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近红外光谱仪简介

近红外光谱 (NIR) 是自 1990 年代以来发展最快、最引人注目的分析技术之一。 随着NIR分析方法的深入应用和发展，逐渐被大众普遍接受并得到官方认可。 1978年，美国和加拿大采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法。 1998年美国材料与试验协会制定了近红外光谱法测定多元醇（聚氨酯原料）羟值含量的ASTM D6342标准方法。 2003年，《近红外光谱法测定饲料中水分、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸》国家标准GB/T188682002也正式在我国实施。

由于近红外光谱仪在常规光纤中具有良好的传输特性，且其仪器相对简单、分析速度快、无损、制样量小，适用于几乎所有种类的样品（液体、粘性、涂层, powder and Solid)分析、多组分、多通道同时测定等，成为在线分析仪器中的一朵奇葩。 近年来，随着化学计量学、光纤技术和计算机技术的发展，在线近红外光谱分析技术正迅速应用于农业、畜牧业、食品、化工、石化、医药、烟草等众多领域。惊人的速度。 为科研、教学和生产过程控制提供了非常广阔的使用空间。

近红外光谱仪工作原理

近红外光（Near Infrared，NIR）是一种介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波。 近红外区分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。

由于分子振动的非谐性，近红外光谱仪主要是在分子振动从基态跃迁到高能级时产生的。 频率吸收。 不同基团（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和强度有显着差异。 近红外光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适用于烃类有机物质的组成和性质测量。 但在近红外区，吸收强度较弱，灵敏度相对较低光纤光谱仪 工作原理，吸收带宽且重叠严重。

因此，依靠传统建立工作曲线的方法进行定量分析是非常困难的。 化学计量学的发展为解决这一问题奠定了数学基础。 NIR 光谱仪的工作原理是，如果样品具有相同的成分，则它们的光谱也将相同，反之亦然。 如果我们建立光谱与待测参数的对应关系（称为分析模型），那么只要测量样品的光谱，就可以通过光谱和上面的对应快速得到所需的质量参数数据关系。 分析方法包括标定和预测两个过程：

(1)在校准过程中，采集一定数量的具有代表性的样品(一般需要80个以上的样品)，在采用相关标准分析方法的同时测量它们的谱图，得到样品的各项质量参数，称为参考数据。 光谱经过化学计量学处理并与参考数据相关联，从而在光谱图与其参考数据之间建立一对一的映射关系，通常称为模型。 虽然用于建立模型的样本数量非常有限，但通过化学计量学处理得到的模型应该具有很强的普适性。 用于建立模型的校准方法因样品光谱与待分析性质之间的关系而异。 常用的有多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘法、人工神经网络和拓扑方法。 显然，模型的适用范围越广越好，但模型的范围与建立模型所采用的校准方法、待测物性数据以及测量所需的分析精度范围有关。 在实际应用中，模型的建立是通过化学计量学软件实现的，有严格的规范（如ASTM6500标准）。

(2)在预测过程中，先用近红外光谱仪测量待测样品的光谱图，通过软件自动搜索模型库光纤光谱仪 工作原理，选择正确的模型计算待测质量参数。

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