不法分子通常会在毒品中掺杂其他物质来增加毒品质量，获取高额利润。为了实现掺杂毒品快速准确的定性、定量分析，同时探究不同建模方法、不同波段光谱以及数据降维等对模型分类结果的影响，本文采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱仪采集了咖啡因、葡萄糖、扑热息痛、非那西汀和淀粉5种添加组分与盐酸甲基苯丙胺混合后的红外光谱数据（共计135份），对数据进行预处理后进行分类模型的构建。实验结果表明：特征变量与原始变量相比能达到更高的分类识别准确率；多层感知器和径向基函数可用于5种添加物的分类识别，但不适用于区分不同质量分数的甲基苯丙胺样品；对光谱指纹区数据使用因子分析降维结合Bayes判别分析（BDA）构建的分类模型，在16维和33维变量处能够分别实现5种添加物和不同质量分数甲基苯丙胺样品的完全区分，准确率可达100%。该研究实现了甲基苯丙胺与5种添加组分快速准确的定性定量分析，为毒品来源的推断提供了科学的数据支撑，也为基层民警处理此类案件提供了理论支撑和方法参考。

毒品来源推断技术可以为禁毒工作提供准确的毒品情报信息, 对于有效打击毒品犯罪活动具有重要意义。毒品中添加成分的分析方法研究是毒品来源推断技术的重要组成部分。本文对海洛因、甲基苯丙胺和氯胺酮三类我国常见毒品及其添加成分进行了拉曼光谱快速分析研究, 将盐酸海洛因、盐酸甲基苯丙胺和盐酸氯胺酮毒品与淀粉、葡萄糖、咖啡因等添加成分按一定质量比例混合制成混合样本, 进行拉曼光谱分析。实验结果表明, 在毒品含量低至10%的混合毒品样本中应用拉曼光谱技术能够检出毒品成分; 同时在添加成分含量低至10%的混合毒品样本中也能准确检出添加成分。拉曼光谱法是检验常见毒品及其添加成分的快速有效的方法。

对海洛因毒品中常见添加成分的快速分析方法进行了研究。 将蔗糖、 果糖、 葡萄糖、 淀粉、 咖啡因和非那西汀中的一种或两种以上与盐酸海洛因对照品以一定比例混合。 运用红外光谱研究各个系列中随着盐酸海洛因质量分数增加, 谱图的特征变化情况, 确定了添加成分的最低检出限。 运用拉曼光谱技术分析了盐酸海洛因及其与添加成分的混合物。 实验结果表明: 傅里叶变换红外光谱法和显微拉曼光谱法都是检验海洛因中添加成分的快速有效方法, 两者各具优缺点, 相互补充, 在实际案例中, 可以结合具体情况, 选择适合的方法。

本文初步建立了甲基苯丙胺毒品中添加成分的红外光谱快速分析方法。将甲基苯丙胺毒品与淀粉、葡萄糖、咖啡因、非那西汀等按一定质量比例混合, 然后利用傅里叶变换红外光谱仪进行红外光谱分析, 得出红外光谱图。由于各种成分均有其特征的红外吸收,因此通过其特征吸收可以区分甲基苯丙胺毒品中所添加的成分, 同时, 通过吸收峰的强度可以大致判断添加成分的含量范围。红外光谱法不需要进行样品的前处理, 具有快速、无损的特点。应用于实际案例中, 获得了理想的结果。