纳流电喷雾离子源的傅里叶变换离子迁移谱对比研究

为建立一种纳流电喷雾离子源与傅里叶变换离子迁移谱仪相结合的方法以提高大气压下傅里叶变换离子迁移谱的性能。对两种方法的线性范围、精密度、重复性和检出限进行对比,对比结果为:FT法和SA法的线性范围分别为0.312~50 nmol/mL和0.625~50nmol/mL,检出限范围为0.04~0.25μg/mL和0.11~0.69μg/mL,采用纳流电喷雾离子源,FT法和SA法的线性范围分别为0.156~25nmol/mL和0.312~25nmol/mL,检出限范围为0.02~0.15μg/mL和0.08~0.50μg/mL;FT法相对SA法,信噪比可提高4倍左右,两种离子源溶剂峰的FT法分辨率要高于采用SA法的分辨率,而纳流电喷雾离子源的分辨率比单喷管电喷雾离子源略低,但纳流电喷雾离子源傅里叶变换法灵敏度更显著,更能满足现场快检分析的要求。

傅里叶变换离子回旋共振质谱技术在稠油高低温氧化评价中的应用

为了认识稠油开发过程中低温氧化与高温氧化阶段原油变化规律,利用静态氧化釜开展稠油的高低温氧化实验,借助傅里叶变换离子回旋共振质谱分析技术对高低温氧化前后的原油分子量及O、N、S杂原子化合物特征开展研究,结果表明:原油低温氧化阶段分子量分布特征与原样相似,相对分子量分布范围在200~750,整体呈平缓状单峰型分布,高温氧化阶段分子量分布范围前移,呈明显的前峰单峰型分布;杂原子化合物中的O元素在低温氧化阶段主要以无环的饱和二元酸形式存在,在高温氧化阶段受环化、芳构化及脱甲基作用的影响,伴随着侧链烷基及杂原子基团的断裂和芳构化过程,造成原油中杂原子化合物向着碳数更小、双键当量(double bond equivalents,DBE)值更低的方向演化。该研究探索了温度与原油结构及化学组成之间的关系,对于指导稠油开发现场具有重要意义。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法分析艾叶

应用同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法对艾叶样品的热分解过程和热解产物进行了研究。分别在氮气、氧气气氛下监测艾叶样品在程序升温下的热失重和红外变化,并将274和312℃时的热解产物切入到气相色谱/质谱仪进行同步检测和分析,两种气氛下共检测到了41个主要化合物,不同气氛下下检测到的化合物的种类是有差别的,在氮气气氛下检测到29个主要化合物,其中γ-松油烯、α-松油醇、马鞭草烯醇、对伞花烃、萜品油烯等含量较高。在氧气气氛下,共检测到27个主要化合物,其中对聚伞花素、γ-松油烯等含量较高。本方法操作比较简单,不需要对样品进行前处理,并可以对热解产物进行实时检测,为艾叶的研究提供了一种新的方法。

基于傅里叶变换红外光谱的鸦胆子主要成分分析

基于傅里叶变换红外光谱原理方法,对不同产地鸦胆子石油醚提取物成分差异进行分析。对比分析不同产地鸦胆子红外光谱数据,其成分含量变化与9个特征峰强度的变化相关,分别是3 471、2 931、2 854、1 743、1 463、1 377、1 238、1 165、723 cm^(-1)。不同产地鸦胆子在特征峰上的含量具有明显的差异,广西玉林和广东湛江产地鸦胆子的油酸和亚油酸含量相对较高,其次为广西百色的靖西、右江,广西田林与广州,含量最低为广西柳州。

傅里叶变换红外光谱在微塑料检测中的应用

塑料制品的生产在为日常生活提供便利的同时也产生了大量塑料废物,其降解产生的微塑料(Microplastics,MPs)的健康效应和生态系统效应已成为全球关注的环境问题。伴随MPs污染问题的严重性和日益突出的环境影响,开发MPs的有效检测技术或方法尤为重要。傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)技术开发已较为成熟,因其高灵敏度、快速分析、非破坏性等优点,在MPs检测中得到广泛的应用。焦平面阵列-傅里叶变换红外光谱(Focal Plane Array Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FPA-FTIR)技术作为FTIR的一项新技术,具有短时间内对大量样品进行高通量光谱扫描的优势,目前用于MPs的鉴定、分析与表面特性研究,为研究MPs与环境间的相互作用机制提供了新的研究方法。对FPA-PFTIR技术在MPs检测中的应用进行着重介绍,同时对其在未来的发展前景进行展望,以实现FTIR技术在识别MPs污染问题上的新突破。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级

提出了傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级的方法,通过8种光谱预处理方法(去噪处理、高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数+Savitzky-Golay(SG)平滑、二阶导数+SG平滑、一阶导数+Norris Gap、二阶导数+Norris Gap)和5种模式识别方法[反向传播神经网络(BP-NN)算法、遗传优化支持向量机(SVM-ga)、粒子群优化支持向量机(SVM-pso)、随机森林(RF)算法、K-最近邻(KNN)算法]的结合对比,得到鉴别艾绒等级的最佳模型。结果表明,艾绒的指纹图谱中有11个共有峰,对其进行主成分分析,得到9个主成分,累计方差贡献率达到99.67%。标准正态变换结合SVM-pso算法的鉴别效果最好,其训练集的鉴别正确率为100%,测试集的鉴别正确率为93.3%。

基于傅里叶变换光谱验证维恩位移定律

在红外波段对黑体辐射规律中的维恩位移定律进行了验证.通过搭建的傅里叶变换红外光谱仪测得一系列温度下黑体的红外辐射谱,验证了辐射峰值波长与温度倒数之间的正比例关系,比例系数为2.812×10^(-3)m·K,与标准值的偏差为3%.实验还探索了包括动镜移动速度校准等装置优化的方法,并采用傅里叶变换算法处理实验数据.

近红外与傅里叶变换红外光谱技术对麦麸固体发酵饲料中不同成分的监测研究

为实现光谱技术对麦麸固体发酵过程中不同成分变化的在线监测,通过国家标准方法测定61份麦麸固体发酵饲料样本的蛋白质、水分、总酚和粗纤维含量,采集样本近红外光谱(NIR)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR),经过标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、平滑(smoothing)等9种预处理方法对原始光谱进行校正,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立4种成分的NIR和FT-IR定量分析模型并进行比较分析。结果表明:所建立的4种成分NIR和FT-IR模型的训练集决定系数(Rc^(2))和验证集决定系数(Rp^(2))均大于0.8,交叉验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)小于2.0,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)小于1.0。因此,所建立的NIR和FT-IR定量分析模型具有较好的准确性和稳定性,能够对麦麸固体发酵过程中不同成分变化实行快速监测。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学快速预测熊胆粉中牛磺熊去氧胆酸与牛磺鹅去氧胆酸含量

目的:建立用于熊胆粉中牛磺熊去氧胆酸(TUDCA)及牛磺鹅去氧胆酸(TCDCA)含量预测的傅里叶变换红外光谱预测模型,对熊胆粉进行快速质量评价。方法:以高效液相色谱法测定的98批熊胆粉中TUDCA及TCDCA含量为化学参考值;采集样品的红外光谱,筛选最佳光谱预处理方法、光谱波段及主因子个数,建立TUDCA和TCDCA含量预测的偏最小二乘回归模型。结果:熊胆粉中TUDCA和TCDCA红外定量分析模型的校正集相关系数(R2)分别为0.9446和0.9382,校正集均方根误差(RMSEC)依次为0.9551%和1.2854%,验证集R2分别为0.9121和0.8410,验证集均方根误差(RMSEP)依次为1.3058%和1.8748%。配对t检验结果表明预测值与实测值之间无显著性差异。结论:所建立的2个PLSR模型稳定,预测结果准确,可用于熊胆粉中TUDCA及TCDCA的快速定量分析。

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学的生物降解塑料袋鉴别分类

建立生物降解塑料袋物证鉴别分类方法。以55个市售标称生物降解塑料袋样品为研究对象,利用傅里叶变换红外光谱采集样品光谱信息并进行重现性检验;分别建立主成分分析、聚类分析及判别分析的化学计量学生物降解塑料袋样品鉴别分类模型。结果表明,55个样品主要材质为聚己二酸-对苯二甲酸丁二醇酯及聚乙烯,填料以碳酸钙、滑石粉、淀粉为主,根据主要化学成分的不同,将样品分为5个类别,不同类别样品的主成分分析与聚类分析鉴别效果较好;基于判别分析鉴别分类,模型的样品原始分类准确率与留一法交叉验证分类准确率为100%。将傅里叶变换红外光谱与化学计量学相结合能快速鉴别分类生物降解塑料袋,为犯罪现场生物降解塑料袋物证鉴别分类提供有效方法。

傅里叶变换衰减全反射红外光谱检测血液样本在疾病筛查及诊断的应用进展

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力。该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断。ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断。ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%。采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%。采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATRFTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等。ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战。未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用。

傅里叶变换红外光谱法测定轧制油羟值含量

铝合金轧制生产中需要工艺润滑,轧制油的羟值是衡量润滑性能的重要指标。及时检测轧制油羟值的含量变化情况,可为轧制生产控制提供依据。羟值的测定一般采用化学方法,但化学方法检测时间长、操作繁琐。利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)法能够快速、准确地测定轧制油羟值含量。该方法的精密度高,相对标准偏差为0.18%;准确度高,相对误差均在±1%以内。与传统化学方法相比,该技术具有分析时间短、操作简单、特征性好和不破坏试样等特点,可满足及时指导工艺的需求,提高工作效率。

基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法

目前提出的牛奶成分检测方法对于乳中蛋白质、脂肪以及乳糖的检测能力较差,导致检测相对误差较高。为了解决上述问题,基于红外光谱特征和傅里叶变换研究了一种新的牛奶成分检测方法。通过对液态牛奶成分表征与各种形态变化,进行红外光谱追踪与监测,根据牛奶红外光谱分析结果实现数据预处理,识别处理红外光谱带特征波长,考虑牛奶成分浓度与估计变量分布概率,实现参数估计,根据最小二乘法计算各成分参数估计值后,可计算出牛奶成分预测参照数值,根据成分特征,光谱吸收理论差异,划分观测样本类型,按照牛奶质量等级,不同成分含量浓度高低进行分类,完成特征提取。实验结果表明,基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法检测相对误差低于0.2%,检测准确率较高。

傅里叶变换红外光谱技术在氯化氰在线检测中的应用

为满足氯化氰在线检测需求,设计加工了小体积、长光程、耐腐蚀性强的吸收池,开发了防交叉干扰图谱解析算法,研制了一套基于傅里叶变换红外光谱分析技术的氯化氰在线检测装置。采用该装置对氯化氰标准气体进行了在线测试验证,发现其体积分数检测范围为8.00×10^(-5)~7.87×10^(-3),相对偏差小于5%,表明该在线检测装置具有较宽的检测范围和较高的检测准确度。

傅里叶变换离子回旋共振质谱分子表征^(15)N同位素标记羟胺衍生化天然有机质

羟胺化合物是地球氮循环过程中的重要中间产物.天然有机质(NOM)作为环境中普遍存在的复杂有机混合物,对羟胺的环境转化有重要影响.本研究采用傅里叶变换离子回旋共振质谱(FTICRMS)在分子层面表征羟胺与NOM的相互作用产物,采用^(15)N同位素标记羟胺作为反应物以排除NOM本身存在的化合物的质谱峰干扰,特异性识别^(15)N同位素标记羟胺衍生化NOM的质谱信号;同时考察了反应时间对NOM与羟胺反应活性的影响.结果表明,NOM与过量^(15)N同位素标记羟胺在室温条件反应下10 h,可以鉴定到2137个^(15)N同位素标记羟胺衍生化NOM产物分子式,其中包括,1个^(15)N同位素标记羟胺分子与1个仅含C、H、O元素的NOM分子反应形成的产物分子式1346个(CHO^(15)N_(1),约占产物分子式总数63%),两个^(15)N同位素标记羟胺分子与一个仅含C、H、O元素的NOM分子反应形成的产物分子式194个(CHO^(15)N_(2),约占产物分子式总数9%),一个^(15)N同位素标记羟胺分子与一个仅含C、H、O和一个S元素的NOM分子反应形成的产物分子式376个(CHOS1^(15)N_(1),约占产物分子式总数18%),一个^(15)N同位素标记羟胺分子与一个仅含C、H、O和一个N元素的NOM分子反应形成的产物分子式221个(CHON_(1)^(15)N_(1),约占产物分子式总数10%).这些羟胺衍生化NOM产物主要属于维管植物源多酚类和高不饱和酚类化合物,86%以上的产物很可能通过羟胺与NOM分子所含的羰基基团发生肟化反应形成.CHO^(15)N_(1)类产物的形成具有高度的时间依赖性,高氧化高饱和度的NOM化合物需要较长的反应时间才能形成羟胺衍生化NOM产物,表明此类化合物与羟胺的反应活性较弱;而低氧化高不饱和度的NOM化合物仅需要较短的时间便能形成羟胺衍生化产物,且随着反应时间延长,其中的部分化合物可以进一步生成多肟化产物或不稳定的其他产物,此结果表明这类NOM化合物对羟胺的反应活性较强.本研究采用FTICR-MS首次在分子水平全面表征了羟胺与FTICR-MS相互作用产物信息,可为羟胺在地球氮循环过程中的迁移转化机制研究提供全新视角和信息.

超高效液相色谱-傅里叶变换离子回旋共振质谱法解析溶解性有机质的化学多样性

采用傅里叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR MS)结合四极检测技术,对水体、气溶胶和土壤样品中溶解性有机质(DOM)进行在线超高效液相色谱(UPLC)-质谱分析。3种环境样品主要组成为强极性含盐化合物、富氧低饱和度的单宁酸类化合物、低氧高饱和度的木质素类化合物及蛋白/氨基糖类化合物。UPLC-FT-ICR MS适合分析DOM的分子组成,在水体、气溶胶和土壤DOM中能够有效匹配分子式的质谱峰数目分别为12 027、15 593和8 029个。质谱数据经可视化处理后发现,水体样品的特有组分主要出现在0.1<O/C<0.5、1.0<H/C<1.7区域,为低氧高饱和度的木质素组分;气溶胶样品的特有组分主要出现在0.4<O/C<1.0、1.5<H/C<2.0区域,属于碳水化合物的分布范围;土壤样品在不同极性洗脱段有不同的特有组分,亲水段的特有组分主要出现在0.6<O/C<1.0、0.5<H/C<1.0区域,为单宁酸类化合物,而疏水段的特有组分主要为木质素类化合物。本研究以探索的方式,提出了采用UPLC-FT-ICR MS分析环境体系DOM的方法,选用不同极性的流动相利用UPLC对环境样品中的DOM进行分离,并结合高分辨质谱分析,表征了DOM分离为不同极性组分后的分子组成以及其可能的化合物类型,为揭示更全面的DOM分子组成提供了技术支持。