近红外光谱分析技术及其在饲料中的应用

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中国饲料2017年第4期

DOI：10.15906/j.cnki.cn11-2975/s.20170406

近红外光谱分析技术及其在词料中的应用

李玉鹏1气李海花1,2，朱琪1气乔家运1,2，王文杰1袁2*

(1.天津市农业科学院畜牧兽医研究所，天津300381;2.天津市畜禽健康养殖技术工程中心，天津300381)

[摘要]近红外反射光谱分析技术(

NIRS)正在以产业链的方式应用于多个领域，它可以快速高效地测定样品中

的化学组分和物化性质。近年来，近红外光谱技术尤其是在线分析的应用有了显著的发展，本文就近红外光谱分析 技术的原理及在饲料中的应用研究进行了介绍。

[关键词]近红外反射光谱分析;饲料;检测

S[文献标识码]A [文章编号]1004-3314(2017)04-0022-05

[Abstract] Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been applied in many fields，which can determine chemical composition and physical properties of the samples quickly and efficiently.In recent years，NIRS analysis skill has been improved significantly，especial online applications.This article introduced the principle of NIRS and its applica­tion in the feed.

[Key words] near infrared reflectance spectroscopy；feed；determination

[中图分类号]816.17

近红外光谱技术(

NIRS)测定样品中的化学

组成和物化性质时具有速度快、效率高、样品处理 简单等优点(陆婉珍等，2000)，近些年正在以产业 链的方式应用于多个领域，如农业、石化、制药、食 品和临床等，成为农工矿企业和科研部门不可或 缺的一种手段。

利用经典的化学分析方法分析饲料的常规组 分及营养成分，一直是饲料品质管理的主要手段， 虽然灵敏度和精确度高，但仍存在样品准备繁琐、 前处理复杂、分析时间较长、检测成本高、污染环 境、对试验条件和操作的人员要求相对较高等问 题，但近红外反射光谱技术的应用成功地解决了 上述问题，随着成为

1

ASTM(American Society for Testing and

Materials，ASTM)规定近红外光谱范围为780耀 2526 nm(12820耀3959 cm)，介于可见光和中红

的。美国

nm射分析，1100耀2526 nm处为长波，常用来做反射 NIRS是20世纪70年代后发展起来的一种新的

外之间。普遍认为近红外波长分为两个区域，即长 波和短波，780耀1100 处为短波，常用来做透 或漫反射分析（董守等，2004;陆婉珍等，2000)。

快速定性定量分析技术，尤其是进入80年代后， 工业生产技术的发展十分迅速，且社会对环境保 护提出了更高的要求，近红外技术为节能降耗发

NIRS技术应用最早的领域之一。

NIRS技术的发展利用，饲料检测

)。NIRS主要是利用 有机物中含氢集团X-H (包括C-H、N-H、S-H、 〇-H等化学键)振动的倍频与合频吸收，振动的

挥巨大作用(赵雅欣等，2005

非谐振性分子振动从基态向高能级跃迁时产生， 并通过主成分分析

近红外光谱分析技术

近红外光本质是电磁波。近红外光谱(

NIR)

区的发现比较早，是在1800年由Hershel发现

基金项目院野十二五”农村领域国家科技计划课题

(2012

(priciple component analysis，

PCA)、偏最小二乘法(partial least square，PLS)和 人工神经网络（artificial neural network，ANN)等

高的预测模型和待测物质的近红外光谱信息预测

化学计量学手段，建立物质成分光谱与相应的待 测成分含量之间的回归模型，可利用相关系数较

BAD39B01-3)

*通讯作者

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物质化学成分含量(张卉等，2007)。

1.1近红外光谱分析技术原理分子光谱的产 生是由于分子中原子核的周期运动，包括近红外、 中红外、远红外和拉曼光谱。近红外光谱分析技术 是根据物质的光谱信息，对其进行定量或定性分 析的一种技术。近红外光谱分析技术基本分为透 射光谱和漫反射光谱两大类。透射光谱法常用于 均勻透明的液体，固体样品较常用漫反射光谱法， 在短波近红外处固体样品也可用透射光谱法。能 产生近红外光谱的物质分子都是红外活性分子， 非红外活性分子不吸收红外光。物质组分的浓度 值与通过仪器测定的光谱之间有一定的相关性 (秦华俊，2007)。由于影响近红外谱带位置变化的 因素很多，因而精确近红外谱谱带的归属十分不 易(陆婉珍等，2000)。近红外定量分析过程分为三 部分:定标、验证和应用，而最终的目的是为了应 用，发挥近红外的优势，实现其研究价值。1.2近红外光谱分析技术的特点近红外光谱 分析技术成功地结合了计算机技术、光谱技术和 化学计量学等诸多方面的技术成果，已在许多领 域中得以应用，与传统分析技术相比主要具有以 下优点院不需要对待分析样品进行前处理、不会对 环境造成污染且节约大量的试剂费用、投资及操 作成本低、分析方便速度快、稳定性好，受干扰小、 分析过程中不消耗其他材料或破坏样品、测试重 现性好等(陆婉珍，2006)。随着微电机系统和微光 机电系统技术的发展，国内外研制出了几款新型 的微型近红外仪。微型近红外光谱仪与普通的光 谱仪相比有其明显的优势院（1)体积小、容易实现 模块化，更符合近年来对检测仪器轻巧、便携的要 求，且实现了现场应用的价值；（2)耐用、结构紧 凑、低能耗、校准速度快、对环境温度和湿度变化 适用范围更宽;当前，国内生产的微型化近红外光 谱仪大多数还处在理论的样品机状态，实用化的 商品较少，但是，也已在制药、奶粉生产等现场的 监测中广泛应用，所以微型化近红外光谱仪的开 发不仅是现实的需要，也是一种普遍趋势。

然而，近红外技术也存在一些缺点（张丽英 等，2011;严衍禄等，2005;陆婉珍等，2000)院（1)近 红外技术是一种间接测量手段，需要用参考方法 (一般是湿化学分析法)得到足够数量的样品湿化 学分析值，因此测量精度基本都达不到该参考方

法的测量精度，同时模型建立也离不开化学计量

学的支撑；（2)前期投入大、费时费力，仍需检测 大量样品的湿化学值，建模成本较高，对小批量 样品分析不切实际;（3)近红外技术的使用范围有 一定的限制，待测定的成分含量最少为0.1%，且 有含氢基团或与之含氢基团相关的属性;（4)仪器 和仪器周围环境的改变或建模样品发生改变，导 致模型也会发生变化，需要对定标模型进行不断 的更新和优化；（5)由于不同的仪器所产生的近 红外光谱并不一致，使得每台仪器的模型都不相 同，模型不能在不同型号仪器之间转移，每个仪 器上的模型需要随着时间和空间范围的变化不 断地进行维护，从而增加了使用的局限性（李军 涛，2014)。而微型近红外仪测试的灵敏度比较 低、相对误差较大，分辨率和光谱稳定性还有待 提高（张小超等，2012)。1.3近红外模型的评价参数和优劣性判断标准 近红外模型的建立过程中 ， 需要用到诸多参数 (SEC、SECV和R2等)对模型的质量进行评定，以 选取最优的建模参数，进而得到预测性能最佳的 模型。

定标模型建立后采用交叉验证相关系数(1- VR)、交叉检验标准误差（SECV)、模型的交叉验 证偏差(Bias)、定标标准分析误差(SEC)、定标决 定系数(RSQcal)对其预测性能进行综合评定。1- VR值越大，SEC越小，SECV值也越小（通常 SECV大于SEC)则模型回归得越好，但SEC过 小，说明校正过程中可能存在过拟合现象。

在定标模型建立完成后，需要用验证集对模 型的性能(准确性、重复性和传递性等)进行验证。 验证集是由一组完全独立于定标集的样本组成， 采用近红外预测值与湿化学值间的平均偏差 (Bias)、验标标准分析误差(SEP)、验标相关系数 (RSQv)及实验室实测值和近红外值进行评定。 SEP越小，预测结果越准确。相关系数(RSQv)越 高，同时验证集的预测值与湿化学值间的平均偏 差(Bias)相对偏低的模型，即为最优模型。1.4影响近红外测定准确性的因素影响近红 外测定准确性的因素很多，基本上可分为三大类： ⑴样品本身的影响；（2)参比值测定的准确性； (3)近红外仪器的稳定性及操作环境。

1.4.1定标样本的数量、来源、成分含量与变异

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试验样本数量的多少和分布影响测定结果的精确 度，样本数量过少不能充分反映被测群体的整体 分布规律，样本代表性差，建立的模型难以有适用 性;样本数量过多，不仅增加了工作量，而且也可 能造成过拟合现象的出现。在实际应用中一般认 为，建立适配性较窄的模型需选择50耀100个定 标样品，而建立适配性较宽或面向开放未知样品 群的模型则最少要选择150个以上的样品（李勇 等，2005)。选择具有代表性的样品，尽可能均勻全 面地覆盖整个测定组分含量范围，但也要尽量避 免样品组分含量出现正态分布的现象，这样才能 够充分地反映出待测样品群体常态分布规律，构 建的近红外预测模型性能才更真实可用。对于棉 籽粕，采集样品时除了考虑数量和成分含量、变异 外，还应充分考虑品种、生长环境、加工方式、收获 季节等因素(李军涛，2014)。1.4.2样品的物理性状粉碎粒度的大小、样品 分布和密度等也会对近红外预测性能产生影响。 Thompso(1978)研究表明，样品粒度是影响NIRS 预测准确性最主要的因素。由于粒度不同影响样 品分布均勻性和光学表面性质，所以会导致反射 光分散进而改变样品的近红外光谱信息。 Williams(1984)研究报道，在进行试验分析的过 程中样品的水分含量应处于稳定、自然状态下， 所以应注意样品的保存。为防止样品在储存过程 中的水分损失，将其装于密封广口瓶或自封袋 中，-18益低温保存。样品的温度是影响近红外测 定的准确性的重要因素之一，所以在扫描样品时 将样品放置在近红外室内24 h，可达到平衡温度 的效果，尽量保证定标样品和待测样品的光谱采 集在同样温度下进行。此外，样品表面的颜色和样 品中的杂质也会对模型的性能造成影响。1.4.3参比数据的准确性按照一定标准的湿化 学方法分析得到的参比数据的准确性也是影响 NIRS测定结果的重要原因之一。褚小立等(2005) 研究表明，基础数据准确性越高，则建立的模型的 预测性能越好，对未知样本的预测结果越精确。因 此，对于定标和验证样品的理化值而言，其检测一 定要按照国际公认的标准或国标法进行，且每个 样品至少做2耀3个平行，以确保参比值的检测 结果的精准无误。

1.4.4近红外光谱仪的稳定性和操作环境仪器

对测定结果准确性的影响大部分因素来自于仪器 的噪音。仪器产生的噪音分为不同形式，即长期噪 音和短期噪音。长期噪音主要因环境温度变化和 原件功能衰退而产生的。彭玉魁等(1996)研究表 明，10耀20益的温度改变会导致样品吸光度变 化，且此变化不定，无规律性。样品杯中样品的深 度、密实度、装样后表面的平整度和样品杯的清洁 程度等因素也会对光谱造成一定的影响。因此每 次尽可能保证一样的装样条件，在相同的条件下 测定样品，以大大减少误差。因此，近红外的测定 一般要求在相当稳定的环境条件下工作。在进行 近红外测定之前，仪器的预热很重要，且其时间与 仪器的型号有关，不能短于15 min或超过30 min。 短期噪音主要来源于波长不稳定、检出器和输入 放大器及仪器外部噪音。

2近红外光谱分析技术发展概况

人类最早认识的非可见光谱区是近红外谱 区，发现于1800年(严衍禄，2005)。近红外在19世 纪30年代被证明具有与可见光相同的光学性质。 由于受技术水平的不发达的限制，无法解决物质 在该光谱区的合频和倍频的吸收特征弱、谱带交 叠严重、解析困难等因素带来的问题，因而使近红 外光谱“沉睡”了长达一个半世纪的时间。随着各 种技术(计算机、数字化和计量学)的不断发展，背 景干扰等问题的解决，可以很好地提取有效光谱 信息。近红外光谱的优势和使用价值逐渐被研究 者证明，越来越多的实验室和企业正在开展近红 外方面的研究，且被在实际中应用。近红外作为 高新技术之一，正在迅速发展，目前世界上大约有 50个国家和地区对近红外进行了相应的研究工 作，尤其是一些发达国家近红外技术已在许多领 域得到了实际应用(张小超等，2012)。

20世纪70年代近红外技术被美国人应用在 农产品水分、蛋白质等组分含量的检测。1950年 前后，应用光谱的分析仪器倍受研究人员的关注， 同时也关注近红外光谱分析技术的发展情况，自 1980年后应用光谱杂志(Applied Spectroscopy)上 发表了很多有关近红外光谱方面的论文，论文中 涵盖了有关近红外定量和定性分析（Stark等， 1986)、有机物组分含量的分析(Weyer等，1985)、 近红外药物成分分析和与之相关的研究进展等 (Martin 等，1992;Ciurczak 等，1987)。近年来现代

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的科学技术一直在进步，微机械技术的发展以及 微型光学元器件的研制成功，使得光谱仪的微小 型化成为可能，并逐渐成为研究热点之一（向贤 毅，2008)。许多研究人员利用新技术致力开发低 成本、微型轻巧、能耗低且反应速度快的仪器，即 微型近红外仪。同样，微型近红外仪也分类型，主 要的有传统原理的傅里叶变换式光谱仪、光栅分 光式微型光谱仪等和新原理的光谱仪。但是，整体 上来说部分技术指标像分辨率、波长的准确程度 和信噪比等仍然差于实验室型的分析仪。我国近红外光谱技术的应用研究是从农业领 域开始的，在1977年前后才引入近红外分析仪。 国内的严衍禄、张录达等人最先研究学习近红外 方面的知识，为以后近红外的应用研究打下了坚 实的理论基础，且在20世纪80年代初组建了研 究傅立叶变换近红外漫反射光谱的专项小组（李 大群等，1989)。20世纪80年代初发表了我国第 一批关与此项技术的学术研究论文（袁洪福等， 2004;赵龙莲等，1998;Yan 等 1998;Min 等，1998; 吉海彦等，1998)。目前，近红外光谱分析技术已经 率先广泛运用于我国纺织、造纸、生物化工、烟草、 乳品、酒类与农业等行业，它在确保和提高产品品 质方面发挥了重要作用（徐广通等，1999)。近年 来，我国的光谱仪器的制造，化学计量学软件的研 发，相关模型的构建和在实验室及企业中的应用 都有了长足的发展。我国许多领域已经开始了近 红外光谱在线分析的应用，对实际生产中的各种 参数，每个质量控制环节实施连续监控，确保获得 高质量产品(蒲登鑫等，2003;徐广通等，1990)。3

近红外光谱分析技术在饲料中的应用

由于近红外光谱分析技术独特的优势，伴随 着仪器的制造水平的提升、光谱化学计量学软件 的开发及各种测定样品附件的研制均已达到较高 的水平，自20世纪80年代中后期以来，NIRS在 饲料中的应用已相当成熟，是农业经济快速发展 的新亮点。

1960年开始，研究者Norris等（Bums等， 1992)率先开始了利用NIRS测定谷物中的常规 营养成分含量的研究，同时也进行了将近红外光 谱技术应用于其他农产品组分和质量的研究。随 着近红外光谱分析技术的熟练应用，Schaalje和 Mundel(1991)利用NIRS对大豆中氮的含量进行

了检测。Fontaine等(2001)研究表明，利用NIRS 测定鱼粉中油脂和蛋白质含量是可行的。Montes 等(2006)对饲料中的能量之王玉米的三种成分进 行测定，其结果为:DM(RV2=0.95，SEP=1.2%)，CP (RV2 =0.88，SEP =0.3% )，ST (RV2 =0.79，SEP = 1.0%)。

Xiccato等(2003)米集不同国家的兔子伺料样 品 164 个，利用 NIRS 对 DM、CP、CF、NDF、ADF、 ADL和Starch成分的含量进行测定，随机选取111 个样品作为定标集，剩余53个样品作为验证集，结 果表明，定标集决定系数(R2)分别为0.79、0.84、0.63、 0.56、0.84、0.74、0.94,检验集决定系数(R2)，分别为 0.70、0.86、0.60、0.50、0.82、0.59、0.90。

李静(2007)利用NIRS成功构建了棉粕化学 成分的定标模型和验证模型，模型预测棉粕粗脂 肪含量的性能较差，其余常规营养成分的定标模 型效果较好，可用于日常分析检测。

目前NIRS技术不局限于样品常规成分的分 析，同时也能分析样品中的微量组分含量，如氨基 酸、维生素、毒素等物质含量，还可以进行饲料有 效能或消化率的测定等。有研究表明，近红外预 测棉籽粕真可利用氨基酸含量的定标结果是可行 的，可按真可利用氨基酸进行饲料配方，达到准确

适时高效利用饲料资源的目的（丁丽敏，2000)。 Lesson(2008)采用不同的方法测定了配合饲料和 不同原料中的表观代谢能(AMEn)，试验结果表 明，不同测定方法得到的结果之差范围为41.8耀 209 kj/kg，而用NIRS测定的AMEn与湿化学测 定值之间的平均差为836 kj/kg，远低于用其他测 定方法得到的1254耀1672 kj/kg的差值，说明 NIRS可以用于饲料中的AMEn的检测。Losada (2010)采用体外法、常规法和近红外法，分别对公 鸡的能量饲料的AMEn进行评定，结果显示， RSQval分别为0.945、0.756和0.952。总结多数研 究者的结果，表明近红外方法可用于饲料代谢能 评定。4结语

我国的近红外光谱分析技术的研究和应用虽 然起步较晚，但随着仪器和光谱处理化学计量软 件的国产化和相应各类应用模型的开发，近红外 光谱技术作为一种分析技术将会在越来越多的领 域中充当快速检测的手段。

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