近红外光谱仪的分析原理

　　近红外光谱仪是一种快速、GX、适合过程在线分析的有利工具，近红外光谱仪从分光系统可分为固定波长滤光片、光栅色散、快速傅立叶变换、声光可调滤光器和阵列检测五种类型。

近红外光谱仪的分析原理

　　近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团X-H(X=C、N、O)振动的倍频和合频吸收。不同团(如甲基、亚甲基，苯环等)或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别。

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　　近红外光谱仪光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但在近红外光谱区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。

　　近红外光谱仪工作原理是：如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系(称为分析模型)，那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。

近红外光谱仪的分析方法

　　近红外光谱仪分析测量的过程是系统地解决近红外光谱测定各种难点、完成分析的过程。近红外光谱仪定量分析流程分为两个步骤：建立数学模型并检验、优化模型的稳定性;利用未知样品近红外光谱，预测未知样品中有关组分的含量或性质。

　　1、模型

　　近红外光谱仪是一种通过模型来识别、定量的间接分析仪器。模型的好坏直接影响检测结果的准确性。建模首先采集已知样品的近红外光谱图，再通过化学计量学对光谱进行处理，并将其不不同性质参数的参考数据相关联，这样在光谱图和其参考数据之间便建立起了一一对应的映射关系，这种一一对应的映射关系就称作模型。

　　2、模型的建立

　　近红外光谱仪模型的建立并不是简单的把光谱和样品的性质参数数据绑定起来，而是要进行一系列的光谱数据处理分析，也就是使用我们所说的“光学分析化学计量学软件”，由它来完成建模的过程。

　　模型的建立步骤：

　　①收集样品

　　建立校正模型的训练集样品应能涵盖以后要分析样品的范围。在所测的浓度或性质范围内，Z好均匀分布。这样以后不论是测量高浓度的或是低浓度的都可以达到同样精度的结果。样品的覆盖范围的大小要根据实际需要。范围越大，适用面就越宽，分析精度就可能变差;范围越小，分析结果的精度就相对较高，但适用面会变窄。

　　②测定样品物化性质

　　对于合成样品来说，要得到样品性质参数数据是很方便的。但对于复杂的天然产品，则必须用权威的、国家觃定的标准分析方法来得到准确的性质参数数据。

　　③测量光谱

　　光谱采集的好坏不但取决于近红外光谱仪的可靠性，而且还会受周围环境的影响，温度变化、湿度的变化、是否有杂质、是否有气泡。好的近红外光谱仪都会有精确的控温功能。另外要考虑物质在检测之前是否要经过预处理。

　　④光谱的预处理

　　为了解决各种因素如随机噪音、信号本底、光散射等对光谱的干扰，从光谱中充分提取样品信息，光谱分析化学计量学软件提供了各种处理方式，如光谱的扣减、微分、归一化处理、多元散射校正等功能，可以消除或把干扰减到Z小。

　　对整个全谱计算时，一方面计算的工作量比较大，影响检测速度，另一方面，在有些光谱区域样品光谱信息很弱，不样品组成或性质间缺乏相关关系，为了选取Z有效的光谱区域，需要将性质数据同光谱数据进行关联，求出相关系数，选取相关系数高的有效光谱区域参不计算。

　　⑤建立模型

　　由于近红外光谱仪中各组分的谱带重叠严重，用单波长数据建立的校准曲线必将产生较大误差，因此必须利用多波长甚至全谱数据建立校正模型。Z常见的多元校正方法多元线性回归、主成分回归、偏Z小二乘法。现主要采用偏Z小二乘法。

　　⑥评价模型

　　通过对验证样品的检测结果不已知的参数数据比较运算，用残差、相关系数、标准偏差等指标来评价模型的好坏。

　　⑦模型的维护

　　近红外光谱仪在日常检测过程中，会遇到模型无法识别的样品，这说明不在模型范围内，如果有必要，需要把该样品补充到模型中去，不断的维护、完善模型。