可见-近红外光谱技术监测土壤石油烃污染研究进展

石油和石油产品的泄漏可造成严重的土壤污染,传统的土壤石油烃污染监测方法存在耗时长、便携性差等问题,难以满足大面积诊断土壤污染区域和数字化土壤制图的需求。可见-近红外光谱技术具有快速、便捷、低成本和无污染等优势,是土壤信息快速获取最有潜力的手段,也是未来研究发展的趋势。该技术目前在监测土壤性质领域已经取得了一定的成果,但在监测土壤石油烃污染方面,国内外的研究仍然处于起步阶段,石油烃含量反演模型的实际应用仍然是难点,而且针对现有的成果很少有人对其进行总结。文章探讨了可见-近红外光谱监测土壤石油烃污染的可行性,并归纳和总结了污染土壤的光谱敏感波段、预测模型和光谱数据库三个方面近几年最新的研究进展,分析了目前研究成果中存在的不足,并对未来的研究方向进行了展望,指出今后应加强多种类型土壤石油烃混合物样本、通用的石油烃预测模型、野外光谱测量实验和成像光谱技术等四方面研究,以期为后续进行土壤石油烃污染的深入研究提供借鉴。     

近红外光谱分析杨木-桉木混合纸浆原料

近年来,随着林纸一体化战略的推进,多使用混合原料制浆。而混合原料比例及成分含量的快速分析难以实现已成为制约制浆工业发展的瓶颈。为解决此问题,以广泛使用的杨木-桉木混合原料为研究对象,用傅里叶近红外光谱仪采集了131个不同比例的杨木-桉木混合样品和30个单一杨木、桉木样品的近红外光谱;用化学法测定其综纤维素、聚戊糖及Klason木素含量。因主要化学成分含量的近红外光谱信息集中于7 600～4 000 cm-1区间,对该区间的光谱数据进行平滑、标准正态变换和一阶导数的预处理,运用LASSO算法建立了杨木含量与聚戊糖含量模型;对该区间数据进行平滑、标准正态变换和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了综纤维素含量模型;对该区间数据进行平滑、多元信号校正和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了Klason木素含量模型。杨木含量、综纤维素、聚戊糖、Klason 木素含量模型的预测均方根误差分别为1.82%,0.52%,0.67%和0.59%;绝对偏差范围分别为-3.01%～2.94%,-0.91%～0.83%,-0.91%～1.07%,-0.79%～0.92%。4种模型的性能总体上略优于传统偏最小二乘法所建的模型且满足实际需求,可以用于工业生产。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

可见/近红外光谱技术在液态食品检测中的应用研究进展

可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外相比仍有一定的差距,有待加强。文章从酒类、奶制品、果汁、食用油等方面综述了近几年国内外可见/近红外光谱技术在液态食品品质检测中的最新应用研究进展,分析了可见/近红外光谱技术应用于液态食品品质检测的种种优势,思考了应用中存在的一些问题并尝试提出了相应的解决方法,最后对进一步的研究提出了展望。     

简易脑功能近红外光谱系统设计

功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)是一种无损的脑成像技术,经过20年的发展,已广泛应用于认知神经科学研究领域。基于神经血管耦合机制,与功能相关的大脑神经活动增强会引起局部脑血流量的升高,进而引发血液中氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白浓度相应的变化,间接反映了大脑中神经激活程度。研制了一套基于多功能采集卡的单通道连续波fNIRS系统。在该系统中,选择激光二极管作为光源具有较好的单色性和较低的发散角,690和830 nm波长的组合有助于降低发色团之间的串扰。频分复用技术用于区分来自不同光源的信号,同时也消除了环境光、工频干扰等特定频率的噪声源。利用LabVIEW软件平台实现了光源的时序控制、自动增益调节、数字正交相干解调,以及数据可视化与存储等功能。屏气和心算实验结果表明,该系统可用于监测大脑局部血红蛋白浓度的实时变化,并可以检测与高级脑功能相关的激活。     

近红外光谱法快速检测绿茶中儿茶素的含量

提出了一种应用傅里叶近红外漫反射光谱分析技术快速检测茶叶中主要儿茶素含量的新方法.首先获取茶叶在10000～4000 cm<'-1>范围的近红外漫反射光谱,然后以高效液相色谱分析值作参考值.采用偏最小二乘法建立茶叶中表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素(EGC)含量的定量分析模型.通过交互验证方法来优化模型的主成分数和所采用的光谱预处理方法.EGCG、ECG和EGC三个模型预测值和参考值问的相关系数分别为0.9800、0.9763和0.9853,预测均方根误差分别为0.3509、0.1147和0.1365.研究结果表明,近红外光谱技术可成功地检测茶叶中EGCG,ECG和EGC的含量.     

Investigation of the Kinetics of Curing Reaction for the Resin Matrix Polymer Composite Based on Near-Infrared Spectroscopy

Abstract

Near-infrared (NIR) spectroscopy is a rapid and nondestructive method for the simultaneous measurement of different constituents in resin matrix polymer composites. This strategy has been applied in the synthesis of resin matrix polymer composites. In this article, we mainly review the control of curing reaction kinetics of the phenolic, epoxy resin, polyester resin, polyurethane, and other polymer resin based on NIR spectra, which is important to control the quality of the resin matrix polymer composites during synthesis.     

Laser-Induced Breakdown Spectroscopy for Chemical Mapping of Materials

Abstract: Analytical techniques able to perform spatially resolved analysis are highly demanded in the surface analysis and material science fields. Compared to other analytical techniques usually employed, laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) offers several advantages, such as simplicity and robustness of instrumentation, which permit on-line and in situ measurements. No or minimal sample preparation is required, and the analysis of any sample without restrictions on the shape, size, or conductive nature can be performed under atmospheric conditions in a matter of seconds. In this work, a review of the different instrumental approaches employed in the generation of compositional maps as well as a detailed discussion of the different applications that involve the use of LIBS to obtain two-dimensional or even three-dimensional chemical maps is presented.     

频域近红外光谱法研究生物组织内部光子传输特性

基于光子在生物组织中的辐射传输理论以及Feng模型,应用频域近红外光谱法研究生物组织中异质体位置的变化,对出射光的光强和相位变化的影响及规律。设计了一仿真实验,用牛奶代替强散射性质的生物组织,并在牛奶中放置一个高度可控的具有一定吸收系数和散射系数的小球。移动小球在牛奶中的高度,检测出射光的交流幅度AC、直流光强DC和相位延迟Phase的值,绘制小球位于不同深度时AC,DC和Phase的曲线,并探讨其变化规律。结果表明,随着小球在牛奶中深度的变化,光强AC,DC和相位Phase呈现一定的相关性;随着光源和检测器之间距离的增加,检测到的光强和相位曲线的波谷点均向右偏移;当小球偏离光源和检测器越远,对检测到的光强和相位的影响越小。验证了光子在生物组织中的传输规律,为用频域近红外光谱法进行组织光学参数的检测及组织中异质体位置的定位奠定了基础。     

蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外光谱模型转移研究

建立良好的蛋白饲料近红外光谱定量分析模型及实现在不同仪器间的模型共享,能极大提高模型的利用效率,满足饲料行业快速发展的需要。针对蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外分析模型适用性问题,首次采用光谱差值转移、直接校正和分段直接校正法进行了三台不同类型的近红外光谱仪之间的模型转移研究。实验样品为四种蛋白饲料原料：玉米蛋白粉、菜粕、酒糟和鱼粉。实验仪器包括MATRIX-Ⅰ傅里叶变换型近红外光谱仪(主仪器),Spectrum 400傅里叶变换型近红外光谱仪(从仪器1)和SupNIR-2750光栅扫描型近红外光谱仪(从仪器2)。研究表明,同一样品体系在主仪器和从仪器2上所得光谱数据的差异性相对较小,且均与从仪器1所得光谱数据的差异性相对较大。除分段直接校正法对玉米蛋白粉从仪器2的预测结果无促进作用之外,其他模型的预测均方根误差和系统偏差均明显低于转移前。玉米蛋白粉、菜粕和酒糟样品采用三种方法转移后的模型预测相对分析误差(RPD)均大于3.0,预测效果良好。鱼粉样品模型转移后的预测RPD均大于2.5,预测效果较好。三种方法对于蛋白饲料原料不同仪器间的光谱差异进行了有效校正。该研究结果对于蛋白饲料品质近红外快速分析模型的广泛应用具有重要意义。     

冷原子吸收光谱法测定饲料中痕量汞

本文使用汞原子发生装置与原子吸收仪联用，采用冷原子吸收光谱法测定饲料中的痕量汞，方法检出限为0.19μg/L；回收率为95％－103％；相对标准偏差为1.9%。该方法简便、准确度高、重现性好，适用于饲料中痕量汞的测定。     

The Application of Terahertz Spectroscopy to Protein Detection: A Review

Abstract

Terahertz (THz) technology is a recent promising technology that plays an important role in various areas, including national defense, military, materials, chemistry, medicine, pharmaceutical, communications, and many other fields. In this article, the application of terahertz spectroscopy to protein detection is reviewed. The theoretical foundation of terahertz technology in protein detection is explained. In addition, research on protein conformational changes and molecular interactions is reviewed. Subsequently, the quantitative analysis of protein content is introduced. In addition, existing challenges and solutions are discussed.     

核磁共振研究中蛋白质样品的同位素标记策略

在运用核磁共振技术研究蛋白质溶液三维结构和动态特性中,蛋白质的同位素标记表达是研究的关键. 至今已发展的同位素标记技术和蛋白质表达系统已获得了广泛的应用,对蛋白质的核磁共振研究起到了巨大的推动作用. 但是随着蛋白质研究的深入发展,原有的一些常规标记表达技术已不能完全适应核磁共振研究的需要. 近年来,陆续出现的一系列同位素标记新技术和蛋白质表达新系统可以满足不同物种来源的蛋白质及更高分子量的蛋白质的核磁共振研究的需要. 本文旨在对这些蛋白质标记表达新技术的方法及应用予以逐一介绍.     

A Review of Online Real-Time Process Analyses of Melt-State Polymer Using the Near-Infrared Spectroscopy and Chemometrics

Abstract

This review describes the online process monitoring of the melt-state polymer by near-infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics. The spectra of linear low-density polyethylene (LLDPE), random polypropylene (RPP), block polypropylene (BPP), and ethylene-vinylacetate (EVA) copolymer in melt states measured by an online monitoring system with a Fourier transform near-infrared spectrometer are discussed. The calibration models for the density of LLDPE, the content of ethylene copolymers in RPP and BPP, and vinylacetate concentration (VA) in EVA copolymers using partial least squares regression are reported. The continuous monitoring of the LLDPE density at the real plant is described as an example of online monitoring using NIR spectroscopy and chemometrics. For the precise prediction of VA in EVA, a combination method using regression and discrimination was inducted. Three compensation methods for the effect of the temperature change in the RPP and BPP samples are shown. Conventional calibration transfer methods are introduced, and a practical calibration transfer method using two samples and its performance are reported using BPP and RPP spectra. Moreover, the possibility of a calibration correction method using one sample for the realization of long-term traceability is indicated by the example of the relocation.     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

短波近红外光谱的整粒小麦蛋白质PLS方法的定量分析

利用漫反射法获得的整粒小麦短波近红外光谱(833～1111nm),采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波长范围对光谱进行信息提取和分析,给出了不同因子数时PLS方法进行蛋白质分析的结果及其因子数与预测标准偏差平方和(PRESS)关系曲线,确定了最佳回归因子数。并通过选取最佳回归因子和不同波段,对整粒小麦的蛋白质成分进行了定量分析,比较了不同波长范围对分析的影响,并从中获得了较好的预测结果,实验表明,合理选择光谱范围可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,在实际应用中有一定的参考价值。     

功能近红外光谱用于麻醉深度监测的研究进展

术中麻醉深度监测是保证临床麻醉质量和安全的重要手段,关系着患者的生命安全。功能近红外光谱分析技术作为一种非侵入式的脑功能监测技术手段,能够实现客观可靠的脑神经活动实时监测和成像,十分适合于进行麻醉深度监测的相关研究。因此简要介绍了功能近红外光谱分析技术的基本原理和技术实现,综述了目前功能近红外光谱分析技术在麻醉深度监测相关领域的研究进展,指出了应用功能近红外光谱进行麻醉深度监测研究的可能途径,并阐述了亟待解决的重大问题和发展前景。     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

Nondestructive Quantification of Foliar Chlorophyll in an Apple Orchard by Visible/Near-Infrared Reflectance Spectroscopy and Partial Least Squares

Chlorophylls respond rapidly to the current physiological status of a tree and reflect nutrient availability. Visible/near-infrared spectroscopy was attempted to determine foliar chlorophyll content in an apple orchard. Backward interval partial least squares and genetic algorithms were sequentially applied to select an optimized spectral interval and an optimized combination of spectral regions selected from informative regions in model calibration. Backward interval partial least squares was used to remove the noninformative regions, which significantly reduced the number of variables. The subsequent application of genetic algorithms-partial least squares to this reduced domain could lead to an efficient and refined model. The performance of the final model was back-evaluated according to root mean square error of calibration (RMSEC) and the correlation coefficient (R _c ) in the calibration set, and was then tested by root mean square error of prediction (RMSEP) and the correlation coefficient (R _p ) in the prediction set. The optimal backward interval partial least squares-genetic algorithms model was obtained with 5 partial least squares factors with 3 spectral regions and 71 variables selected. The measurement results of the final model were achieved as follows: RMSEC = 0.26, R _c  = 0.91 in the calibration set; and RMSEP = 0.22, R _p  = 0.91 in the prediction set. This experiment showed that visible/near-infrared spectroscopy and backward interval partial least squares-genetic algorithms are useful tools for nondestructively assessing foliar chlorophyll content and may have potential application for field assessments in decision-making and operational fertilizer management programs for apple orchards.     

水稻糙米粗蛋白近红外光谱定量分析模型的优化研究

筛选有代表性的191份糙米样品为试材,其中42份来自国家稻种资源库、149份来自水旱稻杂交产生的DH系,蛋白质含量变幅5.90％～14.50％,采用偏最小二乘法(PLS)建立模型,并构造模型的评价参数——目标函数[R/(1+RMSECV)], 同时借助校正集和验证集两个载荷向量得分二维空间投影图,对近红外定量模型进行评价和优化。结果表明: 在5 000～9 000 cm-1范围内,预处理方法为一阶导数,校正模型和外部检验的目标函数值分别为0.701和0.687;两载荷向量得分直观分布图显示样品的聚类结果与目标函数筛选结果一致,也进一步验证了目标函数是模型评价和优化的有效指标。