遥感傅里叶变换红外光谱的大气层析技术

遥感傅里叶变换红外光谱层析技术是一项新的气体分析技术 ,它可用于构造气体浓度峰图形、定量分析工业污染气体总释放量等方面。随着算法的不断优化 ,在重构气体在空间的分布方面 ,遥感傅里叶变换红外光谱层析技术正在不断成长。

基于平行因子分析法解析遥感傅里叶变换红外光谱谱图

本研究利用平行因子分析法(PARAFAC)完成了甲苯、苯和甲醇三组分体系的遥感傅里叶变换红外光谱(FTIR)谱图的同时定性定量分析。在有丙酮干扰情况下,定量分析的误差分别在6.61、18.76、16.00以下。将PARAFAC的输出结果作为偏最小二乘法(PLSDA)模型输入,实现了定性分析的自动完成。对主动式下数据定性分析的识别率和拒绝率均为100%,对被动式下数据的拒绝率为90%,识别率为85%。分析结果表明,PARAFAC可以同时进行定性定量分析,避免了干扰物存在的影响,可以满足遥感FTIR对多组分体系的实时、在线监测的需要。

EQUINOX55型遥感傅里叶变换红外光谱系统的校正

利用遥感傅里叶变换红外发射光谱 ,对红外辐射源的绝对光谱能量分布和热气体浓度进行测量时 ,首先必须对测得的红外辐射源的发射光谱强度进行校正 ,为此 ,需用已知温度的标准绝对黑体对系统进行校正。本文考察了黑体温度对EQUINOX5 5型遥感傅里叶变换红外光谱的响应函数的影响。结果表明 ,仪器响应函数随着温度的升高而增加 ,但当温度比较高时 ,仪器响应函数曲线变化趋小。

遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中的重构算法

在遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中 ,对于是否能够快速、经济地得出气体空间浓度分布图及预测浓度峰位置 ,重构算法的选择是至关重要的。理想的重构算法即使在仪器噪声较大、存在测量误差、光线数量少以及待测气体在空间的分布不稳定情况下 ,也能够通过有限的测量数据和非对称的光线构型 ,得出理想的重构图。本文对遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中采用的几种重构算法 ,如ART法、MART法、SIRT法和SBFM法等 ,作了扼要描述。与传统的ART法相比 ,MART法在迭代速度和迭代精度上有较大的优越性 ,SIRT法克服了采用代数重构技术所带来的模糊性 ,SBFM法使重构结果噪声明显减小。

遥感傅里叶变换红外光谱测定气体污染物在单光程上的浓度分布

采用开路傅里叶变换红外光谱(OPFTIR),对室内固定点源排放的污染物丙酮进行了实时遥感监测。给出了丙酮在同一条光路上,不同光程长的积分浓度和采用多项式拟合出的积分浓度,并且利用一种一维计算机层析算法(CT)模型,分别用高斯模型和多项式模型,重构出了丙酮在所测光路上的浓度分布曲线。两种方法重构出丙酮在所测光路上,浓度的最大值分别为0.0190mg/L和0.0213mg/L,最大值分别位于坐标3.11m和3.09m处。研究结果表明两种方法对浓度的分布能够得到较为一致的结果。可见,OPFTIR与一维CT模型联用,可以给出污染物的单光程浓度分布,该技术应用于工业或环境卫生监测,具有预警作用。

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。

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技术评估玉米器官含氮量的可行性研究

探究傅里叶红外光谱(FTIR)技术评估作物器官含氮量的可行性,对快速掌握作物氮素状况、优化氮肥管理具有重要意义。利用低分子量较少的腐植酸(HA1)和低分子量较多的腐植酸(HA2)开展玉米水培试验,通过设置不同的腐植酸浓度短期内获得了器官氮素含量差异较大的植物样品;在测定/采集玉米各器官含氮量与FTIR光谱数据的基础上,利用主成分分析方法探究了玉米各器官含氮量与FTIR特定波数吸光度的相关性,以明确可用于评价玉米样品含氮量的FTIR特征参数。结果显示:(1)不同浓度HA1与HA2对玉米各器官含氮量产生了差异化影响,表现为2.5 mg·L^(–1)HA1显著提高了叶片、茎秆及根系的含氮量(P<0.05),含氮量较对照分别提高20.8%,19.9%以及64.2%,但各器官含氮量随HA1浓度的提高呈降低趋势,当HA1浓度达到25 mg·L^(–1)时,各器官含氮量均低于对照;HA2整体上提高了各器官的含氮量,其中显著提高了根系含氮量,提高幅度达到了35.0%~45.4%。(2)不同浓度HA1与HA2对玉米各器官在1 051.0、1 159.0、1 247.7、1 635.3、1 650.8、1 731.8以及2 919.7 cm^(–1)处FTIR吸光度的影响与含氮量相似,即各浓度HA2与低浓度HA1可提高玉米器官蛋白质、脂类、糖类等有机组分的含量。(3)主成分分析结果表明,与叶片含氮量高度相关的3个特征波数分别为1 635.3、1 247.7以及1 159.0 cm^(–1);茎秆为1 650.8和1 159.0以及1 247.7 cm^(–1);根系为1 635.3、1 650.8以及1 159.0 cm^(–1),即比较玉米各器官上述波数处FTIR的吸光度可用于评估玉米样品的含氮量,吸光度越高,含氮量越高。通过比较玉米各器官FTIR特定波数处的吸光度可以初步评估不同农艺措施对玉米各器官含氮量的影响,这为将来FTIR在植物氮素营养诊断方面的应用提供了重要参考。

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。

基于傅里叶变换红外光谱的平菇蛋白质、多糖含量预测方法研究

平菇是我国大宗食用菌品种之一,产量位居我国食用菌的第三位。平菇不仅味道鲜美,而且含有丰富优质的蛋白质及具有多种生物活性的平菇多糖,深受消费者喜爱。市场上的平菇产品众多,质量参差不齐,并且现有营养成分分析方法耗时长、成本高,难以满足平菇等大宗食用菌的营养成分检测需求。傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术具有检测速度快、操作方便、可同时分析多种化合物、安全环保等特点,将其与化学计量学结合,构建数学模型,能满足对平菇等大宗农产品营养成分的快速检测、分析及评价。以平菇为研究对象,在全国范围内收集主栽平菇样品85份,分别进行红外光谱扫描,并运用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、正交信号校正(OSC)、光滑加一阶导数(F-G D)、光滑加二阶导数(S-G D)等5种光谱数据预处理方法,通过比较模型验证集回归系数,确定平菇蛋白质模型最佳预处理方式为OSC结合S-G D,平菇多糖模型最佳预处理方式为OSC结合F-G D。在最佳光谱预处理下,采用LASSO算法对7458个光谱波段进行特征波段提取,获得平菇蛋白质特征波数93个,平菇多糖特征波数92个,压缩率达到98%。将特征波数与化学方法检测得到的平菇蛋白质、多糖含量值进行拟合,建立PLS模型。结果显示,蛋白质模型校正集回归系数R2为0.9998,RMSECV为0.0477,验证集回归系数R2为0.9872,RMSEP为0.5068,RPD为8.8406大于3;多糖模型校正集回归系数R2为0.9999,RMSECV为0.0201,验证集回归系数R2为0.9803,RMSEP为0.2929,RPD为7.1198大于3,模型拟合效果均较好,预测能力及稳健性良好。该研究为傅里叶变换红外光谱技术在食用菌营养成分含量快速预测方法的建立提供参考,为平菇产品的营养品质评价的建立提供基础,促进平菇乃至其他食用菌产品的优质化发展。

被动式傅里叶红外光谱遥测技术在炼化企业的应用

在监测石化园区内的危险化学品气体时,常规的气体监测方式存在监测半径小、难以全覆盖、结果不够直观等问题。提出了采用被动式傅里叶红外光谱遥测成像报警系统的气体监测方案,分析了国内大型、特大型石化园区对于危险气体监测的特性需求,介绍了被动式傅里叶红外光谱遥测技术的特点,以及该系统与一体化综合监测平台网络的连接架构。阐述该系统在某炼化企业易燃易爆、有毒有害等气体监测中的应用,并探讨了后续深化应用,以期为石化产业在构建发展危险气体监控体系方面起到借鉴作用。

利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性对杨木强度等级的影响

为研究高温改性对低质速生木材力学性能的影响规律和作用机制,优化基于强度等级的木材改性温度,以期为高温改性木材在建筑结构中的合理应用提供依据,开展了160~210℃宽温域范围内高温改性对国产低质速生杨木抗弯强度(f_(m))、顺纹抗拉强度(f_(t,0))、横纹弦向(f_(t,T,90))和径向抗拉强度(f_(t,R,90))、顺纹抗压强度(f_(c,0))、顺纹弦面剪切速度(f_(v,T))和径面剪切强度(f_(v,R)),以及弹性模量(E_(0))等共计560个试件的材性试验,利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性木材的化学组分变化。结果表明,木材中半纤维素耐热性最低,最先受热降解,温度≥190℃时,热解加快。纤维素耐热性较强,高温作用下轻微热解,且主要发生在无定形区域内,导致无定形区微纤丝排列有序性增加。高温对木材f_(m),f_(t,0),f_(t,90)和f_(v)劣化作用明显,常温时木材f_(m),f_(t,0),f_(t,T,90),f_(t,R,90),f_(v,T)和f_(v,R)分别为67.0,86.2,5.8,8.9,7.7和6.7 MPa,改性温度较低时,木材化学组分轻微热解,力学性能下降相对较慢,180℃时分别降至53.5,78.9,4.0,4.8,6.0和5.4 MPa,改性温度高于190℃时木材化学组分热解加剧,导致力学性能快速降低,210℃时分别降至常温时的44.5%,56.1%,43.1%,29.2%,34.5%和26.7%。160~210℃范围内,高温改性木材的f_(c,0)和E_(0)先升高后降低,20℃时f_(c,0)和E_(0)分别为41.4和8568 MPa,160~180℃范围内随着温度的升高,纤维素结晶度提高导致力学性能增加,180℃时达到峰值,较初始值分别高30.7%和12.8%,温度继续升高时,纤维素热解程度增加,f_(c,0)和E_(0)持续降低,210℃时,分别降至45.0和8104 MPa。未处理试件由于E_(0)未达到欧洲规范BS EN 338最低强度等级D18的要求,不能用作结构用材;160~170℃温度改性试件的E_(0)较未处理试件有所提高,但仍低于规范中最低强度等级D18的要求;改性温度升至180℃时,E_(0)继续增加,杨木达到强度等级D18;190~200℃改性材的E_(0)略有降低,但仍满足规范中结构用材要求,而f_(v,R)降低幅度过大,木材强度等级不满足最低强度等级D18的使用要求。研究结果将为高温改性技术以及国产速生木材在建筑结构中的合理应用提供依据。

基于傅里叶变换红外光谱技术解析鲜炖燕窝中功能因子与肠道菌群的关系

食用燕窝可以调节肠道菌群,改善人体免疫。采用傅里叶变换红外光谱技术对鲜炖燕窝进行光谱扫描,并用特征的光谱吸收峰与服用燕窝后的小鼠肠道菌群进行关联性分析,解析燕窝中的功能因子与肠道菌群的关联,为探讨燕窝调控肠道机理奠定研究基础。结果表明,服用仙炖燕窝后肠道菌在属水平上:有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现上升趋势,有益菌Faecalibaculum和Akkermansia呈现下降趋势;有害菌Desulfovibrio、Enterorhabdus和Candidatus_Saccharimonas均呈现下降趋势。两个产品燕窝的红外差异光谱主要集中在1700~1200 cm^(-1)波段范围,主要为酰胺键、芳香C-C键以及羧基C-O基团的分布区,这些官能团与有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现正相关,与有害菌Desulfovibrio和Enterorhabdus呈现负相关。随后利用高分辨质谱对相应的鲜炖燕窝产品进行物质解析,发现主要成分有氨基酸类,脂类(磷酸酯类、脂肪酰、鞘氨醇等),酯类和唾液酸等物质,这些物质与肠道菌呈现不同的相关性,总的来说脂类物质中特别是一些磷酸酯类(磷脂酸、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺)和脂肪酰类物质与有害菌呈现负相关,与有益菌呈现正相关。这些物质所含有的特征官能团也可以与红外结果相对应。以上结果表明,傅里叶变换红外光谱技术可为探讨燕窝中功能因子调控肠道菌群研究提供理论依据。

基于傅里叶红外光谱和化学模式识别的洗衣液真伪鉴别技术研究

文章研究了一种通过傅里叶红外光谱技术建立洗衣液图谱库并利用化学模式识别方法对图谱库进行化学计量学分析从而对洗衣液进行真伪鉴别的技术。采集洗衣液的红外光谱图,对光谱图进行一阶求导处理,并采用偏最小二乘判别分析法建立模型。实验结果表明,该方法对洗衣液进行真伪鉴别的准确度为100%,具有简单、快速、无损、准确度高的优点。

基于傅里叶变换红外光谱的家具木材无损检测方法

由于实木家具较为昂贵,需要检测其性能保证家具的使用功效,为此提出基于傅里叶变换的红外光谱家具木材的无损检测方法。通过傅里叶变换红外光谱分析仪采集九种实木家具的横切面、径切面、弦切面原始光谱的红外光谱数据,使用多元散射校正处理、去趋势校正处理原始光谱数据,提取家具木材各种无损检测项目所需的对应红外光谱特征,建立红外光谱木材无损检测模型。检测结果表明,交趾黄檀罗汉床存在一处内部腐朽问题;卢氏黑黄檀如意台存在一处内部空洞问题;刺猬紫檀中式电视柜的含水量最低,微凹黄檀双人床的含水量最高;九种家具木材的密度均偏高,其中交趾黄檀罗汉床的密度最大,达到0.76 kg/m^(3)。