近红外技术在烟草分析领域的研究进展

摘要 综述了近红外光谱分析技术的基本原理、发展历程和特点，以及国内外近红外技术在烟草分析领域的研究现状及进展。

关键词 近红外技术；烟草分析；研究进展

中图分类号 O657.33；S572文献标识码A文章编号1007-5739（2008）12-0185-02

近红外技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越受国内外分析专家的关注，它的出现带来了新的分析技术革命。

1近红外技术基本原理

近红外（NIR）光是介于可见光（VIS）和中红外（MIR）之间的电磁波，根据ASTM（美国实验和材料协会）的定义，其波长范围为780～2 526nm。该谱区是天文学家William Herschel于1800年发现的[1]，比中红外谱区更早，是人们最早发现的非可见光区域，距今已有200余年历史。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，分子在近红外谱区的吸收主要由分子中C-H、N-H、O-H、S-H、C=O等基团基频振动的合频与倍频吸收组成。不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，所以近红外光谱具有丰富的结构和组成信息，比较适合于分析天然产物中与有机基团有直接或间接关系的成分[2]。因此，近红外光谱技术的发展首先从农业领域应用开始。

2近红外技术的发展历程概述

近红外谱区吸收强度很低、谱带相互严重重叠、信息解析极其复杂，使用经典的定性、定量方法无法进行研究。因此受发现时技术条件的限制，该谱区被“遗忘”了近一个半世纪。20世纪中期化学计量学和计算机技术的飞速发展，解决了近红外分析中的多元信息处理问题，使得近红外技术的优势得到了充分展露，所以近红外光谱分析开始得到迅速发展。由于物质在近红外谱区中信息量丰富，同时近红外分析作为一项“绿色”分析技术，具有无污染、非破坏性、高效快速、低消耗、能多组分同时分析和在线分析等优点，因此近年来涉足领域逐渐增多，在农业、石油化工、医药、食品、烟草、纺织等许多行业得到了广泛应用。

近红外不但可以快速提供低成本的分析结果，而且使不断增加的分析工作量得到了高效解决。作为一项迅速崛起的光谱分析技术，近红外光谱在分析测试领域所起的作用正越来越引起人们的关注。进入20世纪90年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面展开，有关近红外技术的研究及应用文献几乎呈指数增长，成为发展最快、最引人注目的一门独立的分析技术。近红外技术在线分析领域也得到了很好的应用，并取得良好的社会效益和经济效益。

20世纪90年代，国际分析界逐渐形成了近红外光谱分析的热潮。近几届匹兹堡会议的方法学分类中，“近红外”形成了与“红外及拉曼”分庭抗礼的局面，单独分立成为20余类独立技术中的1类，并受到持续关注。我国也成立了相关专业组织，并于2006年召开了全国第1届近红外光谱学术会议。从发表论文范围来看，涵盖了多个领域。

3近红外技术的特点

近红外技术是一种“三位一体”的技术，即近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分的有机结合体。这三部分互相结合才能满足分析的要求，缺一不可。

3.1近红外技术的优势

近红外技术能够以较短的时间在众多领域得以推广应用，进而在数据处理及仪器制造方面得到飞速发展，主要是因为它具有诸多独特的优势：①测试速度快，非常适合于大批量样品的分析测试。近红外光谱信息通过计算机系统进行数据的处理统计，在成熟的应用模型支持下，样品扫描获得光谱图后可立即得到定性定量结果，整个数据处理过程以秒计，测量过程一般在1～2min内完成。测试数据的时效性极高，并且1张光谱图可以同时计算出样品的多个性质指标，具有多组分同时分析能力。②测试过程中不破坏样品，为无损检测，样品可重复使用。③测试时不发生化学反应，不使用化学试剂，不产生污染。近红外光谱分析只是获取样品的光谱信号，不通过常规化学反应的手段来测定样品，不使用化学试剂，因此测试过程中不会产生任何污染。④样品的定性与定量分析可同时兼顾。⑤投资及运行费用较低。近红外光谱仪的购置费用较低，日常操作无消耗品，测定几乎不发生费用。测试时进行的工作就是扫描样品和计算机自动计算，在具体应用过程中，对操作者的技能要求较低，没有较高的专业要求，排除了分析中许多需要专业人员操作的技术障碍。当然，模型的建立及维护还是需要专业人员进行大量的工作的。⑥能够应用于过程分析。在线近红外技术作为过程分析技术应用的典范，已经步入了工业化阶段，广泛应用于化工、石化、制药、烟草等领域。⑦很多物质在近红外区域的吸收系数小，使分析过程变得简单。

3.2近红外技术的缺陷

在实际应用中，近红外技术也存在一些固有的缺陷：①不适合于痕量分析和分散性样品分析；②模型建立后需要进行不断的维护修正；③模型质量受参比方法制约性大；④测试灵敏度比较低，相对误差比较大。

4近红外技术在烟草成分分析领域的研究进展

4.1国外应用情况

1961年NIR水分检测技术被首次应用于烟草工业，当时Crowell等人应用NIR技术测试湿焦油中的水分。20世纪70年代近红外技术开始应用于烟草化学成分测定，1977年McClure[3]等发表了采用近红外技术测定烟草中糖含量的论文，其仪器为单色扫描仪，光谱二阶导数回归分析结果最好。1978年Hamid[4]发表了使用扫描式单色仪，采用近红外技术测定烟草中尼古丁含量的论文，标样为68个，粒度为40目，生物碱范围为0.78%~6.10%。研究了3种数学变换方式：lg（1/R）、一阶导数以及二阶导数，波段由计算机计算选择。随后对近红外技术的成功应用报道日渐增多，McClure[5]、Bense[6]等利用近红外技术检测了烟草中的多酚和挥发碱。Shinohara[7]等建立了部分烟草成分模型，并取得了较好的效果。经过几十年的发展，烟草行业目前对近红外技术的应用已十分广泛。相对而言，国外的应用水平较为领先，根据不同烟草类型建立了相应近红外分析模型，包括总糖、还原糖、总植物碱等成分指标。

4.2国内研究进展

国内自20世纪90年代开始将近红外技术应用于烟草行业，该技术随即进入了一个高速发展时期，并且由实验室研究阶段快速进入了工业应用。国内近红外技术应用于烟草成分分析始于1995年。该年度王文真等[8]发表了采用近红外技术测定烟草总氮含量的论文，结果定标和预测相关系数都在0.98以上，定标和预测标准差也较低。张建平等[2]1999年建立了测定烟草中总糖、还原糖、总植物碱、总氮、氯5项指标的近红外分析模型，其中总糖和总植物碱的测定结果与流动分析仪的测试结果相吻合，结果间相对偏差为3.5%，具有实用价值。这是近红外技术应用于国内烟草分析的起始阶段。进入21世纪后，国内的研究应用逐渐走向成熟，涵盖指标范围日益扩大。

4.2.1烟叶化学成分分析。王东丹等[9]应用傅立叶变换近红外漫反射光仪，对具有代表性的300个烟草样品建立了近红外光谱与总糖、还原糖、尼古丁、总氮4种主要成分含量间的关系模型，结果表明，各成分近红外预测值与实测值之间的平均相对偏差均小于5％。并继续对青烟烟叶品质参数进行了建模研究[10]。王家俊[11]应用傅里叶变换近红外光谱分析技术测定近1 000个具代表性的烤烟样品的近红外光谱数据，采用PLS1数学方法建立了测定烤烟中总氮、总糖和烟碱含量的数学模型。陶晓秋等[12]以硫酸钡比浊法的测定值为标准值，建立了近红外光谱法预测烟草中硫含量的方法，考察了光谱预处理方法、谱区范围对硫含量预测值的影响。测定结果的相对偏差为10.8%。周淑平等[13]建立近红外光谱与初烤烟叶样品中蛋白质含量间关系的数学模型。乐俊明等[14]以205个样品组成校正集，采用偏最小二乘回归法建立了近红外光谱信息与各成分含量之间的定量校正模型，建立烟草中4种化学成分的快速无损检测方法。邱军等[15-17]利用偏最小二乘法对烟草中钙、镁、淀粉、石油醚提取物进行了建模研究，结果较理想。段焰青等[18]对1 214个国产烤烟烟叶样品进行了近红外漫反射光谱扫描及其纤维素含量的化学测定，利用偏最小二乘法建立了烟叶纤维素NIR预测模型，并对建模参数和模型的预测效果进行了评价。李世勇等[19]采用最小二乘支持向量回归（LSSVR）法和偏最小二乘回归（PLSR）法及192个烟叶样品的近红外光谱与总糖含量的测定数据，分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型，并利用这2种模型对95个烟叶样品进行了预测。LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法模型高。蒋锦峰等[20]应用近红外光谱技术建立了烟草中17项主要化学成分的分析模型，这17项指标包括总挥发酸、总挥发碱、石油醚提取物总量、石油醚提取物中性成分、多酚、淀粉、纤维素、硫酸根、pH值、灰分、水溶性灰分碱度、总糖、还原糖、总氮、生物碱、氯、钾，认为近红外光谱技术在分析这17项化学指标时均可以替代经典化学方法。何智慧等[21]建立了声光可调-近红外光谱方法（AOTF-NIR）检测烟草主要化学成分的方法，用Unscrambler定量分析软件将光谱与对应的化学成分值相关联，建立了烟草中总糖、还原糖、总烟碱和钾的回归模型。王玉等[22]建立了近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法。尹晓东等[23]应用近红外光谱仪测定了910个具代表性的云南省全省12个地区烤烟的近红外光谱数据，并采用化学计量学中的偏最小二乘法分别对实验数据进行处理，建立了预测云南全省烟叶总糖、烟碱、氯和钾、水分含量的校正模型。

4.2.2烟草不同部位成分分析。王家俊等[24]应用傅里叶变换近红外光谱法测定了1 210个具代表性的烤烟各个生长期的根、茎、叶样品的近红外光谱数据，并采用偏最小二乘法分别对实验数据进行处理，建立了预测根茎和烟叶氮、磷、氯和钾等主要营养元素含量的校正模型。付秋娟等[25]对烟草根中的N、K、Ca、Mg进行了近红外光谱分析，其相对偏差分别为5.1%、9.0%、7.6%和8.1%。

4.2.3烟草在线分析。马翔等[26]用在线傅立叶变换近红外光谱仪采集制丝线上烟丝的光谱，建立了在线烟丝含水率、总植物碱、总糖和总氮的数学模型。利用这些模型可以快速、准确地预测生产线上烟丝的这些常规化学成分含量。

5小结与展望

近红外技术在烟草分析领域已得到广泛应用，对相关化学成分的快速检测起到了不可替代的作用。近红外技术今后的工作会以实用型模型为重点展开。另外，通过近红外技术同时进行烟叶外观质量和内在质量的评判，为烟叶等级的准确判定可提供有力的依据。总之，近红外光谱分析技术作为一种“绿色”分析技术，优点突出，能够非常有效地应用于大批量样品的快速检测。相信今后会在烟草行业得到进一步的推广应用，成为一种日常性的通用技术手段。

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