我国近红外光谱技术和应用研究齐头并进——参加全国第八届近红外光谱学术会议心得体会

南开大学化学学院 安宏乐 段潮舒 孙岩 (导师：邵学广)

　　2020年11月6-8日，为期三天的全国第八届近红外光谱学术会议在线上召开，共计2000余人报名参会。会议共安排了72个报告，内容丰富，包含温控近红外光谱技术、在线近红外光谱技术、近红外模型的建立及转移、近红外光谱相关标准的制定等。此外，各位专家还介绍了近红外光谱技术在农业及食品、疾病筛查、生物制药、环境、半导体材料等领域取得的最新应用进展。

　　为期两天的会议，与会专家学者与参会代表进行了深入的交流与讨论，群策群力，共同助力我国近红外光谱分析技术的发展。以下从技术、方法、应用、仪器等几个角度分别介绍参加全国第八届近红外光谱学术会议心得体会：

　　温控近红外光谱、在线近红外光谱、高光谱成像等新技术引关注

　　本次会议中，多位专家分享了温控近红外光谱、在线近红外光谱、高光谱成像等新技术的研究进展，吸引了大家的关注。

　　其中，南开大学邵学广教授进行了题为《温控近红外光谱技术及应用研究》的报告，基于近红外光谱的温度效应，使用高维算法、互因子分析(MFA)、连续小波变换(CWT)、蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)、基于知识的遗传算法等化学计量学方法，邵学广教授对温控近红外光谱技术进行了深入的研究，其指出温控近红外光谱技术在定量分析、结构与相互作用分析、蛋白质凝聚、LCST过程、疾病诊断等方面具有很好的应用前景，其中特别提到，CWT计算简单，可以有效提高光谱分辨率，有助于提取物质的结构信息。报告最后，邵学广教授还从扰动光谱学、化学计量学、水光谱探针三个方面进行了展望，呼吁广大学者积极拓展近红外光谱的应用领域。

　　北京中医药大学的曾敬其介绍了一种智能制造黄柏提取过程沸腾时间NIR在线监测方法与装备，其首先指出沸腾时间NIR在线监测的可行性，NIR光谱的水分子特征吸收强，液态水中水分子氢键受温度影响，达到沸腾后基本稳定；然后对黄柏中小檗碱含量进行NIR在线监测，发现提取过程在线NIR光谱有效、稳定，可实现APIs过程监测；最后，建立了沸腾时间NIR在线监测MBSD模型，并验证了其耐用性。

　　从“点”到 “面”再到“空间”的高光谱成像技术在本次会议中同样吸引了参会者的眼球，高光谱技术为待测样品带来了丰富的数据信息，其数据立方体同时包含了二维空间图像数据和光谱数据，展现了“空谱融合”和“时频融合”的特点。会议中，相关专家学者分别介绍了高光谱技术在橡胶叶片、木材、马铃薯等分析中的应用。

　　化学计量学、变量选择、模型转移等关键点需重视

　　化学计量学在近红外光谱技术的研究分析中起到重要作用，山东大学臧恒昌教授作题为《近红外光谱分析技术在制药过程中的建模难点与应用》的报告，分别从近红外光谱模型质量问题，近红外光谱分析技术在固体制剂、中药、生化药物中的建模难点与应用几个角度进行了报告，并指出近红外光谱在制药领域中的应用存在三大难点，分别是药品的复杂性、模型质量和药品法规约束。臧恒昌教授进一步介绍说，以上难点可通过工艺提升、过程分析和智能控制等技术的进步，得到大量有效数据，通过数据采集、信息挖掘和数据标准保证数据质量，在数据的有效支撑下产生适应性的法规，可达到释放技术生产力的目标。

　　在变量选择方面，暨南大学潘涛教授报告了《近红外光谱变量优选的大尺度策略分析—回顾与思考》，基于变量优选的搜索算法是采用直观特征参数进行搜索，具有通俗、便于程序化的优点。“大尺度”策略，体现在一次优化(大范围变量筛选)和二次优化(接近全局的变量筛选)；天津工业大学卞希慧博士介绍到，目前近红外光谱领域广泛应用的变量选择方法有区间偏最小二乘回归(iPLS)、竞争性自适应重加权采样(CARS)、MC-UVE、随机检验(RT)等。报告中，卞希慧博士重点介绍了群体智能优化(swarm intelligence)算法，包括布谷鸟搜索、蝙蝠算法、萤火虫算法、灰狼算法、鲸鱼算法等。此外，卞希慧博士还对集成建模方法和集成预处理方法进行了讲解，并分享了自己参加学术会议的学习情况和做算法的心得体会；南开大学韩丽重点介绍了利用多级同时成分分析(MSCA)方法来处理复杂的高维光谱数据。实验测量了脯氨酸水溶液在温度、浓度、pH扰动下的近红外光谱，得到四维光谱数据，通过建立三级MSCA模型，分析不同扰动对光谱的影响，并做了定量和结构分析，结果表明水结构随着扰动发生了变化，进一步证明了水作为水溶液体系探针的可行性。

　　模型转移同样是解决近红外光谱实用性的重点与难点问题之一，越来越多的学者就模型转移算法的优化进行了相关的研究。其中，深度学习作为当代的科技发展热点，凭借其出色的数据挖掘能力成为今后建模方法的重要发展方向。模型转移、变量选择以及各种定性定量模型的建模方法，对拓展近红外光谱的应用范围和改善近红外光谱模型具有非常重要的作用，但其种类繁多、对使用者经验要求高，难以被广泛接受和使用。当前,化学计量学方法的培训和普及仍是近红外光谱应用领域中的重要任务之一。

　　农业与食品、疾病筛查、生物制药等多领域应用取得新进展

　　本次学术会议的大量报告属于“农业与食品”主题，中国农业大学田喜利用短积分全透射光谱对苹果糖度进行在线检测，结果表明苹果是一个不均匀的结构体，采用局部区域的光谱是不能对整果糖度进行高精度的预测。透射光谱番茄糖度和成熟度在线检测，结果表明绿果的检测精度较高，粉果和浅红色果检测精度较低。通过苹果内部霉心病在线检测，采集不同姿态下苹果的透射光谱，结果表明，整果和核心区域光谱优于霉心病果；暨南大学李佳琪的报告题目为：《Vis-NIR光谱结合Bayes分类法运用于葡萄酒多品牌鉴别》，该报告提出一种简便的Bayes光谱多分类判别方法，这种方法是基于单波长吸光度服从正态分布和概率独立性假设，并结合等间隔组合的波长选择方法，应用于葡萄酒品牌的5分类判别分析，结果明显优于经典欧式距离法。该方法可望用于多品牌葡萄酒的快速鉴别，对于规范酒类市场，促进食品安全具有重要意义；中国科学院合肥物质科学研究院马玉涵博士找到了灵芝多糖中红外和近红外光谱的特征性位点，用近红外光谱分析技术实现了对灵芝多糖的定量分析。此外，本次会议中多位老师还介绍了近红外光谱技术在罗非鱼片新鲜度检测、鱼粉质量检测、玉米种子活力研究、果蔬无损检测、乳制品检测、现代蚕桑业、油料产品品质检测和烟草等方面的应用。

　　近红外光谱在疾病筛查领域具有广泛的应用前景，东北大学的李志刚博士利用FTIR-ATR光谱技术，通过对血糖、甘油三酯、胆固醇的分析来进行糖尿病和心血管疾病的筛查，对导数光谱的获取与集成建模进行了介绍。报告特别指出多项式平滑(SG)算法虽然被广泛使用，但是该算法具有一些缺陷，比如数据截断、多项式阶次与数据窗口宽度参数缺乏标准化选取方法、欠缺噪声抑制能力等，因此他们设计了基于奇摄动理论和泰勒级数的高精度、抗干扰性强的导数光谱估计器DSE，用来平滑实测光谱以求取实测光谱的导数；德国联邦物理技术研究院的杨林博士报告题目为：《基于超快激光与单光子计数技术的近红外光谱探测深层脑区血氧量的研究》，报告介绍到，近红外光谱技术具有携带方便，选择性好，非渗透性，强穿透性(约3-4 cm)，高时间分辨率(约100 ms)等优点，因此可用于脑部神经活动监测和疾病创伤诊断；南开大学孙岩指出近红外光谱对于水分子的结构变化非常敏感，其利用近红外光谱研究了肝素诱导的R2/wt聚集过程水结构的变化，使用尿素和海藻糖作为渗透剂，用来减缓或者加速聚集。通过主成分分析方法(PCA)提取与蛋白质相互作用的水的光谱信息，观察到了不同结构水的光谱特征，并通过二维相关光谱分析了聚集过程中水分子的变化顺序，发现与NH基团形成氢键的水分子比疏水基团周围的水分子更早的发生改变；暨南大学张静博士基于PLS-DA方法，探讨了Vis-NIR光谱分析方法用于血清乳腺癌样品判别分析的可行性，等间隔组合的波长筛选方法可用于提高血清乳腺癌筛查判别模型的效果，采用模型融合的分析评价方法，可取得良好的补偿效果，张静博士提出的方法框架对于血液定性分析方法的发展具有重要意义。

　　近红外光谱在生物制药领域的研究进展也引起了与会者的关注。其中，天津中医药大学李文龙博士提出近红外光谱能够充分反映物料的动态变化，信息丰富，适用于中药制药工艺动态复杂体系，尤其对于状态的监控和批次一致性评价至关重要。李文龙博士指出基于NIRS的MSPC技术非常适合中药制药工艺的在线监测；爱尔兰都柏林大学的徐君丽博士报告题目为：《Prediction of cell focal adhesions using Fourier transform infrared spectroscopy》(利用傅里叶变换红外光谱预测细胞的粘着斑)，其指出细胞必须首先与材料粘附，才能进行下一步的迁移、分化和增殖，粘着斑是细胞与周围介质表面最主要的结合方式，是一个大分子复合体，连接着细胞骨架和细胞外基质。材料表面的形貌、亲疏水性、表面基团和表面电负性会影响细胞在生物材料表面的粘附，该报告利用傅里叶变换光谱技术实现了预测细胞粘附在生物材料表面的情况的研究目标，揭示了细胞与生物材料表面相互作用的机制；中国科学院西北高原生物研究所的李朵采集了青海省14个不同地区的637份样品进行研究，利用近红外光谱技术结合化学计量学方法，开展了全缘叶绿绒蒿原药材中活性成分-总黄酮近红外定量检测工作，实现了全缘叶绿绒蒿中总黄酮含量的快速、准确检测，有助于从源头控制药材的品质，为后期生产高品质成药奠定基础。

　　土壤重金属污染是我们需要亟待解决的环境问题之一，近红外光谱技术在检测土壤中重金属污染情况也具有较大的应用前景。西安建筑科技大学的杨敏博士介绍了矿物的近红外光谱现状和研究意义，指出在2000-2500 nm范围内产生近红外谱带的矿物主要有碳酸盐矿和含羟基的矿物。杨敏博士通过选择典型区(约127 km²)进行无人机高光谱数据获取，得到高光谱反射率图像，通过地面土壤采样，进行室内光谱测量，建立光谱-重金属含量模型，最终实现高光谱重金属含量预测，进而检测土壤重金属污染情况；暨南大学的施小文指出土壤中重金属含量超标，会导致土壤及农产品中有害物质增加，危机人类健康，常规的检测方法成本昂贵、耗时、专业性强，不适用于大规模土壤检测，而近红外光谱具有可直接测量样品、快速简单、可多指标同时分析等优点，可用于土壤中重金属分析。他们利用Vis-NIR光谱建立珠江三角洲滩涂土壤重金属指标(Cu、Zn、Ni、Cr)同时快速分析模型，该模型是基于SG平滑参数优化和EC-WSP-PLS建立的，具有良好的预测效果，有助于实现近红外光谱技术在土壤分析方面的广泛应用。

　　此外，会议还邀请了知名企业仪器专家进行了交流，罗海峰经理针对光谱技术在白酒行业应用新进展进行了报告，指出光谱技术在白酒行业可以应用于提前预测可能的造假、失误、反常的粮食原料及酒制品，可以使用近红外定量分析来检测原粮、酒中间体以及成品的营养组成。罗海峰在报告中介绍了近几年近红外光谱分析技术在白酒行业的应用情况，尤其在高粱原粮中直链淀粉的开发、大曲的定标开发、成品酒的各种风味指标开发、成品酒的年份分级等方面得到广大学者的关注；王睿经理介绍了近红外技术在半导体行业的应用新进展，指出近红外光谱技术在半导体行业中清洗液、刻蚀液等方面进行定性和定量分析具有其独特的优势：无需稀释样品，可实现无损、在线检测，具有良好的应用前景，并为大家介绍了DS2500L近红外分析仪具有仪器校验更加简便、自动识别附件种类、恒温速度快、抗震防尘、友好交互界面等优点。

　　小微型近红外光谱新仪器值得期待

　　仪器的小型化一直是一个重要的发现方向，在本次会议中，小微型近红外光谱仪器也是一个重要的主题。江苏大学陈斌教授的报告就聚焦了小微型近红外光谱仪现状与选型时考虑的问题》。

　　近年来，不同分光原理的小微型光谱仪数量逐年增加，其应用领域越来越广泛，智能水平也在逐步提高。陈斌教授回顾了近红外光谱仪的发展，从几十年前的滤光片型、光栅型、傅里叶型、AOTF型，再到如今的MEMS型等，充分展现了光谱仪器的演变过程与应用的新水平和新局面。陈斌教授介绍说，未来小微型仪器将在现场检测、实时分析中发挥重要作用，更多的新方法、新原理也将用于指导新仪器的软硬件设计。不过同时，陈斌教授也指出小微型近红外光谱仪的产业化应用才刚起步，其仪器的稳定性、分析模型的可靠性、规模化应用的一致性等很多挑战性难题还需要科研人员去攻克。

　　本次会议内容充实，报告严谨认真，参会人员线上讨论激烈，热情高涨，为近红外光谱技术的发展起到了积极的推动作用。会议闭幕式还评选了10位优秀青年报告奖，值得我们学习。相信本次会议的顺利进行，将吸引更多的研究者加入到近红外光谱技术研究的队伍中，共同推动我国近红外事业的蓬勃发展，实现近红外光谱的技术转化，达到更好的服务社会的目标。