我国近红外光谱分析技术和应用多方位全面发展——参加全国第九届近红外光谱学术会议心得体会

华东理工大学化学与分子工程学院 杜一平教授课题组

2022年10月20日至22日，由中国仪器仪表学会近红外光谱分会和仪器信息网联合举办的全国第九届近红外光谱学术会议通过网络线上的方式举办。本次会议邀请到国内经验丰富的近红外光谱分析专家学者、仪器专家，以及国外知名学者和海外华裔学者就近红外光谱分析技术进行深入交流与探讨。会议共安排了81场报告，共有近3000人相聚云端，共同分享和见证近红外光谱技术的最新突破和进展。以下从化学计量学方法、应用领域、仪器发展几个角度依次介绍此次会议的主要内容与收获：

一、化学计量学、变量选择、模型改进与转移颇受关注

化学计量学在近红外光谱分析技术的实际应用中发挥了极其重要的作用。南开大学邵学广教授进行了题为《近红外光谱分析中的化学计量学方法》的报告，邵老师从近红外光谱数据建模流程出发，详细讲述了建模样本及质量考察、参考值、光谱、奇异样本、验证集等对模型的影响。并对近年近来红外光谱建模比赛进行总结，呼吁广大学子深入思考建模原理，采取有效手段提高模型预测能力。最后邵老师还强调了机器学习在未来化学计量学中应用的重要性，引发了与会观众关于模型建立的广泛讨论；华东理工大学的杜一平教授在《相关性组分对近红外光谱分析模型的影响》报告中指出，近红外光谱分析技术在中药提取过程中能够准确检出低于检测限的组分，很可能是样品中各组分浓度相关性变化对定量分析模型产生了“借助”影响，并通过实验验证了，当样品中含有与被测组分浓度相关性高的其他组分将有利于提升模型性能，这一切入点也引起人们对近红外光谱模型更深入的思考；暨南大学潘涛教授进行了题为《近红外光谱模式识别的模型补偿融合方法》的报告，潘涛教授借鉴了博弈论和概率论的思想，提出了一种光谱模式识别的模型补偿投票策略，还分享了应用于血清乳腺癌与正常对照的二分类和饮用水三分类的实例，均能取得明显优于单个模型的判别效果。

在变量选择和模型转移方面，天津工业大学的卞希慧副教授重点介绍了萤火虫算法、蝴蝶优化算法、灰狼算法等群体智能优化的光谱变量选择方法，并应用于实际样品光谱的变量选择。来自温州大学的陈孝敬教授做了题为《偏最小二乘法的几种改进研究》的报告，从子空间方法、鲁棒统计、模型行为探索这三个方向提出了对偏最小二乘法的改进，从而提升了模型的性能。华东理工大学的倪力军教授做了题为《基于多步波长筛选实现近红外光谱校正模型转移》的报告，根据SIFT与SDSS、相关系数分析相结合的三步波长筛选方法，实现模型建立及转移过程中无需从机样品信息，可直接传递到从机的目的。会议上，还有诸多专家学者的优秀报告涉及光谱预处理方法、变量选择、模型转移等，这对于实际工作均有指导意义。

二、在农产品生产与加工、生物制药等多领域全面进步

农产品分析是近红外光谱的传统应用领域，本次会议中也有多位专家学者报告了近红外光谱在农业产品品质分析领域的最新进展。桂林理工大学陈华舟教授在题为《基于Lévy飞行的神经网络优化模型应用于鱼粉NIR定量分析》中提出以反向传播神经网络（BPNN）为基本模型，采用Lévy飞行的方式对网络运算过程进行优化，提升了鱼粉NIR定量分析模型的预测能力。基于此，其提出了实现神经网络（NN）参数选择自适应调控以及在物联分布式节点联合分析中进行应用转化的展望；温州大学的黄光造老师在奶粉掺假方面提出了一类分类方法识别食品掺假的思路，采用单类样本对自编码器建模，通过样品输入自编码器后的重建误差实现了掺假奶粉的鉴别。区别于传统的判别分析要求未知掺假食品的情况要与训练集中掺假情况一致，一类分类方法只将纯净食品作为训练集样品去判别未知情况的掺假，具有一定的通用性。这也为食品掺假检测提供了新的思路。海南大学云永欢副教授从基础理论、方法开发、实际应用三个方面全方位做了报告，重点讲述了基于集群分析发展的多种变量选择方法，并展示了罗非鱼新鲜度高光谱成像分析、短视频传感器用于食品检测等应用研究，并对近红外光谱分析技术在特色农产品中的应用研究提出展望。

近红外光谱分析技术在药品领域的质量检测同样重要。山东大学李连副研究员团队开展了以水为探针的无标记近红外光谱表征的系列研究，利用中药水光谱组学实现了中药提取过程（浸润、溶解与释放）的机理可视化，同时实现生产过程的终点判断。该团队还设计了人血浆蛋白醇沉过程智能终点判断系统以攻克生产过程光谱稳定获取与预测难点，利用图谱转换技术开展中药口服液快速检测仪（TCM-OL-001）集成研究，致力于突破PAT应用过程中的技术瓶颈，推动我国制药生产的连续化；此外，来自山东大学药学院的研究生介绍了一种基于近红外光谱技术的中药连续逆流提取设备的开发，实现了CQAs连续提取过程的快速无损监测与提取终点识别。

近红外光谱分析技术在烟草分析领域已得到了广泛的应用，本次会议中王家俊高工、刘泽高工、郑博文工程师作为烟叶加工领域的专家分别介绍了近红外光谱技术在卷烟生产过程质量评估、烤烟产地鉴别、烟叶工业分级效果评价等方面的实际应用，推动了领域内管理与标准规范的建立方法。

此外，还有多位专家和青年学者介绍了近红外光谱技术在工业生产和农产品鉴别领域的应用，比如：柑橘品质检测、废旧纺织品识别、木材树种识别、茶叶品质快速检测、白酒年份鉴别、中药在线监测与质量检测、牛初乳中掺假成熟乳鉴别、煤炭无损测量、花生冻伤检测系统、鸭梨霉心病在线检测、调和油定量分析等方面的应用，会议上精彩的报告令人应接不暇，这也意味着近红外光谱分析技术的应用范围更加宽广。

三、仪器改进与全新采样模式应运而生

随着近红外光谱分析技术应用领域不断扩大，特殊、复杂样品的检测问题随之产生，会议上多位专家介绍了仪器改进与创新解决方案。汉阳大学的Hoeil Chung教授对近红外光谱仪器进行了创新改进，将胆汁样本以单液滴形式处理，实现了通过胆汁的近红外光谱数据分析来判别胆囊癌，以及全氟化碳捕获的微塑料物质的定量检测；无锡迅杰光远科技有限公司技术总监兰树明针对颗粒样品提出新的IAS解决方案，基于侧照式采样、均质化混样、大光斑、多点光纤收集设计形成全新的混样系统，尽可能减少颗粒排布干扰对于光谱的干扰；因斯布鲁克大学的Christian Wolfgang Huck教授在报告中详细介绍了微小型近红外光谱仪的现状和未来，以及微型便携式仪器在植物分析、收获时间优化、黑松露质量检测等方面的实际应用。

本次会议内容严谨而充实，参会代表与专家学者们就近红外光谱分析技术开展深入的交流与讨论。不仅如此，会议还揭晓了第四届“陆婉珍近红外光谱奖”获得者，他们为近红外光谱技术的发展与应用持续贡献着自己的力量。会议闭幕式还评公布了12位优秀青年报告奖获奖名单，为广大青年学子树立了优秀榜样。

如今，近红外光谱技术进入网络化时代，它将结合大数据、人工智能等新兴技术，向小型化、智能化方向不断发展，其应用领域也更加广阔。随着全国第九届近红外光谱学术会议的圆满落幕，近红外光谱技术的影响力也将进一步扩大，同时吸引更多的学者加入到队伍中，共同推动近红外光谱技术的持续发展！