多领域共同推进，近红外应用前景值得期待！

仪器信息网讯 2023年5月8日-9日，第一届光谱技术及应用大会暨第九届中国激光诱导击穿光谱学术研讨会暨第六届燃烧诊断研讨会议召开。会议期间，针对不同的会议主题，大会设置了多个分会场，其中，近红外技术的研究探讨得到了大家的广泛关注。

近红外（NIR）技术是近年来快速发展起来的一种分析手段，具有高效、快速、无损、无污染等特点，在复杂样品分析方面呈现出独特优势。近红外光谱技术已广泛应用于农业、工业、生命科学与医药等领域，随着物联网技术和大数据技术的发展，正在不断向着更多的应用领域探索，推动着行业的进步。

近红外光谱技术拥有许多优势的同时，还存在着光谱解释性差、检出限高等问题，必须发展新的方法和技术。本次会议，各产学研单位及相关企业就近红外光谱最新技术、应用、方法进行了深入的交流，其中涉及药品、烟草、石油化工等领域的应用探讨。

大会现场

部分报告内容如下：

山东大学 臧恒昌教授

《药品连续制造过程中近红外实时评价与放行技术的研究》

药品连续制造是一种先进的药品生产新模式，得以实现的核心技术之一就是质量的实时评价与实时放行技术，而近红外光谱技术在药品连续制造过程中是采用最多的实时评价与实时放行技术。臧恒昌教授团队通过对目前全球已经批准的10个采用药品连续制造技术的药品品种进行分析，并结合其实验室开展的研究工作，介绍了近红外光谱技术在药品连续制造模式下的应用环节及技术案例。

温州大学 陈孝敬教授

《单分类算法在红外光谱中应用研究》

近红外光谱可以用于食品的安全检测。实际的食品安全检测是开集识别问题，即安全食品的形式很容易控制，不安全食品的形式具有很大不确定性。因此，基于近红外光谱的食品安全检测不能采用需要两类平衡样本进行分类器训练的常规二分类方法。单类识别方法是一种特殊的二分类方法，只需用目标类样本训练分类器就可以达到对非目标类样本的区分效果。陈孝敬教授表示单类识别方法结合近红外光谱处理食品安全检测问题是一种很好的思路，其研究团队提出了一种可用于单类识别的自编码器模型（OCAE )。 陈孝敬教授分享了用纯净奶粉与掺假奶粉的近红外光谱数据验证所提方法的效果，得到了OCAE 采用两层编码网络的结构可以对实验数据取得100％的识别准确率，优于已有 SIMCA , SVDD 等同类算法的识别效果的结论。

南开大学 邵学广教授

《近红外光谱分析中的化学计量学方法研究》

邵学广教授在会议中向大家介绍道，在近红外光谱分析中，为了改善近红外光谱检出限差的问题，研究人员将吸附预富集技术与化学计量学方法结合实现了低含量组分的近红外光谱定量分析，同时，发展基于分子间相互作用的间接分析方法，实现了金属离子的定量分析。他还分享道，近年来，其研究团队基于近红外光谱的温度效应，发展了温控近红外光谱技术，并围绕水的结构分析以及水与其他物质的相互作用分析开展了近红外光谱解析与信息提取的化学计量学方法研究，建立了基于温度效应和水光谱探针的定量分析和结构分析新方法。

郑州烟草研究院 刘惠民研究员

《近红外在烟草质量与风格表征中的应用》

刘惠民研究员团队依据烟叶基质的特点，针对烟叶到卷烟全过程应用构建了复烤片烟（含初烤烟叶）模型、醇化片烟模型和成品烟丝模型，模型指标涵盖70种烟草中常量和半微量成分（总质量占比70~80%)。该团队在保障近红外预测模型准确稳健方面做了一系列研究工作，包括针对影响近红外光谱采集质量的样品粒度、仪器参数、环境条件等各种因素进行了系统全面的研究；采取了严格的数据质量管控技术确保一次化学分析数据的准确性等。在应用方面，利用平台数据，该团队研究建立了烟叶质量和风格、烟叶感官评价结果和烟叶醇化进度等化学数据预测模型，各化学数据预测模型高度准确，以此开展了卷烟产品数字化设计研究。

江苏大学 陈斌教授

《低场核磁与近红外光谱联用分析仪的开发与应用探索》

近红外光谱分析技术已发展多年，看到其优点的同时，也需要关注它的缺点。陈斌教授提出近红外分析技术属于二级间接检测法，会受到诸如样品复杂成分的相互影响、检测环境影响、不同仪器之间的差异影响等，导致采用有导师学习模式建立的校正模型非常脆弱，需要不断对模型进行维护，存在较高的使用门槛。陈斌教授与苏州纽迈分析仪器有限公司合作，开展了低场核磁与近红外联用仪器的开发和应用的探讨，在应用机理、信息提取和数据等三个层次上促进融合，并分享了计划后期的低场核磁与拉曼、低场核磁与激光诱导、低场核磁与荧光等联用仪器的开发及应用方法的探讨。

中石化石油化工科学研究院 教授级高级工程师 褚小立

《近红外光谱分析技术在炼油工业的应用》

石油分析测试是炼油科技与生产的眼睛，也是衡量一个国家炼油技术发展水平的主要标志之一。褚小立教授表示，我国正处于从炼油大国向炼油强国转变时期，智能化是炼油企业发展的必然趋势。信息深度"自感知"、智慧优化"自决策"和精准控制"自执行"是智能工厂的三个关键特征，其中，信息深度"自感知"是智能炼厂的基础。原料、中间物料和产品的分析组成和物性分析数据是信息感知的重要组成部分，以近红外光谱为核心之一的现代石油分析技术为化学信息感知提供了非常有效的手段。褚小立教授还在报告中介绍了近红外光谱技术在炼油工业的研发和应用进展，并对未来的技术发展做出展望。