淀粉红外光谱

老年神经退行性疾病，如阿尔茨海默症(AD)、肌萎缩性侧索硬化症、Ⅱ型糖尿病等，目前困扰着全大约5亿人，且这个数字仍在不断迅速增长。尤其是阿尔兹海默症（占70%以上），目前仍未有行之有效的诊断方法，因此无法得到有效的治疗或预防。尽管当代病理学研究已经证实这种病理变化与具有神经毒性的β淀粉样蛋白质的聚集有关，但其在神经元或脑组织中的聚集机制目前尚不清楚。现有的方法, 如电子显微镜、免疫电子显微镜、共聚焦荧光显微镜、超分辨显微镜，通常都需要对样品进行化学加工（标记染色等）,可能会对淀粉样蛋白结构本身造成影响。而非标记方法，如表面增强拉曼光谱（SERS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）, 前者受限于亚细胞水平上的低信噪比、自发荧光及不可逆的光损伤，后者其空间分辨率受限于红外光波长（?5–10 μm），且光谱可解译性和准确性受到弹性细胞光散射所产生的米氏散射效应(Mie scattering effects)的严重影响，使得直接在亚微米尺度上研究淀粉样蛋白质在神经元内的聚集行为十分困难。美国Photothermal Spectroscopy（PSC）公司开发的全新非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage， 是基于的光学光热诱导共振（O-PTIR）技术，它克服了传统FTIR技术的衍射限和米氏散射效应，红外光谱空间分辨率高达500 nm，且无需对样品进行标记, 不再需要衰减全反射（ATR）技术进行厚样品测试，且能够无接触和无损探测样品，全程对样品无污染，可以帮助科研人员更全面地了解亚微米尺度下样品表面微小区域的化学信息，使得在亚细胞水平揭示生物分子结构成为了可能。美国Photothermal Spectroscopy（PSC）公司开发的全新非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage（如图1A所示），使用可见探测束（532 nm）来测量样品在脉冲红外光束照射下的红外光热响应，具体体现为样品反射率的变化，由于使用了可见光作为检测光，使得其空间分辨率不再依赖于入射红外光的波长，且单一特定探测光束的使用还可以消除米氏散射效应。 图1. (A) 美国PSC公司非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage实物图；（B）亚微米红外成像示意图：神经元树突的AFM形貌图,其中神经元直接在CaF2基底下生长。mIRage采用两束共线性光束: 532 nm可见(绿色)提取光束和脉冲红外(红色)探测光束，样品的光热响应被检测为样品由于对脉冲红外光束的吸收而引发的绿色光部分强度的损失，使红外检测的空间分辨率提高到?500 nm. (C) 小鼠大脑皮层初神经元, 在CamKII促进下表达为tdTomato荧光蛋白，使得神经元结构填满红色，图片标尺为20 μm。(D) 图C区域放大图片，箭头指示树突上的神经元刺。因为上述的巨大技术优势和突破，非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage在生物学领域技术有广泛的应用前景和潜力，可应用于诸如细胞学研究（蛋白质、磷脂结构分析，红细胞、巨噬细胞成像等），临床致病菌/病原微生物鉴定，癌症诊断（细胞/组织），牙科/骨病变/眼科检测，生物大分子损伤，生物组织识别，以及生物药物检测，法医学等。近日，瑞典隆德大学的Klementieva教授团队与美国PSC公司的Mustafa Kansiz博士合作，使用全新非接触式亚微米分辨红外测量系统在亚微米尺度上研究了淀粉样蛋白沿着神经突直到树突棘的聚集行为（图1B和C），这是以往的实验技术手段所不可能实现的。在该研究中，他们使用了大脑皮层初神经元，这是因为它们易发生AD病变，且具有特的结构。初神经元的这种形态特征使得可以在单个神经元层面上来测试全新非接触式亚微米分辨红外测量系统的分辨率和准确性。先，他们在反射模式下获得了高质量的红外光谱，且不受米氏散射或基线失真等人为因素的干扰(图2A,B)。值得注意的是，全新非接触式亚微米分辨红外测量系统其约为400 nm的横向分辨率，使得他们能够通过比较1740 cm-1处的峰强度来检测脂质含量的差异，以及通过对比酰胺II (1540 cm?1)与酰胺I特征峰强度(1654 cm?1)的比值来比较氨基酸(蛋白质)的种类和数量上的差异(图2C,D)。这是科学家们次获取单个树突棘的高分辨率的化学图像和红外光谱，以往其它测试方法是无法做到的。图2. 使用非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage观察初神经元结构。 (A) 在1650 cm-1处获得的神经元的红外图像，显示了蛋白质的分布 (B)中对应原始红外光谱的位置用数字和圆点表示，图片标尺为20 μm；（C）在1650 cm-1处获得的树突的红外图像，数字表示D图中获得光谱的位置，图片中标尺为20 μm；（D）在C图中两点处取的归一化红外光谱,体现了该方法的亚微米空间分辨率。红色箭头表示蛋白质结构的化学变化。为了在亚细胞层面上定位神经元中β片层结构，作者对APP-KO神经元进行了为时半小时的合成Aβ(1-42)处理（2×10?6 M），并使用非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage进行了化学结构的成像分析（图3A）。对Aβ处理后的APP-KO神经元的红外光谱进行分析证实，β片层结构可以在亚细胞水平上进行分辨。有趣的是,纯Aβ(1-42)纤维在1625 cm-1位置处有特征的红外峰，当加入到神经元结构中后，β片层结构的特征峰移动到1630 cm-1处，表明淀粉样原纤维结构发生了变化，可能是由于其与细胞蛋白和/或细胞膜发生相互作用导致的（图3B, C）。基于该发现，我们可以得出，在神经元中的淀粉样蛋白的构型变化可能会引发阿尔茨海默症进程中的不同机制。为进一步了解其形成机制，更多的方法学研究变得更加必要，如将非接触式亚微米分辨红外与免疫荧光显微镜结合起来，这种多模态成像模式可以在不同的细胞层面上更详细分析特征蛋白的结构变化，如前突触或后突触，囊泡(溶酶体或内溶酶体)或其他细胞器。图3. 使用非接触式亚微米分辨红外测量系统Mirage观察β片结构在处理后的初神经元中的聚集行为。（A，B）APP-KO初神经元在1650和1630 cm-1处的明场和光热红外成像，彩色标度表示光热振幅的强度，从小值(蓝色)到大值(红色)，阈值为50%(以0为中心)，插图为放大或叠加后的红外成像图，图片标尺为20 μm；（C）神经元中淀粉样蛋白结构在2×10?6 M Aβ(1-42) (红色)处理或不处理(绿色)后分别对应的红外光谱。β片结构对应的特征红外峰用红色箭头表示，光谱数据点间距为2 cm?1，数据进行50次均一化处理。综上所述，借助全新非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage，科学家成功次揭示了初神经元的分子结构，无需标记，且因为该技术是在非接触模式下工作，不会对神经元造成损伤，这在研究脆弱或粘性的物质时显得尤为重要。另外，该技术还能获得亚微米尺度的红外光谱，且不含由于背景失真或米氏散射造成的散射伪影。新的技术进步表明，全新的非接触式亚微米分辨红外测量系统mIRage现在可以用来做活细胞成像,并保持相同的亚微米空间分辨率。在这种情况下，全新的非接触式亚微米分辨红外测量系统有望在β片层结构在活神经元的突触附近的化学成像中发挥关键作用，并提供一个新的机会来研究神经毒性淀粉样蛋白如何从一个患病的神经元传播到一个健康的神经元，揭示阿尔茨海默症的形成和发展机制。该工作发表在2020年的Advanced Sciences上（DOI: 10.1002/advs.201903004）。

近年来红外光谱在各行业中的应用日趋广泛，但普遍应用技术水平不是很高，为提高红外光谱分析与应用技术水平，天津港东科技发展股份有限公司联合中国仪器仪表学会分析仪器分会，中仪标化（北京）技术咨询中心、仪器信息网，5月18—23日在天津联合举办了红外光谱分析与应用技术培训班，特聘请国内知名专家北京化工大学饶国英研究员，清华大学孙素琴教授，国家电化学和光谱研究分析中心许经纬研究员到现场授课，分别来自全国各省市地区的研究所、地质、教育等不同领域43名学员参加了本次会议，本次会议取得了圆满成功。 天津港东李副总在百忙之中赶到会议现场为会议致辞，并为大家介绍了天津港东的销售情况以及天津港东目前的发展状况、最新动向。 会上，由专家首先为学员讲解了红外光谱分析基础，近代傅立叶红外光谱技术及应用。接着介绍了红外光谱的基本制样技术，红外光谱在复杂化合物中的应用，关于建议增补奶粉红外光谱国家标准检测方法的报告等，令学员对红外光谱的产品有了新的认识。同时，我们还为学员现场操作演示红外光谱仪，提高学院的动手能力。在操作过程中，学员们提出的许多实际工作中遇到的问题，都得到了一一的解答。最后一天学员通过了培训考试，并领取了相关证书。学员们纷纷表示参加此次交流收获很大，会议取得了良好的效果。 举办此次研讨会，旨在将红外光谱作系统的介绍，使红外分析技术能得到更好的应用，提高红外光谱分析检测的技术水平，同时也促进红外光谱分析技术更快、更好的发展。让红外光谱在实际分析检测过程中发挥更大的作用。 今后，天津港东会陆续在全国举办各种形式的研讨会，我们也将用更周到、及时的售后服务和系统的仪器使用培训为广大用户服务。

日前，全国饲料工业标准化技术委员会发布文件，征求关于3项农业行业标准(征求意见稿)的意见。其中《饲料的近红外光谱分析应用指南》规定了饲料成分如水分、粗脂肪、粗蛋白、淀粉、粗纤维含量以及消化率等技术指标的近红外光谱分析应用指南。　　与其他分析技术尤其是传统的实验室化学分析技术相比，近红外光谱分析技术在分析速度、检测成本、可同时检测多种理化性质、易操作性等主要检测性能方面具有显著优势。在全球饲料行业，NIR技术的优势已经获得了极大的认可和广泛的应用。据悉，在 ISO 12099：2010 Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products-Guidelines for the application of near infrared spectrometry 标准颁布之前，国际上的近红外光谱技术在饲料行业中并没有通行的、普适性的国际标准。2010年 6 月 15 日，ISO 12099 的颁布实施在动物饲料行业树立了行业公认的交流准则，从而让不同 NIRS 光谱用户实现了结果的互认与交流，该标准在 2017 年进行了修订(ISO 12099:2017)。　　在饲料行业，我国从 20 世纪 90 年代中期开始引进近红外饲料分析仪器，到 2002 年底，正式颁布了饲料行业近红外分析的国家标准 GB/T18868-2002《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定近红外光谱法》、2007 年颁布实施了 NY/T 1423-2007《鱼粉和反刍动物精料补充料中肉骨粉快速定性检测近红外反射光谱法》，2012 年颁布了地方标准 DB21/T 2048-2012《饲料中粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、水分、钙、总磷、粗灰分、水溶性氯化物、氨基酸的测定 近红外光谱法》，2015年颁布了地方标准DB43/T 1065-2015《饲料中氯基酸的测定 近红外法》，2019年颁布了地方标准DB36/T 1127-2019《饲料中粗灰分、钙、总磷和氯化钠快速测定 近红外光谱法》，这些标准的颁布实施，标志着这项检测新技术在我国的饲料检测方面受到了广泛的关注和认可。　　虽然，国内许多大型饲料企业和科研院所均在饲料的 NIR检测软硬件方面投入了巨大的财力物力，既促进了饲料行业的飞速发展，又提升了 NIR技术的普及与推广。但与飞速发展的 NIR饲料分析技术以及对应的国际标准方面的发展相比，我国针对 NIR技术在饲料检测方面的标准制订还有待完善，这对我国 NIR技术在饲料行业的全面、稳健、规范的发展形成了制约。故此，亟需推出针对饲料行业检测具有指导性质的、能适应 NIR检测技术发展态势的指南标准。　　《饲料的近红外光谱分析应用指南》修改采用 ISO 12099:2017《动物饲料、谷物及谷物精制料的近红外光谱分析应用指南》。ISO 12099 为使用近红外光谱进行动物饲料的成分如水分、脂肪、蛋白、淀粉、粗纤维含量以及相关性能参数如消化率等的检测提供了综合性指南。ISO 12099 国际标准的引用，为各项技术环节提供了非常细致的指导基础，是后续开发和应用具体 NIRS 解决方案的重要基石。　　作为促进仪器技术应用的有力手段，标准的推行对仪器及分析测试行业具有重大的意义。通过国家标准信息查询系统检索，目前近红外相关的国家标准22项、行业标准31项，地方标准18项。相关标准的推出对于发展中国近红外光谱分析技术，便于广大用户正确掌握和使用近红外光谱定性分析方法，在一定程度上解决了粮油、饲料、水果、纺织品、乳制品等现场快速鉴定与相关行业产品的鉴别、溯源及判别问题，对促进中国近红外光谱快速分析技术应用和发展具有重要实际意义。特别值得一提的是，2013年发布了GB/T 29858-2013《分子光谱多元校正定量分析通则》，2019年发布了GB/T 37969-2019《近红外光谱定性分析通则》。其中，《近红外光谱定性分析通则》规定了近红外光谱定性分析的基本原理和方法、使用软件、仪器设备、光谱测量、样品、定性分析试验步骤、试验数据处理、试验报告等内容的通用要求，进一步完善了近红外分析技术的应用标准，使近红外定性分析的应用走向规范。在我国，大量的科研机构及企事业单位越来越重视并充分挖掘和利用着NIR分析的优势。不过，相对于近红外亟待拓展的领域，现有的标准还不能满足快速增长的应用需求。拿饲料为例，当前全球工业领域的质量管理，已提升到以“原料控制”及“生产过程质量控制”等预防性的质量控制和检验手段为主。要满足上述要求，须有快速、适宜现场及在线检测的检验手段作为支撑，而鉴于近红外光谱技术的优势，相关标准的完善将进一步推动其在饲料领域的应用拓展。

总酯含量的检测方法酯类是中国白酒的主要风味物质，其含量约占白酒风味物质总量的 75%~95%。酒中的风味物质是决定白酒香气、口感和风格的关键。除了原料中含有酯类外，大量的酯类物质是在酒醅发酵过程中由微生物代谢产生的。酒醅中总酯的含量在一定程度上反映了其发酵情况，通过测定酒醅的总酯，结合水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度等指标的分析，可以了解酒醅发酵过程的变化以及发酵效果，从而有效的调整酿酒工艺。酒醅检测是白酒生产过程中监测日常生产的重要环节，一般检验的指标有：水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度。在 2004 年我国已成功将近红外光谱技术应用于酒醅成分的分析，实现了水分、酸度、淀粉、糖份和酒精度的快速定量检测。但目前一些酒企使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的很少。本文着重介绍一下酒醅中总酯的近红外检测方法如下：01收集湿化学数据，酒醅总酯化学值的测定参考《T/CBJ 004-2018 固态发酵酒醅通用分析方法》中规定了使用近红外光谱仪快速测定酒醅中总酯的化学检测方法。02光谱采集：使用瑞士步琦傅里叶变换偏正干涉仪 N-500 和固测量池和自动旋转采样系统，利用配套软件 NIRWare Operator 采集酒醅的漫反射近红外光谱。仪器自动扣除内外参比；分辨率：8cm-1；扫描次数：32 次。酒醅样品光谱采集前都进行相同的混匀、装样，且每个样品平行测量三次。03模型的建立：采用 NIRCal 定量分析软件将酒醅样品的近红外光谱与国标法测得的成分含量进行关联，建立酒醅样品中总酯的定量预测模型。近红外定量分析模型的建立使用偏最小二乘法（PLS）算法。04模型的评价：模根据模型的校正集的决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、检验集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)来判断模型的质量，从而筛选出酒醅中总酯的最佳近红外定量预测模型。05在验证集浓度范围相同的前提下，相关系数越接近 1，回归或预测效果越好；SECV 和 SEPC 越小，预测结果越准确。06建立及验证酒醅的近红外模型后，在实验室或者车间测定未知样品只需要在 10 几秒即可得出样品的近红外预测值。07模型验证 验证使用近红外光谱仪检测酒醅总酯的可靠性，可以将预测值和实测值进行 t 检验分析，结果表明在 0.05 显著性水平下，传统化学值测量方法与近红外光谱法不存在显著性差异，说明这两种方法不存在系统误差，因此证明了所建立的酒醅总酯近红外模型具有良好的预测能力，可以达到常规分析方法的精度要求。近红外光谱分析技术与现有检测方法相比，该检测方法具有快速准确、绿色无损等优点，能够实现酒醅中总酯的快速准确测量。步琦近红外一直以来都是光谱技术的市场领导者，其产品实验室，旁线以及在近红外光谱仪广泛应用于各行各业。

p　　QY Research的最新报告显示，2018年，全球近红外光谱市场价值4.6亿美元，预计到2025年底，该市场将达5.6亿美元。未来几年，亚太地区有望成为增长最快的市场。对我国而言，现代近红外光谱的研究与应用起步相对较晚，1979年开始引入近红外光谱仪，而相应的课题研究在90年代前只属于初步的研究，涉及的领域也很少。20世纪90年代以后，随着仪器、软件和应用等的发展，近红外光谱法才以高效和快速的特点异军突起，逐渐应用于农业、石化、制药和食品等多个领域。/pp　　虽然业界普遍认为，近年来我国近红外光谱分析技术无论在研发还是应用方面都取得了长足进展，近红外光谱在中国有着非常大的市场前景。不过，由于应用拓展不足，相关的检测标准还不完善，模型建立、评价和修正有一定难度等原因也在一定程度上限制了近红外光谱产业的进一步发展。/pp　　目前，近红外光谱的技术及产业发展现状如何？如何才能想用户之所想，从实际应用的角度出发，进一步完善并推进产业更快更好的发展？针对这些问题，2019年4月19日，由ACCSI2019主办方仪器信息网和本届会议支持单位中国仪器仪表学会近红外光谱分会合办的近红外光谱发展论坛在青岛召开。大会组委会安排了七个专家报告，深入解析近红外光谱的技术、标准、应用、仪器等关键问题，吸引了120余位代表出席，现场座无虚席。特别值得一提的是，本次活动不仅邀请了各大科研院所专家、厂商技术人员出席，还吸引了新希望六和、正大集团、亚太中慧、丰沃新农等很多青岛当地的用户参会，真正实现了专家、用户、企业“面对面”交流的效果。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1398.JPG" alt="IMG_1398.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/9584603b-5f4b-44f6-88ae-3cbfccbb1817.jpg"//pp style="text-align: center"img title="IMG_1395.JPG" alt="IMG_1395.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/37751a21-c396-4d30-870b-bb71000bbb2d.jpg"//pp style="text-align: center "strong会议现场/strong/pp　　会议由中国仪器仪表学会近红外光谱分会山东工作站主任、山东大学臧恒昌教授主持。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1300.JPG" alt="IMG_1300.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/3be2f95c-c130-4199-86fe-260089f1a3bc.jpg"//pp style="text-align: center "strong中国仪器仪表学会近红外光谱分会山东工作站主任、山东大学臧恒昌教授主持会议/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img title="IMG_1242.JPG" alt="IMG_1242.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/78b3cbd6-bf15-4836-9466-6fc3fd76cae6.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事长、北京化工大学教授 袁洪福/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：近红外分析技术综述及发展讨论/strong/pp　　袁洪福从1800年Herschel发现近红外光讲起，介绍了近红外光谱的发展历史，回顾了在近红外光谱发展中做出突出贡献的一系列科学家，并对现如今成熟的光谱仪、多元分析软件、数据库等进行了全面的介绍。报告中，袁洪福还比较了欧美、韩国、巴西和中国四个国家的近红外光谱应用情况，他指出，相对于欧美成熟的应用阶段，目前中国正处于上升趋势。/pp　　袁洪福分析到，目前我国近红外分析技术已经为企业届所接受，特别是在饲料、大豆收购等领域上已经产生了经济效益，但是大家对近红外分析技术的理解还存在着偏差。袁洪福说，他对近红外有深厚的感情，他希望将自己多年的研究经验交到年轻人手里。对近红外光谱未来发展的思路，袁洪福给出了如下的建议：应用为牵引、硬件是基础、光谱标准化、建立数据库、建立标准方法等。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1308.JPG" alt="IMG_1308.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/ca65f15c-132e-4c84-a152-c29a64d40b55.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：中国仪器仪表学会近红外光谱分会副理事长、南开大学教授 邵学广/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：近红外光谱仪器、方法与应用新进展/strong/pp　　从化学计量学走到近红外领域，邵学广在近红外领域的研究也有二十多年了。前十几年，邵学广主要在建模方法、建模样本、光谱预处理方面开展研究，最近七八年聚焦模型转移、微量成分分析、实际应用、仪器、大数据系统等。本次报告中，他从基础研究、化学计量学、仪器等多个方面介绍了近红外光谱技术的新进展。/pp　　邵学广说，在我国，相对于其他分析仪器，近红外光谱在科研领域的应用还比较少，加强基础研究是非常重要的，不过，这几年已经有了一定的进展。据介绍，针对近红外灵敏度低这个缺点，邵学广申请了基金委的重点项目，通过为期五年的研究，目前溶液样品做到几十个纳克，固体样品做到微克。不仅如此，邵学广还提出了温控近红外光谱技术，与日本教授提出的水光谱组学不谋而合。据悉，未来，邵学广还计划与无锡迅杰光远合作开展基于“多元光学计算(MOC)”原理的仪器研究。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1323.JPG" alt="IMG_1323.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/2c093967-5323-4784-9dfb-afd9eff3c4b4.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：黄埔海关技术中心(原黄埔出入境检验检疫局综合技术服务中心)研究员 苏彩珠/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：近红外光谱技术分析方法的标准化概况和存在问题与发展趋势/strong/pp　　在我国，标准对仪器技术的应用和推广有明显的促进作用。据苏彩珠介绍，整体上看，我国在近红外标准化方面的工作并不落后，特别是2000年之后取得了很大的进展。现行标准中国55项，其中国家标准22个，行业标准19个，地方标准14个；国外54项，其中国际标准13个，发达国家20个，新兴市场国家14个，国际知名组织7个。/pp　　尽管如此，苏彩珠也指出，我国在标准化方面仍然存在一些问题，如标准覆盖学科和应用领域情况少；标准复评审计更新情况慢；现行标准需要专项培训等。针对此，苏彩珠也从科学技术研究计划和资金、行业专题专项培训、团体标准、分析方法标准化切入点、新时代形势下的技术特点等多个角度给出了一些思考和建议。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1371.JPG" alt="IMG_1371.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/50939f60-c7af-487d-943a-28259ddba307.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：北京吉天仪器有限公司近红外产品经理 李得勇/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：聚光科技近红外技术在粮油质检系统的应用/strong/pp　　据李得勇介绍，目前国产近红外仪器从层面上来讲，表面看起来简单，但深层次也有不少无奈，总体上来说重硬件，轻应用；从市场分布来说，国产近红外仪器的客户偏中、低端，以加工制造、现场快检为主，高端研究领域应用比较少；在市场占有率方面，国产近红外仪器的客户以企业、个体客户为主，国家质检体系占比略低，不过近些年增长速度很快。/pp　　科技仪器如何助力国家粮食安全现状？李得勇从增产和收储两个方面，以聚光科技近红外产品为例，分享了近红外技术在粮油质检系统中可以提供的解决方案。不过，李得勇也指出，针对粮油领域而言，国产近红外光谱仪应用范围比较广，但应用深度一般较浅，缺乏整体解决方案的提供。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1373.JPG" alt="IMG_1373.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/62e06818-bb5e-43bd-8e1b-9369cdc6370c.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：中国仪器仪表学会近红外光谱分会山东工作站副站长、新希望六和饲料股份有限公司近红外项目专员 隋莉/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：NIR光谱技术在饲料行业的应用分享/strong/pp　　本次会议中我们也特别请到了青岛当地典型用户单位新希望六和进行经验分享。据隋莉介绍，近红外光谱仪在饲料行业已经取得了一系列的成果，特别是大型饲料企业接近全配置。报告中，隋莉还特别指出，从价值取向上来说，企业选择近红外仪器不是政策要求，是完全价值驱动的。对此，她还特别从分析时间缩短和环境保护两个方面对常规分析方法和近红外分析方法进行了对比。/pp　　基于多年仪器使用经验，隋莉深度挖掘了NIR应用的关键点，包括规范样品制备、设备维护、数据比对等细节；科学认知实验室分析水平、NIR预测能力；合理预期哪些能做，哪些不能做，并对方法进行不确定度分析；持续培训等，给现场用户很大的启发和借鉴。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1401.JPG" alt="IMG_1401.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/7218eb2d-9d36-4ecf-99f1-a9be55abab7c.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：珀金埃尔默企业管理(上海)有限公司高级应用部经理 倪勇/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：在线近红外分析技术在智能化生产中的应用/strong/pp　　过程分析设备称得上整个生产过程的“眼睛”，可以协助生产线“看着”产品的外观特性和内部品质含量进行科学的调整。在线近红外过程分析技术就以其分析速度快，设备相对简单，非破坏性、多组分、多通道、同时检测等特征被广泛的应用在粮油加工、谷物分级、烟草加工、生物制药等领域。倪勇说，在线近红外仪器未来一定是一个新的发展方向，发展潜力比实验室近红外仪器更加广阔。/pp　　报告中，倪勇分析了企业选购在线近红外仪器的利益驱动及企业对在线近红外分析仪的共通要求，并详细分享了DA7440产品在淀粉/发酵生产中的应用案例及仪器特点。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1424.JPG" alt="IMG_1424.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/33f82226-a248-4a26-bae0-93ea1a3ffbea.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告人：华东交通大学教授 刘燕德/strong/pp style="text-align: center "strong报告题目：水果光电检测技术及装备现状与未来/strong/pp　　据刘燕德介绍，目前我国水果行业很多还处在人工分选阶段，缺少水果内外品质快速无损检测方法和装备。报告中刘燕德特别介绍了意大利、新西兰、日本、荷兰、澳大利亚等的成功案例，同时也分享了国内水果光电检测与分选装备的研究现状。据悉，华东交通大学研制了基于漫透射检测原理的脐橙、蜜柚、苹果、梨等水果内部品质在线检测与分选装备，在江西、山东、重庆、广西、河北、广东等水果主产区推广应用，打造了晶心高糖苹果，赣南脐橙、梅州金柚等水果品牌。/pp　　最后，刘燕德还分析了水果光电检测技术的发展趋势：高精度、智能化、数字化、多元化、网络化、模型化等。此外，从新老设备的融合发展、内外品质同步分选、自动化包装、大数据应用和数据共享等方面也进行了详细的介绍。/pp　　本次近红外光谱发展论坛的各位专家的报告既梳理了技术的发展综述，也展现了最新的研究成果和方向，更重要的是，各位专家还点出了近红外在实际应用中的问题所在，并给出了切实的解决方案。/pp　　报告中，各位嘉宾对我国近红外光谱的现状和发展给出了自己的看法。袁洪福说，我国近红外光谱的应用正处于上升趋势；邵学广说，我国近红外光谱的基础研究亟待加强；苏彩珠说，2000年之后我国在近红外标准化方面的工作取得了很大的进展；李德勇说，近些年国产近红外仪器在国家质检体系的占比增长很快；隋莉说，企业选择近红外仪器完全是价值驱动的；倪勇表示，在线近红外仪器未来是一个新的发展方向；刘燕德也分享了我国水果光电检测技术及装备的新进展。所有这一切，正如主持人臧恒昌总结的，我国的近红外光谱还依然“年轻”，未来大有可为。/pp style="text-align: center"img title="IMG_1350.JPG" alt="IMG_1350.JPG" src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/527757c9-c608-4f53-a308-721962c75d94.jpg"//pp style="text-align: center "strong中国农业科学研究院 蒋士强研究员/strong/pp　　同时特别值得一提的是，中国农业科学研究院蒋士强研究员在听了大会报告和近红外光谱发展论坛之后，现场给大家分享了自己的建议和期待，他说，人工智能、成像等技术对近红外光谱技术的未来发展或许有借鉴意义。/p

2024年5月1日，NY/T 4427-2023 饲料近红外光谱测定应用指南正式实施。本文件提供了饲料成分如水分、粗脂肪、粗蛋白质、淀粉、粗纤维含量以及消化率等技术参数的近红外 光谱测定应用指南，适用于饲料的近红外光谱测定本文件起草单位:中国农业大学、中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所[国家饲料质量检 验检测中心(北京)]，主要起草人:杨增玲、韩鲁佳、樊霞、刘贤、黄光群、王石。以下是文件内容（摘自网络），供大家参考：

北京工商大学人工智能学院 张倩 高翔 崔程（导师：吴静珠）2022年10月20～22日，为期三天的全国第九届近红外光谱学术会议在线上召开，此次会议全力展示了我国近红外光谱领域所取得的最新进展及成果，增进了广大近红外光谱科技工作者和广大近红外分析工作者之间的交流与合作，进一步促进了我国近红外光谱事业的发展。本次会议中外专家学者汇聚一堂，近3000人报名参会，会议规模再创新高。此次会议共安排了80余场报告，内容涵盖了化学计量学方法、仪器与测量附件、光谱成像与过程分析，以及近红外光谱技术在农业、食品、化工、制药等多个领域的应用进展，为参会人员呈现了一场既有深度亦有广度的学术盛宴。以下从多种角度介绍本次会议亮点及参加会议的心得体会。首次邀请国外学者进行汇报，扩充国际视角本次会议，不仅汇集了数十位近红外领域顶尖的国内专家，还邀请了四位国际知名教授、专家站在国际视角，现场分享近红外技术的最新发展。来自日本名古屋大学的Satoru Tsuchikawa教授带来了题为《State-of-Art NIR Imaging Research For Agriculture and Forestry》的报告，详细讲述近红外成像技术在农业和林业的研究进展；来自韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授的报告题目为《Identification of gallbladder cancer through NIR analysis of bile and quantitative detection of microplastics captured in perfluorocarbon》，通过对于胆汁的近红外分析和定量检测来诊断胆囊癌，展现了近红外光谱在疾病筛查领域具有的广泛应用前景；来自西班牙Córdoba-UCO大学的Dolores Pérez-Marín教授分享了报告《Current Trends in The Use of NIRS Spectroscopy for The Control of Agrifood Products and Processes》，介绍了在农产品、食品品质和生产过程控制中近红外光谱技术的应用趋势；奥地利因斯布鲁克大学分析化学和放射化学研究所所长Christian Wolfgang Huck教授针对微型光谱仪的现状与未来带来了题为《Present and Future of Miniaturized NIR-Spectrometers Combined with Challenging Data Management Strategies》的精彩汇报，介绍了近年来不同分光原理的微型光谱仪应用领域发展及智能化水平提升等趋势。数十位资深近红外专家相聚云端，现场分享最新的研究进展本次会议十余位在近红外检测领域深耕多年的专家教授分享了自己从事近红外光谱分析技术应用研究与实践十余年的经历、经验和心得体会，为青年学者进行后续的研究提供经验与启发。南开大学的邵学广教授结合近红外光谱分析的需求，简述近红外光谱分析中所涉及的化学计量学方法，阐述化学计量学对近红外光谱分析的作用和意义。化学计量学的核心是正确的使用数学和统计学方法进而从数据中获取与分析目标相关的信息，理解化学计量学方法的原理是保障正确使用的关键，邵教授通过将建模流程拆分，在数据集及评价、建模方法、模型评价与验证、模型监控等步骤中说明如何在近红外光谱分析实践中正确选择和使用化学计量学方法。云南中烟工业有限责任公司的王家俊高工结合自己从事近红外光谱技术在烟叶原料、辅助材料质量控制与品质分析中的应用研究的经验，从近红外光谱定量定性分析与标准、近红外光谱分析网络化与数据挖掘应用、天然样品高质量光谱的测量与参考数据测定、化学计量学方法应用和模型应用和维护五个方面分享了自己的实践体会，同时也展望了大数据时代近红外光谱技术网络化的应用前景，给青年学者提出希冀。华东理工大学的杜一平教授带来自己最新的研究进展，杜教授通过对低浓度组分检测的深度思考，从样品中浓度相关性的角度探讨NIR模型的本质。他提出当样品中存在与被测组分浓度具有相关性的组分时，模型可以“借助”这种关系提升模型性能，样品组成改变时，相关性组分对模型的影响可能影响到模型预测精度，该发现有助于我们进一步理解和应用模型、变量选择结果、模型维护方法以及注意模型更新等。海南大学的云永欢副教授做了题为《我与近红外光谱的十年：从基础理论、方法开发到应用研究》的报告，将自己从开始接触近红外光谱到现在取得的成果和总结的经验精炼在20分钟内向大家进行了分享，给正在学习和进行近红外领域相关研究的在校研究生提供了很多新的思路和研究方向。聚焦近红外技术在食品安全、生物制药、化学化工等热门领域的最新应用本次会议不仅聚焦最新、最前沿的光谱技术，而且对食品安全、生物制药、生命科学、材料等目前最热门的应用领域进行深入探讨。近红外技术在水果分级检测中应用日趋广泛。来自北京市农林学院智能装备技术研究中心的李江波研究员进行了题为《水果内部质量近红外光谱检测技术与设备》的报告。针对近红外光在水果组织中传输存在多重散射和吸收，导致水果内部有效光谱信息难以准确、稳定获取的问题，建立了水果内部光传输特性分析系统，解析了近红外光在水果内部传输机理，提出了逐步切片结合最小二乘拟合的近红外光在水果组织中穿透深度分析法，保证了近红外光谱信号的可靠获取。湖南农业大学李跑教授利用近红外光对果皮穿透能力对柑橘品种、柑橘产地、柑橘霉变进行定性无损检测：对于不同品种的柑橘鉴别分析，采用主成分分析-Fisher线性判别模型（PCA-FLD）+6点平均光谱（赤道4点+顶部+底部）最终实现100%鉴别率，使用同样的方法对不同产地的柑橘进行鉴别，最终结果依然非常优秀；对于霉变柑橘检测，研究了不同波段（长短波段）柑橘近红外光谱对霉变模型的影响，并指出：在建模过程中发现短波近红外光虽然穿透性要强于长波近红外，但长波近红外光建模效果要优于短波近红外。在食品行业近红外技术的应用日渐成熟。福斯华（北京）科贸有限公司的应用专家杨海龙结合福斯华三款近红外光谱仪在肉类行业、谷物交易加工行业以及制糖行业的应用，对近红外光谱分析技术在食品行业的应用进行了分享。温州大学的黄光造老师利用一类自编码器结合近红外光谱实现对奶粉中掺假的检测。四川长虹电气股份有限公司的刘浩工程师深入探讨了近红外光谱在白酒行业的应用：应用近红外光谱技术实现对酒醅的快速检测，可为酿酒生产现场及时提供数据。通过组合不同预处理方法、预处理参数选择、PLS成份数建立定量模型，可以选择出酒醅的水分、酸度、淀粉、残糖的最佳建模方法；自主研发的光谱智能APP可以实现账号管理、光谱采集、光谱曲线绘制、云端模型调用和结果展示等功能。相较于传统实验室，其具有体积小巧、轻便、易携带等优点，非常适合对酿酒车间酒醅进行现场快速检测。近红外光谱在生物制药领域近年来也取得了显著的研究进展。随着制药技术的发展，药物连续化生产正在成为国际制药行业发展的趋势，来自山东大学的李连副研究员分享了报告《近红外光谱分析技术在制药领域的在线应用研究探索》，以光谱稳定获取、光谱-物料实时对应、光谱模型建立等方面为着力突破点，重点介绍了山东大学药物智能制造技术研究团队，应用NIRS在药物生产在线分析方面所做的研究工作及获得的研究成果。来自天津中医药大学的硕士研究生吴晨璐进行了题为《多光谱数据融合用于双黄连口服液的质量检测》，该报告提出了一种基于紫外可见和近红外光谱的数据融合方法，以可溶性固含量和总黄酮为指标的用于检测双黄连口服液质量的方法。来自中国科学院西北高原生物研究所的硕士研究生龙若兰进行了题为《藏药五脉绿绒蒿提取过程中总黄酮含量的近红外在线检测》的报告，该研究以提升五脉绿绒蒿中总黄酮含量在线检测精度为目标，为中药材在线检测模型的建立提供了新的思路。来自天津中医药大学中药制药工程学院的硕士研究生崔同灿进行了题为《草药NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的可行性研究》。在草药的流通和使用的过程中不同批次的药材之间质量波动较大，该报告以菊花和天麻为例，研究不同校准转移方法实现NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的适用性和可靠性。该研究探索了具有不同分析信号的不同类型仪器之间的校正转移的可行性，以期解决草药快速质量评价和成分含量预评估任务，为草药质量控制研究提供新的手段和思路。拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析等多领域的光谱分析技术全面发展 此次会议交流不仅仅限于近红外光谱分析技术，对于其他光谱技术结合化学计量学的研究和应用等也展开了多组报告，对拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析和介电光谱等领域的基础研究、理论创新、及新方法、新技术和新应用进行了介绍。来自武汉轻工大学的四位研究生分别基于拉曼光谱成像技术做了多种研究。肖晓枫同学以小龙虾为研究对象，模拟了微塑料在小龙虾体内的传递途径和累积过程，并利用拉曼成像结合图像处理用于识别和可视化不同小龙虾组织中的微塑料，基于此估计微塑料的污染水平。梅婷娜同学建立了一种基于拉曼成像与化学计量学相结合的高效方法，以同时识别滤袋在浸泡过程中释放出的各种MPs。吕静雯同学以大豆油、菜籽油和棕榈油为研究对象，模拟了油炸行业的煎炸过程，将拉曼光谱结合化学计量学用于定量监测油炸过程中油的降解。徐梦婷同学通过拉曼峰强度建模成功地将山茶油与低价植物油和掺假山茶油区分开，预测成功率达95%以上，为山茶油鉴别提供一种可行方案。来自中国农业大学的博士研究生龙园做了题为《拉曼高光谱用于玉米种子霉变筛选检测研究》的报告：将拉曼高光谱应用于玉米种子霉变样本筛选，结果表明基于竞争自适应重加权算法（CARS）结合胚面和非胚面权重比例为3:7构建的偏最小二乘判别分析模型精度最佳，测试集精度可达90.63%。来自西北大学的硕士研究生郭梦君做了题为《基于表面增强拉曼光谱结合随机森林的水中多环芳烃定量分析》的报告，报告表明表面增强拉曼光谱结合RF可以实现水中多环芳烃的快速准确检测。随着微波电子学和微波测量技术的发展，微波频谱分析方法逐渐发展成为一种独立的快速无损测量技术。微波频谱分析技术已成功应用于许多领域的水分含量测量，包括粮食作物、轻工业产品和建筑材料等。来自中国矿业大学的田军博士设计了一款煤炭水分含量智能测量系统，其将微波频谱分析与距离加权K近邻（DW-KNN）算法相结合，实现了煤炭水分含量的快速无损测量。广州星博科仪有限公司的创办人罗旭东针对高光谱成像技术的应用现状做了题为《高光谱实时分类技术在机器视觉中的应用和发展》的报告，介绍了针对高光谱成像技术三维成像数据，数据量巨大问题的解决方案，以及在工业现场的实际应用。来自北京工商大学崔程同学在其报告《基于近红外高光谱成像的花生冻伤检测》中研究利用高光谱成像技术对花生是否冻伤进行定性检测研究，采用四种变量选择方法CARS、SPA、VCPA-IRIV、VCPA-G在全谱范围内选择出与花生冻伤相关的特征波长，并按照每个波长变量的重要性进行排序组合建立支持向量机模型，最终在保证一定判别准确率前提下筛选表征花生冻伤的特征波长，并通过光谱吸收峰解析花生冻伤光谱检测机理。来自西北农林科技大学的杨可博士和朱杰亮同学报告了使用介电光谱检测牛初乳中掺假的检测研究，介电光谱具有波长长、在乳中穿透深度大、散射影响小等优点，在非均质乳的在线检测中具有很大的潜力。杨可博士通过建立基于近红外光谱和介电光谱的初乳成熟乳含量定量鉴别模型来比较近红外光谱和介电光谱在定量鉴别掺假初乳中的性能。研究显示NIRS和DS均能清晰识别初乳中成熟乳的比例，但两种方法的识别特征完全不同。DS比NIRS能更好地预测初乳中成熟乳的掺假，在非均质液体食品的快速定量分析中具有良好的潜力；朱杰亮同学建立了一种基于介电光谱的成熟乳初乳掺假快速检测的新方法，利用合理的算法分析其影响因素和机理。多种最新检测仪器亮相，助力近红外光谱检测发展近红外技术的研究和应用离不开仪器技术的进步，本次会议得到了12家国内外知名仪器公司的大力支持，多家仪器企业也派出资深技术人员现场分享最新的产品和技术。来自无锡迅杰光远科技有限公司的技术总监兰树明做了题为《颗粒样品NIR漫反射光谱提高采样精度方法的研究》的报告，介绍了一种颗粒样品提高采样精度的方法，研究漫反射光谱化学计量学结果与粒度之间的关系，提出一种大光斑侧照式混合光学采样方法，扫描全部样品的漫反射光谱信息，并将颗粒产生的随机光谱噪声通过简单的平均方法实现有效抑制，提高颗粒样品的分析精度，使颗粒样品无需粉碎能够得到高精度的分析结果。海洋光谱的晏彬彬分享了如何在科研和生产中选择适合的近红外光纤光谱仪，介绍了海洋光学多款新款小微型近红外光谱仪，以大波段范围、高灵敏度、全谱波段信号优化为主要升级目标，有效的提升了仪器的稳定性，数据的可靠性。珀金埃尔默仪器公司的资深产品专员郁露也介绍了珀金埃尔默近(中)红外产品及应用进展。在大会组委会努力不懈的组织与全国近红外技术用户的热情参与下，第九届全国近红外光谱学术会议顺利闭幕。会议为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个持续、高效的沟通交流平台，促进了业内交流，提高了光谱研究及应用水平。会议不仅有国外专家的研究分享，还有国内从业数十年的资深专家传授经验，更有数位优秀的青年科研工作者和在读学生在本次会议中分享了最新的研究成果。从了解、质疑，到认可，中国近红外光谱技术经过长时间的发展、实践，现在已经逐渐被各领域用户接受、认可，目前近红外技术的应用研究和技术推广还处在迅速上升阶段。这不但得益于老一辈专家打下的坚实基础，更需要年轻学者和学生的不断进取。会议开幕式上获得第四届“陆婉珍近红外光谱奖” 的各位老师以及会议闭幕式评选的12位获得优秀青年报告奖的青年学者都是我们学习的榜样。

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用近红外应用”1介绍玉米是我国重要的粮食作物。根据国家统计局数据显示，我国 2021 年玉米播种面 4332 万 hm2，玉米产量达 2.7 亿 t。玉米中的水分、蛋白质、脂肪、糖类等主要化学成分含量会直接影响到玉米的经济效益。化学成分含量的测定已成为原料品质评价中的重要环节。玉米种子作为生产中最基本的资料，其质量的好坏直接影响玉米的产量及品质。玉米品质指标（水分、蛋白质、淀粉等）的检测常用理化方法，安全指标（毒素等）的检测使用液相等物理或化学方法，可用冷浸法等对种质品质进行分析，但这些方法均会对样本本身造成破坏，存在处理时间较长以及需要专业人员操作、仪器成本高等缺点。因此，探究一种可以对玉米进行无损、快速检测技术显得尤为重要。近红外光谱分析技术具有样品不需复杂耗时的前处理、无损耗、多成分同时分析、无污染的检测优势，近年来得到了广泛关注。近红外光谱分析技术是利用物质对光的吸收、散射、反射与透射等特性对待测物进行分析的检测技术，通过样品的吸收光谱及理化分析结果可对样品进行定性或定量分析。近红外光谱分析技术的检测步骤为使用化学计量法对近红外光谱数据进行预处理及建立模型，将样本的预测集通过模型进行检测，验证模型是否精准，并对模型进行评价及优化。近红外光谱技术常用处理方法，由于近红外光谱中强大的背景信息造成的噪声干扰和存在冗余变量，导致从样品的近红外光谱中提取与检测目标相关的信息较困难，因此，需对光谱数据进行预处理。常用的光谱预处理方法有去噪自编码器（DAE）、正交信号校正法（OSC）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）等。2近红外光谱技术模型评价指标定量模型评价指标 评价近红外光谱定量模型预测准确性的实质是模型的预测结果与样品结果的接近程度，评价预测模型一般采用校正决定系数（R2c）、验证决定系数（R2v）、校正相关系数（Rc）、验证相关系数（Rv）、校正均方根误差（RMSEC）、验证均方 根 误 差（RMSEV） 和 相 对 分 析 误 差（RPD）等参数，决定系数与相关系数是预测值与使用化学方法检测出的真值样本集相关性的标准，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大时，认为所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集与验证集的预测值和使用化学方法检测出的真值之间差异大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，认为所建模型性能越优；RPD 是衡量模型可靠性的指标，当 RPD3，认为所建立的预测模型可靠性较高，3RPD2.5，认为模型可用于分析；RPD2.5 时，则表明模型分析难以进行。定性模型评价指标 近红外光谱技术在定性分析中多用于样品分类，常用判定指标有正确率、敏感性、特异性等。相关检测设备从采样现场到实验室快速无损检测样品的指标，主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以帮助企业优化生产过程，控制最终产品质量，提高利润。近红外光谱仪检测过程无需化学试剂，可大大降低实验室湿化学成本。检测快速，可大大减少操作人员的劳动力，降低使用门槛，节约管理费用。▲ 步琦近红外光谱仪 ProxiMate防水型不锈钢外壳，入口防护等级为 IP69，可进行高压管冲洗，即使是最苛刻的工作环境也能满足多种即时可用的预校准，适用性广泛直观的现触摸屏界面，简单、明了样品使用磁耦合驱动装置旋转器，分析完成后该装置可拆除，轻松清洁允许用户利用近红外光，可见光或将两种信号结合来提高测量性能和全面评估样品，从而使其测量性能达到最大化3相关模型参数ProductParameterRangeSpectraSEPMaizeStarch16-76%6553.5MaizeFat3.14 -5.352980.2MaizeProtein6-21%6821.3MaizeMoisture7-13%6820.5MaizeAsh1-8%3070.04步琦公司为您提供完整的玉米检测解决方案，同时提供定制化服务和使用，欢迎用户前往我司实地参观考察。

pspan style="color: rgb(255, 0, 0) "strong　　一、引言/strong/span/pp　　乳制品含有的蛋白质、脂肪、乳糖和其他固形物等具有较高的营养价值，是促进人体生长发育及维持健康水平的必需营养成分。目前市售的奶粉品种众多，质量参差不齐，在巨大的经济利益驱动下，出现了“阜阳奶粉事件”、“还原奶事件”、“光明牛奶回奶事件”、“雀巢奶粉事件”以及“三聚氰胺事件”，这些都说明了牛奶质量控制的重要性和紧迫性。那么如何为牛奶生产厂家确保原料奶的质量，并准确、快速地对流水线生产中的各个关键点进行控制?/pp　　传统的奶制品质量检测用化学分析方法，主要有气相色谱、液相色谱、电泳、PCR和免疫ELISA等，取样化验过程复杂，实时性较差，大大影响了生产效率，而且往往涉及专用仪器与分析方法、耗费时间较长、分析过程繁琐、分析费用高，增加了现场检测及在线质量控制的难度。国家也出台了一系列相应的国家标准检测方法，如原料乳与乳制品中三聚氰胺检测方法(GB/T22388-2008)和原料乳中三聚氰胺快速检测液相色谱法(GB/T22400-2008)等。面对目前日益增长的市场需求，传统化学分析方法的效率已经明显滞后，开发快捷灵敏、无损易行的现代分析技术，对乳品生产的质量监控具有重要的意义。/pp　　分子光谱技术(包括近红外，中红外等)是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，它已成为乳制品成分分析的重要手段，并为乳品权威分析机构，如国际乳品联合会 (IDF)以及美国分析化学家学会(AOAC)等权威机构所认可。随着我国乳品行业的发展，采用快速、准确、可靠的乳品分析技术以适应WTO的要求已成为当前乳品企业发展的关键所在。目前，国内外许多乳制品厂家，如蒙牛、伊利、雀巢，光明、君乐宝等已经将FOSS公司的分析解决方案(包括中红外和近红外光谱分析仪)用于原奶收购和生产过程的质量监控。/ppstrong　　span style="color: rgb(255, 0, 0) "二、红外/近红外分析技术在乳品行业的使用现状/span/strong/pp　　随着社会对乳制品质量安全的不断重视，目前乳品企业对奶粉的质量把控越来越严格，奶粉的理化指标，如脂肪、酸度、乳糖、蛋白、蔗糖、水分和灰分等通常决定了奶粉的类别和质量，只有在生产过程中严格检测和把控这些指标才能生产出合格的奶粉。目前传统的奶粉检测方法对于这些理化指标的检测耗时长且繁琐，而奶粉的生产过程是一个连续的过程，长时间的分析检测无法满足奶粉生产过程中的有效控制。红外/近红外光谱分析技术以其快速、多组分和无损分析的特点在农牧业食品石油化工等行业中被广泛应用，同样在奶粉的检测中潜力巨大。/pp　　目前国内奶粉的生产工艺一般包括原料乳验收→预处理与标准化→浓缩→喷雾干燥→冷却储存→包装→成品，在整个过程中有多个关键控制点需要检测多个指标，而这些点非常适合使用红外/近红外光谱分析技术进行快速分析。据了解，国内目前约有90%以上的规模化生产的乳粉企业都在采用红外/近红外光谱技术对其从原料奶、中间配料以及最终的奶粉实现全程化的监控和控制。目前国内几家大的乳粉企业，如伊利、蒙牛、雀巢、君乐宝、飞鹤等均已将这些红外/近红外的快速检测技术应用于如下几个环节的监控中，取得了不错的效果，既保证了产品质量的一致性，又最大程度的节约了生产成本。/ppstrong　　1. 原料乳验收/strong/pp　　原料奶位于乳业产业链的最上游, 其质量安全将直接影响到乳品的质量与安全, 从这个意义上讲, 能否从源头上紧抓原料奶的质量控制, 将直接关系到整个乳业的质量安全。通常在牛场仅对牛乳的质量做一般的评价，在到达乳品厂后需要通过若干检验对其成分和卫生质量进行测定。乳品企业一般实行“以质论价，优质优价”的政策或办法，可以鼓励奶农自觉改善饲养管理，提高原料乳质量，同时有利于企业对原料乳的分级处理。/pp　　我国部颁标准规定原料乳验收时的理化指标包括脂肪、蛋白质、酸度、密度、抗生素等等。为了防止牛奶兑水，通常会检测液体乳的冰点，因为兑水后的牛奶冰点会升高。目前，对于液体原料乳中脂肪、蛋白、酸度等的检测，大多数乳企使用基于傅里叶变换的中红外光谱分析技术 (a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C193216.htm" target="_blank" style="text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "如FOSS的MilkoScan FT1乳品分析仪/span/a)，这种检测方案不仅仅用于原料乳的按质论价，同时也应用于液体乳制品生产过程以及成品控制。同时，中红外光谱技术还可以通过与天然鲜奶拥有的特定光谱进行比对，迅速发现可疑的鲜奶样品，对提高乳制品的质量和保护消费者的利益具有重要的意义。/pp　　strong2. 预处理及标准化/strong/pp　　在全脂奶粉的生产中，标准化主要是通过对原料乳的脂肪含量调整，使之达到成品的标准要求(即原料乳中的脂肪含量与无脂干物质含量的比值达到乳粉的标准化值)。/pp　　在配方奶粉生产中，通常需要根据目标人群进行配方设计，调整宏观成分含量，并在对液体乳进行预处理后，加入一定的添加剂，如婴幼儿配方粉需要尽量调整乳品中各组分的含量模拟母乳。在这个过程中，营养组分的调整，添加剂量的控制都会影响最后生产的乳粉是否合格。而检测不合格的产品通常会要返工处理，提高了生产成本和时间成本。在这个处理过程中，有效的监督检测手段必不可少，目前全球有超过85%的大中型乳品企业(如Arla Food，Nestle, Fonterra，以及国内的伊利、君乐宝等)已经使用了Milkoscan FT1乳成分分析仪进行旁线分析，实现标准化过程中快速分析反应，有效的减少了产品的波动，即时调整配方配比，提高了生产效率，产品稳定性也大大提升。/pp　strong　3. 真空浓缩与喷雾干燥/strong/pp　　从液态奶变成固体奶粉，需要进行干燥工艺，首先对液态乳进行真空浓缩，真空浓缩能够节省能量，对奶粉颗粒的物理性状有显著影响。液态乳经过浓缩后，喷雾干燥时，粉粒较粗大，具有良好的分散性和冲调性，能迅速复水溶解，可以改善乳粉的保藏性等。所以在真空浓缩时原料乳浓缩的程度直接影响乳粉的质量，特别是溶解度。在真空浓缩时，通常要求浓缩程度越高越好，因为一般真空浓缩的时间要比喷雾干燥节省至少10倍，但是浓缩至太高的浓度对于后续的喷雾干燥又存在不利影响，因此对真空浓缩水分的实时控制能够节约生产成本，提高生产效率。/pp　　浓缩后的乳打入保温罐内，立即进行喷雾干燥。喷雾干燥直接影响乳粉的溶解度、水分、杂质度、色泽和风味，对产品质量影响很大。喷雾干燥过程中对乳品水分的控制非常重要，奶粉要求水分为2.0～5.0%，若为4.0～6.0%，也就是水分提高到3.5%以上，就会造成奶粉结块，则商品价值就低，同时，水分提高后奶粉易变色，贮藏期降低 当乳粉水分含量提高至6.5～7.0%时，储存一小段时间后，其中的蛋白质就有可能完全不溶解，产生陈腐味，同时产生褐变。此外，奶粉的水分含量过高，还可能导致营养素损失、微生物滋长、奶粉结块变质等问题。但乳粉的水分含量也不宜过低，否则易引起乳粉变质而产生氧化臭味，一般喷雾干燥生产的乳粉水分含量低于1.88%时就易引起这个缺陷。/pp　　常规的水分检测方法测量速度和准确度一直存在一定的矛盾，而水分对于乳粉生产非常重要。为了解决这个问题，目前乳品企业常使用近红外光谱分析技术(a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C132525.htm" target="_blank" style="color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "如FOSS的近红外分析方案NIRS DS 2500/span/a) 进行干燥过程的控制。/pp　　与传统方法相比，近红外光谱分析技术具有测量速度快、操作方便、不破坏样品、不用前处理试剂等特点，目前，乳企使用近红外光谱仪做旁线检测，检测一个样品时间小于1分钟，检测速度频率大幅提高，控制基本实现实时性 而且近红外仪器稳定，具有IP65防水防尘级别，能适应车间环境 现场操作非常简单，样品直接装入样品杯中，装样简单不易出错，多组分结果直接显示，不需要专业的人员对数据结果进行分析，生产线普通工人都能进行分析操作。大大提高了生产效率，节约了生产成本，提高了产品质量。/pp　　除了旁线分析外，现在逐渐流行的在线检测能够实现生产过程真正的实时质量监控，能做到有问题即时发现，如果与生产控制系统直接对接，能实时调整喷雾干燥生产工艺，对奶制品质量控制有着重大的意义。目前国内已有乳粉生产企业(如君乐宝，飞鹤乳业)引入a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100345/C335078.htm" target="_blank" style="color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "FOSS的Profoss/span/a近红外在线检测解决方案，在乳粉生产中进行高频率、高分辨率的生产过程控制，控制水分的含量，获得稳定的水分、脂肪和蛋白含量，使生产更接近于目标规格，提高了产量，获得了最佳的物质平衡。而且，减少了返工、开工波动，以及不必要的重复劳动，生产效率得到极大的提高，基本上在一年左右能收回投资。/pp　　strong4. 成品质量控制/strong/pp　　在喷雾干燥冷却后乳粉便要进行包装出厂，包装出厂的乳粉必须经过检测分析合格后才能出厂销售。如婴幼儿配方奶粉，通常需要检测蛋白质、脂肪、水分、乳糖、酸度和灰分等等理化指标，这些理化指标使用常规检测方式进行全部检测需要几天的时间，费时费力，而且受化验室人员化验水平影响较大。目前乳品企业使用近红外光谱仪，进行成品分析，可以快速测定婴幼儿配方奶粉中的水分、蛋白、脂肪、酸度、灰分、乳糖等指标，单个样品测量耗时在1分钟内，以上所有指标同时测出，快速高效，同时也避免了由于人员操作误差导致的检测一致性差的问题。/pp　　综上所述，在奶粉的整个生产工艺中各个关键控制点，几乎都可以使用红外/近红外光谱技术进行分析检测，通过使用红外/近红外分析技术对奶粉生产过程的监控能有效提高产品的合格率，在企业的成本控制，以及为消费者提供安全合格乳制品方面具有非常好的实际效果。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 305px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/3663ffed-3880-4cfd-bc5a-2087797f79f1.jpg" title="微信图片_20190812103309.png" alt="微信图片_20190812103309.png" width="600" height="305" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong红外/近红外技术用于乳粉生产过程中的检测控制点/strong/pp　　红外/近红外技术以其快速，操作简单为乳企的整个生产链条提供了巨大的便利，但在实际使用红外/近红外技术进行从原料奶到成品奶粉的检测过程中，采用的检测模块或者模型的准确性显得尤为重要。一个预测性能良好的模型一定是基于前期大量数据库的积累而来的，建模数据的指标范围，建模数据对应的样品量，以及采用的建模方法等均决定了后期模型的准确程度，所以在目前的红外/近红外推广和使用过程中，提供硬件性能可靠的红外/近红外检测方案的同时，配备的检测模块或者模型的预测性能显得尤为重要。以a href="https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target="_blank"DS 2500/a近红外检测分析仪在奶粉检测中所配备的数据库情况为例， 从目前主要客户的使用效果来看，预测效果好，数据准确性高，能够帮助客户很好的指导生产。/pp　　目前a href="https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target="_blank"DS 2500/a近红外分析仪配备的配方奶粉、脱脂奶粉、乳清粉等奶粉模型预测性能如下：/ptable border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" width="551" align="center"tbodytr class="firstRow"td width="93" rowspan="8"p style="text-align:center "全脂奶粉及婴幼儿配方奶粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "成分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "定标范围/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "定标误差(SECV)/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "定标样品数量/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "相关系数/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "1.54-4.50/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.17/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4640/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.90/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "9.50-31.02/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.35/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4468/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "5.09-39.31/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.40/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "4313/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "酸度/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "4.91-14.91/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.89/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "3785/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.75/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "灰分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.55-6.10/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.07/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1373/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "乳糖/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "33.44-58.22/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.54/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1151/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.98/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蔗糖/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "0- 18.81/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.42/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1267/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.98/p/td/trtrtd width="93" rowspan="3"p style="text-align:center "脱脂奶粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.67-4.34/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.11/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "1425/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.85/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "31.23-38.59/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.22/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "898/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "0.37-1.13/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.02/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "558/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="93" rowspan="5"p style="text-align:center "乳清粉/p/tdtd width="66"p style="text-align:center "水分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.43-6.69/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.46/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "494/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.80/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "蛋白/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "60.02-90.26/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.92/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "596/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.97/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "脂肪/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "3.44-9.88/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.13/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "379/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "灰分/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "2.09-5.44/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.03/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "362/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.99/p/td/trtrtd width="66"p style="text-align:center "pH/p/tdtd width="102"p style="text-align:center "6.4-6.95/p/tdtd width="75"p style="text-align:center "0.02/p/tdtd width="124"p style="text-align:center "486/p/tdtd width="91"p style="text-align:center "0.96/p/td/tr/tbody/tablepstrong　　三、红外/近红外分析技术在国内乳品行业的应用前景/strong/pp　　前已述及，红外/近红外分析技术不需要样品的准备过程，是一种无损化的分析技术，同时该项技术具有快速准确的特点，能够满足实时、快速分析的要求。只要提供稳定可靠的定标，就可以对待分析样品给出准确的分析结果。随着我国乳品行业的发展，红外/近红外光谱分析技术必将逐步取代目前在国内占主流的传统化学分析方法，在乳制品及其相关行业发挥越来越大的作用。另外，随着乳品行业有关红外/近红外相关标准的逐步引入，未来红外/近红外技术在乳品行业也必将像饲料、粮油和纺织等其他行业有章可依、有据可鉴。/pp　　基于近几年乳品行业发展的特点，个人认为未来国内红外/近红外技术在乳品行业的应用有以下两方面需求：/pp　　其一，目前在国内，红外/近红外技术在乳品行业的应用以液态奶和乳粉的快速检测为主，主要因为国内目前乳品行业的消费产品类型(只包括液奶和乳粉)相对比较单一。在欧美诸多国家，红外/近红外技术在奶酪、黄油、稀奶油、浓缩乳清等类型样品的检测中已经发挥着很大的作用，可以预期随着国家由“喝奶”向“吃奶”的消费导向的普及，国内消费者对于奶酪，黄油等的消费需求会有所上升。后期，红外/近红外技术应用于奶酪、黄油以及浓缩乳清等样品的检测也必将逐渐深入。/pp　　其二，国外的液体乳主要以保鲜的巴氏奶为主，这与其完善的冷链系统及经济水平有关。近几年我国的液体奶市场增长迅速，但主要以保质期较长的UHT奶为主。随着我国乳品工业的发展和人们对液体乳新鲜度的要求，近几年，国家大力推广“优质乳工程”，倡导企业生产新鲜度更高，营养更丰富的优质乳。/pp　　加入国家“优质乳工程”的企业对奶源有了更高的要求，如更低的体细胞和细菌数，更高的蛋白和合理的脂肪含量，同时，对一些功能性指标(如乳铁蛋白，糠氨酸等)的检测也提出了要求。由此可见，随着国家“优质乳工程”的实施，企业自身的检测需求必将促使红外/近红外快速检测技术朝着准确度要高，检测指标更全面等方向进行改进和提高。可以预期，未来的红外/近红外检测技术不仅要准确地检测脂肪、蛋白、总固等常规指标，而且也需要具有检测一些功能性新指标，如巴氏奶和鲜奶中的乳铁蛋白，以及UHT奶中的糠氨酸等方面的检测能力。/pp style="text-align: right "span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "strong（供稿：FOSS 罗海峰）/strong/span/p

HAMAMATSU（滨松） PHOTONICS近红外光谱在食品分析中的作用近红外光谱（NIR）是指在750至2500 nm的电磁光谱近红外区域内研究物质和光之间的相互作用[1]。当红外光与样品分子相互作用时，每个波长反射、透射和吸收的电磁能的量取决于样品中存在的键类型[1]。C-H、N-H和OH振动键在近红外区域最普遍，决定了给定物质的光谱形状。近红外光谱通常用于测量和量化样品的近似成分，如蛋白质、水分、干物质、脂肪和淀粉。此外，近红外光谱反映了其物理性质或特性[1]。因此，当应用于食品时，样品的近红外光谱不仅可以提供有关食品化学成分的信息，还可以通过不需要使用试剂的无损、快速和清洁的方法提供有关其功能的信息[2]。便携式仪器的影响直到最近，近红外技术才向小型化设备发展，使近红外分析从实验室进入现场成为可能。便携式近红外光谱是监测作物质量、确定最佳种植条件和收获时间的绝佳工具。鉴于食品易受含量变化的影响，需要保持新鲜以防止质量损失，以及非法掺假的可能性，控制食品质量的重要性怎么强调都不为过。此外，食品生产、配送链的复杂性以及将分析时间降至最低的需要，使便携式光谱仪在该领域向前迈出了革命性的一步[5][6]。用于食品分析的近红外光谱示例Parastar等人将计算技术应用于近红外分析仪获得的吸收光谱，能够准确区分新鲜肉和解冻肉，并根据鸡的生长条件对鸡柳进行正确分类[3]。使用类似的工具，Kucha和Ngadi能够评估猪肉末的新鲜度[4]。这些计算方法，通常被称为“化学计量学”，使用多种算法和统计技术，如多元线性回归、偏最小二乘回归和主成分分析来分析来自光谱仪的数据。这些方法将光谱信息转化为与样品相关的化学和功能特性[2]。便携式近红外分析仪改善奶牛健康，优化灌溉和收割时间便携式近红外分析仪已被用于饲料和牧草的农场监测，以评估其质量。在这个过程中，将饲料样本放在扫描仪前进行分析，并将结果提供给农民或营养学家。这使他们能够及时做出有关提要的管理决策，将获得结果所需的时间从几天缩短到几秒钟。例如，牛饲料中玉米青贮饲料的干物质含量每天变化很大，在六个月内高达41%。通过现场调整，奶牛可以获得更一致的口粮，从而改善牛群的总体健康状况。这是通过血液参数的变化和乳腺炎的减少来观察的，从而增加了产奶量。此外，这项技术可以潜在地减少饲料浪费，从而降低成本并增加收入[7]。便携式近红外光谱法的另一个有价值的应用领域是对作物生长各个阶段的实地评估。Tardaguila等人研究了在不同环境条件下生长的八个不同品种的160片葡萄叶片的吸收波长。他们专门针对含水量评估来确定葡萄酒行业灌溉的优化策略[8]。在收获季节，近红外光谱已被用于评估橄榄果实[9]、葡萄[10]和番茄[11]在树上的成熟度，从而优化收获时间，甚至使用农业机器人实现自动化水果采摘。收获后，近红外光谱技术有助于农民、消费者和质量控制官员对产品质量进行快速无损检测。这项技术还允许检测由于将传统生产的水果错误标记为有机水果而导致的菠萝欺诈[12]。FTIR光谱提供更高的通量和更好的灵敏度在近红外光谱中，分析有机材料的吸收光谱主要有两种方法。第一种方法是基于二极管阵列的光谱学。该技术使用色散光栅将从样品反射或透射的光分离为其波长分量。然后将每个分量聚焦在线性检测器阵列的不同像素上。这种方法速度相当快，可以用于实时测量。然而，二极管阵列光谱仪的光通量与其光谱分辨率成反比，这限制了其有效性。此外，在近红外区域敏感的线性阵列的高成本可能会限制其在某些应用中的应用，特别是在农业和食品中。获得吸收光谱的第二种方法是傅立叶变换干涉测量法。在这种方法中，入射光被分成两条路径，一条指向固定反射镜，另一条指向可移动反射镜。当这些路径被重新组合时，就会得到干涉图。通过对该干涉图进行傅立叶变换，可以获得入射光的光谱，并且通过适当的校准，可以确定样品的吸收光谱。使用这种技术，可以同时测量所有波长，在不影响光谱分辨率的情况下提供更好的吞吐量和更高的灵敏度（通常被称为“Fellgett的优势”）。在该技术中，仅使用单个NIR光电探测器而不是阵列，从而保持低成本。滨松光子的FTIR引擎为食品行业带来了新的曙光滨松的FTIR引擎C15511-01是一个紧凑的傅立叶变换红外光谱模块，对1.1µm至2.5µm范围内的近红外光具有灵敏度，并具有USB连接。该设备的特点是在手掌大小的外壳中有一个迈克尔逊光学干涉仪和控制电路。为了补偿元件小型化造成的光损失，滨松光子公司的工程师为FTIR引擎配备了一个大型可移动MEMS反射镜和一个高灵敏度InGaAs PIN光电二极管。这种MEMS元件的特殊设计抵消了外部振动和器件内部杂散光反射的影响。可移动MEMS反射镜的位置使用专用激光系统进行连续和精确的监测，以确保最高的波长再现性。一般来说，滨松的FTIR引擎可以提供与更大、更昂贵的台式设备相当的高灵敏度、高分辨率和高速测量。使用FTIR引擎进行红外光谱分析有两种测量方法：“反射测量”和“透射测量”。使用这些方法，我们测量了坚果（杏仁、腰果、核桃）和酒精饮料（啤酒、清酒和白兰地）的光谱。透射测量：酒精饮料吸收光谱的比较及其酒精浓度的估计FTIR引擎C15511-01用于观察几种酒精饮料产生的吸收光谱的差异。将液体放入对近红外透明的石英池中，提供1mm的光路长度。使用卤素灯作为本实验的光源。来自灯的宽带光部分被液体吸收，并通过光纤部分传输到FTIR引擎。图中所示的吸收光谱是在室温下获得的，平均128次扫描，并减去参考测量值。这些光谱的形状主要受水中的OH基团（吸收波长：1450 nm和1900 nm）和醇中的CH基团（吸收光谱波长在2100 nm和2500 nm之间）的影响。还测量了纯水和乙醇的光谱，并将其添加到图中进行比较。此外，使用2300nm处的吸收峰来估计每种饮料中的酒精浓度。该测量显示的值与液体中酒精的实际存在一致，证实了使用这种紧凑的设备和方法进行精确估计的可能性。漫反射测量：使用近红外光谱对坚果进行分类当照射到样品上的光的一部分被其表面颗粒有规律地反射时，其余的则穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。漫反射信号通常比通过透射获得的信号弱。因此，使用这种方法的主要挑战之一是提高照明效率。在传统配置中，使用光纤将来自单个卤素灯的宽带光引导到样品。滨松光子最近设计了L16462-01，这是一种针对漫反射测量进行优化的创新光源。该装置配备了多个灯，以特定角度靠近样品。通过光纤收集从样品散射的光，并将其引导至NIR光谱仪。这种配置可测量信噪比，最大限度地减少杂散光的影响。e照射到样品上的部分光被其表面颗粒规则反射，其余部分穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。食物过敏是一种遗传易感个体在食用某些食物成分后出现不利免疫反应的情况。这种反应可能导致立即或延迟的症状，可能是严重或致命的[13]。在过去的几十年里，这种免疫紊乱已经成为全世界关注的一个重要问题，在西方国家，至少有8%的儿童和5%的成年人受到影响。它给医疗系统带来了相当大的压力，并可能严重限制日常甜梅干动[14]。许多种类的坚果，包括核桃（胡桃）、腰果（西方腰果）和杏仁（甜梅干），都被欧洲法规1168/2011列为过敏原，只要存在于食品中，就需要添加到成分表中[15]。出于这些原因，坚果的检测和分类对于食品工业来说是必要的。滨松利用近红外光谱对杏仁、腰果和核桃的吸收光谱进行了研究和分类。使用FTIR引擎C15511-01和新的灯L16462-01获得测量结果。将坚果放置在光源上，无需任何预先准备，平均进行128次扫描以获得每个样品的吸收光谱。所获得的光谱的特征在于1600-1800nm处的峰，这是由从脂质和蛋白质拉伸的CH的第一泛音引起的。当观察光谱的二阶导数时，各种光谱之间的差异更加明显。通过主成分分析法可以对不同种类的坚果进行分类。结论近红外光谱在食品工业中的潜在应用已经被许多科学出版物广泛记录了几年。便携式仪器的出现正在将分析从实验室转移到现场，将结果的时间从几天大幅缩短到几秒钟。最值得注意的是，这种由滨松MEMS技术驱动的硬件小型化在不影响灵敏度或分辨率的情况下实现。新的计算技术正在不断发展，以分析和比较吸收光谱，并估计食品中特定化合物的含量。这些方法使整个行业的非技术用户越来越容易访问该技术。便携式FTIR分析仪是解决食品行业许多重大挑战的宝贵工具。例如，它们可以帮助提高作物产量，从而在面临粮食需求增加时提供一种替代毁林的方法。将这些技术融入农业可以在优化灌溉和限制整个供应链的食物浪费时限制水浪费。最后，FTIR分析仪可以帮助改善我们的食物质量，使其对我们和所有依赖我们的动物更安全、更健康。参考文献[1] K. B. Beć, J. Grabska, and C. W. Huck, “Near-Infrared Spectroscopy in Bio-Applications”, Molecules, vol. 25, no. 12, p. 2948, Jun. 2020, doi: 10.3390/molecules25122948.[2] D. Cozzolino, “The Ability of Near Infrared (NIR) Spectroscopy to Predict Functional Properties in Foods: Challenges and Opportunities”, Molecules, vol. 26, no. 22, p. 6981, Nov. 2021, doi: 10.3390/molecules26226981.[3] H. Parastar, G. van Kollenburg, Y. Weesepoel, A. van den Doel, L. Buydens, and J. Jansen, "Integration of handheld NIR and machine learning to 'Measure & Monitor' chicken meat authenticity" in Food Control, vol. 112, pp. 107149, 2020. doi: 10.1016/j. foodcont.2020.107149. [4] Kucha, C.T., Ngadi, M.O. “Rapid assessment of pork freshness using miniaturized NIR spectroscopy”. Food Measure 14, 1105–1115 (2020). https://doi.org/10.1007/s11694-019-00360-9 [5] J.-H. Qu, D. Liu, J.-H. Cheng, D.-W. Sun, J. Ma, H. Pu, and X.-A. 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2017年11月30日，中国近红外光谱分会苏沪工作站与上海市化学化工学会分子光谱协作组共同发起的近红外光谱技术论坛在华东理工大学分析测试中心成功举办。本次论坛在中国近红外光谱分会苏沪工作站副主任、上海市化学化工学会分子光谱协作组组长杜一平教授团队和倪力军教授团队的精心组织下，由中国近红外光谱分会苏沪工作站、上海市化学化工学会分子光谱协作组、华东理工大学分析测试中心和上海市功能性材料化学重点实验室共同举办。无锡迅杰光远科技有限公司、必达泰克光电科技（上海）有限公司、赛默飞世尔科技（中国）有限公司、铂金埃尔默企业管理（上海）有限公司、上海昊量光电设备有限公司和上海复享光学股份有限公司等六家近红外光谱厂商为本次论坛提供了支持。并在会上介绍它们有关近红外光谱的仪器研发和应用方面的最新发展情况。本次论坛云集了江浙沪等地近红外光谱分析检测领域的专家学者、仪器生产单位的技术人员，以及从事近红外光谱技术研究与应用的一大批专业人士，参会人员近百人。论坛邀请了本领域著名的专家学者和行业精英做了精彩的学术报告，包括南开大学邵学广教授、江苏大学陈斌教授、上海棱光公司蔡贵民高工、上海创和亿公司石超先生、大连达硕公司陈爱明先生，以及华东理工大学杜一平教授和倪力军教授。与会人员对本次论坛给予了极大的关注，会议期间整个报告厅座无虚席，气氛十分热烈。论坛由杜一平教授主持，他首先简要介绍了本次论坛的筹备情况和此次论坛期望达到的效果，并介绍了各赞助单位。 邵学广教授是近红外光谱和化学计量学领域的著名学者，他对整个近红外光谱技术的发展广泛而深入地进行了分析，提出了今后该技术的发展方向。他还详细介绍了他的课题组近年来利用近红外光谱的温度效应研究开发的新型分析检测技术和方法，为与会者展示了近红外光谱技术独特的魅力。陈斌教授从微型近红外光谱仪的角度详细论述了仪器的发展现状，他还结合其课题组的工作介绍了近红外光谱与互联网技术携手实现近红外光谱快速检测的工作，为人们展示了微型近红外光谱仪在快速检测领域美好的应用前景。倪力军教授的报告题目是天然产物领域近红外光谱技术+互联网共享的现状和展望，她重点介绍了她的课题组在中药、食品等行业应用近红外光谱实现产品和原料的快速鉴定和检测，以及在在线监测中的应用。她也非常看好互联网技术引入近红外光谱分析领域，认为这是今后近红外光谱发展的一个重要方向。无锡迅杰光远科技有限公司的兰树明经理介绍了微型近红外光谱仪的研发状况，同时宣布其公司的IAS-5000产品已经正式上线，欢迎各位老师、学者参与免费试用。 石超先生对其单位多年来在近红外光谱对烟叶加工过程中质量稳定性评价方面的工作做了详细介绍。蔡贵民高工结合他十余年来研发近红外仪器的切身体会，详细报告了该类仪器开发的技术要点和难点，以及解决方案，对于仪器研发人员来说这个报告具有非常重要的参考价值。陈爱明先生做了题为化学大数据分析的报告，从化学大数据分析方法的开发和应用的角度探讨近红外光谱今后的发展方向。最后杜一平教授给大家做了“如何获得合理的近红外光谱模型”的报告，针对近红外光谱技术推广中的技术难点，即建立近红外光谱模型的建立这一主题，深入讨论了难点问题的本质、建模中可能出现的风险等话题，并介绍了其课题组最新的解决方案。 为期一天的本次论坛，围绕近红外光谱这一主题，通过6位专家学者和5位仪器厂商代表带来的专业技术报告，从学术研究、应用研究、仪器研发等全方位地为与会者分享了近红外光谱领域的方方面面，集合了专家们在理论基础和实践应用，以及仪器制造中的宝贵经验。报告以技术创新为亮点，引起了与会人员的强烈反响，大家纷纷表示参加此次论坛受益匪浅。本次论坛的成功举办，是中国近红外光谱分会苏沪工作站在分子光谱技术交流上的又一次盛会，将有力地促进苏沪区域以及长三角一带分子光谱技术人员之间的技术交流。

p style="text-align: center "img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/89776b86-95a5-4bfc-8dcb-acdf44a0cecb.jpg" title="吴海龙.jpg"//pp style="text-align: center "湖南大学 化学生物传感与计量学国家重点实验室 吴海龙/pp　　strong初识近红外光谱/strong/pp　　曾记得，我在湖南大学本科攻读分析化学专业期间修仪器分析课程时，无意之中获得了董庆年老师编著的红外光谱法一书作为课外自学教材。较详细地知道了借助红外光谱来研究煤这样一个复杂的体系，并用红外光谱跟踪煤相关绿色反应历程，取得较好进展。后来，听说我同班同学李志良老师利用课余时间具体指导的化学计量学研究方向的本科生龙义成同学在北京石油化学研究院为近红外光谱应用尽力，参与编写了化学计量学软件等，开始留意近红外光谱有关内容。尽管认识模糊，但已知有近红外光谱存在这回事了。湖南大学俞汝勤先生研究小组曾于上世纪九十年代初，购置了红外光谱成像仪，想开展化学计量学在红外光谱成像处理方面的研究工作，本人参与相关工作。但后来由于湖南春天实在湿气太重，仪器抽湿维护不够到位等致使仪器成像不清晰而中断了相关研究。虽然也发表了一些论文，例如发表了可用于判断聚合物材料分子链接特性等图像处理方法工作，但遗憾的是没能形成系列成果。/pp　　strong湖南大学与近红外光谱/strong/pp　　曾记得，我同门湖南大学蒋健晖博士、杜一平博士等，在湖南大学获得化学计量学方向分析化学专业理学博士学位后，曾赴日本大阪关西学院大学尾崎幸洋研究室从事与近红外光谱相关的博士后研究，取得了例如结合PLS筛选近红外光谱最佳波长等好工作，而俞汝勤先生2000年以后还招收了有企业近红外光谱应用经验的博士生继续开展近红外光谱分析检测相关的化学计量学方法学研究。不仅探讨了一些带有普遍性的问题，如构建近红外校正模型时，如何保证校正样本具有必需的代表性，并实现代表性样本的自动选择 近红外光谱分析中的波长变量选择，能否建立较通用的自动选择策略 在定量分析建模方面，近红外光谱分析的复杂性使不论信号预处理与校正模型选择均存在较大的多义性，多种模型如何有机融合 在化学模式识别方面，近红外光谱分析的应用潜力如何进一步开发等。本人作为团队主要成员开始接触近红外光谱亦越来越多。本人的一名硕博连读生也积极参与相关研究工作，取得了一批成果。这样，使我们对近红外光谱有了更深入的了解。若干工作包括：/pp　　1. 吴海龙*，韩清娟，宦双燕，林伟琦，俞汝勤，化学计量学与近红外光谱相结合研究的若干新进展，见陆婉珍等编，当代中国近红外光谱技术，北京: 中国石化出版社，2006年10月，第54-57页。/pp　　2. Yan-Ping Zhou, Jian-Hui Jiang, Hai-Long Wu, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu* and Yukihiro Ozaki， Dry film method with ytterbium as the internal standard for near infrared spectroscopic plasma glucose assay coupled with boosting support vector regression，Journal of Chemometrics, 2006, 26 (1-2): 13-21/pp　　3. Qing-Juan Han, Hai-Long Wu*, Chen-Bo Cai, Li-Juan Tang, Ru-Qin Yu, Using near-infrared spectroscopy and differential adsorption bed method to study adsorption kinetics of orthoxylene on silica gel，Talanta, 2008,76 (4): 752-757/pp　　4. Lu Xu, Yan-Ping Zhou, Li-Juan Tang, Hai-Long Wu, Jian-Hui Jiang, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu, Ensemble preprocessing of near-infrared (NIR) spectra for multivariate calibration, Analytica Chimica Acta, 2008, 616 (2): 138-143/pp　　5. Chen-Bo Cai, Lu Xu, Qing-Juan Han, Hai-Long Wu, Jin-Fang Nie, Hai-Yan Fu, Ru-Qin Yu*, Combining the least correlation design, wavelet packet transform and correlation coefficient test to reduce the size of calibration set for NIR quantitative analysis in multi-component systems, Talanta, 2010, 81(3), 799-804/pp　　6. Hai-Yan Fu, Shuang-Yan Huan*, Lu Xu, Jian-Hui Jiang, Hai-Long Wu, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu*, Construction of an Efficacious Model for a Nondestructive Identification of Traditional Chinese Medicines Liuwei Dihuang Pills from Different Manufacturers Using Near-infrared Spectroscopy and Moving Window Partial Least-squares Discriminant Analysis, Analytical Sciences, 2009, 25(9), 1143-1147/pp　　7. Weiqi Luo, Shuangyan Huan*, Haiyan Fu, Guoli Wen, Hanwen Cheng, Jingliang Zhou, Hailong Wu, Guoli Shen, Ruqin Yu，Preliminary study on the application of near infrared spectroscopy and pattern recognition methods to classify different types of apple samples, Food Chemistry, 2011, 128,(2)：555-561/pp　　此外，值得一提的是，近十年来，我们国家重点实验室的林伟英教授课题组在有机近红外荧光探针的合成及其化学生物学应用上取得了系列新进展。 他们开发了新型HClO近红外荧光探针，其被进一步应用于活动物中HClO的近红外荧光成像。近红外荧光染料可为开发近红外荧光探针和生物影像剂提供平台，有望在活体生物成像领域得到重要的应用(J. Am. Chem. Soc. 2011, DOI: 10.1021/ja209292b)。 还合成了新颖的荧光探针分子FP-H2O2-NO。 FP-H2O2-NO在细胞内与H2O2、NO和H2O2NO作用后能产生三组不同的荧光信号。这个独特的优点使FP-H2O2-NO可以作为一个强有力的分子工具来研究生物体中H2O2和NO的相互作用(J. Am. Chem. Soc. 2011, DOI: 10.1021/ja2100577)。还构建了具有大准斯托克斯位移的的pH荧光探针(Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 375-379)。揭示了钴离子与探针分子作用后降低卟啉部分的摩尔吸光系数而改变能量传递效率的能量调控机制，由此实现了对钴离子的比率测定(Adv. Funct. Mater. 2008, 18, 2366-2372.)。 该论文被美国科学院院士Timothy Swager在评述期刊Synfacts作为研究亮点专题介绍(Synfacts 2008, 11, 1167-1167.)。而湖南省食品测试分析中心也开展了应用近红外光谱结合化学计量学法在油茶籽油脂肪酸含量测定中的应用研究工作，见(《湖南农业科学》 2013年12期 )。通过透反射模式采集了114个油茶籽油(茶油)样品的近红外光谱(NIR),利用竞争性自适应重加权采样法(CARS)对光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立了茶油中棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸及亚麻酸5种脂肪酸含量的校正模型,并通过实际测定对模型进行了验证。结果表明:采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立的PLS模型所预测的茶油中棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸的含量与实际的化学测定值较接近,而亚麻酸的预测集与实际测定值相关性不理想,仍需进一步研究摸索。这证明近红外光谱法可作为一种快速、无损和准确的方法在茶油主要脂肪酸含量测定中推广应用。/pp　　strong湖南长沙召开的全国第二届近红外光谱学术会议/strong/pp　　我特别难忘的是，中南大学化学化工学院与我们湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室合作，于2008年11月19-22日期间，在湖南长沙共同承办并顺利召开了全国第二届近红外光谱学术会议。该会议由中国分析测试学会近红外光谱分会主办的，由我们敬爱的俞汝勤院士和陆婉珍院士分别担任大会主席和学术委员会主任。/pp　　strongspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "以下内容摘自仪器信息网/span/strong/pp　　span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "本次大会为近红外光谱工作者提供一个高水平的交流平台，展示了我国近红外光谱的一流研究和应用成果，主要以大会报告和墙报的形式举行，有40余位专家和学者作大会报告、20余位优秀青年学子作分会报告，多次获得国际谷物学会、国际近红外光谱学会大奖的著名近红外专家加拿大Phil Williams教授、国际近红外光谱学会秘书长Ozaki教授等国际知名学者也都在大会作专题报告。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　陆婉珍院士在作大会主旨报告“近红外光谱分析技术必须继续发展”中指出：自从2006年第一届近红外光谱会议以来，这项分析技术已经得到了广大科技工作者的注意并在几十个专业中得到了应用 但是作为一项既快捷又廉价的分析技术，其应用范围仍未达到应有的广泛程度，一方面是由于宣传力度不够(一般大学分析专业的学生只有部分同学了解这一技术)，与此同时在技术上也还存在着一些急待完善的难题，例如：(1)建立大量可长期应用的分析模型，(2)尽快发展便携式仪器，(3)形成公认的标准化方法是有效的宣传途径，(4)结合需要研究适应各种分析对象的光谱采集手段、保证其分析速度，(5)在线分析系统的集成化，(6)近红外光谱与分子结构间关联于应用工作的开展，(7)近红外光谱技术过去是在不断新技术(如光纤、化学计量学及计算技术)的基础上发展起来的，今后希望如能将更多的新技术(如激光光源提高灵敏度、微机制造MENS使其更小型化等)被引入。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　加拿大Phil Williams教授在他的大会报告“近红外光谱：过去、现在和未来(Near-infrared Spectroscopy: the past, the present, and the future)”中系统回顾近红外光谱技术的发展历史，给涉及近红外光谱校正模型的十八个阶段发展作了简洁评论，并指出操作费用低、获得数据可靠、分析速度快使近红外光谱技术具有独特的优势 关于近红外光谱的应用前景应该从定量和定性的观点上进行讨论，定性应用是回答“Does it belong?”，而不是“How much is there?” 只要其定量应用将继续得到广泛的使用，定性应用很可能变得更加普遍 另外，未来近红外光谱仪器的网络化技术也可能比较突出，可望进入越来越多的领域，包括在环境监测和勘探、动物和人类医疗诊断等方面的应用。/span/pp　　陆婉珍院士与部分参会代表在一起/pp　　本人后来也曾多次参加近红外光谱为主题的国内外学术会议，深切地感受到近红外光谱的强大生命力。同时也深深被国内这样一批科研同行们为发展我国近红外光谱事业而努力艰苦奋斗、呕心沥血的精神所折服、所感动。本人也愿意为我国的近红外光谱事业继续贡献自己的力量。/pp　　谨以此文纪念为我国近红外光谱以及石化工业化验检测事业做出杰出贡献的陆婉珍院士和我国国际“化学计量学终身成就奖”获得者之一、中南大学梁逸曾教授。/pp style="text-align: right "br//pp style="text-align: right "br//pp style="text-align: right "br//ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　吴海龙 男，理学博士、工学博士(日本)。湖南大学化学化工学院化学教授(二级)、博士生导师，化学生物传感与计量学国家重点实验室前主任、顾问和学术委员会顾问，分析化学国家重点学科长期建设责任人。兼任中国化学会有机分析专业委员会委员和副主任，计算机化学专业委员会委员和副主任 中国仪器仪表学会分析仪器分会常务理事兼化学传感器专业委员会主任、近红外光谱专业委员会理事及近红外光谱分会副理事长等。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　三十多年来，一直从事分析化学、环境监测等领域化学计量学、化学生物传感分析等方向及内容的教学和科研，发表学术论文逾260篇，其中SCI论文逾200篇。曾荣获2003年度国家自然科学二等奖(排名第三)。2012年10月，荣获中国化学会分析化学基础研究最高奖--梁树权奖。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　人生格言： 宝剑锋从磨砺出 梅花香自苦寒来/span/ppbr//p

红外光谱中官能团区和指纹区是如何划分的？有何实际意义？红外光谱法是鉴别物质和分析物质结构的有用手段，已广泛用于各种物质的定性鉴定和定量分析，以及研究分子间和分子内部的相互作用。红外光谱仪已成为化学分析中应用最广泛的仪器之一，到目前为止红外光谱仪已发展了四代。di一代是最早使用的棱镜式色散型红外光谱仪，对温度、湿度敏感，对环境要求苛刻。60年代出现了第二代光栅型色散式红外光谱仪，由于采用先进的光栅刻制和复制技术，提高了仪器的分辨率，拓宽了测量波段，降低了环境要求。70年代发展起来的干涉型红外光谱仪，是红外光谱仪的第三代，具有宽的测量范围、高测量精度、极高的分辨率以及极快的测量速度。傅立叶变换红外光谱仪是干涉型红外光谱仪器的代表，具有优良的特性，完善的功能。70年代末出现的激光红外光谱，能量高，单色性好，灵敏度极高，可调激光既作为光源又省去了分光部件，作为第四代红外光谱仪，将成为今后研究的重要方向将红外光谱中4000—1300Cm的区域称为官能团区；1300—670Cm的区域称为指纹区。在官能团区每一个红外吸收峰都和一定的官能团相对应，可以根据红外光谱找出化合物中存在的官能团；在指纹区，各种单镇伸缩振动之间及与C—H弯曲振动之间会发生偶合，使该区域的吸收带很复杂，与已知物图谱比较，可得出未知物与已知物结构相同或不同的结论。能谱科技致力于傅立叶红外光谱仪，红外测油仪，粉尘游离二氧化硅分析仪的研发生产销售多元化gao新技术企业；无论是常规检查，还是用于前沿科学研究，在这您一定能找到合适您的理想工具。

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。

详细信息 （AZF202300009）西南大学近红外光谱仪竞争性磋商公告 （2023年3月30日 磋商） 重庆市-北碚区 状态：公告 更新时间： 2023-03-15 项目概况近红外光谱仪 采购项目的潜在供应商应在《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）获取采购文件，并于2023年03月30日 10点00分（北京时间）前提交响应文件。 一、项目基本情况项目编号：AZF202300009项目名称：近红外光谱仪采购方式：竞争性磋商预算金额：280.0000000 万元（人民币）最高限价（如有）：280.0000000 万元（人民币）采购需求： 设备名称 数量 最高限价（万元） 采购标的对应的中小企业划分标准所属行业 成交人数量（名） 近红外光谱仪 1套 280 工业 1 注：1.供应商报价不得超过本项目 最高限价 ；2.以上采购项目内容的具体要求，见 第二篇 采购需求 ；3.本项目允许采购进口产品（指通过中国海关报关验放进入中国境内且产自关境外的产品）。 合同履行期限：自合同生效之日起至合同全部权利义务履行完毕之日止。本项目( 不接受 )联合体投标。二、申请人的资格要求：1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定；2.落实政府采购政策需满足的资格要求：无 3.本项目的特定资格要求：进口产品须提供生产制造商的经销授权函或具有授权权限的代理商对投标产品的授权，且需提供该代理商具有有效授权权限的相关证明文件，证明文件需能显示产品制造厂家对投标产品授权链条的完整性（进口产品制造商参与投标的，不需要提供该授权）。三、获取采购文件时间：2023年03月15日 至 2023年03月22日，每天上午9:00至12:00，下午12:00至17:00。（北京时间，法定节假日除外）地点：《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）方式：凡有意参加本项目磋商的供应商，请于 2023 年3月15日起在《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）网上下载本项目磋商文件、图纸（如果有）、补遗等磋商前公布的所有项目资料，无论供应商领取或下载与否，采购人和采购组织机构（采购代理机构）都视为供应商全部收到以上资料并全部知晓有关磋商过程和事宜，由此产生的一切后果由供应商自行负责。售价：￥400.0 元（人民币）四、响应文件提交截止时间：2023年03月30日 10点00分（北京时间）地点：重庆市北碚区天生路2号西南大学文俊楼(南区行政楼)二楼采购与招投标管理中心开标1室（西南大学二号门内400米处）。五、开启时间：2023年03月30日 10点00分（北京时间）地点：重庆市北碚区天生路2号西南大学文俊楼(南区行政楼)二楼采购与招投标管理中心开标1室（西南大学二号门内400米处）。六、公告期限自本公告发布之日起3个工作日。七、其他补充事宜 八、凡对本次采购提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名 称：西南大学 地址：重庆市北碚区天生路2号 联系方式：柳老师 杨老师，023-68250945 68251032 2.采购代理机构信息名 称：中招国际招标有限公司重庆分公司 地 址：重庆市渝北区黄山大道中段53号5-1（双鱼A座5楼） 联系方式：秦佑琼、寿云凤、雷九红，023-68881331-9071、18502305170 3.项目联系方式项目联系人：柳老师 杨老师电 话： 023-68250945 68251032 × 扫码打开掌上仪信通App 查看联系方式 基本信息 关键内容：红外光谱仪,近红外光谱仪 开标时间：2023-03-30 00:00 预算金额：280.00万元 采购单位：西南大学 采购联系人：点击查看 采购联系方式：点击查看 招标代理机构：中招国际招标有限公司重庆分公司 代理联系人：点击查看 代理联系方式：点击查看 详细信息 （AZF202300009）西南大学近红外光谱仪竞争性磋商公告 （2023年3月30日 磋商） 重庆市-北碚区 状态：公告 更新时间： 2023-03-15 项目概况近红外光谱仪 采购项目的潜在供应商应在《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）获取采购文件，并于2023年03月30日 10点00分（北京时间）前提交响应文件。 一、项目基本情况项目编号：AZF202300009项目名称：近红外光谱仪采购方式：竞争性磋商预算金额：280.0000000 万元（人民币）最高限价（如有）：280.0000000 万元（人民币）采购需求： 设备名称 数量 最高限价（万元） 采购标的对应的中小企业划分标准所属行业 成交人数量（名） 近红外光谱仪 1套 280 工业 1 注：1.供应商报价不得超过本项目 最高限价 ；2.以上采购项目内容的具体要求，见 第二篇 采购需求 ；3.本项目允许采购进口产品（指通过中国海关报关验放进入中国境内且产自关境外的产品）。 合同履行期限：自合同生效之日起至合同全部权利义务履行完毕之日止。本项目( 不接受 )联合体投标。二、申请人的资格要求：1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定；2.落实政府采购政策需满足的资格要求：无 3.本项目的特定资格要求：进口产品须提供生产制造商的经销授权函或具有授权权限的代理商对投标产品的授权，且需提供该代理商具有有效授权权限的相关证明文件，证明文件需能显示产品制造厂家对投标产品授权链条的完整性（进口产品制造商参与投标的，不需要提供该授权）。三、获取采购文件时间：2023年03月15日 至 2023年03月22日，每天上午9:00至12:00，下午12:00至17:00。（北京时间，法定节假日除外）地点：《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）方式：凡有意参加本项目磋商的供应商，请于 2023 年3月15日起在《中国政府采购网》（http://www.ccgp.gov.cn/）或西南大学采购与招投标管理中心网页（https://ecaigou.swu.edu.cn:30910/bid/index?redirect=%2F）网上下载本项目磋商文件、图纸（如果有）、补遗等磋商前公布的所有项目资料，无论供应商领取或下载与否，采购人和采购组织机构（采购代理机构）都视为供应商全部收到以上资料并全部知晓有关磋商过程和事宜，由此产生的一切后果由供应商自行负责。售价：￥400.0 元（人民币）四、响应文件提交截止时间：2023年03月30日 10点00分（北京时间）地点：重庆市北碚区天生路2号西南大学文俊楼(南区行政楼)二楼采购与招投标管理中心开标1室（西南大学二号门内400米处）。五、开启时间：2023年03月30日 10点00分（北京时间）地点：重庆市北碚区天生路2号西南大学文俊楼(南区行政楼)二楼采购与招投标管理中心开标1室（西南大学二号门内400米处）。六、公告期限自本公告发布之日起3个工作日。七、其他补充事宜 八、凡对本次采购提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名 称：西南大学 地址：重庆市北碚区天生路2号 联系方式：柳老师 杨老师，023-68250945 68251032 2.采购代理机构信息名 称：中招国际招标有限公司重庆分公司 地 址：重庆市渝北区黄山大道中段53号5-1（双鱼A座5楼） 联系方式：秦佑琼、寿云凤、雷九红，023-68881331-9071、18502305170 3.项目联系方式项目联系人：柳老师 杨老师电 话： 023-68250945 68251032

仪器信息网讯 2012年9月12-15日，由中国仪器仪表学会分析仪器分会近红外光谱专业委员会主办，桂林电子科技大学协办的全国第四届近红外光谱学术会议在桂林举行，来自近红外光谱相关领域的专家学者、仪器用户等200多人参加了会议。仪器信息网作为支持媒体对本次会议进行了专题报道。　　在本次会议中，国内外著名的近红外光谱仪生产商纷纷前来展示了本公司在近红外光谱分析中所能提供的仪器及解决方案。以下是本次展会中部分参展仪器厂商的展位照片。　　同时，在本次会议上多家厂商做报告介绍了最新的近红外光谱仪器和技术，如赛默飞的《ThermoFisher近红外产品及其应用简介》；布鲁克的《最新产品及其应用介绍》；福斯的《近红外网络化技术及应用》；聚光科技的《近红外应用影响因素解析》；凯元盛世的《基于MEMS技术的Axsun近红外光谱仪》；JDSU的《线性可变滤光片近红外光谱仪》；珀金埃尔默的《近红外成像系统最新进展与行业应用》；济南金宏利的《AOTF近红外现代技术》。　　另外，在本次会议中，布鲁克特别举办了招待晚宴，答谢广大用户的支持。布鲁克招待晚宴

[导读] Quantum Design公司一直致力于引进先进的红外光谱技术，其中neaspec纳米傅里叶红外光谱仪、微秒时间分辨超灵敏红外光谱仪在探寻红外光谱测量限上展现了特的魅力，先后获得科学仪器“新品奖”。近年来，在多领域大发展及各类新技术不断进步的形势下，传统的红外光谱技术已经从单纯的红外光谱仪、显微镜与红外光谱联用，发展到了红外成像系统，并在信噪比、空间分辨率、时间分辨率、测量模式等方面呈现了新的发展活力。同时，在新技术的助力下，红外光谱在应用方面也得到了很大的拓展。 　　Quantum Design公司一直致力于引进先进的红外光谱技术，其中neaspec纳米傅里叶红外光谱仪、微秒时间分辨超灵敏红外光谱仪在探寻红外光谱测量限上展现了特的魅力，先后获得科学仪器“新品奖”。业界评价：Quantum Design在产品的选择上颇具眼光! 为了多方位展现我国在红外光谱领域的新成果，仪器信息网特别策划制作《稳中求新红外光谱技术及应用进展》网络专题，特别邀请Quantum Design中国表面光谱销售总监韩铁柱博士为大家介绍红外光谱仪的新技术及应用情况，并探寻红外光谱的测量限。 　　红外光谱技术发展需求：高敏感度、高空间和高时间分辨率 仪器信息网：从仪器发展及应用的角度分析，您认为目前红外光谱仪器及技术走到了哪一个阶段?韩铁柱博士：人类对红外光的认识已经超过两个世纪，1800年，英国科学家W.?Herschel在研究温度计对紫色到红色光照射变化时，就已经意识到红色末端区域外仍然存在着看不到的辐射区域。九十年后，瑞典科学家Angstrem利用CO和CO2次证明了不同分子具有不同的红外谱图，并在此基础上进一步建立了现代分子光谱学。在此之后的一个多世纪里，人类科学家已经可以利用红外光手段，对大量的分子振动和转动信息进行谱学分析和鉴别。上世纪50年代，双光束红外光谱仪的问世，意味着红外检测已无需由经过专门训练的光谱学家进行操作，也能轻易获取数据。该设备的商业化及畅销普及标志着红外谱学门槛的大降低，在科学研究、社会实践及工业控制等领域将迎来飞跃式发展。现代红外光谱议主要指由上世纪80年代发展建立的以傅立叶变换为基础的仪器。该类仪器不用棱镜或者光栅分光，而是用干涉仪得到干涉图，采用傅立叶变换将以时间为变量的干涉图变换为以频率为变量的光谱图。与更早期的双光束红外仪器相比，傅立叶红外光谱仪具有快速、高信噪比等特点，并且随之催生了许多新技术，诸如步进扫描、时间分辨和红外成像等，从而拓宽了红外的应用领域，使得红外技术的发展产生了质的飞跃。然而，随着科学技术的不断发展和应用领域的进一步细分，特别近年来纳米材料、拓扑材料、二维材料等新材料的兴起，传统傅立叶红外光谱仪光源亮度弱、光斑范围大、迈克尔逊干涉仪平动速度慢等缺陷开始显现，逐渐不能满足红外光谱科学研究中高敏感度、高空间和高时间分辨率的需要。仪器信息网：目前红外光谱的测量限发展到了什么程度?可以给大家带来什么样的体验?韩铁柱博士：目前，传统红外光谱的空间分辨测量限在几微米到几十微米，时间分辨测量限在几十毫秒的量，这主要是由于光源本身及步径位移机制限制。20世纪60年代开始，随着台红宝石激光器的问世，科学领域得益于激光技术的广泛应用，对光谱研究的空间分辨和时间分辨也得以大幅提高。由于激光器的高线性特点，非接触式的红外光谱技术空间分辨率可达500nm，如果进一步搭配近场探针突破衍射限，空间分辨可进一步提升至10nm。利用QCL激光的双光梳设计，目前激光base的红外光谱可以完全抛弃步径位移，将时间分辨提高到us，如果将超快激光引入pump-probe体系，时间分辨可以达到fs别。仪器信息网：相对于其它的分析仪器，红外光谱的应用市场活力如何?哪些应用领域会有大的发展空间?为什么?韩铁柱博士：相对于其他分析仪器，红外光谱分析技术具有使用成本低、操作和维护简单、灵敏度和分辨率较高、特征性强等优点，能提供包含化合物官能团、类别、立体结构、取代基种类和数目等多种信息。近年来计算机技术的迅猛发展带来了分析仪器数字化和化学计量学科的同步发展，加之红外光谱技术有特点，使得其应用范围进一步拓宽。红外光谱既可以用于定性分析，也可以用于定量分析，还可以对未知物进行剖析，广泛应用于化工、制药、农业和食品、半导体、宝石鉴定、质检、地矿和环境等领域，是科学研究的有力技术手段，也是常规应用分析和生产不可缺少的分析技术。譬如在中医药领域，作为一个复杂的混合体系，中药的鉴别和质量控制，以及有效成分的确定和质量分析，一直是个难题，红外光谱技术的特点使得其作为指纹分析手段并结合化学计量学方法，成为中药研究不可或缺的工具 在农业和食品领域，近年来得益于焦平面阵列检测器、可调谐滤光器、化学计量学方法和计算术的提升，红外光谱和成像技术有机结合发展成为一种多信息融合检测技术。除了进行农产品和食品的品质分析外，红外光谱的应用还扩展到了污染物检测、产品分类和来源鉴别、土壤的物理和化学变化、以及食品加工过程中组成变化的监控和动力学行为等。Quantum Design红外产品着眼红外光谱测量限仪器信息网：请介绍贵公司在红外光谱产品的定位及发展历史?有哪些具优势(里程碑式)的技术(技术，有技术)? 韩铁柱博士：我们公司一直贴合新研究前沿和热点课题，结合红外光谱的应用与现代科学研究的需要，专注新、先进红外光谱技术和产品的引进，先后引进了德国neaspec公司的nano-FTIR 10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外光谱仪、美国PSC公司的mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，2019年又引进了瑞士IRsweep公司的IRis-F1微秒时间分辨超灵敏红外光谱仪。这三款主推产品从空间分辨率、非接触测量、时间分辨等维度，大推动了红外光谱测量限。 nano-FTIR纳米傅里叶红外光谱技术是由德国neaspec公司基于其创的散射型近场光学技术发展出来的、具有10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外技术，使得纳米尺度下的化学鉴定和成像成为可能。这一技术综合了原子力显微镜的高空间分辨率和傅里叶红外光谱的高化学敏感度，实现对几乎所有材料的化学分辨和成分分析。它不受被检测样品厚度制约，可广泛适用于有机物、无机物、半导体材料、二维范德华材料的纳米分辨红外光谱分析，并同时提供纳米空间分辨的红外吸收谱和反射谱。 全新一代mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，是美国PSC公司基于的光学光热红外技术(O-PTIR)，将光学显微与微区红外结合，一举突破了传统傅里叶红外光谱(FT-IR)及衰减全反射红外光谱(ATR-IR)的分辨局限,实现了500nm的空间分辨率 它具备非接触式/反射模式测量，对样品表面无严格要求，可直接对厚样品进行测试 可搭配液体模式和与拉曼联用，直接观察液体生物样品，并对样品进行同时同地同分辨率下的红外拉曼同步光谱和成像分析，无荧光风险。 瑞士IRsweep公司推出的IRis-F1微秒时间分辨超灵敏红外光谱仪，荣获了由仪器信息网主办2019年度科学仪器“新品奖”，它是一种基于量子联激光器频率梳的红外光谱仪，突破了传统光谱仪需要几秒钟或者更长的测量时间来获取一个完整的光谱的限制，能实现高达1μs时间分辨的红外光谱快速测量。它测量数据信噪比高，易于微量及痕量光谱分析，兼容常用红外光谱仪插件，方便易用、可靠性高。仪器信息网：贵公司红外光谱仪应用具优势的领域?主推的解决方案?韩铁柱博士：我们公司近几年在红外光谱领域销售保持持续地稳定增长，针对不同的应用领域和具体的技术需求，我们推出了对应的解决方案。1、nano-FTIR是我们针对傅里叶红外光谱空间分辨率在10nm量，所推出的成熟技术方案，它利用AFM探针突破红外光斑的限制，并利用激光光源的高亮度和稳定性可进超高空间分辨下的物质微纳组分研究和表征。并后期结合飞秒激光器，可实现fs的红外光谱测量表征。美国NASA于2014年从太空带回了直径约为10um的彗星碎片。由于传统红外分辨率受制于光斑大小，该样品内部成分无法进一步检测。利用上述内容提到的纳米傅里叶红外技术10nm空间分辨率，科学家可以很好的对彗星碎片内主要5种矿物进行有效分析，并能就其组分的空间分布进行具体的表征。进一步地，在10nm超高空间分辨率的基础上，nano-FTIR还可以与50fs的时间分辨超快激光技术进行结合，同时达到红外设备的“超高空间分辨”和“超高时间分辨”。该工作在2014年由Eisele等人在实验室实现，作者利用pump激光和我们的纳米傅立叶红外光谱进行同步，在InAs纳米线上由-5ps到1050fs分别延迟激发样品，得到了纳米线上载流子形成和衰减的全过程红外光谱图。2、当红外光谱空间分辨率要求在亚微米量，且传统傅里叶变换红外光谱和ATR技术应用受限或者样品制备困难情况下，mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统无疑是一个好的选择。它的高空间分辨率、非接触式的测量方法以及可与拉曼联用的特点，可以快速获取材料的二维红外光谱和组成分布信息。越来越多的塑料产品的使用引发了人们对于其在环境中累积所引发的环境和生态污染问题的担忧，迫使科学家尽快找到可替代性的新型材料。而生物塑料, 如聚乳酸(PLA)和聚羟基烷酸酯(PHA)等均来源于天然资源(如糖，植物油等)，在适当条件下可发生生物降解，成为近研究的热点话题。为了更好地理解这两种材料在微观上的相互作用，美国特拉华大学Isao Noda教授课题组使用mIRage系统对PLA和PHA的复合薄片进行红外拉曼同步成像分析，探究了这两种材料结合的方式和内在扩散机制，为未来研究生物微塑料的演变和降解过程提供数据和理论上的支持。3、为描述生物医学、化学动力学等许多变化过程中的红外光谱情况，我们推出了IRis-F1微秒时间分辨超灵敏红外光谱仪解决方案。斯坦福大学的Nicolas H.Pinkowski研究团队利用IRis-F1实现了高能气相反应中的微秒分辨单次测量。他们在压力驱动下的高温、高压反应釜中研究了一种剧烈的丙炔氧化化学反应，以4μs时间分辨测量速率，解析了丙炔与氧气之间1.0 毫秒高温反应的详细动力学光谱。来自IRis-F1的量子联激光的双梳状光谱仪(DCS)测试数据表明：在反应早期(0-0.6 ms)能观察到宽带丙炔吸收特征峰，而在0.75 ms之后可以观察到水的精细特征光谱。未来：通用型和专用型红外光谱协同发展 仪器信息网：目前国内外红外光谱仪的技术及市场发展态势有什么不同?您如何看待未来中国市场的需求及发展潜力? 韩铁柱博士：当前市场上红外光谱仪可以大致分为通用型和专用型两大类，体现了红外光谱仪的发展与工业化需求以及科学研究需求是密切相连的。进口通用型红外光谱仪市场主要以傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)为主，制造厂家主要来自于欧美等国，而色散型红外光谱仪比较少见 近些年来国产的FTIR厂家逐渐崭露头角，尽管技术和主流公司相比还有一定差距，但差距正在不断缩小。其新型干涉光路的搭建，有效降低了振动和导轨偏移引发的干涉变形，结合众多新型红外附件的开发，目前国内红外光谱议产品正在走出国门，远销欧美和东南亚 专业的研究型红外光谱仪主要在一些科研机构使用，存在一定的定制化，它可以与红外显微镜、热分析、气相色谱等外联附件联合使用，实现多种分析手段的同步进行和数据交叉对比。作为普适性的一种分析手段，红外光谱仪在国内有较大的潜在市场，未来红外光谱仪技术，无论是智能化程度、产品联用、应用领域专业化还是小型化上都存在很强的发展潜力。另外，红外光谱与成像相结合的多信息融合检测技术，也是当前红外技术的主要发展方向。未来随着应用领域的不断扩展，制造技术的不断变革以及计算机技术的发展，更多成本更低的研究型和专用型红外成像光谱仪预计将会陆续出现，被更多的应用于过程分析和高通量分析中，如制药，农业，食品，高分子和催化材料等领域，成为传统红外光谱技术的一种有力互补技术。仪器信息网：针对当前的市场格局，贵公司在红外光谱产品方面有什么样的布局?重点拓展的新领域有哪些? 韩铁柱博士：针对当前的市场格局，我们公司继续结合科研用户的技术需求，引进一系列红外产品引入中国市场，比如基于AFM探针技术的超高纳米空间分辨率的近场光学显微系统、散场式光学显微镜、纳米傅里叶红外光谱仪等 同时，我们也将开展通用型红外光谱仪的布局，引入适合普通科研用途和工业应用的光谱仪，拓展其应用领域范围，解决一系列应用中的实际问题，具体体现在：1)针对传统傅里叶变换和衰减全反射红外光谱限制的亚微米分辨光学光热红外显微技术，提高其空间分辨率；2)简化样品制备过程，避免样品污染和接触引发的红外赝相；3)拓展红外样品的适用范围，包括一些常规红外无法检测的厚样品，透明样品，液体样品等；4)努力发展与其他技术的联用，实现多种技术的交叉互补使用，全面了解样品表面的化学信息，如红外和拉曼光谱技术联用，对有机无机样品的各种分子振动进行全面的分析和相互验证。通过以上布局，我们一方面注重拓展高新技术领域的红外光谱应用，如纳米红外光谱和成像，超快/时间分辨红外光谱等，用于纳米材料的高分辨表征和化学过程的监测 另一方面拓展实际应用领域的红外技术应用，包括制药、化工、半导体、农业和食品、地质和环境、法医鉴定等，解决科研和生产过程中遇到的一系列实际问题，推动红外光谱技术的应用。后记：习近平总书记非常重视科技创新能力，他在重要讲话中指出“自主创新是我们攀登科技高峰的必由之路”，“当今科技革命和产业变革方兴未艾，我们要增强使命感，把创新作为大政策，奋起直追、迎头赶上”。Quantum Design中国也以此为己任，在公司的建设和发展过程中，致力于为中国科研工作者的成功提供专业支持和服务。韩铁柱博士介绍说，“我们深深理解国内科学家和学者们从不缺乏创新性的科研想法和构想，如何借助先进仪器帮助科学家将这些想法付诸于实践，是Quantum Design中国一直在思考的问题。”据悉， Quantum Design中国建立了超过300万美元的样机实验室，为国内科学家尝试自己的想法提供了舞台和施展的空间。就红外光谱分析仪器而言，Quantum Design中国样机实验室引进了德国neaspec公司的nano-FTIR 10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外仪，以及美国PSC公司的mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，并向国内科学家开放。截至2020年6月，Quantum Design中国样机实验室测量的数据已经协助科学家在Nature正刊、Nature子刊、ASC等著名国际期刊上发表多篇创新性的科研成果，得到了广大科学家的认可和赞誉。

EXPEC 1370 系列近红外光谱分析仪是基于近红外分光光谱技术和化学计量学分析方法的光谱分析仪器，该分析仪具有检测精准快速、多成分指标同步检测、操作简便等优势，支持对固体颗粒、粉末样品分析，特别适合用于粮油加工、饲料工业等行业的化验室精准快速检测原料、加工过程及成品品质。整个分析过程操作简单，只要将样品杯装满样品置于样品台上，利用操作软件控制仪器自动测量，快速给出多成份的分析结果。采用样品盘旋转检测方式，提高不均匀样品的代表性及测量的准确度，分析速度快，10秒钟内同步检测多成分指标，如水分、粗脂肪、粗蛋白、粗纤维、粗灰分等。铜川市农科所化验室今年已完成玉米样品202个（水分、粗蛋白、粗脂肪、粗淀粉、粗灰分、粗纤维），小麦样品15个（湿面筋、硬度、粗蛋白、水分、容重、降落数值、吸水量）的快速分析，为以后的相关品种营养成分质量控制奠定了基础。

pspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　近年来，在多领域大发展及各类新技术不断进步的形势下，传统的红外光谱技术已经从单纯的红外光谱仪、显微镜与红外光谱联用，发展到了红外成像系统，并在信噪比、空间分辨率、时间分辨率、测量模式等方面呈现了新的发展活力。同时，在新技术的助力下，红外光谱在应用方面也得到了很大的拓展。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　Quantum Design公司一直致力于引进先进的红外光谱技术，其中neaspec纳米傅里叶红外光谱仪、微秒级时间分辨超灵敏红外光谱仪在探寻红外光谱测量极限上展现了独特的魅力，先后获得科学仪器“优秀新品奖”。业界评价：Quantum Design在产品的选择上颇具眼光!/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　为了多方位展现我国在红外光谱领域的最新成果，仪器信息网特别策划制作《稳中求新红外光谱技术及应用进展》网络专题，特别邀请Quantum Design中国表面光谱销售总监韩铁柱博士为大家介绍红外光谱仪的最新技术及应用情况，并探寻红外光谱的测量极限。/span/pp　　span style="color: rgb(255, 0, 0) "strong红外光谱技术发展需求：高敏感度、高空间和高时间分辨率/strong/span/pp　　strong仪器信息网：从仪器发展及应用的角度分析，您认为目前红外光谱仪器及技术走到了哪一个阶段?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士/strong：人类对红外光的认识已经超过两个世纪，1800年，英国科学家W.?Herschel在研究温度计对紫色到红色光照射变化时，就已经意识到红色末端区域外仍然存在着看不到的辐射区域。九十年后，瑞典科学家Angstrem利用CO和CO2首次证明了不同分子具有不同的红外谱图，并在此基础上进一步建立了现代分子光谱学。在此之后的一个多世纪里，人类科学家已经可以利用红外光手段，对大量的分子振动和转动信息进行谱学分析和鉴别。上世纪50年代，双光束红外光谱仪的问世，意味着红外检测已无需由经过专门训练的光谱学家进行操作，也能轻易获取数据。该设备的商业化及畅销普及标志着红外谱学门槛的极大降低，在科学研究、社会实践及工业控制等领域将迎来飞跃式发展。/pp　　现代红外光谱议主要指由上世纪80年代发展建立的以傅立叶变换为基础的仪器。该类仪器不用棱镜或者光栅分光，而是用干涉仪得到干涉图，采用傅立叶变换将以时间为变量的干涉图变换为以频率为变量的光谱图。与更早期的双光束红外仪器相比，傅立叶红外光谱仪具有快速、高信噪比等特点，并且随之催生了许多新技术，诸如步进扫描、时间分辨和红外成像等，从而拓宽了红外的应用领域，使得红外技术的发展产生了质的飞跃。/pp　　然而，随着科学技术的不断发展和应用领域的进一步细分，特别近年来纳米材料、拓扑材料、二维材料等新材料的兴起，传统傅立叶红外光谱仪光源亮度弱、光斑范围大、迈克尔逊干涉仪平动速度慢等缺陷开始显现，逐渐不能满足红外光谱科学研究中高敏感度、高空间和高时间分辨率的需要。/pp　　strong仪器信息网：目前红外光谱的测量极限发展到了什么程度?可以给大家带来什么样的体验?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士：/strong目前，传统红外光谱的空间分辨测量极限在几微米到几十微米，时间分辨测量极限在几十毫秒的量级，这主要是由于光源本身及步径位移机制限制。20世纪60年代开始，随着第一台红宝石激光器的问世，科学领域得益于激光技术的广泛应用，对光谱研究的空间分辨和时间分辨也得以大幅提高。由于激光器的高线性特点，非接触式的红外光谱技术空间分辨率可达500nm，如果进一步搭配近场探针突破衍射极限，空间分辨可进一步提升至10nm。利用QCL激光的双光梳设计，目前激光base的红外光谱可以完全抛弃步径位移，将时间分辨提高到us级，如果将超快激光引入pump-probe体系，时间分辨可以达到fs级别。/pp　　strong仪器信息网：相对于其它的分析仪器，红外光谱的应用市场活力如何?哪些应用领域会有大的发展空间?为什么?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士：/strong相对于其他分析仪器，红外光谱分析技术具有使用成本低、操作和维护简单、灵敏度和分辨率较高、特征性强等优点，能提供包含化合物官能团、类别、立体结构、取代基种类和数目等多种信息。近年来计算机技术的迅猛发展带来了分析仪器数字化和化学计量学科的同步发展，加之红外光谱技术独有特点，使得其应用范围进一步拓宽。/pp　　红外光谱既可以用于定性分析，也可以用于定量分析，还可以对未知物进行剖析，广泛应用于化工、制药、农业和食品、半导体、宝石鉴定、质检、地矿和环境等领域，是科学研究的有力技术手段，也是常规应用分析和生产不可缺少的分析技术。譬如在中医药领域，作为一个复杂的混合体系，中药的鉴别和质量控制，以及有效成分的确定和质量分析，一直是个难题，红外光谱技术的特点使得其作为指纹分析手段并结合化学计量学方法，成为中药研究不可或缺的工具 在农业和食品领域，近年来得益于焦平面阵列检测器、可调谐滤光器、化学计量学方法和计算术的提升，红外光谱和成像技术有机结合发展成为一种多信息融合检测技术。除了进行农产品和食品的品质分析外，红外光谱的应用还扩展到了污染物检测、产品分类和来源鉴别、土壤的物理和化学变化、以及食品加工过程中组成变化的监控和动力学行为等。/pp　　span style="color: rgb(255, 0, 0) "strongQuantum Design红外产品着眼红外光谱测量极限/strong/span/ppstrong　　仪器信息网：请介绍贵公司在红外光谱产品的定位及发展历史?有哪些独具优势(里程碑式)的技术(专利技术，独有技术)?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士：/strong我们公司一直贴合最新研究前沿和热点课题，结合红外光谱的应用与现代尖端科学研究的需要，专注最新、最先进红外光谱技术和产品的引进，先后引进了德国neaspec公司的nano-FTIR 10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外光谱仪、美国PSC公司的mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，2019年又引进了瑞士IRsweep公司的IRis-F1微秒级时间分辨超灵敏红外光谱仪。这三款主推产品从空间分辨率、非接触测量、时间分辨等维度，极大推动了红外光谱测量极限。/pp style="text-align: center"a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C377717.htm" target="_blank"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 183px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/34a71ded-e469-47c6-8f17-0f6442a01553.jpg" title="01.png" alt="01.png" width="600" height="183" border="0" vspace="0"//a/pp style="text-align: center "(a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C377717.htm" target="_blank"点击仪器图片查看更多详情/a)/pp　　nano-FTIR纳米傅里叶红外光谱技术是由德国neaspec公司基于其首创的散射型近场光学技术发展出来的、具有10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外技术，使得纳米尺度下的化学鉴定和成像成为可能。这一技术综合了原子力显微镜的高空间分辨率和傅里叶红外光谱的高化学敏感度，实现对几乎所有材料的化学分辨和成分分析。它不受被检测样品厚度制约，可广泛适用于有机物、无机物、半导体材料、二维范德华材料的纳米分辨红外光谱分析，并同时提供纳米空间分辨的红外吸收谱和反射谱。/pp style="text-align: center"a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C363244.htm" target="_blank"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 193px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/d719a770-b45f-494a-822b-1bfb8d6976f2.jpg" title="02.png" alt="02.png" width="600" height="193" border="0" vspace="0"//a/pp style="text-align: center "(a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C363244.htm" target="_blank"点击仪器图片查看更多详情/a)/pp　　全新一代mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，是美国PSC公司基于专利的光学光热红外技术(O-PTIR)，将光学显微与微区红外结合，一举突破了传统傅里叶红外光谱(FT-IR)及衰减全反射红外光谱(ATR-IR)的分辨局限,实现了500nm的空间分辨率 它具备非接触式/反射模式测量，对样品表面无严格要求，可直接对厚样品进行测试 可搭配液体模式和与拉曼联用，直接观察液体生物样品，并对样品进行同时同地同分辨率下的红外拉曼同步光谱和成像分析，无荧光风险。/pp style="text-align: center"a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C305345.htm" target="_blank"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/03b21d48-652a-4150-8caf-f5c21c9855c7.jpg" title="03.png" alt="03.png"//a/pp style="text-align: center "(a href="https://www.instrument.com.cn/netshow/C305345.htm" target="_blank"点击仪器图片查看更多详情/a)/pp　　瑞士IRsweep公司推出的IRis-F1微秒级时间分辨超灵敏红外光谱仪，荣获了由仪器信息网主办2019年度科学仪器“优秀新品奖”，它是一种基于量子级联激光器频率梳的红外光谱仪，突破了传统光谱仪需要几秒钟或者更长的测量时间来获取一个完整的光谱的限制，能实现高达1μs时间分辨的红外光谱快速测量。它测量数据信噪比高，易于微量及痕量光谱分析，兼容常用红外光谱仪插件，方便易用、可靠性高。/pp　　strong仪器信息网：贵公司红外光谱仪应用最具优势的领域?主推的解决方案?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士：/strong我们公司近几年在红外光谱领域销售保持持续地稳定增长，针对不同的应用领域和具体的技术需求，我们推出了对应的解决方案。/pp　　1、nano-FTIR是我们针对傅里叶红外光谱空间分辨率在10nm量级，所推出的成熟技术方案，它利用AFM探针突破红外光斑的限制，并利用激光光源的高亮度和稳定性可进超高空间分辨下的物质微纳组分研究和表征。并后期结合飞秒激光器，可实现fs级的红外光谱测量表征。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 316px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/69125e72-499a-4ced-b257-9bdb7b3a4f00.jpg" title="04.png" alt="04.png" width="600" height="316" border="0" vspace="0"//pp　　美国NASA于2014年从太空带回了直径约为10um的彗星碎片。由于传统红外分辨率受制于光斑大小，该样品内部成分无法进一步检测。利用上述内容提到的纳米傅里叶红外技术10nm空间分辨率，科学家可以很好的对彗星碎片内主要5种矿物进行有效分析，并能就其组分的空间分布进行具体的表征。进一步地，在10nm超高空间分辨率的基础上，nano-FTIR还可以与50fs的时间分辨超快激光技术进行结合，同时达到红外设备的“超高空间分辨”和“超高时间分辨”。该工作在2014年由Eisele等人在实验室实现，作者利用pump激光和我们的纳米傅立叶红外光谱进行同步，在InAs纳米线上由-5ps到1050fs分别延迟激发样品，得到了纳米线上载流子形成和衰减的全过程红外光谱图。/pp　　2、当红外光谱空间分辨率要求在亚微米量级，且传统傅里叶变换红外光谱和ATR技术应用受限或者样品制备困难情况下，mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统无疑是一个最好的选择。它的高空间分辨率、非接触式的测量方法以及可与拉曼联用的特点，可以快速获取材料的二维红外光谱和组成分布信息。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 331px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/35ecedb1-5d4e-431a-b8a1-043e5acec657.jpg" title="05.jpg" alt="05.jpg" width="600" height="331" border="0" vspace="0"//pp　　越来越多的塑料产品的使用引发了人们对于其在环境中累积所引发的环境和生态污染问题的担忧，迫使科学家尽快找到可替代性的新型材料。而生物塑料, 如聚乳酸(PLA)和聚羟基烷酸酯(PHA)等均来源于天然资源(如糖，植物油等)，在适当条件下可发生生物降解，成为最近研究的热点话题。为了更好地理解这两种材料在微观上的相互作用，美国特拉华大学Isao Noda教授课题组使用mIRage系统对PLA和PHA的复合薄片进行红外拉曼同步成像分析，探究了这两种材料结合的方式和内在扩散机制，为未来研究生物微塑料的演变和降解过程提供数据和理论上的支持。/pp　　3、为精准描述生物医学、化学动力学等许多变化过程中的红外光谱情况，我们推出了IRis-F1微秒级时间分辨超灵敏红外光谱仪解决方案。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 280px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/adaa6cec-04b2-4a33-8145-bdb8a4376d43.jpg" title="06.jpg" alt="06.jpg" width="600" height="280" border="0" vspace="0"//pp　　斯坦福大学的Nicolas H.Pinkowski研究团队利用IRis-F1实现了高能气相反应中的微秒分辨单次测量。他们在压力驱动下的高温、高压反应釜中研究了一种剧烈的丙炔氧化化学反应，以4μs时间分辨测量速率，解析了丙炔与氧气之间1.0 毫秒高温反应的详细动力学光谱。来自IRis-F1的量子级联激光的双梳状光谱仪(DCS)测试数据表明：在反应早期(0-0.6 ms)能观察到宽带丙炔吸收特征峰，而在0.75 ms之后可以观察到水的精细特征光谱。/pp　　span style="color: rgb(255, 0, 0) "strong未来：通用型和专用型红外光谱协同发展/strong/span/pp　　strong仪器信息网：目前国内外红外光谱仪的技术及市场发展态势有什么不同?您如何看待未来中国市场的需求及发展潜力?/strong/pp　strong　韩铁柱博士：/strong当前市场上红外光谱仪可以大致分为通用型和专用型两大类，体现了红外光谱仪的发展与工业化需求以及科学研究需求是密切相连的。进口通用型红外光谱仪市场主要以傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)为主，制造厂家主要来自于欧美等国，而色散型红外光谱仪比较少见 近些年来国产的FTIR厂家逐渐崭露头角，尽管技术和世界主流公司相比还有一定差距，但差距正在不断缩小。其新型干涉光路的搭建，有效降低了振动和导轨偏移引发的干涉变形，结合众多新型红外附件的开发，目前国内红外光谱议产品正在走出国门，远销欧美和东南亚 专业的研究型红外光谱仪主要在一些科研机构使用，存在一定的定制化，它可以与红外显微镜、热分析、气相色谱等外联附件联合使用，实现多种分析手段的同步进行和数据交叉对比。/pp　　作为普适性的一种分析手段，红外光谱仪在国内有较大的潜在市场，未来红外光谱仪技术，无论是智能化程度、产品联用、应用领域专业化还是小型化上都存在很强的发展潜力。另外，红外光谱与成像相结合的多信息融合检测技术，也是当前红外技术的主要发展方向。未来随着应用领域的不断扩展，制造技术的不断变革以及计算机技术的发展，更多成本更低的研究型和专用型红外成像光谱仪预计将会陆续出现，被更多的应用于过程分析和高通量分析中，如制药，农业，食品，高分子和催化材料等领域，成为传统红外光谱技术的一种有力互补技术。/pp　　strong仪器信息网：针对当前的市场格局，贵公司在红外光谱产品方面有什么样的布局?重点拓展的新领域有哪些?/strong/ppstrong　　韩铁柱博士：/strong针对当前的市场格局，我们公司继续结合科研用户的技术需求，引进一系列红外产品引入中国市场，比如基于AFM探针技术的超高纳米空间分辨率的近场光学显微系统、散场式光学显微镜、纳米傅里叶红外光谱仪等 同时，我们也将开展通用型红外光谱仪的布局，引入适合普通科研用途和工业应用的光谱仪，拓展其应用领域范围，解决一系列应用中的实际问题，具体体现在：/pp　　1)针对传统傅里叶变换和衰减全反射红外光谱限制的亚微米分辨光学光热红外显微技术，提高其空间分辨率 2)简化样品制备过程，避免样品污染和接触引发的红外赝相 3)拓展红外样品的适用范围，包括一些常规红外无法检测的厚样品，透明样品，液体样品等 4)努力发展与其他技术的联用，实现多种技术的交叉互补使用，全面了解样品表面的化学信息，如红外和拉曼光谱技术联用，对有机无机样品的各种分子振动进行全面的分析和相互验证。/pp　　通过以上布局，我们一方面注重拓展高新技术领域的红外光谱应用，如纳米红外光谱和成像，超快/时间分辨红外光谱等，用于纳米材料的高分辨表征和化学过程的监测 另一方面拓展实际应用领域的红外技术应用，包括制药、化工、半导体、农业和食品、地质和环境、法医鉴定等，解决科研和生产过程中遇到的一系列实际问题，推动红外光谱技术的应用。/pp　strong　span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "后记：/span/strong/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　习近平总书记非常重视科技创新能力，他在重要讲话中指出“自主创新是我们攀登世界科技高峰的必由之路”，“当今世界科技革命和产业变革方兴未艾，我们要增强使命感，把创新作为最大政策，奋起直追、迎头赶上”。Quantum Design中国也以此为己任，在公司的建设和发展过程中，致力于为中国科研工作者的成功提供专业支持和服务。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　韩铁柱博士介绍说，“我们深深理解国内科学家和学者们从不缺乏创新性的科研想法和构想，如何借助先进仪器帮助科学家将这些想法付诸于实践，是Quantum Design中国一直在思考的问题。”据悉， Quantum Design中国建立了超过300万美元的样机实验室，为国内科学家尝试自己的想法提供了舞台和施展的空间。就尖端红外光谱分析仪器而言，Quantum Design中国样机实验室引进了德国neaspec公司的nano-FTIR 10纳米超高空间分辨的新型傅里叶红外仪，以及美国PSC公司的mIRage非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，并向国内科学家开放。截至2020年6月，Quantum Design中国样机实验室测量的数据已经协助科学家在Nature正刊、Nature子刊、ASC等著名国际期刊上发表多篇创新性的科研成果，得到了广大科学家的认可和赞誉。/span/ppbr//p

近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[1,2]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[3]，如图1所示。图1 果实发育不同阶段示意图之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[4]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与近红外光谱直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[5]和阪本大輔[6]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） 图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)2+ 0.4274 (r2 = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)2+ 0.2770 (r2 = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)2+ 0.5599 (r2 = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)2 - 0.0587 (r2 = 0.949)图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[7]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL-1) = 17.67 (A646.8 - A750.0) + 7.12 (A663.8 - A750.0)A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r2=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智 ［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）

p　　陆婉珍同志治丧委员会：/pp　　惊悉陆婉珍先生逝世，全国a href="http://www.instrument.com.cn/zc/293.html" target="_self" title=""近红外光谱/a学界同仁万分悲痛，谨此电唁。/pp　　陆婉珍先生是我国近红外光谱技术应用研究的开拓者和领路人，为指导和推动近红外光谱学科发展做出了杰出贡献，是全国近红外光谱学界同仁心中的一座丰碑，她的丰功业绩将永远载入中国近红外光谱发展的史册。/pp　　陆婉珍先生的辞世，是我国科学界的重大损失。她的音容笑貌在全国近红外人心中长存，告慰她的在天之灵，继承她的遗志，是全国近红外人的心声。 至此表示沉痛的哀悼! /pp style="text-align: right "　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会/pp style="text-align: right "　　2015年11月18日/ppbr//p

仪器信息网讯 2022年8月8日，FIIF2022第二届饲料行业近红外光谱检测及相关技术研究分论坛在北京成功召开。本次论坛以“科技铸造实力 创新引领未来”为主题，由中国高科技产业化研究会饲料分会和中国仪器仪表学会近红外光谱分会主办，上海谱绿科技服务有限公司联合主办，吸引了200余人出席会议，仪器信息网作为支持媒体出席该论坛。FIIF2022第二届饲料行业近红外光谱检测及相关技术研究分论坛现场会议伊始，国家饲料工程技术研究中心李德发院士，中国农业科学院油料作物研究所李培武院士，中国仪器仪表学会组织交流部韩媛媛部长，中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事长、北京化工大学袁洪福教授分别为大会致辞。国家饲料工程技术研究中心李德发院士致辞致辞中，李德发院士表示近红外仪器与饲料原料营养价值数据库的结合，是本次论坛的创新观点，非常值得探讨。相信近红外与饲料行业的结合会在精准营养、降低饲料成本以及提质增效方面作出巨大贡献。中国农业科学院油料作物研究所李培武院士致辞李培武院士在致辞中提到，利用近外光谱技术进行饲料原料品质的快速检测，可以即时解析出原料的营养价值，这将有利于推动精准动物营养解决方案的落地。李培武院士表示，此次分论坛的召开，将推动近红外光谱技术在饲料行业更加广泛、快速的应用，从而促进饲料行业健康可持续高质量发展。中国仪器仪表学会组织交流部韩媛媛部长致辞韩媛媛部长代表中国仪器仪表学会对第二届近红外光谱检测及相关技术研究分论坛的顺利召开表示祝贺。其表示，本届会议给近红外光谱的技术研究和应用拓展搭建了很好的交流平台，未来近红外光谱技术将大有可为。中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事长袁洪福教授致辞袁洪福教授在致辞中提到，近年来，我国近红外分析技术在学术研究和工业应用方面得了蓬勃发展。2021年，中国首次线上举办了第20届国际近红外光谱学术会议。会上，中国不仅向世界展示了承办国际会议的能力，而且展现了中国近红外光谱相关研究和应用的水平。袁洪福强调说，中国的近红外光谱技术研究和应用已经走到了世界的前列，与此同时，国内厂家也在不断推出近红外仪器新品，近红外光谱技术应用产生的社会效益和经济效益也不断显现出来。本次会议将会进一步促进饲料工业和近红外学科交叉的深度交流，为我国饲料工业智能制造的发展发挥重要作用。论坛由中国农业大学王军军教授、北京化工大学袁洪福教授、中国农业大学陈义强教授、安迪苏NIR技术经理王红梅女士分别主持，会议共邀请了11位近红外光谱分析领域的知名专家进行报告分享。中国仪器仪表学会近红外光谱分会秘书长、中石化石油化工科学研究院 褚小立教授级高级工程师中国仪器仪表学会近红外光谱分会秘书长、中石化石油化工科学研究院褚小立教授级高级工程师做了题为“现代近红外光谱分析技术进展与展望”的报告。褚小立老师在报告中特别指出，近红外光谱的相关研究和应用仍处于成长期。近年来，不仅近红外光谱相关的标准、专利、专著等越来越多，越来越多的学者也开始关注并重视这个领域。现阶段，如何得到高品质的近红外光谱，如何建立优秀的校正模型，如何让近红外技术成为实际应用必须的方法等都是值得大家思考的问题。报告的最后，褚小立老师还对近红外光谱技术及应用的未来发展进行了展望。中国农业大学 杨增玲教授中国农业大学杨增玲教授的报告题目为“近红外光谱及成像技术在饲料质量安全中的应用进展”。报告中，杨增玲教授介绍了光谱及光谱成像技术在质量安全检测中的应用，特别详细分享了近红外光谱及成像技术在饲料质量安全中的应用进展，以及其课题组在这方面开展的一系列工作。最后，杨增玲教授还给大家分享了近红外光谱相关标准制定现状。南开大学 邵学广教授中国农业大学 闵顺耕教授威尔检测技术股份有限公司高级分析工程师 宋涛建模一直是近红外光谱技术的关键点，也是难点所在。本次会议中，3位老师就相关问题给大家进行了精彩的分享。其中，南开大学邵学广教授从《化学计量学与近红外光谱》系列讲座（仪器信息网仪课通）讲起，着重分享了近红外光谱建模流程及相关化学计量学方法。报告详细介绍了模型建立常见问题、模型建立流程等，并就数据集及质量考察，模型建立、优化及评价，模型的验证、维护与更新等多个关键点进行了详细的分享。中国农业大学闵顺耕教授以“近红外多元校正定量模型评价方法”为题展开报告，详细介绍了近红外光谱与多组分分析、常用多元校正算法、多元校正定量模型评价方法、多元校正定量模型评价方法及评价指标，以及评价过程规范化等内容。威尔检测技术股份有限公司高级分析工程师宋涛以“近红外模型精准评价体系”为题，详细分享了评价近红外模型的要素、步骤，以及评价近红外模型实例等。华东理工大学 杜一平教授小型仪器的发展一直是一个重要的发展趋势，本次会议中，华东理工大学杜一平教授以“基于小型近红外光谱仪的检测平台构建”为题展开报告。杜一平教授通过三台近红外光谱仪的建模结果对比，指出小型近红外光谱仪器的应用应该扬长避短，在组成复杂的样品、要求不高的检测项目、在线监测等应用场景可以发挥重要的作用。此外，杜一平教授还以人参种类和年份鉴定、化工过程在线监测、中药提取过程在线监测等三个案例分享了近红外检测平台构建思路。布鲁克（北京）科技有限公司近红外技术应用专家熊罗英天津九光科技发展有限责任公司总经理倪勇上海谱绿科技服务有限公司高级工程师端木军随着应用需求的深化，各大仪器厂商也在不断推进相关仪器技术、解决方案及服务的创新和完善。本次会议中，布鲁克（北京）科技有限公司、天津九光科技发展有限责任公司、上海谱绿科技服务有限公司分别分享。其中，布鲁克（北京）科技有限公司近红外技术应用专家熊罗英介绍了FT-NIR分析在农业和食品中的应用情况。熊罗英在报告中提到，不管是在实验室、生产线边或直接在生产线上，不管是定性、定量还是非目标性识别，FT-NIR可以胜任整个生产链的分析任务。基于多年在近红外领域的经验，天津九光科技发展有限责任公司总经理倪勇讲述了国产仪器研发曾经走过的弯路、国产在线近红外仪器研发心得、国产在线近红外仪器的市场环境现状。在此基础上，倪勇还介绍了天津九光科技发展有限责任公司在在线近红外仪器方面取得的成果，以及在发酵、饲料等行业的应用案例。上海谱绿科技服务有限公司高级工程师端木军以“现代化品质检验流程与标准化管理体系的发展趋势”为题，为大家介绍了传统品质检验流程与近红外的结合及优化，近红外应用的热点及难点，近红外创新应用模式，以及品质管理向标准化品质管理体系的演变等，并对谱绿近红外检测应用方案进行了介绍。中国农业科学院油料作物研究所 张良晓研究员嘉吉动物营养健康及水产中国区技术经理 张恩先会议中，多位专家反复提到，近红外光谱是一类实用型技术。基于当前技术的发展，近红外光谱技术在饲料等多个领域得到广泛应用，并取得了显著的成果。本次会议中，中国农业科学院油料作物研究所张良晓研究员介绍了“油料油脂质量安全近红外光谱快速检测技术研究进展”，详细介绍了其单位在油料品质近红外快速无损检测技术、基于近红外光谱的食用油多元掺假鉴别等方面开展的一系列研究工作和取得的研究成果。嘉吉动物营养健康及水产中国区技术经理张恩先从传统营养分析方法劣势讲起，介绍了近红外光谱在饲料原料营养分析方面的优势，并从化学分析数据库的建立、近红外仪器的准确性等方面详细解析了如何借助近红外分析技术实现饲料原料营养的动态分析。 会上，主办方还为各位报告嘉宾举行了演讲嘉宾授牌仪式，报告嘉宾一一上台领奖，并与主持嘉宾合影留念。论坛报告结束后，进入嘉宾互动环节，参与互动的嘉宾有中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事长袁洪福教授、南开大学邵学广教授、中国农业大学闵顺耕教授、中国农业大学杨增玲教授、上海谱绿科技服务有限公司高级工程师端木军、天津九光科技发展有限责任公司总经理倪勇。在该环节，场下观众与嘉宾就近红外光谱技术发展和应用现状，近红外光谱仪器的硬件和软件发展，相关标准建设等话题展开深入讨论，现场气氛热烈。大家一致认为，近红外光谱技术和应用正处于蓬勃发展阶段，未来可期！

仪器信息网讯 2023年9月6日，“近红外光谱拥抱智能化生产和生活”主题论坛 暨“近红外光谱实战宝典”新书发布会于BCEIA2023同期（北京中国国际展览中心(顺义馆)）成功召开。本届会议由中国仪器仪表学会近红外光谱分会和仪器信息网联合举办，吸引150余位近红外行业的专家、用户、厂商等相关人员参加。 会议现场随着人工智能、物联网、云技术、机器人、5G等先进技术的发展，近红外光谱技术在智能化生产方面的优势不断凸显，并在化工、制药等多个行业创造了客观的经济价值。同时，随着相关技术的进步以及应用的拓展，近红外光谱技术也正在逐渐走入大众视野，不断推进着智能化生活的发展方向。本次会议旨在展示近红外光谱在智能化生产和生活中的技术和应用进展，共同探讨面临的问题以及解决方案。会议中，近红外光谱领域的专家及厂商代表分别围绕主题开展报告，分享了各自的研究进展及最新研发成果，让大家对近红外光谱在智能化生产与生活的作用和地位有了更深层次的认识。多向奔赴下，近红外光谱技术前景可期！中石化石油化工科学研究院 褚小立教授级高工报告题目：近红外光谱分析技术的发展现状与未来褚小立在报告中综述了近红外光谱分析技术的发展现状，以及在炼油工业、石化工业、可再生能源等多领域的应用进展。其展望道，便携现场应用和工业在线应用是现代光谱技术腾飞的坚强两翼；机器学习算法和人工智能算法是现代光谱技术腾飞的超强大脑；光谱数据库是现代光谱技术腾飞的动力源泉；快速、高效、安全、绿色是现代光谱技术腾飞的永久发动机。而对近红外技术而言，仪器微型化、标准化、算法的高效和维护方便、光谱数据库的扩充与共享，自感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制的智能工厂、智慧农业等都将是未来发展的重要方向。奥谱天成（厦门）光电有限公司销售总监 张玉光报告题目：国产中短波红外光谱仪的研制及其应用奥谱天成以仪器生产国产化为目标，张玉光主要介绍了国产中短波近红外光谱仪器的研发与应用。报告首先对中短波近红外光谱仪的原理、内部构造与配置、性能指标等方面进行科普；然后，分别介绍了ATP8000、ATP8600、ATP8080、ATP8730、ATP7810、ATP7330等型号的产品及应用案例，并结合产品展现出奥谱天成对于仪器国产化的美好愿景。晨光生物科技集团股份有限责任公司质量主管 石文杰报告题目：近红外技术在植物提取物智能化生产中的应用石文杰先以辣椒为例，详细介绍植物提取物的概念及提取步骤；接着，以晨光生物的工作内容为例，分享了近红外光谱技术在生产过程中的应用，如植物提取物的辨别、生产中的水份在线监测和提纯工艺的优化等；最后，其指出近红外技术在植物提取物领域中还将不断提升应用水平、提高性价比、提升智能化水平。天津中医药大学 李文龙副研究员报告题目：从过程分析技术到药物智能制造21世纪是智能制造的世纪，中药智能制造是未来必然的发展趋势。报告中，李文龙详细介绍了过程分析（PAT）技术及在中药生产领域的应用，并以痰热清注射液和复方阿胶为例说明PAT是中药智能制造的关键，近红外光谱技术在生产工艺过程中的具有重要应用价值。不过，李文龙也指出，中药过程分析和智能制造还处于初级阶段，需要做大量的基础性工作。中国农业大学 杨增玲教授报告题目：近红外光谱传感技术在绿色循环农业中的应用研究杨增玲以自身科研经历为例，报告了近红外光谱技术在农业中的应用进展。报告中，杨增玲介绍了新型粪肥多养分同步光谱速测技术的原理及数据库、光谱库的构建，该技术手段与传统养分测试方法相比具有时间快、操作简便、准确率高、成本低等优点。此外，她还介绍了光谱速测技术的开发与应用，展现出光谱技术在农业科研领域的实际应用价值。中国农业大学 孙红教授报告题目：土壤-作物近红外传感器开发及智慧农业应用孙红以感知、移动互联、云计算、大数据、智慧与智能为关键词，结合自己科研成果分享报告。报告介绍了近红外光谱和人工智能相结合在智慧农业发展中应用，并详细介绍了其课题组在作物信息感知关键技术与装备及土壤信息感知关键技术与装备方面开展的一系列工作以及取得的成果。仪器信息网 李亚辉报告结束后，论坛进入《近红外光谱实战宝典》新书发布会环节，各位编委共同为新书揭幕，并在现场进行了赠书活动。新书发布会之后，无锡迅杰光远科技有限公司还为参会代表安排了晚宴环节，给大家创造了再次交流的机会。各位代表就近红外光谱技术的进一步发展深入沟通，并建言献策。

只需2英镑，5分钟即可检测新冠病毒？目前，英国研究人员正在努力开发一种基于红外光谱的经济、快速和可靠的病毒测试方法。测试中的研究人员近日，来自国外的新闻：赫尔的一名医学研究人员说，他们已经开发出一种针对Covid-19的测试方法，可以在5分钟内就获得结果，而每次测试的成本却只需要2.5英镑。这种新的技术就是基于红外光谱ATR的方法，从患者口腔内取出的样本涂抹在ATR的晶体上实现测量。而前期需要通过大量的数据建立出一种算法，来区分健康和感染的样本，这种方法不仅速度快，而且相对便宜，最主要是非常快速。辛格教授说：“这是一种强大的新兴技术。”该实验使用的是小巧便携式傅立叶红外光谱仪，它不需要特殊条件或化学药品，这非常适合于一线病毒快速检测使用。实验中使用的便携式傅立叶红外光谱仪傅立叶红外光谱仪的ATR测试，这种新的快速、便携、无需使用其它试剂的诊断技术将给社会带来巨大的好处。也有科学家表明，如果测试的样品是血液样本而不是唾液样品，或许可以用此来观察是否获得抗体来战胜Covid-19。在这种新冠病毒席卷全球的非常时期，这些研究对抗击疫情非常有借鉴意义。ATR-FTIR简单快速的检测，对于病毒诊断相比别的技术体现出明显的优势。也希望我们的疫情能够快点过去，全世界人民都恢复到健康平和的生活中去。使用红外光谱仪检测出的实验谱图如果您对我们的产品感兴趣，请点击填写产品需求表。文章摘自Hull Daily Mail

p　　一杯红酒，一盏甘醇，葡萄酒的品鉴既是一门艺术，也是一门科学。葡萄酒的主要成分是水和酒精，除此之外，还含糖和甘油(均为发酵的残留物)，酸类物质，包括单宁在内的多酚类物质，以及其他更少量的酯类等。葡萄酒的香气主要来自于其中的酯类，而口感则主要由其他的物质决定。比如，糖类影响其甜度，酸类影响其酸度，多酚类物质产生苦涩感，而甘油赋予了葡萄酒厚度。这些成分及其含量综合决定了葡萄酒的口感。/pp　　除了视觉、嗅觉和味觉的体验，科学研究如何从数据上分析葡萄酒组成?红外光谱给出了其特有的品鉴方式!/pp　　红外光谱法，基于化合物官能团振动过程中偶极矩变化产生的特征吸收，为不同的化合物提供了特定的红外光谱特征，被形象的称作“指纹图谱”，既可定性，还可定量。譬如，酸类物质的特征官能团是羰基，红外峰在1710cmsup-1/sup左右 多酚类物质的特征官能团是多个共轭苯环，红外峰在1610cmsup-1/sup左右 糖和甘油的特征官能团是C-O，红外峰在1000cmsup-1/sup左右。这些谱峰的吸光度，同其含量成正相关。由此可见，葡萄酒影响口感的化合物都有红外特征，因此可使用红外光谱法分析葡萄酒组成。/pp　　BCEIA互动体验区，珀金埃尔默现场演绎了红外光谱分析葡萄酒组成的过程，吸引了很多业内人士围观。实验中，使用移液枪精确将2µ l的葡萄酒滴在Spectrum Two红外光谱仪的ATR附件的金刚石晶体上。约5分钟后，酒精和水挥发完毕，剩余的化合物附着在晶体表面，即可启动扫描程序，采集ATR红外光谱。图1右是某品牌赤霞珠葡萄酒的ATR红外谱图，可以明显的看到其酸类、多酚类、糖和甘油的特征。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 269px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/dea48f7b-ae05-45e4-a60c-1159d81f730b.jpg" title="微信图片_20191024233830.png" alt="微信图片_20191024233830.png" width="600" height="269" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong图1. 左: PerkinElmer Spectrum Two红外光谱仪，将葡萄酒样品滴加在晶体上即可进行检测。右：某品牌赤霞珠葡萄酒的红外光谱图，显示了其酸类、多酚类、糖和甘油等物质的特征/strong/pp　　葡萄酒中的各类物质并不是单一的，而是由很多成分组成。譬如，柠檬酸、苹果酸、酒石酸、乳酸等是常见的酸类 白藜芦醇、花青素、槲皮素、原花青素等是常见的多酚类 葡萄糖、蔗糖、果糖等是常见的糖类 而单宁实际上也是一种酸，但具有多酚的结构。这些成分的红外特征又不相同。图2为常见糖类和甘油的红外谱图。虽然他们的主要官能团类似，但具体结构的差异还是体现了特征红外光谱。因此，可通过进一步分析，获得葡萄酒各类成分更细节的组成和含量信息。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 403px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/45d64869-0666-42b4-9942-656698927a1f.jpg" title="22.jpg" alt="22.jpg" width="500" height="403" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong图2. 葡萄酒中主要糖类和甘油的红外谱图/strong/pp　　红外光谱法不会对葡萄酒本身的化合物产生干扰，会如实体现其真实的光谱特征。譬如果糖就可以直观的观测到其红外特征，而色谱方法分析时需要将果糖还原成葡萄糖从而无法检测到真实的糖类成分。如图3，在1000cmsup-1/sup左右的糖和甘油的光谱峰区间，只有坤爵桃红葡萄酒有明显的果糖特征，而其他的赤霞珠、西拉、美乐、雷司令等只有甘油的特征，完全符合这些干红葡萄酒的含糖量低的特点。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 403px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/46fe39cf-13fb-4b0f-993c-0ad153606d28.jpg" title="33.jpg" alt="33.jpg" width="500" height="403" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong图3.坤爵桃红葡萄酒的红外谱图体现了其果糖成分的光谱特征，而其他干红葡萄酒则主要是甘油的光谱特征/strong/pp　　综上可见，红外光谱法可以体现出影响葡萄酒口感的各种化合物的种类和含量的信息，因此“红外光谱品葡萄酒”是一个切实可行的方法，其将比较主观的品酒师品酒变成谱图显示的红外品酒，更直观也更可量化。/pp　　在BCEIA互动展区，有不少专家和观众都对这种方法产生了浓厚的兴趣。大家纷纷反映，这种方法可以将市场上勾兑的劣质酒和假酒同真正的酿造葡萄酒区分开，而不会再良莠不分。北京大学刘锋教授仔细了解了这种方法后，也表示认同，她认为这种方法快速、客观、直接，在葡萄酒品牌保护、葡萄酒质量分级、葡萄酒工艺改进等方面都可以发挥重要作用。甚至，她还提出了可以使用大数据方法将葡萄酒的销售趋势、购买人群同葡萄酒的红外光谱建立联系，从而为企业预期生产安排、精准投放广告、迎合市场口味等方面作为重要参考。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 300px height: 225px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/c3c42544-b1b0-4123-aaf1-2d2e8cc611c1.jpg" title="4.1.jpg" alt="4.1.jpg" width="300" height="225" border="0" vspace="0"/img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201910/uepic/037af2b5-68e0-4de3-8d13-c20045a110f3.jpg" title="4.2.jpg" alt="4.2.jpg" width="300" height="225" border="0" vspace="0" style="max-width: 100% max-height: 100% width: 300px height: 225px "//pp style="text-align: center "图4. 专家对“红外光谱品葡萄酒”技术很感兴趣，纷纷点赞/pp　strong　仪器评议专家：/strong/pp　　郑国经教授 首钢北京冶金研究院/pp　　符斌教授 矿冶总院测试所/pp　　高介平教授 矿冶总院测试所/pp　　刘锋教授 北京大学/pp　　辛仁轩教授 清华大学/pp　　周群副教授 清华大学/p

dupin治理问题一直是公共安全的关注点之一。除了传统的meth、吗啡、K粉等常见dupin外，近几年吸食新精神活性物质（NPS）引发的危害健康事件开始进入大众视野。新精神活性物质，又称“策划药”或“实验室dupin”，是不法分子为逃避打击而对管制dupin进行化学结构修饰所得到的dupin类似物，具有与管制dupin相似或更强的兴奋、致幻、麻醉等效果。合成大麻类物质和芬太尼类衍生物都归属于新精神活性物质。由于这两类衍生物种类十分丰富，合成简单，更容易成为不法分子分子逃脱法律制裁而钻的空子，近年国家对其管控愈发严厉。以卡芬太尼为例，仅需0.02 g就足以使一名成年男性死亡，芬太尼类物质还会通过皮肤接触引起中毒，严重威胁执法人员的安全；此外，芬太尼具有众多衍生物，大部分具有很强的荧光信号，传统的现场快速检测手段难以有效识别。如何快速、准确的检测芬太尼类物质成为执法人员面临的难题之一。厦门赛纳斯科技有限公司研发的红外光谱分析仪(SHINS-H450)可用于芬太尼的现场快速检测。在保护执法人员安全的前提下，快速检测芬太尼及其众多衍生物，适用于公安、海关、边防、应急管理等执法机构。 红外光谱分析仪(SHINS-H450)该仪器通过不同分子结构对红外光的吸收程度不同来确定物质的分子结构，从而对未知样品进行定性分析。将可疑样品的红外谱图与芬太尼检测平台高度专属性的标准芬太尼红外谱图数据库进行比对，可快速、准确的确定其主要成分，区分其性质（如新型芬太尼、新精神活性物质、易制毒化学品、精麻管制类等）。同时红外光谱仪无需样品前处理、测试分析速度快及操作简便等特点使其在快速鉴定和现场鉴定上具有独特的优势。SHINS-H450在用于现场分析的红外设备中具有领 先的光谱性能，分辨率高达2 cm-1，低波数段可到350 cm-1，可检测的物质种类更多，获得的物质结构信息更丰富，检测结果更可靠，解决公安执法中dupin现场检测的难题，为公共安全问题提供高端前沿的解决方案及工具。

随着人工智能、物联网、云技术、机器人、5G等先进技术的发展，近红外光谱技术在智能化生产方面的优势不断凸显，并在化工、制药等多个行业创造了客观的经济价值。同时，随着相关技术的进步以及应用的拓展，近红外光谱技术也正在逐渐走入大众视野，不断推进着智能化生活的发展方向。为了进一步展示近红外光谱在智能化生产和生活中的技术和应用进展，共同探讨面临的问题以及解决方案，中国仪器仪表学会近红外光谱分会、仪器信息网将于BCEIA2023同期（2023年9月6日，北京中国国际展览中心(顺义馆)）联合举办“近红外光谱拥抱智能化生产和生活”主题论坛 ”。会议同期，还将举办《近红外光谱实战宝典》新书发布会，报名预约并到场参会人员均有机会获赠《近红外光谱实战宝典》新书一本！欢迎从事近红外光谱技术和应用研究的专家、用户、厂商，以及对近红外光谱感兴趣的人员到场参会。会议主题：近红外光谱拥抱智能化生产和生活主办方：近红外光谱分会、仪器信息网会议时间：2023年9月6日下午会议地址：北京中国国际展览中心(顺义馆)学术会议区W-102会议室会议日程：“近红外光谱拥抱智能化生产和生活”主题论坛日程安排主持人：北京化工大学 袁洪福教授时间报告人报告题目14:00-14:20褚小立（中石化石油化工科学研究院教授级高工）近红外光谱分析技术的发展现状与未来14:20-14:40刘鸿飞（奥谱天成（厦门）光电有限公司 总经理）国产中短波红外光谱仪的研制及其应用14:40-15:00石文杰（晨光生物科技集团股份有限责任公司 质量主管）近红外技术在植物提取物智能化生产中的应用15:00-15:20李文龙（天津中医药大学 副研究员）从过程分析技术到药物智能制造15:20-15:40杨增玲（中国农业大学教授）近红外光谱传感技术在绿色循环农业中的应用研究15:40-16:00孙红（中国农业大学教授）土壤-作物近红外传感器开发及智慧农业应用16:00-16:20《近红外光谱实战宝典》新书发布环节16:20-17:00讨论环节 会议联系人：叶老师，18211196128 赞助联系人：魏老师，13552834693中国仪器仪表学会近红外光谱分会仪器信息网2023年8月17日会议联系人：叶老师，18211196128赞助联系人：魏老师，13552834693预约报名请点击：http://mhvtajakfgn3848u.mikecrm.com/gFSQam5 扫码报名 中国仪器仪表学会近红外光谱分会仪器信息网2023年8月17日温馨提醒：“近红外光谱拥抱智能化生产和生活”主题论坛暨“近红外光谱实战宝典”新书发布会在BCEIA同期举办，参加该活动的各位老师还需要提前进行BCEIA预登记以顺利进入展会现场。预登记通道已开启，预登记即刻成为BCEIA VIP，并享有三重福利：1、会前免费获取专属胸牌及会议资料2、免费兑换午餐及饮用水3、京城20个网点的BCEIA班车免费乘坐马上扫描下方二维码预报名登记：或PC端点击链接预登记：http://t2.eainfor.com/T/p/103_5 或手机端点击链接预登记：http://t2.eainfor.com/T/w/103_5

p　　本文转载自微信公众号热分析与吸附，作者为中国科学技术大学丁延伟老师，并已获转载授权。/ppstrong　　/strong在《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第4部分 仪器分析软件中热重部分的数据处理与作图》和《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第5部分 仪器分析软件中红外光谱部分的数据处理与作图》中以实验室在用的美国PerkinElmer公司的热重/红外光谱/气相色谱质谱联用仪为例简要介绍了在仪器的数据分析软件中与热重部分和红外光谱部分相关的数据处理与作图相关的内容，在本部分内容中将简要介绍在Origin软件中GS曲线、FGP曲线以及实时红外光谱图的数据处理与作图相关的内容。由于在Origin软件中不同时刻/温度下的三维红外光谱作图十分繁琐，将在本系列内容第7部分中进行介绍。/pp　　为了保持本系列内容的完整性，以下介绍的大部分内容主要来自本公众号2019年10月6日发布的《在Origin软件中热分析/红外光谱联用的数据作图方法》一文，其中做了相应的修改并增加了实时红外光谱图(EGS图)的内容。/pp　　1. GS曲线的作图法/pp　　一般来说，在由红外光谱分析软件Timebase得到的Excel格式的文件中主要有EGP曲线(即通常所说的GS曲线)文件和不同时刻温度下的逸出气体红外光谱图(即EGS)文件，一共两个文件。/pp　　GS曲线可以直接由导出的Excel格式的GS曲线文件得到，通常说的官能团剖面图(即FGP曲线)可以由EGS文件中导出。/pp　　在Origin软件中对GS曲线的作图十分简单，在Origin软件中导入曲线所对应的Excel文件(图1至图3)。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/1db6881e-d64f-41b6-8671-0ae37784c440.jpg" title="图1.jpg" alt="图1.jpg"//pp style="text-align: center "图1/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 308px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/62609940-652e-42c0-967b-5e4165a0c4eb.jpg" title="图2.jpg" alt="图2.jpg" width="500" height="308" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图2/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 543px height: 750px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/54de575b-3929-471b-ad4f-c5b07c3b38ce.jpg" title="图3.jpg" alt="图3.jpg" width="543" height="750" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图3/pp　　选中A、B列，点击图4中plot选项，即可得到图5，即为EGP曲线。可以在图5中根据需要改变曲线的粗细、形状和颜色，在此不作详述。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/947a9618-194f-4302-aff3-fd6c2fa954a0.jpg" title="图4.jpg" alt="图4.jpg"//pp style="text-align: center "图4/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 557px height: 464px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/e4ce67e8-3c64-471d-8782-d1ece89f1798.jpg" title="图5.png" alt="图5.png" width="557" height="464" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图5/pp　　2. 官能团剖面图(即FGP曲线)的作图法/pp　　下面介绍由逸出气体红外光谱图(即EGS)文件得到FGP曲线的方法。通常在Timebase软件中，可以按照图6的方法，选中Save Time Resolved Data选项导出在实验过程中得到实验范围内不同时刻/温度的Excel格式的所有的红外光谱图。按照图1至图3的方法打开文件，得到如图7所示的界面。图7中，第1行“Long Name”中所对应的数值为温度值(即该行为温度行)，1.98e+001即为19.8℃，其他以此类推。A列对应的为波数值(单位为cm-1)，其他B、C、D...列所对应的为不同温度下的吸光值。也就是说，在图7中，由除A列以外的其他列作为纵坐标轴对A列按照图4的方法作图，可以得到在不同温度下的红外光谱图。另外，在图7中，如果选中温度行和特定的官能团(即特定的波数值)所对应的行进行作图，则可以得到FGP曲线。下面介绍FGP曲线的作图方法。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/f42afe19-16bd-432f-980f-506780617eab.jpg" title="图6.jpg" alt="图6.jpg"//pp style="text-align: center "图6/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/16d2682f-cb11-4132-8b1b-3be6cd40f10c.jpg" title="图7.jpg" alt="图7.jpg"//pp style="text-align: center "图7/pp　　按照图8的方法分别选中2358cm-1所对应的行和温度行，复制整行。br//pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/dcdf9257-47da-4d8b-ad2d-df3abf22d3cc.jpg" title="图8.jpg" alt="图8.jpg"//pp style="text-align: center "图8/pp　　新建一个空白的Book文件，将温度行和对应波数(2358cm-1)的数值粘贴这两行，选中，点击Worksheet菜单下的Transpose选项(图9)，将这两行转换为两列，转换后的表格如图10所示。删除图10中的第一行数据，按照图4的方法作图，即可得到CO2分子的特征官能团在2358cm-1处的FGP曲线(图11)。可以根据需要改变图中曲线的粗细、形状和颜色，在此不作详述。/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/98c364bc-5af7-4f17-b010-d6c6e9ef31df.jpg" title="图9.jpg" alt="图9.jpg"//pp style="text-align: center "图9/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/3fe819c4-81c9-4309-8fa2-eebc7492a9da.jpg" title="图10.jpg" alt="图10.jpg"//pp style="text-align: center "图10/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/8c655662-483b-4efa-9b6e-86d7e8f314c3.jpg" title="图11.png" alt="图11.png"//pp style="text-align: center "图11/pp　　3. 实时红外光谱图(EGS图)的作图法/pp　　在本部分第2节中提到“在图7中，由除A列以外的其他列作为纵坐标轴对A列按照图4的方法作图，可以得到在不同温度下的红外光谱图。”也就是说，在导出的Excel格式的在实验温度/时间范围内的所有红外光谱文件中，选中A列和所对应的一列和/或多列时间/温度列即可得到不同温度/时刻下的实时红外光谱图。/pp　　以下举例说明。图12是不同温度下的一水合草酸钙在加热过程中产生的气体产物的红外光谱图。图中第五行为不同的温度值，第A列为红外光谱的波数值。例如，需要比较第100℃、200℃、500℃和700℃下的红外光谱图的变化，则同时选中这些温度和波数(A列)所对应的列，复制并粘贴到新建的表格文件中，并定义相应列的名称(图13)。同时选中图13中A-E列，点击图4中plot选项，即可得到图14，即为不同温度下的红外光谱图。可以在图14中根据需要改变曲线的粗细、形状和颜色，在此不作详述。由图14可以看出，(1)样品在100℃时样品没有发生分解 (2)在200℃时产生了水，对应于结晶水的失去过程 (3)在400℃时产生了一氧化碳，少量一氧化碳被氧化为CO2 (4)700℃时的气体产物以CO2为主。/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 220px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/a6b0f4c1-4385-4184-8530-572cc84c0cce.jpg" title="图12.jpg" alt="图12.jpg" width="600" height="220" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图12/pp style="text-align: center "img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 557px height: 285px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/b989ef36-1508-4bde-b282-9029ef1766ff.jpg" title="图13.jpg" alt="图13.jpg" width="557" height="285" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "图13/pp style="text-align: center "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202001/uepic/128d4fc6-623a-479c-9cdb-4f3865f22608.jpg" title="图14.png" alt="图14.png"//pp style="text-align: center "图14/ppbr//p

国家标准计划《畜禽肉品质检测 近红外法通则》Livestock and poultry meat quality testing—general rules by near infrared spectroscopy method由TC516由全国屠宰加工标准化技术委员会归口上报及执行，主管部门为农业农村部。主要起草单位中国农业科学院北京畜牧兽医研究所、中国农科院科学院农科院质量标准与检测技术研究所、中国农业科学院农产品加工研究所等。该标准规定了畜禽肉品质的近红外光谱检测法对仪器的要求和检测方案，该标准适用于畜禽肉品质的定性、定量检测，检测项目包括但不限于：畜禽肉种类判别、营养组分（蛋白质、水分、脂肪）等。目前该标准正在征求意见中，等待进一步出台实施。采用传统对畜禽肉中的蛋白质、水分、脂肪等营养组分检测，耗时长，需要使用大量的化学试剂，有污染，受条件限制，同时测定的样本量有限。而近红外技术（Near Infrared）是近些年国际上出现的一种迅速发展的技术，可应用于肉品领域实现快速无损检测。美国农业农村部已批准近红外仪器应用于畜禽肉品质的在线检测，国际AOAC标准中已有启用近红外技术，同时测定肉和肉制品中的水分、蛋白质、脂肪，而且实现了模型平台的资源共享。而此项标准采用近红外方法对肉类营养品质无损检测的行业标准，对于肉类中重要的营养指标和组分检测无损测定提供的有效的检测监控技术依据。随着肉类产业的快速发展，肉类加工者和生产者面临许多挑战，需要准确，可靠和快速的分析手段和技术以便控制原材料，预制产品并确保最终产品的质量。LUMEX傅立叶近红外肉品分析仪，只需对脂肪，蛋白质和水分进行一次通用校准即可使用所各类肉类样品。此外可依据用户实际需求，针对香肠，肉干等肉制品定制化制定建标模型，如盐分、灰、碳水化合物、胶原蛋白、卡拉胶、大豆、小麦粉、淀粉等含量。我国作为一个肉类的生产大国和消费大国，对肉类的需求已从数量型向质量型转变。但在我国畜禽肉生产加工行业普遍存在加工模糊化现象，缺乏营养品质数据支撑、缺乏肉类分级数据支撑。由此造成消费经验化所致过量生产和消费，以及优质不优价，产品优劣混杂，致使市场竞争力低下等问题。消费者在对肉类食品需求量不断增加的同时，更加关注肉类产品的品质与安全。《畜禽肉品质检测 近红外法通则》这项新标准的颁布，为畜禽肉生产加工行业提供了迫切需要新的检测技术，能够快速准确判断畜禽肉类品质，推动企业的质量控制模式。

pspan style="font-size: 16px "　　2014年十月于德国埃特林根，布鲁克集团光学事业部全球同步首发可以一次测试覆盖中红外、远红外和太赫兹光谱范围的傅立叶红外谱仪超宽谱区最新应用技术。继不久前问世的超宽谱区中远红外分束器后，布鲁克又推出了全新的超宽谱区中远红外DTGS检测器。VERTEX 70吹扫型和VERTEX 70v真空型研究级傅立叶红外光谱仪配置这两个新型超宽波段的红外光学部件，促成了VERTEX FM中远红外波段无与伦比的优势：您无需切换分束器或检测器、无需后续拼接谱图，只需一次测量，即可获得一张6,000 cm-1至50 cm-1的完整中远红外光谱。/spanbr//pp　　傅立叶红外光谱仪的光谱范围取决于其所配备的光源、分束器和检测器的综合光学响应范围。中红外标准谱区，由于主要受限于可供选用的分束器的材质，通常截止于350 cm-1 (KBr分束器) 或者200 cm-1 (CsI分束器)。如果想扩展光谱范围至远红外和太赫兹区，通常需要一次甚至多次更换远红外分束器和检测器。而每次更换时，使用者都需手动打开谱仪光学腔。布鲁克最新推出的VERTEX FM功能，结合了新型超宽谱区中远红外分束器、中远红外检测器和标配红外光源，可以单次测量覆盖6,000 cm-1到50 cm-1的完整中远红外谱区，并广泛适用于透射、反射和衰减全反射等测量模式。独一无二的VERTEX FM技术是继几年前布鲁克VERTEX 80v高端研究级真空光谱仪的全自动分束器转换器和全自动检测器切换(多达五个检测器)功能后，布鲁克针对VERTEX 70(v)系列光谱仪的又一创新之举。/pp style="text-align: left "　　VERTEX 70v真空型光谱仪配置了VERTEX FM功能后，可以结合外接水冷高压汞灯，将远红外/太赫兹谱区进一步延伸至10 cmsup-1/sup。img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201510/noimg/9e2f5d33-8563-488a-a870-d4f50a8c0196.jpg" title="未标题-1.jpg" width="363" height="248" border="0" hspace="0" vspace="0" style="width: 363px height: 248px float: right "//pp　　从中红外至远红外的谱区扩展，即突破传统中红外400 cm-1的界限，对很多分子振动光谱的应用领域有着至关重要的意义。这些应用领域包括无机和有机金属的化学分析、地质学和医药业，以及各种物理应用，如对多晶型物的筛分、对结晶度的检测和低温基质隔离光谱学。图中所示的是用VERTEX FM功能单次测量所得的维生素C的中远红外ATR光谱图。该谱证明，使用VERTEX 70或VERTEX 70v，并配置VERTEX FM新功能，您可以轻松快捷的获得从4,000 cm-1到50 cm-1的中远红外光谱区域的样品信息。/pp　　布鲁克公司(NASDAQ：BRKR)是世界著名的高科技分析仪器企业，致力于开发领先技术以解决分子材料科研界、诊断学、工业及临床等各种分析问题。/pp　　详情请见官方网站：www.bruker.com/pp　　进一步了解VERTEX系列科研型傅立叶红外光谱仪，请访问相关网页：www.bruker.com/vertex/ppbr//p