[发明专利]红外光谱非线性建模定量分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及定量分析方法，具体涉及红外光谱非线性建模定量分析方法。

背景技术

红外光谱法通常用于定性分析。红外光谱源于分子的振动，分子振动引起偶极距的变化，偶极距变化越大，红外吸收强度越大。极性基团振动时伴随有较大的偶极距变化，产生较强的红外吸收。不同的基团吸收锋的位置不同，具有明显的特征性。如1540～2500cm^-1频率区一般为不饱和基团的振动频率区。典型的碳碳双键C＝C吸收峰在1600～1700cm^-1和3000～3100cm^-1附近，典型的羟基-OH吸收峰在1000～1200cm^-1和3000～3700cm^-1附近，而羧基中的羟基吸收带位于2500～3330cm^-1附近。典型的羧酸羰基C＝O吸收峰在1760cm^-1和3570cm^-1附近，而对于芳香羧酸而言，由于羧酸的羰基和芳环共轭，使得羰基吸收峰的位置在1660～1690cm^-1附近。典型酯类的吸收位置在1000～1300cm^-1和1700～1800cm^-1附近。苯环在1450～1650cm^-1区域有吸收，单核芳烃最突出的谱带位于675～900cm^-1，等等。

红外光谱能提供有关有机化合物分子结构的丰富信息，成为有机化合物的指纹谱；适用的样品范围广泛，既能分析有机物，也能分析无机物；对样品形态没有什么限制，气体、液体、悬浮液、固体样品都能进行红外光谱分析；样品用量少，可以小至μg量级；分析速度快；不破坏样品；常规红外光谱仪器价格不贵，运行成本低，便于推广。

传统的定量分析方法均为线性分析法，即标准曲线模型为线性方程，通常称为标准曲线法，也就是选取特定吸收锋，配制标准品浓度梯度，测出各浓度在特定波长(波数)处的吸光度，制作线性标准曲线(工作曲线)，所谓标准曲线实际上是依据浓度与吸光度的关系建立的线性方程。通常是以被测物浓度为自变量，以吸光度为应变量，通过线性回归等方法获得相关线性方程。

由于红外光谱属于分子振动谱，分子振动波峰处往往是由于分子共振所致，共振越强则峰值越大。当形成共振时，特定波长(波数)处的变化趋势明显表现为非线性，若用传统的线性方程建立标准曲线模型显然误差较大。近些年来，红外光谱定量分析特别是无损检测逐渐受到关注。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种红外光谱非线性建模定量分析方法，通过该分析方法减小测量误差，提高测量准确度。

本发明的技术解决方案是：该分析方法依据分子振动原理，利用Matlab软件编程，Statistica软件数据处理，建立非线性模型，由模型获得最终定量结果。

本发明的分析方法的具体过程如下：

(1)设置红外光谱扫描参数，也即设定红外光谱仪参数，常规的定量方法导出的是pdf格式的图谱，内含有部分特征峰的峰强度等信息，与常规方法不同的是，本发明非线性建模所需要的产出数据是文本格式，包含所有测试点的数据，而非pdf格式；

(2)标准品扫描，准确配制被测标准品浓度梯度，分别对每一浓度样品实行红外扫描，获得全部波长(波数)范围内的吸收值，每一样品至少扫描8次以上，取平均值，浓度梯度尽可能增加密度；

(3)特征峰选择，不同的红外光谱仪扫描操作不同，依据各类型仪器要求，以无损检测为目标实施样品扫描；根据被测物的结构，以及被测物存在环境，选取能代表被测物特征结构的基团所对应的特征峰，以浓度为自变量，吸光度为应变量，绘制散点图，以察看图形趋势；

(4)建立非线性模型，依据散点图的特征及变化规律，初步选定非线性模型函数组成，利用matlab软件编程，获得初级模型；利用statistica软件数据处理，确定各参数值，以及模型的拟合度；

(5)模型验证，首先由真值作对照，或由国标方法或药典方法或准确度较高的方法等方法测得样品被测组分的含量，以此数值作为参照(亦可称为相对真值)，由非线性模型计算出特征吸收峰处样品吸收值所对应的样品含量，与前述方法所测值比较，求得相对误差、或相对偏差、或标准相对偏差、或加样回收率。

本发明的分析方法通过建立非线性模型实现定量分析，减小了测量误差，提高了测量准确性、精确性、可行性。

附图说明

图1为含水及无水Aspirin的红外图谱比较。