紅外光譜定量分析
在做紅外光譜(IR)測試時(shí),科學(xué)指南針檢測平臺(tái)工作人員在與很多同學(xué)溝通中了解到,好多同學(xué)對(duì)IR不太了解,針對(duì)此,科學(xué)指南針檢測平臺(tái)團(tuán)隊(duì)組織相關(guān)同事對(duì)網(wǎng)上海量知識(shí)進(jìn)行整理,希望可以幫助到科研圈的伙伴們;
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定量分析
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紅外光譜定量分析法的依據(jù)是朗伯——比爾定律。紅外光譜定量分析法與其它定量分析方法相比,存在一些缺點(diǎn),因此只在特殊的情況下使用。它要求所選擇的定量分析峰應(yīng)有足夠的強(qiáng)度,即摩爾吸光系數(shù)大的峰,且不與其它峰相重疊。紅外光譜的定量方法主要有直接計(jì)算法、工作曲線法、吸收度比法和內(nèi)標(biāo)法等,常常用于異構(gòu)體的分析。
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隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)等的發(fā)展,利用各種方法對(duì)紅外光譜進(jìn)行定量分析也取得了較好的結(jié)果,如最小二乘回歸,相關(guān)分析,因子分析,遺傳算法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的引入,使得紅外光譜對(duì)于復(fù)雜多組分體系的定量分析成為可能。
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量子力學(xué)研究表明,分子振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)的能量不是連續(xù)的,而是量子化的;
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即限定在一些分立的、特定的能量狀態(tài)或能級(jí)上。以最簡單的雙原子為例,如果認(rèn)為原子間振動(dòng)符合簡諧振動(dòng)規(guī)律,則其振動(dòng)能量Ev可近似地表示為:
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式中h為普朗克常數(shù);v為振動(dòng)量子數(shù)(取正整數(shù));v0為簡諧振動(dòng)頻率。當(dāng)v=0時(shí),分子的能量最低,稱為基態(tài)。處于基態(tài)的分子受到頻率為v0的紅外射線照射時(shí),分子吸收了能量為hv0的光量子,躍遷到第一激發(fā)態(tài),得到了頻率為v0的紅外吸收帶。反之,處于該激發(fā)態(tài)的分子也可發(fā)射頻率為v0的紅外射線而恢復(fù)到基態(tài)。v0的數(shù)值決定于分子的約化質(zhì)量μ和力常數(shù)k。k決定于原子的核間距離、原子在周期表中的位置和化學(xué)鍵的鍵級(jí)等。
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分子越大,紅外譜帶也越多,例如含12個(gè)原子的分子,它的簡正振動(dòng)應(yīng)有30種,它的基頻也應(yīng)有30條譜帶,還可能有強(qiáng)度較弱的倍頻、合頻、差頻譜帶以及振動(dòng)能級(jí)間的微擾作用,使相應(yīng)的紅外光譜更為復(fù)雜。如果假定分子為剛性轉(zhuǎn)子,則其轉(zhuǎn)動(dòng)能量Er為:
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式中j為轉(zhuǎn)動(dòng)量子數(shù)(取正整數(shù));i為剛性轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。在某些轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)間也可以發(fā)生躍遷,產(chǎn)生轉(zhuǎn)動(dòng)光譜。在分子的振動(dòng)躍遷過程中也常常伴隨轉(zhuǎn)動(dòng)躍遷,使振動(dòng)光譜呈帶狀。
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輔助解析
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有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)鑒定在有機(jī)化學(xué)、生物化學(xué)、藥物學(xué)、環(huán)境科學(xué)等許多領(lǐng)域越來越顯示出它的重要性,而在各種鑒定手段中紅外光譜以其方便靈敏的特性成為有機(jī)物結(jié)構(gòu)鑒定的重要手段,除了它對(duì)分析結(jié)構(gòu)特征反應(yīng)靈敏這一特點(diǎn)外,紅外光譜儀與計(jì)算機(jī)直接聯(lián)機(jī),也為引進(jìn)一些與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)的智能手段創(chuàng)造了條件。
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各種現(xiàn)代化的分析儀器的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用,使得在短時(shí)間內(nèi)獲得物質(zhì)體系大量信息成為可能,這為化學(xué)計(jì)量學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘研究提供了機(jī)遇。由光譜儀器記錄下來的譜圖中包
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含大量的結(jié)構(gòu)信息,但是目前還不能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分子光譜譜圖的直接計(jì)算,其解析主要還憑借經(jīng)驗(yàn),對(duì)一個(gè)不是長期從事結(jié)構(gòu)鑒定的人來說,解析一張光譜譜圖是一項(xiàng)很困難的工作。實(shí)際上,即使對(duì)不太復(fù)雜的分子,也難于指定所有雜原子所處的官能團(tuán)和峰的歸屬,而依靠各種計(jì)算機(jī)檢索系統(tǒng)也會(huì)受到各種限制,諸如譜圖庫中數(shù)據(jù)有限,或測定條件(儀器的類型、具體的實(shí)驗(yàn)條件等)與標(biāo)準(zhǔn)圖譜所用的條件不同而造成各吸收峰位置的改變等。另外由于紅外譜圖極其復(fù)雜,構(gòu)成化合物的原子質(zhì)量不同,化學(xué)鍵的性質(zhì)不同,原子的連接次序和空間位置的不同都會(huì)造成紅外光譜的差別。這些都使紅外光譜的解析復(fù)雜化。如果能由計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)紅外光譜知識(shí),用計(jì)算機(jī)輔助完成解析譜圖的工作,自然是一件很有意義的事。
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幾十年以來,人們一直在探索將紅外圖譜的解析智能化。隨著商品化紅外光譜儀的計(jì)算機(jī)化,出現(xiàn)了許多計(jì)算機(jī)輔助紅外光譜識(shí)別方法,這些方法大致可以分為三類:譜圖檢索系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別方法。
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