红外光谱的发展及应用.doc

红外光谱分析的进展及其应用（石油化工学院 石油化工产技术1407班 李连雄） 摘要近红外光谱是20世纪30年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。阐述了近红外光谱的原理、技术特点，介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程，重点列举了近红外光谱在农业和食品分析中的成功应用实例。资料表明，近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点，已广泛应用于各个领域。特别是在欧美及日本等发达国家，很多近红外光谱分析法被列为标准方法。而我国近红外光谱的应用研究起步较晚，虽然某些方面已具国际领先水平，但就总体来看与国际水平还有大的差距。文章首次提出了集中优势资源，包括人力资源和设备资源，利用现代网络技术，建立终端用户和中心数据库资源共享的模式，以推动近红外光谱技术在我国农业科技和生产中的应用。引言；近红外光是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围是7002500nm，一般有机物在该区的近红外光谱吸收主要是含氢基团（0H，CH，NH，SH，PH）等的倍频和合频吸收。由于几乎所有的有机物的一些主要结构和组成都可以在他们的近红外光谱中找到信号，而且谱图稳定，获取光谱容易，因此近红外光谱法（NIRS）被誉为分析的巨人。关键字：红外光谱、定量分析、 应用、发展 一 近红外光谱分析基本概念红外光是一种电磁波，位于可见光区和微波光区之间，中红外光谱除在气体中如二氧化碳分析等应用中作为常用定量分析方法外，主要用于结构鉴定分析。类似地，近红外光谱也用于结构鉴定。近红外光谱分析与中红外光谱分析有着明显不同。近红外光谱分析主要作为一种快速和方便，用于提高常规定量分析效率，适合分析监控。近红外光谱也用于定性分析，但与中红外光谱定性分析不同。近红外光谱定性分析则是利用光谱数据，据模式识别原理，依靠模型库对被分析样品进行判别分析，由此可见，与中红外光谱在用法上显著不同，近红外光谱更多用于生产过程中的质量监控。1 吸收光谱与朗伯_比耳定律对于均匀或透明的样品的近红外光谱分析，采用透射比法则测量光谱，需要了解透过率、吸光度和朗伯比耳定律等概念。Pierre Bouguer在1929年，Johann Heinrich Lambert在1760年和August Beer在1852年分别独立的发现了投射中光被吸收的规律，虽然Bouguer的发现较早，但没及时引起科学界的重视，Lambert的发现得到重视，Beer的工作使其更完善。通常这一规律称为朗伯比耳定律，它是光谱用于定量分析的理论基础。朗伯提出：光被透明介质吸收的比例与入射光的强度无关；在光程上每等厚层介质吸收相同比例值的光。比耳提出：光被吸收的量正比于光程中产生光吸收的分子数目朗伯比耳定律如下2 多元定量校正及主成分分析近红外光谱分析主要用于快速定量分析和判别分析，涉及的分析往往是复杂的。在常规光谱分析中，都是基于朗伯比耳定律分析理论，使用单波长或少数几个波长进行分析。如在透射光谱定量分析中通过配置一系列浓度的标准样品在某一特征吸收波长处测量洋品牌的吸光20世纪90年代以来，分析化学领域中最重要的发展之一就是近红外光谱的兴起和实际应用。作为一门实际的分析手段，该技术已被广泛应用于制药、石化、农业和食品等领域，尤其是在过程分析。2近红外光谱法的特点近红外光谱具有的优势为：（1）测试简单，无繁琐的前处理和化学反应过程；（2）测试速度快，大大缩短测试周期；（3）对测试人员无专业化要求，且单人可完成多个化学指标的大量测试，大大提高测试效率；（4）测试过程无污染，检测成本低；（5）随模型中优秀数据的积累，模型不断优化，测试精度不断提高；（6）测试范围可以不断拓展。但近红外光谱也有其固有的弱点如：（1）由于物质在近红外区吸收弱，灵敏度较低，一般含量应0.1%；（2）建模工作难度大，需要有经验的专业人员和来源丰富的有代表性的样品，并配备精确的化学分析手段；（3）每一种模型只能适应一定的时间和空间范围，因此需要不断对模型进行维护，用户的技术会影响模型的使用效果。通常将红外光谱分3个区域：近红外区（0.78-3m）、中红外区（3-50m）、远红外区（50-100m）。近红外光谱主要是分子内原子的C-H、O-H、N-H等含氢基团振动光谱的倍频和合频吸收，可对样品进行定性分析，多用于定量分析；中红外光谱属于分子的基频振动光谱，多用于样品的定性分析；远红外光谱为分子的转动光谱和某些基团的振动光谱。红外光谱仪主要分为色散型红外光谱仪和傅里叶光栅光谱仪。为近年来迅速发展起来的一项新的检测技术，能够高效、快速和低成本、准确地对固体、液体及粉末状的有机物样品进行无损检测。而中药本身为一个极其复杂的混合物体系，它们的鉴别和质量控制、有效成分的确定和定量分析，一直是中医药领域的一个难题。红外指纹图谱专属性强，重现性好，操作方便，能够提供极其丰富的分子信息。近年来，红外光谱已成为中药研究中必不可少的工具，该方法广泛用于制药、医学检验、中药分析等领域。在国内，孙素琴团队创立了“多级红外光谱宏观指纹分析法”，并结合化学计量学方法应用于中药质量监控研究，并获得了丰硕成果。随着红外光谱技术、计算机科学及化学计量学的发展，该方法越来越广泛的应用于中药材和中药制剂的定性和定量分析。二 红外光谱在中药材定性和定量分析中的应用1中药材来源的真伪直接影响到中药饮片及其制剂的质量，只有从源头对中药的真伪进行鉴别，保证中药质量的好坏，才能从根本上解决市场上中药品种混乱、以假乱真、以次充好的现象，从而进行中药市场规范化管理。传统的中药鉴别方法以经验法、显微法和理化鉴别为主，其中经验法在很大程度上受主观因素的影响，而显微法和理化鉴别法需对样品进行复杂处理、耗时耗力，且显现的是中药材中单一成分或部分成分的信息。红外光谱可以系统、全面的反应中药材不同种属、不同产地、不同炮制方法等在化学成分上存在的差异，为中药的鉴别提供科学的依据。中药材的分类鉴别利用傅里叶变换光谱结合光谱共有峰率、变异峰率双指标系列和二阶导数光谱法对胡椒属7种药用植物进行分析，结果表明胡椒属药用植物海风藤及同属其他植物光谱存在差异。采用近红外光谱结合聚类分析法对独活属18种药用植物进行研究，结果表明该方法与经典分类学分析相一致。药用植物的鉴别。采用红外光谱法进行中药材的分类，是建立在样品化学成分的差异，从而图谱的差异反映了分子组成的的差异，与传统的形态鉴别和分析分类方法相比，红外光谱法可快速、无损地用于中药分类及亲缘关系的分析及品种的鉴别。中药材掺杂鉴别中药材以假乱真、以次充好的现象在市场上尤为普遍，尤其是一些名贵中药或药材粉末，很难从外形上区分其质量的好坏，因此需要借助相关的技术对其进行快速检测。利用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数光谱法，测定了天然麝香及其伪品的红外光谱，获得麝香的特征吸收峰，该指纹特征可作为天然麝香、市售麝香、人工麝香及镇和ZhuXR等。分别采用近红外光谱法结合化学计量学的方法，建立分类模型用于沉香和蜂蜜的真伪及掺杂鉴别。中药种类繁多，真伪混乱，故真伪鉴别是一项重要任务，红外光谱法较性状鉴别、显微鉴别和理化鉴别等方法快速与无损，对中药的质量控制具有重要意义。2中药的优劣鉴别中药材的产地、药用部位、采收时期和炮制方法等因素会影响中药材中有效成分的含量，从而影响到药材的质量。只有确定合理的药用部位、采收时间及炮制方法，才能获得质优、效佳的中药材，从而保证中药的临床疗效。中药材产地的鉴别优质的中药材是特定地理环境和气候等因素共同作用的结果，道地药材大多产地适宜、品种优良、产量宏丰、疗效显著。当前，道地药材的形成和鉴别研究是人们关注的重点。近年来，学者们采用红外光谱法对中药不同产地的药材品种进行系统的研究。对广西4个产地144个两面针样品进行模式识别研究，结果表明该方法可准确地提取样品的整体信息，所建模型对未知样品进行预的识别率达90%。利用傅里叶变换红外光谱法结合主成分分析方法对6个不同产地的黄柏进行研究，结果表明前3个主成分数的累积贡献率达到98%，样本在空间聚集成不同类别。AnastasakiE等对4个不同产地250个藏红花样品进行鉴别，红外光谱对藏红花的柱头及其乙醚提取液的分类校正判别率为93.6%，对希腊、伊朗、意大利、西班牙4个不同产地的藏红花进行准确识别。LiBX等采集81个不同产地党参的近红外光谱，主成分分析、随机森林法和K最近邻法对党参的产地进行鉴别。采用傅里叶红外光谱法测定了4个不同产地的环草石斛光谱图，通过比较谱峰强度的差异，可对其进行鉴别。药材的道地性主要通过外观、所含次生代谢产物、生境等特征来体现，传统的鉴别和认定主要以产地和主观经验划分，红外光谱以整体性、全息性等特点在道地性诠释及鉴别提出新的方法。三 近红外光谱检测技术在农业和食品分析上的应用1近红外光谱法的发展过程近红外光谱法的应用可追溯到1333年，在其后的20年间，由于缺乏仪器基础，实际应用非常有限。直到上世纪60年代美国Norris博士提出相对NIR分析技术，即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，并利用NIR漫反射技术测定了农产品中的水分、蛋白、脂肪等，才使其成为实际分析技术。1380年后，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科的发展，加之近红外光谱在测样技术上所独有的不损坏样品的特点，在各方面的应用研究迅速开展。特别是1330年以后，由于近红外光在纤中良好的传输特性，在线分析成功地应用于各个领域。2近红外光谱仪的发展最早期的近红外光谱仪是不能连续扫描的滤光片式，主要用作专用测定仪。随着计算机技术的发展，NIR逐渐实现了数字化，校正系的计算速度大大提高，并具有一定的纠错和自检功能。可连续扫描的光栅式近红外光谱仪的出现，进一步提高了仪器的精度，从光谱中可获取更多的信息，并且具有转换标准化校正模型的功能，使不同仪器间的校正模型可互相传递。但由于仪器中的可移动部件（光栅轴）在连续高强度运行中存在磨损的问题，从而影响光谱采集的稳定性，不太适合在线分析。现代傅里叶变换近红外光谱仪是目前近红外光谱仪器的主导产品，具有很高的波长准确性，扫描速度快，光谱分辨率高，自然杂散光不影响测试结果。随着高灵敏度、低噪声的硅光检测器和高效单色器的应用，各种性状的样品（包括固体、液体、糊状和完整样品）的在线分析将更加方便，结果将更加准确。3国外NIR技术应用状况目前大约有40多个国家和地区开展NIR的研究和应用工作，特别是一些发达国家如美国、英国、德国、日本、加拿大、澳大利亚等表现得尤为突出，这些国家都拥有大量的各种类型的NIRS分析仪器分布在各行各业，有研究型、专用型、有供巡回检测用的流动车，还有直接安装在生产线的某个环节进行生产过程的质量检验或产品分捡。如日本现有数量已超过3000台，是我国现有量的10倍，而且都在实际应用中发挥作用。特别是近红外光谱技术用于分析农牧产品和食品中的蛋白质、水分、含油量（或脂肪）、纤维素、淀粉等营养成分在国外已是十分成熟的技术，在农业品质育种、农牧产品品质评价、食品品质和加工过程控制中已广泛应用，许多方法已经成为AOAC，AACC，ICC的标准方法。四 我国近红外光谱技术研究状况我国从20世纪80年代开始涉足近红外光谱技术的研究，首先由北京农业大学用于农产品的品质分析。“七五”期间我国把近红外定标软件的研制列入国家攻关计划，组织20多家研究所联合完成了饲料和农产品的上百个项目的定标工作，之后又开发研制了滤光片式NIR分析仪，这些工作为我国的NIR研究奠定了一定的基础。但是由于其硬件系统和软件技术还不够完善方便，建成的模型也未能广泛的推广应用，NIR的研究一度处于停滞状态，大量NIR光谱仪闲置起来，造成很大浪费。直到20世纪90年代中期，北京蔬菜研究中心在蔬菜、水果的品质分析方面做了大量的工作，研究出40多个数学模型，在大白菜和西红柿品质育种中发挥了重要作用。金同铭等还利用近红外光谱通过模式识别，判别蚕茧的性别。近年来，中国石油化工科学院又将NIR技术成功用于原油组成和炼油过程中多个指标（辛烷值、密度、馏程等）的同时监控，在对现有NIR光谱仪充分调研的基础上，还提出采用固定光路，CCD器件做检测器的技术路线，研制出样机并形成自己的专利技术。NIR技术的研究和应用从新得到应有的重视。目前虽然我国NIR技术的研究在某些方面已达到国际先进水平，但总体情况与国际水平还有大的差距。只有加强协作，全国一盘棋，建立NIR研发中心，集中具有丰富经验的专家学者，充分利用有限的资金和样品资源，一方面充实完善模型数据库，另一方面开发价廉便携式的可用于现场检测的近红外光谱仪，通过现代网络技术，使建立的数学模型更广泛地与终端用户共享，并利用丰富的终端样品信息，不断修正完善现有模型，才能使NIR技术真正成为分析的巨人，在各个领域发挥作用。五 近红外光谱技术在农业上的应用实例近红外光谱最早成功的用于农产品的品质分析，进而扩展到污染物的测定，烟草、咖啡的分类、农产品产地来源鉴别，还用于检测可耕土壤的物理和化学变化，光导纤维探头的出现，NIR技术可直接用于粮食或水果传送带上进行产品分捡。表1是NIR在农业上应用的具体实例。Table1.ApplicationofNIRonagriculture样品名称NIR定量分析项目和定性分析信息小麦水稻玉米大豆油菜籽大麦菜豆蛋白质、含油量、淀粉（直链淀粉和支链淀粉）、水分、各种氨基酸、纤维素等以及作物产地、季节鉴别、品质分级等。烟草总氮、水分、尼古丁、烟碱、总糖、还原糖、灰分、香料、保湿剂等，产地鉴别、登记分类等。茶叶总氮、游离氨基酸、水分、茶多酚、咖啡碱等，品质分级。水果蔬菜酸度、含糖量、维生素、水分、纤维素、可溶性固形物等，品质分级、良种选育。饲料干物质、粗蛋白、粗纤维、灰分、消化能、代谢能、氨基酸、植酸磷、喹乙醇等，品质控制。储藏面粉昆虫片断。混合肥料氮、磷、钾、钠、钙、有机质。土壤机械组成、有机质、灰分、氮、磷、钾、NO-3和NH+4比例、燃油污染程度、腐殖值。动、植物细胞组织香油精、天然染料、气味、香料、生物碱、纤维等，品种分类、良种选育、收获时节确定。7NIR技术在食品分析上的应用实例NIR技术不仅作为常规方法用于食品的品质分析，而且已用于食品加工过程中组成变化的监控和动力学行为的研究，如用NIR评价微型磨面机在磨面过程化学成分的变化；在奶酪加工过程中优化采样时间，研究不同来源的奶酪的化学及物理动力学行为；通过测定颜色变化来确定农产品的新鲜度、成熟度，了解食品的安全性；通过检测水分含量的变化来控制烤制食品的质量；检测苹果、葡萄、梨、草莓等果汁加工过程中可溶性和总固形物的含量变化；在啤酒生产线上，监测发酵过程中酒精及糖分含