太平天国侍王府壁画是中国南方壁画的典型代表, 具有重要的历史、 文化和艺术价值。 历史上曾对多幅壁画进行过化学保护, 部分壁画表面形成了一定厚度的有机物涂层, 分析研究壁画保护修复材料成分对于文物保护具有重要的理论和现实意义。 由于文物的珍贵性与不可再生性, 原位无损分析技术的研究和应用是未来文物分析的发展趋势, 基于便携红外光谱仪的反射红外光谱技术是对文物表面材质较为理想的无损分析手段。 利用反射傅里叶变换红外（FTIR）光谱对侍王府壁画的地仗层和表面修复材料涂层进行了现场原位无损分析, 这在我国古代壁画及其保护修复材料分析中属首次。 首先测试了无涂层壁画白色背景位置反射FTIR光谱, 并与标准无机矿物光谱比对确定了壁画地仗层成分主要为方解石和生石膏。 在此基础上, 分析了无涂层和有涂层壁画表面的红外反射特性及地仗层化学成分对表面涂层反射FTIR光谱测试的影响, 探讨了应用Kramers-Kronig（K-K）变换处理数据的可行性, 确定了K-K变换的应用范围, 分析了壁画涂层K-K变换后反射光谱与衰减全反射（ATR）光谱的差异, 并通过显微ATR FTIR光谱和热裂解气相色谱质谱联用（Py-GC/MS）技术分析验证了原位反射FTIR光谱测试结果的可靠性, 扫描电子显微镜（SEM）测量了涂层厚度, 证明不同厚度涂层均能得到可解析的高质量反射FTIR光谱。 最终确定侍王府壁画曾使用过聚醋酸乙烯酯、 聚二甲基硅氧烷和三甲树脂三种高分子材料进行过表面加固, 并得出壁画保存现状和修复材料及涂层厚度有较大关系。 证明了基于反射模式的FTIR光谱技术能准确有效地获取文物表面有机物和部分无机物成分信息。 该方法对表面有机涂层尤为敏感, 是壁画类文物较为理想的无损分析方法, 在壁画保护研究领域具有十分广阔的应用前景。 同时, 该研究弥补了我国壁画类文物表面有机物原位无损分析的不足, 为该领域研究提供了一条新思路。

相较于气相色谱-质谱(GC-MS)和高效液相色谱(HPLC), 衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)能实现绘画颜料中蛋白质种类的“不分离即分析”, 从而简化分析步骤和减小文物样品的消耗。 这项研究验证了ATR-FTIR用于颜料中蛋白质种类鉴别的可行性。 以石青和白垩为矿物颜料, 牛奶、 明胶和鸡蛋为蛋白质粘合剂制备了新鲜样品和经紫外光老化的模拟文物样品, 运用二阶导数光谱和主成分分析建立了模式识别模型。 结果表明模拟文物样品中蛋白质的种类能通过新鲜样品建立的模型进行识别。 因此, ATR-FTIR在文化遗产领域中蛋白质种类的微损和快速鉴别具有巨大的潜力。

交联聚苯乙烯是一种热固性塑料, 具有优异的介电特性和耐高压击穿能力等特性, 在微波窗口、电子工程、****等方面具有很大的潜在应用价值, 而其在红外波段的光学特性却鲜有研究。文中用γ射线辐照聚合法制备了新型交联聚苯乙烯样品, 采用傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)技术, 测量了交联聚苯乙烯和聚苯乙烯在红外波段的反射光谱, 进而利用Kramers-Kronig(K-K)关系导出了复折射率, 并对计算结果进行了误差分析。结果表明: 交联聚苯乙烯的折射率在太赫兹波段与聚苯乙烯相近, 随着频率升高迅速下降, 在中红外波段稳定在1.1~1.2之间, 远低于聚苯乙烯的折射率(1.5左右)。

对中药进行快速质量控制, 从整体层面反映中药的安全性与有效性具有重要意义。 通过硫酸-苯酚显色反应测定三七总多糖含量, 傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合支持向量机回归(SVR)建立三七总多糖含量预测模型, 以期为三七提供快速准确的质控方法。 采集云南省12个产地60个三七样品的红外光谱, 紫外分光光度法(UV-Vis)检测样品中总多糖含量。 红外光谱经过二阶导数(2D)、 正交信号校正(OSC)、 小波变换(WT)和变量投影重要性(VIP)筛选等数据优化处理。 SPXY算法将所有样本按2∶1的比例划分为训练集与预测集。 训练集数据用于建立SVR预测模型, 网格式搜索、 遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)对SVR预测模型进行参数优化, 预测集进一步对SVR模型的预测能力进行验证。 结果显示: (1)葡萄糖标准品与三七总多糖在490 nm处存在最大共有吸收峰, 490 nm可作为三七总多糖检测的定量波长； (2)文山丘北、 曲靖师宗及红河蒙自等产地的三七总多糖含量较高, 平均含量在25 mg·g-1以上； (3)分析3种参数优化模型的校正均方根误差(RMSEE)与预测均方根误差(RMSEP), 与PSO优化模型相比, 网格式搜索优化模型欠学习, GA优化模型过学习； (4)PSO-SVR模型对预测集数据预测效果最好, RMSEP=3.120 6, R2pre=83.13%, 预测值与紫外检测值接近。 表明FTIR结合PSO-SVR模型能够对三七中总多糖含量进行快速准确的预测, 为保证三七稳定、 安全与有效用药提供数据。

中药是复杂的化学体系, 建立快速、有效的分析方法有助于中药水煎液的实时质量控制。 葛根在处方中常用有三种, 分别为粉葛、野葛和煨葛（葛根炮制品）, 且传统应用中多采用水煎煮的方式, 因此, 采用傅里叶变换红外光谱技术（FTIR）, 二阶导数光谱（SD-IR）, 结合二维相关红外光谱（2D-IR）对三种葛根水煎液进行快速分析。 结果表明, 通过FTIR和SD-IR光谱能够将粉葛水煎液明显区别于野葛和煨葛水煎液。 经过2D-IR分析, 发现野葛经过煨制后水煎液化学成分发生了变化, 二者在主要的自动峰和交叉峰的位置和强度方面存在较大差异, 在1 800~1 300 cm-1范围内, 野葛水煎液中最强的自动峰为1 556 cm-1, 次强峰为1 561 cm-1, 而在煨葛水煎液中最强自动峰为1 563 cm-1, 次强为1 572 cm-1, 再次为1 556 cm-1。 另外, 在野葛水煎液中出现了明显的1 536和1 634 cm-1自动峰, 二者的强度相当。 野葛及煨葛水煎液的2D-IR光谱中, 出现的自动峰1 448和1 518 cm-1的相对强度有较大的差异。 在野葛水煎液的2D-IR光谱中, 交叉峰（1 518, 1 561）和（1 518, 1 563） cm-1强于煨葛水煎液中相应峰。 凭借2D-IR自动峰和交叉峰可以较直观地鉴别野葛和煨葛水煎液, 并揭示二者相应各官能团的变化规律, 能够为葛根在临床处方应用过程中, 水煎液的快速质量控制提供依据。 利用FTIR, SD-IR结合2D-IR的整体性和宏观指纹性, 可以为中药等复杂体系的逐级鉴别提供快速、准确的方法和手段。

傅里叶变换红外光谱法被广泛应用于融石英Si―OH含量测量中。然而，低Si―OH含量下水吸收峰的干扰和高Si―OH含量下吸收峰饱和限制了测量范围。使用傅里叶变换红外光谱法测量不同Si―OH含量和厚度的熔石英样品在2500 cm^-1~5000 cm^-1波段的透过率，消除水分子吸收带对3673 cm^-1波数Si―OH吸收峰的干扰；分别使用3673 cm^-1和4522 cm^-1峰对不同样品的Si―OH含量、均方根误差，以及3673 cm^-1和4522 cm^-1峰的检测限进行计算。结合实验结果和比尔定律，建立Si―OH浓度、样品厚度、测量透过率误差与测量浓度误差之间的关联模型。根据模型，在2 mm厚度时使用3673 cm^-1吸收峰测量Si―OH含量小于8.17×10^-4的样品，使用4522 cm^-1弱吸收峰测量Si―OH含量大于8.17×10^-4的样品，可优化测量精度和扩大测量动态范围，实现2 mm厚度时熔石英(0.4~10000)×10^-6大范围Si―OH含量测量。

建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉（Cd）含量的方法。 采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息, 解析牛肝菌的红外光谱, 用一阶导数、 标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理, 通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。 采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量, 分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较, 评价牛肝菌的食用安全性。 以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点, 将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合, 用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。 结果显示: （1）牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA, 前三个主成分累积贡献率达到79.3%, PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌; （2）不同产地、 种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异, 其含量在0.05～23.41 mg·kg-1 dw之间, 除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外, 多数样品的Cd含量超过GB2762－2012的限量标准, 食用有一定的健康风险; （3）牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理, 用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量; 训练集和验证集的R2分别为0.851 9和0.882 4, RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67, 大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近, 表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。 傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测, 为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、 有效的方法。

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响, 产地鉴别有助于中药的科学合理利用； 其次, 有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。 通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法, 为三七的科学、 合理、 规范使用以及对三七质量进行快速评价提供依据。 采集5个区域12个产地117个三七样本的红外光谱。 产地鉴别预处理数据采用离散小波变换除去噪音造成的部分高频信号, 偏最小二乘判别对产地判别贡献率大于1的数据进行筛选, kennard-stone算法将117个个体分为70%训练集与30%预测集。 训练集数据用于建立支持向量机判别模型, 交叉验证法用于筛选支持向量机最优参数, 预测集数据对支持向量机判别模型结果进行验证。 皂苷含量预测预处理数据采用标准正态变量变换、 离散小波变换处理； 处理的红外数据设为X变量, 三七样品中通过高效液相色谱法测得的四种皂苷总量设为Y变量, 采用正交信号校正去除红外光谱中与四种皂苷总量无关的干扰数据。 个体数据分为80%训练集与20%预测集, 训练集建立偏最小二乘回归模型, 预测集数据对偏最小二乘回归模型的预测结果进行验证。 结果显示: (1)交叉验证法得到支持向量机判别模型的最优参数为c=2.828 43, g=0.062 5, 训练集的产地判别最优正确率为91.463 4%； (2)支持向量机判别模型参数设置为最优参数, 代入预测集数据, 预测集的产地判别正确率为94.285 7%, 判别正确率较高； (3)训练集建立偏最小二乘回归模型的相关系数R2=0.941 8, 校正均方差RMSEE=4.530 7； (4)代入预测集数据, 预测集的相关系数R2=0.962 3, 外部检验均方差RMSEP=3.855 9, 皂苷预测值与高效液相检测值接近, 预测效果良好。 傅里叶变换红外光谱结合支持向量机能对三七进行产地鉴别, 正交信号校正结合偏最小二乘回归能对三七中四种主要皂苷总量进行准确预测, 为三七质量控制提供一种快速简便、 无损、 高灵敏度的检测方法。