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近紅外（NIR）光譜介于可見光譜區(qū)與中紅外譜區(qū)之間，兼?zhèn)淞丝梢姽庑盘柸菀撰@取與紅外光譜分析信息量豐富兩大優(yōu)點，被廣泛用于很多行業(yè)的許多有機物和無機物的定性定量分析當中。有人甚至認為近紅外光譜分析是一種“萬能”的技術(shù)，這個詞小編可不敢用，不過利用近紅外可以完成的檢測工作確實不少，下面小編就為大家說說，要用近紅外做定量分析總共分幾步。有道是“學(xué)好近紅外，走遍天下檢測快” ^_^ 多了解一門技術(shù)總不是什么壞事，大家一起看看吧。
利用近紅外光譜進行定量分析的流程可分為兩大部分：一是建立數(shù)學(xué)模型，二是應(yīng)用數(shù)學(xué)模型。這里說的數(shù)學(xué)模型就是針對待測組分建立的分析方法或稱之為預(yù)測方程，建立數(shù)學(xué)模型的過程也包括檢驗和優(yōu)化模型的穩(wěn)定性，而應(yīng)用數(shù)學(xué)模型，就是用未知樣品的近紅外光譜預(yù)測其待測組分的含量。
在近紅外光譜分析中，數(shù)學(xué)模型的建立一般需要經(jīng)過以下5個步驟：
1. 選擇定標樣品集和預(yù)測樣品集 選擇有代表性的樣品組成定標樣品集，這個樣品集很重要，不僅要包含待測組分的全部信息，涵蓋待測組分的變化范圍，還應(yīng)盡量包括待測組分以外所有的“背景”信息。比如說，待測樣品中總共包含了ABCDE五種主要成分，我們要對A和C分別進行定量分析，那么BDE的含量和變化就是此檢測項目中的背景信息；如果某一天，待測組分變成了A和B，那么背景信息就變成了CDE。背景信息除了包含其他成分以外，還要考慮溫度、濕度、壓力、顏色、氣泡、渾濁程度等等。在準備定標集時盡量考慮全面，使建立的數(shù)學(xué)模型能將這些樣品的背景信息加以扣除，可以有效降低各種因素對檢測準確度和穩(wěn)定性的干擾。定標樣品集的選擇應(yīng)有一定數(shù)量要求，但也不宜過多，選擇樣品時應(yīng)做到“少而全、少而精”。預(yù)測樣品集的選擇原則是樣品的各種信息應(yīng)被包含在定標樣品集的范圍內(nèi)，否則預(yù)測時會形成較大的預(yù)測誤差。
2. 光譜采集 對定標樣品集和預(yù)測樣品集中的每個樣品準確地采集光譜，然后運用各種光譜預(yù)處理技術(shù)，校正光譜的失真，以這種優(yōu)化的樣品集建立的數(shù)學(xué)模型才能克服近紅外光譜的測定不穩(wěn)定的難點，優(yōu)秀的近紅外光譜儀已經(jīng)可以很好的解決這類問題了。
3. 化學(xué)值的檢測 在進行光譜采集的同時要對定標樣品進行化學(xué)法檢測待測組分的含量，在化學(xué)檢測時，應(yīng)嚴格按照國家標準進行操作，最好做平行測試，減少測試誤差對建模效果的影響。
4. 建立與檢驗數(shù)學(xué)模型 運用化學(xué)計量學(xué)的方法從復(fù)雜的背景與各種組分形成的重疊吸收峰的圖譜中提取特定的信息，建立光譜特征與組分含量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，以克服近紅外光譜分析譜峰重疊的難點。再用嚴格的統(tǒng)計學(xué)方法，通過定標樣品集內(nèi)部交叉證實與預(yù)測樣品集的外部證實，檢驗數(shù)學(xué)模型的準確性和模型的預(yù)測能力及預(yù)測精度，以確定模型是否符合應(yīng)用的要求。完成這個步驟往往需要具備一定的近紅外分析和化學(xué)計量學(xué)基礎(chǔ)，是整個流程中最有考驗的一步，不過不用慌，現(xiàn)代優(yōu)秀的近紅外分析軟件已經(jīng)可以提供很到位的幫助了。
5. 數(shù)學(xué)模型的修正與維護 為了使數(shù)學(xué)模型在不同的時間（如不同月份）與空間（如不同的地區(qū)、不同的樣品類型）都能運用，還需注意對數(shù)學(xué)模型的不斷修正與維護。當樣品的測定時間或空間條件改變時，必須用預(yù)測樣品集檢驗數(shù)學(xué)模型，如果數(shù)學(xué)模型的預(yù)測精度降低，就需要在校正樣品集中增加新類型的樣品，并重新按上述步驟修改數(shù)學(xué)模型。穩(wěn)定的數(shù)學(xué)模型需要不斷的完善，這個過程需要與時俱進。
說到這里，大家也看出來了，想用近紅外光譜測含量的前期準備工作還不少呢，當然，想要“一勞永逸”地享受近紅外快速檢測的快感，還是要付出一番辛勤勞動的。
—— (???(??? ??哈? 什么？不想挨累只想享受？
—— 那只能來找我們斌智科技了，這活兒我們包了！ヾ(?°∇°?)??
