分析測試百科網訊 2020年1月7日,由北京理化分析測試技術學會光譜分會主辦的2019年北京光譜年會在北京天文館如期舉辦。此次會議旨在圍繞拉曼光譜、原子發射光譜和光譜計算等光譜方法和應用進行學術交流,同時會議邀請了諸多領域專家親臨現場并發表多篇精彩報告。分析測試百科網作為此次會議的支持媒體,全程跟蹤報道。
會議現場
北京理化分析測試技術學會副理事長光譜分會理事長孫素琴教授
北京理化分析測試技術學會副理事長光譜分會理事長孫素琴教授致辭。如今,教育部、科技部、基金委都在關注人工智能的發展。人工智能、大數據、人工算法與我們每個人都密切相關,此次光譜年會的重點是圍繞上述前沿技術與大家進行交流匯報,期望大家彼此促進,使人工智能在光譜領域健康發展。
北京礦冶研究總院馮先進研究員
北京礦冶研究總院馮先進研究員發表主題為ICP-OES新的儀器及技術的精彩報告。馮先進表示,今年我國廣大的儀器研發工作者在國家重大科學儀器研發專項等的支持下,在ICP-OES儀器制造和核心部件研究方面取得了較大的成績。報告圍繞ICP-OES技術發展歷程,ICP-OES新產品及技術和有關標準進行了詳細分享。2019年最近推出的ICP-OES儀器有:安捷倫5800 ICP-OES、斯派克SPECTROGREEN、鋼研納克Plasma 3000 ICP-OES、譜育科技6500 ICP-OES等。其中安捷倫5800設計了新型自由曲面光學系統,在極大程度上消除了像散和聚焦的邊緣效應。 國產鋼研納克、譜育科技ICP-OES產品也均實現了雙向觀測技術,從而有效改善了成像質量。
清華大學周群副教授
清華大學周群副教授發表主題為未來可期——拉曼光譜技術及應用發展的精彩報告。拉曼技術發展至今,多應用于生命科學成像和原位動態分析等空間、時間分辨當中。報告通過回顧葉堅課題組(設計新型拉曼探針,從而實現52秒完成小鼠活體前哨淋巴結成像,面積約3.2*2.8cm2),三維層析掃描拉曼光譜成像(隕石MET 00526的三維拉曼光譜成像,發現了南極隕石中隱藏的非原生有機物質),原位分析金屬有機骨架材料的形成機理,原位拉曼光譜技術用于在線監測水果在超臨界二氧化碳中的干燥過程,便攜式拉曼/SERS-LFA閱讀器應用等案例詳細介紹了拉曼技術的近期應用發展。
北京中醫藥大學陳建波研究員
北京中醫藥大學陳建波研究員發表主題為問題導向的中藥紅外光譜計算方法的精彩報告。中藥紅外光譜多應用于摻假篩查,等級評價,過程分析等應用。報告針對紅外光譜相似度量化計算方法,紅外光譜相關系數,紅外光譜指紋圖譜相似度評價(當歸,沉香摻假篩查),紅外光譜多元分辨——差譜,紅外光譜多元分辨——投影,Adulterant ScreenTM(PE),金銀花摻假增重,青黛成分定量檢測與系統質量評價,梔子配方顆粒等輔料檢測,中藥分類識別,金銀花/山銀花品種鑒定,丹參栽培方式識別等中藥中紅外光譜的應用進行了介紹。報告指出,在應用時要基于可靠樣本進行檢測,同時優先遵循直觀判斷,簡單解決等原則。
清華大學電機系張麗陽
清華大學電機系張麗陽發表主題為念珠菌紅外光譜分型技術及算法研究的精彩報告。微生物鑒定多應用于細菌/真菌鑒定和藥物敏感性分析等,張麗陽首先分享了FTIR發展歷史和基本原理,隨后針對項目——“基于FTIR的病原微生物快速檢測系統研發及柔性便攜電磁滅菌樣機研制”進行了介紹,主要表述了病原微生物的紅外光譜識別算法軟件開發,建立不少于150種常見病原菌的紅外光譜數據庫,臨床病原微生物的紅外光譜法標準操作流程鑒定等。
島津企業管理(中國)有限公司市場部石欲容
島津企業管理(中國)有限公司市場部石欲容發表主題為想您所想——島津ICP-MS附件典型應用介紹的精彩報告。島津ICPMS-2030時間分辨分析結合高速檢測模式可以準確分析納米顆粒的粒徑分布,濃度等性質。單顆粒ICP-MS方法靈敏度高、分析速度快、操作簡便,為環境和生物樣品中低含量納米顆粒的分析提供了強有力的分析手段。利用高通量的霧化室搭配微流量進樣可以實現單細胞的元素分析,得到單個細胞間的差異,并且可以以某種元素含量區分細胞群,為金屬組學,納米毒理學的研究提供新的分析方法。
伯樂生命醫學產品(上海)有限公司銷售經理孫程博
伯樂生命醫學產品(上海)有限公司銷售經理孫程博發表主題為KnowItAll軟件在拉曼光譜解析中的應用的精彩報告。KnowIAll為光譜解析軟件,支持各種文件格式,結合世界最大譜庫準確解析未知物。目前,紅外庫收錄近28萬張數據,拉曼庫收錄近4萬張數據,核磁收錄92萬余張數據,質譜庫收錄110余萬張數據,紫外庫收錄3萬余張數據。隨后報告圍繞5F-PB-22(多技術同步解析毒品),自建拉曼數據庫,拉曼匹配中的校正,拉曼光譜PCA法解析藥物反應等案例進行了詳細分析。
布魯克公司尚柏羊
布魯克公司尚柏羊發表主題為布魯克拉曼技術及最新應用的精彩報告。報告介紹了拉曼拉曼光譜原理,現代光柵和傅里葉拉曼光譜儀發展以及拉曼光譜技術特點。布魯克SENTERRA 2研究級光譜儀具有峰位實時自動校準,100張譜/秒的快速掃描成像,標準分辨率為4cm-1,,可選高分辨率為1.5cm-1等卓越性能,整個光譜范圍,無需切換光柵,具備快速自動切換多個激光器能力。SENTERRA 2應用SureCALTM技術,可實現波長自動校準,永久穩定。此外儀器可采用RamanScope3,1064nm模塊,選擇波長較長的激發光來應對熒光干擾難點。
北京鑒知技術有限公司司星宇
北京鑒知技術有限公司司星宇發表主題為拉曼光譜在食品藥品快檢領域的應用的精彩報告。北京鑒知為同方威視子公司,目前申請拉曼ZL超過150項,曾榮獲國家ZL獎優秀獎。食品安全檢測模式正從實驗室抽檢向日常快檢/實驗室抽檢的組合模式轉變,快檢技術速測化趨勢明顯。北京鑒知提供食品安全拉曼技術全套解決方案,覆蓋六大類100余種檢測物質,樣品前處理時間小于30分鐘,檢出限在ppb-ppm量級。RT5000食品安全檢測儀可進行非定向篩查,一鍵檢測,檢測時長小于1分鐘,可廣泛應用于食品安全快檢等諸多場景當中。
北京化工大學材料科學與工程學院孫禧亭
北京化工大學材料科學與工程學院孫禧亭發表主題為一種新型智能光譜分類算法及復雜形態樣品鑒定應用的精彩報告。不同紡織品價格差別較大,普遍的摻假情況較難檢測,普遍檢測方法多使用高倍的精密光學顯微鏡進行鑒別。課題組考慮到實際質檢部門對紡織品檢測環境需求開展了基于便攜式光柵式光譜儀對紡織品的快速、無損鑒別方法研究。報告針對烘干紡織品樣品、不同含水量紡織品樣品的建模方法、紡織品樣品NIR譜圖、PCA聚類圖,SIMCA模型分類效果圖進行了分享探討。針對水分變化對檢測結果的影響機制,課題組提出了新型的智能光譜分類算法和智能光譜分類算法及復雜形態樣品鑒別應用。
鋼研納克股份有限公司儀器中心孫曉飛
鋼研納克股份有限公司儀器中心孫曉飛發表主題為直讀光譜儀穩定性評價方法的精彩報告。直讀光譜儀作為鋼廠主力儀器機型,具有測量速度快,可進行多元素分析,抗環境干擾強的特點。報告介紹了儀器驗收指標的標準測量方法,包括短期精度判斷依據、長期精度判斷依據、時段內數據精密度檢驗、時段內數據正確度檢驗、時段內重復性檢驗、時段內精密度檢驗、總均值正確度檢驗、長期穩定性時間上限確定等。SparkCCD7000通過上述標準測量,結果顯示其短期重復性符合檢定規程A級指標;長期穩定性優于進口光譜儀,更明顯優于國產光譜儀。
中國農業大學李永玉副教授
中國農業大學李永玉副教授發表主題為基于表面增強拉曼光譜的有害化學殘留物實時篩查研究的精彩報告。針對食品添加劑,農藥,獸藥等物質,表面增強拉曼光譜信號重現性欠佳,受系統環境因素、人為因素、表面增強劑影響,只能多應用于定性或半定量分析。為改善檢測誤差,課題組開展了基于外加內標物的拉曼特征峰強校正(硝酸鈉內標物的山梨酸鉀拉曼特征峰強校正),基于底物內標的拉曼信號校正方法(蜂蜜中硝基呋喃妥因拉曼信號校正),表面增強劑和液態樣品自動混合控制裝置等課題研究。
北京郵電大學楊輝華教授
北京郵電大學楊輝華教授發表主題為深度學習在光譜分析中的初步應用研究的精彩報告。報告介紹了深度學習在光譜分析中的研究背景。課題組在稀疏降噪自編碼和DBN在光譜應用工作中,提出了近紅外光譜的DBN、SDAE等深度學習建模方法,解決有效特征提取和大數據高級精度建模問題。在堆棧降噪自編碼結合隨機森林的黃龍病鑒別中,提出了利用隨機森林算法代替堆棧降噪自編碼頂層的Softmax和參數反向微調,提出了SDAE-RF黃龍病鑒別模型。在基于堆棧壓縮自編碼的近紅外光譜藥品鑒別方法中,提出了加入雅克比矩陣作為損失函數的約束項,解決了自編碼網絡中過度學習的問題,提高了分類準確度,減少了運行時間。
中實國金國際實驗室能力驗證研究中心鄭國經老師
中實國金國際實驗室能力驗證研究中心鄭國經老師發表主題為從BCEIA 2019看國產光譜分析的發展水平的精彩報告。本屆BCEIA國產儀器制造技術日益成熟,應用上專業化明顯,推出多款新分析功能的特色光譜儀器,得到很好的展示。原子熒光光譜分析儀器方面,海光HGF-V9獲得2019BCEIA金獎和百家講壇ANTOP大獎,北京吉天Kylin S18亦獲得了本屆BCEIA金獎。安捷倫5800ICP-OES采用了垂直雙向觀測(VDV和RV),新型自由曲面光學準直鏡技術,有效改善檢測器的邊緣效應和像差。原子吸收光譜方面,東西分析的AA-7090塞曼型原子吸收分光光度計火焰/石墨爐一體化儀器,采用橫向加熱,縱向塞曼效應石墨爐技術,獲得了2019ANTalK百家講壇ANTOP大獎。另外,鄭國經還介紹了光譜分析技術的發展前景。
布魯克(北京)科技有限公司
島津企業管理(中國)有限公司
北京海光儀器有限公司
北京愛萬提斯科技有限公司
埃坭克儀器(北京)有限公司
伯樂生命醫學產品(上海)有限公司
北京鑒知技術有限公司
微思行(北京)科技有限公司
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