提出了一种基于银修饰的微腔型光纤表面增强拉曼散射(SERS)探针, 采用湿法检测, 将光纤SERS探针直接放入待测溶液中, 以罗丹明6G(R6G)溶液为探针分子, 对所制备的光纤SERS探针进行远端实验性能研究。 利用氢氟酸化学腐蚀的方法制备了一种微腔型光纤结构, 通过控制氢氟酸的腐蚀时间得到了一系列不同腐蚀时间、 不同微腔长度的光纤结构。 实验研究了光纤结构的微腔长度对光纤SERS探针性能的影响, 以浓度为10^-3 mol·L^-1的R6G溶液为探针分子, 通过不断地优化纳米银溶胶与R6G溶液的混合顺序及比例, 采用裸光纤微腔结构对混合溶液进行拉曼检测, 发现当混合溶液的混合顺序及比例为先后混合等体积的纳米银溶胶和R6G溶液时, 此时得到的混合溶液的拉曼信号增强性能最佳。 利用得到的混合溶液去寻找拉曼信号增强效果最高时光纤微腔结构的结构参数, 实验结果表明, 在相同的实验条件下, 当光纤放入氢氟酸中腐蚀时间为5 min时, 此时光纤微腔结构的拉曼信号增强效果最佳。 在显微镜下测量的多组腐蚀时间为5 min的光纤, 其微腔长度平均约为81 μm。 对得到的光纤微腔结构, 采用制备过程可控的磁控溅射技术制备了一系列银纳米薄膜/多模光纤(Ag/MMF)的复合材料。 当磁控溅射时间为10 min时, 获得了光纤SERS探针(Ag/MMF-10)。 实验以去离子水配制了不同浓度的R6G溶液, 以不同浓度的R6G溶液为探针分子, Ag/MMF-10探针的远端检测限(LOD)低至10^-7 mol·L^-1。 该光纤SERS探针拉曼信号的再现性光谱检测中显示各个特征峰的相对标准偏差(RSD)均小于10%。 同时, 该光纤SERS探针对浓度为10^-6 mol·L^-1的R6G溶液的增强因子(AEF)可高达2.64×10⁶。 实验结果表明所制备的银修饰的光纤SERS基底具有较高的灵敏度和良好的再现性。 因此, 该光纤SERS探针在生物医学检测、 农残化学分析等痕量检测方面有潜在的应用价值。

提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法。 传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时, 收敛速度逐渐减慢, 出现效率低、 精准度下降、 局部最优解概率高等问题。 所提出的算法解决了这些问题, 使算法在进化前期避免陷入局部最优解, 在进化中后期能够保持解的全局搜索能力。 常规测定血清蛋白总量的方法通常采用凯氏定氮法、 双缩脲法等, 但存在时效慢、 污染样本等缺点。 采用拉曼光谱法进行检测, 具有快速、 无损的优点。 以山羊血清为分析对象, 按一定体积比配置35组待测样本, 用拉曼光谱仪采集拉曼光谱, 光谱采集范围为300~1 300 cm^-1, 采用基线矫正去除荧光背景, 使用Savitzky-Golay光谱平滑法对原始光谱进行平滑处理, 归一化处理光谱数据, 并对拉曼光谱特征峰进行归属。 实验结果表明, 拉曼光谱能够表征血清中主要化学集团的信息, 且由于官能团浓度差异, 光谱特征峰强度随浓度变化明显, 因此基于特征峰信息可以测定血清蛋白总量。 实验中, 以购买的山羊血清蛋白含量为基准, 通过配置样本的体积比得到各组待测血清样本的蛋白含量, 配置的单个液体样本体积为3 mL, 随机选取8组实验样本作为模型测试集, 剩余27组作为模型训练集。 以经过处理的光谱特征峰强度和对应的血清蛋白含量分别作为模型的输入值及输出值, 建立IABC-SVR, ABC-SVR和BP三种算法的定量模型, 对测试集血清蛋白总量进行预测。 最后通过均方差(MSE), 相关系数(r)与建模时间分别进行对比, 结果表明通过IABC-SVR建立的山羊血清蛋白定量矫正模型效果最佳, 模型的相关系数为0.990 27, 均方误差为0.244 3, 建模时间为1.9 s, 预测值方差均小于0.001 g·mL^-1, 预测准确率为99.8%。 实验结果表明, 应用激光拉曼光谱技术结合IABC-SVR算法, 对快速定量检测山羊血清蛋白含量, 具有较高的准确率和稳定性。