多种拉曼光谱归一化法对乙醇定量分析的研究

通过对多种拉曼光谱归一化方法进行乙醇定量分析的探讨,提出使用选取最高浓度下乙醇谱中谱强最高点作为归一化参照的乙醇浓度定量分析方法,其线性相关系数达到0.999,检验样的平均相对误差率仅为0.067 8,组间数据的相对标准偏差为0.046 3,其有效性和准确性均优于内标法和比值法,并具有良好的抗干扰能力。同时,在结合基线校准处理后,不仅能有效消除组间数据差异,而且明显提高了乙醇定量分析的精确性。以此法用于市场白酒样品的乙醇含量检测,可快速简便获得准确的结果,其相对标准偏差小于0.012,具有良好的商业应用前景。     

拉曼光谱乙醇含量测量基线校正算法研究

采用拉曼特征峰峰比法进行乙醇含量的定量分析时,两峰值强度对定量分析精度有决定作用。为获得准确的乙醇含量信息,本文采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验获得不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰与本底水峰相对强度关系,研究了适用于大范围乙醇浓度定量分析的快速实时基线扣除算法。分别采用小波分析和基于极值自适应缩放的方法去除荧光背景,实现光谱基线校准。基线校准处理后,两种方法均能消除突变噪声及强荧光背景的影响而读取出拉曼峰强度。采用e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归分析。结果表明,小波分析方法非线性拟合相关系数高于0.980,基于极小极大值自适应缩放的方法非线性拟合相关系数高于0.982。     

多波长消荧光拉曼光谱仪的研制及应用研究

拉曼光谱技术作为探究分子、晶体及其结构特征的有力手段,具有快速、无损、样品用量小、无需前处理且适应性强等优点,已被广泛应用于食品安全、石油化工等领域。但在拉曼光谱应用中,常常受到荧光背景干扰,导致拉曼信号降低,严重的情况下拉曼信号甚至会淹没在荧光背景中。为解决拉曼技术在实际应用中荧光背景干扰的问题,从仪器角度出发,采用二色镜对多波长拉曼光谱进行光路耦合设计,研制了近红外拉曼光谱与移频差分拉曼复合一体的多波长消荧光拉曼光谱检测系统,其中近红外拉曼光谱采用1 064 nm激光光源设计,移频差分拉曼光谱选取784.5和785.5 nm两组激光光源进行时分复用,在移频差分拉曼光谱检测的同时,亦可获得两组单波长拉曼光谱数据。通过对比同步测试和分时逐次测试的强度及峰位稳定性,验证了多波长消荧光拉曼光谱仪的同步测试性能;选取了多种荧光背景强弱不同的样品,进行了单波长拉曼、近红外拉曼及移频差分拉曼光谱的对比分析。针对丙酮、乙腈等荧光背景较弱的样品,可采用单波长拉曼光谱对样品进行定量及定性分析;针对食用油、红色塑胶微粒等荧光背景与拉曼信号强度相当的样品,可采用近红外拉曼光谱对样品进行定量及定性分析;针对红酒、棕色塑胶微粒等荧光背景较强的样品,需结合近红外拉曼光谱和差分拉曼光谱对样品进行定性分析。研究表明：通过多波长消荧光拉曼光谱检测系统的研制,在常规单波长拉曼光谱技术的基础上,将两种抑制荧光干扰技术有机结合,有效扩充了应用领域及样品检测范围。     

基于激光拉曼光谱归一化法的乙醇定量分析研究

拉曼光谱具有分辨率高、分析速度快、检测样品制备简单、无损以及可在线测量等优点，被广泛用于分析物质的成分与分子结构信息，可以对多种有机物和无机物进行定性和定量的分析。目前主要应用多以相对比较成熟的定性分析为主，用于定量分析时，一方面由于拉曼光谱的重现性较差，会受到很多内部因素干扰；另一方面，拉曼光谱的分析理论相比于传统技术还不够完善，分析结果的误差较大，限制了其在定量分析中的应用。在基于强度比值的定量分析中，拉曼强度归一化理论的出现为拉曼光谱的应用提供了理论依据，参考峰/内标峰及拟合方法的选择对测量准确性和稳定性有较大的影响。采用激光拉曼系统研究了不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰(C—C—O对称伸缩，874 cm^-1)与其他参考峰/内标峰的相对强度关系，分别提出了基于乙醇本征峰位比值法和基于CCl₄特征峰位的内标法，建立了线性回归分析模型，经归一化处理后两种方法均可有效消除系统中的突变噪声及强荧光背景的影响。通过联合假设检验等统计学方法对比了不同组内与组间的数据差异，确定了两种方法中准确性和稳定性最好的参考峰/内标峰。F检验与t检验表明，用乙醇自...     

基于拉曼特征峰的甲醇汽油甲醇含量测定

采用拉曼光谱分析技术定量分析甲醇汽油中的甲醇含量。首先,对采集到的原始拉曼光谱进行平滑除噪、荧光背景消除、标准归一化等预处理;其次,根据甲醇含量与拉曼光谱的相关性分析找出甲醇含量的特征点;最后,建立了基于拉曼特征峰的甲醇含量一元线性回归模型。针对实验室配制的19个甲醇汽油样本的实验结果表明,该方法准确、稳健、所需训练样本少,可以应用于甲醇汽油中甲醇含量的快速测定。     

利用拉曼光谱测定甲醇浓度

为了建立利用拉曼光谱测量甲醇浓度的方法,采用激光拉曼方法对甲醇和乙醇液体样品进行了拉曼光谱研究。利用溶液中CH3对称伸缩峰(2 843cm-1)作为甲醇的特征谱线,同时以溶液中乙醇为内标物组成相对强度,对溶液中的甲醇含量进行了测定研究。结果表明,利用拉曼光谱可以快速测定甲醇浓度,其线性相关系数达到0.999以上。     

拉曼光谱定量分析乙醇含量的非线性回归方法研究

传统拉曼特征峰峰比法一般采用线性回归法建立乙醇浓度与峰峰比的线性关系从而反演乙醇浓度实现乙醇定量分析,但仅在较低浓度范围适用。针对这一问题,采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验研究了不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰(非对称CH₂伸缩振动2 924.0 cm-1)与本底水峰(3 350 cm-1)相对强度关系,提出适用于大范围乙醇浓度测量的非线性回归分析方法。利用邻域平均算法去除拉曼光谱突变噪声,结合多点插值处理实现光谱基线校准。基线校准及归一化处理后,可有效消除突变噪声及强荧光背景的影响。分别采用二次多项式和e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归并与线性回归分析进行对比。结果表明,线性拟合相关系数约为0.991,线性回归模型乙醇浓度准确测量的适用范围为15%～60%;非线性拟合相关系数高于0.997,非线性回归模型乙醇浓度精确测量的适用范围为3%～97%。非线性数学模型可为乙醇溶液浓度定量分析提供理论基础,将该数学模型应用于乙醇含量检测系统,可实时反演较为精确的乙醇浓度,从而实现大浓度范围内具有荧光背景干扰的乙醇溶液快速、实时、准确的定量分析。     

一种基于石墨化炭黑过滤吸附处理荧光抑制和改进系统聚类分析的轻质燃油种类拉曼光谱快速识别方法

提出了一种石墨化炭黑过滤吸附前处理抑制轻质燃油拉曼光谱荧光背景干扰的方法和一种改进的系统聚类分析算法,实现了39个样品的种类快速识别,即能自动将样品识别为0#车用柴油、0#普通柴油、97#车用汽油、93#车用汽油、90#车用汽油和3#喷气燃料等6种类型。过滤吸附处理方法是用定制的50 mg石墨化炭黑过滤吸附0.75 mL油样,然后对其进行拉曼光谱数据采集。试验结果证明：石墨化炭黑过滤吸附处理对无荧光背景干扰的3#喷气燃料和车用汽油样品拉曼光谱特征无明显影响,且能够有效抑制车用汽油和车用柴油样品的拉曼弱荧光背景干扰,以及车用汽油和普通柴油的强荧光背景干扰。改进的有监督系统聚类分析算法将普鲁克距离作为系统聚类分析中样本间相似度的评价方法;并将经典的系统聚类分析视为标准校正样品集的“建模”过程,通过计算未知样品与各类属中心向量之间的普鲁克距离,依据距离最小原则判断未知样品的类属。通过对39个具有不同拉曼荧光背景干扰特征油样的石墨化炭黑前处理和“留一法”交互验证分类识别,分析结果证明：石墨化炭黑过滤吸附前处理抑制拉曼光谱荧光背景的方法能够有效提取轻质燃油的拉曼光谱特征并应用于定性种类识别。     

水体中溶解有机物激光诱导荧光光谱分析方法

讨论了用激光诱导荧光(LIF)的方法分析水体中溶解有机物(DOM)的含量,利用拉曼散射信号对荧光光谱进行归一化处理,消除激发光强度和水体对荧光的二次吸收和接收条件等因素的影响,并给出了理论依据,由此依据得出了非线性浓度校准的数学模型。利用这个数学模型对实验数据进行非线性拟合,拟合的相关系数高于0.99。该浓度校准的数学模型,考虑到了水体对荧光信号的二次吸收以及溶液浓度的变化对二次吸收的影响,结果表明它可作为不同水体的通用浓度校准的数学模型对水体中的DOM进行定量分析。     

基于银溶胶表面增强拉曼光谱对菠菜毒死蜱农药的快速检测

利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术,建立了一种用于菠菜中毒死蜱农药残留的非破坏、快速检测方法。以碱性环境下盐酸羟胺还原法制备的银溶胶作为表面增强剂滴涂于菠菜样品表面后,采用实验室自行搭建的拉曼系统直接采集样品的拉曼信息,该方法无需对样品进行前处理,可以实现菠菜中毒死蜱含量的实时在线定量分析。采集24片不同毒死蜱含量的菠菜样品拉曼光谱,每个样品采集20个点。拉曼信号采集后,用气相色谱法对24个菠菜样品中毒死蜱含量进行检测。为了消除光谱噪音以及荧光背景对分析建模的影响,分别采用Savitzky-Golay平滑和有效峰线性拟合法对原始拉曼光谱进行预处理。该表面增强拉曼方法具有较好的重复性,实验中对50个相同毒死蜱含量,但不同状态的菠菜进行光谱采集,其相对标准偏差为13.4%,说明该方法具有一定的普适性。光谱预处理后,选取615.5~626.4 cm-1波段为感兴趣区域,建立0.05~37.4 mg·kg-1浓度范围内毒死蜱含量的多元线性预测模型,结果表明感兴趣区域的拉曼信号和毒死蜱浓度呈良好的线性关系,其校正集和验证集相关系数R_C和R_P分别为0.961和0.954。该方法的最低检出含量为0.05 mg·kg-1,低于国家标准规定的农药残留最大限量。该方法简单快速,无需样品前处理,可以实现果蔬的农药残留快速、定量检测。     

Improved methods for fluorescence background subtraction from Raman spectra

Raman spectroscopy has attracted interest as a non‐invasive optical technique to study the composition and structure of a wide range of materials at the microscopic level. The intrinsic fluorescence background can be orders of magnitude stronger than the Raman scattering, and so, background removal is one of the foremost challenges for quantitative analysis of Raman spectra in many samples. A range of methods anchored in instrumental and computational programming approaches have been proposed for removing fluorescence background signals. An enhanced adaptive weighting scheme for automated fluorescence removal is reported, applicable to both polynomial fitting and penalized least squares approaches. Analysis of the background fitting results for ensembles of simulated spectra suggests that the method is robust and reliable and can significantly improve the background fit over the range of signal, shot noise and background parameters tested, while reducing the subjective nature of the process. The method was also illustrated by application to experimental data generated from aqueous solutions of bulk protein fibrinogen mixed with dextran. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

痕迹走私海洛因显微拉曼测试分析

利用显微拉曼技术对手指沾有微量毒品--走私海洛因做了测试分析，在可见光514.5nm激发下，低浓度的走私海洛因具有很强的荧光，通过对样品表面的分析，得到了高质量的海洛因拉曼散射谱。研究表明选取样品表面合适测试点和控制激光功率对减小走私海洛因拉曼散射谱的荧光有明显的作用。     

基于表面增强拉曼的饮料中山梨酸钾快速定量检测方法

基于实验室自行搭建的拉曼光谱点扫描系统,利用表面增强拉曼技术对橙味饮料中山梨酸钾的含量进行了定量快速检测研究。通过与山梨酸钾标准品拉曼光谱及其水溶液表面增强拉曼光谱等比较分析,确定了山梨酸钾1 648.4,1 389.3和1 161.8 cm-1处的表面增强特征拉曼位移。通过山梨酸钾橙味饮料平行样品的拉曼位移峰强重现性实验并计算其峰强的相对标准偏差证实了该表面增强拉曼方法具有较好的重复性。采集了山梨酸钾浓度范围为1.706～0.180 7 g·kg-1的33个橙味饮料样品的表面增强拉曼光谱,所有原始光谱经S-G 5点平滑及Baseline基线去除荧光背景预处理后分别用一元线性回归分析、多元线性回归分析和偏最小二乘回归分析方法,建立了山梨酸钾的定量预测模型。经比较,选取三个山梨酸钾拉曼特征位移1 161.8,1 389.3和1 648.4 cm-1所建立的多元线性回归模型校正集的相关系数(R2_C)和均方根误差(RMSEC)分别为0.983 7和0.051 7 g·kg-1,验证集的相关系数(R2_P)和均方根误差(RMSEP)分别为和0.969 9和0.052 8 g·kg-1,比一元线性回归模型和偏最小二乘回归模型误差小、精度高。基于表面增强拉曼完全可以实现橙味饮料中山梨酸钾的定量快速预测,为各类食品中山梨酸钾含量的快速监测奠定了技术基础。     

基于拉曼光谱技术鉴别ABS废旧塑胶原料的方法研究

塑胶微粒原料已渗透到人类衣食住行的方方面面,并广泛应用于能源、工业、农业、交通乃至航空航天和海洋开发等各重要领域不可或缺的材料。在利益的诱惑下,废旧塑胶的走私现象屡禁不止。我国作为塑胶原料进口大国,现有检测方法耗时长,难以实现现场检测,因此,开发一种用于现场的废旧塑胶微粒判别方法,对快速通关和海关缉私有重要意义。拉曼光谱技术具有快速、无损、样品用量小、无需前处理且适应性强等优点,已在现场快速鉴别领域得到广泛应用。在研究塑胶废旧机理的基础上,将拉曼光谱技术结合化学判别方法,应用于废旧塑胶原料识别。选取两类成分相似的实际通关塑胶原料样品,包含标准品及废旧品各160份,并对样品的拉曼光谱信息进行了采集。对比分析了两种塑胶原料的原始拉曼光谱,并对样品的拉曼光谱特征峰进行了归属分析。选取1 603 cm-1作为归一化参照峰位,进一步探究废旧塑胶的成分变化,对比统计了废旧塑胶原料及标准塑胶原料的相对峰强变化,结果表明废旧塑胶原料发生了化学老化。基于主成分分析法（PCA）对原始拉曼光谱及预处理拉曼光谱进行降维处理,结果表面预处理拉曼光谱的前2主成分空间分离度较好,通过对原始拉曼光谱数据进行背景扣除及平滑预处理,可减少荧光背景及噪声对鉴别的影响,提高鉴别的准确度。将样品一半划分为校正集用于模型建立,另一半划分为预测集用于模型验证,基于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,建废旧塑胶原料鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100％,模型验证集鉴别正确率为99.06％。研究表明,基于拉曼光谱技术,结合测试数据预处理及偏最小二乘判别分析方法,可以有效地实现塑胶原料的现场、快速、准确鉴别,为开发现场检测装备及方法提供理论参考。     

基于自适应免疫算法重叠拉曼谱峰的解析

拉曼光谱测量速度快,可以实现原位实时测量,现已成为过程控制中物料检测的一种重要手段。但由于环境的复杂性以及拉曼光谱信号特点,目前在线检测时难免会出现一些重叠谱峰。基于免疫算法特点,将该方法用于芳烃重叠拉曼谱峰信号的解析中,提取混合物质中单个组分拉曼谱峰信息进行分析,结果表明该方法解析快速、定量准确,相对误差低于1%,是解析重叠拉曼光谱信号的有效方法。针对现场样品检测中出现的重叠谱峰伴随荧光背景信号,提出了结合独立成分分析的自适应免疫算法,有效地解析出荧光背景信号,为复杂样品的拉曼光谱检测分析提供了新的手段。     

基于底物内标的蜂蜜中硝基呋喃妥因拉曼信号校正方法

针对表面增强拉曼光谱信号重复性欠佳的问题,利用实验室自行搭建的拉曼点检测系统,以蜂蜜中硝基呋喃妥因兽药为检测对象,探讨了基于蜂蜜固有内标的硝基呋喃妥因表面增强拉曼峰强校正方法。首先通过含不同浓度硝基呋喃妥因蜂蜜样品及硝基呋喃妥因标准品的拉曼光谱对比分析,确定739 cm-1处蜂蜜拉曼特征位移作为底物蜂蜜的内标峰,用比值法校正硝基呋喃妥因1 353和1 612 cm-1处拉曼特征峰强用于蜂蜜中硝基呋喃妥因定量分析。相同条件下分别采集了浓度为20 mg·kg-1的硝基呋喃妥因蜂蜜样品表面增强拉曼光谱30次,1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因特征峰强相对标准偏差（RSD）分别为11.515 6%和11.162 5%,利用739 cm-1处蜂蜜拉曼特征峰强作为内标分别校正1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因拉曼特征峰强后相对标准偏差分别降为4.852 6%和4.733 2%,显著提升了表面增强拉曼特征峰强的重复性和稳定性。因为仪器系统误差及表面增强过程中不可控因素引起的人为误差等对样品表面增强光谱中739 cm-1处蜂蜜特征峰强和1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因特征峰强的影响是完全相同的,所以通过内标比值法可以有效消除和减少拉曼信号稳定性和重复性差的问题。最后采集硝基呋喃妥因浓度范围为0.4~20 mg·kg-1的69个蜂蜜样品,基于硝基呋喃妥因1 353和1 612 cm-1处拉曼特征峰强和蜂蜜739 cm-1处拉曼特征峰强比值,分别建立了一元线性回归预测模型和多元线性回归模型,其中基于蜂蜜739 cm-1处内标校正硝基呋喃妥因1 612 cm-1处拉曼特征峰强的一元线性回归模型效果最佳,与校正前相比具有更高的精度和预测能力。该模型校正集决定系数（R2_C）和验证集决定系数（R2_Ｖ）分别为0.971 2和0.969 6,校正集均方根误差（RMSEC）和验证集均方根误差（RMSEP） 分别为1.115 1和1.242 2,相对分析误差（RPD）为4.306 0。结果表明,被测底物本身持有固有内标的样品可无需加入额外的内标物,简单用内标比值法可以有效消除仪器的系统误差以及表面增强剂与样品的混合时间等对拉曼信号强度的影响,显著提高了拉曼特征信号的重复性和稳定性,为表面增强拉曼光谱定量分析提供了技术参考。