近紅外光譜分析技術(shù)研究
[導讀] 日前，儀器信息網(wǎng)編輯采訪(fǎng)了邵學(xué)廣，請他發(fā)表了對化學(xué)計量學(xué)和近紅外發(fā)展趨勢、以及限制近外應用推廣難點(diǎn)等問(wèn)題的看法，zui后也談到了如今熱點(diǎn)的近紅外大數據的發(fā)展前景。
近年來(lái)，我國近紅外光譜分析技術(shù)無(wú)論在基礎研究還是應用方面都取得了長(cháng)足進(jìn)展。而且在近紅外光譜分析技術(shù)研究的龐大人群中，總是能看到中國為數不多的化學(xué)計量學(xué)人身影。其中，南開(kāi)大學(xué)教授、中國近紅外光譜分會(huì )副理事長(cháng)邵學(xué)廣就是其中之一。
南開(kāi)大學(xué)教授 邵學(xué)廣
日前，儀器信息網(wǎng)編輯采訪(fǎng)了邵學(xué)廣，請他介紹了他走進(jìn)化學(xué)計量學(xué)、走進(jìn)近紅外的歷程，并發(fā)表了他對化學(xué)計量學(xué)和近紅外發(fā)展趨勢、以及限制近外應用推廣難點(diǎn)等問(wèn)題的看法，zui后也談到了如今熱點(diǎn)的近紅外大數據的發(fā)展前景。
走進(jìn)化學(xué)計量學(xué)，扎根化學(xué)計量學(xué)
說(shuō)起來(lái)，邵學(xué)廣并不是學(xué)化學(xué)計量學(xué)專(zhuān)業(yè)出身。在讀博士之前他學(xué)的是稀土化學(xué)應用專(zhuān)業(yè)，1992年博士畢業(yè)后選擇了”小波變換”為未來(lái)研究方向，從此才進(jìn)入了化學(xué)計量學(xué)領(lǐng)域。邵學(xué)廣經(jīng)常和學(xué)生們說(shuō)起這段經(jīng)歷，一開(kāi)始很艱苦，*是照著(zhù)書(shū)和手冊自學(xué)。曾經(jīng)有兩篇有關(guān)小波變換的文獻，邵學(xué)廣每年都要看幾遍，據他自己說(shuō)，一直到5年后他自己寫(xiě)《化學(xué)信息學(xué)》一書(shū)的時(shí)候才真正讀懂了這兩篇文獻。
當時(shí)邵學(xué)廣決定寫(xiě)《化學(xué)信息學(xué)》*是因為要開(kāi)課卻沒(méi)現成的教材，沒(méi)想到這本書(shū)成為了中國*本關(guān)于化學(xué)信息學(xué)的書(shū)，目前已經(jīng)出版3版。
為什么從小波變換開(kāi)始，邵學(xué)廣說(shuō)到，“關(guān)于小波變換，1986年上其他領(lǐng)域已經(jīng)有人開(kāi)始使用，化學(xué)領(lǐng)域真正的*篇文章發(fā)表在1992年。而1992年我正好剛剛參加工作需要尋找并確定今后的研究方向。那么，當時(shí)我覺(jué)得新提出來(lái)的小波變換會(huì )是一個(gè)很好的方向。”剛開(kāi)始的5年多時(shí)間里其團隊一直在做方法，并在各種光譜、色譜方面廣泛嘗試，結果證明這個(gè)方法的效果特別好，更加增強了邵學(xué)廣的信心，從而這項工作邵學(xué)廣一直堅持到現在。
除了小波變換，邵學(xué)廣這些年主要研究工作包括免疫算法、化學(xué)因子分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法等算法，還包括分子模擬等理論化學(xué)計算方法研究。
“其實(shí)，我們實(shí)驗室做的zui有特色的是免疫算法，是我們的一種算法。”免疫算法主要用于色譜重疊組分信號解析，可以把單峰解出來(lái)。原來(lái)色譜分析10-20個(gè)成分的時(shí)候，需要用時(shí)30-40分鐘。而用了免疫算法只需10多分鐘進(jìn)行分離，分離結束即直接就能夠計算出來(lái)。如，40多個(gè)組分的農殘分析只需10多分鐘。
結緣近紅外，思考近紅外
近紅外光譜的缺點(diǎn)之一是解釋性差，峰很寬、很模糊。在計量學(xué)出現之前，近紅外光譜一直沒(méi)有得到很好的發(fā)展。“近紅外和化學(xué)計量學(xué)是捆綁在一起的兩種技術(shù)，可以說(shuō)計量學(xué)的發(fā)展推動(dòng)了近紅外的發(fā)展;同樣也可以說(shuō)近紅外給了化學(xué)計量學(xué)一個(gè)舞臺，讓它有了發(fā)揮作用的地方。”
近年來(lái)，近紅外光譜發(fā)展很快，而邵學(xué)廣在近紅外領(lǐng)域也已經(jīng)做了將近20年。這期間他們嘗試了不同的建模方法，也提出了自己的方法，同時(shí)還研究了另一個(gè)非常重要的問(wèn)題，即建模樣品的確定問(wèn)題，發(fā)表了幾十篇的論文。“近紅外相關(guān)化學(xué)計量學(xué)方法的研究已經(jīng)比較充分、成熟。盡管不能說(shuō)哪種方法，但是有很多方法已經(jīng)能夠用了，想干什么事，基本上都可以做了。當然，更‘新鮮’的方法研究也是需要的，但是沒(méi)有那么緊迫了。”
關(guān)于近紅外數據處理的發(fā)展趨勢，邵學(xué)廣認為，根據具體的行業(yè)需求進(jìn)行開(kāi)發(fā)，不做大而全的軟件。如，我們之前與中檢院合作開(kāi)發(fā)的判別藥品一致性的軟件已經(jīng)交付，得到的反饋還不錯。另外，基于數據庫的一些算法要實(shí)現標準化。邵學(xué)廣認為，近紅外數據處理的下一步方向是高光譜，因為如今的近紅外光譜成像數據處理還有不太成熟的地方。
關(guān)于近外光譜分析技術(shù)應用與推廣的難點(diǎn)，是邵學(xué)廣常常思考的問(wèn)題。首先，他提到的是“靈敏度”的局限。近紅外方法靈敏度很低，很多微量成分不好分析，這是限制近紅外光譜在科研領(lǐng)域應用推廣的很大一個(gè)原因。怎么讓近紅外能測微量成分，邵學(xué)廣已經(jīng)研究7年多的時(shí)間了。邵學(xué)廣承擔基金委的一個(gè)重點(diǎn)項目就是研究這個(gè)問(wèn)題，經(jīng)過(guò)攻關(guān)2016年時(shí)檢測限已經(jīng)達到微克級別。近紅外另一個(gè)缺點(diǎn)是結構分析能力差，在表征化合物結構方面遠遠弱于質(zhì)譜或中紅外光譜。這幾年，邵學(xué)廣從做水的光譜入手，花了很大力氣力圖從復雜的水結構中把不同結構的水分子光譜提取出來(lái)。水中水分子結構非常復雜，有單獨的水分子、二個(gè)水分子結合、三個(gè)水分子結合、甚至更多。“希望大學(xué)、研究所更多人員加入到這方面的研究中來(lái)。”
近紅外光譜推廣應用更多的限制來(lái)自于儀器之間的差異、測量之間的差異。邵學(xué)廣這兩年做了很多模型轉移方面的研究工作，他認為儀器之間的差異基本上可以校正，不是太難。因為儀器之間差異是固定的，理論上也是可以校正的。邵學(xué)廣指出，真正難點(diǎn)在于測量之間的差異，如，樣品擺放位置、顆粒度大小等形態(tài)差異帶來(lái)的光譜變化會(huì )導致測量結果變化，且理論上就沒(méi)有解決方法，只能根據假設或一定的近似來(lái)修正。邵學(xué)廣基于假定光譜和操作條件之間存在著(zhù)某些我們不知道的關(guān)系，從而建立相應校正模型把這種關(guān)系預測出來(lái)。“這個(gè)校正模型使用的效果挺好，但是還缺少相應的理論依據。”
推應用發(fā)展，落地人才培養
邵學(xué)廣強調，“化學(xué)計量學(xué)專(zhuān)業(yè)人才的缺乏是近紅外應用發(fā)展的主要難點(diǎn)。”從事化學(xué)計量學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)研究的人員較少，而且，化學(xué)計量學(xué)不是本科階段必須學(xué)習的內容，研究生階段開(kāi)課的也不多。歐洲大學(xué)本科階段已經(jīng)在教學(xué)大綱中規定化學(xué)計量學(xué)為必學(xué)內容，其份量已經(jīng)占到分析化學(xué)內容的四分之一。但在中國還沒(méi)有這個(gè)要求。“這導致培養的相關(guān)人才太少，對化學(xué)計量學(xué)和近紅外的發(fā)展限制相當大。”
很多人提到化學(xué)計量學(xué)，會(huì )莫名的感覺(jué)有點(diǎn)“怕怕”。事實(shí)上，現在研究化學(xué)計量學(xué)的人雖然不算多，但是也很容易找到合作的人。另外，如今也有一些比較成熟的軟件，即使不懂化學(xué)計量學(xué)原理，只要會(huì )用軟件，也能解決問(wèn)題。
現在，邵學(xué)廣在南開(kāi)大學(xué)本科階段開(kāi)設了計量學(xué)相關(guān)教學(xué)內容。而且，經(jīng)常有外面學(xué)生來(lái)邵學(xué)廣實(shí)驗室學(xué)習，或者以項目合作的模式聯(lián)合培養，時(shí)間不等，邵學(xué)廣負責指導。再者，這幾年邵學(xué)廣的實(shí)驗室也開(kāi)發(fā)出了一些軟件。像是具有使用便利等優(yōu)點(diǎn)的小波變換算法，不但成為了邵學(xué)廣實(shí)驗室扣背景的標準方法，而且，邵學(xué)廣表示，對于小波變換，內行人可以靈活設置參數，外行人不調整參數也能使用。所有這些都是邵學(xué)廣在為實(shí)現“不應該讓不懂計量學(xué)成為計量學(xué)和近紅外應用的障礙”所做的努力。
由此延伸，邵學(xué)廣談到了近紅外的人才培養問(wèn)題，并強調“打好地基”的重要性。近紅外研究人員不要只盯住應用去做，一方面要針對應用，但又不能*是應用。特別是對年輕研究人員，要把基本理論“打”扎實(shí)了，等到去做應用的時(shí)候，應用方法、技術(shù)會(huì )非常穩固和牢靠。否則，很多技術(shù)不牢靠反而會(huì )導致應用失敗。而且，糟糕的是，一旦失敗，大家就會(huì )認為這個(gè)方法不好，實(shí)際上會(huì )阻礙了這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。
大數據推動(dòng)近紅外爆炸式增長(cháng)
如今“大數據”已經(jīng)成為一個(gè)熱詞，邵學(xué)廣也在多個(gè)場(chǎng)合說(shuō)到，近紅外的大數據時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。“與其他大數據相比，近紅外光譜大數據有兩個(gè)特點(diǎn)：數據量大、信息量大。”特別是成像光譜和高光譜，高光譜儀器的檢測器和目前儀器所用的有所差異;而且常用的模型轉移、數據處理等和原來(lái)傳統光譜也有一些差別，所以，必須開(kāi)發(fā)一些新的據分析方法。邵學(xué)廣介紹到，“原來(lái)只是1-2000個(gè)數據點(diǎn)，現在一個(gè)高光譜數據量上萬(wàn)，可變量選擇的方法范圍很小。”
此外，一條光譜所含信息豐富，除了化學(xué)信息，還包括物理信息，如硬度、大小、位置等，需要綜合利用。在藥品的真假判別時(shí)，往往是隔著(zhù)包裝測試的，包裝材料的信息、藥片壓的實(shí)不實(shí)、藥片的形狀等物理信息都可以判別。“我們近紅外不管是哪種信息，只要有這方面的信息，不用刻刻意強調是物理還是化學(xué)信息。”
“從應用角度看，近紅外大數據的價(jià)值，目前在于監控。”監控包括工業(yè)監控，甚至應用到“大街上”的空氣質(zhì)量等監控。“大數據來(lái)源于實(shí)時(shí)，也來(lái)源于長(cháng)期實(shí)時(shí)數據的積累。對大數據進(jìn)行相關(guān)分析、可視化分析，把數據和事件相關(guān)并從中總結出其規律性，比如說(shuō)大型活動(dòng)的人流等。數據更多的時(shí)候就可以根據已有數據建立模型，根據光譜信息預測后續發(fā)展。”
“目前大數據研究還處于初級階段，炒概念的多些，但各行各業(yè)都在用。”如，已有按大數據系統設計的藥品數據庫，把全國藥監的數據集成在一個(gè)數據庫中。在這個(gè)庫的基礎上建立模型，可用于市場(chǎng)調查、藥品抽檢等。“只需做一個(gè)光譜，上傳到數據庫，數據庫就可根據模型判別藥品的真假，并把結果反饋回移動(dòng)終端。目前該數據庫建設基本完成，相關(guān)技術(shù)均已成熟。”糧食領(lǐng)域也啟動(dòng)了類(lèi)似項目，雖不涉及網(wǎng)絡(luò )、無(wú)線(xiàn)通信，但也涉及數據庫建設?？奢斎胧召徏Z食樣品的光譜來(lái)得到樣品相關(guān)的濕度、蛋白質(zhì)含量等各項參數。煙草行業(yè)的原料大數據系統、生產(chǎn)在線(xiàn)監控也已經(jīng)做好。
“類(lèi)似工作在許多行業(yè)都已經(jīng)開(kāi)展，但是真正投入使用的不多。”邵學(xué)廣這樣說(shuō)到，“這些大數據系統的實(shí)際應用，不光是技術(shù)的問(wèn)題，在于監管或被監管者是否想做。”
不過(guò)，邵學(xué)廣也指出，大數據的發(fā)展需要由應用需求驅動(dòng)。像現在的物流、快遞行業(yè)，需求太大了。而實(shí)驗室對儀器中的大數據應用現在需求不強烈。但我們這些做研究工作的學(xué)者可提前做好方法。就過(guò)程分析而言，下一步一旦中國產(chǎn)品質(zhì)量從產(chǎn)品檢驗控制轉向過(guò)程控制，從政府層面推廣過(guò)程控制，到那個(gè)時(shí)候，企業(yè)自然會(huì )來(lái)找，近紅外光譜會(huì )有一個(gè)爆炸式增長(cháng)。
