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红外光谱分析原理及优势 |
点击次数：2599 发布时间：2007-2-1
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| 近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，ASTM定义的近红外光谱区的波长范围为780~2526nm（12820～3959cm-1），习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收。不同基团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，NIR光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。 因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。 其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：# （1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM-6500标准）。AHil （2）在预测过程中，首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。&F]_8 优势©清洁能源网（社区） -- 本站主域名：WWW.CECLUB.CN ,本站论坛讨论主要围绕清洁能源技术、洁净煤技术、计算流体力学应用与工程仿真技术、能源与环境工程技术、热能与动力工程技术、节能技术与节能政策、实验技术及测量技术相关主题展开，论坛定位为专业技术论坛。 0pV 样品无须预处理可直接测量：近红外光谱测量方式有透射、反射和漫反射多种形式，适合测量液体、固体和浆状等形式的样品，因此，用途很广。最大的优点就是无须对样品进行任何预处理，如汽油可直接倒入测量杯中或将光纤探头直接插入汽油中进行测量，操作非常方便，几秒钟内完成光谱扫描。kS〈〉" 光纤远距离测量：近红外光可以通过光纤进行远距离传输，可以实现距光谱仪以外的远距离测量，可将测量探头或流通池直接安装到生产装置的管线，实现在线测量，或环境苛刻以及危险的地方的现场测量。8#jF( 一台在线近红外光谱仪可以外接多路（2~10路）光纤回路，实现同时对生产装置的多个测量点的物料在线测量。在线测量数据可直接输送到DCS或先进控制系统，为生产的优化及时提供油品的质量参数。与其它在线测量仪表提供的参数（如压力、流量和温度等变量）相比，在线近红外分析提供的数据（如组成或性质）是直接质量参数，对生产的优化提供更准确和有益的参考信息。R8Bd 近红外分析与常规的标准分析方法配合使用，起到双方互补的作用，不仅能够及时向生产控制部门提供分析数据，同时也节省了大量分析化验费用（包括人力、设备，和试剂等）；在线近红外分析与DCS连接，直接给控制系统提供数据，据此进行生产优化得到的经济效益是巨大的；与其它在线仪表相比，近红外光谱仪运行故障率和消耗均很低。 说明本资料来自网上！ |
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