浅谈我国近红外光谱设备的应用

2021-01-22张志勇赵全中涂安琪郭江源

设备管理与维修 2021年19期

张志勇，赵全中，涂安琪，郭江源，贺帅，那钦

（内蒙古电力科学研究院，内蒙古呼和浩特 010020）

0 引言

近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy），简称NIR，可以反映样品的组成成分和物理性质信息[1]（如化学组分、氢键、折光指数），信息量丰富，是近年来高新、实用的分析检测技术中发展最为迅速的。近红外光谱设备分辨率高、速度快、检测容易、简单方便、重现性好、适合在线分析，具有快速、高效、无损的优势。目前无论在工农业还是医药食品等行业中近红外光谱设备都有了广泛的应用。以下对近红外光谱设备及其发展历史进行介绍。

1 近红外光谱设备

1.1 介绍

近红外光是一种电磁波，波长介于可见光和中红外光之间，为780～2516 nm（波数12 821～3975 cm-1），相应还可以划分为两个区域：780～1100 nm 近红外短波、1100～2526 nm 近红外长波。发生在该区域内的吸收光谱对应于分子基频振动的倍频和组合频，近红外光谱属于分子振动光谱。由于基频、倍频和组合频的相互偶合，多原子分子在整个近红外光区有多个吸收带，精确地区分近红外光谱带的归属是很难的，因为每个近红外光谱带都可能包含了若干个不同基频的倍频和组合频谱带。倍频和组合频的吸收强度比基频吸收弱得多，再加上背景复杂、谱峰重叠严重，直接分离解析难以提取出足够的有用信息，因此必须采用化学计量学方法建立较复杂的数学模型才能得到可靠的分析结果。

近红外光谱定性分析是用近红外光谱吸收峰的形状与位置来推断未知物的结构，用已知类别的样品建立定性模型，然后用该模型考察未知样品是否是该类物质。定量分析是用近红外光谱特征吸收峰的强度测定混合物中的组分含量，应用化学计量学方法，建立样品光谱与样品浓度或其他分析数据间的定量关系（校正模型），然后用该模型对未知样品的浓度或其他信息进行预测。

近红外光谱设备的应用包括两个因素，一是硬件，即精密的光谱仪器；二是软件，即化学计量学软件。近红外光谱设备有3种测量方式：透射测量、漫反射测量和漫透射测量。采用哪一种测量方式，主要取决于被测样品的类型。近红外光谱设备一般都是由光学系统、电子系统、机械系统和计算机系统等部分组成的。光学系统是近红外光谱设备的核心，主要包括光源、分光系统和检测器等部分。

1.2 发展历史

早在1800 年Herschel 通过观察发现了近红外光谱谱带[2]。紧接着有机化合物的近红外光谱被Abney 和Festing 得到并发现了近红外吸收峰与氢原子之间的关系。这预示着近红外光谱以一种分析检测手段的技术得以应用。美国太阳石油公司于20 世纪40 年代末到50 年代初研究了二级倍频吸收区。再后来在制药领域中的水分和粒度也可以应用近红外光谱检测。20 世纪80 年代计算机技术、化学计量学的发展推动了近红外光谱设备的迅速发展。目前已经有50 多个国家和地区对近红外光谱进行了研究，近红外技术的使用标准也得以制定。快速、无损、在线等应用上的优势使得近红外光谱技术成为一门独立的检测技术。

我国近红外光谱技术的研究与应用起步较晚，开始于20世纪80 年代。到90 年代后期，在工业、农业、医药和食品等方面，近红外光谱设备都得到了不少的应用。近年来在我国的科研和生产过程中，近红外光谱检测技术和设备发挥着越来越重要的作用。

2 近红外光谱设备的应用

2.2 工业领域

近红外设备基于分子振动光谱，其高通量、低成本、快速、无损等特点为工业领域的检测和分析技术提供了手段。很多分析检测技术都是采用过程宏观变量来进行测定的，而近红外光谱是基于分子层面的检测方法，因此采用近红外光谱方法测量的灵敏度更高。近红外光谱设备作为这样一种新兴的检测仪器在工业领域中具有非常大的优势和极为广阔的应用前景。李婷等[3]设计了通过近红外光谱在线预处理乙烯裂解原料系统，实现了除气泡、除水、除渣、换热、恒温和自动控制等等作用。该系统能够满足在线近红外的测量要求和长周期运行，具有除渣除水效果较好、简单、易操作、易维护等特点，已经在乙烯装置上成功应用。魏钠等[4]建立起来一种可以用于水性胶粘剂中测定不挥发物含量的近红外光谱技术。他们使用烘箱收集水性胶粘剂的不挥发物，测定其固含量作为原始数据，扫描其近红外光谱图，然后建立校正模型，最终得到其不挥发物含量的近红外光谱测定方法。

2.3 农业领域

近红外光谱是一种不破坏样品并且分析速度也很快的绿色分析技术。通过与化学计量学这样先进的方法结合起来，近红外光谱检测技术可以在成分分析方面起到重要作用。近红外光谱设备能够高效、快速、无损地进行农业产品品质定性和成分定量分析。使用近红外光谱设备可以做到从产出到应用的全过程监测农产品，包括标准化加工农作物、智能化识别品质以及对产地进行溯源。王盛鹏等人[5]通过近红外光谱模型对茶鲜叶分级然后按照原料质量分批分期进行加工，提高了茶叶生产效率。他们在联合区间内筛选特征光谱，采用偏最小二乘法，构建起茶叶海拔高度判别模型，提供了平地茶和高山茶鲜叶定级的理论依据。

2.4 医药领域

近年来在医药鉴定方面近红外光谱是应用迅速的光谱分析技术之一。刘海涛等[6]设计和应用了一种快速鉴别聚丙烯输液袋及输液瓶中含有SEBS（一种乙烯、苯乙烯、丁烯的共聚物）与否的近红外光谱设备。他们的建模样品为不含SEBS 的聚丙烯膜，验证样品是含有不同浓度SEBS 的聚丙烯膜。通过导数预处理光谱、矢量归一，建立一致性检验模型，最终得到近红外检测分析设备。近红外光谱设备除了可以快速、无损地定性分析之外，在定量检测上也有所应用。闫珂巍等[7]快速分析药材质量就是建立三七药材中三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1三种皂苷的近红外定量分析模型。

2.5 食品领域

食品行业当前有诸多安全问题存在，在食品监管工作中使用分辨率高、速度快、简单方便的检测方法是大势所趋。近红外光谱设备具有实时、高效的特点，技术日渐成熟，在测定成分和分析理化性质等方面优势明显。目前近红外光谱逐渐被应用于食品的分析中，追溯不同产品来源，检测农药残留，鉴别食品成分掺假，鉴定食品种类等。吴习宇等[8]使用近红外光谱设备识别花椒产地。他们分析花椒产地的方式是采集205 个花椒样品（来自四川、陕西、贵州、云南、重庆5 个省市的8 个产地），扫描近红外光谱，采用偏最小二乘法与主成分分析建立了近红外光谱模型，得到能够识别花椒产地的设备。