日本beatsensing光谱近红外传感器(NIT)
在近红外(NIR)中,可以测量以下成分。
和水
-蛋白/脂质/糖如
醇/酸如
,溶剂,塑料等
,各种有机
,在近红外(NIR),密度和厚度的非接触,非破坏性在瞬间可测得的。
使用近红外(NIR)传感器进行测量是一种非常好的测量方法,但是
无法使用购买的设备进行测量。为了进行测量,必须创建适合于测量目标的校准曲线。
以前,据说需要专门知识来创建校准曲线,但是
如果您使用我们的NIR传感器随附的标准软件,则可以在没有专门知识的情况下进行校准曲线。
对于研究人员,还有一个用于多元分析软件的模型(The Unscrambler)。
校准曲线是NIR值和组分浓度值之间的关系表达式(请参见以下公式)。
组分浓度=截距+斜率x NIR值(光吸收量)
如果在安装设备时创建了一条校准曲线,则在操作过程中,
只需将要测量的物体照在NIR传感器上,即可立即显示组分浓度值。
引入时需要标准值来创建校准曲线。(实验室值)
・水分:干燥法等
・蛋白质:凯氏定氮法等
・脂质:索氏法等
・有机物:色谱法等
・其他:不必知道确切的参考值。
您可以使用自己的标准(变化量,添加量,感官值)创建校准曲线。
对于节拍感测,我们在安装设备时会积极帮助创建校准曲线。
什么是近红外? |
NIR是(NearInfraRed)的缩写,表示近红外。 |
近红外光的波长比人类可见光(可见光VIS)更长,并且是不可见的。 |
近红外吸收率 |
该物质正在经历分子振动。每种物质的振动频率(拍)不同。 |
当该分子振动的频率和光的波长匹配时,发生光吸收并且该波长的光不返回。 |
此现象发生在红外区域(IR)中,但是相同的现象发生在频率整数倍的位置,因此,它也 作为近红外区域(NIR)中的第yi泛音,第二泛音和第三泛音出现。去做。 下图显示了 垂直轴:光吸收率, 水平轴:波长(nm) ,代表水的近红外吸收特性。 |
该图中的峰值分别为约1450(nm)和约1940(nm),是水吸收光的区域。 例如,注意大约1450(nm)的 吸光率, 建立以下关系:当水少时:光吸收(小的), 而当水多时:光吸收(大) 。该定律 由 朗伯-比尔定律 和库贝尔卡-蒙克公式表达 。在这里,我将省略其详细信息,但为了简要说明, “吸光度的变化(吸光率)相对于浓度的变化是线性的” 表示 “如果知道吸光度,则可以将其转换为浓度”。 .. |
校准曲线和浓度转换 |
NIR传感器是测量上述吸光度的设备。必须使用以下公式将吸收度转换为浓度,并且始终在传感器内部计算以下公式以转换浓度。 预测浓度= a + bx吸光度 这些a和b称为校准曲线系数,在引入NIR传感器时,必须通过以下方法创建校准曲线。 |
吸收带的化学归属 |
近红外线除了水以外还具有各种吸光性。 |
归因 | 材料 |
-哦 | 水,酒精 |
-NH | 蛋白 |
-CH | 血脂 |
-CO,-OH | 淀粉,纤维素,糖 |
通过改变波长,可以将其应用于具有上述分子结构的各种组分。
使用多元分析(化学计量学) |
光谱近红外传感器可以获取连续波长(光谱)。 ・第三泛音类型:640 nm至1050 nm ・第二泛音类型:900 nm至1700 nm 对于人类来说,由于连续光谱中存在数百个波长,因此很难选择jia吸收波长。 近年来,已经建立了通过计算得出jia波长的方法。 我们使用一种称为多变量分析(化学计量学)的技术,但在过去,它需要专门的知识和专门的软件。 用于轻松创建校准曲线的软件已标准安装在搏动感应NIR传感器上,因此 您可以通过多元分析(化学计量学)创建PLS校准曲线,而无需专业知识。 |
误差因素 |
如果采取以下预防措施,则可以以相当高的精度操作近红外(NIR)传感器。 -装置温度的影响(足够请参阅预热操作) ,样品的温度的影响(请参考样品温度恒定) (请到测量距离恒定)测量距离由于 然而,它这种情况也有可能是不可能的。 Beat Sensing还将为您提供jia操作的解决方案建议。 |
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