光譜密碼：近紅外的分子振動基礎(chǔ)與信息解碼原理

更新時間：2026-02-03 | 點擊率：194

　近紅外光譜技術(shù)之所以能成為強大的分析工具，其根本在于它直接探測分子內(nèi)部的“運動密碼”——分子振動。當近紅外光（波長780-2500nm）照射到物質(zhì)時，其光子能量恰好能與分子中特定含氫基團（如C-H、O-H、N-H）的振動能級躍遷發(fā)生共振吸收。這種吸收并非基頻振動（發(fā)生在中紅外區(qū)），而主要是倍頻與合頻，即振動能級從基態(tài)躍遷至第二、第三激發(fā)態(tài)，或兩種不同振動模式的能量疊加。雖然吸收強度較弱，但正因為其復(fù)雜性，反而承載了極為豐富的結(jié)構(gòu)與環(huán)境信息。

　　從光譜到化學(xué)信息：化學(xué)計量學(xué)的“解碼”過程

　　然而，一張近紅外光譜并非“一目了然”。它是一條包含數(shù)百至數(shù)千個數(shù)據(jù)點的寬緩重疊譜帶，是樣品中所有含氫基團貢獻的疊加。直接“閱讀”單一波長的吸光度幾乎沒有意義，必須依靠化學(xué)計量學(xué)這一數(shù)學(xué)工具進行全局性的“解碼”。

　　這一解碼過程分為兩大核心步驟：

　　建立模型：關(guān)聯(lián)光譜與性質(zhì)

　　首先需要收集一組具有代表性的樣品（校正集），并使用參考方法（如色譜、濕化學(xué)分析）準確測定其目標性質(zhì)（如水分、蛋白質(zhì)含量）。隨后，測量這些樣品的近紅外光譜，并利用多元校正算法（如偏最小二乘法，PLS）在海量的光譜變量中，尋找與目標性質(zhì)變化協(xié)同變化的特定譜圖模式。這個過程實質(zhì)上是數(shù)學(xué)“濾波器”，剔除了與目標性質(zhì)無關(guān)的干擾信息（如顆粒大小、光程變化），構(gòu)建出描述“光譜變化-性質(zhì)變化”關(guān)系的定量校正模型。

　　預(yù)測未知：應(yīng)用模型解讀新光譜

　　模型建立并經(jīng)過嚴格驗證后，便成為一把“解碼鑰匙”。對于未知樣品，只需測量其光譜，將該光譜數(shù)據(jù)輸入模型，算法便會自動調(diào)用之前學(xué)習到的“光譜-性質(zhì)”對應(yīng)關(guān)系，計算出目標性質(zhì)的預(yù)測值。模型的強大之處在于，它解讀的并非某個孤立的峰，而是整個光譜形態(tài)的細微變化所反映的整體化學(xué)信息。

　　因此，近紅外分析的本質(zhì)，是通過數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)方法，從復(fù)雜的分子振動光譜中，提取并量化出與物質(zhì)化學(xué)組成和結(jié)構(gòu)相關(guān)的特征信息。這使它從一種物理測量手段，升華為一種強大的化學(xué)信息解碼技術(shù)。

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