【上海佳實】近紅外分光光度測定法的測量原則

近紅外（Near Infrared，簡稱NIR）光是指介於可見光與中紅外之間的電磁波，譜區範圍是780~2526nm (12820~3959cm-1)，通常又將此波長範圍劃分爲近紅外短波區（780~1100 nm）和近紅外長波區（1100~2526 nm）。與中紅外相比，該區域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等含氫基團振動光譜的倍頻及合頻吸收，譜帶寬，重疊較嚴重，而且吸收信號弱，信息解析複雜，所以儘管該譜區被發現較早，但分析價值一直未能得到足夠的重視。近年來，由於計算機與化學統計學軟件的發展，特別是化學計量學的深入研究和廣發應用，使近紅外成爲發展快，引人注目的光譜技術。與傳統的分析方法比較，近紅外光譜分析技術擁有許多獨到之處。但和其它析方法一樣，近紅外分析方法也存在不足之處。首先，它是一種間接的分析技術，需要通過收集大量具有代表性的標準樣品，通過嚴格細緻的化學分析測出必要的數據，再通過計算機建立數學模型，才能預測未知樣品的結果。而模型的建立需耗用大量的人力、物力和財力；其次，由於NIR譜區爲分子倍頻與合頻的振動光譜，信號弱，譜峯重疊嚴重，所以目前還僅能用於常量分析，被測定組分的量一般應大於樣品重量的0.1%；此外，在進行近紅外光譜分析時，應考慮樣品的特徵、分析實驗的設計及數據處理等多方面的問題，才能取得正確的分析結果，建立可靠的校正模型是利用近紅外實現成功分析的關鍵。

二、原理及分析方法

由於一張近紅外光譜既可以給出活性成分、輔料的化學結構信息、還可以給出活性成分的工藝信息（如晶型、旋光度、密度等）以及製劑的工藝特徵信息（如制粒的大小、硬度等）和部分包裝材料的結構信息，所以利用近紅外光譜，我們既可以做定性分析也可以做定量分析，但與常規的分析方法不同，近紅外光譜技術不是通過觀察供試品或測量供試品譜圖參數直接進行定性或定量分析，而是首先通過測定樣品校正集的光譜、組成或性質數據（組成或性質數據需通過其他認可的標準方法測定），採用合適的化學計量學方法建立校正模型，再利用建立的校正模型與未知樣品進行比較，從而實現定性或定量分析。

1．定性分析

近紅外光譜譜帶較寬，特徵性不強，因此很少像其他光譜（如紫外和紅外光譜）那樣用於化合物基團的識別及結構的鑑定。近紅外光譜的定性分析一般是用於被分析樣品在已知樣品集中的位置。常用的方法包括：

（1）判別分析法：分析是經典的定性識別方法，其基本思路是相同樣品在相同波長下具有相近的光譜吸收，這種光譜間的比較可以是原始光譜也可以是經過處理的光譜。

（2）主成分分析（Principal Component Analysis PCA）法：利用PCA方法將多種波長下的光譜數據壓縮到有限的幾個因子空間內，再通過樣品在各個因子空間的得分確定其歸屬類別，但PCA對樣本與校正集間的確切位置缺乏定量的解釋。其缺點是當真藥與劣藥的含量相當接近時此法容易判錯。

（3）馬氏距離（Mahalanobis Distance MD）法：該方法的核心是通過多波長下的光譜距離定量描述出測量樣本離校正集樣本的位置，因而在光譜匹配、異常點檢測和模型外推方面都很有用。但應用該方法時，波長位置的選擇非常重要，波長點過少，光譜得不到合理得描述；波長點過多，計算量大，爲此，也有人提出將PCA與馬氏距離相結合解決模型得適用性問題，可以充分利用PCA對大量光譜數據進行降維處理，也較好地解決了馬氏距離計算時波長點的選擇問題，避免了大量光譜數據直接進行馬氏距離計算出現的共線性或計算量大等問題，且克服了採用PCA自身進行判斷界限不易量化的問題。