光谱学分析(精选8篇)

光谱学分析篇1

关键词:近红外光谱;农产品;应用前景

近红外光(NIR)是介于可见区和中红外区之间的电磁波，波长范围780－2526nm。如被检测物质中含有O－H、N－H、C－H及S－H等含氢基团，这些基团的分子内部原子间振动的倍频和含频吸收，就生成了各式各样的谱学信息。近红外光谱分析就是基于这些光谱的分析方法，首先采集样品的光谱数据，对采集的数据进行处理并建立一个校正模型，利用校正模型就可定量预测各组分的浓度和性质。总的来说，NIR是利用光谱信息手段，分析光谱的大数据结合化学计量学方法，进行完整的有机化合物定量分析或定性判别。人民生活质量由温饱型转向健康型，确保农产品的安全已经成为政府的主要任务之一。检测是确保农产品安全的关键步骤，常规检测技术各有利弊，近红外光谱技术以其独有的无损、前处理简单、操作简便、环保、效率高等优点，在农产品质量控制方面显示出了很好的应用前景。

1近红外光谱技术在水果和蔬菜中的应用

1、1近红外光谱技术在蔬菜中的应用

近红外光谱技术无损检测蔬菜和水果已经得到广泛的应用，研究对象包括西红柿、土豆、辣椒、大白菜等蔬菜，主要应用在农残、酸度、糖度、水分等方面。近红外技术在辣椒方面的应用，主要是辣椒中有关物质的含量测定，辣度分析、货架期内部品质变化分析等。董楠等［1］以辣椒中辣椒碱类物质含量为评价指标，采用近红外快速测定方法对辣椒的辣度进行评价，得到了较准确的结果。近红外在马铃薯方面的应用，主要是淀粉种类的定性鉴别、马铃薯内部品质检测仪器的开发，马铃薯中脂肪、淀粉、氨基酸和干物质等多种成分的同时测定等［2－3］。近红外技术在西红柿的应用研究也从未间断，研究者通过偏最小二乘回归算法建立了近红外光谱颜色模型，实现了西红柿成熟度无损检测的可行性［4］。近红外光谱法分析不同种类的大白菜，同时测定了VC、NDF、CP、还原糖和干物质5种有机成分。除了上述的不同种类蔬菜中的质量控制和品质鉴定外，还有研究者研发适用于快速检测果蔬品质的手持式近红外测定仪，也有学者研发基于近红外光谱技术的小型化的果蔬品质手持式检测系统，满足果蔬加工过程快速检测和质量控制的实际需求，实现果蔬主要品质指标的快速无损检测［5－6］。

1、2近红外光谱技术在水果中的应用

水果检测方面，NIR应用到了猕猴桃、桃子、梨、西瓜等水果，应用范围遍及成分检测、种类鉴定、采摘期鉴别、分级筛选等。传统的水果分级系统是按照色泽、质量、大小、伤痕去定义水果的级别，近红外光谱分析技术被用于水果的自动分级和无损检测，很大程度上提高了准确性和效率。Nayu等［7］提出了一种新的水果可溶性固形物模型在不同种类水果之间传递的方法，建立了基于斜率/偏差算法模型并实现了在苹果、梨和桃之间的模型传递，拓展了便携式近红外仪器的使用。在常规的水果品质控制方面，近红外光谱、数学、物理方法，结合一阶微分预处理和最小二乘回归数学校正方法对梨中糖、酸、矿物质等能进行准确的测定。王旭等［8］研究了，利用近红外漫反射，无损检测海沃德猕猴桃可溶性固形物含量和pH的方法。除了常规的营养成分检测外，近红外光谱技术也被应用于水果中污染物检测，Yuxia等［9］采用表面加强的拉曼光谱结合近红外技术，分析了苹果中亚胺硫磷的剩余量;该技术还被用于水果采摘期鉴别，李剑等［10］提出了一种利用近红外漫反射光谱结合光纤传感技术建立水蜜桃采摘期的鉴别方法;亦可用于水果成分的特征分类，朱垚等［11］提出将近红外光谱技术应用于水果成分的生物特征检测中，并结合聚类方法进行水果成分的特征分类，提高了水果成分检测的正确率。

2近红外光谱技术在粮食作物中的应用

上个世纪中后期，近红外光谱分析技术已经开始运用到农产品检测中。近些年它在粮食作物中的运用越来越普遍，包含大米，小麦，高粱等，主要应用于分析粮食中水分、蛋白质、淀粉、油脂含量等成分，也有科学家运用近红外光谱技术去挑选优良麦子品种。小麦应用方面利用傅立叶变换近红外分析方法能测定小麦、玉米、花生等作物的蛋白质、维生素、脂肪等17种成分含量，获得良好的结果。张平平等［12］利用100份面粉样本作为建模集，建立了小麦谷蛋白大聚体含量近红外光谱分析方法，有效检测SDS不溶性谷蛋白大聚体的含量。除了常规成分检测外，近红外光谱技术还用于预防与诊断小麦发病情况，用于不同类型麦粒的精准分离，用于小麦优良品种的培育等。玉米应用方面，近红外光谱被广泛用于玉米种类鉴定、蛋白质和油含量检测、秸秆的组成成分等方面，对饲料配方分析具有特别重要的意义。李佳等［13］研究了近红外光谱玉米品种定性分析的性能分级评价指标，以种间的相对距离为评价指标对玉米品种定性分析的性能进行优化，提高了正确识别率。除此之外，近红外光谱技术还运用到粮食的贮存中，Andrés［14］利用近红外光谱技术通过测定虫害发生过程中水含量、蛋白质含量以及虫类的代谢物的变化从而判断虫害发生的程度。钱丽丽等［15］利用傅里叶变换近红外光谱法结合化学计量学对来自五常地区和非五常地区共计191份大米样品进行产地鉴别研究，并用FTNIS法结合因子化法和PLS法所建立的定性分析模型和定量分析模型对五常大米进行快速鉴别。

3近红外光谱技术在肉类中的应用

最近几年，近红外光谱技术在肉类行业的应用也越来越广泛，它可以判断肉类的品质和产能效益，实验对象以常见的猪肉、牛肉和羊肉为主，包括感官指标分析、理化的检测以及肉品等级的鉴定等。常规肉品含量测定和品质控制方面，Ruirui等［16］利用偏最小二乘和主成分回归建立了羊肉的光谱模型，并确定了最佳建模组合，可以快速预测熟羊肉中的高铁肌红蛋白含量。通过近红外漫反射光谱法，建立的一种模型去预测挥发性碱基氮，通过聚类分析进行光谱数据处理，实现了新鲜肉的无损、迅速、简便的测定，用偏最小二乘法建立了不同种类及混合肉糜中蛋白质的红外定量分析模型［17］。近红外光谱分析技术不但能检测肉的理化指标，还能用于检测肉色。利用近红外技术快速预测滩羊冷鲜肉的颜色，通过采集120个肌肉样品的高光谱数据，并根据其颜色参数(L*，a*和b*)用偏最小二乘回归对光谱数据建模，结果表明高光谱成像模型系统预测冷鲜滩羊肉的颜色参数具有可行性［18］。还可以实现不同部位肉的判别，国外学者［19］使用便携式近红外设备测定不同鸡肉部位的颜色特征和蛋白质、脂肪、水分和灰分的信息，实现了对鸡肉部位的快速判别。近红外技术在鲜肉及各种原料肉的生产和加工过程中也有较好的应用，比如肉的分级筛选和划分。王辉等［20］对市售生鲜鸡肉中波近红外区光谱信息进行提取，并以SG一阶导数、SGS及DT预处理样品光谱信息，构建了最佳鸡肉胆固醇定量分析模型，可用于对市售生鲜鸡肉胆固醇含量的检测和原料的筛选分级。李司琪［21］应用近红外光谱技术结合多元回归法对牛肉嫩度的级别进行有效划分，提升了嫩度分析检测的准确度。

4近红外光谱技术在茶叶中的应用

通过对茶鲜叶的产地分析，可以把握当地茶叶的整体品质和售价，近红外光谱分析技术可以对茶的品种和产地进行鉴别和追溯。2019年，王子浩等［22］采集了4个不同产区的信阳毛尖样品，利用方差分析进行波长选择，采用遗传算法(GA)选取特征波长，利用偏最小二乘法建立了信阳毛尖产地判别的分析模型，实现了信阳毛尖不同产地的快速判别。除了产地识别之外，近红外光谱技术也常被用于茶叶品质的控制。对茶的品质成分进行检测，对水分、粗纤维、茶多酚的含量分别建立近红外定量分析模型，并对预测模型进行测试。2018年，刘洋等［23］建立的NIR光谱结合PLS分析方法，可以用于快速无损检测河南信阳毛尖茶的等级品质;赵雅等［24］利用近红外光谱法对不同茶叶的不同成分进行了研究，建立了茶多酚含量预测模型，实现了茶叶品质参数茶多酚的快速检测。通过对茶叶制作过程中的质量指标进行测定，可以为后期的加工工艺提供借鉴作用。通过茶叶的近红外光谱信息可以来判断茶叶的年份。近红外光谱技术应用在茶叶方面的研究还有待深入，相关在线分级筛选系统研发力度还需要加强。

5近红外光谱技术在烟草中的应用

近红外光谱技术在烟草的研究中发挥着重要的作用，传统上真假烟的判断主要通过外形和感官评吸进行鉴定，把近红外光谱技术当做真假烟鉴别的辅助手段，提高了准确性。近年来，随着NIR技术的日趋成熟，烟草质量和叶片面积、厚度、表面密度等相继快速检测出来及在烟叶品质控制方面，胡芸等［25］运用红外光谱技术，建立并优化了复烤片烟6种化学成分(总植物碱、总糖、还原糖、总氮、钾和氯)的在线近红外分析模型，实现了复烤片烟化学成分的在线检测。张晰祥等［26］利用近红外光谱分析仪对烟丝进行实时检测，从而监测每批烟丝的烟叶化学成分含量变化。除了上述提到的研究之外，近红外技术还广泛应用于烟草的霉变识别、烟草均质化过程的质量控制、烟草中化肥农药的快速鉴别以及基于近红外技术的烟草自动分选系统研究等方面。

光谱学分析篇2

关键词：农产品安全检测 仪器分析方法 未来趋势

农产品是人们懒以生存的必备食物，但是近年来由于农药残留等影响农产品安全问题的不断出现，使得农产品安全检测成为关注的焦点。随着社会生产力的不断进步，社会生产技术不断创新发展，在农产品的生产过程中，越来越多的现代化技术被广泛应用，从农作物的种子培育到栽种，再到生长发育，最后到农产品产出，每一个步骤都已经浸透了各种现代化的技术，这些现代化技术使得农产品生产过程简便，耗费劳动力少，产量增加，但是同时，也给农产品安全问题带来了未知或者已知的威胁。其中，过量化肥以及农药的使用是已知的影响农产品安全问题的重要因素。所以农产品安全检测受到越来越广泛的关注，传统的人工检测方法已经不能满足日益增长的安全隐患检测需要，所以在目前农产品安全检测方法中，最为常用的仪器分析方法。本文主要探析农产品安全检测仪器分析方法及未来趋势。

一、仪器分析方法

在农产品安全检测中，仪器分析方法具有灵敏性强、检测速度快以及准确性高等特点，已经逐步取代传统的人工检测方法，成为最常用的农产品安全检测方法。目前，在实际使用过程中，经常将多种仪器以及多种仪器分析方法结合起来使用，以达到更精准更快速的检测目的。其中，常用的仪器分析方法主要有：光谱仪器分析方法（包括荧光仪器分析法、紫外—可见分光光度分析法、原子吸收分光光度分析法以及红外光谱仪器分析法等）、色谱仪器分析方法（包括色谱质谱仪器联用分析技术、气相色谱仪器分析方法以及高效液相色谱仪器分析方法等）、生物传感技术、高效毛细管电泳仪器分析法以及氨基酸自动仪器分析法等。

二、农产品安全检测仪器分析方法

本文主要探析几种常见的农产品安全检测仪器分析方法：包括色谱仪器分析方法以及光谱仪器分析方法。

1、光谱仪器分析方法

光谱仪器分析方法包括荧光仪器分析法、紫外—可见分光光度分析法、原子吸收分光光度分析法以及红外光谱仪器分析法等。

紫外—可见分光光度分析法：该方法是利用电子仪器使农产品产生紫外—可见吸收光谱，紫外—可见吸收光谱是农产品在吸收电磁辐射波（波长要在两百纳米到七百五十纳米之间）后产生的光谱。该方法主要用于检测农产品中含有的铁、锌、铜以及铅金属矿物离子等是否超标。

原子吸收分光光度分析法：是利用离子发射光谱仪发射等离子体，使用等离子体最为激光发射源，分析检测农产品的原子吸收光谱，检测其中含有的铜锌等金属离子，以及锗、锶以及硒等稀有元素。

红外光谱仪器分析法：该方法能够检测农产品中含有的水分、脂肪、蛋白质、纤维素、氨基酸以及灰分含量，还能够检测出农产品中含有的保鲜剂以及防腐剂成分，而且还能够检测农产品经过加工后的质量等。

荧光仪器分析法：该方法主要用于检测农产品中的铅离子。

2、色谱仪器分析方法

色谱仪器分析方法主要包括色谱质谱仪器联用分析方法、色谱核磁共振仪器联用分析方法、气相色谱仪器分析方法以及高效液相色谱仪器分析方法等。

色谱质谱仪器联用分析方法：质谱仪的原理是利用一束电子流攻击被检测物体，然后将形成的正离子碎片图谱记录下来，产生定量质谱图。该方法是利用质谱图对农产品的组成成分进行分析检测，在对农药残留的检测上发挥着重要作用。

色谱核磁共振仪器联用分析方法：核磁共振成像形成共振波谱，能够显示农产品中含有的不同类型氢原子的情况，这就可以从中看出农产品中含有影响安全的物质。

气相色谱仪器分析方法：是一定温度条件下，该方法可以将农产品中含有的部分化学物质气化、快速分离并检测出来，适用于检测农产品中含有的兽药残留、农药残留以及氨基酸等化学物质。

高效液相色谱仪器分析方法：该方法应用非常广泛，具有快速高效等特点，主要是利用液相色谱仪检测农产品中含有的营养成分、毒素、添加剂、污染物、农药残留以及兽药残留等。据了解，有约80%的化合物可以通过液相色谱仪进行分离检测。

三、农产品安全检测仪器分析方法的未来趋势探析

随着现代化技术的不断发展，农产品安全检测仪器分析方法也越来越先进，其未来趋势主要表现在以下几个方面：检测仪器更加灵敏，检测仪器体型更小、智能化加强，所需的检测环境趋近常态等。

检测仪器更加灵敏：据目前仪器分析方法中使用的检测仪器发展趋势来看，检测仪器将越来越精密、灵敏性越来越强，选择性将越来越高，并且可能将会不断推出具有特殊用途的检测仪器。

检测仪器体型更小、智能化加强：这是未来检测仪器的核心发展趋势，检测仪器将会趋向微型智能化发展，并且其使用程度也会越来越普及，方便携带、使用简单，技术化越来越强，越来越多的使用高新技术，非传统仪器技术（例如非破坏、非侵入、在线、多维、多参数、原位以及高通量等分析仪器）将被更广泛使用。

所需的检测环境趋近常态：目前仍存在一些检测仪器需要在一定温度或者一定压强的环境中才能发挥作用，但是同时人们也研制出了新的不需要特殊环境的检测仪器，在未来，能够在常温常压检测农产品安全是仪器分析方法发展的另一个方向。

四、结论

随着农产品安全问题的不断发生，安全监测仪器分析方法开始被广泛关注，本文主要探析了农产品安全检测仪器分析方法以及其未来趋势，农产品检测仪器分析方法主要包括：色谱仪器分析方法、光谱仪器分析方法以及其他仪器分析方法。其未来趋势主要包括：检测仪器更加灵敏，检测仪器体型更小、智能化加强，所需的检测环境趋近常态等。

参考文献

[1]李亮辉，叶健强，程勇，等、现代仪器分析在食品安全检测中的应用[J]、科技资讯，2012，14：225、

光谱学分析篇3

【关键词】光谱检测；土壤；重金属；检测方法

目前随着我国经济的快速发展，有效的带动了我国工业的发展，而工业在生产过程中其所排放的废水中重金属含量较多，而这些重金属对人类的健康及生物都产生了严重的威胁。由于土壤中重金属含量的增加，导致大部分耕地受到污染，导致粮食大量的减产，造成严重的经济损失，所以对于土壤重金属检测技术具有更高的要求。针对于土壤重金属检验方法的研究已有若干年的时间，其所取得的成果也较为显著，特别是近年来光谱法的应用，使其检验方法开始向更灵敏、更准确的方向发展。

1 原子吸收光谱法

原子吸收光谱法又称原子吸收分光光度分析法，它是基于含待测组分的原子蒸汽对自己光源辐射出来的待测元素的特征谱线（或光波）的吸收作用来进行定量分析的。其基本原理是从空心阴极灯或光源中发射出一束特定波长的入射光，通过原子化器中待测元素的原子蒸汽时，部分被吸收，透过的部分经分光系统和检测系统即可测得该特征谱线被吸收的程度即吸光度，根据吸光度与该元素的原子浓度成线性关系，即可求出待测物的含量。此方法通过原子吸收光谱仪来进实现检验的目的，其不仅具有较好的灵敏度和准确性，而且可以对较大范围内的土壤重金属进行检定，能够较快的进行分析，操作上较为简单，但其也存在着无法避免的缺点，无法对多元素、非金属元素及难熔元素进行测定。

2 原子荧光光谱法

原子荧光光谱法是以原子在辐射能激发下发射的荧光强度进行定量分析的发射光谱分析法。利用激发光源（一般为空心阴极灯）发出的特征发射光照射一定浓度的待测元素的原子蒸气，使之产生原子荧光，在一定条件下，荧光强度与被测溶液中待测元素的浓度关系遵循Lambert-Beer定律，通过测定荧光的强度即可求出待测样品中该元素的含量。其检测仪器也由五个部分构成，其兼有原子发射和原子吸收两种方法的优势，并有效的规避了两种方法的缺点，属于优良的痕量分析技术。其具有更高的灵敏度，而且所产生的干扰较少，操作更加简单，目前此种方法已广泛的应用于多个领域当中，可以实现对于多种元素的分析。

3 电感耦合等离子体发射光谱法

电感耦合等离子体发射光谱法其所利用到的科学技术更为先进，是集多种先进技术于一身的分析方法，其可以通过原子和离子在光源激发下所产生的特征辐射来实现对土壤中各元素的定性和定量分析，可以实现对痕量元素及高含量元素的分析。在其检测中充分的利用到了光、机、电、计算机和分析化学等相关科学，可以通过特征谱线强度来对样品的相关元素含量进行确定，此种方法更为简便、快捷，不仅分析速度快，而且动态的范围较宽，可以实现对高含量元素、代含量元素及多种元素的分析，实现对金属元素进行定性和定量的分析，而对于部分非金属元素也能进行分析，其具有高精确性和非常好的准确性，在众多领域内已得到广泛的应用。

4 激光诱导击穿光谱法

激光诱导击穿光谱技术是一种最为常用的激光烧蚀光谱分析技术。其工作原理是：激光经过会聚透镜会聚，高峰值功率密度使未知样品表面物质气化、电离，激发形成高温、高能等离子体（温度可达10000K），等离子体辐射出来的原子光谱和离子光谱被光学系统收集，通过输入光纤耦合到光谱仪的入射狭缝中，光谱数据通过数据采集控制器传输到计算机，研究该光谱就可以分析计算出被测物质的成分与浓度。此方法利用原子光谱和离子光谱的波长与特定元素之间的对应关系及光谱信号强度与对应元素之间含量的定量关系，从而可以对金属元素进行宣和定性分析，其不仅可以同进行多种元素的分析，同时也可以在非破坏和非接触的情况下对样品中金属元素进行快速的分析，避免了检测对象的再污染几率，而且检测对象的形态可以呈现多样化，不受限制，但其检测仪器成本较高，而且其检测结果的准确性受样品均匀性及激光器激发特性的影响也较大。

5 X射线荧光光谱法

X射线荧光光谱技术是一种利用样品对X射线的吸收随样品中的成分及其多少变化而变化来定性或定量测定样品中成分的方法，它集成了现代电子技术、光谱分析技术、计算机技术和化学计量学技术于一体，并且应用广泛、发展迅速的现代化仪器分析技术。该技术不仅具有可测元素范围广、可测浓度范围宽的优点，而且具有快速准确、操作简单、并能同时测定多种元素、制样简单环保、成本低等特点，适合于多种类型的固态和液态物质的测定，并且易于实现分析过程的自动化，是解决土壤污染元素高效快速分析测定的有效技术手段。

6 表面增强拉曼光谱法

拉曼光谱作是一种表征分子振动能级的指纹光谱，在物理学、化学、生物学以及材料科学等领域一直扮演着重要的角色。拉曼光谱除了具有高特异性的优点外，还具有独特的优点，非常适合于生命科学研究，尤其是分子水平上的非标记无损伤检测研究。此方法具有超高的灵敏度，可以进行单分子水平的检测，在液体检测环境中，检测线度可以达到10-14m；可在水基或生理盐水基上观察样品，用水的特征谱线为参考进行绝对强度标记，并且通过探测分子与基底之闯的能量转移实现荧光猝灭，从而可以避免生物样品自发荧光或杂质荧光的干扰，还可以得到荧光物质清晰的拉曼光谱。由于重金属离子由于本身并没有特征谱峰，因此无法利用拉曼光谱进行直接的检测，需借助标记分子进行间接检测。

7 结束语

目前在社会快速发展过程中，人口的增加及工农业生产的快速发展，导致生活垃圾及工农业废弃物得以不断的增加，再加之农业生产中农药及化肥的大量使用，使土壤受到了严重的重金属污染，而且呈不断发展的趋势。土壤重金属含量的增加，使其污染不断加剧，其不仅对生物及人类带来较大的威胁，同时也严重危及我们的生活环境，所以需要不断强化土壤重金属检测技术。土壤重金属检测是一项长期性的工作，随着检测方法的不断发展，在科学技术的带动下分析解调器也开始向复杂化、多功能化、自动化和智能化的方向发展，这对检测技术的提高具有极其重要的作用，可以有效的提高土壤重金属检测的精度和灵敏度。

【参考文献】

[1]周姣花，等、原子荧光光谱法测定土壤中的锗[J]、黄金，2010，31（7）：53-55、

光谱学分析篇4

摘要：综述了红外光谱鉴别中药材的前处理方法、利用化学模式识别和直观判断对红外光谱谱图进行分析的方法以及近红外光谱和拉曼光谱在中药鉴别中的应用。表明红外光谱鉴别中药材具有特征性强、取样量小、简便迅速等特点，对中药材的鉴别具有重要意义。

关键词：中药鉴别；谱学，近红外线；光谱分析，拉曼；红外光谱分析

红外光谱分析是一门历史悠久并且还在不断发展着的实用技术科学，由于红外光谱具有特征性强、取样量小、简便迅速、准确等特点，各国药典都将红外光谱作为法定的药物鉴别的主要方法。中药材组成十分复杂，其红外光谱是其中多个组分红外光谱的叠加，光谱的吸收峰强度与峰形是相同或不同的官能团互相作用的结果。中药中各种化学成分只要在质和量方面相对稳定，并且样品处理方法按统一要求进行，中药材的红外光谱就应该具有一定的客观性和可重复性［2］。因此，近年来红外光谱也越来越多地应用于中药材的鉴别研究。

1 红外光谱鉴别中药材的前处理方法

11 粉末直接压片法

闫景芳等［5］采用中药粉末溴化钾直接压片法测定丹参和栽培丹参粉末的红外光谱，结果表明各种不同中药的图谱都有自身明显的差异性，尤其是在1750～1000cm－1处特征性明显。华文俊等［6］采用中药粉末溴化钾直接压片法对常用中药石斛、天竺黄、牛蒡子与伪品进行红外光谱鉴别，结果表明，3种中药与伪品的图谱都有明显的差异性，尤其是在1750～1000cm－1处特征性明显。周红涛等［7］采用药材粉末直接压片法利用傅立叶变换红外光谱仪测定不同产地的赤芍样品，结果赤芍野生品与栽培品的红外吸收频率、吸收峰的相对强度都存在比较大的差异。孙静芸等［8］采用中药粉末溴化钾直接压片法对不同来源的10个省20批商品药材，16批家种或野生药材和6个混淆品种的桑白皮进行了红外光谱分析，归纳其特征。结果表明，利用红外线指纹谱特征和相对透射率的大小较容易鉴别正品与混淆品，从而建立了简便、可靠、专属性强的红外光谱指纹图谱。王永金［9］等用溴化钾压片法测定红外光谱，对熊胆进行了鉴定。

12 溶剂提取法

溶剂提取法就是选择几种极性不同的溶剂，在适当的实验条件下，把真伪品或易混淆品药材中的化学物质按不同的极性提取出来。药材的极性一般都会在某一种或几种溶剂浸出物中出现，从而反映到红外光谱上，对药材作出鉴别。姜大成等［10］用体积分数为50％乙醇、丙酮、氯仿、石油醚4种溶剂和直接粉末压片5种处理方法对16组54种动物进行处理，实验结果表明16组药材的5种处理条件下的样品，80％的红外光谱比较都有鉴别意义，并且每组药材至少有一种条件可以达到鉴别的目的。何淑华等［4］应用50％乙醇、丙酮、氯仿处理了126种中药材，其中118种的红外光谱都有明显的差异。田进国等［11］应用石油醚、乙醚和水提取灵芝、苦地丁等30种药材样品，并分别测定其提取物的红外光谱。结果表明其红外光谱具有较高的鉴别价值。后又用同样的方法鉴别了平贝母、浙贝母、湖北贝母、伊贝母、川贝母5种贝母，苍耳子与东北苍耳子，功劳木及同属6种药用植物，北五味子野生和栽培品种，南五味子和北五味子，人参和西洋参，不同产地、品种的当归，不同产地的赤芍和白芍，延胡索和全叶延胡索［12-20］。

张文惠等［21］利用溴化钾压片法和涂膜法对南、北葶苈子的粉末及甲醇、丙酮、正己烷的浸提物分别进行了红外光谱鉴别，实验结果表明，甲醇和丙酮浸提物的红外光谱在3344、2285、2038、1515、870、792、581、460cm－1处峰形不同。因此可利用葶苈子粉末溴化钾压片法及其以丙酮、甲醇为溶剂浸提物的涂膜法配合红外光谱作为葶苈子的鉴别依据。

13 借助OMNI采样器直接测定

借助OMNI采样器直接测定药材的红外光谱，可以排除萃取法和红外制样时的不确定因素。程存归等［22］采用傅立叶变换红外光谱法，借助OMNI采样器直接测定了中药材威灵仙及其伪品华东菝葜、山木通和毛柱铁线莲的红外光谱，结果表明威灵仙及其伪品的红外光谱的特征吸收峰的差别较大，说明他们之间的主要化学成分不同，特别在指纹区，可以作为红外光谱区别鉴定的依据。程存归［23］利用此方法对艾、野艾及细叶艾进行了红外光谱测定，结果艾、野艾及细叶艾的红外光谱吸收差别较大，从而进行鉴别；对川贝母、珠贝和小东贝也进行了鉴别［24］。金文英等采用傅立叶变换红外光谱法［25］，借助OMNI采样器直接测定了中药材地骨皮及其伪品鹅绒藤和黑果枸杞的红外光谱，结果发现正伪品的红外光谱差别较大。

2 红外光谱分析

21 直观判断红外光谱的异同

主要根据红外光谱的峰数、峰位、峰形和峰的强度，以及某一波数吸收峰的有无，指纹区的面貌等进行判断。总的原则是比较红外光谱的全貌，而不是对吸收峰进行归类。曹先兰等［26］对95种矿物药280多个样品进行红外光谱的测定，结果表明，应用红外光谱法可鉴别不同种的矿物药及矿物炮制品，还可鉴别矿物药的真伪。邱泽雨等［27］对不同产地的珍珠、蟾蜍、蛤蟆油、冬虫夏草和五灵脂的红外光谱进行比较，结果表明不同产地的样品的红外光谱一致性很好，重现性也好，在特征区均有明显的宽峰吸收。对冬虫夏草和其伪品地蚕、五灵脂和其伪品泥灵脂、熊胆和其伪品以及麝香和掺假麝香的红外光谱进行比较，结果表明根据其特征区特征吸收峰可判断中药的真伪。由于牛黄制剂的增加，牛黄的需求量越来越大，而天然牛黄来源紧缺，因此，市场上不断出现假冒的天然牛黄。张汉明等［28］对猪胆结石、人胆结石、假牛黄(大黄、黄芩、黄连和黄柏制成)进行红外光谱测定，可以看出红外光谱能有效地将天然牛黄与人工牛黄、猪胆结石和人体胆结石区分开；以大黄等植物药材掺入少量面粉制成的伪品牛黄的红外光谱与天然牛黄相比更有明显的区别。王永刚等［29］利用红外光谱法鉴别羚羊角、山羊角及绵羊角。它们在1500～1000cm－1的峰形与峰位具有很大的相似性，羚羊角在1411cm-1左右有一比较尖锐的峰，而山羊角、绵羊角的红外光谱在该处无峰显示，在1384cm-1处则有一共同峰，可以准确地将羚羊角与其他两者加以鉴别。曾明等［30］对不同产地10个野葛、3个粉葛、2个食用葛及2个苦葛进行了测试，结果表明，不同产地的同种植物的红外光谱特征几乎一致，具有良好的重现性。陈黎等［31］采用红外光谱法对何首乌及其混伪品的氯仿和乙醇提取液分别进行鉴别，实验表明，在与药材对照品相同的实验条件下，红外光谱中吸收峰的位置、峰形、峰强度等特征具较强的种属特异性，可作为鉴别何首乌与混伪品的依据。

22 化学模式识别法

中药的化学成分十分复杂，每一种中药材的质量又受产地、采收期、生长年限等诸多因素的影响，所以单凭经验或专业知识来定性的分类远远不够的，随着数学与电子计算机在中药中的应用日益广泛，化学模式识别法逐步成为了中药研究中不可缺少的手段。

董彬等［32］利用聚类分析法对野生、栽培和不同产地的赤芍进行了快速的分类研究。结果表明，对赤芍的红外指纹图谱进行聚类分析，可以对野生、栽培和不同产地的赤芍进行快速鉴别。

张亮等［33］将人工神经网络用于中药材雷公藤和昆明山海棠的分类识别研究。应用误差反向传播学习算法可以对中药材雷公藤和昆明山海棠浸出物的红外光谱进行分类识别。

徐永群等［34］借助红外光谱的指纹谱特性，用主成分分析法对主产区的赤芍进行了产区聚类，用径向基函数人工神经网络法预测了赤芍的产区。结果表明，聚类结果与地理位置和气候条件有一定的相关性，与传统中医对赤芍质量的经验评价一致，说明所分产区有一定的合理性，产区预测结果较理想。

二维相关光谱可以提高分辨率，简化含有许多重叠峰的复杂光谱，是研究功能基团动态结构变化和分子内、分子间的相互作用的一种强有力手段。曹峰等［35］采用红外光谱法结合二维相关分析技术，利用真伪天麻化学成分的差异研究在热微扰过程中所引起药用植物结构变化的规律，凭借高分辨的二维谱图，用来鉴别药材的真伪，揭示两者相应各官能团的变化规律。在正品天麻和伪品芭蕉芋880～1500cm－1区域的二维相关红外谱同步谱中，正品天麻在对角线上出现了2个较强的自相关峰，它们所对应的基团振动峰的位置分别是在1237cm－1和1415cm－1处，说明这些吸收峰所对应的基团随着温度的升高变化较明显。同时，正品天麻在对角线上出现2个正交叉峰，1415cm－1处的吸收峰和1237cm－1处的吸收峰正相关。而伪品芭蕉芋则在对角线上出现了4个较强的和1个次强的自相关峰，它们所对应的基团振动峰的位置分别是在1024、1055、1194、1225、1162cm－1处，说明这些吸收峰对应的基团随着温度的升高变化较明显。伪品芭蕉芋与正品天麻不同，在对角线两边出现了许多较弱的正交叉峰。

根据中药材粉末快速鉴别的需要，徐永群等［36］提出了阵列相关系数比对法，并设计了比对程序，将其与红外光谱数据库结合起来，以增强谱图比对的置信度，用于药材的快速鉴别。他们对桔梗和白术的红外光谱进行了比对，将4000～400cm－1的红外光谱分为10段，分别计算各段吸光度的相关系数和总体相关系数，这样在两光谱的一次性比对中，既可获得整体相关系数的信息，又可获得各波段相关系数的信息，可较好地显示不同药材之间的差异，为药材的鉴别提供了一个数字化的具有可比性差异的依据，凭借这些差异就可以进行药材的鉴别和分类。

3 近红外光谱在中药鉴别中的应用

近红外光谱(NIRS)是近年迅速发展起来的一种有效简便的分析方法，其波长范围为780～2526nm(波数范围为12820～3959cm－1)，该谱区主要是含氢基团(CH、NH、OH)的倍频与合频吸收，其吸收强度低，不需对样品作任何化学处理，可直接进行分析，而漫反射技术可直接测定固体样品，无需破坏样品及制样，操作简便、快速。何淑华等［38］将近红外光谱技术与计算机结合，采用漫反射光学检测方法，对吉林省产的西洋参、人参及其炮制品红参进行分析，应用系统聚类法获得分类结果，结果令人满意。刘国林等［37］利用近红外光谱结合非线性映射技术对不同种和不同产地的蛇床子进行鉴别，显示出不同地域的蛇床子在近红外光谱上也存在一定的差异性。刘荔荔等［39］用近红外漫反射光谱法对部分羊蹄类生药进行鉴别，采用聚类分析和判别分析，分析结果与传统植物分类学结果基本一致。白芷类中药具有很高的药用、经济价值，但其鉴别比较困难，吴拥军等［40］选用8种白芷及其近缘植物的叶进行近红外光谱测定，并结合聚类分析和非线性映射技术对其进行分类。结果两种分类方法获得了相同的分类结果，与植物学分类和实际应用情况相符。刘福强［41］等用人工神经网络――近红外光谱法非破坏监测芦丁药品的质量，成功地分出合格药品和不合格药品。 转贴于 　4 红外光谱与拉曼光谱配合鉴别中药

红外光谱与拉曼光谱可给出互补的信息。红外光谱检测的是分子振动时产生的偶极矩变化，因此它对极性基团较为灵敏，而拉曼光谱则对分子的形态以及极化度变化较为敏感，因此它对于非极性基团是一个很好的探头，两者结合对于中药鉴别将是非常有效的。同时，红外光谱无法测定水溶液的光谱，水在中红外区有许多吸收，严重干扰试样的测定，拉曼光谱则不受限制，以玻璃或石英为容器的水溶液试样同样可以得到满意的结果。孙素琴等［42］利用傅立叶变换近红外光谱和变换近红外傅立叶拉曼光谱对大黄(西宁大黄)与伪品大黄(华北大黄、山大黄、水根大黄)进行了无损快速鉴别。结果表明，尽管正品大黄与伪品大黄差别较小，大部分的化学成分有很大的相似之处，但在红外、拉曼谱图中各自的特征峰较突出，根据谱峰的强度和位置可将它们区别开来。

综上所述，中药红外光谱鉴别法是一种专属性强的鉴别方法，现已应用于植物药、动物药、矿物药的鉴别研究中。但是中药材是一个复杂的混合物体系，所含各化合物吸收强度的叠加，使其具有难以解析的复杂性，又因大多数药材的主体成分相似，故谱图又具有一定的相似性，如何区分这些相似而又复杂的谱图，这是方法学研究中一个关键的技术难点［36］。因此，各种解析复杂红外光谱的软件，例如化学计量学软件、比对软件等的开发和推广将会极大地推进红外光谱在中药鉴别中的应用。与此同时，正如国家药典委员会委员王健所讲，国家药典委员会最好能组织有关专家制定出一套规范的实验方法，选定合适的品种，进行系统深入的研究，使这一鉴别技术更加成熟，最终为各地药学工作者利用红外光谱进行中药质量控制提供依据。

总之，随着计算机和化学计量学在中药研究中的广泛应用，红外光谱法必将成为中药鉴别的主要方法。

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光谱学分析篇5

【摘要】介绍了溶解性有机物DOM及它的分析方法，着重介绍了荧光光谱分析法和色谱-质谱联用（GC-MS）分析法，指出今后对DOM分析方法的研究方向有三：实验室中应是高效、高精确度、高准确度、系列化；现场要便捷、快速、准确；以及在线水质监测中要精确、准确，测定范围大，抗干扰能力强，抗波动能力强，无需或需少量试剂，需人工维护少。

【关键词】水体溶解性有机物（DOM） 荧光光谱分析 色谱-质谱联用分析（GC-MS）

1溶解性有机物（DOM）概述

1、1 DOM组成。溶解性有机物（DOM）是指存在于各种天然水体中（如河流、湖泊、海洋、地下水、雨水等），可以通过0、45μm滤膜的天然有机质混合体，其组分包括腐殖酸、富里酸以及各种亲水性有机酸、羧酸、氨基酸、碳水化合物等。DOM是有机成分的最主要部分，在自然水体中是一本质的特性， TOC的含量与DOM直接相关。

水体中DOM是有机成分的最主要部分，在河口和沿海水域，主要由活动船只排放或由内陆有机物沿河流输送到海域而产生。水环境中碳和能量的涨落在很大程度上受内陆河流和咸水沼泽产生的有机物的影响，DOM的分布是生物地球化学水文环境测量的重要角色。发色团或有颜色的溶解有机物（CDOM）是总DOM中重要的部分，具有海水内在的光学特性，腐殖质是组成CDOM的主要部分。CDOM在全球碳预算、海洋碳循环、海洋光传输和遥测浮游植物生产力方面扮演者重要的角色，是海洋中DOC的重要成分。

1、2 DOM光学特性。自然水体中DOM的光学特性由复杂的混合发色团和荧光团来决定，国外一些学者对DOM的光吸收特性进行了大量研究，指出随着波长的增加其吸收呈指数衰减，利用DOM的荧光特征结合吸收光谱中波长与强度的关系可以进行DOM来源的区分。[1]Stedmon CA等[2]对CDOM的光学特性进行了分析，在海岸及内陆水体中，很大一部分DOM是有颜色的；浓度较高时，水体呈现出黄色或褐色。CDOM对紫外光有很强的吸收能力，而在红外光谱波段吸收几乎为零。DOM的光谱特征通常由腐植质的溶解部分来决定，腐植质随不同地域和季的变化导致它的荧光光谱的改变。

1、3分析DOM的意义。由于DOM是一种非常复杂、包含一系列化学性质各异的化合物，确定DOM的组分相当困难。一些研究人员提出DOM的一些特殊作用的基团与有机污染物的配合是DOM有机污染物环境行为的影响的主要作用方式。目前DOM对有机污染物的环境行为影响的影响机制以及DOM与有机污染物的结合方式还不清楚，都有待于进一步的研究。因此研究水体中有机物的含量具有十分重要的意义。

2分析DOM的方法

DOM的分析测定方法有很多，应用最广泛的当属色谱法，尤其是色谱-质谱联用（GC-MS），美国EPA1979年颁布的水中129种优先监测物黑名单里有机物114种，推荐使用了四个气相色谱系统（GC），一个液相色谱系统（HPLC）和一个色质系统（GC/MS）进行分析。1989年我国确定的“中国水环境中优先监测物黑名单”，在68种污染物中，58种是有机物，首批推荐实施测定的25种有机物都采用GC系统分析。另外，近些年，荧光分析法也得到了飞快发展，以其高灵敏度的特点在水质监测中应用越来越多。其它分析DOM的方法还有红外光谱法、分光光度法、核磁共振法等。

2、1 荧光分析法。1575年Monards通过实验首先观察到荧光现象，1852年Stocks判明这种现象是由于物质吸收了光线并重新发射出不同波长的光，后被称之为Stocks荧光。荧光分析的原理是利用被测物质在受紫外光激发后，发生电子跃迁并返回基态发出荧光的性质进行检测的，荧光强度与待测物的浓度成正比。波长较短的紫外光称为激发光；辐射出的荧光（即Stocks荧光）波长较长，在可见光范围，常称为发射光。

2、2色谱-质谱联用（GC-MS）分析法。色谱法是分离复杂有机混合物的有效方法，但定性能力差，质谱仪定性鉴定能力很强，但要求分析的样品组分必须很纯，而无法对复杂的混合物进行定性鉴定。将色谱与质谱联用，可以取长补短，让复杂的混合物先经色谱分离成单个组分，再用质谱仪进行鉴定。从1957年Holmes和Morrell首次连接气相色谱仪和质谱计以来，开辟了各学科研究的新途径。70年代以来，现代的GC/MS与计算机数据系统联合后，水中许多化合物能鉴定和半定量到百万分之一（ppb）级，更发挥了这一系统的潜在能力和实用价值。

2、3红外光谱法。红外光谱法是有机化合物最主要的定性分析方法之一，主要原理是每一种化合物都有特征的红外吸收光谱，其谱带的数目、位置、形态及强度均随化合物及物理状态的不同而不同，因而可以根据化合物的光谱确定该化合物或其官能团是否存在。红外光谱技术目前己发展成为环境监测中微量污染物定性和定量分析的重要工具，也是近年来发展最快的水质监测饮用水水源有机污染概述方法之一，并且有高灵敏度、高波数精度、高分辨能力和高测量速度等独特的优点。

3结语

就目前情况看，色谱、质谱技术在水环境分析中的应用处于主体地位，但其它技术发展迅速，有望在该领域争得一席之地，尤其是激光诱导荧光法和三维荧光法，以其快速、无需试剂、无破坏、高灵敏度、可在线的优点，成为当前在线水质监测的研究热点。

由于水体中溶解性有机物种类多种多样，分析技术亦众多，因此寻找高准确度、高精度、高灵敏度的分析方法十分重要。但是，由于待分析物种类很多，对每种有机污染物制定对应的高质量分析方法又不太现实。所以，首先应为每大类有机物选择确定最佳分析方法，另外，寻找合适的预处理方法，以使主分析方法固定，也可作为考虑的方向。

受水质分析要求，对现场分析方法的要求也越来越高。并且近年来多次发生突发性水源水有机污染及其它非预见性灾害，这也要求有携带方便、分析准确、快捷的分析仪器、方法。因此，对水中DOM的分析以及其它污染物方便快捷准确的分析方法正受到人们的重视，成为今后仪器分析的一个大的分枝。

同样从水体突发事件中得到的教训是对类似事件的预防措施的制定实施，这就要求有一套实时、准确、精确的在线水体监测系统，其中前端水质分析系统是关键部分。对这部分的要求是测定精确、准确，测定范围大，抗干扰能力强，抗波动能力强，无需或需少量试剂，需人工维护少。当前我国这方面做得还不够深入，因此有很大的研究空间。

水中溶解性有机物是表征水体受污染程度的首要指标，因此，寻找高效准确简便的分析方法对水处理行业具有十分重要的意义。

参考文献：[1]赵南京，刘文清，张玉钧，等、水体中溶解有机物的特性与测量、水科学进展、2007，18（4）：623-631、

光谱学分析篇6

【摘要】 红外光谱(IR)分析技术是一门发展迅猛的高新技术，与传统分析技术相比，红外光谱分析技术具有分析速度快，样品用量少，无破坏无污染等特点。红外光谱测定的是物质中分子的吸收光谱，不同的物质会有其特征指纹的特性，利用红外指纹图谱技术对中成药进行质量鉴定与分析，借助计算机和模式识别等技术，以综合的、宏观的、非线性的分析理念和质量控制模式来评价中药的真伪优劣

【关键词】 红外光谱; 红外指纹图谱技术

【Abstract】 Infrared spectrum (IR) is a fast developing newly technology、 Compared with traditional analysis technology， IR possesses characters of fast analysis， little sample， no breach and no pollution、 IR measures the absorption spectrum of molecule， and different substances have different fingerprint patterns、 Thus， IR technology can be applied to detect and analyze the quality of traditional Chinese drug、 Using the puter， pattern recognition and so on， we can estimate if traditional Chinese drug is real or fake， good or bad under the guidance of prehensive， macroscopic and nonlinear analysis idea as well as quality control models、【Key words】 infrared spectrum; technology of IR fingerprint

红外光谱分析技术是一门发展迅猛的高新技术， 在分析化学领域里被誉为分析“巨人”，这个“巨人”的出现掀起了一场分析技术革命。 使用传统的分析方法测定一个样品的多种性质或浓度数据需要多种分析仪器， 耗费大量人力、物力和时间，因此成本高，工作效率低，远不能适应现代工业的需要;与传统分析技术相比，IR分析技术能在几十秒甚至几秒内，仅通过对样品的一次IR简单测量，就能同时测定一个样品的几种甚至几十种物质或浓度数据，而且被测样品用量很少，无破坏，无污染，无损伤分析，操作简单，分析成本低[14]。

1 红外光谱分析技术的发展过程红外光谱是研究红外光与物质分子间相互作用的吸收光谱，红外光谱分近红外区(泛频区)波长范围12 500～4 000/cm，中红外区(基本震动区)波长范围4 000～400/cm，远红外区(转动区)波长范围400～25/cm [5]。而近红外区(NIR) 最初于1800年被英国物理学家赫谢耳(William F Hershel)发现， 是人们最早发现的非可见光区域。1835年Ampere利用新发明的热电偶证明了NIR具有同可见光一样的光学性质[5，6]。早期的红外光谱广泛应用棱镜作为单色器，用连续波扫描，分辨率低，但仍在化合物结构表征发挥重要作用。20世纪60年代以后以光栅为单色器，提高了分辨率，曾在传统的农副产品领域中有所应用。而近红外方法作为一种新兴的定量分析方法今年来取得了显著进展，在食品、农产品、烟草等方面尤为突出[7]。20世纪80年代后期曾出现过红外光谱法鉴别中药的某些报道，但由于光谱总体解析知识的贫乏、思路上的保守和缺乏交叉学科的相互渗透，其进展并不显著。20世纪90年代后期以来，出现了将红外光谱法与计算机辅助解析技术有机的结合应用于中药鉴定的若干报道。

2 红外光谱技术

2、1 红外数据库随着计算机的普及红外光谱分析与薄层色谱法、高效液相色谱法、气相色谱法、高效毛细管电泳法、紫外光谱法、红外光谱法、核磁共振和X射线衍射法、质谱及分子生物学技术连用[8]，为红外光谱的应用开辟了更广阔的领域。随后又有人将红外数据库通过计算机系统运用于红外光谱仪中，即将光谱的数字化形式存放在IBM计算机穿孔卡片上形成红外数据库。目前已建立的红外数据库主要有:(1)ASTM红外光谱;(2)Sadtler谱库;(3)Aldrich/Nicolet凝聚相普图库;(4)Sigma生物化学谱库;(5)Nicolet蒸气相谱库;(6)Georgia州犯罪实验室麻醉剂谱库;(7)多伦多法法庭谱库;(8)Aldrich蒸气相谱库;(9)Sadtler SpecFinder数据库;(10)PE谱库;(11)固体药物FTIR谱库;(12)EPA气相 FTIR谱库。

2、2 红外光谱仪与其他仪器的连用在实际工作中，红外光谱仪经常通过与其他仪器连用。常见的有GC/FTIR联用技术[8];HPLCFTIR联用技术[9，10];TLCFTIR联用技术[11，12];SFCFTIR联用技术[13];TGAFTIR联用技术[1416]等。

范雪芳，等、红外光谱分析技术及其应用

成都医学院学报2009年9月，4(3)

3 红外指纹图谱技术现状红外光谱测定的是物质中分子的吸收光谱，不同的物质会有其特征指纹的特性，目前红外指纹图谱已成为鉴定和分析不同产地及品种的中药材内在质量的重要手段。但由于中药指纹图谱相当复杂，人工比较难掌握结果的准确性，因此将其用于复方中药的鉴定和分析[1720]。对于中药的品种和真伪鉴别，除液相和薄层等以色谱为主的指纹图谱方法外，还可以使用光谱测定的指纹图谱方法，即红外指纹图谱鉴别技术，该技术无需对中药进行提取分离等繁杂的化学处理，而直接进行红外光谱分析检测，是目前中药材及其制剂最直接、快速、准确的鉴定鉴别和质量控制方法。目前我国中药指纹图谱的实施， 已由实验室研究进入到实际应用和作为法定质量标准的阶段。它不仅从图谱的整体特征来综合地鉴别真伪， 还可以以一定的量化参数大致评价中药产品质量的稳定性和一致性。在现阶段， 据此判断原料、半成品、成品的质量相关性、一致性和稳定性， 应用范围包括1094光谱学与光谱分析原料药材的筛选、生产工艺的优化、成品质量的稳定考察、市场商品的质量监控。实践证明， 色谱指纹图谱分析所表达的质量信息远比测试单一成分要丰富得多 [21，22] 。例如天士力集团已将多元色谱指纹图谱分析定为内控方法。对复方丹参滴丸主要化学成分进行了系统分析， 鉴定出10种丹参水溶性成分和20种三七皂苷类成分， 基本揭示了复方丹参滴丸化学物质基础; 能更完整地反映出复杂药产品的化学组成特征， 可用于复中药产品的质量控制[23](各批次的复方丹参滴丸产品中有效成分的含量一致， 确保了复方丹参滴丸质量的稳定) 。

4 红外指纹图谱的应用近两年来红外光谱在中药质控领域取得突破性进展， 突破了检测样品有损、存在大量废弃物的问题， 形成了一种无损、环保的新型检测体系。常规的制药分析样品前处理繁琐， 分析周期较长， 使用有毒有害试剂较多， 常产生大量废气、废液; 相比之下红外光谱分析有如下鲜明的技术特点:分析速度快， 多种成分同时分析， 无污染分析， 样品不需特别的预处理， 不使用有毒、有害试剂， 无损伤分析， 操作简单， 分析成本低。红外光谱技术已在中药材鉴定、中药材炮制、中药注射剂各个领域发挥了重要作用， 分述如下。

4、1 中药材鉴定

4、1、1 常用中药材的深入研究 红外光谱对常用中药的研究已经不局限于通过谱图的差异来作出简单辨别; 而出现两个新的应用研究方向: 一种是在谱图计算机辅助解析方面进行深入研究， 采用多种分析方法挖掘谱图数据信息; 另一种是为了增大样品差异性对样品进行前处理。例如王凤岭等[24 ]利用红外三级鉴定法区别栽培和野生丹参，徐海星等[7]使用不同溶剂对原药材进行提取处理，采用红外光谱图谱鉴别法对提取物进行分析。红外光谱技术应用新进展表现为: 一方面通过应用了不同的溶媒进行试验， 对药材进行提取处理， 增大了样品差异性， 提高了谱图差异化， 更有利于差异性小的药材辨识; 另一方面谱图计算机辅助解析通过量化峰高比、主成分分析、谱图半定量分析、相关二维、神经网络等方面的深入研究，挖掘了更多的谱图数据信息。

4、1、2 地方民族药的鉴别 由于地方民族药还停留在外观形状经验鉴别水平， 相应色谱含量分析较少。因此红外光谱分析技术已迅速被彝、藏、蒙等少数民族医药所接受， 并且在地域性药物鉴别、基原调查、珍稀药材保护等领域进行了有益的尝试。例如杨群等[25]采用傅里叶变换衰减反射红外光谱法对鸡根、大红袍两种彝药药材进行了快速无损的红外光谱测定;关昕璐等[26]采用红外光谱法直接测定藏药翼首草不同产地、不同药用部位的红外光谱， 并比较了它们的红外光谱差别;徐良等[27]用红外三种光谱法对四种蒙药材进行了鉴别研究，四种药材粉末的红外光谱有明显区别。红外光谱在地方民族药中的应用， 打破了其长期缺乏有效质控方法的局面。与此同时， 红外光谱也将成为地方民族医药核心质控技术。

4、2 中药材炮制红外指纹图谱用于中药炮制品的鉴别是可行的， 特别是二维相关的使用， 使炮制过程不再成为不可控的过程; 且红外光谱法样品制备简单， 仪器设备普及性强， 在中药饮片的快速鉴别与过程监控中具有一定的优势。例如鲍红娟等[28]利用红外光谱技术分析研究河南道地药材怀菊花及其炮制品， 找出怀菊花、炒菊花和菊花炭的红外光谱和二阶导数谱的“指纹”特征。

4、3 中药注射剂红外光谱在重要注射剂中同样发挥重要作用，例如王晶等[29]将红外光谱技术应用于中药注射剂鉴别; 潘艳丽[30]研究黄金菊粉针(金莲花、野菊花、金银花) 药效组分的红外指纹表征。

5 结语随着红外光谱与色谱指纹图谱在解决中药质量标准与检验方面优势的显现， 中药质控领域结合自身实际情况对其在该领域的研究进行了有效的延伸与扩展， 基本形成以红外光谱为定性、半定量分析， 色谱指纹图谱为定量分析的两大模式; 在药物质量控制过程中， 红外光谱可以应用于前道质量控制与样品稳定性考察; 色谱指纹图谱可以应用于后续重点成份指标含量控制; 两者互相渗透、互为补充， 为中药现代化铺平了道路。

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光谱学分析篇7

[关键词] 拉曼光谱；定量分析；实验教学

[中图分类号] G642

[文献标识码] A

[文章编号] 2095-3712（2014）22-0058-03[ZW（N]

[作者简介]张焕君（1982―），女，河南许昌人，硕士，郑州轻工业学院教师；程学瑞（1982―），男，河南安阳人，博士，郑州轻工业学院副教授，研究方向：材料物理。

拉曼光谱的强度、频移、线宽、特征峰数目以及退偏度与分子的振动能态、转动能态、对称性等特性有紧密的联系，即与分子的结构紧密相关。而且拉曼光谱具有制样简单，分析快速、无损，所检测的样品仅需微量即可满足测量要求等诸多优点，因而成为研究分子结构的强有力工具，广泛地应用于分子的鉴别、分子结构的研究、分析化学、石油化工催化和环境科学等各个领域[1-2]。然而，相对于气相、液相色谱法的较高精度而言，较大的分析误差率限制了拉曼光谱定量分析的应用。在实际应用中，拉曼光谱分析技术多用于样品的定性分析，尤其是在实验教学当中，更多的是强调其定性分析的作用，而忽略其定量分析的功能[3-4]。尤其是对具有强荧光背景物质，如乙醇及其混合溶液的定量分析，更是拉曼光谱定量分析中的难点问题。

为帮助学生克服这样单一的认识，我们在教学实验环节增加了相关实验内容，采用拉曼光谱对乙醇溶液的浓度进行定量分析。在教学过程中，我们向学生介绍了拉曼光谱定量分析的理论依据、分析过程，并着重分析了误差来源，以加深学生对拉曼光谱的认识，尤其是让学生对其定量分析功能有了进一步的了解。

一、理论依据

拉曼光谱定量分析的理论依据为：

I=KΦC∫b[]0e（[WTBZ]ln[WTBX]10）（k+k）zh（z）dz

在上式中，I为光学系统所收集到的样品表面拉曼信号强度；K为分子的拉曼散射截面积；Φ为样品表面的激光入射功率；k、k′分别是入射光和散射光的吸收系数；Z为入射光和散射光通过的距离；h（z）为光学系统的传输函数；b为样品池的厚度。由上式可以看出，在一定条件下，拉曼信号强度与产生拉曼散射的待测物浓度成正比，即I∝C。

二、实验过程

实验样品材料为国药集团化学试剂有限公司生产的浓度不低于99、7%的分析纯乙醇、四氯化碳和去离子水。把不同体积的去离子水加入乙醇样品中，配制成不同浓度的乙醇-水二元体系溶液；用激光功率为50mW（100%）的拉曼光谱仪采集纯乙醇溶液、水、四氯化碳溶液的拉曼光谱图；用拉曼光谱仪采集不同浓度的乙醇溶液的拉曼光谱图，对每种浓度的样品重复扫描3次，试验结果取三次扫描的平均值。

三、结果讨论

把配制好的不同浓度的乙醇溶液加入未受污染的样品池，把不同浓度的样品分别放在拉曼光谱仪上测出其拉曼光谱。荧光背底扣除后不同浓度的乙醇-水溶液的拉曼光谱图如图1所示。

图1荧光背底扣除后不同浓度的乙醇-水溶液的拉曼光谱图

表1中的数据进一步显示出，随着乙醇浓度的增加，特征峰强度的比值在不断增加。纯水的3200cm-1峰的强度I2与不同浓度乙醇的884cm-1峰的强度I1之比R1和面积比R2与乙醇浓度的关系见表1。拟合图如图2所示，R1和R2与乙醇浓度有较好的线性关系，其线性相关系数分别为0、98554和0、97558。

四、误差分析

激光功率、样品池、聚焦位置等因素会对定量分析结构有重要影响。

（一）激光功率的影响

不改变聚焦样品的位置，激光功率分别选取100%、50%、10%、5%、1%和0、5%（100%为50mW），对50%的乙醇-四氯化碳溶液进行测试，结果如表2所示。

由表2可以看出，随着激光功率的改变，两个特征峰（峰459cm-1和884cm-1）的强度比值基本上在2、3左右，面积比值基本上在3、0左右。然而可以看出，当激光功率很小时（1%或0、5%），由于激发光源本身很弱，导致散射的拉曼信号强度本身也非常弱，而且信噪比很大，所以相对误差比较大。而且当激光功率很强（100%功率）时，两个特征峰的强度比值和面积比值都稍微偏离2、3和3、0，其原因可能是，激光功率很强时，其信号强度和荧光信号也比较强，而荧光对拉曼散射的干扰非常大，导致在扣除荧光背底过程中出现较大的偏差。

（二）样品池的影响

如图4是毛细管样品池的拉曼光谱图，实验过程中用毛细管吸取待测溶液。毛细管作为样品容器，在激光激发下也存在拉曼光谱和荧光背底，在基线处理和背底扣除过程中难以完全消除其影响，进而产生误差。

图4毛细管样品池的拉曼光谱图

（三）聚焦位置的影响

在同一样品不同点进行多次测量，分析结果发现，混合溶液的特征峰强度的比值存在较大的偏差，主要原因可能是本次试验使用的是显微共聚焦激光拉曼光谱仪，3次测量的聚焦位置不同，以及数据处理过程当中荧光背底的扣除都会引起较大的误差。对同一浓度的溶液测量3次，所得强度之比的不确定度为0、117，相对强度之比与乙醇浓度拟合直线的不确定度为0、024，相对面积比与乙醇浓度拟合直线的不确定度为0、858。

综上所述，激光功率、样品池、聚焦位置等因素会对拉曼光谱定量分析结构产生一定的影响。另外，乙醇的挥发、激光功率的稳定性、实验仪器的固有误差等因素也会对测试结果带来影响。然而，拉曼光谱定量分析的结果仍然有较大的可信度，可以作为一种有效的定量分析方法。

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光谱学分析篇8

关键词：红外光谱；纤维；定性；定量

1 傅立叶红外光谱（FTIR）在纤维检验中的基本原理

傅立叶变换红外光谱仪（简称FTIR）具有扫描速度快、高分辨率、测定光谱范围宽等特点，并配备有功能很强的计算机系统，已经成为最有用的分析手段之一。在纺织品纤维检验中，当连续波长的红外光照射到纤维样品时，纤维分子就会选择吸收与其所含官能团固有振动频率相等的红外光，发生能级的跃迁，从而产生红外吸收光谱。红外光谱中的每一个特征吸收谱带都包含了试样分子中基团和化学键的信息。不同纤维的官能团不同，或单体的连接方式和空间相对关系不同，其产生的红外吸收峰的峰位和强度都会有所差异，将试样的红外光谱与已知红外光谱进行比较从而鉴别出纤维来[1]。

傅立叶变换衰减全反射红外光谱法（ATR-FTIR）是分析物质表层成分结构信息的一种技术，它具有对样品无破坏性、操作方便迅速、灵敏度高等优点[2]。ATR-FTIR可以有效地得到聚合材料的红外图谱，制样简单、非破坏性、能够保持样品原貌进行测定，可以实现原位、实时、无损测量，这对于各种纤维成分的定性鉴别特别方便。ATR 光谱法是一种表面取样技术， 所获得的主要是样品表面层的光谱信息， 因此尤其适合观测样品表面的变化[3]。

2 在纤维成分检验中常用的红外光谱技术

2、1 FTIR透射光谱技术

常规FTIR透射光谱分析方法不仅可以鉴定未知纤维的种属，还可以对简单的混纺样品进行混纺率的定量测定等，该方法比较成熟，被广泛地应用在纤维检验实践中。透射红外光谱分析方法，重点是样品的制样过程，不同的纤维要选择不同的制样方法，否则就会得不到预期的效果。制样方法主要有溴化钾压片法和溶解薄膜法、熔融铸膜法。溴化钾压片法适用于可用切片切成粉末的纤维，溶解薄膜法适用于锦纶、醋纤、氯纶等纤维，熔融铸膜法适用于热塑性合成纤维。上述制样方法都存在过程繁琐的缺点，近年来各种现代化红外附件的成功应用，为FTIR纤维检测提供了很大的便利[1]。

2、2 衰减全反射红外光谱技术

为克服红外光谱制样繁琐以及某些样品难以制样的不足，20 世纪 60 年代初出现了衰减全反射（ Attenuated Total Refraction，ATR） 红外附件。80 年代初将 ATR 技术开始应用到傅立叶变换红外光谱仪上，产生了傅立叶变换衰减全反射红外光谱仪（ Attenuated Total internal Reflectance Fourier Transform Infraredspectroscopy，简称 ATR-FTIR） [4]。ATR 的应用极大地简化了测试的流程，使纤维成分的检测变得方便而快捷。ATR技术对于分析纺织纤维样品，分析速度快、对样品无损坏、不消耗化学药品，结果准确可靠。

当二组分混合纤维的混合比在30%～70%范围内时，多数混合纤维的ATR谱图中出现两种纤维的独立特征峰，据此可以鉴别混纺纤维。少数难以鉴别的混纺纤维，可以先确定一种纤维，再以其作为参比光谱做差谱分析，从而对第二组分纤维进行定性分析。由于对光谱差减的次数越多结果越不可靠，因而目前运用ATR法鉴别混纺织物主要二组分织物和少数三组分织物，四组分以上的就很困难了。这也是红外光谱仪不能大量有效应用在纤维定性分析上的主要原因之一[5]。

2、3 近红外漫反射光谱分析

因为物体对光的散射率随波长的减少而增大，近红外谱区光的波长比中红外区短，其散射的效率比中红外区高，因此近红外谱区适合做漫反射光谱或散射光谱分析，可以得到较高的信噪比和较宽的线性范围。适用于固态、液体和气态样品的检测。近红外光谱的信息量丰富、图谱的稳定性高、取得图谱比较容易，结合现代数学方法和计算机技术，可以从复杂背景中提取微弱信息[6]。通过将近红外光谱所反映的样品基团或组成与用参比方法测得的数据采用化学计量学方法建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成[7]。近红外漫反射光谱分析是一种极有发展前途的光谱技术。

2、4 显微红外光谱技术

傅立叶变换红外光谱加一个红外显微镜附件就可进行显微红外光谱分析，可以进行单根纤维的检测。显微傅立叶变换红外光谱法是一种微量分析技术，它的特点有：灵敏度高，检测限低，极少的样品（几纳克）就能获得很好的红外光谱图；样品制备简单，对不透光样品可直接测定反射光谱；显微镜光路调节简单，容易实现显微镜对样品待分析部位定位；分析过程不会对样品有任何损坏。在纤维检验中能够进行种类鉴别，同时能够鉴别单根双组分纤维的成分，从而为各种混纺纤维的鉴别提供简便有效的方法。

3 红外光谱技术在纤维成分检验中的研究进展

3、1 红外光谱技术在纤维定性中的应用研究

关于红外光谱技术在纤维定性中的应用已经比较成熟。近来的文献主要集中在快速检测技术上。烟台市产品质量监督检验所的孙琳琳等人利用傅立叶红外光谱（ ATR）对某单位送检两件未知纤维样品进行鉴别，并且对比了傅立叶红外光谱（ ATR） 法和依据纺织行业标准 FZ /T 01057、 8―1999 红外光谱法两种方法所得纤维样品的红外谱图，所得测试结果一致。证明ATR法具有分析速度快、样品需求量小、对样品无损、不消耗检材、结果准确可靠的特点[8]。

辽宁警官高等专科学校的阎巍等人利用傅立叶红外光谱（ATR） 法对不同品牌不同厂家以及同一品牌不同颜色的各组的羊绒、腈纶等纤维样品进行检测，其试验可以快速、准确地鉴定出上述各组纤维[9]。

浙江省纺织测试研究院的王晓晴等人采用傅立叶衰减全反射红外光谱技术（FTIR-ATR）对新型功能性纤维――海藻纤维进行红外光谱扫描，对比了散纤维和无纺布两种外观形态下的海藻纤维红外光谱图，其分析得出：在3300cm-1左右出现的宽峰、1200 cm-1～1000 cm-1处的较强吸收峰、1610cm-1～1560cm-1和1440cm-1～1360cm-1之间的强吸收尖峰可以一同构成鉴别海藻纤维的特征峰。试验结果表明， 用FTIR-ATR技术可以快速、有效地鉴别出海藻纤维[10]。

3、2 红外光谱技术在纤维定量中的应用研究

在红外光谱技术中，近红外光谱在纤维定量分析中应用相对较广。在混纺纤维含量测定方面，2010年，吕丹[11]利用近红外光谱技术，利用主成分分析法和多元线性回归方法建立了不同产地羊绒-羊毛混纺纤维的定量分析模型，研究结果表明：定量分析模型的相关系数和预测标准偏差达到了1、2061，能够对羊绒-羊毛混纺纤维的含量进行准确的预测。

同年，杨萌[12]用46个棉/氨混纺样品建立了分析精度较高的近红外光谱分析模型，用于检测棉/氨混纺产品中氨纶含量，模型的相关系数达到0、99，预测结果证实了利用近红外光谱技术快速检测棉/氨混纺产品的可行性。

与近红外相比，中红外更多地应用到定性分析，随着红外光谱研究的不断深入，中红外也被应用于混合物的定量分析。2010 年陶丽珍等[13] 选取 2900cm-1、1717cm-1、721cm-1特征吸收峰作为定量分析峰，用溴化钾压片的制样方法，对比分析了运用峰面积比测定涤/棉混纺比的方法，得出结论是比值法测试精度更高。

纤维混纺比定量分析主要集中在两组分混合物的分析。对于多组分的定量，国内研究并不是很多。陈斌、蔡斌[14]采用信号分析理论中的相关分析技术，将三组分的涤纶-棉-毛样品与二组分的棉-毛样品进行相关分析，建立了基于偏最小二乘（PLS）方法的近红外校正模型，并对余下样品进行了预测分析。结果表明，借助相关分析算法，毛含量的预测相对均方差和相关系数分别从3、5575、0、9855提高到2、7835、0、9876。试验证明，多组分相关分析技术可以在复杂混合样品中提取出待测组分的近红外光谱信息，为建立较高精度的校正模型创造了条件。

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