利用近红外光谱仪进行近红外光谱分析,大数据时代下的又一黑科技,竟能检测任意物体
栏目:行业动态 发布时间:2019-11-20 22:17:42

很多客户通过我们的网站来电话咨询利用近红外光谱仪进行近红外光谱分析,大数据时代下的又一黑科技,竟能检测任意物体,那么今天山东金璋隆祥智能科技有限公司小编就来讲解下利用近红外光谱仪进行近红外光谱分析,大数据时代下的又一黑科技,竟能检测任意物体。

什么是近红外光谱?

近红外光谱在中国的应用相对较慢,所以大多数人应该不太熟悉使用电磁波谱(从780纳米到2526纳米)的近红外区域的光谱,这是德国科学家威廉·赫歇尔(William Herschel)早在19世纪就发现的。

为了帮助你快速理解它,作者将尽量避免使用术语来介绍这种神奇的近红外光谱。

首先,让我向你展示液体乙醇的近红外光谱,这在我们的生活中很常见。它的横轴代表光波的波数,纵轴代表透射。这是红外光谱的一种表示,另一种使用吸光度作为图像的垂直轴。

从初高中化学课程的学习中,我们了解到一个物体是由分子组成的,分子会不同程度地吸收红外光。当特定波长的光被分子吸收更多时,透射率也会降低,图像的“峰值”也会增加。当物体的分子吸收许多不同波长的光时,在最终测量的红外光谱中将会有不同的“峰值”。我们通常称这些“峰”为吸收峰。

事实上,近红外光谱是分子的振动-旋转光谱,是在吸收近红外光后振动能级跃迁和旋转能级跃迁之后测量的光谱。

能级跃迁:因为分子运动遵循量子力学定律,当分子吸收光子时,分子有足够的能量跃迁到更高的能级。类似地,在释放光子后,分子也可以从较高的能级转换到较低的能级。值得注意的是,分子的电子运动、振动和旋转都是量子化的。(红外光谱和拉曼光谱之间的差异也可以通过能级选择定律来解决,这在本文中不会讨论太多。)

每个分子或分子群的红外光谱是不同的,因此通过检测红外光谱,我们可以准确地检测被测对象的分子性质,而不需要任何化学试剂或接触被测对象。就像本文给出的乙醇的红外光谱一样,简而言之,只要红外光谱看起来像这样,被测物体就一定是乙醇溶液。因此红外光谱的发展前景和市场十分可观。

近红外光谱仪作用简介

提到了许多近红外光谱。让我们来谈谈人类用来观察近红外光谱的“眼睛”。近红外光谱探测器是基于傅里叶变换红外光谱仪的最常用探测器。本文仅介绍这种光谱仪。

首先,光谱仪将使用红外光源(干涉仪)产生连续波长的红外光。连续波长光源照射被测样品后,样品中的分子将吸收一些波长的光(吸收方法在以上部分描述)。没有被分子吸收的光将到达探测器。检测器将对检测到的光信号进行模数转换。傅里叶变换后,可以获得被测物体的单波束光谱。事实上,光谱还包括空气和仪器部件的信息,在获得被测物体的红外光谱之前需要扣除这些信息。

仪器中的各种干涉仪和部件也使仪器非常笨重,难以移动,因此只能进行固定分子检测

为什么我说NIRS是大数据时代的新星?这种只出现在实验室里的笨重的测试仪器不能完全匹配大数据!

近红外光谱分析和大数据分析碰撞!

与世界近红外光谱的发展相比,中国近红外光谱的发展正处于快速上升阶段。新技术和应用基本上每年都是新的。此外,中国光谱学学者在近红外光谱学前沿研究方面取得了突出的成就。现在近红外光谱分析也迎来了大数据和物联网的黄金时代!

随着物联网和光谱仪探测器大数据技术的应用和扩展,近红外光谱的个性化建模也有望成为现实。同时,可以提高基于大数据的NIRS数据的质量和准确性。

与物联网的结合也使红外光谱分析能够与工业环境中的各种其他机器互动,例如:生产线,使用傅里叶变换红外光谱仪进行产品质量检测(或其他方面的检测),当出现质量问题时,因为获得的信息更加准确,甚至生产线也可以自动修复产品质量,可以满怀希望地回报!实现真正的工业4.0现代化无人生产线!

利用大数据和深度学习的力量,我们可以想象我们可以将世界上所有的分子光谱图存储在一个服务器上,然后通过人工神经网络、偏最小二乘法和主成分分析等算法准确地检测和识别检测结果,从而将复杂光谱图中包含的分子逐一分离,以免使用Contact快速获取其所有信息。

因此,基于大数据的新光谱建模与分析技术的发展将成为中国近红外光谱的下一个重要突破方向,或将推动近红外光谱技术在工/农/食品甚至生物医学领域发挥独特的作用。

毕竟,这是一个神奇的东西,它可以看到一个物体的所有化学性质,而不用触摸它!

文章小结

虽然近红外光谱技术在中国的发展与世界相比是落后的,但笔者相信,中国的近红外光谱技术将会迅速发展,形成具有中国特色的近红外光谱领域!事实上,第19届国际近红外光谱会议(nir2019)于2019年9月15日至20日在澳大利亚黄金海岸国际会议中心举行。来自36个国家的347名代表出席了会议,其中包括中国代表团的30多名代表,以及中国留学生和中国人的9名代表。

这也证明了中国在近红外光谱领域的影响力越来越大。感谢中国近红外光谱学者!我希望中国的高科技发展能够越来越走在世界科技的前沿!

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