近紅外光譜分析技術是由光譜儀硬件、化學計量學軟件和分析模型三部分構(gòu)成，而分析模型作為近紅外分析技術應用流程的“最后一公里”，其重要性不言而喻。如何走好這最后一公里，真正讓近紅外分析技術在各行業(yè)開花結(jié)果是“近紅外人”一直努力追求的。剛接觸近紅外技術不久的人通常會有種感覺，覺得近紅外的預測結(jié)果與實驗室的理化值相差較大，從而對近紅外技術失去信心或者產(chǎn)生一種畏懼感。其實用好近紅外，除了掌握必要的近紅外基礎知識外，還需要了解影響分析對象的因素以及大量的前期準備工作。
針對如何走好近紅外分析技術實際應用的“最后一公里”。本文就分析模型建立的流程及建模過程中需要注意的問題兩方面進行概述，望在近紅外分析技術實際應用中對大家有所幫助。
1.分析模型的建立流程主要包括前期準備工作、模型的建立與優(yōu)化，以及應用該模型進行預測前所要進行的模型適配性檢驗與修正。
1.1樣品的收集
一個好的近紅外模型的建立需要對代表性樣品進行收集，因為近紅外光譜定量分析的特殊性，其建模樣品所覆蓋的范圍決定了模型應用的范圍，必須選擇足夠多且有代表性的樣品組成校正集或稱建模樣品集。
1.2參比值（理化指標）的測定
樣品收集完成后，需要利用標準方法測定建模樣品集中各個樣品的組成或性質(zhì)，這些測定值稱為參比值，參比值的測定一般選用國標法或常用方法，樣本成分參比值測定的準確性決定了建模的效果。
1.3光譜數(shù)據(jù)的采集
近紅外光譜的采集也稱為“信息的加載”。樣品收集完成之后，就可以在統(tǒng)一的環(huán)境條件下，規(guī)范一致的測試條件下，采集樣本光譜數(shù)據(jù)。如果樣品屬于易揮發(fā)、易變化的樣品，那么參比值的測定和其光譜的掃描要盡量間隔時間短些，盡量當天檢測當天完成掃描。
1.4模型的建立與優(yōu)化
模型的建立即“信息的關聯(lián)”過程。這一過程是運用化學計量學方法，建立光譜矩陣A與建模樣品集的參比值矩陣C之間的數(shù)學關系A~C。
1.5模型的驗證
用驗證集樣品對所建立的模型是否適合分析待測樣品進行驗證，如果不適合則需要返回修正與優(yōu)化模型；通過反復的驗證與優(yōu)化，直至模型與樣品相適配為止。
1.6模型建立完成
模型建立好后，如果有未知樣品需要測定，則在與建模光譜相同的條件下掃描待測樣品的近紅外光譜A后，運用已經(jīng)建立的數(shù)學模型即可計算出未知樣品待測量的近紅外預測值C。
2.分析模型建立的過程中需要注意的問題：
2.1溫度的影響
溫度的影響包括兩個方面：一為樣品本身的溫度，二為周圍環(huán)境和儀器的溫度。這兩種溫度的變化都會對樣品的近紅外光譜產(chǎn)生影響。對于周圍環(huán)境和儀器內(nèi)部溫度的影響，隨著現(xiàn)在實驗室一般都配備空調(diào)以及儀器硬件對溫控水平的提高，這種溫度變化的影響可降至最低。需要注意的是樣品溫度對光譜的影響。在不同溫度下，樣品內(nèi)部的水分、脂肪等成分的狀態(tài)差別很大，所以在掃描光譜前，應將待分析樣品放置在統(tǒng)一的溫度下平衡一段時間后再進行掃描。并且建立模型時平衡的溫度應該與將來樣品分析時平衡的溫度一致。
2.2保證實驗室理化值的準確是近紅外準確分析的關鍵
近紅外技術在分析預測未知樣品前，要依賴傳統(tǒng)的實驗室分析方法取得建模樣品的理化值與樣品近紅外光譜建立定量分析模型。因此實驗室理化值的準確與否直接影響模型的準確度，更是影響近紅外儀器能否發(fā)揮作用的關鍵因素。因此在取得實驗室理化值時，如何提高取樣的代表性以及控制制樣過程中的各種影響因素以及提高實驗室人員的操作熟練程度等因素是保證實驗室理化值準確要注意的方面。
2.3近紅外項目負責人的耐心和細心不可少
建立近紅外分析模型和實際分析預測未知樣品是一件長期的重復工作，需要近紅外項目負責人在長期的搜集樣品、掃描樣品、優(yōu)化模型的過程中始終保持細心和耐心。并且需要很好的團隊合作意識與實驗室理化分析人員的密切配合，出現(xiàn)問題能及時溝通和提醒，保證實驗室理化值的準確性。
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