频。近红外光谱包含了丰富的含氢基团的信息（C-H、O-H、 酚类和醇类的一级倍频在 7092cm-1、二级倍频在10000cm-1；N-H键的伸缩 振动一级倍频在 6666cm-1。因此近红外光谱法常被用来测定含有含氢
N-H、S-H），如水分子组合频在 5155cm-1、伸缩振动一级倍频在6944cm-1；
可定量测定活性成分和辅料；测定 某些脂肪类化合物的化学值（羟值、 碘值、酸值等）；水分测定；羟基 化程度测定；溶剂量控制等。
近红外光谱的应用 在药物分析方面的应用
分析方法
晶型和结晶性、多晶性、假多晶性和粒度测定
物理分析
溶出行为、崩解模式、硬度测定 薄膜包衣性质检测 制剂过程控制，如对混合制粒过程的监测
药物波谱解析
近红外光谱及其应用
小组成员：王磊 张丽莎 葛婷 周碧辉 申基琛 骆潇婧
目录
基 仪 器 介 绍 分
Contents
应
用
础
知
析
方
成
果
识
法
目录
基
础 仪 器 介 绍 分 析 方 法
Contents
应
用
知
识
成
果
人 文 背 景
基础知识
Herschel在 1800 年进行 太阳光谱可见区红外部分 能量测量中发现近红外光 谱区，为了纪念他的历史 性发现，人们将近红外谱
基团的有机物的含量。
200 nm
200nm
12820 cm-1 780 nm
9090 cm-1 1100 nm
3959 cm-1 2526 nm
25000 nm
紫外可见光谱区域
近红外光谱区域
近红外短波区域 近红外长波区域
中红外光谱区域
电子光谱
分子振动光谱 倍频及合频吸收
分子振动光谱 基频吸收
元素 外观
工业流通池
样品杯
漫反射探头漫反射光谱仪来自样品预处理，即可实现不同样
品的物理性质、化学性质进行 快速、准确判断及分析。
近红外光谱的常规检测方法
基础知识
透射测量法
漫透射测量法 漫反射测量法
目录
基
础 仪 器 介 绍 分 析 方 法
Contents
应
用
知
识
成
果
基本组成结构
仪器介绍
光 源 记录仪 近红外光谱仪 控制及数 据处理分 析系统 检测器
在４８００ｃｍ－１附 近区域，移动窗口相关 系数值低至０．９６０ ０，表明这两种极为相 近的原油得到了成功辨 识。
4 中药种类的快速识别
分析方法
分析方法
近红外小组
分光系统
测样器件
近红外光谱仪的主要类型
滤光片型
仪器介绍
主要作专用分析仪器，如粮食水分测定仪。由 于滤光片数量有限，很难分析复杂体系的样品。 具有较高的信噪比和分辨率； 光谱采集的可靠性受可动部件的影响，不太适 合在线分析。
光栅色散型 分光器件不同 傅里叶变换型
具有较高的分辨率和扫描速度；干涉仪中存 在移动性部件，且需要较严格的工作环境
建立模型的方法
分析方法
a) 多元线性回归（Multivarate Linear Regression, 缩写 为MLR） b) 主成分分析（Principle Component Analysis,缩写为 PCA） c) 主成分回归（Principle Component Regression，缩 写为PCR d) 偏最小二乘法（Partial Least Square, 缩写为PLS） e) 拓扑学方法和人工神经网络方法（Artificial Neural Net，缩写为ANN）等等。
基础知识
近红外光谱分析技术：通过测定被测物质在近红外
谱区的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。 优点： 速度快 缺点： 样品量大 维护繁琐 基础建模成本高 模型转移难
在线，适用性广
绿色，安全
分析结果准确
近红外光与物质的作用形式
真溶液
透射时发生吸收； 光程一定；
模型评价的指标 ① 残差E ② 校正集标准样品化学值测定误差SES
分析方法
③ 相关系数R Correlation 定标相关系数
④ 自预测标准偏差RMSEE
⑤ 预测均方根误差RMSEP ⑥ 交互验证标准偏差RMSECV ⑦ 校正均方根误差RMSEC ⑧ 校正集(预测集)样品的标准差SEC/SEP ⑨ 预测残差平方和PRESS
组分
官能团
合频与倍频
基础知识
合频近红外谱带位于2000~2500nm处，一级倍频 三级和四级或更高级倍频则位于780~900nm处。
位于1400~1800nm处，二级倍频位于900~1200nm处，
有机化合物的近红外光谱谱带归属
基础知识
（1）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 C－H（甲基、亚甲基、甲氧基、芳基等）、
定量分析步骤
分析方法
收集样品
测定全部样品的物化性质 测定全波长谱图 对光谱必要的处理 选择校正集 建立多元回归模型 正确 不正确 仪器及操作 是否正确 正确 不正确 选择验证集 对模型进行评价 检测结果 是否正确
日常分析
检修仪器
加入界外点 重新建模
是
样品是否 为界外点
不是
检查分析方法
校正集的选择原则
*Friedrich Wilhelm Herschel （1738-1822）
区中介于 780～1100nm 的 波段称为 Herschel 谱区。
* 英国天文学家，古典作曲家，音乐家，恒星天文学的创始人，被誉为“恒星天文学之父”
近红外技术的原理
基础知识
近红外是波长为780-2526 nm的电磁波，属于分子振动光谱，是基频分
O－H (羟基、羧基等) 、N－H （伯胺、仲胺、叔胺和铵
盐等） 、S－H的倍频和合频吸收。 （2）不同基团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。 （3）具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有
机物质的组成性质测量。
有机化合物的近红外光谱谱带归属
基础知识
近红外技术的发展
分析方法
实例：利用原油近红外光谱指纹特征提出原油种类精确识别方法———移
动相关系数法。 1、原油近红外光谱数据库的建立（样 品收集-近红外测定-光谱-性质数据库）
分析方法
2原油主要性质的预测分析 2.1分析模型的建立
分析方法
2.2预测分析 其中３个原油通过近红外光谱法预测得到的ＴＢＰ曲线与实测结果的对比
分析方法
近红外光谱法预测结果与实测结果十分吻合
３ 原油种类的快速识别
分析方法
由于不同种类原油的近红外光谱非常相似，利用传统的模式识别方法如 距离或相关系数等方法已不能对组成相近的原油进行识别。基于移动窗 口结合相关系数法提出一种用于原油近红外光谱精准识别的新方法——— 移动相关系数法，该方法在一系列很小的移动光谱区间比较两条光谱的 相似程度，从而得到相关系数矢量，与传统的相关系数方法相比，它能 在更高维数的空间内辨别两张光谱的差异。
基础知识
乳浊液
透射时发生吸收和散射 光程不确定；
固体&半固体
发生镜面反射、漫 反射、吸收、透射、 折射、散射等作用 方式
透射光的强度与样品
中组分浓度的关系符 合Beer定律
透射光的强度与样品中
组分浓度的关系不符合 符合Beer定律
NIR 各种物态样品最佳适应模式
吸收区 合频吸收 液体 透射 700—2500nm st 1 —4th 倍频吸收 合频吸收 固体 反射 1100—2500nm st 1 —2nd 倍频吸收 悬浮液 透射或反射 700—1100nm 3rd—4th 倍频吸收 样品 检测法 波长
近 红 外 的 采 集 方 法
基础知识
近红外结合化学计量学、 计算机技术、光导纤维技术、 漫反射积分球技术，是多学科
透射、透反射
液体、半固体
交叉融合。它可以利用比色皿、
漫反射
固体
投射探头、流通池等方式采集 液体和半固体的透射光谱，也 可以利用积分球、漫反射探头 采集固体的漫反射光谱，无需
比色皿
透射探头
相对较高，但适用面变窄
光谱预处理的方法
分析方法
光谱预处理和波段的选择方法:
包括傅立叶变换（Fourier transform）、卷积 (Convolution)、去卷积(Deconvolution)、微分 (derivative)处理以及相关系数法、遗传算法(GA) 等方法，对光谱进行平滑处理和基线校正，以及 光谱波长范围的优化。如近期的移动窗偏最小二 乘回归法。 光谱预处理和波长优选方法在近红外光谱分 析技术中是相当重要的.
• 尽可能要覆盖待分析样品的范围 • 对于待测的物化性质，样品应均匀分布
分析方法
• 样品的基底应相同（如Ph值或水分）
• 若各组分间相互反应，要注意光谱采集合采集瞬间的组 成变化 • 包括尽可能多的有代表性的样本 • 样本变化范围越大，模型的适用范围越宽，但分析结果
的精度可能变差；模型适用范围小时，分析结果的精度
基础知识
近红外光谱（Near infrared spectroscopy，NIR）
物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂
随着商品化仪器的出现及Norris等人的工作，提出物质的含量 与近红外区内多个不同的波长点吸收峰呈线性关系的理论。 随着各种新的分析技术的出现，加之经典近红外光谱分析技术 暴露出的灵敏度低、抗干扰性差的弱点。 化学计量学学科的重要组成部分——多元校正技术在光谱分析 中的成功应用，促进了近红外光谱技术的推广。 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 计量学的发展，近红外光谱在各领域中的应用研究陆续展开。 90年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面展开