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啤酒主要成分的近紅外光譜法測定 紅外光譜是如何工作的

時間:2020-08-05    來源:儀多多儀器網    作者:儀多多商城     
近紅外光譜分析技術在造酒行業(yè)中的應用    近紅外光譜分析系統(tǒng)如何應用于品質、定量分析
  近紅外光譜主要是由分子內基團振動的倍頻吸收和合頻吸收產生的,由于分子的倍頻和合頻吸收強度較弱,因此樣品的近紅外信號較弱,這為樣品不需要經過稀釋等預處理就可以直接原樣測定分析提供了理論依據.近紅外光譜常用的測量技術有透射法、漫反射法和反射透射法.視樣品對近紅外光線的透過情況可選用不同的測量技術,而上述三種技術相結合可以測定各種形態(tài)的樣品,如可以直接測定粉末狀、塊狀、漿糊狀固體及液體等.由于近紅外譜帶受分子內外環(huán)境的影響較小,因此近紅外技術可適用于多種環(huán)境條件下的測試分析.近紅外光線可以穿透許多透明材料.因此,無需打開玻璃瓶蓋,可以直接對玻璃瓶內的藥品進行測量。
  近紅外分析具有快速、保持原樣測量和測量簡單的特點,因此,近紅外光譜技術在農產品、食品、藥物和化工產品的定性和定量分析中得到了非常廣泛的應用.現在近紅外光譜已成功地用于快速分析大量樣品.近紅外譜還可以測定樣品的密度、粒度、聚合度、化學反應的轉化率和物質的分子量等.以下介紹近紅外光譜在品質分析和定量分析中的一些應用。
  1.品質分析
  不同種類的物品的鑒定即防偽監(jiān)測:
  一張近紅外譜用一個點表示,按照化學計量學的方法,同一種類的產品如不同廠家生產的藥劑可以在空間形成一球狀或類似球狀的區(qū)域,在這一球狀區(qū)域外的點為假產品,而在這一球狀區(qū)域內的點代表的是真產品。
  產地不同或生產廠家不同的同種產品的鑒定:
  同種產品由于生產廠家不同,其各類組分含量仍有差別,近紅外光譜可以區(qū)分這種差別,對判斷原料的產地,防止侵權行為具有重要意義。
  質量檢控和質量評估:
  同一生產廠家不同批次的樣品可能發(fā)生質量變化,近紅外光譜可以對樣品進行現場質量檢控,發(fā)現質量問題及時解決.質量好的產品其抽樣測定的近紅外譜群代表的空間點分布密集,而質量差的產品其空間點分布離散.在蘋果汁、葡萄汁、梨汁等的加工過程中,近紅外技術用于連續(xù)測量可溶固形物、總固形物和總水分的組成變化,進而檢控加工產品的質量.水分的含量對烹調加工食品的質量很重要。
  大米質量評估:
  大米的質量除了與其化學組成(淀粉、蛋白質、水分等)有關外,還受顏色、透明度、外觀紋理、口感等影響.利用近紅外光譜評估大米的質量,他們發(fā)現大米的化學組成和大米的物理性質(顏色、透明度、粉碎程度等)可以用不同的波長區(qū)域建立的模型來進行質量評估。
  2.定量分析
  近紅外光譜結合化學計量學可以對物質含量進行定量分析.通常不需要分離,也不需要任何化學處理,甚至也不需要物理處理,通過近紅外光譜就可以獲得復雜樣品中某一種類或某一組分物質的含量.定量分析常用的化學計量學方法有PLS和PCR.建立定量模型的樣品要具有代表性,其成分含量范圍要能滿足實際工作需要。
近紅外光(Near Infrared,NIR)是介于可見光(VIS)和中紅外光(MIR)之間的電磁波, ASTM 定義的近紅外光譜區(qū)的波長范圍為 780~2526nm (12820~3959cm1),習慣上又將近紅外區(qū)劃分為近紅外短波(780~1100nm)和近紅外長波(1100~2526nm)兩個區(qū)域。

近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產生的,記錄的主要是含氫基團X-H(X=C、N、O)振動的倍頻和合頻吸收。不同團(如甲基、亞甲基,苯環(huán)等)或同一基團在不同化學環(huán)境中的近紅外吸收波長與強度都有明顯差別,NIR 光譜具有豐富的結構和組成信息,非常適合用于碳氫有機物質的組成與性質測量。但在 NIR區(qū)域,吸收強度弱,靈敏度相對較低,吸收帶較寬且重疊嚴重。因此,依靠傳統(tǒng)的建立工作曲線方法進行定量分析是十分困難的,化學計量學的發(fā)展為這一問題的解決奠定了數學基礎。其工作原理是,如果樣品的組成相同,則其光譜也相同,反之亦然。如果我們建立了光譜與待測參數之間的對應關系(稱為分析模型),那么,只要測得樣品的光譜,通過光譜和上述對應關系,就能很快得到所需要的質量參數數據。分析方法包括校正和預測兩個過程:

  (1)在校正過程中,收集一定量有代表性的樣品(一般需要80個樣品以上),在測量其光譜圖的同時,根據需要使用有關標準分析方法進行測量,得到樣品的各種質量參數,稱之為參考數據。通過化學計量學對光譜進行處理,并將其與參考數據關聯(lián),這樣在光譜圖和其參考數據之間建立起一一對應映射關系,通常稱之為模型。雖然建立模型所使用的樣本數目很有限,但通過化學計量學處理得到的模型應具有較強的普適性。對于建立模型所使用的校正方法視樣品光譜與待分析的性質關系不同而異,常用的有多元線性回歸,主成分回歸,偏*小二乘,人工神經網絡和拓撲方法等。顯然,模型所適用的范圍越寬越好,但是模型的范圍大小與建立模型所使用的校正方法有關,與待測的性質數據有關,還與測量所要求達到的分析精度范圍有關。實際應用中,建立模型都是通過化學計量學軟件實現的,并且有嚴格的規(guī)范(如ASTM6500標準)。

  (2)在預測過程中,首先使用近紅外光譜儀測定待測樣品的光譜圖,通過軟件自動對模型庫進行檢索,選擇正確模型計算待測質量參數。
 




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