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近红外光谱法定量分析及其应用研究

一、概述

近红外光谱法（NearInfraredSpectroscopy,NIRS）是一种基

于物质在近红外区域（波长范围通常在780nm至2500nm之间）的

光谱特性进行定量分析的技术。由于近红外光谱包含了有机物分子振

动和转动的丰富信息，且对样品无破坏性、分析速度快、操作简便，

因此在多个领域如农业、食品、医药、石油化工、环境监测等中得到

了广泛应用。

近红外光谱定量分析的基本原理是通过测量样品在近红外区的

吸收光谱，结合化学计量学方法，建立光谱数据与样品组成或性质之

间的定量关系模型。这种分析方法不需要对样品进行前处理，可以直

接对固态、液态或气态样品进行测量，因此在实际应用中具有很大的

便利性。

随着光谱仪器技术的不断发展和化学计量学方法的日益成熟，近

红外光谱法在分析精度和可靠性方面得到了显著提升，逐渐成为现代

分析化学领域中的一种重要工具。本文旨在探讨近红外光谱法定量分

析的基本原理、技术进展以及在不同领域中的应用实例，以期为相关

领域的研究人员和技术人员提供参考和借鉴。

1.近红外光谱法概述

近红外光谱法（NearInfraredSpectroscopy，NIRS）是一种快

速、无损且非侵入性的分析方法，广泛应用于农业、食品、医药、石

油化工等多个领域。它基于物质在近红外区域（7802500nm）的光谱

特性，通过测量物质对光的吸收和反射来获取其内部组成和结构信息。

近红外光谱法结合了光谱学和化学计量学的原理，通过构建校正模型，

实现对物质中化学成分或物理性质的定量分析。

近红外光谱法的优势在于其分析速度快、不需要复杂的样品前处

理、可在线实时监测以及能够实现无损检测。近红外光谱法还具有多

组分同时测定和绿色环保的特点，因此在现代分析化学中占据了重要

的地位。

近红外光谱法的理论基础主要基于分子振动和转动能级的跃迁。

在近红外区域，物质主要吸收的是倍频和合频振动产生的光谱，这些

信息与物质的分子结构和化学键有密切关系。通过解析近红外光谱，

可以获取到物质的结构和组成信息，进而实现对其性质的定量分析。

近红外光谱法的定量分析通常包括光谱采集、预处理、模型建立

和验证等步骤。通过光谱仪器采集待测样品的光谱数据对这些数据进

行预处理，如去噪、归一化等，以提高分析精度接着，利用化学计量

学方法建立校正模型，将光谱数据与样品的化学成分或物理性质关联

起来通过验证模型的预测能力，评估其在实际应用中的准确性和可靠

性。

随着科学技术的不断进步，近红外光谱法在定量分析领域的应用

将越来越广泛。未来，随着仪器设备的不断升级和光谱分析技术的深

入研究，近红外光谱法有望在更多领域实现精确、快速、无损的定量

分析，为现代科学研究和工业生产提供有力支持。

2.近红外光谱法的发展历程

近红外光谱法（NIR）作为一种重要的分析技术，其发展历程可

追溯至20世纪初。早期，科学家们发现有机物质在近红外区域

（7802500nm）内存在丰富的吸收信息，但由于当时仪器技术的限制，

NIR并未得到广泛应用。直到20世纪60年代，随着光谱仪器和计算

机技术的飞速发展，NIR开始逐步应用于农业、食品、化工等领域。

在NIR的发展历程中，几个关键的技术突破起到了重要的推动作

用。首先是光谱仪器的进步，如光栅单色器、干涉仪等新型光谱仪器

的出现，使得NIR光谱的分辨率和信噪比得到了显著提升。随着化学

计量学的兴起，科学家们开始利用多元统计方法处理NIR光谱数据，

从而实现了对复杂样品中多组分的同时定量分析。计算机技术的飞速

发展也为NIR光谱法提供了强大的数据处理和分析工具。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的兴起，NIR光谱法在数

据分析和模式识别方面取得了显著的进步。通过构建高效的预测模型，

NIR光谱法已能够实现对复杂样品中痕量成分的高精度定量分析。同

时，NIR光谱法在实时监测、过程控制等领域的应用也得到了不断拓

展。

总体而言，近红外光谱法的发展历程是一个不断创新和突破的过

程。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，NIR光谱法将在未来的

分析化学领域中发挥更加重要的作用。

3.近红外光谱法在定量分析中的应用价值

近红外光谱法作为一种现代分析技术，在定量分