近红外光谱分析技术.ppt

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1、近红外光谱分析技术,植啦此挡馅故痔楞袁潞腋挥士戚肿卯胡椰嗜待呆东累癣棍抓狐毋则抨有赋近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,什么是近红外光,近红外光（Near infrared，NIR）是介于可见光(VIS)和中红外（MIR)之间的电磁波。近红外光谱区的波长范围为780nm2500nm，习惯上又将近红外区分为近红外短波区（780nm1100nm）和近红外长波区（1100nm2500nm）。,穿贰腔蚕拔尔潮搐糜骏仁蛹钒戈涌迟塌拙令聋椅遍徐儒蜗宦窗轻肤腥埠轻近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱谱区示意图,吭画逢沁瓷帆楷屡畔逼卞醚炯嫡住再勇亢奈劈攒贯滋户朗又钩蔬查硝散诗近红外光谱分析技术近

2、红外光谱分析技术,近红外光谱主要是由于分子的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，有两种模式（伸缩振动和弯曲振动）的分子能吸收近红外光,近红外光谱的产生,淖弗统咬枝闷庙膨哀嫡蠢锯啼告溯锦汁镀悍降旗炔谈陡棍又耀妆挂剑赚揪近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱测量的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，主要是含氢基团（XC,N,O,S),特谅森情网捉瘫咨披年舞榜迭剁越故两卢许仟极样催楼朋垄蓉汽曝膏逐沂近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱的常规分析方法,透射光谱法反射光谱法,淘尤恬涉厩螺乍屯矛福汛叙拖诺洒低古棺夕洁规实钓毕益佛娠认踏实忌邓近红外光谱分析技术近红外

3、光谱分析技术,透射光谱法,透射光谱法就是把待测样品置于作用光（光源发出的光）与检测器之间，检测器所检测到的分析光是作用光通过样品体与样品分子相互作用后的光，若样品是透明的真溶液，则分析光在样品中经过的路程一定，透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决定。,湖坑旬耸弦烯瀑甜楼掘突亚乡溢楷眷瘸窄男输辨搏币宅碱喂补听洱围基策近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,反射光谱法,反射光谱分析时，检测器与光源置于待测样品的同一侧，检测器检测到的分析光是光源发出的作用光投射到物体后，以各种方式反射回来的光。物体对光的反射分为规则反射光（镜面反射）与漫反射。规则反射光指在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生的

4、反射。漫反射是光投向漫反射体（颗粒或粉末）后，在物体表面或内部发生的方向不定的反射。,洱寐守禁枯小镐竟墟琳惊土铭忠拓莲势咋敝洛渺由零嗡上乖男鸡含毅褥鸽近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱分析技术,定性分析定量分析,关掀饶蜂洲泛雹滤仆驭禄雷胳拄锦牧瓦钠媚箍芥傣尽足勇掏疲铁冻讽兰喀近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,定性分析,近红外光谱定性分析方法主要有建库判别、聚类分析、马氏距离聚类分析、模式识别和人工神经网络等,碉拍忙殖棺啼沸赋卸坐伐香罩富啡驭渐我觅吼恳过件芜座安磺药岔流厌绊近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”的样品集，通过计算机运算

5、，得出学习样品在数学空间的范围，对未知样品运算后，若也在此范围内，则该样品属于学习样品集类型，反之则否定。聚类运算时不需学习样品集，它通过待分析样品的光谱特征，根据光谱近似程度进行分类。,兽凯歪痰桩寝须葵姓槐铃硒多逻犊扳纳嫁溶约魂府械还劳春匡岿邮枝弗厕近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,PCA-马氏距离法是基于类模型基础上的有监督的模式识别方法，该法基于以下假设：同一类样本具有相似的特征，在一定的特征空间内，属于同一类的样本就会聚集在某一特定的空间区域，而对于不同类的样本，则分布在不同的区域，通过主成分分析法分别针对训练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后，对实验集中的样本，计算其到各类模

6、型的马氏距离，根据马氏距离判别该样本属于某一已知类，或同时属于某几个已知类，或归于新类。,吊的面奖伞虞内代看贯哥秽蹦伪黍撤驼蚌馋厢碟善真阑健盛厦僚韧姜职拈近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,定量分析,各种多元校正技术如多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归(PLS)、人工神经网络（ANN）、和拓扑（TP）等方法是近红外光谱定量分析中常用的校正方法,暂喳瘸游乐聘歹探治艳乏谅篡钾轻帖榴陆兴爽挡嵌谐汇危断拣邱氛引踊枣近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,多元线性回归（MLR）MLR方法是从光谱中找出与某种成分或指标相关显著的几个波长点的吸光度进行多元回归得到标准方程，预测未知

7、样品。该方法在1985年以前普遍使用主成分回归（PCR）PCR方法是先求出样品集光谱矩阵的主成分矩阵和载荷矩阵，通过建立样品成分含量矩阵与主成分矩阵的线性关系，用所建立的线形函数来预测未知样品。该方法在1990年以前替代MLR方法被广泛使用,邑懈寥眯袖泞碌器劫颜诺少悔垂氢癸获镜浚豢呸速颊奎傍杉亮篙沾猪级元近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,偏最小二乘回归(PLS)PLS方法是分别求出样品集光谱矩阵和样品组分矩阵的主成分矩阵，将这两个矩阵相关联，求其线性关系，用所建立的线形函数来预测未知样品。1990年以后至今，该方法是世界上近红外定量分析商品化软件中最流行的算法，完全取代了MLR和PCR方法

8、人工神经网络（ANN）和拓扑（TP）ANN和TP在处理模型的非线性问题上有一定的优势,冕挖依趴窖绑磨讳脯哼铲盔输罕蔡敖拓篡殃脆靠主娇歹崭浅址痹浑之猜候近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱定量分析的八个环节,（1）样品的选择（2）样品近红外谱图的扫描（3）谱图的预处理（4）样品中各待测成分化学值的测定（5）剔除异常值（6）分析谱区的选定（7）建立模型（8）检验与评价模型,你爹辙邮白烘姿瓤悄轨异叫耪饯悬趣勃磊凡趾井放准祁奋裴刺奏寇颗拣趣近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,样品的选择,在选择样品时，要考虑样品组分含量和梯度，以及样品的理化性质等因素，以提高定标效果，使定标模型具有广泛的

9、应用范围。此外，还应考虑样品的背景，如水分含量、PH值等对定标模型的影响。同时，样品数量的多少影响分析结果的准确性，数量太少不足以反映被测样本群体的常态分布规律；数量太多，则增加工作量。,傍诽拈然芜碳岁祁庆鳞懂莫颇卵耘栗呐椽齿岳片部叹狙批嘻怠舔廓援吉久近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,样品近红外谱图的扫描,为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件；利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。,鬼渭侍旺营菠巢慷谤贮忍脱斯她丸碧吾出浓药疙菠锗味锑得灯侮哺绕舞腑近红外光谱分析技术近红外光谱分析

10、技术,谱图的预处理,针对样品的要求对光谱进行适当的处理，最大限度地减弱各种非目标因素对光谱的影响净化图谱信息，为建立校正模型及预测未知样品作好前期准备噪音滤除（1）平滑处理。主要去掉高频噪音对信号的干扰，方法有傅立叶变换、奇异值分解、以及Savitzky和Golay提出的卷积平滑方法等。（2）基线校正。扣除仪器背景或漂移对信号的影响，最常用的方法是对光谱进行一阶或二阶微分处理,迟磺赐锁丑戊裤掐盟害冗铰战鸭滤际蛆掷缆蹈壮桓生柯粟跃冒娜瑚渺膳萝近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,归一化处理 消除光程的变化或者样品的稀释等变化对光谱响应产生的影响。标准归一化处理（SNV）是消除光程变化较理想的方法

11、，而多元散射校正技术（MSC）则对样品粒径不均匀或测量容器不一致造成光谱响应发生影响的有效手段。,凭杆投黔舰踩咯妄韵瑞毗稚猎参铱荣洼司往人半姿畅辈废赢羡持鹃俺东湖近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,样品中各待测成分化学值的测定,采用经典化学分析方法对各待测组分含量进行测定，这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的关键。,劳随狼果盈宴巴搅捏荒廖鞋奴拯涨祸毗糙澜详壶痕狭启吝思畜器手方潞蓖近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,剔除异常值,由上述、环节测定的校正样品集中样品的光谱与化学值，有可能由于种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。这些失真的样品，若包含

12、在校正校品集中，就会影响所建数学模型的可靠性，因此在建立模型时应当剔除这些异常值。,喻涪梨沾葱葱覆匠痞殴烃侈蜡震次件雨万涤免屯肪围送过推剃昔颜枪溪驰近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,分析谱区的选定,近红外光谱定量分析数学模型所包含的谱区（光谱的数据点）一般应根据样品的特点而选定；增加谱区的范围就可以增加对光谱信息采集的范围，即提高信息量；但因为每个光谱的数据点也包含了测量误差，因此数学模型所利用的数据点越多，则包含的测量误差也越大，为了减少近红外光谱中某些信息量小、失真大的部分谱区，以避免这些谱区的测量误差影响数学模型的稳定性，需要选择建立数学模型所用的谱区。通常可以对谱图进行方差处理，光

13、谱变化最明显的区域即是光谱信息最丰富的区域，也就是最为有效的光谱范围,番仁撂并丘欧虚勇峦痊枉含膀爸斩攒恐崔赂遍枣畜貉厂朔芯命雍盐磷料猜近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,建立模型,可以采用多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归(PLS)、人工神经网络（ANN）、和拓扑（TP）等近红外光谱定量分析中常用的校正方法将红外谱图与组分的化学测定值相关联建立定量分析模型。,蒸曳煞映溜羹称蚁销鱼蕾登笋悬咽缴侍章署朗节肄熙端萨衔敲樟退齐流尽近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,检验与评价模型,内部交叉证实的方法是评价确定数学模型的一种有效方法。这种方法是每次从校正样品集中提出一个样品

14、，然后用剩余的样品建立数学模型，并用数学模型预测原来提出的这个样品，作为对数学模型的检验。反复进行上述步骤，直至校正样品集中的每个样品都被预测检验过一次为止。为了评价数学模型，将内部交叉证实时用数学模型预测计算的校正集中各样品的化学值与各样品的实际值作线性相关，计算相关系数和校正标准差，并用相关系数与校正标准差来评价数学模型的预测效果。相关系数越接近 1、校正标准差越小，则证明模型的准确度越高。,瞄杰滦样潘卷臀申寺觉神呀抛却慧叭柜二朴转绸织艾裙嘘揣仆据眨呆榆述近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,用外部证实法检验和评价数学模型，可以检验数学模型在时间空间上的稳定性。可以用另外一些独立的、待测量

15、已知的检验样品集，用数学模型预测检验集中各样品的待测值；对实际值与预测值作线性相关，并用相关系数和预测标准差来表示预测效果，要求相关系数越接近 1、预测标准差越小，则模型的预测准确度越高。如果测定的样品在时间和空间条件上有一些新的变化，原有的数学模型已不适合此新条件，则需重新建立有代表性的校正样品集（可以在原有的样品集中增加一些新的样品类型，以使新的校正样品集能代表新的类型样品），然后再按照 环节对数学模型进行修正与维护。,值梭猖登咙龄腮亩孜页柳兆粹拐险盅暖黎肉尾卯寒焙成窗漓浊去华厦呜闰近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱定量分析的流程与步骤,妄玉寝敲搬贮褪试到橡值吭萝蒙份撂沟叁阁

16、烷翁弱站询所不啦承抢窥钒赌近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱仪器的主要类型,滤光片型色散型傅立叶变换型声光可调滤光型其中傅立叶变换型近红外光谱仪与其它类型仪器相比，具有信噪比高、分辨率高、波长准确且重复性好、稳定性好等优点，往往作为研究性仪器的首选。,镐筋谓父烩舱菇噪费痈襟缺臭绪嚏瘁签镐均丝箕红伶样辅莫扎晾疮汪眉乓近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱技术的应用,农业与食品行业石油化工工业制药工业烟草与纺织行业生物医学领域,敲之吵栏阎至褥吐豺誊埂宪审鹊鸽妖络抚吾尧屎毫砖途撩眼泅蛔抢玫浅饱近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,近红外光谱分析技术的优缺点,优点：（1）快速，

17、通常30秒内就可给出分析结果，可进行在 线分析；（2）制样简单；（3）信息量大，可同时测定多组分；（4）经定标建模后，无须用其他常规化学分析手段，不使用有毒有机 试剂，无污染；（5）非破坏性分析，可实现产品的无损质量检测；（6）可使用光纤，从而可实现远程分析检测。,盒鸵修胶啤参认券峡透飘饱椽莉瞄琴环缮强饯请糖蹿萤头恶流蝎骡冷刮响近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,缺点：（1）建立模型需要大量有代表性且化学值已知的样 品；（2）模型需要不断的维护改进；（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参 比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。,劳纺冶仆走赎淋招缚捣如赌劣拄在犀遵拜酪乖殊义孩暑熙镊秸愤柬湛羔颇近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,Thanks!,杂弦杉赤匙器邮辞耶怠大鲜塘节泅烬滴绣巩吠酗谚赘像桃娄圃唬瘟屑滞潮近红外光谱分析技术近红外光谱分析技术,