近紅外光譜分析技術(shù)課件

1、近紅外光譜分析技術(shù)#什么是近紅外光 近紅外光（Near infrared，NIR）是介于可見光(VIS)和中紅外（MIR)之間的電磁波。 近紅外光譜區(qū)的波長范圍為780nm2500nm，習慣上又將近紅外區(qū)分為近紅外短波區(qū)（780nm1100nm）和近紅外長波區(qū)（1100nm2500nm）。#近紅外光譜譜區(qū)示意圖#近紅外光譜主要是由于分子的非諧振性使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產(chǎn)生的，有兩種模式（伸縮振動和彎曲振動）的分子能吸收近紅外光分 子 的 不 同 振 動 形 式對 稱 伸 縮 振 動 - - - 非 對 稱 伸 縮 振 動 - - - 搖 擺 振 動 - - - 搖 擺 振 動 - -

2、- 彎 曲 振 動 - - - 剪 切 振 動近紅外光譜的產(chǎn)生#近紅外光譜測量的是分子中單個化學鍵的基頻振動的倍頻和合頻信息，主要是含氫基團（XC,N,O,S)不 同 化 合 物 基 團 在 近 紅 外 區(qū) 的 吸 收 譜 帶#近紅外光譜的常規(guī)分析方法 透射光譜法 反射光譜法#透射光譜法 透射光譜法就是把待測樣品置于作用光（光源發(fā)出的光）與檢測器之間，檢測器所檢測到的分析光是作用光通過樣品體與樣品分子相互作用后的光，若樣品是透明的真溶液，則分析光在樣品中經(jīng)過的路程一定，透射光的強度與樣品組分濃度由比耳定律決定。#反射光譜法 反射光譜分析時，檢測器與光源置于待測樣品的同一側(cè)，檢測器檢測到的分析光

3、是光源發(fā)出的作用光投射到物體后，以各種方式反射回來的光。物體對光的反射分為規(guī)則反射光（鏡面反射）與漫反射。規(guī)則反射光指在物體表面按入射角等于反射角的反射定律發(fā)生的反射。漫反射是光投向漫反射體（顆粒或粉末）后，在物體表面或內(nèi)部發(fā)生的方向不定的反射。#近紅外光譜分析技術(shù) 定性分析 定量分析#定性分析 近紅外光譜定性分析方法主要有建庫判別、聚類分析、馬氏距離聚類分析、模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等# 在模式識別運算時需要有一組用于計算機“學習”的樣品集，通過計算機運算，得出學習樣品在數(shù)學空間的范圍，對未知樣品運算后，若也在此范圍內(nèi)，則該樣品屬于學習樣品集類型，反之則否定。 聚類運算時不需學習樣品集，它通過

4、待分析樣品的光譜特征，根據(jù)光譜近似程度進行分類。 # PCA-馬氏距離法是基于類模型基礎(chǔ)上的有監(jiān)督的模式識別方法，該法基于以下假設(shè)：同一類樣本具有相似的特征，在一定的特征空間內(nèi)，屬于同一類的樣本就會聚集在某一特定的空間區(qū)域，而對于不同類的樣本，則分布在不同的區(qū)域，通過主成分分析法分別針對訓(xùn)練集中的每類樣本建立類模型。類模型建好后，對實驗集中的樣本，計算其到各類模型的馬氏距離，根據(jù)馬氏距離判別該樣本屬于某一已知類，或同時屬于某幾個已知類，或歸于新類。#定量分析 各種多元校正技術(shù)如多元線性回歸（MLR）、主成分回歸（PCR）、偏最小二乘回歸(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、和拓撲（TP）等方法是

5、近紅外光譜定量分析中常用的校正方法# 多元線性回歸（多元線性回歸（MLR） MLR方法是從光譜中找出與某種成分或指標相關(guān)顯著的幾個波長點的吸光度進行多元回歸得到標準方程，預(yù)測未知樣品。該方法在1985年以前普遍使用 主成分回歸（主成分回歸（PCR） PCR方法是先求出樣品集光譜矩陣的主成分矩陣和載荷矩陣，通過建立樣品成分含量矩陣與主成分矩陣的線性關(guān)系，用所建立的線形函數(shù)來預(yù)測未知樣品。該方法在1990年以前替代MLR方法被廣泛使用# 偏最小二乘回歸偏最小二乘回歸(PLS) PLS方法是分別求出樣品集光譜矩陣和樣品組分矩陣的主成分矩陣，將這兩個矩陣相關(guān)聯(lián)，求其線性關(guān)系，用所建立的線形函數(shù)來預(yù)測未

6、知樣品。1990年以后至今，該方法是世界上近紅外定量分析商品化軟件中最流行的算法，完全取代了MLR和PCR方法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和拓撲（）和拓撲（TP） ANN和TP在處理模型的非線性問題上有一定的優(yōu)勢#近紅外光譜定量分析的八個環(huán)節(jié) （1）樣品的選擇 （2）樣品近紅外譜圖的掃描 （3）譜圖的預(yù)處理 （4）樣品中各待測成分化學值的測定 （5）剔除異常值 （6）分析譜區(qū)的選定 （7）建立模型 （8）檢驗與評價模型#樣品的選擇 在選擇樣品時，要考慮樣品組分含量和梯度，以及樣品的理化性質(zhì)等因素，以提高定標效果，使定標模型具有廣泛的應(yīng)用范圍。此外，還應(yīng)考慮樣品的背景，如水分含量、PH

7、值等對定標模型的影響。同時，樣品數(shù)量的多少影響分析結(jié)果的準確性，數(shù)量太少不足以反映被測樣本群體的常態(tài)分布規(guī)律；數(shù)量太多，則增加工作量。#樣品近紅外譜圖的掃描 為了克服近紅外光譜測定的不穩(wěn)定性的困難，必須嚴格控制包括制樣、裝樣、測試條件、儀器參數(shù)等測量參數(shù)在內(nèi)的測量條件；利用該校正校品集建立的數(shù)學模型，也只能適用于按這個的測量條件所測量光譜的樣品。 #譜圖的預(yù)處理 針對樣品的要求對光譜進行適當?shù)奶幚恚畲笙薅鹊販p弱各種非目標因素對光譜的影響凈化圖譜信息，為建立校正模型及預(yù)測未知樣品作好前期準備 噪音濾除 （1）平滑處理。主要去掉高頻噪音對信號的干擾，方法有傅立葉變換、奇異值分解、以及Savitz

8、ky和Golay提出的卷積平滑方法等。（2）基線校正。 扣除儀器背景或漂移對信號的影響，最常用的方法是對光譜進行一階或二階微分處理# 歸一化處理 消除光程的變化或者樣品的稀釋等變化對光譜響應(yīng)產(chǎn)生的影響。標準歸一化處理（SNV）是消除光程變化較理想的方法，而多元散射校正技術(shù)（MSC）則對樣品粒徑不均勻或測量容器不一致造成光譜響應(yīng)發(fā)生影響的有效手段。#樣品中各待測成分化學值的測定 采用經(jīng)典化學分析方法對各待測組分含量進行測定，這些值測定的精確度是近紅外光譜運用數(shù)學模型進行定量分析精確度的關(guān)鍵。#剔除異常值 由上述 、 環(huán)節(jié)測定的校正樣品集中樣品的光譜與化學值，有可能由于種隨機的原因而有較嚴重的失真

9、，這些樣品的測定值稱為異常值。這些失真的樣品，若包含在校正校品集中，就會影響所建數(shù)學模型的可靠性，因此在建立模型時應(yīng)當剔除這些異常值。#分析譜區(qū)的選定 近紅外光譜定量分析數(shù)學模型所包含的譜區(qū)（光譜的數(shù)據(jù)點）一般應(yīng)根據(jù)樣品的特點而選定；增加譜區(qū)的范圍就可以增加對光譜信息采集的范圍，即提高信息量；但因為每個光譜的數(shù)據(jù)點也包含了測量誤差，因此數(shù)學模型所利用的數(shù)據(jù)點越多，則包含的測量誤差也越大，為了減少近紅外光譜中某些信息量小、失真大的部分譜區(qū)，以避免這些譜區(qū)的測量誤差影響數(shù)學模型的穩(wěn)定性，需要選擇建立數(shù)學模型所用的譜區(qū)。通?？梢詫ψV圖進行方差處理，光譜變化最明顯的區(qū)域即是光譜信息最豐富的區(qū)域，也就是

10、最為有效的光譜范圍#建立模型 可以采用多元線性回歸（MLR）、主成分回歸（PCR）、 偏最小二乘回歸(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、和拓撲（TP）等近紅外光譜定量分析中常用的校正方法將紅外譜圖與組分的化學測定值相關(guān)聯(lián)建立定量分析模型。#檢驗與評價模型 內(nèi)部交叉證實的方法是評價確定數(shù)學模型的一種有效方法。這種方法是每次從校正樣品集中提出一個樣品，然后用剩余的樣品建立數(shù)學模型，并用數(shù)學模型預(yù)測原來提出的這個樣品，作為對數(shù)學模型的檢驗。反復(fù)進行上述步驟，直至校正樣品集中的每個樣品都被預(yù)測檢驗過一次為止。為了評價數(shù)學模型，將內(nèi)部交叉證實時用數(shù)學模型預(yù)測計算的校正集中各樣品的化學值與各樣品的實際值作

11、線性相關(guān)，計算相關(guān)系數(shù)和校正標準差，并用相關(guān)系數(shù)與校正標準差來評價數(shù)學模型的預(yù)測效果。相關(guān)系數(shù)越接近 1 、校正標準差越小，則證明模型的準確度越高。# 用外部證實法檢驗和評價數(shù)學模型，可以檢驗數(shù)學模型在時間空間上的穩(wěn)定性?？梢杂昧硗庖恍┆毩⒌摹⒋郎y量已知的檢驗樣品集，用數(shù)學模型預(yù)測檢驗集中各樣品的待測值；對實際值與預(yù)測值作線性相關(guān)，并用相關(guān)系數(shù)和預(yù)測標準差來表示預(yù)測效果，要求相關(guān)系數(shù)越接近 1 、預(yù)測標準差越小，則模型的預(yù)測準確度越高。 如果測定的樣品在時間和空間條件上有一些新的變化，原有的數(shù)學模型已不適合此新條件，則需重新建立有代表性的校正樣品集（可以在原有的樣品集中增加一些新的樣品類型，以使新的校正樣品集能代表新的類型樣品），然后再按照 環(huán)節(jié)對數(shù)學模型進行修正與維護。#近紅外光譜定量分析的流程與步驟#近紅外光譜儀器的主要類型 濾光片型 色散型 傅立葉變換型 聲光可調(diào)濾光型 其中傅立葉變換型近紅外光譜儀與其它類型儀器相比，具有信噪比高、分辨率高、波長準確且重復(fù)性好、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，往往作為研究性儀器的首選。#近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用 農(nóng)業(yè)與食品行業(yè) 石油化工工業(yè) 制藥工業(yè) 煙草與紡織行業(yè) 生物醫(yī)學領(lǐng)域 #近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)缺點 優(yōu)點： （1）快速，通常30秒內(nèi)就可給出分析結(jié)果，可進行在 線分析； （2）制樣簡單； （3）信息量大，可同時測定