开放式长光程傅里叶变换红外光谱系统在环境气体分析中的应用

设计了一套用于环境气体分析的长开放光路傅里叶变换红外光谱系统。该系统具有往返250 m的开放式长距离采样光程,使用一台分辨率为1 cm-1的傅里叶变换红外光谱仪测量采样路径内的大气透过率光谱,然后进行非线性最小二乘光谱拟合,计算出待测组分浓度。实验部分通过选择特定波段分析了污染空气中CH4,CO,N2O和CO2的浓度,拟合残差的均方根误差小于1%。结果表明,该系统的结构简单,光路易于校准,环境适应性良好,测量速度快,采样范围广,可用于探测大气中一些重要的痕量和微量组分,开展较大区域的环境气体的监测和研究。

应用长光程傅里叶变换红外光谱仪监测石化厂区异常泄漏

利用长光程傅里叶变换红外光谱仪(open path fourier transform infrared,OP-FTIR)对炼油厂、油漆制造厂以及润滑油制造厂污染排放进行历时3至5天24小时连续监测,检测数据辅之气象资料以及生产操作记录和原料计量数据,经综合分析可溯源生产工艺设备、管线、阀门与连接管件、储罐(槽)以及排放管道的事故性泄漏点,提供给厂方有针对性地进行维修和改造,避免或减少生产过程中的物料流失,消除安全隐患及对大气的污染。

傅里叶变换红外光谱技术对北柴胡中有效成分定量模型建立及含量测定

目的基于傅里叶变换红外光谱技术,建立北柴胡有效成分快检定量模型,实现对未知北柴胡有效成分的含量预测,为实现中药材有效成分的快速、无损检测提供方法依据。方法使用傅里叶变换红外光谱技术采集不同采收期的54份北柴胡样品红外光谱图,使用高效液相色谱技术测定54份北柴胡中柴胡皂苷A(Ss-a)、柴胡皂苷D(Ss-d)、柴胡皂苷C(Ss-c)、柴胡皂苷F(Ss-f)的含量,并以Ss-a、Ss-d、Ss-c、Ss-f计柴胡总皂苷(Ss-s)的含量,运用TQ分析软件,通过化学计量学方法偏最小二乘法(PLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNT)、一阶导数(1stDer)、二阶导数(2ndDer)及SG卷曲平滑(SG)和诺里斯导数滤波(ND)进行光谱处理并建立模型。结果SMLR+SNT+2ndDer+SG对Ss-c、Ss-f含量测定效果最好,相关系数分别为0.8365、0.8325,平均绝对偏差分别为-0.01%、-0.01%;SMLR+MSC+2ndDer+SG对Ss-a、Ss-d、Ss-s含量测定效果最好,相关系数分别为0.8206、0.8356、0.8405,平均绝对偏差分别为-0.08%、-0.19%、-0.20%。结论以傅里叶变换红外光谱技术与高效液相色谱技术相结合,可以实现北柴胡有效成分快速含量测定,该研究为中药材含量检测提供了新方法,在一定程度上能够推动中药材质量稳定、可控。

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。

变压器游离气体傅里叶变换红外光谱分析

针对目前变压器游离气体气相色谱法分析需要人工取气、耗时过长等问题,文中提出了一种采用傅里叶红外光谱法对游离气体进行在线监测的方法。该方法通过电磁阀控制与气体继电器相连的集气器的工作,从集气器中自动取气进行光谱分析。游离气光谱分析过程中,采用分段比基线校正法对游离气吸收光谱进行校正,采用Tikhonov正则化特征变量方法从混合气体吸收光谱图冗杂的谱线中挑选特征变量,最后利用最小二乘支持向量机法建立定量分析模型,分析计算红外吸收光谱图,得到变压器游离态气体中各组分的体积分数。实验室实验结果表明,变压器游离气体傅里叶红外光谱在线监测系统可以完成对游离气体的自动取气和气体检测功能,实现对游离气体的在线监测以及多组分游离气体的高精度检测,具有实际应用价值。

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。

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%。

傅里叶变换红外光谱法在植物鉴定中的应用研究进展

傅里叶变换红外(FTIR)光谱因其分析速度快、非破坏性、高分辨率的优势得到广泛应用。在植物鉴定方面,该技术可以检测和区分植物组织中存在的各种生物分子,有助于根据独特的生化特征区分不同的植物物种,从而促进准确可靠的识别。本文将从农业、中医、环境保护和法医植物学四个方面探讨傅里叶变换红外光谱技术在植物鉴定中的应用。

基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种

将不同维度光谱图像的概念首次应用于物种鉴别,建立了快速准确的黄精属鉴别方法。采集6种黄精属共计563批样品,基于傅里叶变换中红外光谱(FT-MIR)的一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、乘法散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay(SG)5种预处理方法,构建了决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法。同时构建了深度学习残差神经网络(ResNet)模型,绘制了不同维度的光谱图像,包括一维MIR,同步、异步和综合二维相关光谱、三维相关光谱、三维相关光谱投影图像的10个数据集,并将其与ResNet模型相结合进行分类。结果表明,不同预处理方法对模型结果的影响不同,MSC预处理方法可显著提高DT、RF和SVM 3种算法的准确率。基于同步二维相关光谱数据集的ResNet算法建模效果最好,准确率达到100%,损失值较小,不需要复杂的预处理,时间成本低,可以准确鉴别黄精属物种,为食品、中草药等其他领域的鉴别提供了参考。

长白山地区几种红景天品种的傅里叶变换红外光谱法鉴别研究

分别用石油醚 ,氯仿 ,甲醇对长白山地区的野生和栽培高山红景天和长白红景天进行了提取 ,并首次对提取物进行了傅里叶变换红外光谱法测定 ,还用红景天块做了相应的验证研究。结果表明 ,长白山地区的野生和栽培高山红景天和长白红景天的红外光谱图谱有明显不同 。

开放光程傅里叶变换红外光谱系统观测城市空气中的NH_3

介绍了一套自行研制的开放光程傅里叶变换红外光谱系统,该系统具有250 m的有效光程。利用HITRAN数据库中的辐射线强等参数建立了用于浓度反演的标准吸收截面。使用该系统对北京地区大气的NH3进行了连续观测,并对测量结果进行了分析。研究结果表明,北京地区大气具有较高的NH3浓度,且具有比较明显的日变化周期特征,体现出白天高、夜间低的变化特征。

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。

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。

傅里叶变换红外光谱对滇重楼生长年限的鉴别研究

用傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)结合光谱软件Omnic 8.0中光谱检索的方法对同一产地滇重楼样品进行生长年限的鉴别研究。测试了68株、7种不同生长年限滇重楼主根木质部样品的红外光谱,利用Omnic 8.0软件建立了Paris0、Paris1、Paris2、Paris4等4个光谱库,所有光谱库均分别由每个生长年限任意6株主根木质部样品的平均红外光谱、平均一阶导数光谱、平均二阶导数光谱和平均四阶导数光谱组成。各样品红外光谱及其导数光谱分别与相应的光谱库进行光谱检索来鉴别样品的生长年限,比较了红外光谱及其3种导数光谱在相关性、绝对微分差、平方微分差3种检索算法,以及1 800~900 cm-1、1 800~500 cm-1、全光谱(4 000~400 cm-1)3个检索范围的鉴别效果。结果表明:红外四阶导数光谱、绝对微分差算法、全光谱范围的检索鉴别效果较好;基于主根木质部样品四阶导数红外光谱在全光谱范围、绝对微分差算法的光谱检索对滇重楼生长年限鉴别正确率为86.8%。由结果看出,FTIR结合光谱检索的方法可以鉴别滇重楼生长年限,为重楼药材生长年限的鉴定提供了一种新思路。

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。