红外光谱法论文

红外光谱法论文（共12篇）

红外光谱法论文 篇1

0 前言

橡胶沥青的老化过程比较复杂,由于橡胶沥青的软化点在70～80℃,通常沥青的加热温度均达到100℃以上,橡胶沥青路面施工过程中,橡胶沥青的加热温度控制在170～180℃,混合料的出厂温度控制在175～185℃,摊铺温度为170～180℃,初压温度为165～170℃。由于在生产和施工过程中橡胶沥青的加热温度均高于橡胶沥青的软化点,所以橡胶沥青在此期间都将发生热氧老化。宏观上来看,橡胶沥青的老化将大大降低橡胶沥青的路用性能,橡胶沥青的各项性能发生较大的变化,进而影响路面的使用寿命。微观上看,橡胶沥青老化是发生某些物理和化学反应,引起橡胶沥青化学组分的变化。采用红外光谱法可以清晰地看到橡胶沥青在老化前后微观组分结构的变化,进而分析橡胶沥青的老化机理。

1 模拟橡胶沥青老化的室内试验方法

1.1 橡胶沥青的老化过程

橡胶沥青的老化主要发生在以下3个过程中。

(1)运输贮存加热过程中的老化

橡胶沥青的老化自炼制出厂即已经开始,在运输至拌合站进行沥青混合料拌合之前,一直装在保温沥青罐中,在此期间沥青热态储存、热态运输,在空气油罐中预热等过程,都要经历很长一段时间。由于温度升高,沥青分子加速运动,除引起沥青的蒸发外,还能引起沥青发生物理化学变化。

(2)加热拌和及铺筑中的老化

沥青在拌和机内的拌合温度达到175～185℃,在此过程中沥青膜较薄,温度高,较长时间维持高温状态,是橡胶沥青热氧老化最为严重的过程。

(3)路面使用过程中的老化

沥青路面在使用过程中由于环境因素以及荷载的作用,特别是在水分、紫外线、氧气的长期作用下会发生老化,其老化过程是一个比较缓慢并且延续的过程。在路面开放交通2～3年间,老化速度稍微快,以后慢慢变缓。由于环境因素的复杂性,使用期间的老化过程也成为一种非常复杂的老化现象。但是,对经过高温拌和的沥青混合料来说,轻质油分的挥发损失已经不是沥青老化的主要原因,而与大气中氧的反应及分子结构的变化才是沥青路面使用期间老化的主要原因[1]。

1.2 室内模拟实验

目前国内外常用的室内模拟橡胶沥青老化的方法有:短期热老化薄膜烘箱老化TFOT(RTFOT)和长期老化压力老化容器试验PAV(Pressure Aging Vessel)。

(1)短期老化模拟实验

薄膜烘箱加热老化实验主要模拟橡胶沥青在加工、拌合、摊铺过程中的老化,即橡胶沥青老化的前2个阶段。其主要原理是将沥青放置在加热至170℃左右的烘箱中持续5 h,烘箱设有鼓风装置交换烘箱内外空气,以模拟实际野外的环境。此实验用来模拟橡胶沥青在贮存运输摊铺过程中发生的短期老化反应[2]。

(2)长期老化模拟试验

压力老化容器试验PAV是美国SHRP计划中提出的,用来模拟沥青路面长期使用过程中的老化[3]。其原理是通过让沥青试样在经受20 h的高温和高压条件来加速老化,以达到模拟路面使用数年后沥青的老化情况。由于沥青路面在长期老化前已经经历了拌和铺筑过程的短期老化行为,故PAV方法使用的沥青试样是经过TFOT老化后的沥青结合料。

2 实验

分别将原样橡胶沥青,经过短期老化后的橡胶沥青残留物或经过长期老化后的橡胶沥青残留物进行红外光谱分析。实验方法如下:

(1)将沥青以及四氢呋喃溶液置于恒温条件下不少于6h;

(2)称量(0.3±0.003)g沥青样本置于离心管中;

(3)用滴管吸取(3±0.01)g四氢呋喃溶液至同一离心管;

(4)密封试管,振动摇晃沥青样本,并静置6 h以上;

(5)将含有样本溶液的离心管置于超声仪中超声1 h,超声仪水温不超过40℃;

(6)超声后取出离心管后置于试样架上15～30 min,待不溶物沉淀;

(7)另取干净一次性滴管,吸取溶液滴定2滴至水平放置的溴化钾盐片上;

(8)接通红外灯电源,烘烤盐片10～15 min至四氢呋喃完全挥发,装上试样夹;

(9)开启傅立叶变换红外光谱仪(FTIR),进行背景扫描,扫描参数设置为:扫描范围4000～400 cm-1,分辨率4 cm-1;扫描次数32次。

3 实验结果分析

沥青老化后的产物中,羟基和羧基不全是氧化的结果,只有羰基与氧化相关,并且几乎所有的高分子材料氧化后都会产生羰基,所以羰基在沥青的老化中还起着加速氧化的作用。测定沥青老化前后羰基的浓度对分析沥青的老化程度至关重要[4]。利用红外光谱不仅可对羰基进行定量分析,而且可以测定沥青的氧化反应速率[5]。

沥青中羰基的红外特征吸收带在1650～1900 cm-1,本文对橡胶沥青老化前后1700 cm-1处羰基吸光度的变化分析橡胶沥青在老化前后的微观变化。

分别将原样橡胶沥青、TFOT老化后的橡胶沥青、TFOT+PAV老化后的橡胶沥青进行红外光谱吸收峰检测,并将各红外光谱进行对比分析,结果见图1。

图1中,1700 cm-1处为羰基(C=O)的伸缩振动特征吸收带,该峰的出现表示了材料中羰基酸或酮的形成,这是表征沥青材料老化的最主要特征。随着老化时间的延长,羰基的特征吸收带逐渐增强,羰基浓度不断增加,表明随老化时间的延长,沥青的老化程度不断加深。从老化后的红外光谱图中可以得知:

(1)不同方式老化后的橡胶沥青吸收峰的位置和吸收峰的形状相似,说明老化后的橡胶沥青化学组分的构成上没有发生明显的变化。

(2)光谱的宽带面积表示的是该特征基团的相对含量的大小,通过对比,经过不同时期的室内模拟试验后,各个红外光谱图的宽带面积基本相同,据此判断,老化后橡胶沥青的各官能团的含量没有发生明显变化。

(3)没有出现不同的吸收峰,说明没有生成新的官能团。

(4)随着老化时间的延长,透光度上升,说明老化更为严重。

4 结语

通过对橡胶沥青老化后的红外光谱图分析,从微观结构上初步解释了橡胶沥青的老化行为。

(1)沥青光氧老化前后分子中羰基官能团红外光谱吸收峰显著变化,并且随着老化程度加深不断增加。

(2)橡胶沥青经过不同方式的老化后都没有出现新的官能团,老化后橡胶沥青各官能团的含量没有发生明显变化。

摘要：橡胶沥青的老化过程比较复杂,采用薄膜烘箱老化和压力罐老化室内试验模拟橡胶沥青在生产、施工以及使用期间发生的短期老化和长期老化过程,并采用在结构分析中应用最为广泛的红外光谱法分析橡胶沥青老化后的微观结构变化,从而进一步解释橡胶沥青的老化机理。

关键词：红外光谱,橡胶沥青,老化,短期老化,长期老化

参考文献

[1]马立辛.光氧老化对沥青物理和化学性能的影响[J].广东建材,2007(11):86-88.

[2]谭忆秋.沥青结合料紫外线老化机理[J].中国公路学报,2008(1):19-23.

[3]吴少鹏.沥青光氧老化研究进展[J].石油沥青,2007(2):1-5.

[4]庞凌.沥青紫外线老化特性研究[D].武汉:武汉理工大学,2008.

[5]丰晓.基于沥青老化的红外光谱羰基吸光度分析[J].建筑材料学报,2008(3):375-378.

红外光谱法论文 篇2

基于弹光调制的红外光谱吸收法在室内VOC检测中的研究

摘要：为了保证静态干涉系统在气体定性定最分析方面稳定性高、抗干扰能力强的特点,设计了基于弹光调制实现光程静态扫描的干涉检测系统.系统由红外激光器、起偏器、弹光调制器、检偏器及CCD组成.通过弹光调制器使弹光晶体的.主折射率随调制信号周期性的变化,从而产生周期性变化的光程差.通过对调制相位变化的计算,可知得到调制度随晶体长度、调制时间的函数关系.依据相位延迟及干涉图能最分布,推导了对应的干涉光强公式.实验采用硒化锌晶体作为弹光调制品体,分别对5组不同浓度的三种常见VOC气体进行浓度分析,实验结果与传统红外吸收光谱吸收法的检测结果进行对比.弹光调制红外光谱吸收法在具备高稳定性、实时性的基础上,检测精度明显优于传统红外吸收光谱吸收法. 作者： 胡淼  王太勇  乔志峰  耿博  肖新华 Author： HU Miao  WANG Tai-yong  QIAO Zhi-feng  GENG Bo  XIAO Xin-hua 作者单位： 天津大学机械工程学院,天津300072;天津大学数字化制造与测控技术研究所,天津300072 期 刊： 光谱学与光谱分析   ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： , 31(12) 分类号： O433.1 关键词： 光谱分析    弹光调制    硒化锌晶体    挥发性有机化合物    机标分类号： TN2 TH7 机标关键词： 光调制器    红外吸收    光谱吸收法    室内    VOC    检测系统    Absorption Method    Infrared Spectrum    Detection    干涉系统    周期性变化    高稳定性    硒化锌晶体    抗干扰能力    红外激光器    主折射率    相位延迟    相位变化    实验结果    气体 基金项目： 国家自然科学基金 基于弹光调制的红外光谱吸收法在室内VOC检测中的研究[期刊论文]  光谱学与光谱分析 --2011, 31(12)胡淼  王太勇  乔志峰  耿博  肖新华为了保证静态干涉系统在气体定性定最分析方面稳定性高、抗干扰能力强的特点,设计了基于弹光调制实现光程静态扫描的干涉检测系统.系统由红外激光器、起偏器、弹光调制器、检偏器及CCD组成.通过弹光调制器使弹光晶体的主折射...

湖北名品—钟祥香米红外光谱研究 篇3

关键词：湖北京山乔米 红外光谱 指纹图谱

中图分类号：TS262.4 文献标识码：A 文章编号：1672-5336（2015）06-0000-00

中国的大米加工生产，有着悠久的发展历史和庞大的产业规模；但长久以来，因为国人品牌塑造理念的落后，使得国内消费者长期以来都认为大米为同质产品，全国保持着相似购买价格行为特征；随着改革开放的深入，人们的物质生活日益丰富，大米放开了价格，国家逐步把优质大米—泰国香米、日本天价贡米引入国门，大米的价格巨大差异化摆到了国人的面前；导致优质的大米与普通的大米的价格存在很大的差异。这样优良大米品质的检验及工艺的创新也己提到了粮食加工的议事日程上来了。

湖北京山乔米，作为全国享有盛名的优质大米在我省已有数十年的历史，获得过全国农产品优质金奖[1]。湖北京山乔米现己列于全国优质大米之列；京山大米因采用先进的机器视觉加工生产工艺而具有独特的质感和丰富的蛋白质，以“米粒饱满、蛋白质高、直链淀粉含量适中”而在国内粮食销售市场享有盛名。但是长期以来受原始的加工工艺及检测技术的制约，京山大米的质量控制仍然依赖大米品控人员的视觉及感观、如观察米粒饱满度和检测蛋白质含量来对大米品质进行定性鉴定[2]。而品控人员在对大米品质进行品鉴时往往受光线、气候、品鉴时的身体状况等主客观因素的影响，使检测的结果不准确。

红外光谱分析方法是近年来国外食品兴起的一种新兴检测方法；红外光谱分析检测法是鉴定固态合成物及其结构的重要办法之一，该办法具有操作简便，对样品要求低，无论是固态、液态、气态物质还是纯物质、混合物，有机物或者无机物都无需预处理就能进行检测分析。且相比单纯色谱技术，红外光谱检测技术因易于通过计算机在线分析和对样品无损伤的优点，因此广泛应用于石化、食品、医药、农业等领域[3]。较之单纯色谱技术更有利于通过计算机便于在线分析，对样品无损伤。红外光谱特征的明显差异在一定程度上反映了大米化学成分的差异，可用来评价大米的真实性及产品质量的一致性。红外指纹图谱一是系统性，即图谱所反映的化学成分应包括大米有效部位所含大部分或指标成分的全部；二是特征性，即红外指纹图谱中反映的化学成分信息具有高度选择性，这些信息的综合结果，将能反映指定区域的大米的真伪与优劣，成为大米自身的“化学条码“；三是重现性，指所建立的红外指纹图谱在指定的方法与条件下，不同的操作者和不同的实验室都能得到相似的指纹图谱，其误差应在允许范围内，也是作为食品检验标准方法所必备的特征之一[4]。近年来，国外报刊多次提及，在西方国家，红外光谱技术已逐步应用于大米加工中的品质检测、品质监控等领域，在定量与定性分析中发挥着重要作用。本文尝试运用红外光谱分析技术和聚类物分析方法对湖北不同地域的大米进行比较研究，并在此基础上建立湖北京山乔米红外指纹图谱为京山乔米在生产中的栽培方式和深加工工艺的选择提供理论基础，从而为京山大米生产企业不断改进湖北京山乔米的生产加工工艺，提升其产品品质，增强市场竞争力提供理论支持。

1 材料与方法

1.1 材料与使用的主要仪器

本次实验使用的仪器主要有：上海电子仪器厂生产的电热鼓风干燥箱，赛多利斯科学仪器（北京）有限公司生产的电子天平， 德国布鲁克公司设计与生产的傅立叶红外光谱仪（Bruker TENSOR27），100B型超声波清洗器（江苏昆山市超声波仪器有限公司）；上海科恒实业发展有限公司生产的FZ102植物粉碎机（ FZ-102）。

原料与试剂：本文收集湖北地区8种不同晚稻作为实验检测样本，8种晚稻品种和采集地域见表1所示；江西洪都生物化学限公司生产的无水乙醇（AR）；溴化钾（光谱纯）。

1.2 留样准备及红外光谱测定及分析

（1）留样制备过程；将30g待测标准大米样品放置在电热恒温鼓风干燥箱内40 ℃ 下干燥至恒重。将干燥处理后待测大米放入粉碎机内粉碎 90 s，过 160 目筛（ 孔径 0.0084 mm），干燥密闭容器内保存备用。（2）留样红外图谱测定；傅立叶红外光谱仪开机预热30分钟后，取待检测晚稻样品粉末和溴化钾（光谱纯）按照每克样品1：200g/ml充分混合后置于玛瑙研缸内，在红外灯照射下研磨2-4分钟后，对研磨好的混合物进行粉碎处理。利用MATRIX-I 型傅立叶变换近红外光谱仪对压片处理后的混合物进行测试。该MATRIX-I 型红外光谱仪光谱范围分辨率为4cm-1，波数范围：4000～400 cm-1，扫描时排除H2O和CO2干扰后的频率32次/秒，测量方式为利用漫反射积分球和样品旋转器对样品进行漫反射和红外扫描分析。样品测量温度条件为24～ 27 ℃，湿度为40% ～ 50%。

1.3 研究方法

（1）精密度实验[5]；取同一地区的大米样品按照上文样品红外图谱测定方法粉碎后连续5次进行重复扫描测试，并用 OPUS Version 分析软件对扫描的5张大米红外光谱图进行比较分析。（2）稳定性试验[6]；取同一地区的大米样品按上文留样的红外图谱测定方法粉碎后连续测定6次，每次测试时间间隔为1h，采用 OPUS Version分析软件比较6次测试的内外红外光谱图，发现6张红外光谱图谱高度相似。（3）重复性实验；本文取同一地域的5份大米样品按照上文样品红外图谱测定方法粉碎后连续5次进行重复性扫描测试实验，以保证实验结果的准确性与稳定性，采用OPUSVersion分析 软件对5张扫描的红外光谱图进行比较。

2 实验过程与数据分析

nlc202309041013

2.1 实验过程考察

（1）精细度实验；利用 OPUS Version 分析软件对同一地域的5份大米红外光谱图进行对比分析，发现5张红外光谱图呈现高度的相似性，图谱间的相关系数分别为0.9964、0.9987、0.9968、0.9983和0.9985，RSD为1.79%。这充分表明本试验仪器精确度良好。（2）稳定性试验；利用OPUS Version 分析 软件对5h内同一地域的大米6张红外图谱进行对比分析，发现6张红外图谱相关系数分别为0.9999、0.9998、0.9996、0.9989和0.9984，RSD为1.68%。这充分表明本试验所用的方法具有良好的稳定性。（3）重复性试验；利用OPUS Version 分析 软件对5张红外光谱图进行对比分析，发现5张红外光谱图间相关系数依次为1.0000、0.9990、0.9982、0.9888和0.9851，RSD为1.72%。这充分表明本试验所用方法重复性良好。

2.2 不同地域的大米红外指纹图谱分析

利用德国布鲁克公司提供的OPUS Version 分析 软件对本次试验所有样品红外图谱进行标准化处理后存入计算机图谱库。基于不同地区样品红外图谱相似程度不高，特征非常明显。为了消除样品个体差异的影响，利用计算机对8批不同地区的大米样品红外图谱进行平均化处理后；作为指纹图谱存入计算机数据库。利用计算机对平均化处理后的8个不同地区大米样品进行快速比较，并与标准图谱进行比对，计算二者相似度。通过计算机对 8 批不同地域的大米的红外光谱图谱进行数据平均后所得到的红外指纹图谱不同地区的大米红外图谱表明：大米样品图谱在3658.2cm-1处存在强且宽的吸收带，具有明显的羟基的特征峰，说明大米中存在着羟基。该吸收带的形成是由大米中的蛋白羟基、其他羟基和吸收水分中游离和缔合的羟基共同作用振动所引起的。图谱在3125.8 cm-1附近存在吸收峰，且通过归属，依据相关知识，我们判断本吸收峰应为CH3的碳氢不对称化合物振动所致。本处峰形较陡，说明大米中存在着与苯环相连的甲氧基和甲基。图谱在2410.98cm-1和1842.7 cm-1处的吸收峰都通过了归属，对照标准化图谱，我们判断这两处吸收峰形成依次为水和二氧化碳振动和酰胺的伸缩振动所致。此外，图谱在1842.7 cm-1处的吸收峰通过归属，判断应为 C = C 芳环的伸缩振动而形成吸收峰；图谱1438.42cm-1处的吸收峰通过归属，分析应为蛋白族在 CH3 和酚羟基上的C - H 弯曲振动所致；图谱1242.0cm-1处吸收峰通过归属，判断为苯羟基和羟酸类中 C = O 键的伸缩振动和 OH 内变形振动所形成；图谱1242.8cm-1和1142.8cm-1两处吸收峰通过归属，判断皆为酚的特征吸收为C - O - C 的伸缩振 动；1210.5 cm-1 附近的吸收峰通过归属，判断为C-H 面外弯曲振动。需要指出的是波数3264.2cm-1的吸收峰为水分子吸收峰，可以忽略。一般而言，红外测定过程中，样品的水分含量对粉碎后颗粒度的大小、形状及其分布存在非常显著的影响，导致样品光谱发生变化，最终影响其检测结果。此外，样品颗粒度的差异将直接影响样品对红外光的吸收和散射，从而导致光谱的变异。综上所述，红外图谱表明，京山乔米中含有丰富的蛋白质、氨基酸 、脂类、直链淀粉等物质，这与以前文献报道一致。

3 结语

通过以上实验得知，单个大米的红外光谱可看出作多个单分子纯成份的叠加，并不需要对各个峰值作出确切归属，只要在红外光谱区域的某一波数处双方有一方有明显吸收，而另一方则无吸收；或者某一波数处双方吸收峰的强度和形状有明显差异，其红外指纹光谱就有显微差别，这样就可得出鉴定结论；对其大米品质进行定性分析。

本文利用傅立叶红外光谱分析法对湖北京山乔米进行红外光谱检测。通过对湖北 8 组不同地域的大米样品的红外图谱进行分析与研究。红外指纹图谱特征显示，在波数 3215.3、2943.4、2660.9 、1843.5、1852.2、1968.9、1739.0、1546.9、1236.8cm -1 均有吸收，其中波数 3215.3cm-1的吸收峰为水分子吸收峰，可以忽略。所有京山乔米样品相似度均在97%上，红外图谱特征明显，反映出该品种质量较为稳定。该研究初步建立了湖北京山乔米的红外指纹图谱，可以作为其品质检测、品质监控的依据。

本文利用傅立叶红外光谱分析法对湖北不同地域大米进行红外光谱检测；可以得出结论；不同地域的大米都有其独特的红外指纹光谱特征，说明红外光谱分析法有较高的鉴别价值；只要大米的质和量，保护相对稳定，红外指纹光谱就有一定的客观性和重复性；通过对大米提取物的红外光谱检测，发现其红外光谱的峰强和峰位有明显差异，这样可以根据红外图谱的相似度，对大米的品质进行质量控制。

参考文献

[1] 2007年全国优质农产品评选择被评为金奖.

[2] 王秀萍，洪秀云.试论成茶身份特征“指纹”鉴定的紧迫性[J].茶叶科学技术，2005（2）：20.

[3] 牛智有，林新.茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究[J].光谱学与光谱分析，2009（9）：2417-2420.

[4] SUN Yao-guo，LIN Min，LU Jin.etal.Chinese Journal of Spectroscopy Laboratory，2004（5）：940-945.

[5] 李洪宇，张丽华，苑广信 等.牛黄解毒丸红外指纹图谱的研究[J].成都医学院学报，2010（1）：36-38.

[6] 苏燕评，刘小芬.醉鱼草红外指纹图谱的研究[J].海峡药学，2011（4）：34-35.

收稿日期：2015-03-02

作者简介：李世顒（1993—）男，湖北武汉人，武汉轻工大学食品科学与工程学院本科在读，学生，研究方向：食品生产与加工工艺。

红外光谱法论文 篇4

茯苓药材为多孔菌可真菌茯苓Poria cocos(Schw.)Wolf的干燥菌核[2]。中国药典2005年版一部中水分的常规测定方法为烘干法。烘干法为药材水分测定的常用方法,具有结果准确、所需样品量少等优点,但存在分析耗时较长等缺点。

本研究采用近红外漫反射技术直接测定茯苓药材中的水分,结合化学计量学中的偏最小二乘法(PLS),建立了快速测定茯苓药材水分的方法。该方法具有分析速度快,可同时分析多种成分,无污染,样品不需特别预处理,不使用有毒、有害试剂,不对样品造成损伤,可实时分析和远距离测定,操作简单,分析成本低等优点[3,4,5]。

1 仪器与样品

美国Thermo Fisher Scientific公司的ANTARIS II FI-NIR Analyzer近红外光谱仪,配有积分球漫反射采样系统,Result操作软件,TQ Analyst 8建模分析软件。

干燥设备为天津泰斯特实验设备有限公司生产的101-1AB型电热鼓风干燥箱。

茯苓药材批号为090925,供货商为安徽省亳州市药材总公司药材公司,产地为安徽潜山(鉴定人为孙宝慧,河北省中药鉴定专家)。

2 实验方法

将茯苓药材粉碎,过3号筛(50目),将样品分为100份,每份样品分别在105℃干燥2min至4h不等。

2.1 基础数据测定

烘干法:精密称取2~5g样品,平铺于置在105℃干燥至恒重的扁形称量瓶中,在105℃干燥至恒重,根据减失的重量,计算供试品中的含水量(%)。

100份样品中,取55份为校正集样本,另外45份为验证集样本。将预测所得结果与烘干法所得结果进行比较。校正集和验证集样本性质分布范围及其统计结果见表1。

2.2 NIR图谱采集

将粉末装于样品杯中,样片量与样品杯的上沿平齐,在10 000~4 000cm-1范围内采集其NIR光谱,采用内置参比,扫描次数64次,分辨率为8cm-1,数据格式为log(1/R),衰减轮为空,1倍增益。

2.3 校正方法

光谱数据采用多元散射校正(MSC)预处理,以消除粉末样品不均匀带来的误差,将55个茯苓药材的光谱与其水分进行偏最小二乘法(PLS)回归,均值中心化处理,采用交叉验证得到内部交叉验证均方差(RMSECV),并建立校正模型。

3 结果

3.1 近红外漫反射光谱

图1和图2为55个茯苓样品的原始图谱及一阶导数图谱。由图1可见,含水量不同的茯苓药材的近红外图谱存在明显差异。

3.2 模型建立参数的选择

采用偏最小二乘法建立定量校正模型。建立模型时,光谱经一阶微分预处理,以消除样品颜色及基线漂移等因素的影响,最佳主因子数采用交互验证法所得的内部交叉验证均方差确定,如图3所示,最佳主因子数为8。

3.3 光谱范围的选择

选择全谱区(10 000~4 000cm-1),4 010~4 173cm-1、5 415~4 921cm-1,7 209~5 920cm-1以及5 924~5 789cm-1,5 172~4 798cm-1,4 493~4 323cm-1三组光谱范围,对光谱采用的预处理均为多元散射校正(MSC)、一阶微分及11点Savitzky-Golay平滑,进行内部交叉验证,结果(见表2)表明5 924~5 789cm-1,5 172~4 798cm-1,4 493~4 323cm-1光谱范围内内部交叉验证均方差(RMSECV)最小,预测残差平方和(PRESS)值最小。结果证明最佳谱区为5 924~5 789cm-1,5 172~4 798cm-1,4 493~4 323cm-1。

3.4 预测结果

以主因子数为8,建立最佳PLS校正数学模型,对验证集茯苓的水分进行预测,预测结果与标准方法所得结果汇总情况见表3,NIR预测结果与烘干法测定结果的绝对误差最大为0.811,最小为0.007,相对误差最大为14.46%,最小为0.20%,可见,应用所选校正数学模型将近红外漫反射法用于快速测定茯苓药材的水分,预测结果准确,可用于进一步分析。

预测结果与烘干法所得结果的对应关系见图4,可见两种方法的分析结果具有良好的相关性。

3.5 系统精密度与方法精密度

从验证集样品中选择序号为29的茯苓药材样本,测定6次光谱,用所建模型预测其水分值,测得系统精密度RSD为1.3%;将同一批样品,分别取样6次,依次测定其近红外图谱,得方法精密度RSD为2.2%。

4 讨论

(1)本研究用积分球漫反射测定样品的近红外漫反射光谱,定量模型的预处理方法为多元散射校正(MSC)和一阶微分处理,选择波长范围为5 924~5 789cm-1、5 172~4 798cm-1和4 493~ 4 323cm-1,回归方法为偏最小二乘法(PLS)。定量模型的最佳主因子数为8,内部交叉验证均方差RMSECV为0.453,决定系数R2为0.998,外部验证预测均方差RMSEP为0.366,系统精密度RSD为1.3%,方法精密度RSD为2.2%。表明该方法方便快速,系统精密度和方法精密度良好,显示出良好的实用价值。

(2) NIR光谱定量分析模型的建立对校正集样品水分的分布范围有一定的要求,实际应用时,样本的水分范围比较小,为此,本文采用了实验室对样本进行一定的处理,以扩大校正集样品水分的分布范围,取得了良好效果。上述研究表明,根据PLS回归方法建立预测模型,使用NIR漫反射技术对茯苓药材的水分进行测定是可行的,而且结果令人满意,同其他方法相比,速度快而且简便。

参考文献

[1]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].北京:中国石化出版社,2007.

[2]郑筱萸.中华人民共和国药典[M].一部.北京:化学工业出版社,2005:166.

[3]白雁,李艳英.近红外光谱法快速分析不同厂家的一清颗粒[J].中国中药杂志,2008,33(20):2413.

[4]刘荔荔,刑旺兴,贾暧,等.近红外漫反射光谱法测定西洋参中人参的参入量[J].中国中药杂志,2003,28(12):87.

红外光谱技术应用的进展 篇5

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)

红外光谱法论文 篇6

摘要：近年来随着生活环境的日益恶化，食品中的有毒物质和各种化学添加剂越来越多，为了进一步提升人们的生活质量，有必要运用先进的设备和科技对食品品质进行检测。近红外光谱作为一种新型的光学检测技术在食品检测中的应用越来越广泛，尤其是在肉类品质检测中对肉制品的保水性、肉色、新鲜度等的检测具有突出优势。本文就在现实的基础上对红外光谱技术特征以及发展前景等进行分析，并重点探究了其在肉类品质检测中的应用，希望对食品检测行业发展有一定的指导意义。

关键词：红外光谱技术；肉质食品；检测；鉴别

项目基金：TDZKQN201505，科技支疆项目：2014AB037

中图分类号：S762 文献标识码：A DOI编号：10.14025/j.cnki.jlny.2016.10.083

改革开放以来，我国国民经济经历了一个飞速发展时期，人们生活水平普遍提升，对肉类的数量和品质等提出了更高的要求。肉质食品的品质主要是指肉色、嫩度、风味以及多汁性等，传统的检测技术主要通过物理、化学以及口感等损坏性检测方式为主，检测结果的可靠性和准确性不足，有些不法商贩甚至通过注射某些化学添加剂等躲避质监部门的质量检查，给传统的检测方法带来了更大的挑战。国外投入了大量的资金和精力用于先进技术的开发，并取得了一定的成绩，红外光谱技术就是其中的典型代表，并成功应用于肉类品质检测的生产线中。我国也开始大力引进该检测技术，为人们吃上放心肉提供了技术保障。

1 红外光谱技术简介

红外光谱检测技术中普遍使用的是近红外光电磁波，它是一种波长范围在700～2500海里的电磁波，介于可见光和远红外光之间。肉类食品中含有大量的脂肪、蛋白质、糖类等，这些有机物中的化学成分主要是一些含氢基团，如羟基（-OH）、甲基（-CH₃）、以及羧基（-COOH）等，这些含氢基团对红外光谱电磁波特别敏感，可吸收不同频率范围和数量的近红外电磁波，通过对其进行近红外光波分析就可以了解肉质食品中的含氢基团成分，并通过进一步的分析和数据处理就可以获取肉类品质的相关信息，具有较高的可靠性。目前该技术已经在食品检测行业中的得到了大力推广，具有简单无污染、分析快速、非破坏性分析等优点，而且还可以实现远程监测，解决了当下肉制品检测中的一系列问题，具有很好地发展前景。

2 近红外光谱技术在肉类品质检测中的应用

2.1 在肉类化学组分分析中的应用

肉类是人体的重要供能物质，从化学成分来看主要有脂肪、蛋白质、糖类、水分、维生素以及矿物质等。每一种化学成分都会对肉类食品的品质产生重要的影响，如水分减少会严重影响肉类的色泽和口感，蛋白质的质量直接关系肉质的多汁性和嫩度。早在上世纪七十年代，美国等发达国家就开始了化学成分的相关研究，并取得了一定的成绩，如丹麦的Foss公司成功开发出了FoodScan系列食品检测仪器，受到了质监部门的一致好评。在实际检测环节为了获得更高的检测精度通常是将待测肉类样品切割磨碎成肉糜状，并用特定频率的红外电磁波照射样本，通过分析检测回收电磁波中的光信号就可以准确获得肉制品脂肪、水分、蛋白质等化学成分的品质和含量。对于成块的或是已经包装好的待检测样品，近红外检测光谱检测技术虽然检测精度相对较差，但是基本满足了质监部门的在线监测要求。

2.2 在肉类感官品质评价中的应用

肉类感官品质评价参数主要有系水力、嫩度、大理石纹以及新鲜度等，最容易引起消费者的感官认同的品质类型。从目前的技术发展水平来看，这些品质类型的评价都可以通过近红外光谱检测技术实现。在嫩度的评价过程中，将测定的沃一布剪切力值与光谱值进行关联建模，再通过一系列的数据分析和处理实现嫩度的仪器评定。如我国的赵杰文博士利用已经测定好的优质的牛肉样本近红外吸收光谱和沃-布剪仪器测量的牛肉样本最大剪切力值进行建模，将牛肉品质分成了几个不同的品质等级，并给出了不同等级的近红外光谱分析参考数据，为我国的肉制品检测工作的高效完成提供了有力的参考。在肉制品的保水性检测中，通常通过测量肉质品的肌肉系水力来测定其保水品质。在研究中科学家通常用自由滴水量，即滴水损失来综合评定保水性的好坏，Forrest等人首先用近红外线检测设备测定了屠宰当天新鲜肉类的滴水损失，统计结果显示其与PLS模型具有很好地关联性，关联系数为r=0.84，具备很好的参考价值。随后Geesink等人又测量了屠宰两天后猪肉的感官品质，希望通过进一步的分析实现肉质口感的分级评定。

3 结语

红外光谱法论文 篇7

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

参考文献

[1]徐怡庄,张元福,杨丽敏,等.中红外光纤技术用于口腔肿瘤在体原位检测的研究[J].高等学校化学学报,2004,25(2):348-350.

[2]张莉,王健生,徐怡庄,等.正常与癌症肺组织的傅里叶变换红外光谱差异的研究[J].高等学校化学学报,2003,24(12):2 173-2 176.

[3]沈韬,周孝思,吴瑾光,等.傅立时变换中红外光谱法用于非损伤性血糖测定的研究[J].光谱学与光谱分析,1996,16(3):40-42.

[4]孙颖,傅贤波,吴瑾光,等.傅立叶变换红外光谱(FT-IR)用于血糖无损检测的研究[J].中国微创外科杂志,2001(1):159-161.

[5]孙颖,杨展澜,吴瑾光,等.非损伤性血糖检测的研究进展[J].自然科学进展,2002(8):806-810.

[6]李庆波,杨丽敏,凌晓锋,等.SIMCA法在中红外癌症检测技术中的应用[J].光谱学与光谱分析,2004(4):89-92.

[7]李庆波,张鲁,汪日燕,等.葡萄糖水溶液浓度的近红外光谱测量法——人体血糖浓度无创伤测量方法基础研究[J].中国生物医学工程学报,2004(6):36-38.

[8]刘创.近红外血糖无创检测校正模型研究[D].西安:西北工业大学,2006.

[9]刘蓉.近红外无创血糖测量—信号构成和拾取的理论及实验研究[D].天津:天津大学,2006.

红外光谱法论文 篇8

关键词：汽油,芳烯烃,红外光谱

前言

汽油中芳、烯烃含量在GB17930-1999汽油标准中要求的标准测定方法是流动注射法 (F2A) 。该方法测定时间长, 步骤繁琐, 不适宜大批量的检测。同时, 所测定结果与所用吸附硅胶的性能有很大关系。尤其是硅胶细度和吸附能力对检测结果会产生很大影响。检测中要求采用青岛海洋化工厂生产的吸附硅胶。但即使同一工厂生产出来的硅胶内在质量有可能有所差异, 从而导致误差。现利用汽油中芳烃和烯烃在近红外图谱上的反映, 来测定汽油中芳烃、烯烃的含量, 经试验证明, 在常规区域内是能够取得令人满意的结果的。

1 实验原理

通过流动注射法测定的一个系列的汽油样品中芳烃、烯烃的含量, 再通过近红外光谱仪在烯烃 (895nm) , 芳烃 (875nm) 处测定这些样品的芳烯烃近红外光谱图, 建立基础数据近红外光谱库通过分析软件和组份的光谱特性, 建立产品校正模型, 形成工作曲线。

2 实验方法

2.1 仪器:N2R-2000近红外光谱仪, 带CCD检测器。

分辨率<1.5nm波长范围700-1100nm

2.2 标准谱图:已利用流动注射法测出芳烃含量的汽油组分制作的标准谱图

2.3 样品:90#汽油 (9份) 93#汽油 (9份)

2.4 光谱采集

以空气为参比, 样品放入两分钟后扫描, 扫描累加次数为50, 速度为20m/s, 环境温度: (22+5)

3 结果讨论

红外光谱法论文 篇9

关键词：近红外,天花粉药材,水分测定

近红外光谱(NIRS)区域为12 820~4 000 cm-1范围内,NIRS区域的主要光谱信息为C-H、N-H、O-H等含氢集团的倍频及合频吸收,NIRS技术通过测定具有代表性的大量样品建立校正模型,实现未知样品的定性或定量分析[1]。水分子中的O-H键在近红外光谱区的1940 nm(组合频)和1440nm(O-H伸缩振动的一级倍频)处有两个特征吸收谱带。这两个特征吸收谱带。

天花粉为葫芦科植物栝楼(trichosanthes kirilowii Maxim.)或双边栝楼(trichosanthes rosthornii har Ills)的干燥根。中国药典2010年版一部中水分的常规测定方法为烘干法。烘干法为药材水分测定的常用方法,具有结果准确、所需样品量少等优点,但存在分析耗时较长等缺点。

本研究采用近红外漫反射技术直接测定天花粉药材中的水分[2],结合化学计量学中的偏最小二乘法(PLS),建立了快速测定天花粉药材水分的方法。该方法具有分析速度快,可同时分析多种成分,无污染,样品不需特别预处理,不使用有毒、有害试剂,不对样品造成损伤,可实时分析和远距离测定,操作简单,分析成本低等优点。

1 仪器与样品

美国Thermo Fisher公司的ANTARISⅡFI-NIR Analyzer近红外光谱仪,配有积分球漫反射采样系统,Result操作软件,TQ Analyst 8分析软件。干燥设备为天津泰斯特实验设备有限公司生产的101-1AB型电热鼓风干燥箱。天花粉药材产地为河北安国。

2 实验方法

将天花粉药材粉碎,过3号筛(50目),将样品分为100份,每份样品分别在105℃干燥3 min~5 h不等。

2.1 基础数据测定

烘干法:精密称取2~5 g样品,平铺于置在105℃干燥至恒重的扁形称量瓶中,在105℃干燥至恒重,根据减失的重量,计算供试品中的含水量(%)。

100份样品中,取50份为校正集样本,另外50份为验证集样本。以所得校正模型,对另外6份天花粉药材进行水分测定,并将预测所得结果与烘干法所得结果进行比较。

2.2 NIR图谱采集

将粉末装于样品杯中,样片量与样品杯的上沿平齐,在10 000~4 000 cm-1范围内采集其NIR光谱,扫描次数64次,分辨率为8 cm-1,数据格式为log1/R,衰减轮为空,1倍增益。

2.3 校正方法

光谱数据采用多元散射校正(MSC)预处理,以消除粉末样品不均匀带来的误差,将55个天花粉药材水分与光谱间进行偏最小二乘法(PLS)回归,均值中心化处理,采用交叉验证得到内部交叉验证均方差(RMSECV),并建立校正模型。

3 结果

3.1 近红外漫反射光谱

图1为天花粉NIR光谱图,图2为55个样品的一阶导数图谱。由图2可看出,天花粉药材所含水分的不同导致其近红外图谱的差异。

3.2 模型建立参数的选择

采用偏最小二乘法建立定量校正模型。建立模型时,光谱经一阶微分预处理,以消除样品颜色及基线漂移等因素的影响,最佳主因子数采用交互验证法所得的内部交叉验证均方差确定[3],如图3所示,最佳主因子数为6。

3.3 光谱范围的选择

选择全谱区10 000~4 000 cm-1,4000~4 200 cm-1、5 400~4 950 cm-1,7 200~6 000 cm-1以及5900~5 780 cm-1,5 170~4 800 cm-1,4 500~4 300 cm-1三组光谱范围[4,5,6],对光谱采用的预处理均为多元散射校正(MSC)、一阶微分及11点Savitzky-Golay平滑,进行内部交叉验证,结果表明5 900~5 780 cm-1,5 170~4 800 cm-1,4 500~4300 cm-1光谱范围内内部交叉验证均方差(RMSECV)最小,预测残差平方和(PRESS)值最小。结果证明最佳谱区为5 900~5780 cm-1,5 170~4 800 cm-1,4 500~4 300 cm-1。见表1。

3.4 预测结果

以主因子数为6,建立最佳PLS校正数学模型,对验证集天花粉的水分进行预测,预测结果与标准方法所得结果汇总情况见表2,NIR预测结果与烘干法测定结果的绝对误差最大为0.81,最小为0.01,相对误差最大为10.00%,最小为0,可见,应用所选校正数学模型将近红外漫反射法用于快速测定天花粉药材的水分,预测结果准确,可用于进一步分析。

预测结果与烘干法所得结果的对应关系见图4,预测结果偏差与烘干法所得结果的相关图见图5。

3.5 系统精密度与方法精密度

从验证集样品中选择序号为29的天花粉药材样本,测定6次光谱,用所建模型预测其水分值,测得系统精密度RSD为1.3%;将同一批样品,分别取样6次,依次测定其近红外图谱,得方法精密度RSD为2.2%。

4 讨论

本研究用积分球漫反射测定样品的近红外漫反射光谱,定量模型的预处理方法为多元散射校正(MSC)和一阶微分处理,选择波长范围为5900~5780 cm-1,5170~4800 cm-1和4500~4300 cm-1,回归方法为偏最小二乘法(PLS)。定量模型的最佳主因子数为6,内部交叉验证均方差RMSECV为0.442,决定系数R2为0.998,外部验证预测均方差RMSEP为0.228,系统精密度RSD为1.3%,方法精密度RSD为2.2%。方法方便快速,系统精密度和方法精密度良好,显示出良好的实用价值。

NIR光谱定量分析模型的建立对校正集样品水分的分布范围有一定的要求,实际应用时,样本的水分范围比较小,为此,本研究采用了实验室对样本进行一定的处理,以扩大校正集集样样品品水水分分的的分分布布范范围围,,取取得得了了良良好好效效果果。。上上述述研研究究表表明明,,根据据PPLLSS回回归归方方法法建建立立预预测测模模型型,,使使用用NNIIRR漫漫反反射射技技术术对对天天花粉粉药药材材的的水水分分进进行行测测定定是是可可行行的的,,而而且且结结果果令令人人满满意意,,同同其其他方法相比,速度快而且简便。

参考文献

[1]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].北京:中国石化出版社,2007.

[2]李军山,彭新华,张博.近红外光谱法快速测定茯苓药材水分[J]亚太传统医药2011,7(8):36.

[3]李军山,张博,校军彦.近红外光谱法快速测定大豆磷脂粉的干燥失重及磷含量[J]中国药业2013,22(16):41.

[4]李军山,陈钟,张博.近红外光谱技术监控银杏叶提取物柱层析的研究[J]药物分析杂志,2014,34(11):2098-2101.

[5]Junshan Li,Bo Zhang.Extraction Process Validation of Isatis Radix[J]Pharmacology&Pharmacy,2014,5:356-363.

红外光谱法论文 篇10

1 实验部分

1. 1 测定原理

石油类物质从化学结构上看主要含CH3、CH2、芳环三种基团,其组成中的任一化合物均可由这三种基团拼装而成。红外光谱法就是根据这三种基团中的不同C - H键伸缩振动分别在红外光谱区2930 cm- 1、2960 cm- 1、3030 cm- 1附近有相应吸收峰,以各类基团的吸光系数为权,相应吸光度A为权重,加权累计来对水中石油类进行定量分析[2,3]。其基本数学模型为:

式中C为溶剂中石油类含量的吸收值,x、y、z分别为CH2、CH3、芳环中的C - H键的吸光度相对应的校正系数,F为脂肪烃对芳香烃影响的校正因子。

基于上述机理,考虑不同组成油类在红外光谱区的光谱信息特点,采用三种典型结构化合物配置标准油,获取三处不同波长的光谱数据,从而定性、定量地检测出水中石油类物质的含量。

1. 2 主要仪器与试剂

1. 2. 1 主要仪器

( 1) OIL480型红外测油仪,附带软件工作站。

( 2) 分液漏斗、玻璃砂芯漏斗、容量瓶、烧杯等实验室常用器皿。

1. 2. 2 主要试剂

( 1) 四氯化碳: 在2800 ~ 3100 cm- 1之间扫描,不应出现锐峰,其吸光度值应不超过0. 12 ( 4 cm比色皿,空气池做参比) 。

( 2) 无水硫酸钠: 在550℃下加热4 h,冷却后装入磨口玻璃瓶中,置于干燥器内储存。

( 3) 硅酸镁: 先马弗炉内550℃下加热4 h,冷却后装入磨口玻璃瓶中保存。使用时,取适量的硅酸镁,按6% ( m/m)的比例加入适量的蒸馏水,密塞并充分振荡后放置约12 h后使用。

( 4) 石油类标准储备液: ρ = 1000 mg/L,可直接购买市售有证标准溶液。

( 5) 正十六烷标准储备液: ρ = 1000 mg/L。称取0. 1000 g正十六烷( 光谱纯) 于100 m L容量瓶中,用四氯化碳定容,摇匀。

( 6) 异辛烷标准储备液: ρ = 1000 mg/L。称取0. 1000 g异辛烷( 光谱纯) 于100 m L容量瓶中,用四氯化碳定容,摇匀。

( 7) 苯标准储备液: ρ = 1000 mg/L。称取0. 1000 g苯( 光谱纯) 于100 m L容量瓶中,用四氯化碳定容,摇匀。

1. 3 样品的制备

将样品全部转移至1000 mL分液漏斗中,量取50. 0 m L四氯化碳,洗涤样品瓶后全部转移至分液漏斗中,振荡3 min,并经常开启旋塞排气,静置分层后,将下层有机相转移至已加入5 g无水硫酸钠的具塞磨口锥形瓶中,摇动数次 ( 如果无水硫酸钠全部结晶成块,则需要补加无水硫酸钠) 。将上层水相全部转移至1000 m L量筒中,测量样品体积并记录。

将萃取液分为两份,一份直接用于测定总油。另一份经过硅酸镁吸附后,用于测定石油类。

1. 4 校正系数的测定

校正系数随仪器精度、操作条件的不同而不同,对于同一仪器,在特定条件下,x、y、z、F保持相对稳定。以四氯化碳为溶剂,按比色皿量程,配制不同浓度的正十六烷、异辛烷和苯溶液。以纯四氯化碳作参比,分别在不同比色皿量程下,测量正十六烷、异辛烷和苯溶液 在2930 cm- 1、2960 cm- 1、3030 cm- 1处的吸光度A2930、A2960和A3030。以三波长红外法数学模型公式,解联立方程,计算出该仪器不同使用条件下的校正系数[2,3]。具体结果见表1。

从表1中也可看出,不同比色皿量程对应的x、y、z校正系数有对应比例的线性关系,而校正因子F则基本无变化。在废水石油类物质测定中,可根据不同水质情况来选择不同量程的比色皿,使用对应的仪器校正系数。

1. 5 工作曲线的绘制

1. 5. 1 高浓度标准曲线的配制

分别从配制好的1. 00 g·L- 1标准油中取0、0. 4、1. 0、2. 0、4. 0 mL置入各个100 m L容量瓶中,再用水质分析专用四氯化碳稀释到刻度,浓度分别是0、4、10、20、40 mg/L。

1. 5. 2 低浓度标准曲线的配制

分别从配制好的1. 00 g/L标准油中取5毫升置入50毫升容量瓶中,用水质分析专用四氯化碳稀释到刻度即为100 mg/L混合标油,再分别取 该浓度标 油0、0. 2、0. 4、0. 8、1. 6、3. 2 mL置入各个50 m L容量瓶中,后用水质分析专用四氯化碳稀释到刻度,浓度分别是0、0. 4、0. 8、1. 6、3. 2、6. 4 mg/L。

采用4 cm比色皿对上述标样进行测定,制作高、低不同浓度系列的工作曲线如表2。从表2可以看出,这两条标准曲线均有很好的线性关系,其相关系数均达到r = 0. 9999,高于仪器要求的r > 0. 999的要求。

2 结果与讨论

2. 1 精密度考察

用制作好的低油份浓度的标准曲线,分别对0. 4 mg/L、0. 8 mg / L、1. 6 mg / L、3. 2 mg / L、6. 4 mg / L以及用制作好的高油份浓度的标准曲线,分别对4 mg/L、10 mg/L、20 mg/L、40 mg / L的油类标准溶液各进行六次平行测定,测定结果见表3、表4,其实测值的相对标准偏差( 变异系数) 均在5% 以下,说明试验方法的精密度很高。

2. 2 准确度考察

2. 2. 1 质控样品

对低浓度油份质控样品0. 50 mg /L以及两份高浓度油份质控样品( 26. 0±2. 9) mg /L、( 84. 0±3. 9) mg/L,利用各自对应的标准曲线各测试6次,测得结果统计如表5,分别测出的油份样品的相对误差均小于其对应的国家标准所要求的相对误差,说明这三种浓度油份质控样品分析结果的准确性很好。

2. 2. 2 标准回收

采集并提取不同时间炼油外排工业废水样品各100 m L ( 其中均匀分取50 mL水样直接分析油类物质、50 m L水样加标回收) ,分别在其中加入50 m L高低浓度不同的油份标准溶液和20 m L水质分析专用四氯化碳萃取,再逐项进行加标回收实验,样品加标回收率均在92% ~ 108% 之间 ( 质控加标回收率要求:85% ~ 110% ) ,测得结果见表6,说明分析数据的准确度符合检测质量要求。

2. 3 实际应用

2. 3. 1 红外法与非分散法的标样对比试验

用红外光谱法和非分散红外法分别测定同样的标准物质、自配不同比例混合油标样及纯苯标准溶液,测定的回收率情况见表7。

由表7可见,红外光谱法对不同油组成比例的回收率在93. 6% ~ 106. 6% 之间,特别是极端比例的纯苯样,在该仪器上也有较好的响应,说明红外光谱法有较好的适应性,还可研究应用于水中苯系物的测定分析; 非分散红外法仅在与标准油组成比例相近的条件下回收率较好,而随着不同油组成比例变化,其回收率已明显不能满足分析质量要求,说明非分散红外法适应性较差[4]。

2. 3. 2 水样测定

用OIL480型红外测油仪分别对不同生产装置的排污水质进行测定,结果如表8。

表8中数据表明,用红外光谱法和非分散红外法来测定未知组成比例的废水中的石油类物质时,测定结果一般都存在较大的偏差。由于各分级控制口废水和总排污水中石油类的组成不一,即使同一股废水不同时段的石油类的组成变化也比较大,这时如果用非分散红外法测定这些废水中石油类物质,测定结果将偏低[5]。

3 结 论

( 1) 应用红外光谱测油仪测定炼油工业污水中的石油类物质是可行的,其精密度和准确度都能达到分析质量的要求。

( 2) 红外光谱法具有受待测样品中油份组成比例影响小的特点,摆脱了非分散法测定时标准油选择比较困难的问题。

( 3) OIL480型红外光谱油份仪适应性强、使用范围广、灵敏度高、性能稳定,操作简便。经过研究也可用于测定水中苯类物质的含量。

( 4) 如果是比较固定的工业废水,可通过试验验证其中动植物油的含量范围,一般情况下也可忽略不计,因此在实际测定中可将总油含量视为石油类物质的含量。

摘要：介绍了应用OIL480型红外测油仪测定炼油工业废水中石油类物质的方法原理、主要仪器试剂及样品的制备过程。通过测定仪器校正系数,建立高、低浓度范围的标准工作曲线,考察了测量的精密度和准确度,并将红外光谱法与非分散红外法进行了标样和实际水样的对比试验。结果表明该方法的相对标准偏差和加标回收率均能达到监测质量要求,可以应用于炼油污水中石油类含量的测定。

关键词：红外测油仪,石油类物质,标准曲线,四氯化碳

参考文献

[1]孙颖.水中石油类物质测定的因素分析[J].辽宁化工,2010(08):91-94.

[2]水质石油类和动植物油类的测定红外分光光度法HJ 637-2012[S].

[3]水和废水监测分析方法.4版[M].北京:中国环境科学出版社,2002:489-495.

[4]中华人民共和国卫生部.生活饮用水标准检验方法GB/T 5750.1~5750.13-2006[S].2007:207-211.

红外光谱法论文 篇11

摘 要：研究了不同球磨时间氧化铝粉料的微观结构变化和红外 光谱，结果表明：随着球磨时间增加，氧化铝颗粒逐渐细化。球磨10 h，其颗 粒大小约为2 μm左右。球磨氧化铝的特征红外吸收光谱表现出明显宽化现象， 这归因于氧化铝颗粒尺寸减小，增大的比表面积导致了Al3+平均配位数下降，不饱 和键和悬键增多。

关键词：氧化铝；球磨；微观结构；红外光谱

Microstructure and Infrared Spectroscopic Analysis of

Alumina Prepared by High Energy Ball Milling

LIU Yin，ZHANG Ming-xu

(School of Materials Science and Engineering, Anhui University of Sci ence and Technology, Huainan Anhui 232001, China)

Abstract: Microstructure and infrared spectra of alumina of diffe rent milling time were investigated. The results show that the grain size of alu mina decreases with

increase of milling time. After 15 h of milling

the grain size of alumina is around 2 μm. The characteristic infrare d absorption spectroscopy of milled alumina becomes broader, this ascribed to de crease of the particle diameter and increase of atom number on the surface, whic h lead to the decrease of Al3+ ions’ coordination numbers and the increa se of unsaturated bonds.

Key words: alumina; ball milling; microstructure; infrared s pectroscopy

氧化铝粉体是一种极为重要的工业原料，在电子、机械、化工等行业都有广泛应用［1 ］。生产过程中为了促进氧化铝颗粒细化、分散，增加其反应烧结活性，常常通过机械球 磨方法来实现。近年来，人们用X-射线衍射分析、电子显微镜分析、热分析技术等对球磨氧 化铝的物相、 微结构、 相转变过程进行了详细研究［2-4］，这些结果对我们进一 步研究其物理化学性质和拓展其应用有很大帮助。 红外光谱法是一种十分简单且应用广泛 的分析技术， 可以有效地鉴定官能团结构和化合物。 然而文献中很少有通过红外光谱仪研 究球磨氧化铝的微结构演变。 因此， 本文采用行星磨对氧化铝粉料球磨不同时间， 研究 了不同条件下氧化铝的微结构和红外吸收光谱。

1 实验

分析纯氧化铝（主晶相为α-Al2O3）按一定料球比和无水酒精一起放入氧化铝球磨罐中 ，通过ND6-4L型行星式高能球磨机，以200 r/min分别球磨0 h 、 5 h、10 h、15 h。球磨氧化铝浆料80 ℃ 干燥24 h，然后研磨并过200目筛。

用X线衍射分析仪（XRD）对球磨氧化铝进行物相结构分析；用扫描电镜观察其微观形貌；采 用重力（离心力）沉淀和光测法原理，通过NSKC-2型分段式宽域粒度分析仪分析球磨氧化 铝的粒度及其分布；用德国BRUKER公司生产的Vector33型红外光谱分析仪测定试样的红外吸 收光谱（IR），扫描范围为4 000 ~ 400 cm-1。

2 结果与讨论

2.1 球磨氧化铝的微结构图1为不同球磨时间氧化铝的X-射线衍射图谱（XRD）。由图1可见氧化铝为纯α相（刚玉） ，未见其它物相存在。随着球磨时间由0 h延长至15 h，样品的组 成并未发生改变，但氧化铝的衍射峰随时间而逐渐宽化，相对强度降低，这意味着氧化铝颗 粒尺寸随着球磨时间逐渐减小。

图2为球磨氧化铝的扫描电镜（SEM）照片。由图2可知：未球磨氧化铝的表面粗糙，颗粒粗 大；球磨15 h后，颗粒变得细小光滑，呈现出絮状团聚体。这是由于研磨介质 的机械碰撞、挤压、研磨作用，脆性的粗大氧化铝颗粒容易断裂细化。同时，大量机械能转 化成为氧化铝颗粒表面化学能，贮存于颗粒表面，因此，氧化铝颗粒表现出很强的表面效应 ，容易团聚成一些松散假颗粒［5］。图1 不同球磨时间氧化铝的X-射线衍射图谱图2 球磨氧化铝SEM照片

表1为不同球磨时间氧化铝的粒度分析结果。由表1可知，氧化铝的初始粒度约为3.58 μm。随着球磨时间延长，氧化铝颗粒的粒径逐渐减小，当球磨10 h时， 其颗粒平均粒径D50减小为1.77 μm。随着球磨时间进一步延长到15

h，氧化铝颗粒尺寸略有增加。这是由于氧化铝颗粒粉碎后，晶粒尺寸减小， 比表面积增大，由于表面能增大，颗粒之间的物理作用力增加，凝聚力加强，氧化铝颗粒之 间又会团聚，平均粒径略有增大，这说明过多延长球磨时间并不有利于氧化铝颗粒的细化， 而且过度延长球磨时间耗能也较大，因此，在球磨过程中，选择合适的球磨时间对氧化铝的 粒度及其分布有着十分重要的影响。

红外吸收光谱不同球磨时间氧化铝的红外吸收光谱如图3所示。由图3可以看出：在1 000~400 cm-1波数范围内，不同球磨时间的氧化铝均有两个明显吸收带，这对应氧化铝特征 吸收带［6］；在未球磨氧化铝的红外光谱中，包含了4个特征吸收峰（P1~P4） ，其位置分别为430 cm-1、458 cm-1、493 cm-1、550~820 cm-1。随着球磨时间增加，氧化铝的红外吸收 光谱表现出明显的宽化现象。而且，未球磨氧化铝对应430 cm-1、493

cm-1位置的特征吸收峰逐渐消失，与458 cm-1位置的 特征峰重合。球磨15 h，氧化铝只有458 cm-1、550~820 cm-1两位置的红外吸收特征峰。这是因为氧化铝颗粒尺寸随着球磨时间而 逐渐减小。增大的比表面积导致了Al3+平均配位数下降，不饱和键和悬键增多 ［ 7］。与粗晶氧化铝不同，球磨氧化铝红外光谱中没有一个单一的、择优的键振动模，而 仅仅存在一个较宽的键振动模分布［8-9］。在红外光场作用下，它们对红外吸收 的频率也就存在一个宽的分布，因此，球磨氧化铝特征红外吸收光谱表现出明显宽化现象。

σ/cm-1

图3 不同球磨时间氧化铝的红外光谱图[LL]3 结论

通过高能球磨，氧化铝的颗粒尺寸逐渐减小，球磨10 h，其颗粒尺寸达到2 μm左右。随着球磨时间延长，氧化铝的红外特征光谱逐渐宽化，由未球磨的430

cm-1、458 cm-1、493 cm-1、550 ~820 cm-1 4个红外特征吸收峰，逐渐演化成为458 cm- 1、550~820 cm-1两个红外吸收特征峰。

参考文献：

［1］ 李世普.特种陶瓷工艺学［M］.武汉：武汉工业大学出版社，1990.

［2］ E KOSTIC,S KISS,S BOSKOVIC, et al.Mechanical activation of the gam ma to alpha transition in Al2O3［J］.Powder Technology, 1997, 91(1):49-54.

［3］ 刘新宽，马明亮，席生歧，等，氧化铝高能球磨时机械力化学效应研究［J ］.材料科学与工艺，2000,8(2):41-45.

［4］ YIGUANG WANG,C SURYANARAYANA,LIN-

AN AN.Phase transformation in

nano meter-sized γ- Al2O3 by mechanical milling［J］.J.Am.Ceram.Soc.2005,3:780 -783.

［5］ 杨南如.机械力化学过程及效应［J］.建筑材料学报，2000,3(1):19-27.

［6］ 杨南如，岳文海.无机材料图谱［M］.武汉：武汉工业大学出版社，2000.17 2.

［7］ G SCHOLZ,R STOSSER,J KLEIN,G SILLY,et al.Local structural orders i n nanostructured Al2O3 prepared by high-energy ball milling［J］.J.Phys.:C ondens. Matter.2002,14(8):2 101-2 117.

［8］ 古堂生，林光明.非晶态和晶态纳米氧化铝粉的相变与红外光谱［J］.无机 材料学报，1997,12(6):840-844.

［9］ 张长拴，赵峰，张继军，等，纳米尺寸氧化铝的红外光谱研究［J］.化学 学报，1999，57:275-280.

［10］ 张立德，牟季美.纳米材料学［M］.沈阳：辽宁科学技术出版社，1994.

红外光谱法论文 篇12

本研究旨在通过采集不同种类的三七,用傅立叶变换红外光谱仪,以可视化技术实现红外光谱图谱的图像显示,采用相关图谱信息比较图谱的差异进行研究,以期能够对市售三七粉是否掺假进行快速有效的鉴别。

1 实验原料、试剂与设备

1.1 实验原料

三七 产自云南省文山县古木镇。

1.2 实验设备

傅立叶变换红外光谱仪(IRPrestige-21型,日本岛津公司生产)

液压片机

粉碎机(X A-1型)

电子天平(Precisa XT220A)瑞士生产

恒温干燥箱(202型)

1.3 试剂

KBr(色谱级)、无水乙醇(AR)。

2 实验方法

2.1 样品制备

称取市场购买的三七根、无数头三七、50~60头三七原料各500g,分别用粉碎机粉碎过200目筛成粉。

2.2 干燥

将三七根粉、无数头三七粉、50~60头三七粉、市售廉价三七粉、放在恒温干燥箱中,在60℃温度下干燥5~6小时。

2.3 制片

分别将干燥后的三七根粉、无数头三七粉、50~60头三七粉、市售廉价三七粉、KBr,用电子天平按1:100~200(样品:KBr)的比例称量,分别放到用无水乙醇清洗净的玛甾研磨里面,研磨混合均匀。分别用无水乙醇清洗净制片器,并在液压机上压片,制得透明样品片。

2.4 扫描

把制好的样品片分别放到傅立叶变换红外光谱仪上进行扫描(需要补充具体的扫描参数),得到红外光谱图。

3 实验结果

见图1,2,3,4。

4 结果讨论

通过比较上述三七粉的红外光谱图看出,他们的峰形基本一致,且在波数3385.07、3527.80、1155.36、1078.21、1020.34、526.57均有吸收;无数头三七粉、50～60头三七粉、三七根粉在波数1250～1700 cm-1没有吸收;而市售廉价三七粉在波数1250～1700cm-1有吸收,说明三七粉中除三七外还有其它的物质存在。利用红外光谱分析法,可以较快捷的鉴别三七粉的纯度,为三七粉真伪的鉴别提供一种分析方法。

摘要：三七是我国的一种传统的中药材,有着极高的经济价值。目前,国内主要通过感官鉴定来判断市售三七粉是否掺假。本文通过对在市场购得的不同规格的三七粉进行了红外分析,从而确定了一种有效判断市售三七粉是否掺假的鉴别方法。

关键词：红外光谱法,鉴别,三七粉

参考文献

[1]魏均娴,杜元冲.三七——现代科学研究及应用[M].云南科技出版社.1996,第一版18～20.

[2]黄景华.三七药理研究与真伪鉴别的探讨.海峡药学[J].2007,19(7):68～69.

[3]杨南林,瞿海斌,程宇.近红外光谱快速测定三七总皂苷的方法研究[J].浙江大学学报(工学版).2007,36(4),463～466.