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光谱学分析范文

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光谱学分析

第1篇

英文名称:Spectroscopy and Spectral Analysis

主管单位:中国科学技术协会

主办单位:中国光学学会

出版周期:月刊

出版地址:北京市

种:中文

本:大16开

国际刊号:1000-0593

国内刊号:11-2200/O4

邮发代号:82-68

发行范围:国内外统一发行

创刊时间:1981

期刊收录:

CA 化学文摘(美)(2009)

SA 科学文摘(英)(2009)

SCI 科学引文索引(美)(2009)

CBST 科学技术文献速报(日)(2009)

Pж(AJ) 文摘杂志(俄)(2009)

EI 工程索引(美)(2009)

中国科学引文数据库(CSCD―2008)

核心期刊:

中文核心期刊(2008)

中文核心期刊(2004)

中文核心期刊(2000)

中文核心期刊(1996)

中文核心期刊(1992)

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期刊简介

第2篇

[关键词]近红外光谱分析技术 牛奶 化学分析 应用

中图分类号:TS207.3 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2016)11-0258-01

近红外光具体指波长在780-2526nm范围内的电磁波,近红外光谱分析技术则是光谱测量技术同化学计量学的有机结合。近红外光分析技术应用范围不断拓展,在食品行业中应用于调味品、酒制品、肉类等成分鉴别以及真伪鉴别,近年来其在牛奶制品化学分析中也得到了较为广泛的应用。分析近红外光谱技术在牛奶及其制品分析检测中的应用,实施对牛奶及其制品的质量安全控制,有着重要的现实意义。

一、近红外光谱分析技术原理

近红外光谱分析技术是近几十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。我国从上世纪80年代开始应用近红外光谱分析技术,并逐渐拓展到食品、农业、石化等多个领域,近红外光谱是分子振动光谱倍频与合频吸收光谱,主要为X-H键吸收。由于不同基团(例如苯环,甲基等)所生成的光谱在吸收峰的强度以及位置上有差异性,结合朗伯-比耳吸收定律,光谱特征将锁着样品成分含量的变化而变化。近红外光谱分析技术具体有以下几个优点:传输性能良好,近红外光在光导纤维中传输性能较好,能够实现对生产工艺流程的在线检测;检测手段无损。近红外光谱分析技术检测不对样品产生损伤,特别是在活体检测上有着非常大的优势;分析速度快捷。近红外光谱分析技术不用对样品进行预处理,对于样品的测量通常在1分钟之内可以完成,其分析速度较快,效率较高;绿色环保。近红外光谱分析技术在检测中不对环境产生污染,因而其也被称作绿色检测技术。

二、近红外光谱分析技术在牛奶化学分析中的应用

牛奶是由多种物质所组成的混合物,其具体包括真溶液、胶体悬乳液、高分子溶液以及乳浊液等。而牛奶成分中蛋白质分子、脂肪等对于近红外光有着吸收作用,因而近红外光谱分析技术在牛奶化学分析测定中能够得到良好应用。近红外光谱分析技术在牛奶制品上的应用主要体现在在线检测与离线检测两个方面。在线检测是指借助光纤探头直接在生产线中对样品进行检测;离线检测指用红外反射仪对样品杯或者试管中的样品实施全反射检测。其具体应用包括定性分析牛奶及其制品的产地来源与品种,以及定量分析牛奶及其制品的微生物与理化指标等。

1.在线检测

牛奶生产过程中,因出厂产品一致化的要求,通常需要保证原料成分含量的一致性,而现实生产当中不能使生产停止来满足在线检测。近红外光谱分析技术的应用则实现了对生产过程的实时监控。在线检测中,利用近红外光谱分析技术对牛奶成分中的蛋白、乳糖、脂肪、蔗糖以及水分进行测量,能够取得良好的效果,可广泛应用与鲜奶成品生产以及奶粉生产过程中的质量监控。并且如今近红外光谱技术应用也已经拓展到了牛奶中病菌数以及牛奶体细胞数测定方面。吴静珠等提出了建立包括不同种类奶粉样品集中的脂肪、乳糖、蛋白等的红外模型,并采取全谱分析结合模型优化的方法,简化了近红外技术在奶粉定量分析的步骤。刘蓉(2005)通过最小半球体积法以及半数重采样法来对牛奶成分近红外光谱实施奇异点剔除实验,这两种算法的有效结合有着快速简单的特征,能够适应牛奶成分等的在线检测,可大大提升分析模型的精度与稳定性。朱俊平(2003)通过多元线性回归法构建用近红外光谱分析技术检测儿童高钙奶粉蛋白、乳糖、脂肪的测定模型。其近红外法测定结果与标准法测定结果相一致。但总体来看,目前近红外光谱分析技术在牛奶及其制品在线检测中的应用尚停留在实验室的阶段,要真正实现牛奶及其制品生产的在线检测还需要做更多的工作。

2.离线检测

营养成分检测。牛奶制品营养成分检测主要是指利用近红外光谱分析技术对牛奶中的蛋白质、乳糖、脂肪等营养成分进行快速定量的分析。联邦德国的R.T.Carl早在1991年就利用近红外光谱分析技术以及偏最小二乘法分析牛奶中的脂肪含量,结果也表明利用近红外光谱分析技术分析牛奶中脂肪含量是非常可行的。

掺假物质鉴别。牛奶制品中有许多掺假物质,例如植物蛋白、植脂末、乳清粉乃至三聚氰胺等。奶制品掺假成分检测主要依赖传统方法,而近红外光谱分析技术的应用也能够起到有效作用。韩东海(2006)具体应用近红外光谱分析技术来鉴别纯牛奶中的还原奶,结合判别分析方法构建起还原奶鉴别模型,并利用偏最小二乘法构建起原料奶的ph值以及酸度预测模型,具体误差

致病菌分析。李守军(2007)对利用近红外光谱技术检测牛奶中致病菌方法进行了分析。具体采用最小二乘法、余弦相似度聚类等方法建立利用近红外光谱检测原料乳大肠杆菌、总菌落数的模型,结果表明能够在50分钟内完成,可有效预测原料乳大肠杆菌以及总菌数。

三、近红外光谱分析技术应用展望

我国的奶制品质量水准在食品市场中一直备受关注,牛奶产品的质量也一直是弱项,例如我国奶粉产品质量与西方国家有着巨大差距。究其原因,在于生产监控以及原材料质量控制上的差距。近红外光谱分析技术有着准确、快速、便捷等特性,得到了越来越广泛的应用。而这项技术在牛奶及其制品中的应用,则能够更有效地实施对牛奶制品的质量监控。其对于提升生产质量控制,降低生产成本等发挥着重要的作用。但同时,目前近红外光谱技术在牛奶分析检测中的应用仍存在着诸多问题有待解决:牛奶为多分散体系,由于测量条件以及测量方法等诸多因素影响,测定结果的准确率有待提升,因而需要开发专用的数学模型以及相关配件来提升检测精确度;近红外光谱分析技术定性与定量分析的关键因素在构建准确的校正模型,因而需要进行多种建模方法的对比来获取最优化的模型;此外,近红外光谱分析技术虽然分析成本较低,但其仪器本身较为昂贵,对于我国一些牛奶加工企业、牛奶养殖场所以及牛奶收购站而言,缺乏经济实力与生产规模。因而需要开发出更简便,价格更低的近红外仪器,拓展其在牛奶检测中的应用范围。

结束语

总而言之,近红外光谱分析技术有着简便、快速、绿色等特征,随着我国乳制品工业的快速发展以及社会对于乳制品质量的关注,近红外光谱分析技术有着广阔的应用前景。目前我国乳品市场质量安全方面仍然存在着诸多问题,新形势下,我们应当进一步加快对近红外光谱分析技术在牛奶化学分析应用的研究,促进其在乳品生产检测中的高效应用,从而提升我国乳制品的质量安全水平。

参考文献

[1] 邹强.近红外光谱技术在奶酪品质评价中的应用[J].光谱学与光谱分析,2011,10.

第3篇

关键词:近红外光谱 化学计量学  中药材

我国中药资源丰富,应用历史悠久。然而由于我国中药生产工艺及质量控制技术水平较低,严重制约我国中药产业现代化的发展。随着现代科学技术的发展,药物分析方法己经从传统的化学分析发展到仪器分析阶段,紫外可见分光光度法、薄层扫描色谱法、电泳法、气相和高效液相色谱法及各种联用分析技术等己经应用到中药材分析中。但这些方法都需要经过复杂的样品准备和预处理,测定成本高且效率较低,因此难以用于中药产品及其生产过程的快速分析。

近年来国际上提出了一种全新的药物非破坏快速分析法,该法是将化学计量学同近红外(NIR)光谱分析法相结合而形成的新技术。由于NIR光谱分析法操作简便、快速、能非破坏的对各种样品进行快速、精确的分析,加之分析仪器的数字化和化学计量学的发展,运用化学计量学方法已能很好的解决光谱信息的提取及背景干扰方面的影响。因此,NIR光谱在制药工业中的应用日趋广泛。随着中药产业现代化进程的逐步加快,NIR光谱分析法被引入到中药材分析领域,在中药材鉴别和有效组分定量分析等方面取得了可喜的进展,显示出NIR光谱分析技术在中药材分析中具有广阔的发展空间。

一、NIR技术简介

近红外光谱是人们发现最早的处于可见光和中红外光之间的非可见光谱区域。许多有机物在该区域有着特征性吸收,且不同光谱波段的吸收强度与该物质的分子结构及浓度之间存在一定的对应关系。它的发现已有近200年的历史,而近红外光谱分析方法却仅在最近这二十年间才得到了迅速发展和广泛应用。特别是进入90年代后,现代近红外光谱成为了发展最快、最为引人瞩目的光谱分析技术,是化学计量学与光谱测量技术的有机结合,被誉为分析的巨人。而我国对近红外光谱技术的研究及应用起步相对较晚,但逐渐受到关注,并在光谱仪器研制、配套软件开发、基础研究和应用等方面取得了丰硕的成果,并带来了极好的经济效益与社会效益。

二、常见的化学计量学方法

目前,在NIR 光谱分析中最常用的化学计量学方法为多元校正方法,主要包括:多元线性回归、主成分分析、主成分回归和偏最小二乘等。最近十几年,包括人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑系统等软计算方法在化学中的应用得到了越来越多的关注。由于中药材化学物质体系非常复杂,待分析的药效成分多是混合体,如各种中药制剂和天然药物等。同时在中药材质量控制中,由于中药生产方式:提取、炮制、煎煮等对待测成分的影响,又存在着动态化学变化和新成分的生成,致使其内部有效成分复杂多变,难以阐明。所以,在实际的中药材分析应用中,使用常规的NIR光谱多元校正建模或模式分类等方法往往不能取得理想的定性或定量分析结果,导致其成为阻碍中药NIR光谱分析技术应用发展的瓶颈。为此,有必要进一步研究中药材的NIR光谱计算分析方法学。

三、NIR技术在中药材分析中的应用

中药材分析包括定性分析和定量分析两个方面。定性分析多为对中药材及中成药的真假鉴别、产地鉴别和来源鉴别。汤彦丰等[1]将近红外漫反射光谱分析技术与人工神经网络方法相结合, 对52种大黄样品进行了测定和鉴别, 正确率可达96%。刘沭华等[2]采用近红外光谱法结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术对来自4个不同产地的269个白芷样本和6个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产地鉴别。刘荔荔等[3]采用傅立叶变换近红外光谱结合聚类分析对7种红曲霉属真菌发酵制成的红曲药材进行了成功鉴别。

中药材的定量分析主要指对中药材有效成分含量的测定, 于晓辉等[4]将近红外光谱技术与径向基函数神经网络相结合,对42种大黄样品中的主要有效成分: 蒽醌类化合物、水溶性蒽甙类化合物、芪甙类化合物和鞣质类化合物进行了定量预测分析。朱向荣[5]应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法, 成功的测出中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷的含量。赵玉清等[6]采用近红外光谱建立了偏最小二乘模型,实现了对黄芪提取液中总皂苷含量的测定。

四、展望

为了更好发挥近红外光谱法在中药领域的快速分析作用,拓展各种化学计量学方法的应用范围,为其在中药材分析中的应用打下一定基础,当前必须进行中药材近红外光谱的化学计量学方法研究,特别是发展近红外光谱非线性建模方法、特征光谱信息提取、化学信息模式识别以及模糊聚类分析等方法,发展形成中药材快速分析新技术,实现中药生产全过程质量监控,这对于推进我国中药产业现代化进程具有重大理论意义和实际应用价值。

参考文献

[1]汤彦丰, 张卓勇, 范国强 光谱学与光谱分析 2004, 24 (11): 1348-1351

[2]刘沭华,张学工,周群,光谱学与光谱分析 2006,26(4)∶629-632.

[3]刘荔荔, 邢旺兴, 贾暖, 林培英, 必鹤鸣, 吴玉田 第二军医大学学报2002,23(11):1230-1232

[4] 于晓辉, 张卓勇, 马群, 范国强 光谱学与光谱分析 2007, 27 (3): 481-485