（测试计量技术及仪器专业论文）近红外光谱分析中若干关键技术的研究.pdf

摘要 近红外光谱分析技术具有高效、快速、成本低、无损伤和绿色环保等优 点。宅不仅霹以应曩l 于实验室分援，蓑量逶用予瑗场袄速检测鞠实珏孽在线分 析。但怒目前一些关键的技术蕊础问题尚未得到彻底解决，严重阻碍着近红 外光谱分柝技术的进一步应用勰发展。本论文综合多学科的知识深入研究了 鼠重叠复杂的光谱中掇取徽弱的纯学戚份信怠的方法，最佼测量条件的设 计，建模方法的优化，校正模型稳健性的提高以及测凝结果的物理解释等关 键援拳蒸磁海瑟。 论文的主要研究内容为： l ，蘑次提溅并建立了多交爨光谱分板中竣佳光毽长的选舞原理。对“多 波长最链光程长组合方法”提高铡量精度的机理进行了理论证明和实验验 证。研究了光程长的选择对于单变量光谱分析期多变鬃光谱分析的测量精度 秘影稳。并提密潋东为主要鹜祭靛撵赫最佳竞程长静麓单确迩方法。 2 首次建立了测鬣精度与仪器精度、建模方法之间的传递函数，并进 行了实验验证。提出了实现颈鬻涎量耪凄瘊必嚣酶纹器壤疫夔确定方法。磅 究了建模方法和测量样品成份的复杂性对测量精度和必要仪器精度的影响， 提出了掇高测量精度的有效途径。 3 蓠次系统研究了随着样品成份笈杂性的交亿强及光谱数据颈处理方 法和波长区域的不同，主成分的个数、意义及其可解释性的变化情况。指出 多变量授歪模癸戆主成分与多耱嚣素骞关，其旋锺麓惫义嚣簧摄据专渣矮谖 对具体问题做具体分析，而不存在完全围定的判断规则。并掇出了通过主成 分的分掇来判断校正模型中是秀存在非棒品成分信息蜘方法。对主成分进行 分析可以为测量结果的解释和测量方法、测量条件的优化提供物理依据。 4 对遗传算法波长优选方法进行了系统的应用饿研究，同时对鹾于遗 传算法静常甄波长选择方法遂行了改遴，使褥波长毯逸在提蓠多交量校正模 型预测精度的同时，还提高了模型的稳健性。同时深入研究了根据被测成份 净售号谈差送行波长选撂验方法，著鼹决了逆校正模戮孛来熊浓发撵晶懿垮 信号偏灵敏度s ：的计算方法问题，实现了实际光谱分析应用中的波长选择。 5 对模型标准化方法进行了系统的应用憾研究。分别对几种模型转换 方法和掇高模登稳健往瀚数学颧憝理方法进行了分帮亍帮眈较，并避行了实验 验证。同时研究了不同模型转换方法的选择依据以及转换集样品的选择对模 型转换效暴款影响。 关键词：近红外光谱分析化学计量学多变量校正方法 ， 。 a b s t r a c t n e a r i n f r a r e ds p e c t r o s c o p ya n a l y s i st e c h n i q u ei se f f i c i e n t ，r a p i d ，n o n i n v a s i v e ， e n v i r o n m e n t a lf r i e n d l ya n dc a l lb er u n 砒1 0 wc o s t s i ti sn o to n l ys u i t a b l ef o r l a b o r a t o r ya n a l y s i s 。b u ta l s oi n - f i e l df a s tm e a s u r e m e n ta n dr e a l t i m eo n 1 i n ea n a l y s i s h o w e v e r , t h e r ea r es o m ek e yt e c h n i q u e sh a v en o tb e e ns o l v e dt h o r o u g h l y , w h i c hd e t e r f u r t h e ra p p l i c a t i o na n dd e v e l o p m e n to fn e a ri n f r a r e ds p e c t r o s c o p y 烈i r s ) t e c h n i q u e i nt h ed i s s e r t a t i o n ，a l li n d e p t hs t u d yi sc a r r i e do u tb yt h ea u t h o rb ys y n t h e s i z i n g m u l t i - d i s c i p l i n a r yk n o w l e d g eo nt h ef o l l o w i n gt o p i c s ：t h ea b s t r a c t i o no fw e a ks p e c t r a l s i g n a l ，t h eo p t i m a lp a t h l e n g t hm e a s u r e m e n tc o n d i t i o n ，t h eo p t i m i z a t i o no fr e g r e s s i o n m e t h o d t h ee n h a n c e m e n to fm u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o nm o d e lr o b u s 协e s sa n dt h e p h y s i c a le x p l a n a t i o no f m e a s u r e m e n tr e s u l t sa r es t u d i e d t h em a i nr e s e a r c hc o n t e n to f t h ed i s s e r t a t i o ni n v o l v e s ： l ，t h es e l e c t i o np r i n c i p l eo fo p t i m a lp a t h l e n g t hi nm u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o ni s p r o p o s e d a n de s t a b l i s h e d 。“t h em e t h o do fm u l t i p l eo p t i m a l p a t h l e n g t h c o m b i n a t i o n t oi m p r o v ep r e d i c t i o na c c u r a c yi nm u l t i v a r i a b l ec a l i b r a t i o ni s t h e o r e t i c a l l yv e r i f i e da n de x p e r i m e n t a l l yv a l i d a t e df o rt h ef i r s tt i m e t h ei n f l u e n c e o fp a t h l e n g t hs e l e c t i o no np r e d i c t i o na c c u r a c yo fu n i v a r i a t ec a l i b r a t i o na n d m u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o ni si n v e s f i g a t e d t h es i m p l ed e t e r m i n a t i o nm e t h o do ft h e o p t i m a lp a t h e n g t ho f w a t e rs o l u t i o ni sg i v e n 2 秘l ep r o p a g a t i o nf u n c t i o nb e t w e e nt h ep r e d i c t i o na c c u r a c y , i n s t r u m e n t a lp r e c i s i o n ， a n dr e g r e s s i o nm e t h o di se s t a b l i s h e d ，w h i c hh a sb e e nv e r i f i e de x p e r i m e n t a l l y t h e d e t e r m i n a t i o nm e t h o do f e s s e n t i a li n s t m m e n t a lp r e c i s i o nt or e a l i z et h ea n t i c i a t e d p r e d i c t i o na c c u r a c yi sg i v e n n ei n f l u e n c eo fr e g r e s s i o nm e t h o da n dt h e c o m p l e x i t yo ft h es a m p l ec o m p o n e n t so np r e d i c t i o na c c u r a c ya n de s s e n t i a l i n s t r u m e n t a lp r e c i s i o na r ed i s c u s s e d ，t h ee f f i c i e n tm e u n $ t oe n h a n c et h e p r e d i c t i o na c c u r a c yi sp r e s e n t e d 3 ，t h ev a r i a t i o no f t h en u m b e ro f t h ep r i n c i p l ec o m p o n e n t s ，s h a p e ，p h y s i c a lm e a n i n g a n dt h ee x p l a i n a b l i t yw i t ht h ec h a n g eo fc a l i b r a t i o nd a t aa n dt h es a m p l e c o m p l e x i t yi ss y s t e m a t i c a l l ys t u d i e df o rt h ef i r s tt i m e i ti sp o i n t e do u tt h a tt h e p r i n c i p l ec o m p o n e n t sa r ei n f l u e n c e db ym a n yf a c t o r s 。麓瞻a n a l y s i so f m e a n i n gf o r t h ep r i n c i p l ec o m p o n e n t si nm u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o ns h o u l dc o m b i n ew i t ht h e p r o f e s s i o n a lk n o w l e d g ea b o u tm e a s u r i n gs a m p l e 刀摊a n a l y s i sm e t h o di sn o t c o m p l e t e l yf i x e da n ds p e c i f i cf o r t h ed i f f e r e n tm e a s u r e m e n to b j e c t 。w ec a nk n o w i ft h ec a l i b r a t i o nm o d ei sd i s t u r b e db yt h ee n v i r o n m e n t a ln o i s eb yt h ep r i n c i p l e c o m p o n e n t sa n a l y s i s ，w h i c hp r o v i d et h ep h y s i c a lb a s i sf o rt h ee x p l a n a t i o no f m e a s u r e m e n tr e s u l ta n dt h eo p t i m i z a t i o no ft h em e a s u r e m e n tm e t h o da n dt h e m e a s u r e m e n tc o n d i t i o n 4 。曩l ea p p i i c a f i o no fw a v e l e n g t hs e l e c t i o nw i 盘g e n e t i ca g o t t h i n si ss y s t e m a t i c a l l y s t u d i e d t h er o u t i n ew a v e l e n g t hs e l e c t i o nm e t h o db a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m si s m o d i f i e d ，w h i c he n h a n c ep r e d i c t i o na c c u r a c ya n di m p r o v et h er o b u s t n e s so ft h e c a l i b r a t i o nm o d e l 强o s ea r ea l ? v e r i f i e db ye x p e r i m e n t s i 硒ew a v e l e n g t hs e l e c t i o n a p p r o a c h b yt h e n e ta n a l y t es i g n a lr e l a t i v ee r r o ri ss t u d i e dt h o r o u g h l y t h e 一一 c a l c u l a t i o nm e t h o do fn e tp a r t i a ls e n s i t i v i t y o fu n k n o w ns a m p l es p e c t r u mi n i n v e r s em u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o ni sp u tf o r w a r d ，w h i c he n a b l et h ew a v e l e n g t h s e l e c t i o ni np r a c t i c a ln e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p ya n a l y s i sa p p l i c a t i o i l 5 t h ec a l i b r a t i o nm o d e ls t a n d a r d i z a t i o ni ss y s t e m a t i c a l l ys t u d i e dt oe n h a n c et h e r o b u s t n e s sa n da d a p t a b i l i t y s e v e r a lm a t h e m a t i c a lp r e t r e a t m e n tm e t h o d sa n d m o d e lt r a n s f e rm e t h o d sa r ea n a l y z e da n dc o m p a r e d ，a n ds o m eh a v eb e e nv e r i f i e d b ye x p e r i m e r i t s m e a n w h i l e t 1 1 ee f f e c to ft h es e l e c t i o no fc a l i b r a t i o nt r a n s f e r m e t h o da n dt h ei n f l u e n c eo ft r a n s f e rs e ts a m p l e ss e l e c t i o no nt h ec a l i b r a t i o n m o d e lt r a n s f e rr e s u l ta r ea l s od i s c u s s e d k e yw o r d s ：n e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y , s p e c t r a la n a l y s i s ，c h e m o m e t r i c s ， m u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o n 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得盘鲞盘鲎或其他教育机构的学位或 证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：毒撒 签字日期：m 3年月拉日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盘盗盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权叁洼盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学 校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：事次波导师签名：彩事可伏 签字日期： 阳年 月三日签字日期：加弓年 月，己日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 近红外光谱分析技术 近红外光是指波长在7 8 0 n m 2 5 2 6 n m 范围内的电磁波。近红外光谱的 信息主要是含氢基团( 如c h ，o h ，n h ，s - h 等) 分子振动的倍频与合频 吸收信息。不同基团产生的光谱在吸收峰位置和强度上有所不同，根据朗伯 一比尔吸收定律( l a m b e r t b e e rl a w ) o 州，随着样品成份组成或者结构的变 化，其光谱特征也将发生变化。这是近红外光谱分析技术的理论基础。由于 近红外光谱含有丰富的物质分子结构信息，所以可用来分析绝大多数种类的 化合物及其混合物的成份浓度或者品质参数。近红外光谱分析技术是综合光 谱学、化学计量学( c h e m o m e t r i c s ) 和计算机应用等多学科知识的现代分析技 术。 近红外光谱分析技术的发展经历了以下几个主要阶段。1 8 0 0 年h e r s c h e l 第一次发现了近红外区域“1 。1 9 世纪末，a b n e y 和f e s t i n g 在近红外短波区 域首次记录了有机化合物的近红外光谱”3 。1 9 2 8 年b r a c k e t t ”3 测得第一张高 分辨率的n i r 图，并对有关基团的光谱特征进行了解释。由于缺乏可靠的仪 器基础，5 0 年代以前，近红外光谱的研究只限于为数不多的几个实验室中， 而且没有得到实际应用。5 0 年代中期，k a y e 0 1 首先研制出能准确得到n i r 光谱的仪器，一些公司也相继开发了商业化的仪器。n o r r i s 等人在近红外光 谱漫反射技术上所做的大量工作。1 ，掀起了近红外光谱应用的一个小高潮， 近红外光谱分析技术在测定农副产品的品质方面得到了广泛使用。进入6 0 年代中后期，由于经典近红外光谱分析技术暴露出灵敏度低、抗干扰性差的 弱点，加之各种新的分析技术的出现，使人们淡漠了近红外光谱分析技术。 8 0 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同趋完善，促进了现代近红外光谱分析技术的快速发 展。 与其它常规分栀技术不同，近红外光谱分析技术是一种间接测量技术。 它是应用化学计量学方法建立校正模型( c a l i b r a t i o nm o d e l ) ，从而实现对未 知样品的定性或者定量分析。其主要步骤包括：选择有代表性的校正集 样品，并测量其近红外光谱；采用标准方法测定感兴趣的成份的浓度( 品 天津大学博士学位论文 质参数) 数据，将其作为参考值；根据校正集样品的测量光谱和被测量 的参考值，通过化学计量学方法建立校正模型；测量被测样品的近红外 光谱，将其代入所建立的校正模型，计算得到待测样品的浓度( 品质参数) 。 以化学计量学为基础的建模分析是近红外光谱分析技术中一个重要的 组成部分。化学计量学是集化学、数学、统计学和计算机应用于一体的交叉 学科。它运用在计算机上实现的数学与统计学方法，优化化学测量过程，并 从化学测量数据( 信号) 中最大限度地提取有用的化学信息。由于近红外光 谱谱峰较宽，实际样品中各种成份的吸收峰重叠严重，化学计量学方法是对 微弱化学信息进行提取和分析的有效方法，为复杂混合物的定性或者定量分 析提供了有力的工具，并在速度和准确度方面均得到很大的提高。近红外光 谱分析常用的化学计量学方法1 主要包括：偏最小二乘法( p l s ) 、主成分回 归( p c r ) 、主成分分析( p c a ) 等。 与传统分析技术相比，近红外光谱分析技术能在几秒至几分钟内，就可 以同时测定样品中多种成份的浓度或性质参数；近红外光对物质的穿透能力 较强，无需对样品作任何预处理，可实现无损测量；另外，无需化学试剂， 对样品或者环境不会造成污染；近红外光子的能量比可见光还低，不会对人 体造成伤害。因此，近红外光谱分析技术具有高效、快速、成本低和绿色环 保等特点。近红外光谱分析技术不但可用于实验室分析，而且适用于现场检 测和实时在线分析。 目前近红外光谱分析技术应用领域非常广泛，主要包括：生命科学。1 “、 石油化工“”3 、冶金“”“、农业埘1 、医药瑚1 、轻工食品 2 4 - 2 8 3 环境保护 “”3 ”等领域。例如，在农业领域，早在1 9 7 8 年美国和加拿大就采用近红外光 谱分析方法代替凯氏法，作为分析小麦蛋白质的标准方法。近红外分析还可 以用于农产品中氨基酸、脂肪以及其它营养成份的品质分析，适合于育种、 栽培和农产品加工。在食品工业，可应用于牛奶。“、醋等物质的主要成份浓 度的现场检测。在石油化工领域，采用近红外光谱分析技术对被测物料的质 量参数( 如辛烷值、馏程、密度等) 进行在线分析，并与先进控制技术配合， 进行质量卡边操作，已产生巨大经济效益和社会效益。如法国l a v e r a 炼油厂 加工1 0 0 万吨汽油年，在线近红外分析可以节约辛烷值0 3 ，净增效益2 0 0 万美元年。在生命科学领域，近红外光谱分析可用于皮肤组织的水分、蛋白 质和脂肪的测量”“，乳腺癌的检查。，血液的体积、血流速度。、组织耗 氧量”7 1 以及血液中血红蛋白。“、血糖。”1 等成份浓度的测定。其中，采用近 红外光谱分析技术进行人体血糖浓度的无创伤检测是目前世界瞩目的前沿 2 第一章绪论 课题之一。它不仅能够实现血糖浓度及时、安全、无痛的自我监测，而且不 需要消耗品，可大大降低测试费用，同时这一理论方法的建立不仅适用于血 糖，而且可以推广应用于体液中其它成份的无创伤检测，对医学检测技术的 发展具有重要的意义。 1 2 近红外光谱分析技术尚存在的问题 近红外区域的光谱特征决定了近红外光谱分析技术存在着一些技术难 点。就目前国内外近红外光谱分析的研究现状而言，虽然近红外光谱分析技 术的研究领域非常广泛，相关的研究论文和报道也比较多，但是能够成功地 解决实际测量中的技术难题，实现良好应用的案例并不多，尤其是对于复杂 的测量情况( 如人体血糖的近红外无创伤检测) 。目前，这些关键的技术基 础问题尚未得到彻底解决，严重阻碍着近红外光谱分析技术的进一步应用和 发展。 近红外光谱分析技术面临的问题主要包括以下几点： ( 1 ) 由于近红外光谱区包括含氢基团不同级别的倍频和不同形式组合 的合频吸收，所以与中红外光谱相比，其谱带较宽，吸收峰重叠严重，谱带 复杂，而且吸收强度较弱，光谱的信噪比低“。因此，如何从复杂、重叠的 光谱中提取微弱的化学成份变化信息，提高测量精度，是近红外光谱分析技 术中的一个技术难点。 ( 2 ) 近红外光谱容易受到测量条件( 如温度、仪器) 、样品状态等外界 因素的影响，引起以系统误差为主的光谱不确定性。例如影响近红外吸收峰 位置的因素就有很多。如氢键的影响，会使吸收峰向长波长方向移动：温度 升高，会使吸收峰向短波长方向移动“。另外，很多其它干扰信息，如散射、 漫反射等现象引起的光谱变化都会被加载到样品近红外光谱上。这些都使近 红外光谱解析更加复杂化。因此，近红外光谱分析技术需要减少外界干扰因 素对测量精度的影响，排除测量条件变化造成的测量误差，提高校正模型的 稳健性。 ( 3 ) 近红外光谱分析技术的应用需要化学计量学方法与检测技术、分 析仪器等专业知识的紧密结台。然而目前理论研究与实际测量应用严重脱 节，多学科交叉研究不足，使得一些相关的技术难点很难攻克。其具体表现 为，目前没有将单纯的数学方法与物理分析相联系，使得测量结果的误差分 析和测量条件、建模方法的设计与优化均缺乏物理依据和理论指导，从而使 提高近红外光谱分析能力缺乏针对性和有效性。需要解决的具体问题包括： 一 天津大学博士学位论文 建立测量精度与仪器精度、建模方法之间的定量关系，为光谱方法 可达到的测量精度提供一种估计手段和判据，同时也可以得出实现预期测量 精度的必要硬件要求，为近红外光谱分析技术的设计、实现和测量精度分析 提供参考。 提出近红外光谱的最佳测量条件( 如光程长) 的选择方法，并分析 其选择原理，以有效地提高测量精度。 由于红外光谱分析技术为“黑匣子”分析技术，化学计量学模型比 较复杂、抽象，物理意义不明确，因此需要对数学模型中重要的参数( 如主 成分) 的意义进行分析，以帮助明确影响系统构成的主要因素和系统特征， 并可以判断近红外光谱测量过程是否受到外界干扰因素的影响，为测量结果 的误差分析和测量方法、测量条件的优化提供物理依据。 ( 4 ) 近红外光谱分析技术的应用需要研究者掌握良好的专业背景知识。 对测量对象的物理、化学性质等知识的掌握程度将直接影响近红外光谱分析 技术的设计与实现。近红外光谱分析技术与实际的专业测量知识很好地结合 至关重要。 1 3 论文的主要研究内容 针对近红外光谱分析技术的研究现状，本课题的目的是综合多学科的知 识解决一些关键的技术基础问题，为近红外光谱分析技术进一步广泛、成熟 地应用提供理论指导和参考依据。 本论文的主要研究内容如下： ( 1 ) 近红外光谱分析技术中的最佳光程长 光程长作为一个重要的测量条件，它的选择对于预测精度的提高具有很 大影响。本文第二章主要对多变量光谱分析中最佳光程长的选择进行了研 究，对其提高多变量校正模型测量精度的机理进行了理论分析和实验验证。 同时研究了光程长的选择对于单变量光谱分析和多变量光谱分析的测量精 度的影响。另外，讨论了以水为主要背景的样品的最佳光程长的简单确定方 法，这对于很多实际测量情况具有重要的应用意义。 ( 2 ) 近红外光谱分析技术中测量精度的研究 本文第三章主要研究了近红外光谱分析技术中单变量校正方法和多变 量校正方法的测量精度与仪器精度之间的定量关系，并进行了实验分析和验 4 第一章绪论 证。研究了实现预期测量精度所必需的仪器精度的确定方法，为测量条件的 优化和测量精度分析提供参考。另外还讨论了建模方法和测量样品成份的复 杂程度对测量精度和必要仪器精度的影响，分析了样品成份复杂程度与预测 精度之间的关系，进一步分析了提高测量精度的有效途径。 ( 3 ) 关于多变量校正模型中主成分的研究 本文第四章主要研究了多变量校正模型的主成分( 新变量) 如何提供样 品组份信息和与光谱测量有关的其它物理因素信息，该信息能否改善对原光 谱的解释，并着重观察微弱化学成份的变化在光谱空间上的反映。同时研究 了随着建模数据的不同以及样品成份复杂性的变化，主成分的个数、意义及 其可解释性的变化情况。另外还研究了如何通过主成分的分析来判断校正模 型中是否存在非样品成分信息。对主成分进行分析可以为测量误差的原因分 析和测量方法的设计提供物理依据。 ( 4 ) 多变量校正模型的波长优选 本文第五章研究了基于遗传算法的常规波长选择方法的改进，使得波长 优选在提高多变量校正模型的预测能力的同时，还可以提高模型的稳健性， 并进行了实验验证。同时深入研究了根据被测成份净信号误差进行波长选择 的方法，并针对逆校正模型中未知浓度样品的净信号偏灵敏度j ：无法计算的 问题进行了研究，这对于实际光谱分析应用中的波长选择具有重要意义。 ( 5 ) 多变量校正模型的标准化 本文第六章对模型标准化方法进行了系统的应用性研究。分别对几种模 型转换方法和提高模型稳健性的数学预处理方法进行了分析和比较，并进行 了实验验证。同时研究了不同模型转换方法的选择依据以及转换集样品的选 择对模型转换效果的影响。模型标准化方法的研究对于提高模型稳健性和校 正模型的传递具有重要意义。 天津大学博士学位论文 第二章近红外光谱分析技术中的最佳光程长 2 1 概述 近红外光谱分析技术需要从重叠光谱中提取微弱化学信息，因此选择合 适的测量条件，对于提高测量精度具有重要意义。根据朗伯一比尔吸收定律 可知，吸收峰的强度主要决定于特定波长下样品的吸光系数和光程长。为了 不丢失样品信息，应根据不同的测量波长选择最佳光程长，这样可以提高透 射光谱的测量灵敏度，即提高单位被测成份浓度变化所引起的被测透射光谱 信号变化幅度，对于减少仪器噪声引起的浓度测量误差具有重要意义。 目前对于单波长光谱分析，最佳吸光度的研究已较为深入，并已有定论， 最佳光程长则可以通过吸光度的最佳值而间接获得。目前被普遍接受的是 hw i l l a r d 和l m e r r i t t 等人在1 9 8 1 年提出的结论，即在检测器噪声为仪器主 要噪声，透过率噪声恒定的情况下，最佳吸光度为0 4 3 4 ”，该结论是在参 考光谱的噪声忽略的情况下获得的。h o w a r d l m a r k 和p e t e r r g r i 伍t 1 1 s 在文 献 5 1 中讨论了将参考光谱的噪声考虑在内的情况，得到吸光度最佳值为 0 4 8 1 6 的结论。t o m a s i s a k s s o n 和p e t e r r g r i f f i t h s 在文献 5 2 中指出，在杂 散辐射( s t r a yr a d i a t i o n ) 存在的情况下，为了使浓度的信噪比获得最大值， 最佳吸光度值比无杂散辐射影响时的最佳吸光度值要小。另外，th i r s c h f e i d 和d e h o n i g s 等人在文献 5 3 中讨论了在光程长误差不可忽略的情况下最 佳吸光度的情况。 由于近红外光谱分析技术中光谱重叠严重，需要采用多波长光谱测量和 多变量校正方法进行微弱化学信息的提取，如果选择合适的测量条件，能够 有效地提高预测精度，因此确定不同波长处的最佳光程长是值得探讨的问 题。目前多采用单一光程长对多波长光谱进行测量，因此一些文献主要研究 在采用相同光程长进行多波长光谱测量的情况下最佳吸光度的选择，如d e h o n i g s ，gm h i e f t j e 和th i r s c h f e l d “”提出了在检测器噪声为主要噪声的情况 下多波长测量最佳吸光度为0 4 3 4 的结论，但该结论只有在各个波长处吸光 度相等或者某一波长处吸光度明显大于其它波长吸光度的情况下成立。同时 文献 5 3 中也讨论了在光程长误差大于检测器噪声的情况下，多波长测量过 程中最佳吸光度的选择，但该结论是在假设各个波长对建模的贡献是相等的 条件下推出的。以上研究均是处于采用单一光程长进行多波长光谱测量的阶 第二章近红外光谱分析技术中的最佳光程长 段。k e x i nx u ”提出了在不同波长下均采用其相应的最佳光程长进行综合光 谱测量的观点，但没有给出深入的理论分析和充分的实验验证。 本章重点研究了多变量光谱分析中的“多波长最佳光程长组合方法”， 即在测量对象、建模波长和回归方法固定的情况下，分别针对每个波长选择 相应的最佳光程长，然后分别进行光谱测量，并将各个波长在最佳光程长处 的光谱数据组合起来进行建模预测的方法，并对该方法提高测量精度的机理 进行了理论分析和实验验证。由于多变量光谱分析的“多波长最佳光程长组 合方法”是建立在单波长最佳光程长的选择基础上的，所以本章首先对单变 量光谱分析中光程长对样品成份浓度测量精度的影响以及最佳光程长的确 定方法进行了理论分析和实验验证。本章最后提出了以水为主要背景的样品 的最佳光程长的简单确定方法，这对于一些实际测量领域，如人体血糖无创 伤测量的研究等具有重要的应用意义。 2 2 单变量光谱分析中最佳光程长的选择 221 单变量光谱分析中最佳光程长的选择原理 本章首先研究了在恒定的检测器噪声为主要噪声源的情况下，单变量光 谱分析中光程长与测量灵敏度的定量关系以及灵敏度与测量精度之间的定 量关系，着重讨论了通过选择最佳光程长提高测量灵敏度。从而提高测量精 度的方法，并通过葡萄糖水溶液模拟实验对单波长最佳光程长的确定方法进 行验证。 2 2 1 1光程长与灵敏度之间的定量关系 根据朗伯一比尔定律，近红外光谱仪器的测量响应值( r ) 为透射光强度 ，其满足： 一， i = i 。1 0 5 1 ( 2 - 1 ) 其中，c 为样品成份浓度，口为吸光系数( 波长的函数) ，n 为溶液中物质成 份个数，为光程长，。为入射光强度。对式( 2 - 1 ) 两边求导，可得到被测 成份单位浓度变化所引起的净光谱信号变化，即被测成份k 的测量灵敏度 ( s 。) 的表达式为： 一 天津大学博士学位论文 铲三惜o ，。謦d k = l n l o i o 1 扩怪静期 z ， 其中，r + 表示净响应信号( n e ta n a l y t es i g n a l ) 5 6 1 ，其定义为在总测量 响应信号r 之中对回归建模真正起作用的那部分响应信号。以为被测成份k 的浓度。d 为被测成份吒的变化引起的光强变化。导表示样品中被测成份 d c k 的浓度变化引起的成份i 的浓度变化相关值。 在通常的测量情况下，样品中被测成份浓度变化与其它成份的浓度变化 之间不存在相关性，或者有些测量情况下，被测成份浓度变化只会引起部分 成份的浓度相关变化，此时可以将公式( 2 - 2 ) 中i 喜吼鲁1 项进行简化。例 如，在被测成份与其它成份之间不存在浓度变化相关性时，则有： 生： 1g “j ( 2 - 3 ) d c i【0 ( i k ) 因此公式( 2 - 2 ) 可以简化为 吼= q r * = j 嗷d l j = i n l o i 1 口k = l n l o 厶，i 善4 ， cz a ， 可见测量灵敏度与光程长、入射光强以及被测物各成份的浓度、吸光系 数有关。在其它测量因素( 包括被测样品、建模波长和光谱仪器特性) 固定的 情况下，测量灵敏度主要由光程长决定。因此选择合适的光程长，可以使被 测成份的湖量灵敏彦汰到最大。 2 2 1 2 灵敏度与测量精度之间的定量关系 下面讨论测量灵敏度与测量精度之间的定量关系，从而考察光程长的选 择对测量精度的影响情况。通过根据文献 5 9 可知，在单变量光谱分析中， 成份浓度的测量精度与测量灵敏度密切相关。被测成份浓度的预测方差矿( 0 ) 与光谱响应值的测量误差盯，之间满足矿( 5 ) = s - 2 p ，2 + c 2 盯，2 】。由于本章讨论 的灵敏度为理论灵敏度，因此灵敏度误差盯。可以忽略。通常对于近红外光谱 仪器而言，检测器的热噪声为光谱测量的主要噪声。由于热噪声符合高斯分 布，而且无波长特性，透射光噪声盯，在各波长处基本恒定。因此可以得到浓 第二章近红外光谱分析技术中的最佳光程长 度预测的均方根误差( r o o tm e a ns q u a r ee r r o ro f p r e d i c t i o n ，简称r m s e p ) 与灵敏度s 。之间的定量关系为 r m s e p = 盯，s 女 ( 2 5 ) 可见，浓度预测的均方根误差( r m s e p ) 与灵敏度j 。成反比关系。灵敏 度s 。越大，仪器噪声盯，所带来的浓度预测误差越小。综合上述的分析表明， 光程长的选择直接影响被测量的预测精度。 22 1 3单变量光谱分析中最佳光程长的选择方法 在近红外光谱分析技术中，对物质浓度进行定量分析的最佳测量条件要 求给定的透射光误差引起的浓度测量误差最小。由于浓度预测的均方根误差 ( r m s e p ) 与灵敏度以成反比关系，因此当该波长处灵敏度取得最大值时， 预测误差最小，此时对应的光程长即为最佳光程长。 令等- u ，0 可导出 f：业咝。旦丝( 2 6 ) 。o p t t m u mn月 o c j c ， 可见对于单波长光谱测量分析，存在最佳光程长。最佳光程长在吸光度 a = 0 4 3 4 时获得，此时灵敏度值最大，测量误差最小；另外，对于同种测量 溶液，只要测量波长选定，则最佳光程长固定，与具体的被测成份无关。 2 2 2单变量光谱分析中最佳光程长的实验研究 为了验证单波长最佳光程长的确定方法以及单波长灵敏度与浓度预测误 差之间的关系，同时为了分析光程长的选择对单变量校正方法预测精度的影 响程度，下面设计了葡萄糖水溶液样品的光谱测量模拟实验。 理论生成数据实验为较理想情况，可保证噪声为白噪声，忽略了其它误 差的影响，噪声符合正态分布，与仪器噪声中热噪声占主导地位，其它误差 有效滤除的情况近似。模拟数据的生成过程为：在被测样品浓度、各成份吸 光系数和入射光强已知的情况下，利用公式( 2 一i ) 计算出透射光能量。由 于近红外光谱仪器的主要噪声是检测器热噪声，噪声不随波长变化，而且符 合正态分布，因此在透射光能量上叠加满足正态分布n ( 0 ，盯2 ) 的随机噪声， 然后进行建模预测。叠加的噪声大小应该选择适当，若噪声过大，容易造成 9 一 天津大学博士学位论文 光谱噪声大于有用被测信号，则无法检测出被测信号；若噪声过小，则预测 精度不受灵敏度限制。在每一个光程长下的模拟噪声计算重复进行多次，取 每次计算得到的r m s e p 的平均值。 研究中对l o o m g d l 至2 0 0 0 m g d l 等间隔分布的2 0 个葡萄糖水溶液样品 进行模拟实验，并在该过程中叠加n ( 0 ，0 0 0 12 ) 的正态分布热噪声。研究中 采用交互验证方法( c r o s sv a l i d a t i o n ) ，根据均方根预测误差指标( r m s e p ) 评价模型的实际预测能力。 r m s e p ( 2 7 ) 其中，0 为预测集中样品i 的被测成份浓度预测值，c ，为样品i 的被测成份浓 度参考值，聊为预测集中样品的个数。 根据公式( 2 6 ) 可以计算出在各波数下对葡萄糖水溶液样品中的葡萄糖 浓度进行测量时的最佳光程长曲线( 如图2 1 所示) 。可见，在4 0 0 0 c m 1 0 0 0 0 c m 。的波长区域，最佳光程长的数值从0 1 m m 变化到4 7 m m ，差别很 大。 亘 出 掣 装 出 嘣 图2 1 在不同波数下葡萄糖浓度测量的最佳光程长曲线 根据公式( 2 - 6 ) 可知，葡萄糖水溶液样品在6 0 0 0 c m “处的理论最佳光程 长为1 7 m m 。在本模拟实验中选择1 4 个光程长，这些光程长与由公式( 2 - 2 ) 计算所得的相应灵敏度理论值之间的关系曲线如图2 - 2 所示。 厚 第二章近红外光谱分析技术中的最佳光程长 0 3 5 0 3 02 5 蜊0 2 蟛 嘁01 5 01 0 0 5 0 光程长( r a m l 图2 - 2 l o o m g d l 葡萄糖水溶液样品在6 0 0 0 c m l 处灵敏度理论值与光程长之间的关系 曲线 利用上述方法生成各光程长下的吸光度数据，在6 0 0 0 c m 。处进行一元线 性回归，葡萄糖浓度测量误差随光程长的变化曲线如图2 - 3 所示。葡萄糖浓 度测量误差r m s e p 在最佳光程长1 7 m m 处取得最小值，与理论分析结果相符， 但在最佳光程长附近较宽的光程长范围内，被测成份浓度测量精度相差不 大，并且均比较理想。通过进一步计算可知，对于单变量光谱分析，吸光度 在0 2 0 8 范围内对应的光程长均比较理想，最佳光程长的选择可以在一 个较宽的范围。 光程长( r a m ) 图2 - 3单变量校正模型的葡萄糖浓度预测误差随光程长变化图 们如鲫蚰加0 (一唧日_)“md盈 天津大学博士学位论文 下面讨论在各光程长下测量灵敏度与葡萄糖浓度预测均方根误差 ( r m s e p ) 之间的关系，各光程长下对应的灵敏度值根据公式( 2 - 2 ) 计算得 到，其与相应的预测误差之间的关系曲线如图2 4 所示，其中。可见，r m s e p 随灵敏度的倒数( 1 s ) 单调增加，而且在r m s e p 值较大处线性较好，基本 与理论吻合。由于在单变量光谱分析中浓度预测误差随灵敏度升高而降低， 因此可以通过调整光程长，提高测量灵敏度，从而提高浓度测量精度。 3 琶 县 宙 夏 051 01 52 02 5 3 03 54 04 85 0 5 56 06 5 1 s 图2 4 灵敏度与葡萄糖浓度预测误差关系图 下面研究在不同的样品吸收强度喜口一) 下，模型预测误差随光程长 变化的情况，从而确定光程长的基本选择原则。由于在透射光误差引起的灵 敏度公北籼l ；q 鲥d qj 项与光程长z 无关， 可令，枷厶降纠d qj 黼数， 一乳c , l 则有s ，= 七1 0 茸7 代入公式( 2 - 5 ) 则有 r m s e p ：q 品：盯，