变换红外光谱（共12篇）
变换红外光谱 篇1
摘要：以三氯化碳萃取模拟含酚废水, 再采用傅里叶变换红外光谱法 (FTIR) 测定废水中的酚含量。结果表明:废水中酚质量浓度大于100.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比为1∶1, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于2%, 检出限为11.95mg/L;废水中酚质量浓度为10.0～50.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比为10∶1, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于5%, 检出限为1.19mg/L。FTIR法的相对标准偏差平均为0.354%, 加标回收率为101.7%～103.2%。采用FTIR法测定含酚工业废水中的酚质量浓度与GB7491—87《水质挥发酚的测定蒸馏后溴化容量法》测定结果非常接近。
关键词：含酚废水,傅里叶变换红外光谱法,萃取,分析
酚类化合物是重要的化工原料之一。煤气厂、焦化厂、炼油厂、石油化工厂、树脂厂、染料厂、制药厂、农药厂等在生产过程中均会产生含酚废水。酚类化合物毒性极大, 也是世界各国规定的主要排放监测污染物之一。目前, 测定酚类化合物的方法很多[1~5], 但用傅立叶变换红外光谱法 (FTIR) 测定酚类化合物的方法报道较少。
本工作先采用有机溶剂萃取模拟含酚废水中的酚类化合物[6,7], 再用FTIR法测定含酚废水的吸光度, 由标准曲线求得废水中的酚质量浓度。采用FTIR法测得的实际废水中的酚质量浓度与GB7491—87《水质挥发酚的测定蒸馏后溴化容量法》测得的废水中的酚质量浓度非常接近。
1 实验部分
1.1 材料、试剂和仪器
实验用水为无酚水。活性炭粉末:过250目筛的木质活性炭;苯酚、三氯化碳:分析纯。
MB 154S型FTIR仪:加拿大波曼公司。
1.2 实验方法
无酚水的配制:将0.2g经200℃活化30min的活性炭粉末加入1L蒸馏水中, 充分振荡摇匀后, 放置过夜, 用双层中速滤纸过滤, 将滤液移入全玻璃蒸馏器中加热蒸馏, 收集馏出液即为无酚水。无酚水贮于玻璃瓶中, 取用时避免与橡胶制品 (橡胶塞或乳胶管等) 接触。
苯酚标准贮备液的配制:称取10.00g苯酚溶于无酚水中, 移入1 000mL容量瓶中, 用无酚水稀释至标线, 置于冰箱中保存至少一个月。此溶液需采用GB 7491—87《水质挥发酚的测定蒸馏后溴化容量法》进行标定。
苯酚标准使用液的配制:取适量苯酚标准贮备液, 用无酚水配制成质量浓度为1.0g/L的苯酚标准使用液。使用时当天配制。
含酚废水酚含量的测定:将适量用苯酚配制的含酚废水置于比色管中, 加入一定量的三氯化碳萃取, 充分振荡2min, 静置5min。将比色管中的上层水溶液移去, 用微量进样器移取50μL三氯化碳萃取液, 注入固定式液体吸收池中, 用FTIR仪测定吸光度, 由苯酚标准曲线求出废水的酚质量浓度。
空白试样的测定:用无酚水代替含酚废水, 按照测定含酚废水的相同步骤进行测定。
1.3 苯酚标准曲线的绘制
取苯酚标准使用液2.00, 4.00, 6.00, 8.00, 10.00mL分别置于10.00mL容量瓶中, 用无酚水稀释至刻度并摇匀。然后各取2.00mL分别置于15mL比色管中, 加入体积比为1∶1的三氯化碳与无酚水配制的萃取液, 振荡, 静置。用FTIR仪测定吸光度, 绘制苯酚标准曲线, 见图1。由图1可见, 此标准曲线的线性较好, 线性回归方程为:
A=0.054 39+0.000 0198ρ (苯酚) , 相关系数为0.998 5。
2 结果与讨论
2.1 测定波长的选择
通过查找苯酚和三氯化碳的“Sadtler”标准谱图, 基本不受溶剂峰影响的苯酚特征峰的波数为为:1 605, 1 598, 522, 500cm-1。其中1 605cm-1和1 598cm-1处的峰相对较强, 但1 605cm-1处的峰在低浓度时受溶剂峰影响较大, 而1 598cm-1处的峰基本不受溶剂峰的影响, 能较好地反映出苯酚在高、低浓度时的吸光度。故选用1 598cm-1为测定波长。
2.2 含酚废水与三氯化碳体积比的确定
当废水中酚质量浓度大于100.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比对酚质量浓度测定结果的影响见表1。由表1可见, 含酚废水与三氯化碳体积比为1∶1时, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于2%。
当废水中酚质量浓度为10.0~50.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比对酚质量浓度测定结果的影响见表2。由表2可见, 含酚废水与三氯化碳体积比为10∶1时, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于5%。
2.3 检出限的计算
当废水中酚质量浓度大于100.0mg/L时, 取含酚废水与三氯化碳体积比为1∶1, 空白试样5次平行测定值分别为33, 36, 36, 33, 36mg/L, 平均值为34.8mg/L。
根据检出限 (L) 计算公式
式中:f为自由度, 其值为5;tf (0.05) 为显著性水平为0.05 (单侧) , 自由度为f的t值[8];Sb为空白试样平行测定的标准偏差。
故
用FTIR法测定废水中酚的质量浓度, 当酚质量浓度大于100.0mg/L时, 检出限为11.95mg/L;当酚质量浓度为10.0~50.0mg/L时, 检出限为1.19mg/L。
式中, n=f故
当酚类化合物质量浓度为10.0~50.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比为10∶1, 空白试样5次平行测定值分别为5.7, 5.8, 6.0, 6.0, 6.1mg/L, 平均值为5.92mg/L。
2.4 精密度
采用FTIR法对配制的酚质量浓度为792mg/L含酚废水平行测定5次, 考察本方法的精密度, 结果见表3。由表3可见, 5次测定的标准偏差平均为2.83mg/L, 相对标准偏差平均为0.354%, 由此可见, 本方法的精密度较高。
2.5 加标回收率
配制酚质量浓度为259.4mg/L的含酚废水, 取此废水1mL用无酚水稀释20倍后, 加入一定质量的苯酚, 用FTIR法测定加标溶液的酚质量, 计算加标回收率, 结果见表4。由表4可见, FTIR法的加标回收率为101.7%~103.2%。
2.6 与蒸馏后溴化容量法的比较
FTIR法与蒸馏后溴化容量法的操作条件、检出限及相对误差等的比较见表5。由表5可见, FTIR法具有操作简便、适用范围广、检出限低、耗时短、干扰少、相对误差小等优点。
2.7 实际废水的测定结果
取某酚醛树脂厂的含酚工业废水, 分别用FTIR法和蒸馏后溴化容量法测定其中酚含量, 平行测定5次的平均酚质量浓度见表6。
表6中废水原液是指未经处理的含酚工业废水;A液是指经合成法废水处理工艺处理后的含酚工业废水;B液是指经合成法废水处理工艺处理后再经活性炭吸附处理后的含酚工业废水。由表6可知, FTIR法测得的废水中酚质量浓度与GB 7491—87《水质挥发酚的测定蒸馏后溴化容量法》测得的废水中酚质量浓度非常接近, 说明FTIR法所测定的废水中的酚质量浓度结果真实、可靠。
3 结论
a) 以三氯化碳作萃取剂, 先萃取模拟含酚废水, 再采用FTIR法测定废水中的酚含量。当废水中酚质量浓度大于100.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比为1∶1时, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于2%;当废水中酚质量浓度为10.0~50.0mg/L时, 含酚废水与三氯化碳体积比为10∶1时, 萃取效果最好, 酚质量浓度测定的相对误差小于5%。
b) 当废水中酚质量浓度大于100.0mg/L时, FTIR法的检出限为11.95mg/L;当废水中酚质量浓度为10.0~50.0mg/L时, 检出限为1.19mg/L。该方法的相对标准偏差平均为0.354%, 加标回收率为101.7%~103.2%。
c) 采用FTIR法测定含酚工业废水中的酚质量浓度与GB 7491—87《水质挥发酚的测定蒸馏后溴化容量法》测定结果非常接近, 但FTIR法操作简便、适用范围广、检出限低、耗时短、干扰少、相对误差小。
参考文献
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变换红外光谱 篇2
采用傅立叶变换红外光谱对PPO/PS共混合金样品的组成进行了定量分析.以1 305 cm-1峰和699 cm-1峰分别作为聚苯醚和聚苯乙烯的.定量吸收峰,并将其峰面积之比作为定量分析的基础.利用郎伯-比耳定律的理论建立了定量工作曲线,可满足PPO(或者PS)在5%～95%之间的PPO/PS共混合金样品组成的定量分析.分别采用红外光谱和核磁共振对样品进行定量分析,结果显示,两种方法定量结果的相对偏差在5%以内.红外定量方法测定结果的相对标准偏差小于2.5%(n=6).该方法可快速、准确地运用于PPO/PS共混合金样品的红外定量分析.
作 者：华正江 俞雄飞 袁丽凤 张兴宏 作者单位：华正江,俞雄飞,袁丽凤(宁波出入境检验检疫局,宁波,315012)
张兴宏(浙江大学高分子科学与材料系,杭州,310038)
红外光谱成像目标识别技术综述 篇3
关键词： 红外成像；光谱识别；光谱成像；
中图分类号：o434 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）07（c）-0000-00
1 引言
目标识别技术主要用于對目标的搜索、识别和跟踪，目标识别技术有着非常重要的作用，也成为各国发展的重点。目前广泛使用的手段和技术有：可见光电视识别、红外点源识别、红外成像识别、毫米波识别和复合识别等。目前研究的重点都在试图改善目标识别的抗干扰能力，同时寻求新的方法和技术。随着红外探测器技术的快速发展，红外成像由于具有高灵敏度、高帧频、抗干扰性好、可全天时工作等特点，在目标识别中已得到广泛应用。
红外光谱目标识别技术是通过红外光谱测量，揭示物质组成成分，利用光谱谱型来区分真假目标，尤其红外光谱成像既可测量红外光谱又可观测红外图像，具有红外成像识别和红外光谱识别的复合识别效果[1-3]。很多目标由于所使用动力的燃料和表面涂覆材料不同，通过红外光谱测量，确定其燃料和表面涂覆材料的物质组成成分，进行有效目标识别。红外光谱及成像为识别技术提供了一种新的手段和方法。
2 红外光谱成像目标识别技术
红外光谱成像技术是上个世纪80年代初，在多光谱扫描技术的基础上发展起来的先进的新一代技术。它把映射目标辐射属性的光谱特性与映射目标空间和几何关系的图像结合在一起，非常适合人们根据图像进行目标特性探测。光谱成像测量技术为当代遥感发展的前沿技术，在很多领域得到了广泛和重要的应用，如在地质勘探、大气遥感、真假目标及干扰物的揭示等。目前，发达国家都将光谱成像技术列为重点发展技术。
通过光谱成像测量对区分真假目标和识别技术得到广泛的关注。据报道，应用红外超光谱成像技术，建立目标的红外光谱特征数据库，根据目标的光谱特征来自动探测和识别目标。超光谱成像可得到大量的反映目标物质成分的光谱数据，通过对数据的处理、分析和比对，探测和识别真假目标。红外光谱成像能够全天时、全天候的实时探测、跟踪和识别目标，大幅度提高其效能。
光谱成像常用技术方式主要有滤光片分光型，色散分光型和傅立叶干涉型等。傅里叶变换成像光谱技术是利用红外探测器每个像素的干涉图与目标光谱图之间的对应关系，通过测量离散干涉图并对干涉图进行傅里叶积分变换计算，反演得到光谱图，从而获取二维空间目标的光谱信息。傅里叶变换成像光谱仪器在空间目标探测中具有：多频道、高通量、高信噪比、高光谱分辨率，探测灵敏度高，微弱信号探测能 力强，根据不同目标可实时调整光谱分辨率的优势，特别适合红外弱辐射光谱的探测。通过图像数据和光谱数据的融合，揭示各种目标的光谱特征及物质成份，区分同类目标的细微差异，对目标识别和分类具有重要意义，极大提高对目标的识别能力。
利用高光谱或超光谱遥感进行目标探测的特点主要表现在对目标探测识别的能力有较大提升，可以区分出相近类目标的微小差别，有效解决“异物同谱”和“同谱异物”现象，为目标精确光谱探测提供了数据量保障，使目标光谱探测由定性分析变成定量测量，为目标识别奠定了技术基础。研究一种采用高帧频、多波段红外焦平面的红外多光谱成像识别。采用多帧处理的超分辨率处理，实现较高分辨率，甚至超过物理分辨率，通过多帧频叠加处理方法来提高探测灵敏度 ，实现远距离分辨小间隔目标，同时完成目标光谱特征提取。
发达国家在光谱成像技术方面进行了大量研究， 在光学系统、分光器件、焦平面探测传器、数据融合技术、目标跟踪和识别算法等方面做了非常多的建设性的工作。一些研究成果已经得到了很好的应用。红外光谱成像技术在目标识别方面具有一定的优势和非常好的应用前景。可对低对比度目标进行探测且具有较高背景抑制能力；光谱加成像即光谱成像复合识别方式，使目标识别成功率有较大提高，尤其抗干扰效果非常好，使干扰难度增加甚至无法进行干扰。光谱成像识别方式缺点是光学系统较为复杂，数据量偏大，硬件成本高，实时性略差。有的系统对数据处理实时性要求较高和系统空间较小，因此红外光谱成像目标识别技术的应用还需进一步完善和提高。
3 结束语
红外光谱成像具有光谱和图像合二为一的特点，把目标红外几何图像和光谱识别技术有机的结合，在目标识别技术方面具有非常好的应用前景，能达到复合识别效果。
参考文献：
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一定保留：
作者简介：孟庆华（1963-），男，吉林长春人，工学硕士，研究员，主要从事光谱仪器和光电经纬仪设计
变换红外光谱 篇4
糖尿病对人体危害很大,可导致感染、心脏病变、脑血管病变、肾功能衰竭、双目失明、下肢坏疽等而成为致死致残的主要原因[1,2,3]。糖尿病高渗综合症是糖尿病的严重急性并发症,初始阶段可表现为多尿、多饮、倦怠乏力、反应迟钝等,随着机体失水量的增加病情急剧发展,出现嗜睡、定向障碍、癫痫样抽搐,偏瘫等类似脑卒中的症状,甚至昏迷。
在我国,糖尿病患者有几千万人,且近年来发病率显著上升,对于临床诊断和糖尿病人的血糖的控制,血糖的测量都是很重要的方法之一。传统检测血糖的方法主要是从体内抽出血液通过生化检测进行分析,给患者带来极大的痛苦和不便,从而限制了检测血糖的频率,影响了对血糖浓度的监控[4,5]。无创伤血糖浓度检测方法对于减轻糖尿病患者的痛苦、改善现行用药方法、精确监控血糖有非常重要的现实意义。
1 实验部分
1.1 仪器
仪器:傅立叶变换红外光谱仪(Spectrum 100),PerkinElmer;
仪器条件:波数范围:1 400～900cm-1;分辨力:4cm-1;扫描次数:32次。
1.2 实验设计
挑选20～30岁健康男女各2名,分时间段测试其手掌皮肤及其表面分泌物的红外谱图。测试前,被测者的手掌以中性肥皂洗干净,然后用自来水冲洗1分钟左右以除净肥皂,以无尘纸擦干后紧贴ZnSe晶片上进行测定。以1 170cm-1谱带为基准,测量1 120cm-1左右谱带的相对强度。之后每隔10min测一次被测者的手掌皮肤及其表面分泌物。1h后停止测量,计算每次测量1 120cm-1左右谱带的相对强度。
1.3 最佳波段选择
为了确定在中红外区对葡萄糖浓度变化最灵敏的区域,对葡萄糖水溶液进行了红外光谱测量,吸收峰主要集中在1 200～900cm-1之间。有五个吸收峰,位置分别为1 160、1 120、1 080、1 030、994cm-1。而加入葡萄糖的不同而引起吸光度的变化在1 120cm-1附近谱带最为明显。
1.4 手掌与血液对比测试
由于新鲜的血液含有较多的水分和其他组分,我们采用凝固后的干血来测试图是凝固后的干血及被测试者的手掌红外谱图比较,从图中看出,手掌皮肤与血液的谱图非常相似。
1.5 手掌皮肤及其分泌物光谱随时间的变化
对检测者洗手后的手掌每10分钟检测一次,图2为检测者洗手后0～50min不同时间搜集的红外谱图。
从图2可以看出,随着时间的增加,1 120cm-1附近的谱带的强度变化明显,以1 170cm-1谱带为基准,计算1 120cm-1处的谱带相对强度随时间的变化,表1为1 120cm-1处的谱带的相对强度与时间变化的关系。
从表1看出,随着时间的增长,1 120cm-1附近的谱带的相对强度明显增加,表明皮肤表面有分泌物出现,而30min后,1 120cm-1处的谱带相对强度基本保持不变。
2 结果和讨论
由实验测试结果可知人体手掌皮肤洗手30min后其表面分泌物趋于稳定,而且人体的细胞外基质和皮肤的分泌物中都含有与葡萄糖成分相关的物质,据此我们可以通过测定洗手30min后手掌皮肤及其分泌物在1 120cm-1处的谱带相对强度来测定人体中血糖含量。此方法可直接用衰减全反射(HATR)附件来测定,操作简便,无任何创伤,也是以后血糖检验的主要发展方向
摘要：手掌皮肤及其表面分泌物可以表征人体中的血糖,用红外光谱仪测试手掌皮肤及其表面分泌物谱图,由谱图中1 120 cm-1左右的吸收峰的强度来判断人体中血糖的高低。该方法对人体无任何创伤,是以后血糖检验的主要发展方向。
关键词：红外光谱仪,手掌皮肤,血糖
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红外镜反射光谱的测试与解析 篇5
红外镜反射(infrared specular reflection,简称SR)光谱与被测样品和衬底的折射指数、吸收指数以及入射角有密切关系,往往由之产生畸变.要从红外镜反射技术测得的光谱处理得到人们熟悉的吸收光谱,需要经过较复杂的计算机数学处理.本文通过几个比较特殊的.镜反射例子,以说明镜反射光谱的测试和解析必须注意多种影响因素.
作 者：廖强强 冯祖儒 周国定 聂崇实 作者单位：廖强强,周国定(上海电力学院电化学研究室,国家电力公司热力设备腐蚀与防护重点实验室,上海,90)
冯祖儒,聂崇实(中国科学院上海有机化学研究所,上海,200043)
变换红外光谱 篇6
关键词：数码相机；红外线滤光镜；红外照相；文件检验
红外线在电磁波谱中居于红光外端，是一种看不见的电磁辐射波。红外光谱较宽，波长范围在770nm-106nm。利用红外相机技术在文件痕迹检验中的应用，能够获取较好的优质检材。物质本身高于绝对零度（-273℃）时都会辐射红外线，而温度越低其辐射的波长越长，相反则波长越短。特别是红外线的穿透能力较强，即使是在有烟雾的条件下，也能很容易穿透纸张、油墨等介质，从而获得较好的取景图像。
一、红外数码相机的工作原理概述
对于普通红外数码相机来说，在实现光学成像原理时，必须依据传感器CCD或CMOS，将红外线亮度信号转换为模拟信号，并经过A/D（模数转换）生成可以识别的数字信号，并在微处理器（MPU）作用下实现对数字影像的存储和处理。从科学实验分析，太阳光的辐射能量中约有52%的红外线，而能够进行红外线照相的仅有1/3。在人造光源中，钨丝灯的光辐射波长范围与近红外线相匹配，峰值范围在800nm-1200nm之间，具有较好的红外线光源特征；对于激光红外线光源来说，其纯度更高，尤其是多波段光源能够实现对拍摄环境的特殊要求；汞灯、碳弧灯、闪光灯等也具有大量的红外线，也是十分理想的红外线光源。红外滤光镜是普通红外数码相机的必要部件，特别是对于特定波长的过滤。如公安部2所生产的680nm、750nm波长滤光镜，以及其他公司如Kodak公司生产的760nm、860nm、940nm等特定波长滤光镜。
普通数码相机的工作原理主要是借助于光学成像系统，由取景器、光圈、快门、传感器、调焦器、存储系统及输出接口等部件组成。对于红外功能的实现，主要取决于光学系统中的镜头和传感器。在镜头的凸凹透镜的复式组合中，可对350-2800nm之间的90%的光谱实现捕获，对于红外线的折射成像也是完全可以实现的。从当前影像传感器的感光范围来看，红外线也具有较好的接受能力。多数数码相机是以可见光为拍摄设计的，为了有效阻止红外线对正常成像的干扰，影像传感器前往往加装了红外截止滤光镜ICF。而有些满足夜间拍摄的数码相机，如索尼DSC-F717，在夜景模式下可以打开ICF。因此，在实际文检工作中，对于满足红外摄影的相机来说，可以对普通相机的ICF进行拆除，从而改装成专用的红外摄影相机。
二、红外数码相机在文检痕迹检验中的应用1.实验器材及样本
本研究选用佳能EOS600D作为红外数码相机，并拆除其ICF滤光器。选用100mm微距镜头，分别配备780nn、850nm、950nm红外滤光镜各一块。100w钨丝灯红外线光源。尼康D90数码相机及图像处理软件系统。在实验样本中选择某中性笔字迹，变造涂改文书，印章下的字迹及真伪钞票。
2.实验方法
利用佳能EOS600D更换为100mm微距镜头，并将其固定在翻拍架上。在钨丝灯下对不同的实验样本，选用780nm/850nm/ 950nm的红外滤光镜进行拍照。相机设置为光圈优先，同时利用尼康D90进行可见光对比影像拍摄。将所有红外影像及可见光下的图像导人到Photoshop CS5中进行图像优化处理，并保持为*.bmp文件格式进行对比分析。
3.结果分析
从字迹的拍摄效果来看，尼康 D90在可见光下，F5.6，A模式，ISO为100。佳能EOS600D在钨丝灯下焦距F5.6，A模式，IS0200，选用950nm红外线滤光镜。其结果差异较大，尼康拍摄的照片肉眼很难辨识，字迹墨水渗透至纸张中，而对于红外线拍摄来说具有较强的反射作用，能够得出较为清晰的显影效果。
选用印章下的字迹作为检材。在尼康相机的拍摄参数相同条件下，佳能相机的设置参数为室内自然光、F5.6，A模式，IS0200，选用780nm的红外线滤光镜进行拍摄。其拍摄结果对比来看，对于文书上的大多数印章来说，其油墨都能被红外线滤光镜穿透，而文书上的书写笔迹、打印机的墨粉等往往吸收红外线，由此得出的红外照片可以滤除掉印章印迹，从而获得对印章下文检字迹的清晰照片，提高文检鉴定的有效性。对于涂改变造的文书检材来说，从尼康相机的拍摄参数同上，佳能相机在室内自然光下，F5.6，A模式，选用780nm和850nm红外滤光镜进行分别拍摄，其结果显示，对于不同书写工具，因其墨水的差异性，在不同红外线穿透下，对红外线的吸收、反射性能也不一致。因此，可以从不同红外线滤光镜下的拍摄效果上对比出文字的涂改现象，从而为文检结论提供有力凭证。
针对真假人民币的对比效果。从尼康相机的拍摄参数选择上，光源选择室外，F4，A模式，ISO为100；佳能相机的拍摄参数选择室外自然光下，F5.6.A模式，对ISO选择为200，选用850nm的红外滤光镜。其拍摄效果对比分析可知，对于假币来说，因其制作工艺、印染材料等方面与真币存在差异，特别是在对防伪标志的识别上，因其不同纸张、不同染料等对红外线的反射、吸收等能力不同，在显影效果上与真币的红外线拍摄照片存在较大的差异性，从而有助于提升鉴伪能力。
三、结语在文检工作中，并非局限于上述检材，特别是由于文检实务工作的广泛性和特殊性，在文检和痕检样本中，还需要结合具体的检测对象，对不同红外线滤光镜的功用及范围进行全面分析，以便于增强文检工作效率。而红外照相技术作为司法文检实践中的重要技术，更要从其应用的广度和实用性上不断探索，以获取优质的检材。
作者简介：
肖莉（1974～），女，河南信阳人，三门峡市陕县人民检察院助理工程师。
变换红外光谱 篇7
傅里叶变换光谱技术具有光谱分辨率高, 光通量大, 通道数量多等优点[1—6], 是未来空间遥感光谱仪技术的主要发展方向。作为高精度的测量仪器, 其性能受到很多因素的制约。采用平面镜结构的动镜式傅里叶变换光谱仪, 其定镜和动镜必须保持一定的夹角才是傅里叶变换红外光谱仪工作的最佳状态。由于震动和温度变化都会使傅里叶光谱仪产生干涉调制度的变化, 为了纠正这种变化, 通过调节定镜的面型倾斜使得傅里叶变换光谱仪达到最大干涉调制度的位置。
主要针对傅里叶变换光谱仪干涉失调自动校准算法进行了研究, 通过控制步进电机以两维闭环的方法搜索干涉调制度最大的位置, 结果表明, 此自动校准算法能在红外傅里叶变换光谱仪干涉失调时自动校准系统, 使干涉系能统达到最大干涉调制度。
1 自动校准算法的原理分析
图1为红外傅里叶光谱仪自动校准闭环控制系统。其中动镜、定镜和分束片等构成光谱仪的主要光学系统, 即干涉仪。光束进入干涉仪后在分束器上一分为二, 透射光线达到动镜, 反射光线达到定镜。动镜和定镜都是反射镜。光线从定镜和动镜上反射回分束器, 然后在分束器上合束反射向透镜, 最后聚焦到探测器上, 形成干涉信号。校准好的干涉仪中动镜和定镜以分束器为共轭平行。这时干涉信号幅度最大。
红外探测器上所接受的干涉信号光强如式 (1)
式 (1) 中, P为干涉信号光强, R为动镜半径, I0为入射光强, J1 () 为一阶贝塞尔函数, σ为入射光波数, α为动镜和定镜的相对倾角, d为光程差。当R, I0不变的情况下干涉调制度2J1 (4πRσα) / (4πRσα) 随σ, α变化如图2。
由此可见波长越短干涉调制度随动镜和定镜倾角变化越敏感, 所以校准采用波长相对短的探测器, 图3是一个中波红外探测器信号获得的简图。
探测器响应波段为 (1 650-2 250) cm-1。探测器上所得到的电信号的频率fν=2νu, 其中u为动镜运动速度。当动镜运动速度为1.43 cm/s时探测器上得到的信号为2.3 kHz—3.2 kHz。所以红外干涉信号在经过两级放大和低通滤波后进行A/D采样时要满足Nyquist采样定理。而实际采样频率为30 kHz远大于Nyquist采样频率。主控制器根据采样的干涉信号峰值依据自动校准算法输出电机的调节参数, 通过驱动模块到达定镜的执行器上, 定镜的调节倾斜执行器是两个步进电机组成的, 一个控制俯仰方向, 另一个控制水平方向, 执行器的理论角度分辨率为1.6 μrad。这样就可以在俯仰和水平方向上搜索红外傅里叶光谱仪的最佳干涉调制度位置。
由于参与干涉光束的倾斜可以发生在不同的方向上, 因而干涉调制度随定镜倾角的变化图2应该转换为一个如图4所示的立体图形a) 和等高图b) 。
图4中, 干涉调制最大的一点就是表示动镜和定镜以分束器为镜面共轭完全平行 (下面简称平行) 的时候, 这时两干涉光束相对倾角为0, 其中α和β分别表示动镜和定镜之间的相对倾角, 一个是俯仰方向的倾角, 一个是水平方向的倾角, 或称方位倾角。干涉仪光学装校完成后, 两个相对倾角等于0。当干涉仪经过振动或温变后, 光学系统发生了变化, 动镜和定镜不再完全平行, 干涉调制度下降很快, 并且不是单调下降, 有很多个峰。主峰最大, 随后的峰是越来越小。主峰最宽, 随后的峰的宽度仅是主峰宽度的一半左右。根据这一原理, 通过连续调节定镜的方向, 测量出干涉调制度, 当干涉调制度到达最大时, 说明定镜和动镜已平行。由于问题涉及两个方向, 在不断调节和测量过程中, 即搜索过程中可能会多次遇到极值点。
校准过程用图5表达。图5中圆形轨迹线表示干涉调制度的等值线。圆点表示定镜相对于动镜的方向。直线和箭头表示调节流程。设干涉仪原来定镜与动镜方向一致, 相对倾角为0。干涉仪振动后, 设定镜相对于动镜的方向偏到了A点。然后启动调节系统, 使定镜的方向沿箭头方向移动到B点, 然后进行一步一步向C点转动。其中每个圆点表示停留一下, 测量并记录调制度。当一列扫描完成后, 转动定镜方向到D点, 进行第二列的扫描, 至E点, 然后再转动定镜方向到F点, 开始第三列的扫描。扫描的范围为图中abcd划定的方形区域。从记录下的方向和调制度, 找出最大调制度所在方向, 最后把定镜转动到调制度最大的方向上。但是调节过程还有一些优化问题, 以达到高精度, 这在下一节的实现过程里会有所体现。
2 自动校准算法
自动校准算法, 分三个闭环自动控制环节。首先是大范围内的粗调节, 它的调节精度为48 μrad, 调节目的是在大范围内找到干涉调制度相对大的地方, 通过比较干涉信号的幅值与预设置D的大小来判断是否达到此位置;其次是小范围内的细调节, 它的调节精度是6 μrod, 调节目的是在干涉调制度相对大的情况下更加逼近最佳干涉调制度的位置;最后是较小范围内的精调节, 它的调节精度是1.2 μrod。调节俯仰方向的电机用X表示, 调节水平方向的电机用Y表示, 自动校准算法如下。
第一步:X, Y两维扫描粗调节。
图6是第一步算法流程图, 参数q决定了X, Y两维扫描搜索的起始点的位置, 是扫描起始点离校准起始点的步距值。参数Step1和m共同决定了X, Y两维扫描区域的大小, Step1是每次电机调节的步距值, m是扫描搜索的点数, 因此两维扫描区域的大小为Step1×m×Step1×m的方形, 它们的具体参数大小确定是依据红外傅里叶光谱仪干涉失调的程度。参数D0决定了X, Y两维粗扫描期望到达的位置, 它的具体参数值是根据红外傅里叶光谱仪最佳干涉时红外干涉信号的最大峰值来确定的, 根据实测而定。当到达干涉信号为D0的附近时第一步调节结束进入第二步细调节。
第二步:X, Y两维扫描细调节。
图7是第二步算法流程图, 红外探测器经过两级放大和滤波才进入A/D采样, 所采集到的是具有一定信噪比的干涉信号, 由于噪声的存在, 无法区分是因为调节了电机产生干涉信号变化还是噪声本身的变化。这样必须找到一个区分两者的方法。噪声带D2设置就是为了此目的。在前后两次采样干涉信号幅值之差大于D2时判断为是调节电机产生的变化, 在前后两次采样干涉信号幅值之差小于D2时认为是因为电路本身的噪声引起的变化。在第二步噪声带D2一般设为实测电路噪声的1.2—1.3倍。在第一步到达了干涉调制度相对大的地方之后, 为了更加接近最大干涉调制度的地方, 可以用小步距去逼近, Step2的设置就是为了此目的。一般Step2设为Step1 的1/5左右。当跨过最大干涉调制度的位置后, 进入第三步精调节。
第三步:X, Y两维扫描精调。
图8是第三步算法流程图, 此步是在第二步的基础上更加逼近最大干涉调制度的位置, 噪声带D3一般设为实际实测电路噪声的1.1倍。步距Step3是电机所能达到的最大精度, 一般值为1—2步。这样在结束总自动校准时所停的位置是比最大干涉调制度的位置多走一个Step3步。
3 试验结果与分析
图9为自动校准软件界面。其中右面窗口所显示的数据为光谱仪在做完7.5 g的振动后的校准过程。振动后干涉信号的峰值为0.12 V, 设置参数Step1为47, 参数Step2为7, 参数 Step3为3, 参数m为16, 参数D0为1.5 V。自动校准开始执行, 在第13行第14个点到达了粗调节预期要求的位置, 此时的干涉信号峰值为1.99 V。细调节完成后干涉信号峰值为2.04 V, 精调节完成后干涉信号峰值为2.22 V, 最终使得傅里叶变换光谱仪的干涉调制度达到最大。图10为光谱仪工作在 235 k冷空间时的自动校准过程记录, 在红外傅里叶变换光谱仪工作常温时干涉调制度达到最大时, 当温度变低时会发生各种形变, 从而使仪器的干涉调制下降, 干涉信号峰值下降到0.36 V, 设置参数Step1为50, 参数Step2为9, 参数 Step3为3, 参数m为16, 参数D0为1.7 V。自动校准开始执行, 在第8行第5个点到达了粗调节预期要求的位置, 此时的干涉信号峰值为1.93 V, 细调节完成后干涉信号峰值为2.03 V, 精调节完成后干涉信号峰值为2.24 V, 最终使得傅里叶变换光谱仪的干涉调制度达到最大。
4 结 论
通过分析红外傅里叶变换光谱仪产生干涉调制度失调的原因, 采用了两维逐步逼近自动校准算法, 在经过第一步粗调节, 第二步细调, 第三步精调节之后使得红外傅里叶变换光谱仪达到最佳工作状态。经过振动和冷光学实验表明, 算法能够在红外傅里叶变换光谱仪产生干涉调制度失调时自动校准, 使仪器达到最佳状态。
参考文献
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变换红外光谱 篇8
已报道的烟叶中叶黄素和β-胡萝卜素的测定方法有光度法、薄层色谱法和高效液相色谱法[1,2,4,5,6,7,8]。传统的光度法准确性较差,薄层色谱法和液相色谱法样品前处理较麻烦,溶剂用量大,且大多采用 80% 或 90% 丙酮溶剂萃取色素,使水溶性棕色化合物部分溶解,干扰了叶黄素和β-胡萝卜素的定量测定[4]。
近年来,随着近红外光谱技术和化学计量学的飞速发展,近红外光谱技术可以对复杂多组分体系进行分离,可建立各组分的定量预测模型,具有快速、节省费用等优点[9,10],已经在农业、食品、医药、烟草和石油化工行业得到广泛应用。本研究采集烟草粉末样品的傅立叶变换近红外漫反射光谱,同时应用高效液相色谱法测定烟叶中叶黄素和β-胡萝卜素含量,采用偏最小二乘法建立测
定烟叶中叶黄素和β-胡萝卜素含量的定量预测模型,并对所建立的模型进行验证。结果表明,采用近红外光谱技术对烟草中叶黄素和β-胡萝卜素含量进行快速测定,结果令人满意。
1 实验部分
1.1 主要仪器和试剂
红外光谱仪(Nicolet Antaris FT-NIR光谱仪,包括InGaAs检测器的漫反射积分球、5cm石英采样杯和旋转台等附件,美国Thermo Nicolet仪器公司),化学计量学软件(TQ Analyst 7.1,美国Thermo Nicolet仪器公司),2690型高效液相色谱仪(Waters 996 二极管阵列检测器,Waters Millennium32 色谱工作站,美国Waters公司); 旋风磨(丹麦FOSS公司);电子天平(瑞士Mettler Toledo公司);针头过滤器(天津市腾达过滤器件厂)。
乙腈,二氯甲烷,异丙醇,丙酮 (均为色谱纯,美国DIMA公司)。叶黄素和β-胡萝卜素标准品(>95%,Fluka公司)。
1.2 样品制备及液相色谱数据的测定
挑选不同陈化时间的红大品种烟叶,包括上部正常等级烟叶(B2F)和上部青筋黄片烟叶(B2V)的烟叶样品,用旋风磨粉碎过60目(0.246mm)筛,装入密封袋低温避光保存。
采用高效液相色谱法测定烟叶样品中叶黄素和β-胡萝卜素含量。称取0.500g制备好的烟叶样品,加入20mL丙酮溶液超萃取30min,萃取液用针头过滤器过滤,滤液直接用HPLC分析。色谱柱为Waters μBondapak TMC18柱(10μm,3.9×300mm);流动相为V(乙腈)∶V(异丙醇)∶V(二氯甲烷)=80∶10∶10,流速为1.0mL/min;进样量为20μL;检测波长为450nm。
1.3 红外光谱数据的采集
应用RESULTTM集成软件设置仪器工作参数,编写采集光谱数据的工作流程。近红外光谱仪开机预热2h后,将制备好的烟叶粉末样品分别装入近红外仪的专用石英采样杯中,轻轻压平,置于近红外仪的旋转台上,调用编写好的采样程序采集样品的近红外漫反射光谱,采集烟叶样品的近红外光谱数据的仪器参数设置见表1。
1.4 模型的建立
应用TQ Analyst 7.1光谱数据处理软件对样品的近红外漫反射光谱进行分析处理,将所得近红外光谱与样品中叶黄素和β-胡萝卜素含量的色谱测得数据一一对应,采用偏最小二乘法(PLS)建立了测定叶黄素和β-胡萝卜素含量的校正模型。模型预测数据与基础数据的相关性分布如图1所示。
2 结果与讨论
2.1 样品的近红外光谱采集
近红外谱区吸收强度弱,信噪比较低,且测定时也不需要对样品进行复杂预处理,因此测定时背景复杂,容易受样品状态和装样条件影响。为了获得良好的光谱数据,样品光谱的采集应在稳定、严格规范的实验条件下进行,在装载样品进行测定时,样品粒度、样品池中样品的厚度及装样的实密程度要一致。装载样品及进样上机扫描时,要在最短的时间内完成,建模所采集光谱数据(尤其当环境温湿度变化较大)时,每做一个样品就扫描一次背景。本实验采取多次扫描以求取平均光谱来提高光谱的信噪比。
2.2 校正模型建立和优化
近红外光谱分析是从复杂、重叠、变动的背景中提取信息,所以在建立近红外校正模型时,需要对近红外光谱进行一系列预处理来放大信号,滤除噪音等处理,并选择合适的谱区及其他合适的参数。一般消除近红外光谱的旋转或者漂移造成的影响可以利用导数给与校正[11],本文采用二阶导数对原始光谱进行校正,并采用Norris Derivative Filter(7,5)对求导后的光谱进行了平滑滤噪,获得了比较理想的校正模型。表2为校正模型的相关数理指标。
近红外校正模型初步建立后,需要对模型进行优化以剔出建模样品中的异常值(Outlier),修改建模的谱区和各种参数来提高模型的稳定性和可靠性。异常值主要有两类,一类是样品的化学测定值或光谱扫描有较大的误差,另一类是样品的化学测定值和光谱数据都准确,但是样品本身与建模样品其中大部分样品存在较大的差异。异常值在建模过程中,一般具有较大的杠杆值(leverage)和残差值,影响模型的预测精度。本文采用交互校验(Cross-validation)方法,逐步剔除异常值。
应用偏最小二乘法建立近红外校正模型时,要使校正的结果与预测结果都很好,做到最佳拟合,即确定建模时所需要的最佳主成分数,这是偏最小二乘法建立校正模型时的一个关键点。在对样品进行主成分分解时,第一主成分最重要,随着主成分数的增加,重要程度依次降低,以至最后几个主成分反应的是噪音信息。建模时需要确定最佳的主成分数,避免“欠拟合/ 过拟合”。本文应用交互校验方法,通过F 检验来确定当预测残差平方和( PRESS)达到最小时的主因子,即最优成分数。图2为校正模型中主成分数与交互校验均方残差RMSECV的关系。
2.3 模型的外部验证
为了对建立的模型预测能力进行评价,在内部交叉验证的同时,挑选未参与建模的一定数量的样品作为校验集,对模型的预测能力进行检验。本实验中随机挑选未参与建模的样本20个,利用模型对其进行预测,将预测结果与其真实测定结果进行比较分析,结果如表3所示。
从表3结果可以看出,校验集样本的预测值与测定值配对t检验的值均小于t(20,0.05)的值1.96,表明两组数据之间不存在显著性差异,所建立模型具有较好的预测能力。
2.3 模型的应用
应用所建立的近红外测定模型来分别测定不同陈化时间的红大品种上部正常等级烟叶(B2F)和上部青筋黄片烟叶( B2V)中的叶黄素和β-胡萝卜素含量(如表4)。
从表4的测定结果可知,B2V和B2F烟叶的陈化时间从12个月延长至24个月,它们的叶黄素和β-胡萝卜素含量均分别呈现明显的下降趋势。在陈化时间相同时,B2V烟叶中的叶黄素和β-胡萝卜素含量均高于B2F中的含量。
3 结论
本文建立了近红外快速测定烟叶中叶黄素和β-胡萝卜素含量的方法,所建立的近红外光谱预测模型具有较好的稳定性和预测能力,适用于烟叶中叶黄素和β-胡萝卜素含量的快速测定。
参考文献
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甲基多巴的红外光谱鉴别 篇9
关键词：甲基多巴,红外
红外光谱是有机化合物的重要特征之一,具有高度的专属性和特异性,在药品检验中,是鉴别有机药品的重要方法。甲基多巴原料为中国药典(2005年版二部)[1]收载品种,其鉴别方法为一般的化学反应和紫外光谱鉴别,未收载红外光谱法鉴别,显然不够专属。
甲基多巴适应于治疗高血压,包括肾病时的高血压。其在人体内产生代谢产物α-甲基去甲基去甲肾上腺素, 激动中枢α受体, 从而抑制对心、肾和周围血管的交感冲动输出,与此同时,周围血管阻力及血浆肾素活性也降低,血压因而下降。为了控制产品质量,快速有效地鉴别甲基多巴原料,本文研究了甲基多巴原料及甲基多巴对照品的红外光谱鉴别的方法。
1 仪器、试药与药品
1.1 仪器 Nicolet
380 红外分光光度计,EZ-OMINIC工作站。
1.2 试药
溴化钾为色谱纯(Thermo公司提供)。
1.3 药品
甲基多巴原料(含量99.4%,批号:20090106)由武汉市凯通精细化工有限公司提供;甲基多巴对照品来源于中国药品生物制品检定所,批号:0189-9501.
2 方法与结果
取甲基多巴对照品,溴化钾压片依法测定红外光谱。另取甲基多巴原料同法测定,结果见图1和图2。
从试验结果可以看出,甲基多巴原料与甲基多巴对照品的红外光谱图基本一致,并与国家药典委员会颁布的《药品红外光谱集》第三卷(2005)中的甲基多巴标准光谱图(光谱号930 见图3)一致[2],可以作为甲基多巴原料的鉴别方法。
3 讨论
3.1
药典中的甲基多巴原料未采用红外分光光度法进行鉴别,鉴于红外光谱的专属性,建议药典今后增订本品的红外光谱鉴别,以便更有效地鉴定伪劣药品。
3.2
本法操作简便,测定快速,结果准确。
参考文献
[1]国家药典委员会.中国药典.二部.化学工业出版社,2005:121.
[2]国家药典委员会.药品红外光谱集(第三卷),2005:930.
红外多光谱图像测量技术研究 篇10
现在所广泛使用的红外测温仪器一般有两种:红外测温仪与红外热像仪。前者通过红外传感器接受红外辐射能量, 进行对温度的测量;而红外热像仪则是通过拍摄红外图像, 根据图像的灰度值得到红外辐射能量的信息, 进行温度的测量。上述两种方法都因为各自的特点被广泛应用, 但是仍存在着一些不足。例如, 成像不清晰;不能够快速地对目标进行多次测量;对测温环境的要求较高, 不能有遮挡等[1,2,3]。而红外多光谱测量系统可以较好的解决这些所存在的问题, 使红外测温技术能够更广泛的得到应用。
2、红外多光谱测温理论依据
根据维恩位移定律, 峰值光谱辐射出射度对应的波长与绝对温度的乘积为常数。当温度升高时, 峰值光谱辐射出射度对应的波长向短波长方向移动, 见图1。由图1可知在温度为1667K以上时, 辐射光谱范围是覆盖了可见光域与近红外光域。所以可采用对可见光及近红外光谱敏感的传感器, 对在高温时所产生的辐射进行采集, 从而得到相关信息用于温度测量。
经过黑体辐射亮度计算, 当温度在800℃至2000℃, 波长小于1.1μm时, 维恩公式代替普朗克公式的相对误差δ≤0.1%。但随温度变化, 发射率较难准确获得, 为了避免发射率的求取, 对不同波长λ1和λ2在同时测相同温度点发出的辐射能Mλ1T和Mλ2T, 对于灰体物质将两者相比并取对数得该点的温度为:
3、红外多光谱测温系统设计方法
红外多光谱测量系统的主要设计思路为, 通过设计一个光学系统将被测物体的像分成四个。然后, 利用镀膜透镜使分得的四个图像各显示所要求波段的被测物体的像, 并使得四幅图像可以被光电探测器接收, 并存储起来[4]。最后, 在利用这些图像进行红外多光谱特征融合, 从中提取出所需信息。系统框图如图2所示。通过所得图像的灰度值可以知道对应波长光λ1、λ2、λ3、λ4, 的辐射能M1λT、Mλ2T、M3λT、Mλ4T, 两两带入比色测温公式, 可以得到六个温度值T1、T2、T3、T4、T5、T6。对这六个值进行数学处理得到一个最后的温度值T, 这个温度值即为所求温度。
4、结语
本文对比了现有红外测温技术, 依据黑体辐射学基本原理, 设计了一套基于分光光学系统的红外多光谱图像测温系统, 并对比色测温法理论公式进行了推导, 给出了红外多光谱图像测温系统的系统结构图, 为系统的实现搭建了理论平台, 为下一步对该系统平台的研究奠定了基础。
摘要：通过设计一种新型的红外多光谱测量系统, 对目标进行温度测量。采用的方法是设计光学系统对目标物体进行分光, 使目标物体图像分成多个与原图像相同的图像。然后在通过镀膜技术, 将分得的多个图像各自按不同的光谱成像并被光电探测器接收到, 从而得到对一个物体的多光谱图像, 再对这些图像进行特征的融合, 从中提取出所需温度信息。
关键词：红外多光谱,分光系统,图像融合
参考文献
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[3]张易凡.多光谱遥感图像融合技术研究[D].西安:西安工业大学, 2006.
变换红外光谱 篇11
关键词：红外光谱 酿造酱油 配制酱油 鉴别
中图分类号：TS201.2 文献标识码：A 文章编号：1672-5336（2015）04-0023-02
近红外光谱（Near Infrared，NIR）分析技术是20世纪80年代中后期迅速发展起来的一种快速、绿色的分析技术，该光谱技术在食品工业、化工、石油、烟草、纺织、化妆品、制药、农业等多个领域都取得了成功的应用，创造了突出的社会效益和经济效益。
近红外光谱主要是分子振动的倍频和合频吸收，所有的O-H、N-H、C-H、和S-H等含氢基团的高倍（第一到第六）倍频吸收均在NIR区域。由于吸收强度低，使得NIR辐射无论是在纯物质还是混合物中穿透的距离更深，无须对样品进行溶解、研磨或使用惰性（指无红外吸收）盐稀释，因此保证了样品的完整性。
近红外（NIR）光谱吸收强度与组分含量间呈一定的数学关系（通常遵循比尔定律）。通过收集一定数量和具有代表性的标准样品，测定出其NIR光谱图，使用专门的化学计量学软件，在NIR光谱图与组分含量间建立起相应的数学模型。数学模型是实现定量分析的基础，数学模型一旦建立并经过验证和确认，就可以非常方便的用于样品常规分析。近红外光谱分析技术思路如图1所示。
1 实验方案
（1）仪器：赛默飞世尔科技近红外光谱仪Nicolet Antaris II（如图2），并配备透射模块，使用Result 3.0软件采集光谱图、TQ 8.0定量分析软件来建模。
（2）样品：不同品牌的酱油10种，每种样品10个批次，样品状态为深色液体。
2 实验内容
本实验使用直接透射方式采集光谱图，样品采集方式如图3：
采集原始光谱图如图4。
将采集的样品按照不同品牌、不同类型建立定性模型，模型校正后如图5所示：
该模型按马氏距离来归类，样品光谱图马氏距离最近的类别就将该样品归属到那一类。
模型校正结果如表1：
表1表明了模型对样品预测的类别以及计算出到该类别的马氏距离和到下一最近酱油类型的马氏距离。从以上数据看，实际样品类别与预测出来的最接近类别相同，没有任何误判，说明通过采用直接透射法测试不同类型的酱油是可行的。
注：最接近类别与次接近类别的距离越大，则就说明二者差异越大，就越容易判别。
3 实验总结
从以上模型和校正结果表来看，基本可以分出每种不同类型的酱油，特别是不同厂家。由于样品批次较少，在实际应用中还需要增加每种类别样品的批次，增强模型的适应范围，以提高模型的预测准确度。初步来看，近红外分析技术可以定性判别酱油的类型。
另外，采用Antaris II近红外光谱仪分析样品具有以下优势：（1）快速高效。每个样品测试分析报告只需约1分钟甚至半分钟就可以得到待测组分的含量结果，这是传统方法不可比拟的；（2）多组分同时测定。同时得出样品中所有关心组分的含量值。（3）操作简单。应用近红外光谱仪操作简单且高效，可以将分析人员从重复劳动中解放出来，投入到更多工作中，创造更大的价值；（4）样品无损。近红外测试不破坏样品，而且需要的样品量极少，标准样品容易保存，可重复利用；（5）成本低，环保。近红外光谱仪运行和维护成本极低，而且其在使用过程中没有使用任何有机溶剂等消耗品，更不会产生废弃物二次污染； （6）人为误差小。近红外分析技术由于不需样品预处理，Antaris傅立叶近红外分析仪的RESULT软件可保证操作人员在绝对规范的SOP下进行简单的操作，操作参数不会被修改，因此保证近红外的重现性较传统方法更好，且不会有人为误差。再加上Antaris傅立叶近红外分析仪能够很好的适应操作环境，且稳定性极佳；（7）可实现现场快速检测。Antaris仪器为工业级近红外分析系统，其稳定性好且容易操作，可到成品现场进行快速测试。
参考文献
[1]冯放.现代近红外光谱分析技术及其应用.生命科学仪器.
[2]黄瑞娟.红外光谱技术在食品检测中的应用.现代测量与实验室管理.
翡翠红外光谱特征的测量与分析 篇12
对翡翠而言,存在有其特征的基团或络阴离子团,这些基团内部振动模式和潜带数决定于基团本身的构型及晶胞对称性。虽然当基团处在由阳离子所构成的晶体中,振动频率会受到周围环境的影响,但其影响是次要的,主要还是取决于内部坚固的共价键,故基团振动频率较稳定。实验证明:每基团在不同化合物中振动频率是大体相同的,即每种基团都有其特征吸收频率,其振动模式频率,决定了翡翠红外光谱的主要轮廓,是翡翠红外光谱的主要特征。[1]
1 仪器及样品
本实验选用三块天然翡翠,两块充蜡翡翠,一块充胶翡翠、一块充胶染色翡翠为实验样品。并抛磨成薄片。
在实验过程中采用反射法及透射法对上述样品的红外吸收光谱进行测试。测试仪器为傅立叶变换红外光谱仪(Nicolet 550型),分辨率为16,扫描范围为4000~400 cm-1,扫描次数为32。
为了验证镜反射法测得的红外吸收光谱的可靠性及红外吸收谱带的位移情况,本实验在相同的条件下对不同样品的红外吸收光谱进行了比对。对于测出的反射曲线,应用Kramers-Kronig转换技术(简称KK转换)使之转换为人们熟知的红外吸收光谱。使用Omnic-2000软件对所测的图谱进行处理,采用自动基线校正,并累加处理。
2 翡翠的红外吸收光谱表征
2.1 翡翠的镜反射红外光谱
翡翠是以硬玉为主的由多种细小矿物组成的矿物集合体。它的主要组成矿物是硬玉,次要矿物有绿辉石、钠铬辉石、钠长石、角闪石、透闪石等,其中绿辉石在某些情况下会成为主要组成矿物。从岩石学角度来讲,翡翠是一种岩石,它是由硬玉、绿辉石为主要成分的辉石族矿物组成的矿物集合体。[2]
根据前人对天然翡翠的红外吸收光谱的归属[2],图1中翡翠的主要成分硬玉的晶体结构[SiO4]较为规则,故其振动带的频率较高,在900cm-1~1200cm-1,主要是3个频带, 1162cm-1,1079cm-1,950cm-1,其中1079cm-1的频带最强。在400 cm-1~600 cm-1,主要为M1 和M2配位体的振动吸收。金属阳离子和O2-离子的振动,主要有4个频带,582、531、476、435。硬玉中,其M2是8配位,配位多面体形态为变形的立方体,中心阳离子几乎全部为Na。M1为6配位,为规则的配位M2和M1以共棱连接成平行c轴的链,各链在⊥(100)方向排列成层。
图2所示,经过优化处理的翡翠在指纹区的红外吸收光谱特征与天然翡翠基本相同,M1与M2配位体的振动吸收峰略有偏移。值得注意的是,在2800 cm-1~3000 cm-1(图中黑色方框标示)中,三个样品的红外吸收图谱曲线有所不同。J-1的红外吸收曲线基本平直,而J-2及J-3的曲线,在2840 cm-1及2920 cm-1有两个峰,这两个峰属于蜡或其它有机物引起的。当这两组峰表现强烈时,便是充填处理翡翠的信息显示,因为B货注入的有机物或蜡的数量要比A货抛光用的有机物或蜡的量大得多。但单从这两个峰区分A、B货也是不完全确切的。但至少可以起警示作用。
2.2 翡翠的透过红外光谱特征
透射红外光谱的测量对样品的要求一般是越薄越好。如果样品的厚度较大,吸收强烈的指纹区的吸收峰基本上测不出来,测出的光谱主要是指纹区外的、微量的组成。多应用于测试宝石中的水、OH-、外源的有机质成分等。不能作矿物种类的鉴定。
注:J-1为注蜡翡翠;J-2为注胶翡翠;J-3为注胶染色翡翠
注:J-1为注蜡翡翠;J-2为注胶翡翠;J-3为注胶染色翡翠;J-4为天然翡翠
从图谱中可以清晰地看出,J-1的透射红外图谱中,有油引发的2850 cm-1、2927 cm-1、2959 cm-1的三个吸收峰组成的峰系,该峰系即为烃基峰系。
J-2与J-3的透射红外图谱基本相同。图中出现了天然翡翠所没有的吸收峰,为2870 cm-1、2927 cm-1、2960 cm-1、3035 cm-1、3058 cm-1吸收峰,并且,在2870 cm-1、2927 cm-1、2960 cm-1三个吸收峰中,2870 cm-1最弱。此外,在2200 cm-1~2600 cm-1范围,还可见到不太明显的多个吸收峰。这些吸收峰都具有诊断意义,反应为树脂胶中苯环上C—H键的振动吸收。如果胶更多对红外光的吸收更强一些,那么,在2800 cm-1~3100 cm-1范围中的峰系会消失,而2200 cm-1~2600 cm-1的指纹峰成为最主要的识别标志。[3]
经过油或蜡浸泡过的翡翠与充胶货翡翠的透射红外光谱图有着比较明显的区别:
1) 油或蜡没有3058 cm-1和3035 cm-1吸收峰,也没有2200 cm-1~2600 cm-1的指纹状吸收峰。
2) 蜡或油的2850 cm-1、2927 cm-1、2959 cm-1波数的3个吸收峰组成波谷的形状与树脂胶略有不同,蜡或油的2927 cm-1的吸收最强,成主峰状,而树脂胶的2927 cm-1与2959 cm-1的吸收程度相当,成双峰状。
另一个值得注意的地方就是J-1中2959 cm-1、2927 cm-1、2850 cm-1三个峰的强度大小。
注:J-1与J-5都为充蜡翡翠
以2200 cm-1~3 300 cm-1范围内相对稳定的红外吸收光谱为参比峰,并将该参比峰(基线至顶峰处)人为地划分为4等分。利用蜡质物中(—CH2—)伸缩振动致2 927 cm-1(R1)和2 850cm-1(R2)这一组红外吸收谱带的组合吸收峰Ra(R1+R2),大致判断Ra占参比峰的四分之几(即相对吸收比)。
1/4
2/4
3/4 如图4中样品J-1中蜡物质的含量已经占到了参比峰的3/4~4/4,故定为蜡充填处理翡翠。样品J-5中蜡物质的含量占参比峰的2/4~3/4,故定名为蜡充填优化翡翠。一般蜡优化的翡翠即为表面过蜡,而蜡处理的翡翠即经过长时间浸泡。 4 结论 (1)翡翠的红外光谱图在900cm-1~1200cm-1,主要是3个频带, 1162cm-1,1079cm-1,950cm-1,其中1079cm-1的频带最强。在400 cm-1~600 cm-1,主要有4个频带,582 cm-1、531 cm-1、476 cm-1、435 cm-1。 (2)经过油或蜡浸泡过的翡翠与充胶货翡翠的透射红外光谱图有着比较明显的区别:油或蜡充填没有3058 cm-1和3035 cm-1吸收峰,也没有2200 cm-1~2600 cm-1的指纹状吸收峰。蜡或油红外图谱的2850 cm-1、2927 cm-1、2959 cm-1波数的3个吸收峰组成波谷的形状与树脂胶略有不同,蜡或油的2927 cm-1的吸收最强,成主峰状,而树脂胶的2927 cm-1与2959 cm-1的吸收程度相当,成双峰状。 (3)经过蜡浸泡的翡翠在定名上也有区别。根据其透射红外光谱图中蜡峰的强度,可以判定为优化或处理。一般蜡优化的翡翠即为表面过蜡,而蜡处理的翡翠即经过长时间浸泡。
摘要：通过傅立叶红外光谱仪(Nicolet550型)对天然翡翠及其优化处理品种进行测量,分析出翡翠的样品特征红外峰为1162cm-1,1079cm-1,950cm-1,其中1050cm-1的频带最强,且400cm-1～600cm-1之间有四个频带。而B货的红外鉴定最主要的吸收峰为2870cm-1、2927cm-1、2960cm-1、3035cm-1、3058cm-1。此外,在2200cm-1～2600cm-1范围,还可见到不太明显的多个吸收峰。
关键词：翡翠,测量与分析,红外吸收光谱
参考文献
[1]V.C.farmer,应育浦等译.矿物的红外光谱[M].北京:科学出版社,1982.
[2]袁心强.翡翠宝石学[M].北京:中国地质大学出版社,2004.
[3]苏文宁,陆发正.处理翡翠玉件B货鉴别胶质充填物的判断[J].成都理工学院学报,1998,25(2):349-353.
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