糖在NIR光谱的对应基础.ppt

近红外应用领域,食品分析仪器乳制品检测谷物饲料&饲草食品加工肉制品酿酒制糖,工业分析仪器化学制药聚酯石油化工,FOSS近红外技术在农业/食品应用举例,NIR技术目前所获得的国际认可,AACC39-21(大豆中的蛋白,油份,水分)39-21A(小麦中蛋白、水分)FossTecatorAOAC989.03(蛋白,酸性洗涤纤维,水分)FossNIRSystems,USDA89-01(大豆中的蛋白，油份)90-101(小麦中的蛋白)FossTecatorACCC小麦中的蛋白,硬度，水分FossNIRSystems,近红外定量分析在饲料质量分析中的地位,1975年加拿大谷物委员会正式确定NIR为该国官方的蛋白质分析方法1979年NIR成为官方分析油料中单葡萄糖苷的快速测定方法1983年成为快速测定油料中不饱和脂肪酸的官方分析方法,近红外定量分析在饲料质量分析中的地位,1984美国公职分析家学会(AOAC)989.03:NIR成为分析饲料中蛋白，酸性洗涤纤维，中性洗涤纤维的标准方法1985年国际谷物技术协会采用NIR技术测定蛋白,近红外技术在我国饲料研究与应用进展,七五期间，近红外定标软件的研制列入国家攻关计划。在此期间以中国农科院畜牧研究所为首，全国近20家研究所联合完成了饲料用玉米等九个能量饲料大豆粕等4个蛋白饲料苜蓿粉等7个粗饲料蛋鸡配合料干物质，粗蛋白，粗纤维，和灰分组分的定标数据库建立和定量分析工作,近红外技术在我国的研究与应用进展,6个饲料的消化能和代谢能含量分析大麦等4个饲料原料的氨基酸分析米糠饼等6个饲料的植酸磷分析饲料添加剂中喹乙醇分析的定标工作这些工作为NIR技术在我国农业上的应用提供了大量的基础数据,NIR技术已正式列入我国饲料国标,GB/T18868-2002饲料中水分、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸、快速测定近红外光谱法Methodfordeterminationofmoisture,crudeprotein,crudefiber,crudefat,lysineandmethinione馔写人国家饲料质量监督检验中心杨曙明宋荣,近红外光谱理论,近红外光谱波长范围,紫外,可见,近红外,中红外,2500,4,000,官能团定性分析分子光谱,成分定量分析分子光谱,表观颜色分析,定量分析分子光谱,800,14,285,400,25,000,200,50,000,25,000nm,400cm-1,近红外是如何工作的?,近红外光谱研究物质分子对近红外光（能量）的吸收界于电磁波谱800-2500nm光谱区段它属于分子光谱的研究范畴，即研究物质分子与电磁波的相互作用.,光谱理论,广义的红外光谱（包括中红外光谱及近红外光谱）是由分子振动吸收引起的红外活性分子(包括对中红外及近红外谱区能量吸收分子）可理解为一振动双极的机械模型（双极具有电荷分离），每一双极模型其振动具有特殊的频率及振幅。,伸缩振动,弯曲振动-面内弯曲(1),弯曲振动面外弯曲(2),光谱理论.,频率是指单位时间的振动数目振幅是振动双极的振动距离,光谱理论.,当光能与分子振动能量相匹配时，分子将吸收光能，振动能级将跃迁为新能级，表征为振动振幅的增加在新能级时，分子振动频率保持不变,分子振动能级跃迁,近红外区吸收,近红外光谱主要是由分子中O-H,N-H,C-H,S-H键的振动吸收引起的是这些振动的组频和倍频吸收带近红外区光谱测试成分须含有O-H,C-H,N-H或S-H键,-CH-OHNH-SH,光谱理论,红外活性分子其振动的基频吸收发生在中红外区，在近红外区，表征为合频吸收及倍频吸收。倍频吸收带约发生在基频吸收2-3倍基频吸收频率处（或波长的约1/2及1/3处）当倍频级别增加时，吸收强度将减弱,倍频吸收带位于基频吸收频率的倍数积处,合频吸收带约位于两个或三个基频吸收频率之和处,=Protein=Oil,=Moisture,近红外2级，3级倍频,光谱理论小结,R-H键振动在近红外区有较强的倍频吸收近红外光谱主要是由O-H,N-H,C-H,S-H键的振动吸收引起的在近红外谱区能量照射下，氢分子中的氢-氢键由于振动双极没有发生任何变化，因此没有近红外吸收R-H的伸缩振动或R-H的伸缩/弯曲振动构成了近红外区的主要吸收带研究近红外区光谱吸收，测试成分须含有O-H,C-H,N-H或S-H键,脂肪在NIR的对应基础,蛋白质在NIR的对应基础,糖在NIR光谱的对应基础,典型的近红外吸收,近红外吸收重要的波长,近红外吸收重要的波长,WATER,OIL,PROTEIN,STARCH,700,1000,1300,1600,1900,2200,2500,波长(纳米),0,0.2,0.4,0.6,0.8,1,吸光度(Log1/R),三级倍频吸收带,二级倍频吸收带,一级倍频吸收带,合频吸收带,尼龙纤维样品的近红外光谱,近红外检测技术分类,NIR=近红外漫反射技术NearInfraredReflectanceNIT=近红外透射技术NearInfraredTransmittance,近红外透射/漫反射技术,透射技术(NIT),漫反射技术(NIR),ITEC169A,ITEC168A,Lightsource,Lightsource,Detector,Detector,漫反射,检测器,检测器,常规分析,UNKNOWNS,SPECTRUM,0.040.090.140.160.260.540.55.059,有关近红外技术定标,采用近红外测定某一产品的成分，首先需要对这个产品的各种成分定标。定标建立将采用样品的扫描数据，然后和某一成分的传统分析方法数据相关连(通常是化学分析法数据）。一旦某成分定标建立，就可以分析未知样品中此成分的浓度，分析时间只需40秒。,近红外技术的定标过程图例,近红外光谱分析定标技术介绍,近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以需要定标样品集利用定标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立定标近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关近红外分析精度优于参比方法分析精度,近红外光谱分析定标技术介绍,比尔定律,吸光度与样品浓度间的关系通过比尔定律描述：A=abc在这里:A=某一波长的吸光度a=摩尔吸光系数b=吸收介质的光程c=样品浓度,97%OH,47%,57%,85%,68%,77%,吸光度大小与样品浓度成正比.,C=B0+B1X1,Concentration%=0.222+-1065.8*Absat2064CB0B1X1,简单的线性回归,Beer-Lambert定律吸收强度与样品浓度成正比(对漫反射技术，吸光系数和光程是固定的常数)定标模型可描述为:C=k0+k1A1k0=截距k1=斜率A1=吸光度,近红外定量分析方法,常规分析,模型验证,散射校正,定标回归技术建立定标模型,样品收集,线性定标模型Cnirs=B0+B1*A1+B2*A2+.+Bk*Ak,建立近红外分析方法,建立近红外定量模型的最终目标是一个长期稳定的和可预测的模型。,建立近红外分析方法.,I.定标样品集A.样品数目-根据检测成分的数目B.产品本身的变异程度而定C.样品浓度的分布状态D.定标系列必须包含样品变化1.经常收集样品(不是只在一天)2.结合不同的过程变化(不同的供应商，季节，颗粒度等)E.浓度范围需5-倍于标准方法的标准偏差。,建立近红外分析方法.,II.标准方法A.什么是标准方法准确度?B.什么是标准方法精度?C.近红外方法的准确度标准偏差SD是标准方法的1.2-1.倍D.近红外方法的精度标准偏差SD比经典高倍（显著特点）E.尤其对于浓度极端的样品，需采用标准方法进行双平行或三平行分析,建立近红外分析方法.,III.验证样品集A.类似于定标样品集样品收集包含相同的变化B.如果样品许可，可保存高，中，低浓度三种样品作为“标准样”定期分析，用于仪器定标检查的控制样,近红外定标方程的开发和扩展所需的湿化学标准值,1.在做湿化学分析前，须先进行样品扫描2.扫描过的样品（同一份样）送交实验室进行湿化学分析.送交实验室样品必需放置于密封的容器中（最好用样品储藏罐且罐口需用胶带密封；封口样品袋也可接受），以防止水份和挥发物的损失。,近红外定标方程的开发和扩展所需的标准值,3.样品需及时分析。4.所使用的实验室分析方法需官方认可的标准方法,近红外定标方程的开发和扩展所需的标准值,5.如果分析样品需要制备（研磨，萃取等），必须在实验室报告中注明。如果样品制备需要磨，那么样品磨的类型和筛的尺寸有记录。注释用于分析的样其物理状态必须知道。如果分析前被研磨或分析样品与实验室接收的状态一致，这些都必须注释（研磨者和筛的尺寸）,近红外定标方程的开发和扩展所需的标准值,6.报告每一个方法和产品类型的实验室分析方法的误差*盲样分析平行样，其编号方式不显示两个样品间的关系,NIR是二手方法，需要用传统方法结果校正!,传统分析,近红外分析准确度无论如何也不会比对定标样品集传统分析分析的准确度高.,传统方法评估,10样品浓度分布均匀包括高、中、低浓度段样品.分样，然后随机编号.采用传统方法分析这20个样品计算SDD(StandardDeviationofDifference)forthe20samples.将SDD作为评估仪器分析准确度的参考值.,影响近红外定标准确性的主要因素,参与定标的样品量不足，不具代表性定标样品几乎一致造成定标不具代表性样品近红外扫描数据误差定标所使用的实验室数据分析不准确非线性因素对定标的影响,NIR-统计术语解释,N定标样品个数Mean定标样品集平均浓度SEC定标标准偏差RSQ,Correlation定标相关系数SECV交互验证标准偏差1-VR,Correlation交互验证相关系数SEP预测标准偏差,StandardDeviation标准偏差SEP(C)(扣除系统偏差的预测标准偏差）Slope斜率Bias系统偏差,Meanvalue平均值,标准偏差,根据正态（高斯）分布，有68%的结果落在此误差范围内,误差分布,样品分析误差符合高斯分布(Gaussian):,100样品，验证样品平均浓度为4%,CV=1%:32误差落在0.04%5误差落在0.08%1误差超过0.12%,Slope斜率,k为斜率，m为截距,Bias系统偏差,WINISIII-Scatterplot,Correlation相关系数,表征x,y之间的相关关系,如果x,y共变化，则可获得好的相关,Correlation相关系数,1