2025-04-08 09:00:04
想象一下，3秒识别300多种中草药真伪、不拆快递就能检测包裹安全性，甚至未来星际探测器都能用它来分析外星土壤……这不是科幻小说，而是近红外光谱技术正在创造的现实。
日前，在中国仪器仪表学会主办的“智感世界·仪创未来”主题系列科普讲座近红外光谱技术应用专场中(zhōng)，两(liǎng)位(wèi)专(zhuān)家(jiā)带(dài)领(lǐng)广(guǎng)大(dà)网(wǎng)友(you)走(zǒu)进(jìn)近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)的(de)奇(qí)妙(miào)世(shì)界(jiè)，揭(jiē)秘(mì)它(tā)如(rú)何(hé)从(cóng)实(shí)验(yàn)室(shì)走(zǒu)向(xiàng)田(tián)间(jiān)地(de)头(tóu)、工(gōng)厂(chǎng)车(chē)间(jiān)，甚(shén)至(zhì)未(wèi)来(lái)家(jiā)庭(tíng)。
近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)：颠(diān)覆(fù)传(chuán)统(tǒng)重(zhòng)构(gòu)物(wù)质(zhì)检(jiǎn)测(cè)模(mó)式(shì)
在(zài)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)与(yǔ)数(shù)字(zì)化(huà)深度融合的时代，物质属性的快速精准检测成为产业升级与科技创新的关键。当前，无论是工业原料检测、医疗诊断还是食品安全等领域，均面临物质属性快速数字化的迫切需求。传统检测实验室受限于检测周期长、成本高、多指标并行检测难等瓶颈，已无法满足现代社会高效、精准的需求。
“传统检测依赖单一指标对应单一设备的‘一对一’模式，如医疗血液检测需数十种仪器，石化油品检测涉及30余项指标，导致检测周期长达数天甚至一周，成本高昂且难以满足智能化生产的即时决策需求。”北京化工大学教授、中国仪器仪表学会理事袁洪福表示，破解这一难题的关键在于建立高效的智慧检测体系。而近红外光谱技术通过整合光谱采集、数据处理与智能建模，可在3秒内同步检测百余种指标，从根本上颠覆了传统检测的“耗时耗力”模式。
袁洪福介绍，近红外光谱技术的核心原理在于解析“分子指纹”。物质分子中的化学键如碳氢键、氧氢键在吸收特定能量的光子后会产生共振，形成独特的光谱信号，如同人类指纹般具有唯一性。通过光谱仪采集这些信号，结合化学计量学算法，可构建(jiàn)光(guāng)谱(pǔ)与(yǔ)物(wù)质(zhì)属(shǔ)性(xìng)如(rú)成(chéng)分(fēn)、浓(nóng)度(dù)、物(wù)理(lǐ)性(xìng)质(zhì)等(děng)的(de)定(dìng)量(liàng)关系(xì)模(mó)型(xíng)。
例(lì)如(rú)，在(zài)石(shí)油(yóu)炼(liàn)化(huà)领(lǐng)域，光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)已(yǐ)实(shí)现(xiàn)在(zài)线(xiàn)监(jiān)测(cè)汽(qì)油(yóu)辛(xīn)烷(wán)值(zhí)、柴(chái)油(yóu)硫含量及混油比例，检测精度达98%；在光伏产业中，3秒内即可完成硅片杂质成分分析，生产效率提升40%。
更值得关注的是，光谱智慧检测技术正加速向民生领域渗透。比如，医疗领域已开发出手持式近红外设备，实现血糖、血氧无创检测；食品安全领域，通过奶粉蛋白质含量快速检测，将传统2小时检测流程压缩至5分钟。在农业领域，便(biàn)携(xié)式(shì)光(guāng)谱仪可实时诊断土壤肥力与作物病虫害，指导精准施肥与种植。
展望未来，袁洪福描绘了光谱智慧检测实验室的(de)三(sān)大特征。其一是检测形态多元化，可覆盖液体、固体、气体，支持透明/不透明、均匀/非均匀样品，能在高温、高压、移动状态下实现检测，适应工业生产、环境监测等复杂场景；其二是空间场景泛在化，检测设备从实验室走向工业现场、物流节点、家庭场景，通过云平台实现远程定标与数据协同，构建“分布式智慧检测网络”；其三是技术融合深度化，与人工智能、物联网、大数据深度融合，形成“光谱采集-模型构建-智能决策-自动执行”闭环，为智能制造、精准医疗、智慧农业等提供底层数据支撑。
“智慧检测实验室并非替代传统实验室，而是通过协同互补实现效率和成本的革命——传统实验室提供标准数据用于模型定标，智慧技术实现海量样本的快速筛查。”袁洪福认为，随着仪器小型化、多模态融合等技术的突破，光谱智慧检测将成为人工智能时代物质属性感知的核心基础设施，为工业升级、民生改善和科技创新开辟广阔空间。
现代光谱分析技术：赋能千行百业的智能感知引擎
讲座中，中国石化石油化工科学研究院教授级高工、中国仪器仪表学会科普委副主任委员褚小立以“点亮我们生活的现代光谱分析技术”为主题，深入解读(dú)了(le)以(yǐ)近(jìn)红外光谱为代表的现代过程分析技术如何突破传统分析局限，通过数据驱动建模与多场景融合，成为支撑工业智能化、农业精准化、生活便捷化的核心技术力量。
褚小立介绍，光谱分析技术从上世纪70年代开始，已(yǐ)经(jīng)经(jīng)历(lì)了(le)四(sì)个(gè)范(fàn)式(shì)的(de)转(zhuǎn)变(biàn)。传(chuán)统(tǒng)光(guāng)谱(pǔ)分(fēn)析(xī)依(yī)赖(lài)“纯(chún)净(jìng)样(yàng)品(pǐn)+特(tè)征(zhēng)峰(fēng)”的(de)朗(lǎng)伯(bó)比(bǐ)尔(ěr)定(dìng)律(lǜ)，在(zài)面(miàn)对(duì)谷(gǔ)物(wù)、油(yóu)品(pǐn)、土(tǔ)壤(rǎng)等(děng)含(hán)成(chéng)千(qiān)上(shàng)万(wàn)种(zhǒng)组(zǔ)分(fēn)的(de)复(fù)杂(zá)混(hùn)合(hé)体(tǐ)系(xì)时(shí)，因(yīn)光(guāng)谱(pǔ)重(zhòng)叠(dié)导致特征(zhēng)信(xìn)号(hào)提(tí)取困难，难以满足快速检测需求。现代光谱分析技术则通过“化学计量学+人工智能”实现范式革新，以实际样本为基础构建数据驱动模型，将光谱信号转化为物质属性的定量关联。例如，针对烟草、茶叶等复杂样品，无需分离组分即可通过海量数据训练模型，快速解析其中尼古丁、氨基酸等成分含量，使光谱技术从单一指标检测升级为复杂体系的全域分析。
在应用实践中，现代光谱分析技术展现出三大核心优势：现场快速分析，依托便携式设备实现“即测即得”，如手持近红外仪可在果园实时检测橄榄果成熟度、大豆收购中秒(miǎo)级(jí)测(cè)定(dìng)蛋(dàn)白(bái)质(zhì)含(hán)量(liàng)，助(zhù)力(lì)农(nóng)民(mín)精(jīng)准(zhǔn)判(pàn)断(duàn)采摘(zhāi)时(shí)机(jī)与(yǔ)作(zuò)物(wù)品(pǐn)质(zhì)。实(shí)验(yàn)室(shì)高(gāo)通(tōng)量(liàng)分(fēn)析(xī)，区(qū)别(bié)于(yú)传(chuán)统(tǒng)光(guāng)谱(pǔ)分(fēn)析(xī)，能(néng)够(gòu)实(shí)现(xiàn)无(wú)损测量，不破坏样品的同时大大提高了分析的效率。如通过自动化转盘、光谱数据库整合，将原油全馏分指标检测周期从传统的30天压缩至5分钟，为石化行业快速制定生产方案提供数据支撑。工业在线分析则深度融入流程控制。如在油品调和场景中，通过在线光谱仪实时监测各组分性质，结合智能算法优化混兑比例，既确保产品符合国家标准，又最大化降低生产成本，相关技术已在国内炼油企业实现规模化应用，显著提升生产效率与经济效益。
谈及未来技术发展，褚小立表示，一是小型化与便携化(huà)是(shì)重(zhòng)要(yào)方(fāng)向(xiàng)。随(suí)着(zhe)微(wēi)型(xíng)光(guāng)谱(pǔ)仪(yí)成(chéng)本(běn)降(jiàng)至(zhì)百(bǎi)元(yuán)级(jí)，未(wèi)来(lái)可(kě)集成(chéng)至(zhì)手(shǒu)机(jī)、可(kě)穿(chuān)戴(dài)设(shè)备(bèi)，实(shí)现(xiàn)土(tǔ)壤(rǎng)肥(féi)力(lì)、食(shí)品(pǐn)成(chéng)分(fēn)的(de)日(rì)常(cháng)化(huà)快(kuài)速(sù)检(jiǎn)测(cè)。二(èr)是(shì)多(duō)模(mó)态(tài)融(róng)合(hé)成(chéng)为(wèi)突(tū)破(pò)复(fù)杂(zá)场(chǎng)景(jǐng)的(de)关键。如(rú)近(jìn)红(hóng)外(wài)与(yǔ)X射(shè)线(xiàn)荧(yíng)光(guāng)光(guāng)谱(pǔ)结(jié)合(hé)检(jiǎn)测(cè)煤(méi)炭(tàn)热(rè)值(zhí)，通(tōng)过(guò)元(yuán)素(sù)信(xìn)息(xi)与(yǔ)分(fēn)子(zi)键信(xìn)号(hào)的(de)协(xié)同(tóng)，将(jiāng)预(yù)测(cè)精(jīng)度(dù)提(tí)升(shēng)30%以(yǐ)上(shàng)。三(sān)是(shì)跨(kuà)领(lǐng)域数(shù)据(jù)整(zhěng)合(hé)潜(qián)力(lì)巨(jù)大(dà)。通(tōng)过(guò)融(róng)合(hé)光(guāng)谱(pǔ)数(shù)据(jù)与(yǔ)文本(běn)、图(tú)像(xiàng)、视(shì)频(pín)等(děng)多(duō)源(yuán)信(xìn)息(xi)（如(rú)红(hóng)酒(jiǔ)品(pǐn)鉴(jiàn)的(de)用(yòng)户(hù)反(fǎn)馈(kuì)与(yǔ)光(guāng)谱(pǔ)信(xìn)号(hào)结(jié)合(hé)），可(kě)构(gòu)建(jiàn)更(gèng)精(jīng)准(zhǔn)的(de)品(pǐn)质(zhì)评(píng)价(jià)模(mó)型(xíng)，推(tuī)动(dòng)技(jì)术(shù)从(cóng)工(gōng)业(yè)生(shēng)产(chǎn)向(xiàng)消(xiāo)费(fèi)端(duān)渗(shèn)透(tòu)。
“21世(shì)纪(jì)的(de)科(kē)技(jì)竞(jìng)赛(sài)，某(mǒu)种程度上是仪器精度的竞赛。”正如讲座主持人、北京航空航天大学教务部部长、中国仪器仪表学会理事钱政所言，从星际探测到一日三餐，现代光谱技术正以“无声(shēng)”的(de)方(fāng)式(shì)重(zhòng)塑(sù)世(shì)界(jiè)。或(huò)许(xǔ)不(bù)久(jiǔ)后(hòu)，我(wǒ)们(men)手(shǒu)中(zhōng)的(de)手(shǒu)机(jī)就(jiù)能(néng)成(chéng)为(wèi)“便(biàn)携(xié)实(shí)验(yàn)室(shì)”，让(ràng)科(kē)学(xué)真(zhēn)正(zhèng)“看(kàn)得(de)见(jiàn)、摸(mō)得(de)着(zhe)”。
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