将现代红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合, 建立利用红外光谱对短瓣金莲花药材的指标成分进行快速定量分析的方法。 以高效液相色谱法获得短瓣金莲花指标成分(荭草苷、 牡荆苷)的含量作为参考数据, 以傅里叶变换红外光谱技术获取其红外光谱图, 在此基础上利用化学计量学方法将指标成分与红外光谱图数据关联, 构建指标成分的快速预测模型。 以不同比例甲醇-水作为溶剂, 采用室温浸提、 加热回流、 超声辅助工艺提取获得36个短瓣金莲花药材提取物。 利用高效液相色谱法测试短瓣金莲花提取物的荭草苷和牡荆苷含量, 并以傅里叶变换红外光谱仪辅以水平衰减全反射附件测试各样品的红外光谱图。 分别选取29个提取物样品作为检验集, 其余为校正集, 采用TQ Analyst EZ Edition软件进行建模。 以交叉验证相关系数(R2)和交叉验证误差均方根(RMSEC)为指标选择光谱预处理方法、 定量分析方法和建模波段, 用预测误差均方根(RMSEP)考核模型的预测效果。 通过筛选得到优化的光谱预处理方法为标准正态分布校正(SNV)和二阶导数(13点平滑), 定量分析方法为偏最小二乘(PLS)方法, 荭草苷和牡荆苷的最佳波段分别为2 050~650和1 900~650 cm-1。 以PLS法构建的荭草苷和牡荆苷模型的相关系数分别为0.919 8和0.970 8, 模型预测结果的相对偏差分别在-2.0%~3.2%和-3.4%~4.7%之间。 鉴于红外光谱技术所具有的测试迅速、 微观宏观指纹特性、 定性定量皆可分析、 对环境无污染等特点, 利用红外光谱法可对中药提取物的指标成分进行快速、 准确、 环保、 高效的分析, 为中药的质量控制提供了新的思路和解决方案。

针对汽油苯含量的快速分析问题, 提出了基于低分辨率色散型拉曼光谱仪的新的检测方法。 由于色散型拉曼光谱中存在着严重的测量噪声和荧光背景干扰, 应用多项式平滑滤波除噪声和迭代多项式拟合基线校正方法减少荧光背景的干扰。 随后, 分别采用岭回归、 主成分回归、 偏最小二乘回归方法, 对炼油厂的汽油样本建立了三个苯含量的快速分析模型并对其进行验证。 实验表明, 基于低分辨率色散型拉曼光谱仪进行汽油苯含量分析, 结合常规建模方法, 重复性和再现性均满足SH/T0713—2002标准的要求, 此外由于其具有低成本、 小型易携带等优点, 适用于日常快速分析。