《近红外光谱解析实用指南》

该书是现有惟一介绍近红外光谱吸收谱带与分子结构之间关系的专著。书中给出了300多张近红外光谱图,几乎覆盖了所有在近红外光谱区有吸收的官能团。附录给出了大量的图表和数据以解析分子结构与近红外光谱之间的相关关系,书中还扼要介绍了近红外光谱产生的机理和应用发展史。     

《近红外光谱解析实用指南》

该书是现有惟一介绍近红外光谱吸收谱带与分子结构之间关系的专著。书中给出了300多张近红外光谱图,几乎覆盖了所有在近红外光谱区有吸收的官能团。附录给出了大量的图表和数据以解析分子结构与近红外光谱之间的相关     

《近红外光谱解析实用指南》

该书是现有惟一介绍近红外光谱吸收谱带与分子结构之间关系的专著。书中给出了300多张近红外光谱图,几乎覆盖了所有在近红外光谱区有吸收的官能团。附录给出了大量的图表和数据以解析分子结构与近红外光谱之间的相关     

基于近红外光谱技术的内燃机油鉴别研究

针对常规近红外光谱技术测试内燃机油时光谱信号响应低,对大分子基团分辨率不高,以及光谱信息与其结构组成之间存在非线性关系等难点,提出了一种基于电压为外扰方式的内燃机油二维近红外光谱测试技术,介绍了近红外光谱具有分形的特征.运用小波变换将近红外光谱分解至不同分辨尺度,然后计算各尺度分量的分形维数(盒维数),用近红外光谱的小波基分形参量替代近红外光谱的采样值.计算结果表明,在不同小波基和不同分解尺度下,内燃机油近红外光谱具有不同的盒维数,得到了近红外光谱在分形意义下的特征信息.以美孚、埃索和壳牌3种内燃机油品种鉴别分类问题为实例,比较研究了近红外光谱采样值与小波基分形参量,K近邻法的交互验证计算结果表明,小波基分形参量的分类效果优于近红外光谱采样值.采用近红外光谱技术测试内燃机油的结构组成信息是可行的.     

Gaussian软件在红外光谱教学中的应用——溶剂效应

借助Gaussian软件帮助学生认识溶剂环境对分子特征基团振动光谱的影响,并以氮甲基乙酰胺和乙腈分子为例,在不同溶剂环境中进行分子结构的优化与红外光谱预测。研究结果表明,不同极性的溶剂与体系相互作用不同,使得分子特征基团振动光谱发生不同程度的频移。计算结果所建立的溶剂环境、分子结构和光谱频移之间的关系有助于深化学生对红外光谱中溶剂效应的认识,提高课堂教学效果,激发学生主动学习兴趣。     

广义二维相关光谱在红外和拉曼光谱研究中的应用

介绍广义二维相关分析方法 ,给出了二维相关光谱的广义数学公式及其推广过程。阐述了广义二维相关光谱的基本性质。给出了二维相关在傅立叶变换拉曼和近红外的应用实例 ,以证明广义二维相关光谱在结构分析以及相关性方面的独特效用。     

人工神经网络用于近红外光谱预测汽油辛烷值

本文对BP人工神经网络(ANN)方法在汽油的辛烷值与其近红外光谱光谱吸光度的关系之间进行关联预报方面进行了研究。采用35个汽油实际样本数据,建立了利用汽油的近红外光谱光谱吸光度预测汽油辛烷值的BP人工神经网络模型。对所有辛烷值的计算结果与实测值进行了比较,得到的预测值与实测值计算误差小于1.55%。     

近红外光谱快速分析青贮饲料pH值和发酵产物

采用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,研究了142个不同种类的秸秆青贮饲料样品的pH值和发酵产物(乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮),建立了干燥粉碎和新鲜样品的近红外漫反射光谱定量分析模型以及浸提液样品的近红外透射光谱定量分析模型。研究发现,pH值的近红外漫反射光谱和透射光谱的分析效果均较好,校正模型决定系数R2和验证集样品预测值与化学值的相关关系决定系数r2都大于0.80,并且干燥粉碎、新鲜和浸提液样品的RPD值分别为3.44、2.50和2.27;3种状态样品的乳酸、乙酸、丁酸和氨态氮的定量分析模型精度需进一步提高;R2在0.64~0.85之间;RPD值在1.38~1.93之间;丙酸含量的测定结果较差。方差分析显示,3种状态样品的测定结果之间均无显著性差异(P>0.05)。     

大豆蛋白的中红外和近红外光谱研究*

大豆蛋白在各领域的应用已得到广泛的关注,因此大豆蛋白及其改性材料在结构性能方面的研究显得越来越重要。中红外光谱(mid-infrared spectroscopy,MIR)和近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)正是对蛋白质进行定性定量分析的有力手段。中红外光谱可以有效地分析大豆蛋白在溶液和薄膜中的二级结构以及大豆衍生材料内蛋白质的结构变化情况。近红外光谱则在蛋白质定量分析方面有着独特的优势。本文介绍了运用这两种光谱技术进行研究的一些工作,这些实例表明了中红外和近红外光谱在大豆蛋白研究领域的重要应用价值。     

近红外光谱分析中的化学计量学算法研究新进展

近红外光谱是一种绿色、快捷的分析技术,在科学研究、工业生产以及日常检测中得到广泛应用。化学计量学算法的应用在近红外光谱技术的发展过程中发挥了重要作用。化学计量学方法通过寻找测量变量之间的相关性,构建数学模型,量化样本间的差异性,并发现事物变化的内在规律,实现较合理准确的未知预测。这也是"大数据"战略的重要环节和主旨所在。该文针对近红外光谱吸收信号较弱、谱峰重叠严重,以及光谱测量过程中易受背景、噪声、无信息变量和外界环境因素干扰等,导致借助化学计量学方法建立的光谱与研究目标的定性定量分析模型变差问题,总结了近年来在近红外光谱领域所提出的一些化学计量学新方法,包括光谱预处理、变量选择、多元校正和模型转移,从不同角度阐述了这些方法在消除近红外光谱模型的干扰因素,提高模型的可靠性、预测准确性和适用性等方面的作用。     

软件技术在近红外光谱定量分析中的应用

为了更好地运用化学计量学方法提高近红外光谱定量分析的质量,全面研究了相关算法技术与软件工具的应用。根据近红外光谱定量分析的一般流程,依次探讨了光谱数据预处理、异常样本检测、样本集划分、波长选择、模型建立及其参数优化的常用算法,并给出了其中各种主流算法的基本步骤;然后介绍了OMNIC、OPUS、Origin、The Unscrambler X和MATLAB等软件工具的功能特点和主要用途,可为相关技术研究和分析检测工作提供参考。     

鲜辣椒中糖份和维生素C含量的近红外光谱非破坏性测定

用近红外光谱法非破坏测定鲜辣椒中可溶性糖和维生素C含量，可溶性糖含量的化学值与近红外预测值之间的相关系数为0．9024，校正集标准差(SEP)为1．23％，RSD9．3％；VC含量的化学值与近红外预测之间的相关系数为0．9122，校正集标准差(SEP)为24．17，RSD为9．5％，辣椒鲜果中可溶性糖和VC含量与近红外光谱有显著的相关关系。     

近红外光谱分析技术在快速分析上的应用

简要介绍了近红外光谱的原理、特点,综述了近红外光谱在农业、食品、制药、石油化工、高分子等领域快速分析上的研究及应用现状,并对近红外光谱的应用前景进行了展望．     

羟基取代对称恶碳菁染料的合成

菁染料作为在近紫外至近红外区域内的光谱增感剂,其主敏化区受到分子结构中的次乙基链长度和不同杂环结构的影响。     

鱼粉近红外光谱模型传递应用研究

为探讨光栅型与傅里叶变换型近红外分析仪之间模型传递的应用效果,选取国产鱼粉为近红外光谱样本,DS2500F型近红外分析仪为源仪器,MPA型近红外分析仪为目标仪器,采用分段直接校正(PDS)方法实现近红外光谱传递。分别建立水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸和赖氨酸等组分的预测模型,通过交互验证决定系数(R2cv)、交互验证标准误差(RMSECV)、马氏距离(MD)、系统偏差(Bias)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)等参数,多维度评估光谱传递后所建预测模型的效果。结果表明,DS2500F仪器的近红外光谱传递到MPA型仪器时,所建国产鱼粉的水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸、赖氨酸的预测模型与MPA型仪器原始预测模型各参数对比无显著差异,预测效果基本一致,说明国产鱼粉在DS2500F仪器上的近红外光谱通过传递可以替代MPA型仪器的原始光谱,间接实现了模型传递,且具有良好的适用性和共享性,可提高近红外预测模型的应用效率。     

近红外光谱法快速检测烟草中部分香气物的应用研究

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,从500个样品中按高、中、低含量挑选出具代表性的150～172个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中的苹果酸、柠檬酸和石油醚提取物成分含量间的数学模型,用建立的模型对36个样品进行预测,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均偏差:苹果酸为0.090,柠檬酸为0.040,石油醚提取物为0.124;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异,近红外光谱分析技术可初步用于烟草部分香气成分的快速定量分析.     

近红外光谱在无机微量成分分析中的应用

由于近红外光谱的独特优势, 在实际复杂样品分析中发挥了重要作用. 但由于近红外光谱的信号相对较弱, 无机离子在近红外光谱中一般没有响应, 因此难以用于微量成分特别是无机微量组分的测定. 总结了近红外光谱技术在环境、土壤、植物及生物样品分析中的应用, 说明了近红外光谱用于无机微量成分分析的原理. 由于近红外光谱技术一般通过多元校正方法进行定性定量分析, 利用组分间的相互作用或组分含量之间的相关性可以实现微量组分或无光谱响应组分的定量分析. 还总结了富集技术在近红外光谱分析中的应用, 利用富集技术可实现稀溶液中金属离子含量的快速测定, 并可以改善分析的灵敏度和检测限.     

近红外光谱在蛋白质和含酰胺基团聚合物研究中的应用*

近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)是一种常用的无损表征手段,但谱带强度弱、交叠情况严重等缺点局限了它的应用范围。本文介绍了几种常见的改善近红外光谱技术不足的方法,如二阶导数法、二维相关光谱法和化学计量法等,并举例阐述了近红外光谱在蛋白质和含酰胺基团聚合物的结构和含量等方面的应用。这些方法对近红外光谱的定性定量分析起了很好的辅助作用,有效地拓宽了近红外光谱技术的应用领域。     

近红外光谱定量校正模型的建立及应用

介绍了近红外光谱定量校正模型的建立步骤,从样品集的选择,光谱的采集,定量校正模型的建立和验证,到模型适用性判据的建立.在此基础上,剖析了影响近红外光谱分析结果的因素,并讨论了在实际应用过程中应注意的关键性问题.     

直链烷烃近红外光谱的温度效应与应用研究

近红外光谱的温度效应已得到关注,在结构分析和定量分析方面得到了尝试.以直链烷烃为例,对烷烃有机体系近红外光谱的温度效应进行了研究.采集了20~60℃范围内五种直链烷烃(正己烷到正癸烷)及其混合物的近红外光谱并进行了对比分析,仅发现某些谱峰的强度随温度发生微小变化.采用交替三线性分解算法对光谱数据进行了解析,考察了光谱的特征以及随温度和结构的变化.结果表明,链端C₂H₅和链中CH₂基团的光谱受温度的影响不同,但其光谱信号的强度与温度之间都具有良好的线性关系,可根据光谱预测体系的温度;两种基团的光谱信号强度与烷烃分子的碳数或两种基团在分子中相对含量都具有良好的线性关系,可用于直链烷烃混合物组成的估算.