時(shí)間：2023-06-07 15:57:02
序論：在您撰寫光譜學(xué)分析時(shí)，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
本書是第二卷，由四部分組成，共25章：第一部分是“歷史的綜述”，含第1章：1. Aimé Cotton在1895年發(fā)現(xiàn)CD和ORD后的第一個(gè)十年；第二部分是“有機(jī)立體化學(xué)”，含2-12章：2. 一些天然的手性發(fā)色團(tuán)――經(jīng)驗(yàn)規(guī)則和量子化學(xué)計(jì)算；3. 用于測(cè)定苯和其它芳香族發(fā)色團(tuán)絕對(duì)構(gòu)型的電子CD；4. 電子CD激子手性方法：原理和應(yīng)用；5. 手性擴(kuò)展p-電子化合物的CD光譜：絕對(duì)立體化學(xué)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的理論確定；6. 利用固態(tài)電子圓二色性和量子力學(xué)計(jì)算來(lái)編配天然產(chǎn)物的絕對(duì)構(gòu)型；7. 金屬有機(jī)化合物的動(dòng)態(tài)立體化學(xué)和旋光光譜學(xué)；8. 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的圓二色性：開關(guān)分子及超分子的手性；9. 超分子系統(tǒng)的電子圓二色性；10. 利用有量子計(jì)算功能的HPLCECD進(jìn)行手性化合物的在線立體化學(xué)分析；11. 用振動(dòng)圓二色性進(jìn)行手性天然產(chǎn)物的結(jié)構(gòu)測(cè)定；12. 分子絕對(duì)構(gòu)型的測(cè)定：選擇適當(dāng)旋光法的準(zhǔn)則。第三部分是“無(wú)機(jī)立體化學(xué)”，含第13章：13. 電子圓二色性在無(wú)機(jī)立體化學(xué)中的應(yīng)用。第四部分是“生物分子”，含第14-25章：14. 蛋白質(zhì)的電子圓二色性；15. 肽的電子圓二色性；16. 擬肽的電子圓二色性；17. 核酸的電子圓二色性；18. 肽核酸及其類似物的電子圓二色性；19. 蛋白質(zhì)與核酸相互作用的圓二色性；20. 用電子圓二色性來(lái)分析捆綁在核酸上的藥物或天然產(chǎn)物；21. 用電子圓二色性來(lái)探索HSA和AGP藥物捆綁位置；22. 生物高聚物、肽、蛋白質(zhì)和核酸的構(gòu)象研究――振動(dòng)圓二色性的作用；23. 從拉曼光學(xué)活性來(lái)看生物分子的結(jié)構(gòu)和行為；24. 糖類和復(fù)合糖的旋光、電子圓二色性以及振動(dòng)圓二色性；25. 通過(guò)電子圓二色性來(lái)發(fā)現(xiàn)藥物。本書以紀(jì)念已故的Carlo Rosini教授的短文開頭。每章的結(jié)尾有參考書目，目錄的前面有各章作者簡(jiǎn)介，結(jié)尾有主題索引。
本書第一編著貝羅娃博士是美國(guó)紐約哥倫比亞大學(xué)化學(xué)系的研究員。1998年以來(lái)，她一直是《手性》雜志的編委會(huì)成員。
本書可用做大學(xué)生或研究生的教科書，或?qū)W術(shù)和工業(yè)領(lǐng)域的研究工作者的參考書。
英文名稱：Spectroscopy and Spectral Analysis
主管單位：中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)
主辦單位：中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)
出版周期：月刊
出版地址：北京市
語(yǔ)
種：中文
開
本：大16開
國(guó)際刊號(hào)：1000-0593
國(guó)內(nèi)刊號(hào)：11-2200/O4
郵發(fā)代號(hào)：82-68
發(fā)行范圍：國(guó)內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行
創(chuàng)刊時(shí)間：1981
期刊收錄：
CA 化學(xué)文摘(美)(2009)
SA 科學(xué)文摘(英)(2009)
SCI 科學(xué)引文索引(美)(2009)
CBST 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)速報(bào)(日)(2009)
Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)
EI 工程索引(美)(2009)
中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD―2008)
核心期刊：
中文核心期刊(2008)
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[關(guān)鍵詞]近紅外光譜分析技術(shù) 牛奶 化學(xué)分析 應(yīng)用
中圖分類號(hào)：TS207.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2016）11-0258-01
近紅外光具體指波長(zhǎng)在780-2526nm范圍內(nèi)的電磁波，近紅外光譜分析技術(shù)則是光譜測(cè)量技術(shù)同化學(xué)計(jì)量學(xué)的有機(jī)結(jié)合。近紅外光分析技術(shù)應(yīng)用范圍不斷拓展，在食品行業(yè)中應(yīng)用于調(diào)味品、酒制品、肉類等成分鑒別以及真?zhèn)舞b別，近年來(lái)其在牛奶制品化學(xué)分析中也得到了較為廣泛的應(yīng)用。分析近紅外光譜技術(shù)在牛奶及其制品分析檢測(cè)中的應(yīng)用，實(shí)施對(duì)牛奶及其制品的質(zhì)量安全控制，有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
一、近紅外光譜分析技術(shù)原理
近紅外光譜分析技術(shù)是近幾十年來(lái)發(fā)展最為迅速的高新分析技術(shù)之一。我國(guó)從上世紀(jì)80年代開始應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)，并逐漸拓展到食品、農(nóng)業(yè)、石化等多個(gè)領(lǐng)域，近紅外光譜是分子振動(dòng)光譜倍頻與合頻吸收光譜，主要為X-H鍵吸收。由于不同基團(tuán)（例如苯環(huán)，甲基等）所生成的光譜在吸收峰的強(qiáng)度以及位置上有差異性，結(jié)合朗伯-比耳吸收定律，光譜特征將鎖著樣品成分含量的變化而變化。近紅外光譜分析技術(shù)具體有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：傳輸性能良好，近紅外光在光導(dǎo)纖維中傳輸性能較好，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)工藝流程的在線檢測(cè)；檢測(cè)手段無(wú)損。近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)不對(duì)樣品產(chǎn)生損傷，特別是在活體檢測(cè)上有著非常大的優(yōu)勢(shì)；分析速度快捷。近紅外光譜分析技術(shù)不用對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)于樣品的測(cè)量通常在1分鐘之內(nèi)可以完成，其分析速度較快，效率較高；綠色環(huán)保。近紅外光譜分析技術(shù)在檢測(cè)中不對(duì)環(huán)境產(chǎn)生污染，因而其也被稱作綠色檢測(cè)技術(shù)。
二、近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析中的應(yīng)用
牛奶是由多種物質(zhì)所組成的混合物，其具體包括真溶液、膠體懸乳液、高分子溶液以及乳濁液等。而牛奶成分中蛋白質(zhì)分子、脂肪等對(duì)于近紅外光有著吸收作用，因而近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析測(cè)定中能夠得到良好應(yīng)用。近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶制品上的應(yīng)用主要體現(xiàn)在在線檢測(cè)與離線檢測(cè)兩個(gè)方面。在線檢測(cè)是指借助光纖探頭直接在生產(chǎn)線中對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè)；離線檢測(cè)指用紅外反射儀對(duì)樣品杯或者試管中的樣品實(shí)施全反射檢測(cè)。其具體應(yīng)用包括定性分析牛奶及其制品的產(chǎn)地來(lái)源與品種，以及定量分析牛奶及其制品的微生物與理化指標(biāo)等。
1.在線檢測(cè)
牛奶生產(chǎn)過(guò)程中，因出廠產(chǎn)品一致化的要求，通常需要保證原料成分含量的一致性，而現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)當(dāng)中不能使生產(chǎn)停止來(lái)滿足在線檢測(cè)。近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用則實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。在線檢測(cè)中，利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)牛奶成分中的蛋白、乳糖、脂肪、蔗糖以及水分進(jìn)行測(cè)量，能夠取得良好的效果，可廣泛應(yīng)用與鮮奶成品生產(chǎn)以及奶粉生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量監(jiān)控。并且如今近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用也已經(jīng)拓展到了牛奶中病菌數(shù)以及牛奶體細(xì)胞數(shù)測(cè)定方面。吳靜珠等提出了建立包括不同種類奶粉樣品集中的脂肪、乳糖、蛋白等的紅外模型，并采取全譜分析結(jié)合模型優(yōu)化的方法，簡(jiǎn)化了近紅外技術(shù)在奶粉定量分析的步驟。劉蓉（2005）通過(guò)最小半球體積法以及半數(shù)重采樣法來(lái)對(duì)牛奶成分近紅外光譜實(shí)施奇異點(diǎn)剔除實(shí)驗(yàn)，這兩種算法的有效結(jié)合有著快速簡(jiǎn)單的特征，能夠適應(yīng)牛奶成分等的在線檢測(cè)，可大大提升分析模型的精度與穩(wěn)定性。朱俊平（2003）通過(guò)多元線性回歸法構(gòu)建用近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)兒童高鈣奶粉蛋白、乳糖、脂肪的測(cè)定模型。其近紅外法測(cè)定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)法測(cè)定結(jié)果相一致。但總體來(lái)看，目前近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶及其制品在線檢測(cè)中的應(yīng)用尚停留在實(shí)驗(yàn)室的階段，要真正實(shí)現(xiàn)牛奶及其制品生產(chǎn)的在線檢測(cè)還需要做更多的工作。
2.離線檢測(cè)
營(yíng)養(yǎng)成分檢測(cè)。牛奶制品營(yíng)養(yǎng)成分檢測(cè)主要是指利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)牛奶中的蛋白質(zhì)、乳糖、脂肪等營(yíng)養(yǎng)成分進(jìn)行快速定量的分析。聯(lián)邦德國(guó)的R.T.Carl早在1991年就利用近紅外光譜分析技術(shù)以及偏最小二乘法分析牛奶中的脂肪含量，結(jié)果也表明利用近紅外光譜分析技術(shù)分析牛奶中脂肪含量是非?？尚械摹?/p>
摻假物質(zhì)鑒別。牛奶制品中有許多摻假物質(zhì)，例如植物蛋白、植脂末、乳清粉乃至三聚氰胺等。奶制品摻假成分檢測(cè)主要依賴傳統(tǒng)方法，而近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用也能夠起到有效作用。韓東海（2006）具體應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)來(lái)鑒別純牛奶中的還原奶，結(jié)合判別分析方法構(gòu)建起還原奶鑒別模型，并利用偏最小二乘法構(gòu)建起原料奶的ph值以及酸度預(yù)測(cè)模型，具體誤差
致病菌分析。李守軍（2007）對(duì)利用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)牛奶中致病菌方法進(jìn)行了分析。具體采用最小二乘法、余弦相似度聚類等方法建立利用近紅外光譜檢測(cè)原料乳大腸桿菌、總菌落數(shù)的模型，結(jié)果表明能夠在50分鐘內(nèi)完成，可有效預(yù)測(cè)原料乳大腸桿菌以及總菌數(shù)。
三、近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用展望
我國(guó)的奶制品質(zhì)量水準(zhǔn)在食品市場(chǎng)中一直備受關(guān)注，牛奶產(chǎn)品的質(zhì)量也一直是弱項(xiàng)，例如我國(guó)奶粉產(chǎn)品質(zhì)量與西方國(guó)家有著巨大差距。究其原因，在于生產(chǎn)監(jiān)控以及原材料質(zhì)量控制上的差距。近紅外光譜分析技術(shù)有著準(zhǔn)確、快速、便捷等特性，得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。而這項(xiàng)技術(shù)在牛奶及其制品中的應(yīng)用，則能夠更有效地實(shí)施對(duì)牛奶制品的質(zhì)量監(jiān)控。其對(duì)于提升生產(chǎn)質(zhì)量控制，降低生產(chǎn)成本等發(fā)揮著重要的作用。但同時(shí)，目前近紅外光譜技術(shù)在牛奶分析檢測(cè)中的應(yīng)用仍存在著諸多問(wèn)題有待解決：牛奶為多分散體系，由于測(cè)量條件以及測(cè)量方法等諸多因素影響，測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確率有待提升，因而需要開發(fā)專用的數(shù)學(xué)模型以及相關(guān)配件來(lái)提升檢測(cè)精確度；近紅外光譜分析技術(shù)定性與定量分析的關(guān)鍵因素在構(gòu)建準(zhǔn)確的校正模型，因而需要進(jìn)行多種建模方法的對(duì)比來(lái)獲取最優(yōu)化的模型；此外，近紅外光譜分析技術(shù)雖然分析成本較低，但其儀器本身較為昂貴，對(duì)于我國(guó)一些牛奶加工企業(yè)、牛奶養(yǎng)殖場(chǎng)所以及牛奶收購(gòu)站而言，缺乏經(jīng)濟(jì)實(shí)力與生產(chǎn)規(guī)模。因而需要開發(fā)出更簡(jiǎn)便，價(jià)格更低的近紅外儀器，拓展其在牛奶檢測(cè)中的應(yīng)用范圍。
結(jié)束語(yǔ)
總而言之，近紅外光譜分析技術(shù)有著簡(jiǎn)便、快速、綠色等特征，隨著我國(guó)乳制品工業(yè)的快速發(fā)展以及社會(huì)對(duì)于乳制品質(zhì)量的關(guān)注，近紅外光譜分析技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用前景。目前我國(guó)乳品市場(chǎng)質(zhì)量安全方面仍然存在著諸多問(wèn)題，新形勢(shì)下，我們應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步加快對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶化學(xué)分析應(yīng)用的研究，促進(jìn)其在乳品生產(chǎn)檢測(cè)中的高效應(yīng)用，從而提升我國(guó)乳制品的質(zhì)量安全水平。
參考文獻(xiàn)
[1] 鄒強(qiáng).近紅外光譜技術(shù)在奶酪品質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，10.
關(guān)鍵詞：近紅外光譜 化學(xué)計(jì)量學(xué) 中藥材
我國(guó)中藥資源豐富，應(yīng)用歷史悠久。然而由于我國(guó)中藥生產(chǎn)工藝及質(zhì)量控制技術(shù)水平較低，嚴(yán)重制約我國(guó)中藥產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，藥物分析方法己經(jīng)從傳統(tǒng)的化學(xué)分析發(fā)展到儀器分析階段，紫外可見分光光度法、薄層掃描色譜法、電泳法、氣相和高效液相色譜法及各種聯(lián)用分析技術(shù)等己經(jīng)應(yīng)用到中藥材分析中。但這些方法都需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的樣品準(zhǔn)備和預(yù)處理，測(cè)定成本高且效率較低，因此難以用于中藥產(chǎn)品及其生產(chǎn)過(guò)程的快速分析。
近年來(lái)國(guó)際上提出了一種全新的藥物非破壞快速分析法，該法是將化學(xué)計(jì)量學(xué)同近紅外（NIR）光譜分析法相結(jié)合而形成的新技術(shù)。由于NIR光譜分析法操作簡(jiǎn)便、快速、能非破壞的對(duì)各種樣品進(jìn)行快速、精確的分析，加之分析儀器的數(shù)字化和化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法已能很好的解決光譜信息的提取及背景干擾方面的影響。因此，NIR光譜在制藥工業(yè)中的應(yīng)用日趨廣泛。隨著中藥產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的逐步加快，NIR光譜分析法被引入到中藥材分析領(lǐng)域，在中藥材鑒別和有效組分定量分析等方面取得了可喜的進(jìn)展，顯示出NIR光譜分析技術(shù)在中藥材分析中具有廣闊的發(fā)展空間。
一、NIR技術(shù)簡(jiǎn)介
近紅外光譜是人們發(fā)現(xiàn)最早的處于可見光和中紅外光之間的非可見光譜區(qū)域。許多有機(jī)物在該區(qū)域有著特征性吸收，且不同光譜波段的吸收強(qiáng)度與該物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)及濃度之間存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。它的發(fā)現(xiàn)已有近200年的歷史，而近紅外光譜分析方法卻僅在最近這二十年間才得到了迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。特別是進(jìn)入90年代后，現(xiàn)代近紅外光譜成為了發(fā)展最快、最為引人矚目的光譜分析技術(shù)，是化學(xué)計(jì)量學(xué)與光譜測(cè)量技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，被譽(yù)為分析的巨人。而我國(guó)對(duì)近紅外光譜技術(shù)的研究及應(yīng)用起步相對(duì)較晚，但逐漸受到關(guān)注，并在光譜儀器研制、配套軟件開發(fā)、基礎(chǔ)研究和應(yīng)用等方面取得了豐碩的成果，并帶來(lái)了極好的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。
二、常見的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法
目前，在NIR 光譜分析中最常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法為多元校正方法，主要包括：多元線性回歸、主成分分析、主成分回歸和偏最小二乘等。最近十幾年，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊邏輯系統(tǒng)等軟計(jì)算方法在化學(xué)中的應(yīng)用得到了越來(lái)越多的關(guān)注。由于中藥材化學(xué)物質(zhì)體系非常復(fù)雜，待分析的藥效成分多是混合體，如各種中藥制劑和天然藥物等。同時(shí)在中藥材質(zhì)量控制中，由于中藥生產(chǎn)方式：提取、炮制、煎煮等對(duì)待測(cè)成分的影響，又存在著動(dòng)態(tài)化學(xué)變化和新成分的生成，致使其內(nèi)部有效成分復(fù)雜多變，難以闡明。所以，在實(shí)際的中藥材分析應(yīng)用中，使用常規(guī)的NIR光譜多元校正建模或模式分類等方法往往不能取得理想的定性或定量分析結(jié)果，導(dǎo)致其成為阻礙中藥NIR光譜分析技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的瓶頸。為此，有必要進(jìn)一步研究中藥材的NIR光譜計(jì)算分析方法學(xué)。
三、NIR技術(shù)在中藥材分析中的應(yīng)用
中藥材分析包括定性分析和定量分析兩個(gè)方面。定性分析多為對(duì)中藥材及中成藥的真假鑒別、產(chǎn)地鑒別和來(lái)源鑒別。湯彥豐等[1]將近紅外漫反射光譜分析技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合, 對(duì)52種大黃樣品進(jìn)行了測(cè)定和鑒別, 正確率可達(dá)96%。劉沭華等[2]采用近紅外光譜法結(jié)合近鄰法和多類支持向量機(jī)等模式識(shí)別技術(shù)對(duì)來(lái)自4個(gè)不同產(chǎn)地的269個(gè)白芷樣本和6個(gè)不同產(chǎn)地的350個(gè)野生和栽培丹參樣本進(jìn)行了產(chǎn)地鑒別。劉荔荔等[3]采用傅立葉變換近紅外光譜結(jié)合聚類分析對(duì)7種紅曲霉屬真菌發(fā)酵制成的紅曲藥材進(jìn)行了成功鑒別。
中藥材的定量分析主要指對(duì)中藥材有效成分含量的測(cè)定, 于曉輝等[4]將近紅外光譜技術(shù)與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對(duì)42種大黃樣品中的主要有效成分: 蒽醌類化合物、水溶性蒽甙類化合物、芪甙類化合物和鞣質(zhì)類化合物進(jìn)行了定量預(yù)測(cè)分析。朱向榮[5]應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法, 成功的測(cè)出中藥清開靈注射液中間體總氮和梔子苷的含量。趙玉清等[6]采用近紅外光譜建立了偏最小二乘模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)黃芪提取液中總皂苷含量的測(cè)定。
四、展望
為了更好發(fā)揮近紅外光譜法在中藥領(lǐng)域的快速分析作用，拓展各種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的應(yīng)用范圍，為其在中藥材分析中的應(yīng)用打下一定基礎(chǔ)，當(dāng)前必須進(jìn)行中藥材近紅外光譜的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法研究，特別是發(fā)展近紅外光譜非線性建模方法、特征光譜信息提取、化學(xué)信息模式識(shí)別以及模糊聚類分析等方法，發(fā)展形成中藥材快速分析新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)中藥生產(chǎn)全過(guò)程質(zhì)量監(jiān)控，這對(duì)于推進(jìn)我國(guó)中藥產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程具有重大理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]湯彥豐, 張卓勇, 范國(guó)強(qiáng) 光譜學(xué)與光譜分析 2004, 24 (11): 1348-1351
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[3]劉荔荔, 邢旺興, 賈暖, 林培英, 必鶴鳴, 吳玉田 第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào)2002，23（11）:1230-1232
[4] 于曉輝, 張卓勇, 馬群, 范國(guó)強(qiáng) 光譜學(xué)與光譜分析 2007, 27 (3): 481-485
0引言
化學(xué)耗氧量（ChemicalOxygenDemand，COD）是指在一定條件下用強(qiáng)氧化劑處理水樣時(shí)所消耗氧化劑的量，以氧含量（mg•L－1）來(lái)表示．它可以反映水體受有機(jī)物的污染程度，是衡量水質(zhì)的重要指標(biāo)之一．水體中COD的測(cè)定方法有化學(xué)法、紫外吸收法、熒光法以及臭氧氧化法等［1－4］．目前環(huán)保領(lǐng)域COD的測(cè)量主要是采用化學(xué)法中的高錳酸鹽指數(shù)法和重鉻酸鉀回流法．水體中COD的測(cè)定受諸多因素的影響，如加入的氧化劑種類、濃度、反應(yīng)液的pH值、反應(yīng)溫度、時(shí)間以及催化劑的種類和用量等［5］．目前采用的高錳酸鹽指數(shù)法和重鉻酸鉀回流法，分析周期長(zhǎng)，能源浪費(fèi)大，受回流設(shè)備的限制不能進(jìn)行大批量分析，且會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的貴金屬銀鹽及汞鹽污染．近年來(lái)利用光學(xué)法進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)已成為國(guó)際的研究熱點(diǎn)［6－10］．與傳統(tǒng)方法相比，光學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)具有操作簡(jiǎn)便、不需要消耗試劑、重復(fù)性好、測(cè)量準(zhǔn)確度高和檢測(cè)快速的優(yōu)點(diǎn)［11－15］，非常適合對(duì)環(huán)境水樣的快速在線監(jiān)測(cè)．本文基于紫外光譜法的COD測(cè)量技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種全光譜分析的水質(zhì)COD在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用最小二乘法建立了計(jì)算模型，并進(jìn)行模型參量反演．針對(duì)現(xiàn)實(shí)水樣的復(fù)雜性，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)配制模擬水樣進(jìn)行測(cè)量，并與相關(guān)儀器測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明．該方法無(wú)需消耗任何試劑，測(cè)量準(zhǔn)確度高、重復(fù)性好，可以應(yīng)用于復(fù)雜水質(zhì)的COD在線監(jiān)測(cè)．
1測(cè)量原理與實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
從20世紀(jì)60年代起，國(guó)外就開始了紫外吸收光譜法測(cè)量COD的研究，其發(fā)展經(jīng)歷了單波長(zhǎng)法、雙波長(zhǎng)法、多波長(zhǎng)法、全光譜法的發(fā)展歷程．單／雙波長(zhǎng)光度計(jì)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，只適用于成分單一的水質(zhì)COD的測(cè)定．而實(shí)際水樣COD的測(cè)定會(huì)受到多種因素的干擾，且水體中有機(jī)物組分不同，最大吸收峰也并非都在254nm處（如圖1，圖中1～6分別表示苯胺、苯酚、丙酮、腐植酸、鄰苯二甲酸莖鉀和水楊酸）．因此，只用254nm來(lái)捕捉全部有機(jī)物是非常困難的．全光譜法COD測(cè)量的理論基礎(chǔ)：大多數(shù)有機(jī)物在200～400nm紫外波段都有吸收，通過(guò)測(cè)定水中有機(jī)物在紫外波段的吸光度值，可以間接反應(yīng)出水體中有機(jī)物的含量，從而廣泛應(yīng)用于水中有機(jī)物的定性、定量測(cè)定．整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2．系統(tǒng)采用流通式進(jìn)水方式，進(jìn)水口通過(guò)進(jìn)水泵控制水流速度，排水口通過(guò)電磁閥控制排水；光源采用光纖燈（賀利士氘－鎢燈，型號(hào)：DTM6－10），波長(zhǎng)范圍覆蓋200～1100nm波段；光源通過(guò)光纖耦合到樣品池，樣品池兩端設(shè)計(jì)為標(biāo)準(zhǔn)的SMA905接口，為了保證入射光、透射光的傳輸效率，在樣品池兩端增加透鏡組；光譜檢測(cè)設(shè)備采用微型光譜儀作為檢測(cè)終端（OceanOpticsUSB4000），負(fù)責(zé)光譜信號(hào)的采集；控制單元是測(cè)量系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)光源控制、進(jìn)水泵控制、電磁閥排水、光譜信號(hào)采集與處理．
2基于全光譜分析的COD計(jì)算方法
2．1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇配制了5種不同COD的鄰苯二甲酸氫鉀溶液．圖3為其吸光度光譜圖，測(cè)量波長(zhǎng)范圍為200～750nm．從圖中可以看出，5種濃度的溶液在400750nm的波段內(nèi)基本沒(méi)有吸收，結(jié)合圖1中6種有機(jī)物在此波段內(nèi)也基本不產(chǎn)生吸收，所以本文選取了200～400nm波段范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)用來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)模型的建立．
2．2系統(tǒng)模型建立數(shù)據(jù)的處理流程如圖4，其中計(jì)算模型的流程如圖4（a）．光譜值通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲?。杉脑脊庾V一般會(huì)有噪音，通過(guò)小波濾波的方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，濾除環(huán)境雜散光帶來(lái)的擾動(dòng)．光譜經(jīng)過(guò)濾波預(yù)處理后，進(jìn)行吸光度計(jì)算，計(jì)算公式依據(jù)朗伯－比爾定律A＝－lg（I／Io）（1）式中，A表示吸光度，I表示透射光強(qiáng)度，Io表示入射光強(qiáng)度．根據(jù)吸光度的計(jì)算結(jié)果，選取特征波長(zhǎng)處吸光度用于模型計(jì)算．參量反演數(shù)學(xué)模型：將200～400nm波長(zhǎng)段的吸收光譜分成n個(gè)區(qū)間，建立吸光度系數(shù)a與濃度c的方程．取n個(gè)區(qū)間的中心波長(zhǎng)作為特征波長(zhǎng)，n即為特征波長(zhǎng)的個(gè)數(shù)．將特征光譜映射為COD值的特征向量，可以建立如下方程那么式（3）可以記為ax＝c．其中，a為吸光度，x為傳遞系數(shù)，c為COD值．吸光度a可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法計(jì)算得到，COD為待測(cè)量．這樣對(duì)傳遞系數(shù)x的求解可以轉(zhuǎn)換為通過(guò)m個(gè)方程解n個(gè)未知數(shù)的問(wèn)題．利用最小二乘法對(duì)方程組進(jìn)行多元線性回歸，就可以得到相應(yīng)傳遞系數(shù)．在本文的實(shí)際應(yīng)用中，n取值20，m取值30．
3結(jié)果與討論
3．1精密度及檢出限實(shí)驗(yàn)精密度的測(cè)定：取20mg•L－1的鄰苯二甲酸氫鉀標(biāo)準(zhǔn)溶液連續(xù)測(cè)定11次，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為2．93％，精密度良好．檢出限的測(cè)定：平行測(cè)定質(zhì)量濃度為1．0mg•L－1的鄰苯二甲酸氫鉀標(biāo)準(zhǔn)溶液7次，據(jù)式（4）計(jì)算最小檢出限ρMDL＝S＊t（n－1，0．90）（4）式中S為標(biāo)準(zhǔn)偏差，t（n－1，0．90）表示置信度為90％、自由度為n－1時(shí)的統(tǒng)計(jì)量t值，本實(shí)驗(yàn)中t（6，0．90）＝1．94．計(jì)算得本法的檢出限為0．0985mg•L－1．
3．2模擬水樣的測(cè)定人工配制21種模擬水樣，利用本文所建立的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行COD的測(cè)定，并與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)室方法采用S：：CAN（lyserII）測(cè)量?jī)x進(jìn)行COD的測(cè)定．圖5為本文建立的最小二乘法擬合模型計(jì)算得到數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量數(shù)據(jù)的對(duì)比．其中，點(diǎn)線表示實(shí)驗(yàn)室實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)線表示利用模型擬合得到的數(shù)據(jù)．為了驗(yàn)證兩者的線性關(guān)系，對(duì)模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了線性擬合（見圖6），滿足線性關(guān)系：y＝－0．32005＋1．00046x，r2＝0．99818．從擬合結(jié)果來(lái)看，本文所建立的模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量結(jié)果存在良好的相關(guān)性，可以滿足測(cè)量的實(shí)際需求．為了進(jìn)一步分析本系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度，表1給出了本測(cè)量系統(tǒng)測(cè)得的20個(gè)模擬水樣的COD與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量值的誤差比較．結(jié)果表明，本測(cè)量系統(tǒng)的最大誤差在2％左右，其測(cè)量結(jié)果能夠較好地與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量數(shù)據(jù)吻合，可以滿足現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的需求．
關(guān)鍵詞：光譜匹配系數(shù)，四值編碼算法，光譜角度匹配
一、引言
就人造環(huán)境的概念提出來(lái)看，我們可以大致引出兩種源頭。
其一，我們今天所常見的幾種因?yàn)槿祟惢顒?dòng)而導(dǎo)致的自然環(huán)境問(wèn)題十分重大且對(duì)人類的生活有著重要的影響，例如挖空煤礦導(dǎo)致的山體崩塌以及地震，再比如，大量的砍伐樹木，不僅造成沙漠化嚴(yán)重，還導(dǎo)致大量的水土流失。這些問(wèn)題都隨時(shí)影響到人類的生活甚至生命，在這種前提之下，人造環(huán)境被提上了命題。在重大的災(zāi)難來(lái)臨之時(shí)，人們所創(chuàng)造的避難所均設(shè)在地下，例如核輻射，而在這種條件之下通過(guò)分析光譜與類生物機(jī)械進(jìn)行結(jié)合制造的人造環(huán)境，在視覺上做到與真實(shí)自然環(huán)境別無(wú)二致便為重點(diǎn)。
其二，人類對(duì)于太空的探索不斷的進(jìn)步。人們對(duì)于太空星球的探索以及資源的爭(zhēng)奪都是愈演愈烈，所提出來(lái)的論點(diǎn)之中有兩個(gè)極為重要，一是太空移民，一是太空資源開采。適宜人類居住的星球最重要的是哪些呢？大氣，水，除此之外的一部分環(huán)境問(wèn)題我們均可以用人造環(huán)境結(jié)合類生物機(jī)械來(lái)進(jìn)行處理，利用分析光譜制造應(yīng)急人造環(huán)境，對(duì)于剛剛登陸開發(fā)移居星球的前幾批工作者來(lái)說(shuō)是不可缺少的重點(diǎn)，在剛開始的惡劣環(huán)境之中可以用人造環(huán)境來(lái)改善進(jìn)行星球開發(fā)的工作人員的生活環(huán)境。
二、可行性分析
1、光譜匹配系數(shù)
根據(jù)光電陰極的光譜響應(yīng)特性曲線，我們可以計(jì)算出光譜響應(yīng)率Sλ，將Sλ對(duì)其最大化Smax歸一化，可得相對(duì)光譜響應(yīng)率為
S（λ）=Sλ/Smax――（1）
此時(shí)，光電陰極面接受的夜天光經(jīng)過(guò)景物反射后的輻射，即
ωλ= ρλPλ――（2）
其中（2）式中的ωλ為景物反射輻射光譜分布；ρλ為景物的光譜反射系數(shù)，他隨波長(zhǎng)λ而變化；Pλ為夜天光輻射光譜分布，將景物的反射輻射光譜分布ωλ對(duì)其最大值ωmax歸一化，得到其相光譜分布為
ω（λ）=ωλ/ωmax――（3）
由此，我們可以從關(guān)系式定義光電陰極于景物反射輻射的光譜匹配系數(shù)為
α（S，ω（λ））=∫S（λ）ω（λ）dλ/∫ω（λ））dλ――（4）
那么我們分析式（4）可以知道，光譜匹配系數(shù)其實(shí)反映的是各種光譜響應(yīng)的光電陰極對(duì)不同的輻射源的光譜利用率的高低，也就是說(shuō)，這個(gè)利用率越高，越能夠得到與實(shí)際物體所產(chǎn)生的光譜一樣的光譜。分析可知當(dāng)α越大時(shí)，匹配越好，從而微光夜視系統(tǒng)的觀測(cè)效果也就越好，反之越差時(shí)匹配越差觀測(cè)效果也就越差，根據(jù)式子我們可以知道α的值域在（0，1），越靠近1，越與實(shí)物反射產(chǎn)生的光譜相近，即越能體現(xiàn)出輻射源與實(shí)物之間的差別之小。達(dá)到以假亂真的效果。
2、光譜匹配基本模型算法
使用計(jì)算機(jī)軟件通過(guò)算法制作光譜比較模型，通過(guò)所測(cè)物體的光譜度和已知的物體世紀(jì)光譜互相對(duì)比，來(lái)判別被測(cè)物體的種類，那么同樣，我們可以通過(guò)對(duì)比從模擬人眼的光學(xué)儀器中的兩條光譜曲線來(lái)使得目標(biāo)物體在視覺上與實(shí)際地物一模一樣。
2.1四值編碼算法
首先對(duì)已知地物類別的光譜輻射至取平均值，得到閾值A(chǔ)，然后將光譜輻射值已A為邊界分為[Xmin，A][A，Xmax]兩個(gè)區(qū)間，在重復(fù)上步再劃分得到總共四個(gè)區(qū)間。用同樣的方法對(duì)待目標(biāo)光譜曲線進(jìn)行四值編碼。使用異或方法，進(jìn)行目標(biāo)光譜和已知光譜匹配（即有區(qū)別為1，沒(méi)區(qū)別為0），最后比較相等的個(gè)數(shù)，將目標(biāo)分到波段數(shù)目相似最多的類別。
2.2光譜角度匹配
光譜角度定義為兩地物光譜矢量之間的廣義夾角余弦為相似函數(shù)，將像元N個(gè)波段的光譜響應(yīng)作為N維空間中的矢量，通過(guò)計(jì)算他與最終光譜單元之間的廣義夾角來(lái)表示它的匹配程度，夾角越小匹配程度越高，二者越相似。
日本kansai電力公司研制成功了一種新型太陽(yáng)能輻射模擬系統(tǒng)，它不僅能模擬太陽(yáng)光，還能模擬太陽(yáng)熱。這套系統(tǒng)用計(jì)算機(jī)控制等和加熱器，一邊產(chǎn)生接近自然的太陽(yáng)輻射。它還配有人工的自然環(huán)境分系統(tǒng)，可模擬不同的氣象條件。系統(tǒng)由氙燈，鹵素?zé)艉图訜崞鹘M成，模擬陽(yáng)光的波長(zhǎng)范圍從可見光（0.38到0.78微米）到紅外線（0.78到20微米），而且光譜分布和自然陽(yáng)光基本一樣。
三、人造環(huán)境光學(xué)
就目前形似來(lái)看，高光譜圖像在空間以及電磁譜維度中所利用較為廣泛，尤其在遙控領(lǐng)域。
基于成像光譜儀在眾多窄波段獲取數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以用已知地物類型的反射光譜，通過(guò)光譜頻率曲線或特征匹配比較以達(dá)到識(shí)別地物類型的目的。長(zhǎng)期的高光譜實(shí)驗(yàn)也收集了大量的實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，建立了許多地物標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)；那么從另一方面來(lái)說(shuō)，人們可以用已知的數(shù)據(jù)偽造出與真實(shí)光譜無(wú)二的光譜已達(dá)到以假亂真的目的。
四、結(jié)束語(yǔ)
光譜識(shí)別技術(shù)是以物質(zhì)構(gòu)成的光譜唯一性為基礎(chǔ)， 將目標(biāo)的識(shí)別以光譜信息為第一特征，利用光譜的分析來(lái)得到現(xiàn)實(shí)生活中的自然物體在不同環(huán)境時(shí)所發(fā)射的光譜，對(duì)比獲得正確的光譜，利用光電器件發(fā)射出對(duì)應(yīng)的光譜。光譜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，包括計(jì)算機(jī)算法的發(fā)展，使得利用光譜制作更加逼真的人造環(huán)境得到可能。
參考文獻(xiàn)：
[1] 蔡燕.光譜匹配算法的實(shí)現(xiàn)與比較.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院.江蘇徐州（221008）
關(guān)鍵詞：光學(xué)多道分析器；氫原子光譜；巴耳末系；里德伯常量
中圖分類號(hào)：G307 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1002-7661（2012）15-0262-01
1 引言：
電子從高能級(jí)躍遷到低能級(jí)時(shí)，發(fā)射的光子能量hv為兩能級(jí)間的能量差，
hv=E(m)-E(n) （m > n）
以波數(shù)?啄＝1/?姿表示， 則上式為 ?啄＝■=T(n)-T(m)=R■(■-■)
式中RH為氫原子的里德伯常數(shù)。
從圖1中可知，從m≥3至n =2躍遷，光子波長(zhǎng)位于可見光區(qū)，其光譜符合規(guī)律?啄=R■（■-■） （m=3，4，5…）
這就是1885年巴耳末發(fā)現(xiàn)并總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律，稱為巴耳末系。
2.實(shí)驗(yàn)原理：
OMA光路見圖2。光源S經(jīng)透鏡L成像與多色儀的入射狹縫S1，入射光經(jīng)平面反射鏡M1轉(zhuǎn)向90°，經(jīng)球面反射鏡M2反射后成為平行光射向光柵G。衍射光經(jīng)球面反射鏡M3和平面鏡M4成像于觀察屏P。由于各波長(zhǎng)光的衍射角不同，P處形成以一波長(zhǎng)λ0為中心的一條光譜帶，使用者可在P上直觀地觀察到光譜特征。轉(zhuǎn)動(dòng)光柵G可改變中心波長(zhǎng)，整條譜帶也隨之移動(dòng)。多色儀上有顯示中心波長(zhǎng)的波長(zhǎng)計(jì)。轉(zhuǎn)開平面鏡M4，可使M3直接成像于光電探測(cè)器CCD上，它測(cè)量的譜段與觀察屏P上看到的完全一致。
由于Hα線波長(zhǎng)為656.28nm，Hδ波長(zhǎng)為410.17nm，波長(zhǎng)間隔246nm超過(guò)CCD一幀159nm范圍，無(wú)法在同屏中觀察到，故需分兩次觀察測(cè)量。第一次測(cè)量Hβ、Hγ、Hδ三條線，第二次單獨(dú)測(cè)量Hα線。第一次測(cè)量使用汞燈的546.07nm（綠光）、435.84nm（藍(lán)光）、404.66nm（紫光）三條譜線作為標(biāo)準(zhǔn)譜線手動(dòng)定標(biāo)；第二次用汞燈的546.07nm（綠光）、576.96nm（黃光）、579.07nm（黃光）及三條紫外光的二級(jí)光譜線312.567×2=625.13nm、313.17×2=626.34nm、334.17×2=668.34nm來(lái)定標(biāo)。
3 實(shí)驗(yàn)步驟：
1)將多色儀起始波長(zhǎng)調(diào)到390 nm、入射狹縫S1的寬度為0.1mm。
2)用筆形汞燈作光源，調(diào)節(jié)L·S與多色儀共軸，并令光源S成像于入射狹縫處，這時(shí)在多色儀的觀察屏P上觀察到清晰、明亮的水銀譜線。
3)轉(zhuǎn)動(dòng)M4使光譜照到CCD上，調(diào)節(jié)入射狹縫，使譜線變銳。選擇適當(dāng)?shù)钠毓鈺r(shí)間以獲得清晰、尖銳的譜線。由于譜線強(qiáng)度不同，對(duì)不同的譜線可選用不同的曝光時(shí)間。
4)用水銀的幾條標(biāo)準(zhǔn)譜線定標(biāo)，使橫坐標(biāo)表示波長(zhǎng)（nm）。
5)改用氫燈，轉(zhuǎn)動(dòng)M4，使譜線成像于觀察屏P上，調(diào)節(jié)氫燈的位置，使譜線強(qiáng)度為最強(qiáng)。
6)轉(zhuǎn)動(dòng)M4，測(cè)量Hβ、Hγ、Hδ線的波長(zhǎng)。
7)將多色儀的起始波長(zhǎng)調(diào)至540nm，用汞燈定標(biāo)后，測(cè)出Hα線的波長(zhǎng)。
4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及處理： 圖3（a）中1、2、3號(hào)譜線對(duì)應(yīng)氫光燈Hβ、Hγ、Hδ三條線;（b）中1號(hào)譜線對(duì)應(yīng)Hα線
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄如下表 以δ為縱坐標(biāo)■-■為橫坐標(biāo)經(jīng)過(guò)Origin擬合后，可見斜率即為里德伯常量RH=1.10215×107 ，與標(biāo)準(zhǔn)值的相對(duì)誤差僅為0.435％。
參考文獻(xiàn):
