基于ATR-FTIR和PAC微损快速鉴别颜料层中的蛋白质粘合剂（英文）

相较于气相色谱-质谱(GC-MS)和高效液相色谱(HPLC),衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)能实现绘画颜料中蛋白质种类的"不分离即分析",从而简化分析步骤和减小文物样品的消耗。这项研究验证了ATR-FTIR用于颜料中蛋白质种类鉴别的可行性。以石青和白垩为矿物颜料,牛奶、明胶和鸡蛋为蛋白质粘合剂制备了新鲜样品和经紫外光老化的模拟文物样品,运用二阶导数光谱和主成分分析建立了模式识别模型。结果表明模拟文物样品中蛋白质的种类能通过新鲜样品建立的模型进行识别。因此, ATR-FTIR在文化遗产领域中蛋白质种类的微损和快速鉴别具有巨大的潜力。     

便携式拉曼光谱用于文物及文物保护材料光老化作用的快速评价

文物保护与考古工作者最为关心的是从文物中无损提取各种有用信息,了解文物老化状况,以便采取合适的保护措施.文章选用桑蚕丝、书画和彩绘文物常用材料印章、胭脂、朱砂、朱膘国画颜料为样品,采用便携式拉曼光谱仪检测样品在紫外光辐照前后光谱变化,进行文物光老化研究.结果表明,在360 nm波长,照度0.68 w·m-2的紫外光下.蚕丝样品47 h发生明显降解现象;便携式拉曼光谱仪采集的光谱能清晰鉴别出印章印泥种类和来源,灵敏检测出印泥和其他国画颜料经163 h紫外辐照后发生氧化分解及颜料分子结构的变化.该工作为文物现场检测、研究实际环境因素对文物影响作用,为研究文物衰变规律提供了一种便捷检测手段.     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

偏光显微分析和拉曼光谱分析在彩绘颜料鉴定中的应用

彩绘文物的颜料分析在文物分析中占据重要的地位,在实际的应用中有多种手段用于颜料的分析鉴定,这些分析手段各有其优缺点,其中偏光显微分析(PLM)和拉曼光谱分析(RM)由于取样少、速度快、制样简单、灵敏度高等优点而在实际分析中广泛应用。本文通过对西藏采集的壁画颜料样品进行偏光显微分析、对四川广元千佛崖的绿色颜料样品进行拉曼光谱分析,以此来系统阐述这两种分析方法在彩绘颜料鉴定中的应用。     

铜绿颜料的光谱分析及稳定性研究

在中国颜料使用历史中,铜绿是绿色颜料中使用较为普遍的一种,具有使用地域广、时间长的特点。以碱式氯化铜为主要成分的铜绿为研究对象,探讨了其性质、四种同分异构体的光谱特性及热力学稳定性,并介绍了在彩绘文物中的应用。结果表明,采用拉曼光谱分析可以快速鉴别铜绿四种同分异构体,且对样品仅微损甚至无损。碱式氯化铜四种同分异构体的稳定性大小依次为：斜氯铜矿＞副氯铜矿＞氯铜矿＞羟氯铜矿。对文物样品中的铜绿进行鉴别发现样品中的铜绿多为羟氯铜矿和氯铜矿,属于四种同分异构体中较不稳定的状态。根据奥斯特瓦尔德规则(Ostwald step rule)的相关理论,建议在今后的保护工作中要加强对所属彩绘文物环境等的监控力度,以防止引起彩绘文物发生物理、化学结构的改变。     

光导纤维反射光谱技术在彩绘文物颜料无损分析鉴定中的应用

文物颜料成分分析鉴定是文物材质分析和文物保护工作的重要内容。利用自行研制的光导纤维反射光谱仪对唐代彩绘陶器和壁画上的颜料成分进行了无损分析鉴定,通过比较彩绘文物颜料和标准颜料的反射光谱曲线的形状以及特征峰或一阶导数峰来完成颜料的鉴定工作。光导纤维反射光谱法鉴定出西安市唐代彩绘文物1#样品墓葬壁画上的深红色颜料是纯度较高的土红;2#样品陶器残片上的绿色颜料为石绿;3#样品陶缸残片上的橙红色和朱红色颜料分别是由大量铅丹和微量土红及大量朱砂和微量土红的混合物所组成。采用X射线荧光分析法进行验证,实验结果表明光导纤维反射光谱技术鉴定彩绘文物颜料成分的结果是准确、可靠的,提供了一种文物颜料无损分析的简捷方法。     

微区光谱分析技术在文物颜料保护中的研究进展

颜料是彩绘文物的重要物质组成和艺术表现形式,文物颜料的保护一直是文化遗产保护领域的热点和难点。文物具有不可再生的特性,文物颜料的原位、无损、微样本的准确分析是该类文物保护的重要工作。随着各种微束技术的进步,微区光谱分析技术以精准微区定位、快速光谱扫描的工作方式,在文物保护研究中具有独特的优势,因而其应用得到了快速发展。从颜料成分分析、颜料降解褪色分析、保护效果评价等方面探讨了微区X射线荧光光谱分析（μ-XRF）、微区激光诱导击穿光谱分析（μ-LIBS）、微区拉曼光谱分析（μ-Raman）、微区红外光谱分析（μ-FTIR）、微区X射线吸收近边结构光谱分析（μ-XANES）、微区时间分辨光致发光光谱分析（μ-TRPL）、微区褪色测试（μ-FT）等技术在彩绘文物颜料保护中的应用、特点及技术难点,并从消除测量干扰、改进测量装置、研发联合装置等方面展望了微区光谱技术的发展趋势。其中,μ-XRF,μ-LIBS,μ-Raman和μ-FTIR是目前颜料成分分析常用的微区光谱分析技术,而且μ-Raman和μ-FTIR在保护效果评价中应用广泛,μ-FTIR和μ-XRF还可用于颜料降解分析。常用微区光谱技术联用并结合PCA分析和相关分析技术不仅可以鉴别文物颜料,还能为文物产地、文物断代及其真伪鉴别提供科学依据。特别是μ-XANES,μ-TRPL和μ-FT等方法属于国际领先的文物颜料分析技术,对文物颜料降解产物鉴别和分布可视化分析、颜料的起源和历史、颜料粒子迁移相关的降解现象、颜料的耐光性等研究起着关键作用。然而,目前这些方法在国内文物保护领域应用很少。因此,该研究对于推动我国文物分析及文物保护的发展具有重要意义,为文物颜料的鉴定、保护和修复提供科学指导。     

新疆洛浦县比孜里墓地出土彩棺的科学研究

比孜里墓地的发掘,是近年来塔里木盆地南缘一处重要的考古发现,进一步丰富了昆仑山北麓及丝绸之路南道考古资料。利用加速器质谱碳十四(AMS-~(14)C)测年、扫描电镜能谱(SEM-EDS)、拉曼光谱(RS)及热辅助水解甲基化-裂解气相色谱/质谱(THM-Py-GC/MS)分析技术,对来自新疆洛浦县比孜里墓地中惟一一口彩棺进行了检测分析。碳十四(AMS-~(14)C)年代测定结果距今年代为(1 520±25) B.P,由此判断该彩棺年代为南北朝时期,与考古判断年代相一致。蓝色颜料通过采用四甲基氢氧化铵(TMAH)存在下的热辅助水解甲基化(THM)技术检测出了靛蓝(C_(16)H_(10)O_2N_2)的特征热裂解产物2-氨基苯甲酸甲酯和2-甲氨基苯甲酸甲酯,从而确定了有机染料靛蓝在绘画中的应用,彩棺所用颜料除植物染料靛蓝外,其余均为新疆地区常见的一些矿物颜料,主要有:石膏CaSO_4(白色),铁红Fe_2O_3(红色),炭黑C(黑色),所含胶结材料主要有干性油、蛋白质类胶合物-鸡蛋清,另外还检测出了安息香树脂。这些信息的检出不仅进一步完善了该彩棺的基本信息,而且对彩棺后期的进一步研究、修缮以及保护提供了重要依据;通过THM-Py-GC/MS分析技术对彩棺所用蓝色颜料及胶结材料进行分析,表明Py-GC/MS相比气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术不仅具有灵敏度高,样品用量少,操作方便简单,无需对样品进行复杂的前处理等优点,而且通过热辅助水解和甲基化(THM)反应,将羧基和羟基甲基化,使极性大的分子转化为极性较小的分子,从而进一步提高色谱的分离效果。因此, THM-Py-GC/MS分析技术在快速鉴别文物中天然有机材料方面具有很大的潜力。     

多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法

牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,也制约了牛肝菌的国际化贸易。采用多源异构信息融合策略对牛肝菌种类与产地进行鉴别,以期为追溯食用菌来源以及正确评价其品质提供一种快速有效的解决方法。试验样品灰褐牛肝菌(Boletus griseus)、栗色牛肝菌(B. umbriniporus)、美味牛肝菌(B. edulis)、皱盖疣柄牛肝菌(Leccinum rugosicepes)和绒柄牛肝菌(B. tomentipes)五种牛肝菌科(Boletaceae)真菌子实体采于云南省保山市、昆明市、玉溪市与红河州。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和紫外可见分光光度计(UV-Vis)采集样品信息。Kennard-Stone算法将样品原始数据分为校正集和验证集。校正集基于FTIR、UV-Vis、低级、中级与高级数据融合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,其中决定系数(R2_cal)、预测能力Q2、校正均方根误差(RMSEE)和交叉验证均方差(RMSECV)用来评价模型鲁棒性。研究结果显示：(1)不同种类及产地牛肝菌FTIR和UV-Vis吸收峰的峰位置、峰形和峰数相似,而吸收强度存有差异,表明牛肝菌所含化学成分相似,但含量有一定差别;(2)PLS-DA模型二维散点图可以看出,中级融合比低级融合能更好的鉴别样品种类及产地;(3)各模型中,中级融合模型具有更大的Q2和最小RMSECV,模型鲁棒性最强;(4)验证集样本用来验证模型泛化能力,FTIR、UV-Vis、低级融合、中级融合及高级融合模型样品种类鉴别正确率分别为92.86%,35.71%,97.62%,100%和95.23%;产地鉴别正确率分别为71.43%,61.90%,61.90%,97.62%和76.19%。表明多源异构信息融合在一定程度上优于独立模型,其中,中级数据融合种类鉴别正确率100%,产地鉴别正确率97.62%,模型具有更优的鉴别效果和泛化能力。FTIR和UV-Vis结合中级数据融合策略能实现牛肝菌种类快速精确鉴别,产地快速有效鉴别,可作为食用菌来源追溯以及品质评价的一种新方法。     

近红外漫反射光谱鉴别鸡蛋种类

提出一种利用近红外光谱技术进行鸡蛋种类快速、无损鉴别的新方法.选用7500-4000cm-1的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)后作主成分分析(PCA),选取前10个主成分作为模型输入,种类类别作为模型输出,分别建立了3种鸡蛋种类的线性判别法(LDA)和支持向量机(SVM)鉴别模型,所建模型均能较好的对鸡蛋种类进行鉴别,SVM模型效果优于LDA模型,其预测集正确识别率达97.44％.结果表明,近红外光谱技术可用于鸡蛋种类的快速、无损鉴别.     

近红外光谱技术鉴别花椒产地

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares, DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明：在12 500～3 800 cm-1波数范围内,采用不同的光谱预处理方法可以建立较为稳健的DPLS模式识别模型,对不同产地的花椒有较好的分类鉴别。其校正集交叉验证除了经一阶微分预处理的模型识别率为99.39%外,其他预处理方法识别率均为100%,独立验证集总体识别正确率在85.37%~97.56%之间,其中经标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理后的DPLS判别模型效果最好,误判数仅分别为1个,表示该方法在花椒产地识别中具有可行性。     

基于近红外光谱和仿生模式识别玉米品种快速鉴别方法

文章提出了一种采用近红外光谱快速鉴别玉米品种的新方法,并对不同品种的玉米种子建立了相应的鉴别模型。对7个玉米品种共140个样本,通过近红外光谱仪扫描获得4 000～12 000 cm-1波段范围内的光谱数据。为了消除噪声、提高数据处理效率,对原始数据进行了归一化预处理,采用固定尺寸移动窗口渐进因子法(fix-sized moving window evolving factor analysis)寻找特征波段,使用主成分分析(PCA)方法得到能反映玉米种子99.96%光谱信息的5个主成分,进而利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition)方法建立玉米品种的鉴别模型。对于每个品种中的20个样本,随机挑选10个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共120个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到99.1%的情况下,对第一测试集中的样本取得了94.3%的平均正确识别率。该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的玉米品种鉴别方法。     

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。     

基于仿生模式识别和近红外光谱的转基因小麦快速鉴别方法

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别转基因小麦种子的方法,对不同品种的9个转基因小麦样品种子分别建立了鉴别模型。对9个小麦样品共225个样本,通过近红外光谱仪扫描获得从4 000～12 000 cm-1波段范围的光谱数据。为了消除噪声,对原始数据先进行了归一化预处理;然后使用主成分分析(PCA)方法得到能反映小麦种子97.28%光谱信息的前10个主成分,提高了数据处理效率;最后利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition, BPR)方法建立小麦品种的鉴别模型。对于每个样品中的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共200个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到96.7%的情况下,对第一测试集中的样本取得了95.6%的平均正确识别率。实验结果表明,该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的转基因小麦种子鉴别方法。     

衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术的临床应用研究进展

系统回顾了衰减全反射傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflection Fourier transform infrared, ATR-FTIR)技术在临床医学领域中的应用研究进展。ATR-FTIR光谱技术具有实时、简单、无创扫描生物组织样品的优势,通过结合多模式识别统计学方法并对照临床及病理学诊断结果,可对生物组织样本进行判别分析。目前,对甲状腺、乳腺,以及肺组织等新鲜离体组织的光谱学检测中,ATR-FTIR技术可达到较高的判别敏感性、准确性与特异性;尤其在对甲状腺和乳腺疾病患者的前哨淋巴结活检的研究中,应用ATR-FTIR技术,可对良、恶性组织进行敏感性、准确性与特异性均较高的鉴别研究,对辅助临床诊断具有潜在的重要价值。此外,利用ATR-FTIR光谱技术对生物体液进行光谱分析并进一步诊断疾病的研究也在逐步开展。由于血清中所含成分的改变对于提示疾病状况具有重要价值,因而血清ATR-FTIR光谱学诊断方法成为研究热点,已有应用ATR-FTIR技术对脑胶质细胞瘤、心肌梗死、肾衰、阿尔茨海默病、卵巢癌与子宫内膜癌等多种疾病进行分析的研究报道。目前已可通过ATR-FTIR技术对卵巢癌进行疾病分期的判别诊断,该技术有望成为卵巢癌筛查的重要方法。由于血清ATR-FTIR光谱学技术具有检测快速、判别准确、性价比高等优势,有望成为今后生物医学发展的重要方向之一。     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

基于红外光谱聚类分析的纳滤膜污染动态发展行为研究

污水再生利用是解决水资源短缺问题的有效对策。纳滤技术由于能够生产高质量的再生水,成为污水深度处理、再生利用的有效方法之一。然而,在纳滤过程中存在复杂的、动态的膜污染现象,会导致产水通量、产水质量下降等问题。研究膜污染动态发展的行为,对于膜污染的分阶段针对性控制具有重要意义。有机物是污染层动态发展过程的重要指示性成分,红外光谱是表征污染层发展过程中表面有机物官能团变化情况的重要手段。但由于红外光谱中峰的数量多,系列样品之间峰强度的差别较小（尤其是当膜污染过程中的采样间隔较小时）,利用直观观察不易甄别不同样品间的谱图差异及其变化趋势,在此水平上难以对膜污染阶段进行准确识别、对各阶段特征进行有说服力的分类概括。为探索膜污染的动态发展过程,本研究将傅里叶变换红外光谱与统计学聚类分析相结合,对膜污染过程中不同时间点的膜样本进行红外光谱分析,再对红外光谱数据进行一系列预处理和系统聚类分析,从而客观解读膜污染动态发展过程中系列样品红外光谱分阶段变化规律。考虑到类别间距离度量方法、红外吸收峰强度标准化、峰之间自相关性、峰与样本之间交互作用等因素的影响,研究采用对应分析对红外数据进行预处理,提取各样本在主要维度上的得分,随后基于标准化欧式距离对各样本进行聚类。在为期一个月的城市污水深度处理纳滤试验过程中,由于污染物在膜表面累积,纳滤膜发生了较为严重的污染。通过对13个不同时间点的膜样本进行红外光谱聚类发现,膜污染可清晰划分为如下阶段：空白膜、阶段Ⅰ（3 h～8 d）、阶段Ⅱ（10～15 d）和阶段Ⅲ（20～30 d）。采用红外聚类,得到膜表面X射线光电子能谱（XPS）和三磷酸腺苷（ATP）含量分析等方法的交互验证。结果表明,随着膜污染的发展,膜表面有机物成分与共存微生物量发生协同变化,各阶段大致特征为：阶段Ⅰ各类有机污染物初步覆盖,微生物开始富集;阶段Ⅱ多糖类污染物比例上升,微生物的富集趋于稳定;阶段Ⅲ整体污染趋于成熟,有机污染物氢键特征更加明显。该研究通过对红外数据进行聚类分析,能够灵敏地探测各红外图谱之间的差别,有助于对红外光谱规律的深度挖掘,为膜污染阶段的识别和划分提供了一种客观、自动、可量化的辅助性方法,并且有助于归纳出不同阶段的污染层特征,可作为膜污染时序特征的侦查手段。此外,除了膜污染的研究,在材料、吸附等领域,只要有一系列变化的红外光谱,均可尝试采用红外光谱聚类分析方法,获取基于红外特征的定类信息或分阶段规律。     

近红外化学模式识别方法及应用研究

近红外模式识别技术是现代近红外光谱分析技术的一个重要方面。文章较系统地介绍了近红外模式识别中常用的化学模式识别方法和这一领域内的最新进展,涉及到聚类分析、判别分析、特征投影显示3个方面多种方法的基本原理,以及近年来出现的支持向量机(SVM)、气泡凝聚算法(BA)、焦点本征函数(FEF)等新方法的基本思想。综述了近几年近红外模式识别技术在农业、医药、食品分析、石油等领域的具体应用。     

ATR-FTIR 分析技术在制浆造纸工业中的研究与应用

红外光谱技术在制浆造纸工业的原料分析、浆料检验及纸张检测等方面的应用已取得较大进展,且发挥着重要的作用.但传统的透射红外光谱在分析检测上存在破坏样品结构、制样过程复杂、测定时间较长等缺点,已不能满足现代制浆造纸工业即时检测的需要.为了实现待测样品的在线无损分析,必须有一种快速而非破坏性的红外光谱技术予以辅助.傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)分析技术作为一项新的无损检测技术,能够迅速、准确地埘制浆造纸各生产工段的产品进行全面无损评价,目前已开始介入制浆造纸领域的相关科学研究中.并较为详细地介绍了现阶段 ATR-FTIR 分析技术在制浆造纸工业各生产工段的研究与应用进展.     

基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别方法

针对混合气体组分浓度分析中海量训练样本的获取、分析精度及实时在线分析等问题,将支持向量机这一新的信息处理方法和红外光谱分析法结合,提出了混合气体分布模式的概念。在此基础上,采用先进行混合气体分布模式识别,然后再进行混合气体分析的思路,在大量调查的基础上,研究探索了实际应用中可能出现的混合气体分布模式,确定60种混合气体分布模式,共计6 000个混合气体红外光谱数据样本用于模型的训练与检验。采用SMO算法实现了减量和增量的在线学习,最终建立了基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别模型。模型由模式识别和结果输出2层组成,模式识别层完成混合气体模式分布模式识别任务;结果输出层由60个SVM校正模型组成,完成具体的浓度分析任务。实验结果表明,该方法对混合气体分布模式的正确识别率不低于98.8%,可在小样本条件下对混合气体的分布模式进行在线识别,可在线实时加入新的混合气体分布模式,具有实际应用价值。