近红外光谱分析水中农药残留毒死蜱研究-药学研究论文怎么写
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1 仪器与试剂
1.1 仪器Bruker MPA FT-NIR（Bruker Optics Inc.） 光谱仪，检测器为InGaAs检测器，光程池1 mm（石英池：1 mm光程），光谱采集和分析软件采用OPUS5.0。
1.2 试剂毒死蜱，纯度99.5%（中华人民共和国农业部农药检定所）。毒死蜱的储备液为100 mg/ml。
2 方法
2.1 样品制备本实验把标准物质毒死蜱溶液稀释后得到的标液作为建模集和验证集样本。将毒死蜱标准溶液准确加入到空白水样中，配制毒死蜱浓度从10～125 ng/ml共48个样品。样品被随机分成29个训练集和19个预测集。
2.2 近红外光谱的采集近红外光谱的检测范围12 500～4 000 cm-1，分辨率4 cm-1，扫描次数64次。测定中使用石英样品池（光程1 mm），空池扫描作为背景，每次测量前用样品溶液对石英样品池润洗3次，检测器为InGaAs检测器。
3 结果
3.1 波数范围的选择近红外光谱的谱带严重重叠，因此必须采用化学计量学的方法对其进行分析。实验中采用最大最小归一化作为光谱的预处理方法，采用偏最小二乘回归方法进行回归分析。从图1中可以看到在7 000 cm-1和5 000 cm-1处有两个强烈的吸收峰，这两个峰为水在近红外区域的吸收峰。近红外光谱中化合物中的CH, OH 和 NH的伸缩振动出现在5 000～4 000 cm-1处，7 500～5 448 cm-1处为X-H基团的一级倍频吸收区，但是这两个光谱区的信号都比较弱，而且很容易被水的强吸收峰掩盖。从图1中我们可以看到，只有6447～5448 cm-1波段为毒死蜱的特征吸收峰，Osborne［7］等研究发现含磷基团大约在5 421 cm-1处有特征吸收峰，而此区域水基本没有任何的吸收。由于同一基团采用不同的仪器进行分析或者同一基团在不同化合物结构中在近红外光谱中的光谱位置会产生差别，因此本实验中含磷基团的特征峰在5 448 cm-1波数处。因此最终选择6 447～5 448 cm-1光谱范围进行计算。由于水的强吸收，光程不能太长，否则，样品的吸收会达到饱和，影响结果的准确性，因此本实验选用了1 mm的比色皿。
3.2 偏最小二乘（PLS）回归模型的建立偏最小二乘回归用来建立校正模型，在PLS的应用中，我们知道光谱的范围及因子的个数是非常重要的。所使用的因子数是由交互验证方法来决定的，最优的因子数能得到最小的RMSECV。因此RMSECV是一个非常好的因子数选择指标。图2显示了样本在6 447～5 448 cm-1 波段因子数与RMSECV的函数图。因子数增加到7时，RMSECV开始增加。这种增加趋势表明由于引入了与水杨酸钠无关的因子，模型已经产生过拟合，因此选择的最优因子数为6。其它的最优因子数用同样的方法来确定。
我们对48个样品采用近红外光谱分析，浓度范围为10～125 ng/ml，最优的RMSECV（29个样本组成校正集，保证模型具有较宽的浓度范围）为2.44，最优的RMSEP（19个样本作为预测集）为2.29。图3（a-b）为实际浓度和预测浓度。从结果中可以看到，用近红外光谱分析水中农药残留毒死蜱是可行的。
医学论文杂志期刊 http://www.qikanba.com/
1 仪器与试剂
1.1 仪器Bruker MPA FT-NIR（Bruker Optics Inc.） 光谱仪，检测器为InGaAs检测器，光程池1 mm（石英池：1 mm光程），光谱采集和分析软件采用OPUS5.0。
1.2 试剂毒死蜱，纯度99.5%（中华人民共和国农业部农药检定所）。毒死蜱的储备液为100 mg/ml。
2 方法
2.1 样品制备本实验把标准物质毒死蜱溶液稀释后得到的标液作为建模集和验证集样本。将毒死蜱标准溶液准确加入到空白水样中，配制毒死蜱浓度从10～125 ng/ml共48个样品。样品被随机分成29个训练集和19个预测集。
2.2 近红外光谱的采集近红外光谱的检测范围12 500～4 000 cm-1，分辨率4 cm-1，扫描次数64次。测定中使用石英样品池（光程1 mm），空池扫描作为背景，每次测量前用样品溶液对石英样品池润洗3次，检测器为InGaAs检测器。
3 结果
3.1 波数范围的选择近红外光谱的谱带严重重叠，因此必须采用化学计量学的方法对其进行分析。实验中采用最大最小归一化作为光谱的预处理方法，采用偏最小二乘回归方法进行回归分析。从图1中可以看到在7 000 cm-1和5 000 cm-1处有两个强烈的吸收峰，这两个峰为水在近红外区域的吸收峰。近红外光谱中化合物中的CH, OH 和 NH的伸缩振动出现在5 000～4 000 cm-1处，7 500～5 448 cm-1处为X-H基团的一级倍频吸收区，但是这两个光谱区的信号都比较弱，而且很容易被水的强吸收峰掩盖。从图1中我们可以看到，只有6447～5448 cm-1波段为毒死蜱的特征吸收峰，Osborne［7］等研究发现含磷基团大约在5 421 cm-1处有特征吸收峰，而此区域水基本没有任何的吸收。由于同一基团采用不同的仪器进行分析或者同一基团在不同化合物结构中在近红外光谱中的光谱位置会产生差别，因此本实验中含磷基团的特征峰在5 448 cm-1波数处。因此最终选择6 447～5 448 cm-1光谱范围进行计算。由于水的强吸收，光程不能太长，否则，样品的吸收会达到饱和，影响结果的准确性，因此本实验选用了1 mm的比色皿。
3.2 偏最小二乘（PLS）回归模型的建立偏最小二乘回归用来建立校正模型，在PLS的应用中，我们知道光谱的范围及因子的个数是非常重要的。所使用的因子数是由交互验证方法来决定的，最优的因子数能得到最小的RMSECV。因此RMSECV是一个非常好的因子数选择指标。图2显示了样本在6 447～5 448 cm-1 波段因子数与RMSECV的函数图。因子数增加到7时，RMSECV开始增加。这种增加趋势表明由于引入了与水杨酸钠无关的因子，模型已经产生过拟合，因此选择的最优因子数为6。其它的最优因子数用同样的方法来确定。
我们对48个样品采用近红外光谱分析，浓度范围为10～125 ng/ml，最优的RMSECV（29个样本组成校正集，保证模型具有较宽的浓度范围）为2.44，最优的RMSEP（19个样本作为预测集）为2.29。图3（a-b）为实际浓度和预测浓度。从结果中可以看到，用近红外光谱分析水中农药残留毒死蜱是可行的。
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