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2025-01-21 09:35:37近紅外光譜進行聚合物分析: 近紅外光譜分析是一種快速、無損的檢測技術，廣泛應用于聚合物分析中。它利用聚合物在近紅外區域的特征吸收，通過光譜儀收集反射或透射光譜數據，再運用化學計量學方法解析光譜信息，實現對聚合物成分、結構、性能等多方面的定量分析。該技術具有樣品處理簡單、分析速度快、多組分同時測定等優點，在聚合物生產、質量控制及研發等領域發揮著重要作用。儀器網（m.oupniq.cn）提供更多近紅外光譜儀信息及專業應用案例。

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全球網絡研討會｜近紅外光譜——聚合物質量控制和產品篩查的快速解決方案

次網絡研討會，將由瑞士萬通國際總部的Nicolas Rühl 博士帶領大家一起探討更多有關近紅外光譜（NIRS）在聚合物質量控制和產品篩查方面的潛力。

瑞士萬通中國 488
2022-04-11
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近紅外光譜進行聚合物分析問答

2024-03-05 17:21:07近紅外光譜解析實用指南: 求《近紅外光譜解析實用指南》

2024-11-19 15:40:45近紅外光譜分析儀有哪些分類？: 近紅外光譜分析儀主要分為固定波長濾光片型、光柵掃描型、傅里葉變換型（FT-NIR）和聲光可調濾光器型（AOTF）。每種類型都有其特定的應用場景和優勢，如光柵掃描型適用于需要高信噪比和分辨率的場合，而FT-NIR則以其高分辨率和掃描速度受到青睞。

2022-12-16 17:03:08【微光譜應用】基于近紅外光譜的煙葉成熟度檢測: 背景煙葉成熟度分為田間成熟度和烘烤成熟度。田間成熟度是煙葉在田間的生長情況。烘烤成熟度是烤制后煙葉成熟的情況。合適的田間成熟度是獲得高品質煙葉的基礎。煙葉田間成熟度影響著烤后質量的好壞，包括色澤、香氣、油分等。目前，鑒別煙葉田間成熟度的方法是通過煙農肉眼鑒別，鑒別質量參差不齊、效率低且可靠性差。因此，建立一種能直接在田間鑒別煙葉成熟度的方法很有必要。研究方法本實驗采用近紅外光譜技術和圖像識別技術結合機器學習算法，建立相應的煙葉成熟度鑒別模型，最后通過分析對比各個模型的分類效果，尋找最合適的煙葉成熟度檢測方法。實驗主要于2019年在大理兩不同烘烤工場進行，選擇烤煙品種K326，上、中和下部位各采集鮮煙葉樣本2431、2401和2400個，共采集7232個樣本，每個樣本都進行了近紅外光譜的采集。圖1. 光譜采集位置分布示意圖實驗用海洋光學NIRQuest近紅外光譜儀采集樣本光譜，配件包含標準探頭和漫反射白板，積分時間為5 ms，光譜范圍為900-2500 nm，開機預熱30 min，優化光譜儀掃描條件后進行近紅外光譜掃描，掃描時每個樣本在視線范圍內避開主脈在左右兩側各取3個點掃描（見圖1），所有點的平均值作為該煙葉的代表光譜。數據采集及處理近紅外光譜含大量噪聲，預處理有助于提取和分析有用信息。不同預處理方法導致不同的預測結果。因此，為探索不同預處理方法對模型構建的影響，試算了一階導數、二階導數、標準正態變換（SNV）四種經典預處理方法、多元散射校正（MSC）結合Savitz-Golay平滑和歸一化進行對比分析。圖2. 煙葉近紅外光譜圖(a)原始光譜,(b)預處理后光譜從上部煙葉樣本訓練集中隨機抽取450個樣本，按2:1比例分組，選擇合適的預處理方法。實驗隨機重復五次，取平均值作為結果。發現與原始光譜比，預處理后的光譜鑒別準確度有所提高。經對比發現一階導數處理的光譜數據可獲得更好的分類結果。因此，在隨后的分類實驗中，選擇其作為上、中、下煙葉光譜的預處理方法。預處理前后的光譜如圖2所示。值得注意的是，不同的預處理方法對CNN模型的分類結果影響較小。這表明，與其他方法相比，用于開發NIR模型的CNN方法對預處理的依賴性較小。表1. 不同預處理方法的判別準確率（%）模型對比及結論作者隨后采用主成分分析法（PCA）對煙葉各成熟度水平的光譜數據進行聚類分析，發現樣本數據顯著重疊，無法分離。因此，有必要開發一種更強大的多分類方法來區分不同成熟度的煙葉。考慮到CNN強大的特征提取和學習能力，它可能是一個不錯的選擇。圖3. 上部煙葉五個成熟度水平NIR光譜方差的PCA得分圖為對比CNN模型的性能，建立了KNN、BPNN、SVM和ELM模型進行比較分析。證實了CNN模型在區分煙葉成熟度方面的出色分類能力。表2. CNN和其他四種方法的預測結果（%）結論本實驗研究了近紅外光譜結合深度學習方法對新鮮煙葉成熟度水平進行分類的潛力。近紅外光譜技術是一種非常有用的工具，可準確、無損地測定煙葉的內部和外部品質。實驗表明，CNN方法具有很強的特征提取和學習能力，對分類精度有著有利的影響。為進一步準確識別煙葉成熟度、研制煙葉采收機奠定基礎，從而提高煙葉的生產效益。特別鳴謝特別感謝云南煙草農業研究院陳頤老師及貴州大學煙草學院老師及其實驗室其他成員的工作及對海洋光學的支持和信任。

2023-06-15 10:41:04乳液聚合不同工藝及其對聚合物性能影響分析: HS-DSC-101差示掃描量熱儀是一種測量參比端與樣品端的熱流差與溫度參數關系的熱分析儀器，主要應用于測量物質加熱或冷卻過程中的各種特征參數：玻璃化轉變溫度Tg、氧化誘導期OIT、熔融溫度、結晶溫度、比熱容及熱焓等.乳液聚合不同工藝及其對聚合物性能影響分析【武漢理工大學化學化工與生命科學學院呂彬，葉藍琳，陳黃津子，陳濤，朱巖】乳液聚合不同工藝及其對聚合物性能影響分析乳液聚合不同工藝及其對聚合物性能影響分析上海和晟 HS-DSC-101 差示掃描量熱儀

2025-04-17 16:45:16近紅外分析儀說明書怎么看？: 近紅外分析儀說明書近紅外分析儀是現代科學研究和工業生產中廣泛應用的一種分析工具。其主要通過分析樣品反射或透射的近紅外光譜數據來獲得物質的成分和性質信息。隨著科技的進步，近紅外分析儀逐漸成為了品質控制、原料檢測、環境監測等領域的核心設備。本文將詳細介紹近紅外分析儀的工作原理、應用范圍、使用方法及維護保養，幫助用戶深入了解該設備的使用技巧和注意事項，以便在實際操作中提高分析效率和準確性。近紅外分析儀的工作原理近紅外分析儀基于光譜學原理，通過發射近紅外光線照射樣品，樣品根據其物質的化學組成、結構等特性對不同波長的光線產生不同的吸收和散射反應。近紅外光的波長通常介于780nm至2500nm之間，這一波段的光譜能夠穿透大部分非金屬物質并對其分子振動模式產生影響。儀器通過測量樣品對不同波長光的吸收程度，結合已知的校準數據，可以推算出樣品中各成分的濃度或性質。近紅外分析儀的應用范圍近紅外分析儀的應用非常廣泛，主要體現在食品、醫藥、化工、環境監測和材料科學等領域。在食品工業中，近紅外分析儀常用于檢測原料的水分、脂肪、蛋白質含量，從而確保產品的品質和穩定性。在制藥行業，近紅外分析技術被用于藥品的質量控制，尤其在原料藥和成品藥的檢驗過程中起到了重要作用。近紅外分析儀還在農業、紡織、環保等行業中得到了廣泛應用。近紅外分析儀的使用方法操作近紅外分析儀時，首先需要選擇合適的樣品量，并確保樣品表面均勻。樣品的放置位置應避免光線干擾，以確保光譜的準確性。在樣品準備過程中，注意避免污染物質對分析結果的影響。儀器的校準也非常重要，必須使用標準物質進行校準，以確保分析結果的準確性和可靠性。近紅外分析儀一般配有數據分析軟件，用戶可以通過軟件進行數據的處理和分析。常見的數據處理方法包括譜圖去噪、基線校正、主成分分析等，確保從原始數據中提取出有效的分析信息。通過這些步驟，可以實現對樣品成分的快速定量分析，并生成詳細的報告。近紅外分析儀的維護與保養為了確保近紅外分析儀的長期穩定運行，定期的維護和保養是必不可少的。應定期清潔儀器的光學組件，避免灰塵和污垢對測量精度的影響。定期檢查儀器的光源和探測器，確保其性能處于佳狀態。用戶還應定期進行校準，以避免儀器出現偏差，影響分析結果的準確性。設備使用完畢后，應關掉電源，并進行適當的存放。長期不使用時，可以定期啟動儀器，檢查其各項功能是否正常，確保設備處于良好的工作狀態。結語近紅外分析儀憑借其快速、無損、準確的特點，在各行各業中都扮演著至關重要的角色。掌握近紅外分析儀的工作原理、應用范圍、使用方法及維護技巧，將有助于用戶充分發揮設備的性能，提高生產效率和產品質量。對于企業和研究機構而言，定期維護和合理使用近紅外分析儀，不僅能夠降低設備故障率，還能延長儀器的使用壽命，為日常工作提供強有力的支持。在未來，隨著技術的不斷進步，近紅外分析儀將在更多領域展現出更大的應用潛力。