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近紅外與中紅外光譜分析的區(qū)別
更新時間:2009-10-09   點擊次數(shù):4503次

近紅外光(NIR)是介于可見區(qū)和中紅外區(qū)間的電磁波,不同文獻中對其波長范圍的劃分不盡相同,美國試驗和材料協(xié)會(ASTM)規(guī)定為700nm至2500nm。NIR常被化分為短波近紅外(SW-NIR)和長波近紅外(LW-NIR),其波段范圍分別為700—1100nm和1100—2500 nm。   
    1800年,Herschel發(fā)現(xiàn)了NIR光譜區(qū);1900年前后,NIR光譜儀器使用玻璃棱鏡和膠片記錄器,其光譜范圍局限于700nm—1600nm。50年代的商品NIR光譜儀使用硫化鉛光敏電阻作檢測器,其波長范圍能延伸至3000nm,能用于定量分析,但,由于NIR消光系數(shù)低和譜帶寬而解析困難,該技術并沒有獲得廣泛應用。60年代,KarlNorris  
    使用漫反射技術對麥子水分、蛋白和脂肪含量進行研究,發(fā)現(xiàn)NIR光譜用于常規(guī)分析的實用價值。隨計算機發(fā)展和化學計量學(Chemometrics)誕生,NIR和化學計量學結合產生了現(xiàn)代NIR光譜學。NIRzui先應用于農業(yè)領域。80年代,光譜儀器制作和計算機技術水平有了大的提高,NIR被廣泛應用于在工業(yè)和其它領域。近幾屆匹司堡分析儀器會議上,NIR已成為紅外光譜分析報道的熱點。NIR在線分析應用給石化工業(yè)帶來了巨大經(jīng)濟效益,更是引人注目。  
    根據(jù)紅外輻射在地球大氣層中的傳輸特性,通常分為近紅外(0.75μm到3μm)、中紅外(3μm到30μm)、遠紅外(30μm到1000μm)。  
    主要區(qū)別是波長不同,應用領域不同。   
      紅外吸收光譜法是定性鑒定化合物及其結構的重要方法之一,在生物學、化學和環(huán)境科學等研究領域發(fā)揮著重要作用。無論樣品是固體、液體和氣體,純物質還是混合物,有機物還是無機物,都可以進行紅外分析。紅外光譜法廣泛應用于高分子材料、礦物、食品、環(huán)境、纖維、染料、粘合劑、油漆、毒物、藥物等諸多方面,在未知化合物剖析方面具有獨到之處。  
    (NIR)分析技術是近年來分析化學領域迅猛發(fā)展的高新分析技術,越來越引起國內外分析專家的注目,在分析化學領域被譽為分析“巨人”,它的出現(xiàn)可以說帶來了又一次分析技術的革命。  
    近紅外區(qū)域按ASTM定義是指波長在780~2526nm范圍內的電磁波,是人們zui早發(fā)現(xiàn)的非可見光區(qū)域。由于物質在該譜區(qū)的倍頻和合頻吸收信號弱,譜帶重疊,解析復雜,受當時的技術水平限制,近紅外光譜“沉睡” 了近一個半世紀。直到20世紀50年代,隨著商品化儀器的出現(xiàn)及Norris等人所做的大量工作,使得近紅外光譜技術曾經(jīng)在農副產品分析中得到廣泛應用。到60年代中后期,隨著各種新的分析技術的出現(xiàn),加之經(jīng)典近紅外光譜分析技術暴露出的靈敏度低、抗干擾性差的弱點,使人們淡漠了該技術在分析測試中的應用,從此,近紅外光譜進入了一個沉默的時期。80年代后期,隨著計算機技術的迅速發(fā)展,帶動了分析儀器的數(shù)字化和化學計量學的發(fā)展,通過化學計量學方法在解決光譜信息提取和背景干擾方面取得的良好效果,加之近紅外光譜在測樣技術上所*的特點,使人們重新認識了近紅外光譜的價值,近紅外光譜在各領域中的應用研究陸續(xù)展開。進入90年代,近紅外光譜在工業(yè)領域中的應用全面展開,有關近紅外光譜的研究及應用文獻幾乎呈指數(shù)增長,成為發(fā)展zui快、zui引人注目的一門獨立的分析技術。由于近紅外光在常規(guī)光纖中具有良好的傳輸特性,使近紅外光譜在在線分析領域也得到了很好的應用,并取得良好的社會效益和經(jīng)濟效益,從此近紅外光譜技術進入一個快速發(fā)展的新時期。
                                  
     我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚,除一些專業(yè)分析工作人員以外,近紅外光譜分析技術還鮮為人知。但1995年以來已受到了多方面的關注,并在儀器的研制、軟件開發(fā)、基礎研究和應用等方面取得了較為可喜的成果。但是目前國內能夠提供整套近紅外光譜分析技術(近紅外光譜分析儀器、化學計量學軟件、應用模型)的公司仍是。隨著中國加入WTO及經(jīng)濟化的浪潮,國外許多大型分析儀器生產商紛紛登陸中國,想在*時間占領中國的近紅外光譜分析儀器市場。由此也可以看出近紅外光譜分析技術在分析界炙手可熱的發(fā)展趨勢。在不久的未來,近紅外光譜分析技術在分析界必將為更多的人所認識和接受。  
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