【上海佳实】近红外分光光度测定法的测量原则

近红外（Near Infrared，简称NIR）光是指介于可见光与中红外之间的电磁波，谱区范围是780~2526nm (12820~3959cm-1)，通常又将此波长范围划分为近红外短波区（780~1100 nm）和近红外长波区（1100~2526 nm）。与中红外相比，该区域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等含氢基团振动光谱的倍频及合频吸收，谱带宽，重叠较严重，而且吸收信号弱，信息解析复杂，所以尽管该谱区被发现较早，但分析价值一直未能得到足够的重视。近年来，由于计算机与化学统计学软件的发展，特别是化学计量学的深入研究和广发应用，使近红外成为发展快，引人注目的光谱技术。与传统的分析方法比较，近红外光谱分析技术拥有许多独到之处。但和其它析方法一样，近红外分析方法也存在不足之处。首先，它是一种间接的分析技术，需要通过收集大量具有代表性的标准样品，通过严格细致的化学分析测出必要的数据，再通过计算机建立数学模型，才能预测未知样品的结果。而模型的建立需耗用大量的人力、物力和财力；其次，由于NIR谱区为分子倍频与合频的振动光谱，信号弱，谱峰重叠严重，所以目前还仅能用于常量分析，被测定组分的量一般应大于样品重量的0.1%；此外，在进行近红外光谱分析时，应考虑样品的特征、分析实验的设计及数据处理等多方面的问题，才能取得正确的分析结果，建立可靠的校正模型是利用近红外实现成功分析的关键。

二、原理及分析方法

由于一张近红外光谱既可以给出活性成分、辅料的化学结构信息、还可以给出活性成分的工艺信息（如晶型、旋光度、密度等）以及制剂的工艺特征信息（如制粒的大小、硬度等）和部分包装材料的结构信息，所以利用近红外光谱，我们既可以做定性分析也可以做定量分析，但与常规的分析方法不同，近红外光谱技术不是通过观察供试品或测量供试品谱图参数直接进行定性或定量分析，而是首先通过测定样品校正集的光谱、组成或性质数据（组成或性质数据需通过其他认可的标准方法测定），采用合适的化学计量学方法建立校正模型，再利用建立的校正模型与未知样品进行比较，从而实现定性或定量分析。

1．定性分析

近红外光谱谱带较宽，特征性不强，因此很少像其他光谱（如紫外和红外光谱）那样用于化合物基团的识别及结构的鉴定。近红外光谱的定性分析一般是用于被分析样品在已知样品集中的位置。常用的方法包括：

（1）判别分析法：分析是经典的定性识别方法，其基本思路是相同样品在相同波长下具有相近的光谱吸收，这种光谱间的比较可以是原始光谱也可以是经过处理的光谱。

（2）主成分分析（Principal Component Analysis PCA）法：利用PCA方法将多种波长下的光谱数据压缩到有限的几个因子空间内，再通过样品在各个因子空间的得分确定其归属类别，但PCA对样本与校正集间的确切位置缺乏定量的解释。其缺点是当真药与劣药的含量相当接近时此法容易判错。

（3）马氏距离（Mahalanobis Distance MD）法：该方法的核心是通过多波长下的光谱距离定量描述出测量样本离校正集样本的位置，因而在光谱匹配、异常点检测和模型外推方面都很有用。但应用该方法时，波长位置的选择非常重要，波长点过少，光谱得不到合理得描述；波长点过多，计算量大，为此，也有人提出将PCA与马氏距离相结合解决模型得适用性问题，可以充分利用PCA对大量光谱数据进行降维处理，也较好地解决了马氏距离计算时波长点的选择问题，避免了大量光谱数据直接进行马氏距离计算出现的共线性或计算量大等问题，且克服了采用PCA自身进行判断界限不易量化的问题。