1、谈谈你的理解,什么是近红外分析技术？近红外能作什么？近红外不能作什么？你目前还想用近红外来作什么？,2005年4月25日 星期二,1800年4月英国科学家William Herschel 发现了红外线,Ref. J. Near Infrared Spectrosc. 8, 75-86. 2000.,近红外发展史,1800第一个近红外光谱被记录(Herschel)一个非常偶然的机会，发现了非可见光的存在 160多年后才开始近红外的应用1960s Karl Norris于上世纪50年代在美国农业部（USDA） 的 支持下开始进行近红 外光谱分析技术用于农产品 (包括谷物、水果、蔬菜等)成份快速定量
2、检测的 探讨 研究。,1971全世界第一台商用近红外进入市场Neotec 公司 Grain Quality Analyzer伊利诺伊州农业部合作项目分析大豆的水分、蛋白和含油量磨粉分析漫反射技术滤光片Neotec-Pacific Scientific-FOSS NIRSystems,近红外发展史,1970s近红外光谱仪在不断发展电子部件更加稳定光路系统改善带有微处理器采用滤光片技术，包括固定滤光片和倾斜细滤光片 多元线性回归方法(MLR) 1975 Canadian Grain Commission 加拿大粮食委员会 接受近红外方法作为测定小麦蛋白的官方方法,近红外发展史,1980Pacifi
3、c Scientific / NeotecResearch Composition Analyzer (RCA)计算机控制的系统光栅，全谱段扫描漫反射分析,近红外发展史,1980s新的定标技术的产生和采用主成分分析技术偏最小二乘法 Partial Least Square (PLS)处理连续光谱数据，模型更完善稳定对农产品分析， PLS 永远优于MLR,近红外发展史,近红外发展史,有关近红外研究的文献数量1930-1940 31940-1950 41950-1960 231960-1970 231970-1980 1521980-1990 1000,近红外发展史,1994 定标新方法：人工神经
4、网络技术 - 解决非线性 ANN Artificial Neural Network为Infratec系列仪器提供全球适用的定标目前FoodScan等型号近红外也采用ANN定标,1987 基于透射检测技术的谷物原样近红外分析仪Tecator Infratec 12211226-1225-1229125512651275TecatorFOSS TecatorFOSS Analytical AB,FOSS近红外发展历程,FOSS近红外发展历程,1995 NIRSystems 推出基于数字信号控制的 全息光栅DDS系统,2001 Infratec 1241- 基于光纤导光的透射DDS系统 更高的仪器
5、一致性,FOSS近红外发展历程,2002 FoodScan / OliveScan - 基于光纤导光的透射 DDS系统,FOSS近红外发展历程,2004 XDS - 数字偏心光栅系统-更高的光谱性能 和仪器一致性，主要应用于近红外研究领域,FOSS近红外发展历程,2005 InfraXact - 基于光纤导光的后分光 DDS反射系统,FOSS近红外发展历程,2011 用户界面友好的ISIscan Nova软件 最新的定标技术 支持网络连接 DA1650 DS2500,FOSS近红外发展历程,30余年的近红外经验，50多个近红外专利使我们拥有以下荣誉：第一台商用近红外光谱仪.第一台具有计算功能的
6、近红外光谱仪.第一台光栅连续扫描式近红外光谱仪第一台数字控制全息扫描光栅近红外光谱仪DDS.第一台数控偏心全息扫描光栅近红外光谱仪XDS第一台光纤采样系统.第一台在线光纤系统.,FOSS近红外发展历程,Infratec系列早期 7000台Infratec 1241 6500台NIRSystems系列分析仪 10000台InfraXact 1000台,FOSS近红外发展历程,NIR技术目前所获得的部分国际认可,AACC美国谷物化学家学会39-21(大豆中的蛋白,油份 , 水分）39-21A （小麦中蛋白、水分） AOAC 989.03 (蛋白, 酸性洗涤纤维,水分）,USDA89-01 （大豆中
7、的蛋白，油份）90-101 （小麦中的蛋白） ICC 国际谷物协会,近红外技术在我国研究与应用进展,七五期间，近红外定标数据库的开发就列入国家攻关计划。在此期间以中国农科院畜牧研究所为首，全国近20家研究所联合完成了饲料用玉米等九个能量饲料大豆粕等4个蛋白饲料苜蓿粉等7个粗饲料蛋鸡配合料干物质，粗蛋白，粗纤维，和灰分组分的定标数据库建立和定量分析工作,6个饲料的消化能和代谢能含量分析大麦等4个饲料原料的氨基酸分析米糠饼等6个饲料的植酸磷分析饲料添加剂中喹乙醇分析的定标工作这些工作为NIR技术在我国农业上的应用提供了大量的基础数据,近红外技术在我国研究与应用进展,GB /T 18868-2002
8、 饲料中水分、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸德快速测定近红外光谱法Method for determination of moisture, crude protein, crude fiber, crude fat , lysine and methinione馔写人 国家饲料质量监督检验中心 杨曙明 宋荣,近红外技术在我国研究与应用进展,福斯近红外在国内的主要合作机构,饲料类定标合作单位国家饲料产品质量监督检验中心 (北京)杨曙明 主任从1998年开始,水稻类定标合作单位农业部稻米及制品质量监督检验中心 (杭州)朱智伟 主任从2002年开始,福斯近红外在国内的主要合作机构,糖类应用
9、定标合作单位广西大学 糖业中心 (南宁)卢家炯 主任从2000年开始,福斯近红外在国内的主要合作机构,油菜类定标合作单位农业部油料及制品质量监督检验中心 (武汉)李光明主任从2000年开始,福斯近红外在国内的主要合作机构,谷物类定标合作单位农业部农产品质量监督检验中心 (哈尔滨)王乐凯 主任从2004年开始,福斯近红外在国内的主要合作机构,光谱学原理近红外检测技术介绍定标技术简介,近红外技术基本理论与应用,传统分析手段的局限性,破坏样品，无法满足育种研究要求测试周期长投资大（需多台精密分析仪器及大量人力）日常消耗多（人员，试剂，水，电. ）环境污染（压力越来越大）,传统分析手段的局限性,水分（
10、GB5009.3-85)- 8小时；灰份（GB5009.4-85)- 11小时；粗蛋白（GB5009.5-85)- 5小时；总淀粉（GB5009.9-85)- 4小时。,例如国标中常见指标分析的时间消耗:,一个很好的解决方法,近红外光谱分析快速：一分钟内就能得到全部分析结果样品无损：可对整籽粒直接进行分析同时测定多个成分：蛋白、油份、水份，灰份，氨基酸等客观：减少人为的操作误差安全无污染：无化学试剂的使用及排废,近红外光谱波长范围,紫外,可见,近红外,中红外,2500,4,000,官能团定性分析,成分定量分析复杂有机体系的掺假鉴定,表观颜色分,元素分析,700,14,285,400,25,00
11、0,200,50,000,25,000 nm,400cm-1,近红外是如何工作的?,近红外光谱研究物质分子对近红外光（能量）的吸收界于电磁波谱780-2500nm光谱区段它属于分子光谱的研究范畴，即研究物质分子与 电磁波的相互作用.,光谱理论,广义的红外光谱（包括中红外光谱及近红外光谱） 是由分子振动吸收引起的红外活性分子（包括对中红外及近红外谱区能量吸收分子）可理解为 一振动双极的机械模型（双极具有电荷分离），每一双极模型其振动具有特殊的频率及振幅。,近红外区吸收,近红外光谱主要是由分子中O-H, N-H, C-H, S-H 键的 振动 吸收引起的，是这些振动的组频和倍频吸收带近红外区光谱测
12、试成分须含有 O-H, C-H, N-H 或 S-H 键,- CH- OHNH-SH,光谱理论,红外活性分子其振动的基频吸收发生在中红外区，在近红外区，表征为合频吸收及倍频吸收。倍频吸收带约发生在基频吸收波长的 1/2 及1/3 处或 2 - 3 倍基频吸收频率处当倍频级别增加时，吸收强度将减弱,当光能与分子振动能量相匹配时，分子将吸收光能， 振动能级将跃迁为新能级，表征为振动振幅的增加在新能级时，分子振动频率保持不变,光谱理论,光 谱 学 原 理,光 谱 学 原 理,红外光(Infrared,780-25000nm)的能量与分子振动能量相当可以反映出不同的官能团、化学键等信息，可划分为近红外
13、、中红外和远红外，他们可应用在不同场合。中红外反应的是分子的基频振动，可用于物质分子结构的推断和一定的定量分析近红外区是分子的合频和倍频吸收谱带，主要用于定量分析和已知物质的判别远红外反应的是分子的转动情况，多用于遥感测量等领域,光 谱 学 原 理,合频吸收不同化学键或同一化学键的不同振动形式在其基频波数（波长的倒数）之和处形成的特征吸收例如：C-H键的伸缩振动(2960cm-1/3378nm)和 弯曲振动(1460cm-1/6849nm)的合频发生在 2960cm-1 1460cm-1 4420cm-1/2262nm处,光 谱 学 原 理,倍频吸收在化学键基频波数的倍数处形成的特征吸收例如：
14、 C-H键的伸缩振动(2960cm-1/3378nm)倍频出现在2960cm-1 2 = 5920 cm-1 /1689nm 和2960cm-1 3 = 8880 cm-1 /1126nm 处,光 谱 学 原 理,近红外谱区的能量吸收比中红外谱区小1-2个数量级，在样品可以有较深的穿透，这就使得近红外可以直接对原样进行分析，而不需要进行粉碎、压片、溶解等繁琐的样品处理过程。这一特点非常实用，不但节省了样品分析的时间，更主要的是样品在分析之后仍可继续使用。,光 谱 学 原 理,部分官能团的典型NIR吸收位置,近红外光谱主要研究的是有机分子中与氢相连化学键的振动吸收， 包括： -CH，- OH，-
15、 NH，-SH，C=O等化学键,光 谱 学 原 理,脂肪在NIR中对应的吸收基础,光 谱 学 原 理,蛋白质在NIR中对应的吸收基础,光 谱 学 原 理,糖类在NIR中对应的吸收基础,光 谱 学 原 理,水,油份,蛋白质,淀粉,光 谱 学 原 理,玉米的近红外光谱,近红外吸收重要的波长,近红外吸收重要的波长,近红外光谱特征和近红外光谱解析特点,1.信息范围有机物近红外分析的范围比中红外小，分子中只有基频振动在5000 nm以下的振动其倍频吸收才能处于近红外谱区2.信息量近红外谱区除了有不同级别的倍频谱带外还包含许多不同形式组合的合频吸收，造成了谱带复杂，信息丰富。3.信息强度倍频与合频跃迁的几
16、率比基频跃迁小得多，有机物在近红外谱区摩尔吸光系数比中红外区小1-2个数量级，因此可以更深的穿透样品反映样品的内部吸收信息，而不需要繁琐的纯化与分离样品前处理,4.由于转动光谱的叠加，以及各种使谱带增宽的微观因素，近红外谱区的谱带比中红外光谱区的谱带宽5. 近红外谱区的范围比中红外谱区小得多，加上谱带宽而复杂，使近红外谱区的谱带严重重叠，难于用常规的方法解析图谱，需要具有先进化学计量学手段的专用近红外软件支持,近红外光谱特征和近红外光谱解析特点,光 谱 学 原 理,典型农产品的近红外图谱,近红外检测技术分类,NIR= 近红外漫反射技术 Near Infrared ReflectanceNIT=
17、 近红外透射技术 Near Infrared Transmittance,光源,检测器,被测样品,光源,检测器,被测样品,不同波长的近红外光在固体样品中的穿透能力不同NIT (800-1100nm 2级和3级倍频)适合透射分析穿透力 30 mm 适合固体原样（大颗粒未经研磨）对于漫反射分析NIR (400-1100-2500nm) 基本反映样品表面的吸收信息 适合固体粉样或小颗粒的样品,近红外检测技术分类,在农业领域中，很多产品的籽粒体积较大，并且内部成分是不均匀的，不少品种的籽粒还包附有坚硬的外壳，比如玉米、大豆。对于育种研究而言，希望能够在不破坏籽粒的情况下就可以得到分析结果，以便继续种植
18、繁育。这种情况下，应考虑选择采用透射检测方式的近红外仪。,近红外检测技术分类,FOSS InfratecTM 系列近红外谷物分析仪采用透射检测技术,适用固体原样分析，主要应用领域：小麦、大麦、玉米、大豆、水稻等谷物的分析，不破坏样品配备STM 模块和液体样品池，也可对液体进行分析，目前已开发酒类的应用,近红外检测技术分类,FOSS NIRSystems 系列近红外谷物/饲料/食品分析仪,采用漫反射技术分析固体样品大颗粒样品建议研磨主要应用领域：饲料，饲料原料，食品，制糖，土肥,近红外检测技术分类,近红外光谱分析定标技术介绍,近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以 需要定标样品集 利用定
19、标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立定标 近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关 近红外分析精度一般优于参比方法分析精度,近红外检测技术分类,近红外分析定标技术分类,定标模型的数据回归技术主要有：MLR 多元线性回归PLS 偏最小二乘法ANN 人工神经网络,近红外定标技术MLR,此方法主要用于简单样品，光谱没有叠加通常借助所分析成分的纯品吸收光谱进行定标波长选定所选定的波长具有经验性和近似性，在全谱带农产品近红外分析中已不使用，目前主要用于滤光片式近红外定标由于不同农产品各成分随基体组分的变化产生吸收峰漂移，因此滤光片式近红外在采用MLR对农产品近红外定标时误差较大,MLR 多元线性回
20、归,近红外定标技术PLS,采用主成分分析技术将光谱数据转化为主成分数据，然后和化学分析数据相关联进行定标建模，是目前近红外分析较常使用的方法处理的数据库大小有一定限度（几百个为宜）。过大的样品数据库存在吸收非线性，分析存在误差,PLS 偏最小二乘法,近红外定标技术PLS,光谱量化技术应用FOSS公司在使用PLS方法进行定标开发和升级时所使用的专利技术，可以在比较庞大的数据库中筛选出具有代表性的样品进行定标运算而不降低所得定标模型的效果；在已获得模型的实际使用中，还可以比较被分析样品和定标样品集的相似程度和位置关系，有针对性地收集与原有样品差异较大的样品对定标模型进行升级完善。,近红外光谱分析技
21、术光谱量化应用,光谱量化技术应用1. 收集样品，并对光谱进行主成分分析,2. 确定参与定标范围样品集,近红外光谱分析技术光谱量化应用,2. 确定参与定标范围样品集,Global H = 3.0,3. 确定最终定标样品集,Global H = 3.0,NeighborhoodH = 0.6,3. 确定最终定标样品集,Global H = 3.0,NeighborhoodH = 0.6,近红外光谱分析技术光谱量化应用,此时已确定那些样品是“好”样品参与定标建模的样品.“好”样品是光谱具有总体相似性（一筐苹果中没有混有橘子），并能代表光谱间最大差异的样品（与其它样品不重复）已得到所有的信息样品的扫描
22、数据和准确的湿化学数据可以建立数学模型来预测未知样品已建立定标成分的值,近红外光谱分析技术光谱量化应用,Global H = 3.0,NeighborhoodH = 0.6,定标的完善：利用所得定标进行日常分析过程中，可通过GH和NH继续选择新的样品填补原有数据库中的空白点，进一步完善定标。,NH概念和计算是FOSS独有的专利技术,近红外定标技术ANN,非线性定标技术处理大样品数据库模型的适用范围广减少或降低定标模型的调整工作,ANN 人工神经网络技术,近红外定标技术ANN,解决定标面临的吸收非线性问题处理大的数据库，不会出现因数据库庞大而造成的定标误差大或者过拟和的问题大数据库定标可以提高定
23、标测试的适用范围，原定标基本不需要调整；向原定标中添加新样品时，不影响原定标的测试准确度ANN定标意味着近红外定标即装即用,ANN 人工神经网络技术,近红外定标技术小结,近红外技术的定标过程及应用图例,近红外技术的定标过程图例,比尔定律,吸光度与样品浓度间的关系通过比尔定律描述： A = abc 在这里: A = 某一波长的吸光度 a = 摩尔吸光系数 b = 吸收介质的光程 c = 样品浓度,2005年4月25日 星期二,97% OH,47%,57%,85%,68%,77%,吸光度大小与样品浓度成正比.,C = B0 + B1X1,Concentration % = 0.222 + -106
24、5.8 * Abs at 2064 C B0 B1 X1,简单的线性回归,Beer-Lambert 定律吸收强度与样品浓度成正比(对漫反射技术，吸光系数和光程是固定的常数)定标模型可描述为:C = k0 + k1A1k0 = 截距 k1 = 斜率 A1 = 吸光度,Near-Infrared Spectroscopy 近红外定量分析方法,常规分析,模型验证,散射校正,定标回归技术建立定标模型,样品收集,线性定标模型Cnirs= B0+ B1*A1+B2*A2+. +Bk*Ak,建立近红外分析方法,建立近红外定量模型的最终目标是 一个长期稳定的和可预测的模型。,建立近红外分析方法.,I.定标样品
25、集A.样品数目-根据检测成分的数目B. 产品本身的变异程度而定如品系多C. 样品浓度的分布状态D.定标系列必须包含样品变化 1.经常收集样品 (不是只在一天或一段时间) 2.结合不同的过程变化 (不同的供应商，季节，颗粒度等)E.浓度范围需5-倍于标准方法的标准偏差。,建立近红外分析方法.,II.标准方法A. 什么是标准方法准确度?B. 什么是标准方法精度?C.近红外方法的准确度标准偏差SD是标准方法的1.2-1.5倍D.近红外方法的精度标准偏差SD比经典高10倍（显著特点）E.尤其对于浓度极端的样品，需采用标准方法进行双平行 或三平行分析,建立近红外分析方法.,III. 验证样品集A.类似于
26、定标样品集样品收集 包含相同的变化B.如果样品许可，可保存高，中，低浓度三种样品作为“标准样” 定期分析，用于仪器定标检查的控制样,近红外定标方程的开发、验证和扩展需要湿化学标准值,1.在做湿化学分析前，须先进行样品扫描2.扫描过的样品（同一份样）送交实验室进行湿化学分析.送交实验室样品必需放置于密封的容器中 （最好用样品储藏罐且罐口需用胶带密封；封口样品袋也可接受），以防止水份和挥发物的损失。,近红外定标方程的开发、验证和扩展需要湿化学标准值,3.样品需及时分析。4.所使用的实验室分析方法需官方认可的标准方法,近红外定标方程的开发、验证和扩展需要湿化学标准值,5.如果分析样品需要制备（研磨，
27、萃取等），必须在实验室报告中注明。 如果样品制备需要磨，那么样品磨的类型和筛网的尺寸要有记录。 注释用于分析的样其物理状态必须知道。如分析前是否被研磨或者分析 样品与实验室接收的状态一致等，这些条件都必须被注释,近红外定标方程的开发和扩展所需的标准值,6.报告每一个方法和产品类型的实验室分析方法的误差 *盲样分析平行样，其编号方式不显示两个样品间的关系,NIR是间接分析方法，需要用传统方法校正结果!,传统分析,近红外分析准确度无论如何不会比对定标样品集传统分析分析的准确度高.,传统方法评估,10 样品浓度分布均匀包括高、中、低浓度段样品.分样然后随机编号.采用传统方法分析这20个样品计算SDD
28、 (Standard Deviation of Difference) for the 20 samples.将SDD作为评估仪器分析准确度的参考值 .,影响近红外定标准确性的主要因素,参与定标的样品量不足，不具代表性定标样品几乎一致造成定标不具代表性样品近红外扫描数据误差定标所使用的实验室数据分析不准确非线性因素对定标的影响,如何作近红外的定标？,*检查仪器是否在正常的工作状态*收集样品并获得样品的近红外光谱*对样品进行精确的实验室分析并将分析结果输入到光谱文件*确定“最好的”样品,*利用样品的光谱数据及化学数据建立数学模型来 预测样品的成分*验正模型 (定标方程)的准确性*将模型(定标方程)应用于常规分析,*对模型(定标方程)进行周期性的验正*如需要，应对模型 (定标方程)进行升级,FOSS专业技术支持队伍,应用支持人员：负责NIR的应用开发与支持 维修队伍：负责NIR机器的维修与保养福斯传统湿化学实验室,
