近紅外技術應用與發(fā)展-課件

近紅外技術概述1PPT課件近紅外技術基本原理2PPT課件照射到物質(zhì)上的光1、簡單透過2、只改變傳播方向（折射、衍射、彈性散射）3、傳播方向和波長同時改變（非彈性散射）4、被吸收5、發(fā)出不同波長的光6、簡單反射處理方法：1和6屬于宏觀現(xiàn)象，由幾何光學就可很好地說明；2、3、4、5需考慮物質(zhì)的微觀結構及性質(zhì)。3PPT課件400-800納米1納米=10米1000納米=0,000001米

=0,001毫米可見光200紫外0,2X-射線近紅外1200-2400中遠紅外收音機3mm-20cm10m-30km-9紅外光譜微波4PPT課件近紅外光譜分析技術CosmicGammaXUVIRMicroUHFShortMediumLongUltravioletInfraredNearMidFar14007502500160001000000nmRadioVis5PPT課件顏色=信息6PPT課件顏色=含量7PPT課件近紅外光與固體樣品的作用8PPT課件波長9PPT課件小麥中各成分的光譜10PPT課件C—H的紅外和NIR譜帶強度對比

11PPT課件近紅外光譜技術特點與應用12PPT課件近紅外光譜技術的特點

近紅外光譜技術的硬件技術相對成熟，投資成本低；很多物質(zhì)在近紅外區(qū)域的吸收小，樣品無需稀釋，微量干擾或吸收系數(shù)小的雜質(zhì)不會影響光譜分析；

近紅外區(qū)內(nèi)光散射效應大，且穿透深度大，適合于漫反射和散射技術對樣品直接測定；13PPT課件近紅外光譜技術的特點

可用于樣品的定性分析，也可得到精度很高的定量結果不破壞樣品，無損檢測，可以保留樣品的原始特性測定速度快，符合現(xiàn)代社會對品質(zhì)檢測的實時性要求近紅外光波長短，可在玻璃或石英介質(zhì)中穿透。玻璃或石英可用于制造樣品池，還可用于光纖傳輸，可進行有毒材料或惡劣環(huán)境中樣品的遠程分析14PPT課件近紅外光譜技術的特點可以同時分析樣品的不同組成成分隨著近代化學分析計量技術及計算機技術的發(fā)展，使建模與使用更加快捷方便檢測無污染，無消耗品，對環(huán)境及人體健康有利，同時降低長期檢測成本檢測需要預先定標，對建模樣品的化學值精度具有依賴性，屬于間接檢測方法15PPT課件近紅外分光應用的現(xiàn)在石油工業(yè)應用農(nóng)業(yè)與食品應用生命科學與制藥16PPT課件石油工業(yè)的應用大多數(shù)石油產(chǎn)品組成為碳氫化合物，特別適合于作近紅外光譜分析。可快速分析原油、汽油、航煤、柴油、潤滑油、渣油和瀝青等的組成及各種物化性質(zhì)，如辛烷值，餾程，密度，蒸汽壓、冰點、凝點、十六烷值、閃點等?？煞治龈呔畚锏慕M成和平均分子量、物性（拉伸強度、熔融指數(shù)、延伸度）等?？梢詼y定尼龍6和尼龍66的結晶度，生產(chǎn)工藝中多體系的己內(nèi)酰胺含量，表面活性劑羥值等。常規(guī)分析方法需要大量時間，并且破壞樣品，而快捷還可在線分析17PPT課件近紅外在農(nóng)業(yè)的應用近紅外光譜在農(nóng)業(yè)中的應用最早，分析的項目種類很多，如谷物產(chǎn)品缺陷和污染（雜種、蟲害等）分析、家畜飼料品質(zhì)分析，作物年齡測定、水果品質(zhì)（甜度、脆度和口感）和蔬菜等級檢驗、棉花和木材的等級測定、煙草品質(zhì)及成分測定等，替代傳統(tǒng)分析方法，大大節(jié)約時間和分析費用。

18PPT課件近紅外在農(nóng)業(yè)的應用可快速測定谷物和麥子的蛋白、脂肪和水分含量和硬度等性質(zhì)。美國官方檢測機構在谷物市場采用近紅外光譜儀作為檢測麥蛋白、豆蛋白和油脂含量的標準儀器。我國曾在小麥優(yōu)良品種的篩選工作中使用了近紅外光譜快速分析技術，大大提高了工作效率。加拿大谷物研究實驗室使用近紅外光譜快速測定硬質(zhì)小麥的黃色顏料含量，分析結果與標準方法測定結果十分符合。19PPT課件Pressuresignal號

BatchpumpheatersamplerNIRspectrometercomputer

Predictionvalue取樣管coolerfilter4-20mA4-20mAcellfiberTemp.signal本課題組開發(fā)的工業(yè)用制漿過程卡伯值在線測量與控制系統(tǒng)

KN20PPT課件蘋果檢測蘋果、桃子等皮薄果蔬在線檢測21PPT課件西瓜等皮厚果蔬在線檢測22PPT課件近紅外光譜在制藥工業(yè)的應用在制藥工業(yè)中，需測定活性組分含量和其他組分含量進行質(zhì)量控制。傳統(tǒng)使用如薄層色譜、高效液相色譜、原子吸收、質(zhì)譜和紅外等方法檢驗，樣品制備過程復雜，步驟多，需要很多昂貴儀器，費時費力。近紅外光譜分析技術大大簡化了常規(guī)分析的步驟，提高了分析工作效率。23PPT課件近紅外光譜在生命科學的應用用于人體分析最引人注目的優(yōu)點是不需要做任何樣品處理準備，對人身體無探傷和損害?？梢杂糜谄つw組織受外界環(huán)境影響（如陽光照曬和水洗等）的變化、檢測乳癌、血色素測定、臨床分析（血清中葡萄糖濃度、總蛋白、白蛋白、球蛋白、膽固醇等）、血清中脂蛋白、體液成分分析、體內(nèi)血液中的氧含量等分析。近紅外光譜可以直接進行活體無探傷檢測，使過去無法開展的研究工作成為可能。24PPT課件近紅外分光的將來在線智能化化學計量學的發(fā)展25PPT課件應用方向體積小、抗震、內(nèi)置分析儀器模型用途：貨架上終端產(chǎn)品的檢測林果產(chǎn)品收獲時間的確定軍用油料的現(xiàn)場保障26PPT課件正在發(fā)展的技術

化學計量學、計算技術激光光源---提高靈敏度微機制造（MENS）---更小型化微振動光柵27PPT課件新的采樣方式單粒谷物的采譜裝置藥片的采譜裝置28PPT課件29PPT課件30PPT課件近紅外分光與紅外分光的比較1.分子光譜近紅外：分子基頻振動的倍頻和合頻的譜帶中紅外：基頻分子振動：伸縮、彎曲、搖擺和剪切2.吸收強度物質(zhì)在近紅外區(qū)域吸收弱，測量中無需稀釋，測量光程長，可實現(xiàn)在線測量；制樣簡單中紅外吸收較強，一般需稀釋，光程較短，一般為1mm以下。中紅外分析制樣困難和不便

31PPT課件3.抗干擾性對樣品池等測樣部件的要求不像中紅外要求那樣高，光譜重復性容易控制，光譜抗干擾性好

4.樣品池材料NIR光譜波段可以透過玻璃或石英材料，因此NIR可由一般光纖傳導，使得NIR能用于在線測量

近紅外分光與紅外分光的比較32PPT課件近紅外與中紅外儀器的主要區(qū)別：近紅外光譜儀對穩(wěn)定性（譜圖縱坐標和橫坐標數(shù)據(jù)的重復性和再現(xiàn)性）要求很高。因為近紅外光譜分析通過建立數(shù)學關聯(lián)模型以得到分析結果。校正模型的質(zhì)量，取決于參加模型建立的光譜質(zhì)量和基礎數(shù)據(jù)質(zhì)量；模型的長期適用性和儀器之間的模型傳遞，都取決于光譜的穩(wěn)定性。近紅外分光與紅外分光的比較33PPT課件不適合于痕量分析及分散性樣品的分析近紅外光譜的解釋不明晰需要用計量化學建模、對結果的理解和評價復雜注意如何利用偽相關等現(xiàn)象影響近紅外分光應用的幾個問題34PPT課件幾點思考

1.關于近紅外分析的不正確觀點2.關于“近紅外標準方法”的建立35PPT課件“由于近紅外光譜分析是間接測量方法，模型建立依靠參考方法（往往是標準方法），所以，近紅外光譜方法測定結果不如標準方法測定結果準確?！?6PPT課件僅憑相關系數(shù)評價對方法準確性下結論；再現(xiàn)性誤差;SEP?。?！37PPT課件關于校正集樣本數(shù)目對于文章結論的質(zhì)疑；關于對近紅外光譜分析方法“苛刻”要求；一勞永逸；“模型建立和技術支持”的價值忽視。38PPT課件2.2關于標準近紅外光譜標準化對于其應用發(fā)展具有重要作用；近紅外光譜是間接方法，能成為標準方法嗎？近紅外光譜標準方法進展：1997,ASTME1655“StandardPracticesforInfraredMultivariateQuantitativeAnalysis”ASTMd6122“StandardPracticeforvalidationofMultivariateProcessInfraredSpectrophotometers”39PPT課件2.2關于標準1998年美國材料試驗學會制訂了近紅外光譜測定多元醇（聚亞安酯原材料）中羥值含量的ASTMD6342標準方法；在日本，1993年采用近紅外光譜方法測定醬油的總氮，鹽含量和乙醇。1994年采用近紅外光譜方法測定甘蔗的蔗糖含量；在泰國，1997年由蔗糖管理部門在蔗糖收購系統(tǒng)中采用近紅外光譜方法測定多醇含量和甜度（Brix）。并為了突破非關稅壁壘，將農(nóng)產(chǎn)品出口到發(fā)達國家，明確提出了今后建立近紅外光譜測定稻米，家禽，水果，海產(chǎn)品等的標準方法的明確發(fā)展目標。國際上近紅外光譜在制藥行業(yè)中得到廣泛應用，包括藥物生產(chǎn)過程（合成，混合，加工，制劑，壓片及包裝等）的在線檢測，原料和成品的質(zhì)量鑒定。這些方法被美國藥典（USP）,英國藥典（BP），和歐盟藥典（EP）收載。40PPT課件采樣技術（數(shù)據(jù)收集方式）41PPT課件常用方法1、固體：顆粒狀：漫反射或透射小顆粒和粉狀：漫反射2、薄層、致密：ATR3、液體：透射漫反射透反射4、氣體：透射42PPT課件進樣方式1、樣品盒2、樣品槽3、樣品池4、積分球5、光纖6、切片7、………….43PPT課件組合樣品池裝配圖44PPT課件漫反射光纖示意圖IRSourceIREnergySampleInputFiberBundleOutputFiberBundleReflectedIREnergyDetector固體光纖探頭45PPT課件專為近紅外分析所設計的大積分球S:樣品D:檢測器為增加樣品代表性設計的樣品旋轉器外置式近紅外大積分球46PPT課件氣體樣品池47PPT課件近紅外儀器概述48PPT課件49PPT課件分光系統(tǒng)的性能參數(shù)波長分辯率分光可能的波長范圍能量利用率(亮度)分光所需時間(速度)50PPT課件對近紅外光譜儀器的要求可靠性：光譜橫軸（波長）及縱軸（能量）穩(wěn)定多用性：靈活可變的測樣方式，寬廣的波長范圍、方便性：對應的計量學軟件快速性：軟、硬件的高速度在線性：自動進樣系統(tǒng)、強抗干擾能力推廣性：模型轉換技術、儀器校正方法競爭性：小型、經(jīng)濟、維護方便51PPT課件52PPT課件近紅外分光的早期應用近紅外在美國農(nóng)業(yè)部最早的應用例子圖53PPT課件近紅外分光的硬件實現(xiàn)光源分光元件光電檢測譜圖獲得54PPT課件濾光片型近紅外儀器A1A2A3A4A5A655PPT課件谷物中水份含量分析儀56PPT課件光柵旋轉分光原理(光柵掃描)57PPT課件傅立葉變換式分光法58PPT課件FTIR光路圖59PPT課件現(xiàn)代近紅外光譜儀器Nicolet公司的Antaris

Bruker公司的Equnion55

60PPT課件儀器分光系統(tǒng)61PPT課件二極管陣列檢測器Array－瞬時多波長檢測－自動波長準確性檢查并自動校準62PPT課件光柵固定分光原理(多通道)63PPT課件非共線型AOTF光路布局64PPT課件AOTF(分光光譜線）65PPT課件系統(tǒng)實物圖66PPT課件光譜儀HATR附件光以450角入射，全反射次數(shù)為12次。以水為例在10μ波長處，射入深度經(jīng)計算約為1510nm，而作用光程約為0.05mm。67PPT課件水平ATR(HATR)-高能量-預準直光路-大的晶體面積-唯一的晶體固定裝置-用于分析液體、糊狀物、固體、薄膜和涂層/鍍層68PPT課件近紅外檢測技術的建模（校準）

69PPT課件紅外光譜定量分析流程70PPT課件在測量方法一致的情況下，濃度預測誤差(RMSEP)與儀器精度(SNR)成反比例關系，即儀器精度越高，濃度預測誤差越小。在濃度測量精度目標確定時，一定的儀器精度是實現(xiàn)該預測精度目標的必要前提。多變量校正方法測量精度的實驗結論71PPT課件建模方法對測量精度與儀器精度的影響結論如果采取有效的建模方法，即使在儀器精度相同的情況下，都可以有效地提高預測精度，而且還可以大大降低實現(xiàn)期望預測精度所必需的儀器精度的要求。選擇有效的建模方法（如優(yōu)選波長變量，改進建模算法等）對于提高復雜近紅外光譜測量情況的預測效果具有重要意義。

72PPT課件光譜定量分析流程收集樣品加入界外點重新建模檢查分析方法檢修儀器日常分析對模型進行評價建立多元回歸模型選擇驗證集選擇校正集對光譜必要的處理測定全波長譜圖測定全部樣品的物化性質(zhì)檢測結果是否正確儀器及操作是否正確樣品是否為界外點正確不正確不是是正確不正確73PPT課件校正模型訓練集樣品的選擇盡可能要覆蓋待分析樣品的范圍對于待測的物化性質(zhì)，樣品應均勻分布樣品的基底應相同（如PH值或水分）若各組分間相互反應，要注意光譜采集合采集瞬間的組成變化包括盡可能多的有代表性的樣本樣本變化范圍越大，模型的適用范圍越寬，但分析結果的精度可能變差；模型適用范圍小時，分析結果的精度相對較高，但適用面變窄。74PPT課件對樣品物化性質(zhì)的測定對于人工合成樣品，比較簡單對于復雜的天然產(chǎn)品，必須選用被大家接受權威的分析方法。模型預測結果的準確性在很大程度上取決于標準測量結果的準確性。用多次分析結果的平均值來降低誤差75PPT課件建模常用化學計量學方法多元線性回歸（MultivarateLinearRegression,縮寫為MLR）主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,縮寫為PCA）主成分回歸（PrincipleComponentRegression，縮寫為PCR）偏最小二乘法（PartialLeastSquare,縮寫為PLS）拓撲學方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法（ArtificialNeuralNet，縮寫為ANN）等等。76PPT課件線性經(jīng)典模型CLS：ClassicalLeast-squareRegression特點：

光譜看成是樣品濃度的函數(shù)需要對樣品有充分了解，如成分個數(shù)，每種成分的濃度 用標準實驗測得吸光系數(shù)矩陣，或通過最小二乘77PPT課件非線性模型拓撲需要具備很大的數(shù)據(jù)庫神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）計算量大，抗干擾能力較好，神經(jīng)元個數(shù)不可太多與PLS相比：對于線性模型，兩種結果相當，但是神經(jīng)網(wǎng)絡具有不確定性；PLS對模型界外的樣品預測，能給出更合理的解釋；78PPT課件模式識別用途：樣品的分類判別分類：管理方法：線性判別、逐步線性