近红外光谱的应用领域着实很广泛
制药 原料 原料药的主要活性成分,结晶状态、粒径、旋光性和密度,鉴别中药材的真伪、产地和品质分级加工过程 混合均匀性,干燥过程水分,注射用产品灭0菌,膜衣厚度,近红外光谱仪厂家,粒径,主要成分和中间产物浓度,近红外光谱仪,溶出度,药物中微生物定性定量监测产品 主要成分,硬度,包装材料的鉴定,稳定性,真伪鉴定其它 临床医学 全血或中血红蛋白载氧量、pH 值、脂肪酸、胆固醇、蛋白质、葡萄糖、尿素等含量;无创血糖监测;尿液中尿素、肌氨酸酐和蛋白质;皮肤中水分的测定;烧伤伤口分类;组织氧含量;脑氧饱和度和血流动力学;细胞病理如癌细胞鉴别纺织 混纺织品中各成分含量,棉纤维中还原糖,纤维外油,纤维的染色性,棉织物丝光度,羊毛髓化度,棉织物整理剂,二醋酸纤维素醋化值,地毯纤维类别鉴定造纸 纸浆中木素含量,卡伯值,纸页水分、涂层含量煤炭 水分,挥发份、灰份、含热量,品质分级生物化工 生物发酵过程中乙醇、葡萄糖、乳糖、氨基酸、谷酰胺、乳酸盐和谷氨酸盐等含量,细胞密度,反应动力学跟踪,菌种鉴定制糖 蔗汁、碎蔗、蔗渣、原糖、成品糖的旋光度、锤度、糖度、色度、浊度、粒度、固形物和水分含量等日用品 原料纯度,香料,油脂混合物分析,蜡成分鉴别,均匀度,牙膏中氟含量,进口近红外光谱仪厂家,表面活性剂含量,真伪鉴定油漆和墨水 原料分析,溶剂纯度,色素品质环保 海洋石油、土壤污染源鉴定;湖泊沉淀物**物含量;废水pH、BOD、COD刑事鉴定。
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近红外光谱的分析方法包括校正和预测两个过程:
(1)在校正过程中,收集一定量有代表性的样品(一般需要80个样品以上),在测量其光谱图的同时,根据需要使用有关标准分析方法进行测量,得到样品的各种质量参数,称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理,并将其与参考数据关联,这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系,通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限,但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异,常用的有多元线性回归,主成分回归,偏小二乘,人工神经网络和拓扑方法等。显然,模型所适用的范围越宽越好,但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关,与待测的性质数据有关,还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中,建立模型都是通过化学计量学软件实现的,并且有严格的规范(如ASTM6500标准)。
(2)在预测过程中,首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图,通过软件自动对模型库进行检索,选择正确模型计算待测质量参数。
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