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傅里叶红外光谱仪的应用

更新时间:2023-11-21浏览:717次

应用范围:
 
酒制品检测分析
 
不同产地的葡萄酒具有不同的质量与风格,市场上葡萄酒以假乱真、以次充好现象颇多,寻找简单有效地鉴别葡萄酒产区的方法,有利于葡萄酒市场的健康发展。向伶俐等人采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别,建模集准确率为87.11%,检验集准确率为90.87%,提高判别的准确度,为葡萄酒原产地真伪识别提供了一种高效低成本的新方法。
 
此外,利用红外光谱对白酒年份与香型鉴别也有十分效。因不同香型白酒的成分有所差异,其红外光谱也不尽相同,可根据红外光谱差异鉴别不同年份的白酒。
 
蜂蜜检测分析
 
我国蜂蜜质量参差不齐,掺假现象也较为严重。孙燕等利用中红外图谱分析仪结合化学计量软件建立饶河黑蜂蜂蜜产地真假判别模型判别饶河本地的蜂蜜样品和其它地区蜂蜜样品,准确率达90.3%,为蜂蜜真伪鉴别提供了一种有效的方法。
 
谷类检测分析
 
近年来,少数造假者频频在陈旧大米中涂抹掺加植物油、矿物油,增加其亮度和光泽,冒充优质新鲜大米销售,严重危害消费者身心健康。张耀武等利用红外光谱对涂有和掺有矿物油的大米进行定性鉴别。将分离出含有矿物油的试样进行红外光谱测试,未出现1745cm-1脂C=O的伸缩振动吸收和1000~1300cm-1伸缩振动吸收,证明该试样中含有直链烷烃的矿物油。该方法可用于对大米、饼干、瓜子和食用油中是否掺加工业矿物油的鉴定。
 
粮食在高温高湿条件下极易发霉变质,不仅造成经济损失还严重威胁人畜健康。刘凌平等利用傅里叶变换衰减全反射红外光谱技术结合化学计量学方法,对稻谷中7种常见有害霉菌进行了快速鉴定,建立的线性判别分析和偏最小二乘判别分析模型对7种不同类别菌株的留一交互验证整体正确率分别达到87.1%和87.3%,表明该技术可用于谷物中霉菌不同属间的快速鉴别,尤其对不同菌属的霉菌具有良好的判别效果。
 
果蔬检测分析
 
果蔬中农药残留快速、高效的检测技术是当前食品安全控制关注的重大问题。朱春艳用傅里叶红外光谱技术对敌百虫和辛硫磷两种农药的红外光谱进行了测量和分析,验证了FTIR/ATR技术快速检测蔬菜中有机磷农药残留的可行性,测定敌百虫的最低的检测限为0.2×10-6(体积分数),相关系数为0.9141,辛硫磷的最低检测限为0.02×10-6,相关系数为0.9036,为果蔬农药残留检测提供了一种方便、快捷、准确的方法。

 

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