广义二维相关光谱技术及其应用

广义二维相关光谱技术目前逐渐成为光谱分析中广泛应用的研究方法,综述了其历史发展、基本原理、获取谱图方法、数学计算过程、谱图性质及其解释规则,并介绍了二维红外、近红外、拉曼和荧光光谱相关光谱技术在各个领域中的应用,展望了广义二维相关光谱技术的发展趋势。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

水分对土壤近红外光谱检测影响的二维相关光谱解析

为了能进一步分析水分对土壤近红外光谱检测的影响,分别从三个地方(桃园堡、 牧场和农大示范田)采集了三种土壤,经过筛、 烘干后分别配制了含水率为20%, 15%和10%的土壤,然后采用ASD公司的FieldSpec3光谱仪在保证其他检测条件不变的情况下,对不同含水率下不同采集地的土壤进行了检测,获得了其不同含水率下的动态光谱图。 最后视水分为外部干扰,应用二维相关光谱的理论对其进行了分析。 结果表明,在350～2 500 nm波段范围内,三个不同采集地土壤的同步二维相关光谱图比较类似,都在2 210和1 929 nm附近处出现较强的自动峰,在1 415 nm附近处有较弱的自动峰;从三处自相关峰的密集程度来看,1 929 nm处对应的官能团对水分最敏感,2 210 nm处次之,1 415 nm处最不敏感。 该研究明确找出了水分对土壤近红外光谱检测影响的敏感波段和敏感程度,为今后消除水分影响建立抗水分干扰模型提供了依据。     

基于双光谱二维相关谱的葡萄糖溶液温度扰动分析方法研究

在近红外光谱分析应用中,温度扰动导致的光谱变化对于定量分析的准确度影响较大。针对温度扰动识别及定量分析的需要,研究了基于双光谱二维相关谱(2T2D-COS)的光谱扰动分析方法。选择葡萄糖水溶液为样本,根据人体血糖浓度范围和在体组织温度范围设计实验,测量样本在浓度扰动和温度扰动下的透射光谱。对其进行基线校正和滤波预处理后,通过2T2D-COS分析得到浓度扰动和温度扰动下的异步谱。结果表明,温度扰动引起的交叉峰出现在强氢键结合水对应的特征吸收波长(1 474 nm)和弱氢键结合水对应的特征吸收波长(1 410 nm)附近,而葡萄糖浓度扰动引起的交叉峰出现在水分子对应的特征吸收波长(1 450 nm)和葡萄糖分子对应的特征吸收波长(1 595 nm)附近。为了定量分析样品温度,进一步提取了温度扰动异步谱交叉峰1 410 nm波长下的切片谱,其在1 410～1 600 nm波段的相关峰强度随温度的升高而增大,与样品温度之间具有较好的相关性;选择波长(1 475±4) nm范围内的切片谱,对谱峰强度积分后进行线性拟合,建立样品温度的线性回归模型,对温度的预测均方根误差可以达到0.125 9℃。以...     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

基于二维相关中红外光谱技术的邻苯二甲酸二丁酯检测研究

利用二维相关红外光谱技术对正己烷中常用塑化剂邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的浓度变化进行了检测研究。利用傅里叶变换红外光谱仪对溶于正己烷中的DBP进行检测,得到742,1 078,1 123,1 281,1 467,1 728,2 873,2 933和2 961cm~(-1)特征吸收峰。将红外光谱分为三个波段400~1 200,1 200~1 900和2 900~4 000cm~(-1),通过二维相关光谱分析技术得知在1 123cm~(-1)波段(苯环面外摇摆及O-—C—O单键伸缩运动)、1 728cm~(-1)(C—O双键的伸缩运动)、2 873和2 961cm~(-1)(CH3伸缩运动)以及3 436cm~(-1)(苯环C—H的面内伸缩运动)对DBP浓度变化比较敏感。结合红外光谱宏观指纹技术以及二维相关光谱分析方法,能够较准确的分析出正己烷中的DBP的浓度变化,为食品中塑化剂含量的检测以及研究塑化剂的迁移规律提供了新的思路和方法。     

基于近红外光谱技术的小龙虾新鲜度快速检测研究

小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品,相关产业迅猛发展,产生巨大的经济利益。小龙虾整虾及虾仁、虾尾在运输过程中极易腐败变质,产生有害物质。如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测,任由腐败小龙虾进入食品流通环节,极易酿成食品安全事故,危害消费者生命安全,对整个产业链造成不良影响。挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标,也可以用于衡量小龙虾的新鲜度,但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、检测时间长和化学试剂污染的等问题,无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。近红外光谱技术是一种快速、无损、环境友好的分析技术,在食品分析领域中已有较为广泛的应用。本研究基于近红外光谱分析技术(NIR),结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。为了提高模型的预测能力,使用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理,扣除光谱背景;使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选,选择光谱中有效变量。结果显示,光谱预处理和波长筛选...     

蛋白质二级结构的二维红外相关光谱模拟研究

利用Voigt函数模拟了蛋白质二级结构的红外光谱吸收带和酰胺I带,其中1680cm-1吸收峰被严重叠加。为了研究二维红外相关光谱分析技术对叠加峰的分辨能力,选取1680cm-1吸收峰作为研究对象。当1680cm-1单峰峰高发生变化时,其同步谱中自相关峰能准确的反映出来。当1680cm-1和1640cm-1双峰峰高都发生变化时,其同步谱中自相关峰不但能准确反映出这两个峰的变化,还能获得1680cm-1子峰对外部扰动的灵敏度高于1640cm-1子峰的信息。它们同步谱中负交叉峰说明了1680cm-1和1640cm-1的变化取向相反,异步谱中该位置的负交叉峰说明了1640cm-1的变化快于1680cm-1。二维相关分析的结果和模拟吸收带假设的变化情况一致。研究表明二维红外相关光谱技术具有高分辨率、高灵敏度等优点,可以用于研究严重叠加的酰胺I带,获取蛋白质二级结构变化的相关信息。     

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm~(-1)7 404~10 000 cm~(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。     

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg·(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。     

基于二维相关技术的氯吡脲拉曼光谱分析

氯吡脲作为一种苯脲类生长调节剂,被广泛应用于果蔬中,但是氯吡脲若过量使用,会严重影响果蔬的内在质量,且摄入过多会影响人的身体健康。现有的检测方法,虽然技术上成熟、精度高,但技术条件要求高、样品预处理过程复杂、耗时、检测费用高。利用二维相关拉曼光谱技术对乙酸乙酯中氯吡脲的浓度变化进行检测研究,建立一种灵敏、快速、高效的检测果蔬中氯吡脲的技术提供理论基础,对食品安全具有重大意义。采集氯吡脲粉末的拉曼光谱图,结合氯吡脲分子的结构图可对拉曼光谱谱图中的峰进行归属。配置浓度分别为2.5,5.0,7.5,10.0,12.5,15.0,17.5和20.0 g·L-1的氯吡脲乙酸乙酯溶液并采集拉曼光谱,对不同浓度的氯吡脲乙酸乙酯溶液的光谱数据进行二维相关分析,得到氯吡脲的拉曼二维相关同步谱图和异步谱图,分析同步谱图得出842, 992, 1 044, 1 442和1 604 cm-1的几处交叉峰具有协同作用,随着氯吡脲浓度的升高而升高;分析异步谱图得出交叉峰敏感性为1 044 cm-1>992 cm-1>842 cm-1,1 735 cm-1>1 604 cm-1>1 442 cm-1,842 cm-1>1 735 cm-1。结果表明,乙酸乙酯中氯吡脲的拉曼特征吸收峰分别为842,992,1 044,1 442,1 604和1 735 cm-1,其中1 044 cm-1（苯环的环伸缩振动）、992 cm-1（吡啶环的环呼吸振动）、842 cm-1（C-O-N假对称的伸缩振动）、1 735 cm-1（C=O伸缩振动）对氯吡脲浓度变化比较敏感,敏感度顺序为苯环的环伸缩振动>吡啶环的环呼吸振动>C-O-N假对称的伸缩振动>C=O伸缩振动>多个耦合峰的C=C伸缩振动>C-H的变形振动。拉曼光谱与二维相关技术相结合可以准确地反映出氯吡脲随浓度变化,为果蔬中氯吡脲含量的检测奠定了理论基础。     

三种多环芳烃混合溶液二维荧光相关谱解析

多环芳烃为优先控制污染物,但是由于其含量很低,多组分多环芳烃荧光峰相互重叠,所以常规荧光光谱法无法对其荧光峰进行有效解析。采用二维荧光相关分析方法对三种多环芳烃,蒽、菲和芘的混合溶液进行荧光峰解析。根据研究目标,按照三种多环芳烃浓度比的不同配制了三种混合物体系,共27个样本,每种体系的三种溶液浓度彼此间按规律递增和递减。在此基础上,以浓度为外扰,构建了各体系的同步和异步二维荧光相关谱。同步谱中,在425,402,381,373,365,393及347 nm处产生自相关峰。以未被覆盖的菲在347 nm处荧光峰为线索,通过其与各波长处荧光交叉峰的正负,判断出了402,381,425和452 nm处荧光峰源于混合溶液中的蒽; 373与393 nm处荧光峰源于混合溶液中的芘; 365,356及347 nm处荧光峰源于混合溶液中的菲。通过异步谱解析出菲的385 nm处荧光峰,证明了异步谱比同步谱具有更好的光谱分辨率。研究结果表明,采用二维荧光相关方法对光谱严重重叠的多组分多环芳烃的解析是可行的,并具有一定的优势,可推广到对环境中其他污染物质的检测。     

基于二维相关光谱的水体叶绿素含量探测

利用Shimadzu UV2450分光光度计测量了含有不同叶绿素浓度的湖水样本在可见光和近红外区域的透射光谱,并使用实验室手段测量了水体的叶绿素含量。分析了湖水样本的透射光谱特性,同时引入二维相关光谱技术,利用叶绿素浓度值作为微扰量,得到水体叶绿素的动态光谱,进而结合二维同步谱图和异步谱图确定表征水体叶绿素浓度的特征波段。综合观察二维相关光谱中的同步谱图和异步谱图,更加精确地阐明了水体光谱特征,同时剔除水体中其他物质对于光谱信息的影响,更有效、全面地提取反映水体叶绿素信息的敏感波段。利用所选特征波段构建归一化水体叶绿素指数,将特征波段与叶绿素指数分别与水体叶绿素浓度建立线性预测模型。结果显示,归一化水体叶绿素指数的预测模型测定R2达到0.771 2,均方根误差是45.509 8 mg·L-1,预测R2达到0.765 8,均方根误差是39.503 8 mg·L-1。模型精度较利用特征波段建立的多元线性回归模型有了较大的提高,达到了实用水平。     

应用二维相关提高DOAS技术的温度鲁棒性

利用差分光学吸收光谱(DOAS)技术对空气中污染气体的浓度进行实时监测时,测量结果的准确度会受到环境温度变化的影响。为此,提出了通过二维相关光谱技术优选波长来提高DOAS测量中温度鲁棒性的方法。通过对不同温度下SO2的吸收截面进行二维相关分析,得到了动态吸收截面同步相关谱对角线的自助峰,据此分析了不同波长下吸收截面随温度变化的敏感程度,进而优选出最佳反演波长范围300.5～310nm。在将波长优选前后现场的测量结果和参考值进行对比时显示:采用优选波长前后24h的平均测量误差由22.5%减小至9.9%,测量值和参考值的相关系数由0.780 8提高到了0.949 6。结果表明,二维相关光谱和DOAS技术相结合,可以准确测量污染气体浓度。     

硅酸钠与乙烯基三乙氧基硅烷的二维相关近红外光谱分析

关于超疏水涂层的制备有许多研究,其中硅衍生物涂层是一个重点,然而硅衍生物形成机理的研究还鲜有报道。以硅酸钠和乙烯基三乙氧基硅烷(VTES)作为硅衍生物的反应物,利用近红外光谱(near infrared, NIR)和二维相关分析(2D-correlation analysis, 2DCorr)方法探讨硅衍生物的反应机理。首先,采用德国Bruker公司的MPA型傅里叶近红外光谱仪采集样品的光谱信息,分析了17 Wt%硅酸钠、 97 Wt%VTES以及两者1:5摩尔比混合体系的分子结构变化特征,结果发现:混合体系在5 176~4 250 cm^-1范围内出现了Si-O-H和Si-O-Si基团的吸收峰,说明溶液中两者混合后发生了水解缩合反应;并发现10 262 cm^-1处的游离羟基减少并向低频方向偏移, 8 905 cm^-1处以氢键缔合的羟基增加;含氢键的醇从7 203 cm^-1偏移到6 846 cm^-1。将硅酸钠和VTES按照7种不同摩尔比混合并搅拌成溶胶凝胶状,采集这些样品的光谱信息,并且对吸收峰进行归属,结果发现:随着VTES的比例增加,游离羟基以及含氢键的醇减少,结合羟基增加,含硅基团也在增加。最后,对不同摩尔比的混合体系的光谱数据进行基线校正,运用软件Matlab 6.5计算基于摩尔比例扰动的二维相关光谱,提高近红外光谱的分辨率和分析不同官能团之间的变化顺序。结果发现:10 262 cm^-1处吸收峰的变化先于8 905 cm^-1处吸收峰的变化, 7 026(6 846) cm^-1处吸收峰的变化晚于5 859 cm^-1处吸收峰的变化, 5 264(5 176) cm^-1处吸收峰的变化晚于4 397 cm^-1处吸收峰的变化, 4 667 cm^-1处吸收峰的变化晚于4 397 cm^-1处吸收峰的变化。不同波数的吸收峰变化顺序对应其归属的官能团的变化顺序,进而揭示了近红外光谱中基团变化的原因。硅酸钠和VTES两种溶液混合后形成的溶胶凝胶是具有三维网状结构的硅-聚合物,这种聚合物具有疏水性质能被广泛应用。研究结果将有利于更深刻地理解硅酸钠和VTES混合体系水解缩合反应过程以及分子结构变化,为其进一步的研究和使用提供参考。     

二维相关谱在食品品质检测中的研究进展

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质。二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难：①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析。综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质。同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源。详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景。     

二维相关谱在环境科学中的应用与展望

近年来,随着世界经济的快速发展,大量有害物质排放到环境中,全球环境问题日益严重。光谱检测分析技术由于其快速、便捷、可实现实时现场原位分析检测的特点,已经广泛的应用于水质、大气和土壤环境的检测分析。环境系统是一个开放复杂的体系,容易受到很多因素的影响,常规一维光谱技术难以从复杂的环境体系中提取感兴趣组分的特征信息。二维相关谱技术表征的是随特定外扰变化的信息,不仅能提取复杂环境中微弱的、被覆盖的特征光谱信息,而且还可以提供这些特征信息之间的关系。在综述二维相关谱技术近些年新发展的基础上,详细介绍了该技术在水、土壤和空气环境分析中的应用,其中包括水中农药残留、水中有机污染物定性定量分析、海洋黏液物质和海洋泡沫的形成机理;土壤中有机污染物定量分析、土壤污染物修复吸附机理;大气中气溶胶形成机理,污染气体定性定量分析。最后,详细介绍了二维相关谱在环境中有机质分子特性及与其他金属离子相互作用机理研究中的应用,指出二维相关谱在环境科学领域研究中具有广阔的应用前景。