溶液中β胡萝卜素的共振拉曼光谱性质的研究

β胡萝卜素是一种重要的共轭多烯生物分子, 其在光电器件与功能材料等研制方面有重要应用。本文利用金刚石对顶砧技术, 在0～0.60 GPa的压强范围下, 分别对β胡萝卜素溶于水和二硫化碳溶液进行了原位拉曼光谱测量, 比较了二者的拉曼频移和半高宽等光谱特性。实验结果表明, 两种样品的拉曼频移均随着压强的增加而向高波数方向移动, 半高宽也随之增加。引用线性链状多烯分子的两种理论模型, 即 “相干弱阻尼电子-晶格振动模型”和 “有效共轭长度模型”等理论给予了解释。其机理是由于压力的增加, β胡萝卜素分子被压缩, 结构有序性下降, 有效共轭长度减小, 拉曼活性降低, 碳碳键的相干弱阻尼电子-晶格振动减弱。CC键的键长变短, 因此拉曼蓝移; CC键的键长差增加, 从而使半高宽增加。此外, 由于β胡萝卜素溶于非极性溶剂CS₂溶液中, 受到周围溶剂分子的作用, 使溶质与溶剂之间的色散力作用对压力更敏感一些, 从而使得其拉曼频移和半高宽随压强变化的斜率要比溶于水中的大。为研究共轭多烯分子在外场下的分子结构变化以及溶剂中分子的存在形式等具有一定的应用价值。     

拉曼光谱法结合薄层层析分析红酵母色素

利用薄层层析色谱法分离红酵母色素,结果显示,红酵母细胞能合成至少三种色素,即β-胡萝卜素、红酵母红素、圆酵母红素;采集三种色素的拉曼光谱,光谱数据经过背景扣除、基线校正、三点平滑等方法预处理,统计不同色素的平均光谱,结果表明三种色素的CC拉曼位移不同,并且β-胡萝卜素的拉曼位移最多,红酵母红素和圆酵母红素的含量较多;定量分析色素特征峰高比值,各色素峰高比值差异不大,峰高比值能用作参数,为深入研究活体细胞内色素的相对含量提供参考。以上结果表明,拉曼光谱法结合薄层层析能够分析红酵母色素,可以提供红酵母色素的丰富信息,是研究色素的有效方法。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

飞秒时间分辨拉曼光谱用于研究β-胡萝卜素单重激发态内转换和振动弛豫过程

搭建了飞秒时间分辨受激拉曼光谱(FSRS)装置,并用于研究全反式β-胡萝卜素单重电子激发态超快内转换和振动弛豫过程.基于三脉冲“抽运-探测”方案搭建的时间分辨受激拉曼光谱装置同时实现了150fs的时间分辨率和23.7cm^-1的光谱分辨率,光谱检测范围为300—4000cm^-1.对全反式β-胡萝卜素电子激发态的飞秒时间分辨拉曼光谱研究表明,β-胡萝卜素被激发到S₂态后,经由寿命约为0.3ps的中间态S_X态实 关键词： 飞秒时间分辨拉曼光谱 β-胡萝卜素 激发态内转换 振动弛豫     

基于拉曼光谱技术的桑椹花色素苷快速检测研究

花色素苷是一种天然的水溶性黄酮类色素,具有多种药用价值,广泛存在于桑椹中,成为评价桑椹产品品质的重要指标。传统检测方法费时费力,因此实现花色素苷含量的快速检测对于桑椹产品的开发利用至关重要。该研究以桑椹中的花色素苷为研究对象,探索花色素苷与拉曼光谱特性之间的关系及拉曼光谱技术对其定量检测的可行性。对桑椹及3种花色素苷标准品的拉曼光谱进行了分析,其中可将545,634和737 cm-1处的峰位作为桑椹中花色素苷的拉曼特征峰,以此判断桑椹中是否含有花色素苷,并根据其峰值的高低来定性判断花色素苷含量多少。运用多元散射校正（MSC）、基线校正（airPLS）、归一化（Normalized）三种方法及其组合方法进行光谱数据预处理,并结合PLSR筛选最佳预处理方式。比较发现最佳预处理为airPLS+MSC+Normalized,其PLSR模型效果较好,建模集决定系数为0.97,RMSE_c为2.74,预测集决定系数为0.82,RMSE_p为13.69。基于airPLS+MSC+Normalized预处理后的光谱,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱进行特征波长筛选,将筛选出的波长变量作为输入变量分别建立了PLSR模型和SVR模型,研究两种模型的预测效果。结果表明经过CARS处理的两种模型均能对花色素苷的含量进行准确预测,其中经过CARS变量筛选建立的SVR模型效果最好,建模集决定系数为0.98,RMSE_c为1.92,预测集决定系数为0.94,RMSE_p为4.70,预测精度较高。因此拉曼光谱技术可以实现对桑椹中花色素苷含量的快速、准确预测。     

络合物形成对电子-声子耦合的影响

测量了室温(20℃)条件下极性溶剂1, 2-二氯乙烷-碘溶液中的β胡萝卜素 紫外-可见吸收光谱和拉曼光谱. 结果表明, 生成络合物的β胡萝卜素在460 nm处的紫外-可见吸收峰消失, 并在1000 nm处出现β胡萝卜素与碘形成络合物的吸收峰, 致使514.5 nm激光激发时察觉不到络合物中β胡萝卜素离子CC键的共振拉曼光谱.而溶液中没有形成络合物的β胡萝卜素CC键拉曼散射截面随络合物浓度增加而减小, 拉曼光谱线宽增加, π电子-声子耦合系数增加, 其机理是随络合物增加溶液混乱程度增加、β胡萝卜素分子结构有序性减小所致, 且可以用“相干弱阻尼电子-晶格振动”、“有效共轭长度”、“振幅模型”等理论给予解释. 关键词： 络合物 电子-声子耦合 共振拉曼光谱     

活体植物中β-胡萝卜素分子的二级拉曼散射谱

利用显微拉曼光谱技术对从法国梧桐树新鲜采集得到的树叶做了测试分析，在可见光514.5nm激发下，不对样品做任何提纯，直接得到了树叶中β－胡萝卜素分子的一级和二级拉曼光谱。根据对β－胡萝卜素分子拉曼散射位于2000－3100cm^-1之间和2000cm^-1以下谱线的仔细分析对比，得到了二级拉曼谱和一级谱的倍频、和频关系。实验研究表明，控制样品表面的激光强度和信号积分时间，不破坏活体树叶中的分子结构和构象，这为研究植物在不同的环境生长状况提供一种实时实地测量技术。此外讨论了用共焦显微拉曼研究活体植物的优点及限制。     

压强对β胡萝卜素分子的电子-声子耦合常数的影响

电子-声子耦合常数不仅可以反映出分子中π电子离域程度的强弱, 有效共轭长度的大小, 同时也可以表征分子中的原子和电子在外界环境作用下的相互振动耦合程度的强弱。在一些研究中电子-声子耦合常数被定义为无量纲的系数。应用R.Tubino等引用的一种有量纲的电子-声子耦合常数, 建立其与黄昆因子的关系式, 进而可以计算出共轭键中单个振动模的数值。压强对多烯分子吸收光谱、拉曼光谱频移影响的研究已有报道, 但对拉曼散射截面、黄昆因子、电子-声子耦合常数的研究还没有报道。测量了β胡萝卜素分子在二硫化碳溶液中0.04～0.60 GPa的压强范围内的紫外-可见吸收光谱和共振拉曼光谱。实验结果表明, 随着压强的增加, CS₂溶液中的β胡萝卜素分子的紫外-可见吸收光谱的吸收带发生明显的红移现象, 而拉曼光谱的特征谱线却发生蓝移的现象, 拉曼散射截面减小, 电子-声子耦合常数增加。其机理是随着压强的增加, β胡萝卜素分子被压缩又结构有序性下降, 导致电子能隙变窄, 有效共轭长度变短, π电子离域范围减小, 拉曼散射截面减小, 黄昆因子、电子-声子耦合常数增加。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

共振拉曼光谱方法研究生长期与光照对树椒果实β-胡萝卜素含量的影响

利用共振拉曼光谱技术,在体测量了室内盆栽树椒果实的拉曼光谱.实验结果表明,树椒果实的β-胡萝卜素含量随成熟期临近而增加,成熟期后(约45天)达最高值;没受光照的树椒果实β-胡萝卜素含量明显低于接受阳光照射的果实含量;生长(成熟)前期受阳光照射部位由黄白色变为紫色,其β-胡萝卜素含量高于其他部位.本文为在体分析水果蔬菜中β-胡萝卜素含量提供了方法和依据,也验证了阳光在植物生长中的作用.     

高压对β-胡萝卜素分子结构及π-电子离域影响的拉曼光谱研究

利用金刚石对顶砧在常压至12.85 GPa条件下对β-胡萝卜素进行了原位高压拉曼光谱测量,讨论了β-胡萝卜素分子特征峰频率随压力的变化规律及其π-电子离域受压力的影响。实验结果表明,β-胡萝卜素的各特征峰均向高波数移动,其主要的三个特征峰的拉曼频率与压力的关系为：ν₁(CC)=4.74P+1 511.4, ν₂(C—C)=2.55P+1 157.6和ν₃(CH₃)=2.25P+1 011.3,β-胡萝卜素的ν₁+ν₂和频峰在5.38 GPa的压力条件下发生劈裂。对实验结果进一步分析发现随压力增大β-胡萝卜素分子的β环扭转变化使其π-电子离域程度变弱, 导致β-胡萝卜素分子主链上的碳碳双键比碳碳单键更容易压缩。     

基于表面增强拉曼光谱及密度泛函理论的农药毒死蜱检测研究

毒死蜱作为一种广谱高效有机磷杀虫剂,在农业等领域被广泛使用。但是,环境毒理学研究发现,毒死蜱可直接施于土壤中,与土壤颗粒牢固结合,几乎不会迁移或挥发,而且水溶性低,容易造成药物残留,影响着农副产品食用的安全性,对生态环境具有潜在的危险性,许多国家对毒死蜱在农产品中的残留量有严格的规定。因此,检测毒死蜱残留的生态风险问题是当务之急。表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有快捷、高效、灵敏度高等优势,已经成为光谱检测领域的热点研究技术;密度泛函理论被广泛用于分子结构与性质的理论模拟计算及光谱分析。基于表面增强拉曼光谱和密度泛函理论对杀虫剂毒死蜱的拉曼和表面增强拉曼光谱进行理论研究。首先,利用GaussView5.0对毒死蜱分子及加入银团簇基底的分子结构进行构型。其次,对毒死蜱分子采用6-31G基组,并基于密度泛函理论进行结构优化,利用Gaussian09模拟计算出其拉曼及表面增强拉曼光谱,并确定拉曼光谱和SERS光谱峰值归属。最后,从频移量角度分析银团簇Ag₂和Ag₃对毒死蜱拉曼光谱的增强效应,并进行频移量大小对比。研究发现,在两种尺寸银团簇作用下,拉曼光谱在326,463,741,781,1 068,1 294,1 435和1 602 cm-1波数处的特征峰强度均有明显的增强,且随着银团簇结构尺寸增大,拉曼信号增强效果更为明显;在不同银团簇增强作用下,一些特征峰发生偏移,其频移量与银团簇结构相关联,在Ag₂和Ag₃银团簇增强下,表面增强拉曼光谱在463,741～781 cm-1波数处均产生了较大的频移,其余特征峰波数处频移量较小,均在20 cm-1以下,毒死蜱分子分别与Ag₂和Ag₃入侵后的表面增强拉曼光谱进行对比,频移方向有很好的一致性。该研究结果为表面增强拉曼光谱技术在农药残留检测领域的应用提供了理论依据。     

采用可见/近红外光谱检测大麦叶片过氧化氢酶与过氧化物酶含量的研究

采用可见/近红外光谱对丙酯草醚胁迫下大麦叶片过氧化氢酶(catalase, CAT)与过氧化物酶(peroxidase, POD)含量预测进行研究。对500～900 nm光谱采用移动平均法(moving average, MA)11点平滑方法进行预处理。采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)方法分别对于CAT与POD的含量预测剔除7个与8个异常样本。基于全部光谱建立了CAT与POD含量预测的PLS,最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine, LS-SVM)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)模型,ELM模型对CAT含量预测效果最好,建模集相关系数(correlation coefficient of calibration, R_c)为0.916,预测集相关系数R_p为0.786;PLS模型对POD含量预测效果最佳,R_c为0.984,R_p为0.876。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法分别为CAT与POD预测选择了8个与19个特征波长,基于特征波长建立的PLS,LS-SVM与ELM模型中,ELM模型对CAT与POD含量预测效果均最佳,CAT含量预测的相关系数为R_c=0.928,R_p=0.790;POD含量预测的相关系数R_c=0.965,R_p=0.941。基于全谱与基于特征波长的回归分析模型预测效果相当,且对POD含量的预测效果优于对CAT含量的预测效果,而这需要进一步研究以得到精度和稳定性更高的预测模型。研究结果表明,采用可见/近红外光谱结合化学计量学方法可以实现对除草剂胁迫下大麦叶片CAT与POD含量的预测。     

基于拉曼光谱技术的茶树叶片中类胡萝卜素含量的无损快速检测

叶片中类胡萝卜素是植被环境胁迫、光合能力和植被发育阶段的指示器。基于叶片的原位拉曼光谱响应特性对龙井43叶片的类胡萝卜素含量进行了研究,建立了两者之间的定量模型。本文共对315个龙井43叶片样本进行了拉曼光谱采集和分光光度检测。为排除检测过程中受噪声、基线漂移等因素的干扰,运用和比较了五种光谱数据预处理方法提取原始拉曼光谱中与茶叶中类胡萝卜素含量有关的有效信息。基于预处理后的数据建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,拉曼光谱与类胡萝卜素含量的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.817和0.786。为进一步研究类胡萝卜素的拉曼光谱响应机理,本文采用连续投影算法(SPA)优选了17个拉曼特征波数建立相应的特征波数模型,模型的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.808和0.777。根据已建立的模型,探究了茶树四个不同叶位的叶片类胡萝卜素含量的变化。发现茶树叶片随着叶龄的增加,类胡萝卜素浓度呈先增后减的趋势。以第2位叶的类胡萝卜素含量最高。进一步验证了模型的可行性以及探索了将该模型应用于茶树叶片树龄和叶位探测的可能性。采用拉曼光谱技术可以实现茶树叶片中类胡萝卜素含量的原位、无损、定量检测。     

溶液相变对β胡萝卜素溶质的紫外-可见吸收和共振拉曼光谱的影响

测量了β-胡萝卜素溶解在环己醇中65~2℃范围内的紫外-可见吸收与共振拉曼光谱。溶液在20℃时转为固态。随着温度的降低,相变时吸收光谱产生较大蓝移。虽然相变后吸收光谱、拉曼光谱仍红移,拉曼散射截面仍增加,拉曼谱带线宽仍减小,但相变后的光谱随温度的变化却大幅增加。这主要是由于固相中的β胡萝卜素分子的π电子能隙对碳碳键振动调制作用增强所致。文中对这些物理现象给予了解释。     

高光谱图像信息的柑橘叶片光合色素含量分析技术研究

暗箱环境下采集柑橘叶片高光谱图像,采用阈值法提取整叶有效光谱信息区域的平均光谱,比对分析了柑橘叶片光谱信息不同预处理方法和光谱PLS、BPNN和LS-SVM预测模型对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测精度。结果显示,采用MSC对原始光谱进行预处理和LS-SVM建模对叶绿素a含量的预测效果较好,Rp达0.898 3,RMSEP为0.140 4;采用SNV光谱预处理和LS-SVM模型对叶绿素b含量的预测其Rp为0.912 3,RMSEP为0.042 6;采用MAS预处理和PLS模型对于类胡萝卜素含量预测的Rp和RMSEP分别为0.712 8和0.062 4。结果表明:采用高光谱图像信息可较好地进行柑橘叶片叶绿素a,叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测,为进一步研究柑橘叶片光合色素含量与组分构成的非损伤实时检测提供了依据。     

高光谱技术结合CARS算法的库尔勒香梨可溶性固形物定量测定

由于高光谱数据量大、维数高,光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键变量提取较为困难,同时,高光谱图像的获取会受非单色光、杂散光、温度等多种因素的影响,从而使高光谱数据与待测性质之间有一定非线性关系。为此,提出采用正自适应加权算法(CARS)对可见-近红外高光谱高维数据进行关键变量筛选,并与全光谱和经典变量提取方法SPA,MC-UVE,GA和GA-SPA方法进行比较。以200个库尔勒香梨为研究对象,采用SPXY方法将样本划分为校正集和预测集,校正集和预测集分别包含150个和50个样本。基于不同方法筛选的变量,分别建立线性PLS模型及非线性LS-SVM模型,r2,RMSEP和RPD用于模型性能的评估。综合比较发现,GA,GA-SPA和CARS变量筛选方法能够有效地筛选出原始高光谱数据中具有强信息且对外界影响因素不敏感的变量,适用于高光谱数据关键变量的提取,其中CARS变量筛选效果最佳,基于CARS获取的关键变量构建的非线性LS-SVM库尔勒香梨SSC含量预测模型获得了最优的预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.851 2,0.291 3和2.592 4。研究表明,CARS方法是一种有效的高光谱关键变量筛选方法,利用高光谱数据,非线性LS-SVM模型比线性PLS模型更适合于香梨品质的定量预测。     

氢同位素转动跃迁拉曼频移的理论计算

激光拉曼光谱作为一种非侵入式的物质结构和成分分析的测试手段特别适合于核工业中含氚放射性同位素气体的定性和定量分析。将经典物理学方法和量子力学理论相结合,采用非刚性转子校正模型,计算获得了H2、HD、HT、D2、DT、T26种氢同位素气体分子的转动跃迁拉曼频移,为氢同位素气体拉曼光谱谱峰的辨识提供理论数据。通过实验测定H2和D2的转动拉曼光谱,得到这2种分子的转动拉曼图谱和拉曼频移,并将测定结果与计算结果进行比较,验证了理论计算方法的可行性和正确性。     

基于高光谱的牛奶中真蛋白质含量反演

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱(350～2 500 nm)进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据,对比分析不同的光谱预处理方法和波段筛选方法,得到特征波段,最后利用主成分回归(PCR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立牛奶反射光谱和蛋白质含量之间的定量校正模型,并对其预测能力进行比较,从而确定最优的牛奶中真蛋白质含量反演模型。实验结果证明：(1)比较不同光谱预处理方法,发现多元散射校正与二阶微分联合使用效果较好;(2)相对于全光谱建模,适当的特征变量优选有助于提高建模精度,缩短建模时间;(3)PCR的验证集决定系数R2_P为0.952 2,验证集均方根误差RMSEP为0.048 7,而LS-SVM的R2_P为0.958 0,RMSEP为0.048 2,其预测精度要优于PCR。研究表明,可见光/近红外高光谱反射率数据可以为牛奶真蛋白质含量的检测提供一种快速、无损的新方法。     

利用二次谐波在体分析番茄中的番茄红素和β-胡萝卜素含量

番茄中含有番茄红素和β-胡萝卜素两种重要的营养成分.两种成分的主要拉曼光谱基团相同,利用基频很难在体将两种成分区分开.应用激发波长为514.5 nm的激发光恰好处在番茄红素和β-胡萝卜素主要吸收带的半高宽范围内,因此能够发生共振拉曼效应.利用共振拉曼光谱技术,通过在体测量番茄中的番茄红素和β-胡萝卜素C=C碳碳共轭双键伸缩振动的二次谐波,用软件获得每种成分光谱的积分强度而得到番茄红素和β-胡萝卜素的含量,为在体检测同种基团成分含量提供一种方法.