二维红外光谱范文

二维红外光谱范文（精选9篇）

二维红外光谱 第1篇

聚四氟乙烯 (Polytetrafluoroethylene, PTFE) 俗称“塑料王”, 它因具有优良的化学稳定性、电绝缘性、润滑性而被广泛应用在现代工业的各个领域[1,2]。聚四氟乙烯的优良性能与其特殊理化结构有关。研究聚四氟乙烯结构的方法主要有[3,4]:扫描电镜法、差热分析、X射线衍射法、拉曼光谱法、红外光谱法等。其中红外光谱法是研究聚四氟乙烯结构的常见方法[4]。但常规的红外光谱法 (一维红外光谱) 的分辨率不高, 而二阶导数红外光谱和四阶导数红外光谱通常是基于一定的数学模型和假设[5,6]。二维红外光谱则是完全客观地、清晰地显示了未重叠谱峰的位置, 因此可大大地增加原谱图的分辨率, 具有重要的理论研究价值[7,8,9]。本工作以市场上常见的聚四氟乙烯密封带为材料, 在303~393K温度范围内测定不同温度下聚四氟乙烯F-C-F伸缩振动模式 (νCF2) 的一维红外光谱、二阶导数红外光谱和四阶导数红外光谱, 并进一步采用二维红外光谱研究了温度对聚四氟乙烯分子结构的影响, 该研究方法未见相关文献报道。

1 实验

1.1 材料与试剂

聚四氟乙烯密封带 (福建第一阀门厂生料带分厂, 规格26mm0.1mm20m) 。

1.2 仪器与设备

Spectrum 100红外光谱仪 (Spectrum V 6.3.5操作软件) , 美国PE公司;SYD TC-01变温控件 (控温精度为±0.1K) , 英国Eurotherm公司。

1.3 方法

1.3.1 红外光谱仪操作条件

聚四氟乙烯密封带固定在红外光谱仪的变温附件上, 以空气为背景, 每次实验对信号进行16次扫描累加, 测定范围1400~400cm-1;测温范围303~393K, 变温步长10K。

1.3.2 数据获得及处理

一维红外光谱数据借助PE公司Spectrum V 6.3.5操作软件获取;二阶和四阶导数红外光谱数据借助PE公司Spectrum V 6.3.5操作软件获取, 平滑点数为13;二维红外光谱数据借助清华大学编写的软件TD Versin 4.2 (Interval=2, Contour Number=30) 获取;图形处理采用Origin 8.0。

2 结果与分析

聚四氟乙烯的主要官能团红外吸收峰的频率均在1400~400cm-1范围[4], 分析聚四氟乙烯的一维红外光谱 (图1 (a) ) 、二阶导数红外光谱 (图1 (b) ) 和四阶导数红外光谱 (图1 (c) ) 可发现:1300~1100cm-1范围内的红外吸收峰主要归属于聚四氟乙烯F-C-F伸缩振动模式 (νCF2) ;而700~400cm-1范围内的红外吸收峰主要归属于聚四氟乙烯F-C-F弯曲振动模式 (δCF2) 。本工作主要开展了聚四氟乙烯νCF2的红外光谱及二维红外光谱研究。

2.1 聚四氟乙烯F-C-F伸缩振动模式红外光谱研究

在1300~1100cm-1的频率范围内研究了聚四氟乙烯的一维红外光谱 (图2 (a) ) 。根据相关文献报道[7,8,9], 1220cm-1的红外吸收峰归属于聚四氟乙烯F-C-F不对称伸缩振动模式 (νasCF2) , 而1150cm-1的红外吸收峰则归属于聚四氟乙烯F-C-F对称伸缩振动模式 (νsCF2) 。随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯的νasCF2和νsCF2红外吸收峰的频率、峰型和强度几乎没有变化, 这说明在303~393K的温度范围内, 聚四氟乙烯的结构是稳定的。而二阶导数红外光谱的分辨率要优于传统的一维红外光谱, 原一维红外光谱的νasCF2的吸收峰分别在1210cm-1和1260cm-1处明显的裂分为双峰 (图2 (b) ) 。而四阶导数红外光谱的分辨率要进一步优于二阶导数红外光谱。原一维红外光谱νsCF2的吸收峰裂分为3个红外吸收峰, 其波数分别为1145cm-1、1155cm-1和1175cm-1 (图2 (c) ) 。这主要是因为聚四氟乙烯属于半结晶化合物, 聚四氟乙烯晶体由平行排列的折叠链形成片晶, 再由片晶堆积形成带状多晶聚合物, 片晶与片晶间为粘性的无定形部分[7,8,9]。聚四氟乙烯分子中的片晶与无定形部分引起的νCF2红外吸收频率是有所差异的。

2.2 聚四氟乙烯F-C-F伸缩振动模式的二维红外光谱研究

二维红外光谱包括同步二维红外光谱 (图3) 和异步二维红外光谱 (图4) 。同步二维红外光谱关于对角线对称, 包括:对角线上的自动峰和非对角线上的交叉峰。自动峰说明某一变量处光谱峰的变化总是与自身完全相同, 所以自动峰总是正值, 其强度代表了该变量处光谱随外加扰动变化的程度。交叉峰则表示微扰作用下两个变量处光谱峰的变化正相关 (都增强或都减弱) 或负相关 (一个增强而另一个减弱) 。同步二维红外光谱证明分子内或者分子间的官能团可能存在着相互作用。

注:↑代表随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯νCF2红外吸收强度增加;↓代表随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯νCF2红外吸收强度降低

研究了聚四氟乙烯的同步二维红外光谱 (图3) , 在1145cm-1、1155cm-1、1175cm-1、1210cm-1和1260cm-1处发现5个自动峰。同步二维红外光谱进一步证明了聚四氟乙烯二阶导数红外光谱和四阶导数红外光谱的正确性。

异步二维红外光谱代表两个变量处光谱峰变化的 (相位) 差异性。研究了聚四氟乙烯的的异步二维红外光谱, 相关数据及光谱解释见表1。

表1中Ф (ν1, ν2) 代表同步二维红外光谱, 而Ψ (ν1, ν2) 代表异步二维红外光谱。根据Noda规则[7,8,9], 当Ф (ν1, ν2) 和Ψ (ν1, ν2) 同号时, ν1处光谱峰强度的变化早于ν2处光谱的变化;当Ф (ν1, ν2) 和Ψ (ν1, ν2) 异号时, ν1处光谱峰强度的变化晚于ν2处光谱的变化;当Ф (ν1, ν2) 为零时, ν1和ν2处光谱峰强度变化次序不能以Ψ (ν1, ν2) 的符号简单判断。由表1的数据可知, 随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯νCF2红外吸收强度变化快慢的顺序为:1145cm-1>1210cm-1>1155cm-1>1175cm-1>1260cm-1。在303~393K的测定范围内, 聚四氟乙烯的νCF2红外吸收强度变化很明显, 这主要是因为随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯晶体发生结晶松弛, 其构象由规则的链螺旋变成了无规则的缠绕, 晶体的键长发生细微改变, 进而影响了νCF2吸收强度的变化。

3 结论

(1) 在1400~400cm-1的频率范围内, 采用变温红外技术, 测定聚四氟乙烯νCF2的一维红外光谱。研究发现:1220cm-1和1150cm-1处的红外吸收峰分别归属于聚四氟乙烯νasCF2和νsCF2。

(2) 进一步研究聚四氟乙烯νCF2的二阶导数红外光谱、四阶导数红外光谱发现:聚四氟乙烯νasCF2在1210cm-1和1260cm-1处裂分为双峰;而聚四氟乙烯νsCF2则在1145cm-1、1155cm-1和1175cm-1裂分为3个吸收峰。

(3) 最后研究了聚四氟乙烯的二维红外光谱, 发现随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯νCF2红外吸收强度变化快慢的顺序为:1145cm-1>1210cm-1>1155cm-1>1175cm-1>1260cm-1。

(4) 本项研究拓展了二维红外光谱在聚四氟乙烯热变性方面的研究范围, 具有重要的理论研究价值。

摘要：在303393K的温度范围内, 测定聚四氟乙烯F-C-F伸缩振动模式 (νCF2) 的一维红外光谱。研究发现:1220cm-1的红外吸收峰归属于聚四氟乙烯F-C-F不对称伸缩振动模式 (νasCF2) , 而1150cm-1的红外吸收峰则归属于聚四氟乙烯F-C-F对称伸缩振动模式 (νsCF2) 。进一步研究了聚四氟乙烯νCF2的二阶导数红外光谱、四阶导数红外光谱, 发现聚四氟乙烯νasCF2在1210cm-1和1260cm-1处裂分为双峰;而聚四氟乙烯νsCF2则在1145cm-1、1155cm-1和1175cm-1裂分为3个吸收峰。最后研究了聚四氟乙烯二维红外光谱, 考察了温度对于聚四氟乙烯νCF2吸收强度变化的影响。研究发现:随着测定温度的升高, 聚四氟乙烯νCF2红外吸收强度变化快慢的顺序为:1145cm-1>1210cm-1>1155cm-1>1175cm-1>1260cm-1。本项研究拓展了二维红外光谱在聚四氟乙烯热变性方面的研究范围。

关键词：一维红外光谱,二阶导数红外光谱,四阶导数红外光谱,二维红外光谱,聚四氟乙烯

参考文献

[1] Onodera T, Kawasaki K, Nakakawaji T, et al.Chemical reaction mechanism of polytetrafluoroethylene on aluminum surface under friction condition[J].J Phys Chem C, 2014, 118 (10) :5390

[2] Du C A, Wang J D, Chen D R.Self-assembly of polytetrafluoroethylene nanoparticle films using repulsive electrostatic interactions[J].Langmuir, 2014, 30 (4) :976

[3] Bosq N, Guigo N, Zhuravlev E, et al.Nonisothermal crystallization of polytetrafluoroethylene in a wide range of cooling rates[J].J Phys Chem B, 2013, 117 (12) :3407

[4] Moynihan R E.The molecular structure of perfluorocarbon polymers infrared studies on polytetrafluoroethylene[J].J Am Chem Soc, 1959, 81 (5) :1045

[5] Dong A, Huang P, Caughey W S.Protein secondary structures in water from second-derivative amideⅠinfrared spectra[J].Biochemistry, 1990, 29 (13) :3303

[6] Cai S, Singh B R.Identication ofβ-turn and random coil amideⅢInfrared bands for secondary structure estimation of proteins[J].Biophys Chem, 1999, 80 (1) :7

[7] Maekawa H, Ballano G, Tonioilo C, et al.Linear and two-dimensional infrared spectroscopic study of the amideⅠand amideⅡmodes in fully extended peptide chains[J].J Phys Chem B, 2011, 115 (18) :5168

[8] Maekawa H, Ge N H.Comparative study of electrostatic modes for amideⅠand amideⅡmodes:Linear and two-dimensional infrared spectra[J].J Phys Chem B, 2010, 114 (3) :1434

红外光谱技术应用的进展 第2篇

对红外光谱(IR)分析技术的研究进展和应用现状进行综述,叙述了漫反射、衰减全反射、连用技术、傅立叶红外光谱仪的`研制进展和红外光谱技术在医药、化工、环境等方面的应用.

作 者：邱颖 陈兵 贾东升 QIU Ying CHEN Bing JIA Dong-sheng 作者单位：邱颖,贾东升,QIU Ying,JIA Dong-sheng(洛阳市环境监测站,河南,洛阳,471002)

陈兵,CHEN Bing(洛阳市环境监察支队,河南,洛阳,471002)

水雾对红外光谱遮蔽衰减特性研究 第3篇

雾也是大气气溶胶的一种形式,由悬浮在近地面空气中缓慢沉降的水滴或冰晶质点组成,气溶胶具有可改变电磁波介质传输的性能.水雾遮蔽性能主要有2个:辐射遮蔽和衰减遮蔽.辐射遮蔽型水雾通常利用生成的浓度气溶胶微粒,凭借在较强的红外辐射时水雾形成的“假目标”,来遮蔽真实目标.衰减遮蔽型水雾主要是靠散射、反射和吸收作用来衰减电磁波辐射.水雾遮蔽通常是2种遮蔽性能同时起作用后的一个综合结果.

将水雾的遮蔽作为一种过程来描述,在直接传输过程中,吸收和散射作用将观瞄者视场中的、直接来自目标和其周围背景的某些辐射衰减掉;单次散射和多次散射的目标前向散射,对于视场较大的探测器接收目标信息具有重要的作用;周围环境和辐射源的多次散射也可以降低目标的分辨率并使成像设备观测到的景物信息的减少[1].

1.1 直接辐射传输

采用辐射强度I(λ、r0、Ω)来描述红外波长为λ,由位置矢量r0处沿方向Ω单位立体角的辐射通量,I(λ、r、Ω)描述位置矢量r处的辐射强度.

直接由r0传输到r的过程,可由朗伯比尔定律描述

I(λ、r、Ω)= I(λ、r0、Ω)exp[-τ(λ、r、r0)] (1)

式中,τ(λ、r、r0)称为光学深度或光学厚度; T(λ、r、r0)=exp[-τ(λ、r、r0)]称为直接透过率 ,它体现了辐射经水雾吸收和散射后的能量变化,其与水雾遮蔽的浓度和消光系数有关.

设2个位置矢量间距离为s,则光学厚度undefined、s′)c(s′)ds′.式中,α(λ,s′)称为质量消光系数;c(s′)为水雾遮蔽浓度.若水雾空间分布较均匀,则

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消光系数包括散射和吸收2部分,即α(λ)=αscat(λ)+αabs(λ),在理想情况下,若已知红外波长、水雾粒子光学常数、尺寸及尺寸分布可以应用米氏公式计算水雾遮蔽粒子的散射系数、消光系数.

1.2 前向散射

在计算散射对透射辐射能量的作用时,通常用到反照率及相函数等概念,粒子单次散射的反照率ω(λ)定义为散射系数与消光系数之比,它代表散射在总的消光作用中的贡献,而1-ω(λ)自然就表示吸收作用的贡献,通常它又代表单位光学厚度上的发射率.相函数P(μ,φ;μ′φ′)表示从方向(μ,φ)来的入射光在方向(μ′,φ′)上的散射能力,其与入射波波长、粒子光学常数、粒子形状、尺寸及尺寸分布有关.对P(μ,φ;μ′φ′)作归一化处理,则undefined;μ′φ′)dφ′dμ′,由此可见,单次散射的反照率代表在所有角度发生散射的总体作用.

对于前向散射,相函数可近似为小角度时有高峰值的高斯函数

P(⌒Ω)undefined(3)

式中,θ0为前向散射峰值的小角度半宽;αP为前向峰值宽度的替换参数.

在接近前向角度,水雾遮蔽还会对成像设备探测的分辨率或对比度造成影响,因此,引入水雾遮蔽的调制传递函数这一概念.探测接收总的调制传递函数

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式中,K为光学系统的MTF;D(λf)为与水雾遮蔽的调制传递函数相关的函数.

若水雾遮蔽粒子半径a比波长大,其衍射扩展半角undefined,并由此产生一个近似高斯相函数参数undefined,则

undefined

2 红外辐射传输方程

从目标r0处沿方向Ω到达观测者r处,辐射通量I(λ,r0,Ω)的变化,实际是计算红外波段直接透射和漫散射的总辐射问题,求解这一问题需应用辐射传输方程.辐射传输方程的积分形式是

I(λ,r;μ,φ)=I(λ,r0;μ,φ)exp[-(τ-τ0)]+

undefined;μ,φ)exp[-(τ-τ′)]dτ′

其中,J(λ,r′;μ,φ),表示从各方向和沿传输路径的所有点来的多级散射的源函数,它包含了周围环境各种辐射源经水雾散射进入视场的辐射散射

J(λ,r′;undefined;θ′,φ′)I(λ,r′;θ′,φ′)dθ′dφ′+J′(λ,r′)

式中,J′(λ,r′)为水雾粒子热发射源;undefined.其中,e(λ,r′)为水雾粒子的发射率;α(λ,r′)为水雾粒子的质量消光系数.

J′(λ,r′)=α(1-ω0)B(λ,t),B(λ,t)为普朗克函数.

对于水雾液滴对光波的能量衰减主要是球形粒子的米氏散射、光学散射、折射及液滴的吸收作用.当入射红外波长与粒子尺寸可比拟时,就产生米氏散射.可应用米氏公式计算水雾粒子的散射系数、消光系数并考虑路径辐射等因素,最终求解红外波段的辐射传输方程[2].

3 遮蔽特性评估

采用红外热像仪检测手段对水雾遮蔽衰减红外特性进行评估,对比实施水雾前后所获取的红外热图像,可以直观地看到水雾遮蔽红外辐射的效果,但要对遮蔽能力定量分析首先要用黑体对红外热像仪进行标定,黑体的辐射出射度为

undefined

式中,C1,C2 分别为第一、第二辐射常数;λ1、λ2分别为所测试对应的红外波段.

热像仪对红外辐射目标进行测试,接收到目标辐射出的两部分能量,一部分是目标自身的红外辐射能量,另一部分是目标反射环境红外辐射能量,通常情况下将目标视为灰体,具有相对发射率ε和反射发射率ρ,它们之间的关系为:ε+ρ=1.

在测试过程中将目标置于红外热像仪的测试轴线上其投影面对热像仪的目标表面积为S,同时在红外热像仪的热图像上生成n个等温区,相对应的目标面积为Si,那么热图像上所显示的目标波段的红外辐射功率为

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式中,K是测试设备与介质相关的参数;TB是辐射源所在的环境温度;M△λТi是所测温度Ti 下的波段辐射出射度;M△λТB是环境温度TB下的波段辐射出射度.

水雾对红外辐射的透过率τ为

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式中,P△λ1,P△λ0分别为施放水雾和无水雾时的波段红外辐射功率;M△λТi1,M△λТi0分别为施放水雾和无水雾时所测红外辐射源在温度Тi1,Тi0时的波段辐射出射度.

红外辐射能量在穿过水雾区时与水雾相互作用而受到衰减,设强度为I(λ)的光辐射通过厚度为dy的水雾后,其强度变化为:I(λ)+dI(λ),则

dI(λ)=-I(λ)σe(λ,y)dy (9)

σe(λ,y)为水雾的线性消光系数,解此方程得

I(λ)=I0(λ)exp[-∫undefinedσe(λ,y)dy] (10)

y1和y2为相距为L的两点横向坐标,当水雾的浓度、粒度较均匀分布时则式(10)可写成

I(λ)=I0(λ)exp[-σe(λ)L] (11)

此式为Lamber-Beer定律,式中σe为水雾对红外辐射的消光系数,m2/g;L为红外辐射能量穿透水雾的长度,m.

根据式(11),如果己知红外辐射能量在水雾介质中传输的距离为L,就可以通过实验测定红外在穿透水雾前后辐射功率的变化情况确定水雾对该辐射的消光系数[3].

实际测试如图1所示.图1中是红外热像仪距红外辐射源L处测试评估效果的演示图.在无水雾实施时可以通过热像仪直接观察红外目标的热图像并且效果检测系统显示能量,此时红外辐射目标特征信号清晰可见,见图2.布设水雾数秒钟后红外热像仪所观察红外目标的热图像已经无法看清,见图3,此时红外辐射目标已与背景融为一体无法识别出来.

通过设备检测与式(8)~式(11)计算,得到在无水雾和有水雾遮蔽情况下的红外辐射能量衰减效果曲线如图4、图5所示.

4 结 论

从光辐射传输理论分析、检测理论公式计算、或是通过检测系统检测,测评结果都表明了水雾对红外波段光谱具有良好的遮蔽效果[1].

参考文献

[1] 侯文学.雾对光波的作用机理探讨[J].光电技术应用,2008,23(4):18-20.

[2] 潘功配,杨硕.烟火学[M],北京:北京理工大学出版社,1997.

[3] 姚禄玖,高钧麟,肖凯涛,等.烟幕理论与测试技术[M],北京:国防工业出版社,2004.

摘要：从理论上简要阐述了水雾对红外光谱的遮蔽衰减特性,用朗伯—比尔定律描述、分析了红外光谱在辐射传输过程中辐射经水雾吸收和散射后的能量变化.同时用米氏散射理论解释、计算水雾粒子的散射系数、消光系数并考虑路径辐射过程其他因素的影响.并且通过检测评估说明了水雾对红外辐射能量的遮蔽衰减特性.

关键词：水雾,红外,遮蔽

参考文献

[1]侯文学.雾对光波的作用机理探讨[J].光电技术应用,2008,23(4):18-20.

[2]潘功配,杨硕.烟火学[M],北京:北京理工大学出版社,1997.

现代近红外光谱技术及应用进展 第4篇

现代近红外光谱技术及应用进展

摘要：简要介绍了现代近红外光谱的发展、技术特点和测量原理,对近年来近红外光谱仪器、化学计量学方法及软件和应用的.进展情况及我们在这几个方面开展的工作进行了简要介绍. 作者： 徐广通袁洪福陆婉珍 Author： Guangtong XUHongfu YUANWanzhen LU 作者单位： 石油化工科学研究院,100083,北京 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： ,20(2) 分类号： O4 关键词：近红外光谱 仪器 化学计量学 应用 机标分类号： TN2 TH7 机标关键词： 红外光谱技术应用近红外光谱仪器化学计量学技术特点测量原理方法及软件 基金项目：

不同产地何首乌的红外光谱鉴定 第5篇

1 仪器与试药

Perkin Elmer spectrum100傅立叶变换红外光谱仪,YP-2压片机(上海山岳科学仪器有限公司),温度控制器(SR-92型,SHIMADEN),Spectrum 3.0红外分析软件,采用清华大学分析中心设计的二维相关分析软件和Matlab软件获得二维相关红外光谱。溴化钾为分析纯(广州化学试剂厂,临用前于120℃下烘烤4h以上,备用)。何首乌药材共8个样品,经广东药学院房志坚教授鉴定为蓼科植物何首乌(Radix Polygoni Multiflori),详见表1。

2 实验方法

2.1 供试品制备

采用溴化钾压片法。分别取上述何首乌药材,粉碎过200目筛,压片时取出约2mg,置玛瑙研钵中,然后加入约200mg的溴化钾粉末,在研钵中研磨。混匀,转移到压片模具中,在低真空下,用约25bar的压力,加压3~5min即可。所压出来的片子应为透明的薄片,作为供试品。

2.2 光谱测定

将供试品放入红外光谱仪,光谱范围400~4000cm-1,分辨率4cm-1,扫描次数16次,扫描时实时扣除水和CO2的干扰。动态微扰光谱的测定采用加热微扰方法,控温范围是室温(约30℃)至110℃,每间隔10℃采集1次光谱图。

2.3 数据处理

用Perkin Elmer公司的Spectrum 3.0红外分析软件处理获得红外吸收度光谱,基线自动较正,二维相关红外光谱采用清华大学分析中心红外光谱组设计的二维相关分析软件和Matlab软件获得。相似度比较采用Spectrum 3.0软件进行相似度分析。

2.4 方法学考察

2.4.1 精密度试验

取1号样品,按“2.1”项制备供试品,连续扫描6次,对所得的谱图进行相似度比较,分别为1.000、0.9977、0.9976、0.9974、0.9973、0.9970,表明仪器具有较好的精密度。

2.4.2 重复性试验

取1号样品,按“2.1”项制备供试品,平行操作6次,分别测定红外光谱,对所得的谱图进行相似度比较,分别为1.000、0.9906、0.9897、0.9873、0.9971、0.9873。

2.4.3 稳定性试验

取1号样品,按“2.1”项制备供试品,分别在0、1、2、4、6、8h测定其红外光谱,谱图间相似度分别为1.0000、0.9906、0.9991、0.0.9987、0.9992、0.9985、0.9981,表明供试品在8h内稳定。

3 结果与讨论

3.1 何首乌红外光谱

从图1可以看出,不同产地何首乌的一维红外光谱,其整体谱图很相似,看其指纹区的吸收峰,其吸收峰波数也相近,相差在几个波数范围内,硬性划分,有些牵强,所以,针对不同产地何首乌,简单依靠一维红外光谱技术很难辨别。

注:1.广东德庆,2.广东肇庆,3.广西靖西,4.广西田阳,5.四川峨眉山,6.江西井冈山,7.河南济源,8.湖北恩施。

3.2 何首乌二维相关红外光谱

采用热微扰方法,从室温30℃至110℃,每间隔10℃采集1次红外谱图(共9张),再用二维相关分析软件和Matlab软件获得二维相关红外光谱谱图,谱图如下,通过相关二维红外光谱可见,其整体相近,但通过斑点颜色深浅,基本可以区分产地的差异。

注:1.广东德庆,2.广东肇庆,3.广西靖西,4.广西田阳,5.四川峨眉山,6.江西井冈山,7.河南济源,8.湖北恩施。

3.3 结论

针对不同产地的何首乌,普通一维红外光谱难以区分,而中药材又很讲究道地性,道地性与药材的疗效直接相关。在这方面,相关二维红外光谱技术具有优势,为鉴定区分不同产地药材提供了一种现代科学手段,且其图谱直观,技术较易掌握,有望成为不同产地药材鉴定的有力工具。

参考文献

[1]中华人民共和国药典委员会.中华人民共和国药典(一部)[S].北京:化学工业出版社,2005:122.

[2]孙素琴,周群,秦竹,等.中药二维相关红外光谱鉴定图集[M].北京:化学工业出版社,2003:2-20.

[3]白燕,鲍红娟,王东,等.不同产地药用菊花红外光谱法的分析与鉴定[J].中成药,2005,27(5):54-58.

红外光谱快速鉴别食用油及油品掺假 第6篇

实验方法

仪器与样品

本实验采用Nicolet i S10型傅里叶红外光谱仪, 以及Nicolet Smart MultiBounce HATR多返水平衰减全反射进行检测。样品为市售玉米油、芝麻油、葵花籽油、花生油和橄榄油。

测试方法

设置分辨率为4cm-1, 扫描232次, 测试范围4000-650cm-1。

实验结果

QCheck鉴别不同种类食用油

图1为市售玉米油、芝麻油、葵花籽油、花生油和橄榄油的红外光谱图, 谱图相似, 传统方法难以区分。而Thermo Fisher红外软件中QCheck高精度识别功能, 采用专利的高灵敏度算法, 能精确辨认相近物质间的细微差别。例如, 采用传统算法, 西班牙橄榄油、意大利橄榄油、芝麻油、玉米油和葵花籽油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数都达到98%以上, 难以区分 (图2) 。选择QCheck高灵敏度算法, 西班牙橄榄油、意大利橄榄油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数依然保持在99%以上, 芝麻油、玉米油和葵花籽油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数分别为94%、90%和86% (图3) , 可以进行不同种类食用油的区分。

橄榄油的掺假定量

植物油的组分影响顺式不饱和碳氢 (=CH) 的峰位置, 当组分的比例发生变化时, 会发生峰位移。将不同植物油红外光谱图中的C-H伸缩振动区域放大, 可以看到橄榄油顺式不饱和碳氢 (=CH) 伸缩振动的最大吸收峰出现在3005cm-1, 其它四种植物油的最大吸收峰出现在3008cm-1 (图4) 。这是由于橄榄油油酸的含量较高, 而其它植物油亚油酸和亚麻酸的含量较高 (表1) 。向橄榄油中添加不同比例的玉米油, 随添加油浓度的增加, 不饱和碳氢峰从3005cm-1逐渐位移到3008cm-1 (图5) 。向橄榄油中添加不同比例的花生油、芝麻油和葵花籽油, 显示相同的现象。并且, 不饱和碳氢峰的波数随添加油的含量呈二项式变化 (图6) 。

由于橄榄油的油酸含量高, 不饱和碳氢含量较低。向橄榄油中添加不同比例的玉米油、花生油、芝麻油和葵花籽油, 不饱和碳氢含量增加, 不饱和碳氢峰的峰高和峰面积也增加 (图5) 。采用不饱和碳氢 (=CH) 伸缩振动的峰高和峰面积进行橄榄油掺假的定量 (图7) , 都能得到好的结果。

结论

红外光谱技术在食品检测中的应用 第7篇

食品的成分主要是水、碳水化合物、蛋白质、脂肪和其他物质。这些成分会在红外线的区域范围内有不同的吸收光谱,而光谱的复杂性和光谱的使用范围由食品的不均匀性导致的。红外光谱能反映出被测样品的组成和结构性质,红外光谱分析技术在食品定性和定量检测中起着至关重要的作用,能有效地保证食品质量的一致性,并提高食品的可控性和均一性。我国近几年将红外光谱技术广泛的应用于食品质量的检测中,有效地保障了食品的安全。

红外光谱技术的原理及分类

红外光谱技术的原理

红外光谱是一种分子吸收光谱,利用红外光谱法对有机物进行定性和定量的检测,通过红外线光谱仪发出红外线光线,再将光线照射到待检测物体的表面,有机物因其吸收特性会吸收红外光,从而产生红外光谱图。技术人员可根据红外光谱图找到与吸收峰相对应的化学基团数据库,对待测物质的构成和所属状态进行定性分析。此外,红外光谱技术还可用于定量分析,测定物体的主要组成成分的含量。红外光谱含有多种可供选择的特征波长,因此,固态、液态、气态物质均可通过红外光谱技术进行定量分析。例如通过采取傅里叶数字滤波方式可对饮料进行光谱数据的预处理,再根据其他化学、物理和统计方法对饮料中水分、能量、糖类等物质进行定量检测。

红外光谱技术的分类

红外光谱可分为近红外光谱技术、远红外光谱技术和傅立叶变换中红外光谱技术。近红外光谱技术的分子中存在4种不同形式的能量,分别是平动能,转运能,振动能和电子能。在近红外光谱技术中,近红外区域产生的倍频和合频的吸收往往比中红外弱,背景十分复杂,谱峰重叠的现象十分严重,有时必须借助化学计量方法才能提供有效的信息。远红外光谱技术是利用物体在远红外区的吸收光谱,这个区域的光源能量十分弱小,吸收谱带主要是气体分子中的纯转动跃迁和液体中重原子的伸缩振动,因此一般不在远红外光谱区进行定量分析。傅立叶变换中光谱技术是一种快速,无损食品分析的检测技术,主要通过与化学计量学的方法相结合,实现定性定量分析。

红外光谱技术在食品中的应用

红外光谱对糖类的分析

糖类作为食品的重要组成成分,决定着食品的口感和营养价值。食品中所含的糖分主要是还原糖,包括葡萄糖和果糖。对于对糖分的测定,主要采用碘量法等,但这些方法误差较大,而红外光谱技术的使用,能够得到更精确的结果,它主要通过利用样品建立模型,再利用模型快速检测待检样品,对糖类进行分析。

红外光谱对肉制品的分析

红外光谱对肉制品进行检验,主要是针对于猪、牛、羊等动物,其中最主要的是对牛肉的检验。例如,红外光谱技术能测出牛肉的嫩度,还能对牛肉掺假的问题进行检测,通过采集生熟和切碎的牛肉光谱,然后建立回归模型鉴定汉堡包的掺假程度。

红外光谱技术对水果、果蔬的分析

红外光谱技术对果蔬的分析内容主要涉及糖分、添加剂、酸度和可溶性固形物的测定。同时也能测定果蔬中的农药残留成分,周向阳等人以农药甲胺磷为主要研究对象,采用傅立业变换近红外光谱对多种叶菜中有机磷残留进行鉴别和研究。

红外光谱技术的发展前景

红外光谱分析技术成功地将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术和基础测试技术有机结合起来,使红外光谱技术成为发展最快、最引人注目的分析技术。目前,它已经应用于食品检验分析的各个方面,食品安全与每一个人的生活息息相关,而红外线光谱技术的利用,有效的保证了食品的安全,大大提高了食品质量。

结语

近红外光谱在农业中的应用 第8篇

现代近红外光谱技术包括近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型3部分, 三者有机结合才能满足快速分析的技术要求。而数学模型的建立方法是当前研究的一个热点。目前建模方法主要有多元线性回归、逐步回归、主成分分析、主成分回归、偏最小二乘法、人工神经网络和拓扑等。

1 近红外光谱技术的发展历程

近红外光谱技术的发展基本上可以分为5个阶段。20世纪50年代以前人们对近红外光谱技术已有初步的认识, 但由于当时技术水平的限制, 并未得到实际应用。50年代中后期, Norris将近红外光谱技术应用到农业领域, 在相继测试了谷物中的水分、粗蛋白和脂肪之后, 近红外光谱技术在谷物领域中得到了快速的发展, 并取得了较大的成果。到60年代中后期, 各种新的分析技术不断出现, 而经典的近红外光谱分析技术暴露出灵敏度低、抗干扰性差的弱点, 近红外光谱进入了一个沉默期。80年代, 计算机技术迅速发展, 带动了分析仪器的数字化和化学计量学的发展, 从而促进了近红外光谱技术在各领域中的迅速发展。这个阶段称为“一个分析巨人由苏醒到成长的时期”。进入20世纪90年代, 近红外光谱技术在工业领域中的应用全面展开, 成为一门独立的分析技术, 这是它快速发展的新时期。

2 近红外光谱技术在国外的应用

2.1 在谷物中的应用

捷克的Ondrej Jirsa等利用近红外来预测研磨及烘焙不同品种小麦中的各种参数, 如出粉率、蛋白质含量、Zeleny沉淀、变形能、气体体积及烘焙量等;美国的D.Ngonyamo-Majee等利用近红外反射光谱校准了各种玉米胚质中玻璃质和干物质之间的降解关系;法国的A.At Kaddour等应用二维互相关红外光谱 (中红外和近红外光谱) 分析记录了在搅拌面团时面团内产生的物理及化学变化。

2.2 在果蔬中的应用

英国的E.Kate Kemsley等利用近红外漫射光断层摄影术对农产品进行内部缺陷检测, 监测新鲜水果和蔬菜的质量, 这对生产者和消费者都十分有利, 它给生产者提供了竞争优势, 而给消费者提供了更健康和多样化的饮食;比利时的A.Piron等对如何在可见近红外光谱区域选择最有效的波长, 从农作物中将杂草与其区分开来进行了研究, 目的是选择最佳的组合过滤器检测胡萝卜中的各种杂草种类;巴西的Lenio Soares Galvao等利用近红外光谱和多元判别分析 (MDA) 来准确地分辨巴西东南部5种重要的甘蔗品种。

2.3 在土壤中的应用

澳大利亚的R.A.Viscarra Rossel等通过1台数码相机, 利用快速、准确和非破坏性的手段测量了土壤颜色并预测土壤中的有机碳和铁含量, 其中就是利用可见光-近红外的光谱与偏最小二乘回归的方法来进行预测的。

2.4 在其他方面的应用

西班牙的L.Garca Torresa等利用近红外光谱, 从橄榄种植园的遥感图象来自动评估其农业环境指标;丹麦的Tina Salomonsen等利用红外光谱、拉曼光谱、近红外光谱和核磁共振, 结合化学计量学预测了海藻酸钠的单体组成, 该方法商业潜力十分巨大。

3 近红外光谱技术在国内的应用

3.1 在谷物中的应用

李晓丽等提出了一种应用可见近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法, 建立了稻谷品种的模式识别模型, 结果表明, 其预测未知水稻样本的正确率达到96%;朱登胜等利用在325~1 075 nm波段的光谱识别了3种杂草 (牛筋草、凹头苋、空心莲子草) 与大豆幼苗, 结果表明, 建立的模型对作物与杂草光谱具有极强的识别能力。

3.2 在果蔬中的应用

李桂峰等利用近红外光谱快速无损检测苹果品质, 利用偏最小二乘法 (PLS) 和多元线性回归 (MLR) 建立回归模型和确定特征指纹图谱, 结果表明, PLS模型和特征指纹光谱均能准确预测苹果的质地品质;谢丽娟等用可见-近红外 (VIS-NIR) 光谱漫反射方式对转基因番茄叶和非转基因番茄叶进行了快速、无损的定性分析, 结果表明, VIS-NIR可以作为一种快速的无损检测方法鉴别转基因和非转基因番茄叶。

3.3 在土壤中的应用

郑立华等利用BP神经网络预测方法, 建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。研究表明, 基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。

3.4 在其他方面的应用

王冬等采用傅立叶变换近红外光谱仪对220个烟叶样品进行光谱采集, 用偏最小二乘法建立钙元素和镁元素的校正模型, 结果表明, 近红外光谱法可用于烟叶中的钙、镁元素的同时快速定量测定;刘翠玲等还应用近红外光谱法对混合溶液中的有机磷农药进行微量检测, 结果表明, 近红外光谱法对分析混合溶液中的毒死蜱含量在3~10 mg/kg之间的溶液样本取得了良好的测量效果。

4 近红外光谱技术发展前景

随着光导纤维及传感技术的发展, 近红外光谱技术较易实现在线检测及网络联用, 不仅可以实现异地定标、异地检测、资源共享, 也有利于模型传输和远程分析。来自美国航天技术的LUM INARAOTF独有的光学系统和强大的光谱采集软件和化学计量学软件, 使分析技术更加准确、快速, 并可进行微量分析, 在液体制剂生产、无菌监控、光学异构体的拆分等方面的应用有待进一步研究。近红外光谱技术在保证中药材质量的一致性, 促进中药现代化、产业化和国际化方面也具有广阔的发展前景。传统仪器仪表计算机化、智能化、网络化、一体化的发展, 将与计算机技术、光谱学、图像识别及处理技术和化学计量学进一步融合, 产生新一代强大功能的近红外光谱技术, 从而近红外光谱技术可能成为工农业生产、国家安全和日常生活等过程中的强大检测工具。

红外光谱分析特色化教学研究 第9篇

关键词：红外光谱分析,特色化,教学改革

红外光谱作为有机化合物、高聚物结构研究、纺织助剂分析鉴定等强有力的工具, 在日常分析和科学研究中已得到广泛地应用, 特别是随着现代科学技术的发展, 红外光谱仪器测试的先进性、快捷性、准确性得到了很大提升, 因此, 它已成为科学研究必不可少的工具[1]。红外光谱课程是化学类相关专业的工具课, 但是, 以往的教学并没有针对不同专业学生的知识背景, 采用相应的教学模式, 这造成理论教学与实际应用的衔接不连贯, 致使学生在学习时比较困难, 思路不清[2]。同时, 不同班级以及班级内学生之间差异较大, 表现在知识水平、学习风格、学习兴趣等多方面, 而在实际教学中如何根据学生的个体差异以及非智力因素, 制定具有特色的教学内容及方式, 对于提升整体教学质量具有重要意义。鉴于此, 本文就红外光谱的教学提出了特色化改革方案。

一、依据专业背景特色, 调整教学内容, 激发学习兴趣

红外光谱分析课程是面向应用化学、轻化工程、制药工程、化学工程与工艺等专业本科生和研究生开设的专业必修课, 旨在通过学习本课程, 使学生了解红外光谱测试仪器、方法和技术在相关学科领域中的基本应用, 了解并初步掌握仪器的基本原理、操作技术和实际应用, 培养学生在科研工作过程中综合运用现代分析测试方法和技术解决实际问题的能力。由于各个专业的培养目标差异较大, 学生的知识背景、智力水平以及学习兴趣也各不相同, 因此, 在红外光谱教学过程中, 应根据这些差异, 适当调整教学内容, 在基础理论讲解完成的前提下, 设计具有专业特色的例题, 让学生通过较为熟悉的、具有本专业特色的化合物, 学习各种化学键及官能团的特征吸收, 如学生的有机化学基础薄弱, 应适当增加基础知识的讲解, 将新知识与基础知识融会贯通, 便于学生理解新知识, 并学会应用基础知识, 达到学以致用的目的;同时, 将所选择的化合物与日常生活和工作相联系, 让学生深切体会红外光谱课程在今后学习和工作中的应用价值, 激发学习兴趣。

二、改进教学手段和方法, 提高教学效率

随着计算机技术的发展, 基于多媒体技术的课堂辅助教学日益加强。多媒体技术可以根据教学目标和教学对象的特点, 通过教学设计、合理选择和运用现代教学媒体, 并与传统教学手段相结合的方式, 形成合理的教学过程, 使学生在最佳的学习条件下进行学习[3]。例如:在讲解红外光谱仪器的基本原理中, 一味的口述很难讲解清楚, 而板书讲解速度较慢, 此时将多媒体技术引入, 很容易将仪器原理以及光路系统形象化, 便于学生对知识点的理解与运用。再如:红外光谱中化学键的特征频率是个很重要的概念, 而化学键的特征频率是红外光谱解析的基础, 学生在初学时, 总觉得化学键的吸收频率范围难以记忆, 因此在讲解双原子分子振动时, 将谐振子模型形象化, 通过公式推倒, 让学生深刻理解化学键的特征频率是与化学键本身的性质以及原子的折合质量有关, 在后续的教学中以相同的方式讲解特征区、指纹区以及影响吸收峰位的几个因素, 从而让学生将知识前后联系, 加深理解。

在红外光谱教学过程中, 引入多媒体技术可使教学化静为动, 更加形象, 同时又寓教于乐, 增加感染力, 而且, 有利于培养和激发学生的学习兴趣, ;有利于学生对知识点的理解和记忆;还能节省传统的板书时间, 拓宽知识面, 增加信息量, 提高学习效率。

三、结合实验教学, 提升实践能力

红外光谱是一门应用型课程, 实验教学占有很重要的地位。掌握实验操作, 通常是化学及其相关学科的大学生和研究生必须的技能之一[4,5]。

在红外光谱实验教学中, 首先应让学生了解红外样品以及红外谱图的基本要求, 讲解红外光谱的适用范围, 气体、固体、液体样品的制样方法, 仪器的操作方法以及复习红外谱图解析的基本步骤, 期间穿插生动的正反实例, 如样品浓度过大或过小时的处理方法, 压片过厚或过薄可能产生的后果及处置方法;然后, 指导学生具体的实验操作, 包括盐片的处理、玛瑙研钵使用的注意事项、可拆卸液体池的组装、各种样品的制作方法、仪器软硬件操作及注意事项等;最后由学生亲自动手完成实验, 并对实验数据进行处理, 采取小组讨论的形式, 让学生阐述各自谱图的解析过程以及制样过程中的心得和体会, 诸如:实验各步骤的操作要领和注意事项, 谱图解析式如何对所测得的化合物红外吸收峰进行官能团的归属、推断分子结构等, 同时, 引导学生了解小分子谱图与高聚物谱图的差异, 理解红外光谱的优缺点, 通过实验教学切实提高学生的实践能力。

四、结合科研项目, 提升创新能力

本课程是化学相关学科的工具课, 在科学研究中具有很强的实际应用价值, 因此在教学中结合科研项目, 有利于提高学生的创新能力。在教学过程中搜集相关教师承担的科技服务课题, 结合红外光谱的优缺点分析, 不仅可以提高授课水平和学生的兴趣, 同时也要阐明对于特殊样品, 尤其是未知混合物分析, 由于可能包括多种化合物, 甚至是高分子材料, 如简单通过红外光谱确定其分子结构, 较为草率。例如, 纺织助剂是纺织品生产加工过程中必须的化学品。纺织助剂对提高纺织品的产品质量和附加价值具有不可或缺的重要作用, 对提升纺织工业的整体水平以及在纺织产业链中的作用是至关重要的。纺织助剂产品约80%是以表面活性剂为原料, 约20%是功能性助剂。对于这样一个混合物的剖析与制备, 需要大量的分离、分析工作, 其中红外光谱的测试与谱图解析起到了重要作用, 但是对于混合物的解析不能只用单一的红外光谱测试, 而往往需要多种分析测试手段相互佐证, 以精确化合物的结构。将红外光谱教学与类似的科研项目相结合, 不仅可让学生切实理解红外光谱的优缺点以及应用范围, 而且可让学生理解在实际科研与日常工作中, 往往需要多种分析手段相结合, 如Raman、XPS等分析技术, 甚至是实践经验, 对样品结构进行深入分析。

五、结语

通过红外光谱的特色化教学, 我们取得了较好的教学效果, 主要体现在:学生学习兴趣明显提高, 课堂氛围良好;学生对红外光谱基础知识以及解谱方法的了解和掌握较扎实;学生熟悉了红外光谱制样、测试方法;学生对红外光谱在工作和科研中应用的优缺点有了进一步的理解, 为后面的应用打下了较好的基础。在进一步的教学改革中, 拟将红外光谱教学与大型综合实验相结合, 针对性地设置相关的合成与测试表征实验, 将多种分析技术相结合, 切实提高学生对红外光谱的理解和实际应用能力。

参考文献

[1]李润卿.有机结构波谱分析[M].天津:天津大学出版社, 2002.

[2]刘祖华.从“消极差别化”到“积极差别化”——义务教育资源配置政策的创新逻辑[J].武汉理工大学学报 (社会科学版) , 2008, 2:268-273.

[3]杨睿, 汪昆华, 宗建芳, 曾志刚.聚合物红外光谱多媒体课件的开发与应用[J].计算机与应用化学, 2003, 20 (1) :179-180.

[4]陈彪.科技考古课程中红外光谱实验教学探讨[J].沿海企业与科技, 2011, 4:117-118.