ATR-FTIR光谱法同时测定香精的相对密度和折光指数

傅里叶变换衰减全反射红外光谱 (ATR- FTIR)分析技术与偏最小二乘法 (PL S)相结合 ,建立了香精相对密度、折光指数的校正模型。模型的预测结果与标准方法测定结果在 5 %显著性水平下无显著性差异。该法用于香精物理指标的检测 ,操作简单、快速、准确。     

衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术结合模式识别进行油品鉴别

海洋溢油是主要环境灾害之一,而且近年来其发生频率呈上升趋势。快速地对油品进行种类鉴别、来源评估有利于及时采取应急措施,因此具有重要意义。采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR)对25种不同来源的油品进行了检测,用不同数据预处理方法对原始光谱进行了预处理,继而用主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA)方法对光谱进行了分类鉴别。结果表明用多元散射校正(MSC)和连续小波变换(CWT)方法进行数据预处理可以提高分类的准确性,使分类结果与油样的实际来源一致。该方法对正构烷烃差异较大的油品进行了很好的区分,但对差异较小的油品其分辨能力仍有一定局限性。因此提供了一种快速的油品鉴别方法,可用于溢油事件的初步鉴定,从而为油品的进一步鉴定提供有用信息。     

FTIR结合主成分聚类用于伽师瓜籽品种的鉴别

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)法测定了3个不同品种的伽师瓜种子的傅里叶变换红外光谱,采用主成分和聚类方法进行数据分析,比较了不同品种伽师瓜种子之间的差异程度.结果表明:基于傅里叶变换红外光谱的主成分和聚类分析在反映不同品种植物种子化学组成差异程度上具有应用价值.     

ATR-FTIR光谱法快速测定BOPP薄膜的厚度和定量

应用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)分析技术,结合偏最小二乘法(PLS)建立了预测BOPP薄膜厚度和定量等物理指标的校正模型。将模型的预测结果与标准方法测定结果比较,在显著性水平为5%的条件下,两种方法不存在显著性差异。该方法用于BOPP薄膜厚度和定量等物理指标的测定,操作简捷、准确,结果令人满意。     

衰减全反射红外光谱法无损检验喷墨打印文件的油墨

利用傅里叶红外变换光谱中的衰减全反射（水平-ATR）技术无损测定了喷墨打印文件常用的惠普（Hp）、佳能（Canon）、爱普生（Epson）三大品牌特定油墨及其相应替代油墨,根据其红外光谱的特征吸收,可将这3种油墨及其替代油墨加以区分鉴定,该方法对样品进行无损检验,为喷墨打印油墨的种类识别提供了一种快速、准确、适用的鉴定方法。     

FTIR聚类分析法应用于菟丝子真伪的鉴别

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法测定了菟丝子及其伪品的FTIR,从化学成分方面比较了正伪品之间的差异程度,并采用聚类分析法对菟丝子正伪品4个样品亲缘关系进行研究,FTIR聚类分析结果显示4个样品分为3组, 发现基于傅里叶变换红外光谱的聚类分析在反映菟丝子及其伪品化学组成差异程度上具有应用价值。所提出的方法可有效地应用于菟丝子的质量分析。     

乙烯醋酸乙烯酯共聚物断裂伸长率的近红外光谱分析方法

提出采用近红外光谱测定乙烯醋酸乙烯酯共聚物(EVA)断裂伸长率的定量分析方法。实验从EVA生产线收集60个样本,并采用GB/T 1040-2006方法测定其断裂伸长率。采用傅里叶近红外光谱仪与漫反射积分球附件测量样本的近红外光谱。样本光谱经过Savitzky-Golay求导、均值中心化与净分析信号预处理后,通过偏最小二乘方法将预处理后光谱与断裂伸长率进行关联,建立EVA断裂伸长率的定量分析模型。模型的校正相关系数R_c、验证相关系数R_p,校正标准偏差SEC与验证标准偏差SEP分别为0.98,21,0.97及27。结果表明,采用近红外光谱方法分析EVA的断裂伸长率,具有操作简便、快速无损的特点,精密度可以满足标准方法的要求。     

近红外光谱法快速测定车用汽油中多种添加剂含量

为解决汽油中添加过量含氧化合物和未列入国家产品标准的添加剂化合物快速检测技术问题,提出了一种近红外光谱结合斜投影算法实现汽油中添加剂含量的快速分析方法。实验选用了四种不同种类的无氧汽油,包括调和汽油、FCC精制汽油、重整汽油和脱硫汽油,配制不同浓度、不同种类的添加剂化合物的系列汽油样品,使用傅里叶变换近红外光谱仪测定其近红外光谱,采用斜投影算法将被测添加化合物光谱信号从汽油光谱信号中分离出来,建立一元回归的标准工作曲线。预测分析中,根据分离的被测化合物光谱和标准工作曲线计算被测样本的添加化合物含量。此方法测定结果与真实含量之间绝对偏差小于0.8,相对偏差小于8%,用于实际汽油样本,此方法与气相色谱标准方法测定结果之间的绝对偏差小于0.85,相对偏差小于6.85%。本方法有效地解决了一般化学计量学多元校正方法建模维护工作量大,模型稳健性差的问题。对开发适合现场油品快速检测和有效加强我国汽油质量监管力度具有重要意义。     

HATR-FTIR应用于原产地中药材白术的测定方法研究

采用傅里叶变换红外光谱的各种测定方法测定了植物中药材白术,通过白术木质部及外表皮部的水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱(HATR-FTIR)吸收比较,表明了外表皮含有更多的白术内酯及其衍生物等物质。新鲜的白术木质部比干燥白术木质部含有更多的化学物质,这可能是样品干燥后挥发油减少之故。对白术木质部及其伪品的木质部的HATR-FTIR进行二阶导数转换,进行峰位一致率检验,结果差异极显著。     

基于ATR-FTIR的竹节人参的分析研究

采用傅里叶变换红外光谱仪的衰减全反射附件——OMNI采样器,对3种不同产地的竹节人参进行了红外光谱对比分析。结果表明,竹节人参中的红外光谱主要由皂甙类、多糖、氨基酸等物质的特征吸收峰组成。不同产地的竹节人参在1190—890cm-1区域的红外光谱吸收峰差异较显著,同时产地不同的样品其吸收峰强度亦有所不同。ATR-FTIR法简便、快速,可用于竹节人参的分析鉴别。     

FTIR/ATR光谱应用于人体血液血红蛋白的快速定量分析

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术,建立了人体血液血红蛋白(HGB)的快速定量分析方法.采集人体全血样品8个,用常规化学方法测定血红蛋白浓度作为光谱校正模型的参考化学值.每个样品用蒸馏水溶血,分别配制成2倍、3倍、4倍、5倍、6倍稀释的溶血液样品,和全血样品一起共得到6组48个样品用于光谱测定.基于11点Savitzky-Golay平滑的二阶导数光谱,采用MLR分析和交叉检验对每组样品分别建立定量模型.每组分别采用全谱(4000-600cm-1)、指纹领域(1800-800cm-1)建立MLR模型,并建立每个波数的一元线性回归模型,从中遴选效果最好的单点模型.结果表明,每组样品的最优单点模型都有良好的预测效果.直接测定的全血样品组的最优单点模型的采用波数、交叉检验均方误差(RMSECV)、相对交叉检验均方误差(RRMSECV)、预测相关系数(Rp)分别为1759cm-1、4.9g/L、3.6%、0.825.     

SG平滑和IBPLS联合优化水中油分析方法的研究

快速准确地检测水中矿物油的种类与含量对污染源及时排查和控制具有重要的意义,而红外光谱分析技术检测水中矿物油具有高效、快速、无污染的优势。为获得更加可靠的分析结果应用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR-ATR)技术获取矿物油样品的光谱信息,采用SPXY法划分样本集。对偏最小二乘法(PLS)和迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)这两种建立回归模型的方法进行对比分析,还比较了采用Savitzky-Golay(SG)平滑方法与迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)相结合和单一采用迭代Bagging偏最小二乘法建立回归模型的区别。通过对预测回归曲线进行对比,得出通过SG平滑的预测效果明显优于未做的。而且采用SG平滑方法和IBPLS相结合的方法建立回归模型时,汽油模型参数RMSEP为0.001 125 g·mL-1,r为0.992 5;柴油模型参数RMSEP为0.001 384 g·mL-1 ,r为0.989 3。     

光谱多元分析校正集和验证集样本分布优选方法研究

分析了校正集和验证集样品数随性质分布不均匀性对光谱多元分析校正的不良影响,揭示了实际光谱多元校正中“均值化”现象,即性质值小的样本预测值结果偏大,性质值大的则偏小,提出了一种优选样品新方法—Rank-KS。其综合考虑光谱空间和性质空间对样本进行挑选,将性质空间平均分为若干小区间,在每个小区间内分别利用Kennard-Stone法和随机法进行校正集和验证集样本的挑选,这样得到的校正集和验证集可明显改善样本数随性质分布的均匀性。以红外光谱测定汽油中碳酸二甲酯(DMC)含量和近红外光谱测定二甲亚砜溶液二甲亚砜浓度为研究对象,分别采用Rank-KS、随机法、Kennard-Stone、浓度梯度法和SPXY等方法选择校正集和验证集样品,使用多元线性回归和偏最小二乘法建立模型,比较这些方法对光谱多元校正分析的影响,结果表明Rank-KS方法可改善校正集和验证集样品数随性质分布的均匀性;对于样本数分布中间局部样本多和两端局部少、或者局部没有样本的样本集,使用Rank-KS算法挑选校正集,无论使用MLR还是PLS1建立多元分析模型,均能明显改善其模型预测能力,使得到的模型的预测均方根最小。     

基于积分球反射计的红外光谱发射率测量系统校正方法

针对非理想参考反射标准对光谱发射率测量结果的影响,基于积分球反射计的红外发射率测量系统原理,提出了一种适用于反射法光谱发射率测量系统的校正方法。通过参考反射标准样光谱反射率的数据拟合,得到反射率的曲线方程,计算反射测量系统的校正系数,校正参考标准样的输出电压,推导出光谱反射率为1的参考标准样输出电压曲线,消除了非理想参考标准造成的系统误差。应用该修正方法对基于积分球反射计的太阳能选择吸收涂层光谱发射率测量系统进行了校正,将校正后的光谱发射率测量结果与能量比较法的测量结果进行对比,验证了校正方法的可行性,有效性,提高了光谱发射率测量的准确度。     

成像光谱仪绝对辐射定标技术研究

为了实现成像光谱仪绝对辐射定标,以高稳定均匀光源为基础,结合单色仪、大口径平行光管和标准辐射计,建立了一套绝对辐射定标系统。在绝对辐射定标系统上采用替代法标准辐射计标定出被测成像光谱仪入瞳面上的光谱辐射照度,通过获得被测成像光谱仪各像元的输出信号,计算得到各像元的光谱辐射照度响应度,从而实现成像光谱仪可见到远红外波段范围内的绝对辐射定标。实验验证成像光谱仪绝对辐射定标的不确定度优于5%。     

傅里叶光谱仪高精度光谱定标研究

为了提高傅里叶光谱仪光谱定标精度,减小光谱定标误差,基于风云四号大气垂直探测仪实验室气体池光谱定标数据,进行傅里叶光谱仪高精度光谱定标算法研究。首先,分析了傅里叶光谱仪的分光原理,并在对参考激光波数漂移、光线离轴、以及有限视场引起光谱波数偏移的原理进行分析后,得出傅里叶光谱仪光谱定标公式及定标参数的计算方法;接着分析了快速傅里叶变换(FFT)的栅栏效应和干涉图截断产生的sinc函数造成的光谱定标误差较大的原因;然后通过对比几种不同的光谱细化方法,选择高效的快速Chirp Z-transform(CZT)进行光谱细化,解决FFT光谱分辨率较低导致光谱误差较大的问题;通过对气体池参考气体在HITRAN数据库中的理论谱线,用Gaussian线型展宽并卷积sinc函数处理后作为光谱定标参考谱线的方式,减小由sinc函数引起的谱线间串扰造成的光谱定标误差,从而提高光谱定标精度。最后,使用实验测得的数据对该光谱定标算法进行验证,对比使用CZT细化光谱前后定标误差,和参考谱线处理前后的定标误差,证明该算法可以有效提高光谱定标精度,最高可将光谱定标误差减小10倍以上。     

多组分复杂体系光谱多元定量分析方法研究

为解决多元分析方法建模成本高及适用性差,严重制约其在光谱分析领域大量应用的难题,提出了一种新的多元定量分析方法。以汽油及其甲基叔丁基醚（MTBE）溶液的红外光谱为研究对象,使用五种汽油及其窄馏分建立背景光谱空间,用斜投影算法分离出混合光谱中纯MTBE光谱分量,建立纯光谱响应值与浓度之间的标准曲线,相关系数为0.995 2,截距仅为0.025,实现了多组分复杂体系中待测物的定量分析。与正交投影方法比较,新方法对五个预测样本的预测结果明显优于正交投影法。对17个实际油样的预测结果显示,新方法比PLS模型具有更好的适用性。新方法无需收集大量样本和建立复杂模型,方法简单,准确,适用性好。     

可见-近红外光谱的小麦硬度预测模型预处理方法的研究

硬度是评价小麦品质的一个重要质量参数,对小麦的分类、最终用途以及小麦籽粒组成的研究都非常重要。为实现小麦硬度的快速、准确检测,在详细分析小麦籽粒成分对红外光吸收特性的基础上,研究建立径向基函数(RBF)神经网络模型实现对未知样品硬度的准确检测,并着重分析了不同光谱信号预处理方法对模型预测精度的影响。从各小麦主产区收集111个小麦样品,扫描样品获得可见-近红外光谱,采用马氏距离判断并剔除异常光谱;利用优化后的SPXY划分样品集合,得到校正集84个样品,预测集24个样品;利用连续投影算法(SPA)从262个光谱波点中提取47个特征光谱;分别使用一阶导数、二阶导数和标准正态变量变换(SNV)及其不同组合对光谱进行预处理,验证不同预处理方法之间的相互影响,寻找最优的预处理方法组合。校正集预处理后的特征光谱数据作为RBF模型的输入,采用硬度指数法测定的对应样品硬度作为输出建立模型。预测结果显示当采用SNV和SPA处理光谱数据时模型的效果达到最优,评价指标判别系数(R2)、预测标准差(SEP)和相对分析误差(RPD)可分别达到0.90, 3.02和3.11,表明基于可见-近红外光谱的RBF神经网络模型能够准确地预测小麦的硬度,与传统检测方法相比具有方便、快速、无损等优点,为小麦硬度的检测提供一条更为便捷与实用的方法。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。