劉玉飛，王方方，黃彩娟，黃 濤，張 凱，于 杰

（1.貴州大學(xué) 材料科學(xué)與冶金工程學(xué)院，貴州 貴陽(yáng)550025；2.國(guó)家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心，貴州 貴陽(yáng)550014；3.貴州凱科特材料有限公司，貴州 貴陽(yáng)550014）

0 前言

紅外光譜定量分析無(wú)需樣品預(yù)處理，具有精度高、分辨率高、測(cè)定波段寬等特點(diǎn)，在預(yù)防醫(yī)學(xué)［1］、石油［2］、藥 物［3］、農(nóng) 業(yè)［4］、石 化［5］、食 品、煙 草、生物［6］等領(lǐng)域，以及聚合物接枝率、交聯(lián)度等方面得到了廣泛應(yīng)用。我國(guó)近紅外光譜儀器發(fā)展也取得了諸多成果。

紅外光譜定量分析的計(jì)算方法主要基于朗伯-比爾定律：A＝lgI0／I＝εCL。式中：I0和I分別為入射光和透過(guò)樣品后的透射光的強(qiáng)度；A為吸光度，與物質(zhì)的濃度C、厚度L成正比；ε為吸光系數(shù)，與基團(tuán)的結(jié)構(gòu)、所處的環(huán)境有關(guān)，取決于基團(tuán)振動(dòng)時(shí)偶極矩的變化率。在紅外光譜定量分析中，可以用峰位吸光度（圖譜中的峰高）和吸收峰面積積分兩種方法表示。利用偏最小二乘回歸法［7］、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［8］化學(xué)計(jì)量法可解決紅外光譜中嚴(yán)重重疊和非線性等問(wèn)題，對(duì)藥品、食物等物質(zhì)定量分析，并可檢測(cè)其中有害物質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)成分。作者闡述了紅外光譜定量分析在藥物、食品、有機(jī)合成機(jī)制等中應(yīng)用，以期對(duì)同行有所幫助。

1 在藥物分析中應(yīng)用

藥物與人們的身體健康息息相關(guān)，其質(zhì)量檢測(cè)至關(guān)重要?；诿糠N分子都有由其組成和結(jié)構(gòu)決定的紅外吸收光譜，因此可以用紅外光譜定量分析的方法對(duì)分子結(jié)構(gòu)分析和鑒定。Martí-Aluja Idoia等［9］通過(guò)紅外光譜的多元曲線分辨率的交替最小二乘法定量分析齊多夫定、依法韋侖和利托那韋等對(duì)胰島素聚合的影響。Nicolle F Robaina等［10］通過(guò)傅里葉紅外變換光譜在透過(guò)薄膜的傳輸模式中測(cè)定制藥配方中的阿奇霉素。

吳笛等［11］利用傅里葉紅外變換光譜定量表征了與柳葉水甘草堿（TAB）作用前后的牛血清白蛋白（BSA）二級(jí)結(jié)構(gòu)的變化。與TAB作用前的光譜圖與緩沖液光譜圖差譜得到相互作用前BSA的紅外光譜；與TAB作用后的光譜圖與藥物光譜圖差譜得到相互作用后BSA的紅外光譜圖。將得到的紅外差譜在1 600～1 700cm-1波數(shù)段進(jìn)行傅里葉去卷積處理和線性擬合，獲得各子峰的吸收頻率和峰寬，并對(duì)其進(jìn)行多次擬合，使殘差最小。對(duì)得到的每一個(gè)子峰進(jìn)行歸屬，根據(jù)其積分面積計(jì)算各個(gè)二級(jí)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

朱玉婷等［12］通過(guò)紅外光譜特征峰吸光度定量葛仙米多糖硫酸酯的取代度。通過(guò)測(cè)量吸收峰高度和測(cè)量吸收峰面積兩種方法進(jìn)行。其研究結(jié)果與比濁法測(cè)定取代度相比，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)誤差，為紅外光譜定量測(cè)定多糖取代基種類(lèi)提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

姚羽等［13］建立了傅里葉紅外變換衰減全反射光譜法（FTIR-ATR）測(cè)定氨芐西林鈉中二甲硅油的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，并探索二甲硅油與藥物澄清度的相關(guān)性。用峰面積代替朗伯-比爾定律：A＝εCL中的A值進(jìn)行定量分析。利用的是吸收峰的全部信息。其準(zhǔn)確性、重現(xiàn)性都高，所以采用峰面積法定量分析。

趙霞等［14］建立了傅里葉紅外變換衰減全反射光譜法（FTIR-ATR）測(cè)定藥用鹵化丁基橡膠塞表面的硅油量。利用二甲基硅油在（1 260±10）cm-1波數(shù)的特征吸收峰峰面積定量測(cè)定。結(jié)果表明：該方法靈敏，準(zhǔn)確可靠，可用于藥用鹵化丁基橡膠塞表面殘留硅油的定量測(cè)定。

Yuan Chang-ji等［15］用近紅外光譜法快速測(cè)定冬蟲(chóng)夏草中的腺苷和多糖。近紅外光譜法被用來(lái)建立冬蟲(chóng)夏草菌絲體粉中的腺苷和多糖的定量分析模型；并用多種不同的光譜預(yù)處理方法完成紅外光譜的轉(zhuǎn)變，且最終消除原始光譜的噪聲。測(cè)量腺苷和多糖的偏最小二乘法定量分析模型的交叉驗(yàn)證校正集的最佳均方根值分別是0.759 2和0.009 3，而它的預(yù)測(cè)集的均方根值分別是0.672 0和0.008 3。結(jié)果表明：通過(guò)建立模型，采用近紅外光譜法測(cè)定冬蟲(chóng)夏草中的腺苷和多糖是可行的。

Abrahamsson Christoffer等［16］用時(shí)間分辨的近紅外光譜對(duì)藥片定量分析。這項(xiàng)技術(shù)能夠檢測(cè)樣品的吸收性能和散射性能，因此，在對(duì)樣品的物理參數(shù)的處理中，該技術(shù)比傳統(tǒng)的近紅外投射光譜法更好。實(shí)驗(yàn)使用一個(gè)脈沖寶石激光，結(jié)合一個(gè)非線性光子晶體光纖作為光源；用一個(gè)時(shí)間分辨條紋相機(jī)測(cè)量通過(guò)樣本的光線；并用不同氧化鐵的濃度和不同厚度的藥片作為樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；最后用時(shí)間分辨技術(shù)傳輸?shù)慕Y(jié)果與用傳統(tǒng)的近紅外光譜傳輸?shù)慕Y(jié)果進(jìn)行比較。用時(shí)間分辨技術(shù)測(cè)量的數(shù)據(jù)比用傳統(tǒng)的近紅外光譜傳輸技術(shù)測(cè)量的數(shù)據(jù)建立的偏最小二乘法模型好。

Michelle C H等［17］用拉普拉曼光聲光譜法和近紅外光譜法定量分析藥片中的多形體雜質(zhì)。在固體劑型的制造和分析中，原料藥中交變多晶型物的檢測(cè)和定量是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。每一種多晶型物都有其獨(dú)特的物理和化學(xué)性質(zhì)。這些性質(zhì)直接影響溶解度和生物藥效率等。近紅外光譜法和拉普拉曼光聲光譜法可以快速地測(cè)定固體樣本中多晶型物。在這項(xiàng)研究中建立了兩種賦形劑和質(zhì)量分?jǐn)?shù)為10%的API（吡拉西坦的兩種多晶型物FII和FIII的混合物）的藥片系統(tǒng)模型。用拉普拉曼光聲光譜法和近紅外光譜法可以檢測(cè)藥片中的多晶型污染物FII。它的檢測(cè)限分別為0.6%和0.7%。

2 在食品中應(yīng)用

食品是人類(lèi)賴以生存和發(fā)展的最基本的條件。隨著人們生活水平的不斷提高，食品工業(yè)獲得了空前的發(fā)展，食品檢測(cè)技術(shù)也顯得至關(guān)重要。用紅外光譜定量分析的方法對(duì)食品檢測(cè)也越來(lái)越普遍。Simon A H等［18］用近紅外光譜法檢測(cè)摻雜三聚氰胺的豆粕粉。Bogomolov A等［19］對(duì)乳脂和蛋白質(zhì)在400～1 100nm范圍內(nèi)的分散光譜定量分析。Lynch J M等［20］用中紅外光譜法分析牛奶中的成分。

于修燭等［21］通過(guò)FTIR-ATR技術(shù)在三臺(tái)不同的紅外光譜儀上采集光譜，并用負(fù)二階導(dǎo)法（-2D法）分析光譜。在負(fù)二階導(dǎo)光譜圖中，反式脂肪酸在966～963cm-1的峰高與反式脂肪酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，回歸得到紅外定標(biāo)方程。用驗(yàn)證樣品集對(duì)定標(biāo)方程驗(yàn)證，獲得驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)為0.999 2。結(jié)果表明：-2D分析法在FTIR-ATR技術(shù)測(cè)定油脂中反式脂肪酸是可行的；與傳統(tǒng)的方法相比，無(wú)需相應(yīng)的基準(zhǔn)油脂作為參考。

倪昕路等［22］采用傅里葉紅外變換光譜法定量分析食品及油脂中反式脂肪酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。由峰面積與反式脂肪酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)的線性校準(zhǔn)曲線定量計(jì)算反式脂肪酸在油脂中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。結(jié)果表明：該方法可通過(guò)反式雙鍵的特征峰對(duì)樣品油脂中的反式脂肪酸準(zhǔn)確定量，具有簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，適用于食品營(yíng)養(yǎng)標(biāo)簽的測(cè)定。

王麗杰等［23］利用近紅外（NIR）漫反射光譜（1 100～1 700nm）測(cè)量牛奶中脂肪、蛋白質(zhì)和乳糖的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。采用偏最小二乘方（PLS）回歸，建立了測(cè)量光譜與牛奶中主要成分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)之間的校正模型，并對(duì)其預(yù)測(cè)重復(fù)性進(jìn)行了研究；進(jìn)而探討了非線性校正方法徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）的可行性，還與PLS線性校正模型對(duì)比；探討了如何提高PLS校正模型預(yù)測(cè)精度等相關(guān)問(wèn)題。

Niu Xiaoying等［24］通過(guò)傅里葉近紅外變換光譜和化學(xué)計(jì)量法，并用高效液相色譜法作為參考方法，研究了定量分析藕粉中的葡萄糖和果糖的質(zhì)量分?jǐn)?shù)的可行性。運(yùn)用PLSR，F(xiàn)iPLS，BiPLS等線性分析法以及ANN和LS-SVM等非線性分析法對(duì)定量模型的性能進(jìn)行評(píng)估和比較。結(jié)果表明：近紅外光譜技術(shù)結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)可以有效地定量分析藕粉中葡萄糖和果糖的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

Ji Haiyan等［25］通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和近紅外反射光譜的傅里葉系數(shù)定量分析小米中的蛋白質(zhì)。在建立小米中蛋白質(zhì)的定量分析校正模型時(shí)，小米的近紅外反射光譜的前幾個(gè)傅里葉系數(shù)可以被用作人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以降低普頻，還可以用理想濾波器過(guò)濾高頻噪聲。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析模型可獲得更好的結(jié)果。蛋白質(zhì)的相關(guān)系數(shù)和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差的校正集分別是 0.971 和 2.40%，預(yù)測(cè)集是 0.955和2.96%，取得了較好的成果。

Reis Nádia等［26］利用傅里葉漫反射紅外變換光譜法和化學(xué)計(jì)量法定量分析炒咖啡中的多種添加劑。該方法將偏最小二乘回歸法一階導(dǎo)數(shù)的校準(zhǔn)和驗(yàn)證模型運(yùn)用到檢測(cè)和定量分析人為摻雜的磨碎的炒咖啡中的雜質(zhì)。這些雜質(zhì)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1%～66%。對(duì)該模型的研究主要應(yīng)用了3 200～2 730cm-1和1 800～700cm-1光譜區(qū)的組合；校準(zhǔn)集和驗(yàn)證集的回歸系數(shù)分別為0.99和0.98，并且校準(zhǔn)和驗(yàn)證誤差也很低，分別為1.23%和2.67%。其主要優(yōu)點(diǎn)是，可以避免使用一些有毒溶劑和試劑，而且也不需要高技術(shù)人員在質(zhì)檢實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行常規(guī)的程序分析。

3 在其他方面應(yīng)用

紅外光譜定量分析除了檢測(cè)藥品、食品成分外，還對(duì)高分子合成機(jī)制的探究、產(chǎn)物的產(chǎn)率分析等都有一定的應(yīng)用。

馮書(shū)香等［27］利用傅里葉紅外光譜技術(shù)研究了甲基叔丁基醚（MTBE）的紅外光譜特性。在校正集的質(zhì)量分?jǐn)?shù)范圍（0.6%～20%）內(nèi)，質(zhì)量分?jǐn)?shù)與吸光度呈現(xiàn)較好的線性關(guān)系。其線性相關(guān)系數(shù)為0.999，檢測(cè)限為0.12%，并結(jié)合經(jīng)典最小二乘法預(yù)測(cè)了汽油樣品中MTBE的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。結(jié)果表明：該方法準(zhǔn)確、方便，能夠滿足快速檢測(cè)汽油中MTBE的要求。

孫媛等［28］采用傅里葉顯微紅外變換光譜技術(shù)對(duì)采自中國(guó)3個(gè)產(chǎn)地的14片天然IaAB型鉆石進(jìn)行了系統(tǒng)的面掃描分析。根據(jù)顯微紅外光譜譜圖定量計(jì)算鉆石中的氮的質(zhì)量分?jǐn)?shù)（1 616個(gè)紅外測(cè)試數(shù)據(jù)），并進(jìn)行填圖示蹤。顯微紅外光譜面掃描法填圖顯示的雜質(zhì)元素的定量分析數(shù)據(jù)，可以為不同成因環(huán)境，甚至對(duì)不同產(chǎn)地的鉆石提供有價(jià)值的參考，顯示出顯微紅外光譜技術(shù)在解釋礦物晶體的微觀信息方面具有更大的空間。

張萌萌等［29］采用紅外光譜測(cè)試技術(shù)，通過(guò)計(jì)算羰基特征峰的面積與甲基峰面積之比來(lái)表征副反應(yīng)程度。比值愈大，副反應(yīng)愈多。該計(jì)算方法得到了核磁共振的驗(yàn)證。

朱寒等［30］將原位全反射傅里葉紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于研究稀土催化Ip配位聚合反應(yīng)過(guò)程及聚合反應(yīng)動(dòng)力學(xué)。根據(jù)特征峰歸屬及吸收峰強(qiáng)度，將特征峰的強(qiáng)度數(shù)據(jù)用于計(jì)算單體在聚合過(guò)程中的轉(zhuǎn)化率，從而獲得特征峰的強(qiáng)度與單體轉(zhuǎn)化率的關(guān)系。

趙姜維等［31］將原位全反射傅里葉紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于研究稀土催化丁二烯配位聚合反應(yīng)；探討了采集FTIR譜圖的背景，用于定量計(jì)算的特征峰的選擇與確定，單體濃度和所確定的特征峰強(qiáng)度的關(guān)系；以及丁二烯溶液聚合反應(yīng)動(dòng)力學(xué)等。結(jié)果表明：3個(gè)特征峰的強(qiáng)度均與丁二烯的濃度成正比關(guān)系，并確定904cm-1處特征峰強(qiáng)度用于定量計(jì)算丁二烯聚合反應(yīng)的轉(zhuǎn)化率。丁二烯聚合反應(yīng)速率與單體的濃度呈現(xiàn)一級(jí)動(dòng)力學(xué)關(guān)系。

張匯萌等［32］采用FT-IR跟蹤法研究了雙酚S與環(huán)氧氯丙烷的醚化反應(yīng)；并使用回歸分析法研究了醚化物在FT-IR中的醚鍵特征峰強(qiáng)度與酚羥基轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)兩者存在良好的二次函數(shù)關(guān)系，建立了FT-IR法測(cè)定醚化反應(yīng)中酚羥基轉(zhuǎn)化率的標(biāo)準(zhǔn)工作曲線；并利用該曲線研究了雙酚S與環(huán)氧氯丙烷的醚化反應(yīng)動(dòng)力學(xué)。結(jié)果表明：在環(huán)氧氯丙烷過(guò)量的情況下，醚化反應(yīng)速率與酚羥基的濃度相關(guān)。當(dāng)酚羥基的濃度小于臨界值時(shí)，該反應(yīng)為一級(jí)反應(yīng)；當(dāng)酚羥基的濃度大于臨界值時(shí)，該反應(yīng)為零級(jí)反應(yīng)。

吳艷光等［33］利用異佛爾酮二異氰酸酯（IPDI）與聚疊氮縮水甘油醚（GAP）反應(yīng)生成—NCO封端的GAP預(yù)聚物。該預(yù)聚物再與NC中的—OH交聯(lián)形成高分子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。反應(yīng)過(guò)程中—NCO的濃度會(huì)逐漸降低，—NCO在2 270cm-1處的FT-IR吸收峰強(qiáng)度逐漸減弱。因此，可通過(guò)該峰強(qiáng)度變化，采用2 100cm-1處—N3吸收峰作為測(cè)試的內(nèi)標(biāo)峰，定量描述—NCO與—OH的反應(yīng)程度。

尚建麗等［34］通過(guò)加速老化試驗(yàn)，分別對(duì)三種常用的外墻涂料進(jìn)行了物理性能的測(cè)試。應(yīng)用涂層光澤度、厚度損失率作為涂層老化的評(píng)價(jià)參數(shù)。在分析紫外光對(duì)建筑外飾面涂層的影響及機(jī)制基礎(chǔ)上，采用紅外光譜技術(shù)對(duì)其耐久性分析。結(jié)果表明：在該人工模擬環(huán)境中，經(jīng)過(guò)多次老化循環(huán)后光澤度損失率和厚度損失率為定值。紅外光譜技術(shù)可以對(duì)涂層的老化進(jìn)行定量分析。

豐曉等［35］利用紅外光譜測(cè)定了瀝青老化前后羰基吸收峰的紅外光譜；計(jì)算了不同老化瀝青的吸光度的比值（光線通過(guò)溶液或物質(zhì)前的入射光強(qiáng)度與該光線通過(guò)溶液或物質(zhì)后的透射光強(qiáng)度比值的以10為底的對(duì)數(shù)），并對(duì)其針入度的變化進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：瀝青老化與針入度之間有很好的相關(guān)性。利用紅外光譜法測(cè)定瀝青老化前后1 700 cm-1處羰基吸收峰的紅外光譜，并計(jì)算其吸光度的比值，可以定量分析瀝青的老化程度。

4 展望

近年來(lái)近紅外光譜儀器呈現(xiàn)小型化、便攜化、專用化等趨勢(shì)。國(guó)產(chǎn)儀器要應(yīng)用于民生檢測(cè)領(lǐng)域，才能夠發(fā)掘出巨大市場(chǎng)。飼料、食用油、藥品、食品、紡織、化工等行業(yè)都是近紅外光譜儀器潛在的應(yīng)用領(lǐng)域。紅外光譜檢測(cè)技術(shù)雖然已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但同樣也存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。例如：中紅外光譜區(qū)集中了太多的信息，使得該區(qū)圖譜復(fù)雜，相鄰峰之間重疊嚴(yán)重，給分析鑒定帶來(lái)了一些困難。目前近紅外光譜儀在面料檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用還不普及，面料檢測(cè)精度要求優(yōu)于1%成為推廣中面臨的巨大挑戰(zhàn)。因此，紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在未來(lái)還存在很大的發(fā)展空間。

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