基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型及方法技术

本发明专利技术提出基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型及方法，采用面积归一化表面增强拉曼散射光谱和线性主成分分析方法建立数学模型，有效消除光谱绝对强度波动的影响，同时实现对光谱中定量信息的降维处理，从而使用该模型对目标体系实现定量分析。

【技术实现步骤摘要】
基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型及方法
本专利技术涉及痕量有机物定量分析
，具体涉及一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的痕量物质定量分析方法，用于液体环境中有机物定量分析。
技术介绍
表面增强拉曼散射(SERS)光谱已成为一种重要的光谱分析方法，具有高灵敏度、采谱耗时短、包含指纹信息、样品制备简单等优点，在有机污染物检测、生物医药分析、食品有机添加剂检测等诸多领域中发挥着越来越重要的作用。目前基于贵金属(银、金、铜)设计的表面增强拉曼散射基片取得了很大的成功，在痕量物质检测领域中发挥了重要作用，尤其是柔性表面增强拉曼散射基片等更是进一步拓展了其应用范围。但是基于表面增强拉曼散射光谱实现对痕量物质的半定量和定量分析仍面临巨大挑战，其中光谱绝对的波动是一个重要影响因素。测试条件的细微变化、表面增强拉曼散射基片的批次间差异性以及同批次基片的稳定性都会对表面增强拉曼散射光谱绝对强度产生影响，导致强度在很大范围内波动。谱线强度波动是一个常见的问题，利用相对强度的外标法和内标法在X射线衍射分析、红外光谱分析以及拉曼光谱分析中已经取得了一定范围的应用。对于表面增强拉曼散射光谱，由于高灵敏度，测试条件的细微变化，表面增强拉曼散射基片的微小差异都会造成光谱强度的显著波动。利用表面增强拉曼散射光谱的相对强度进行定量分析是一种有效解决绝对强波波动影响的方法，目前常见的方法有相对峰强法和多元回归等方法，但是对与谱线相似和重叠程度高的混合物体系，往往使用起来较为困难，且准确度随体系复杂程度下降较快。线性主成分分析(PCA)分析方法是一种数据降维算法，可以把高维度数据降低至包含主要差异信息的低维度空间内，并保留数据间的线性关系。为了解决上述问题，我们将二者结合，从理论上建立了基于归一化表面增强拉曼散射技术的痕量物质定量分析模型用于定量分析，首先面积归一化可以有效消除光谱绝对强度波动的影响，其次采用线性主成分分析实现对光谱中定量信息的降维处理，实现对有机物含量的定量分析，并结合添加已知浓度的物质实现对待测物浓度的定量分析。在实际应用中，本专利技术提供的基于归一化表面增强拉曼光谱的定量分析方法在有机污染物检测、生化医药、食品安全等方面的有着广阔的应用前景。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型和分析方法，采用面积归一化表面增强拉曼散射光谱和线性主成分分析方法建立数学模型，有效消除光谱绝对强度波动的影响，同时实现对光谱中定量信息的降维处理，从而使用该模型对目标体系实现定量分析。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型的建立方法，其包括：用向量a0，b0，c0表示纯物质的拉曼散射光谱，因为增强因子的波动，其各自会有不同的增强系数，设为EFa、EFb、EFc，则得到的表面增强拉曼散射光谱为a1、b1、c1，如下式(1)-(3)所示：a1-EFa×a0(1)b1＝EFb×b0(2)c1-EFc×c0(3)采用Sa、Sb、Sc表示物质的拉曼散射光谱线下积分面积，则EFαSa、EFbSb、EFcSc即为表面增强拉曼散射光谱的线下积分面积。对表面增强拉曼散射光谱进行面积归一化处理，归一化后的光谱记为a2、b2、c2，如下式(4)-(6)所示：对于混合物，采用m0表示混合物的拉曼光谱，如下式(7)表示，其中x、y、z表示其混合比例，m0-xa0+yb0+zc0(7)m1表示其表面增强拉曼散射光谱，其中EFm表示增强因子，如下式(8)所示，m1-EFmm0-EFm(xa0+yb0+zc0)(8)对m1进行面积归一化得到混合物归一化后的表面增强拉曼散射光谱m2，如下式(9)所示，对所有表面增强拉曼散射光谱进行线下积分面积归一化处理后，根据归一化后的纯物质光谱a2、b2、c2进行主成分分析(PCA)得到载荷矩阵L，用载荷矩阵乘以(9)式，得到下式(10)，使用PC_mi，PC_ai，PC_bi和PC_ci代替Lm2，La2，Lb2和Lc2，其中PC_mi，PC_ai，PC_bi和PC_ci是m2，a2，b2，andc2对应的第i个主成分.这样带入后可以得到下式(11)，xSa(PC_mt-PC_ai)+ySb(PC_mi-PC_bt)+zSc(PC_mi-PC_ci)-0(11)对于所选取的n混合物，以及l个主成分，则可以得到下式(12)，对于不同物质而言，对于不同的制样方式，滴加和浸泡等，会有不同的吸附量，这是由实验条件和分子性质共同决定的，采用kx、ky、kz表示分子的吸附行为，代入(12)式，则可以得到下式(13)，将(13)式扩展到任意p元体系则有以下数学模型，如下式(14)所示，本专利技术还提供一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型，采用上述建模方法建立而成。本专利技术还提供一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析方法，其包括：第一步，采集检测体系的各个单物质组元和已知含量混合物的表面增强拉曼散射光谱；第二步，对第一步采集的表面增强拉曼散射光谱进行面积归一化处理，并根据上述方法建立的数学模型得到该检测体系中各个单物质组元的物质特性参数；第三步，采集未知目标混合物的表面增强拉曼散射光谱，并进行积分面积归一化处理；第四步，将未知目标混合物的归一化表面增强拉曼散射光谱代入所建立的数学模型中，并根据第二步中求解出的物质特性参数，得到目标物质的含量信息；第五步，对于目标物质的浓度求解，可以通过添加已知浓度物质并根据第四步中的含量信息求解得到目标物质的实际浓度。基于建立的理论数学模型，对检测物质体系通过表面增强拉曼散射基片获得表面增强拉曼散射光谱，并对表面增强拉曼散射光谱进行积分面积归一化处理。将积分面积归一化后的表面增强拉曼散射光谱代入到建立的定量分析数学模型中，得到物质的特性参数。对于目标样品，将其表面增强拉曼散射光谱进行面积归一化处理，然后代入定量分析模型中，根据物质的特性参数可以得到物质的含量信息，结合添加已知浓度的有机物质，可以计算得到目标物质的实际浓度。上述方法不限制所使用的表面增强拉曼散射效应基片，表面增强拉曼散射效应基片目的是实现对痕量物质拉曼光谱的采集，基于表面增强拉曼散射相对强度的外标法不依赖于基片种类，同时可以有效避免基片自身的均匀性和批次间的差异性对定量分析结果的干扰。本专利技术的有益效果本专利技术通过积分面积归一化处理消除表面增强拉曼散射光谱绝对强度波动对定量分析的干扰，同时可以通过理论上建立的数学模型得到物质的特性参数。这种方法可以有效减弱测试条件的随机性变化，表面增强拉曼散射基片自身均匀性和批次间差异性对定量分析带来的干扰，使得表面增强拉曼散射技术在微痕量物质定量分析中能够发挥更大的作用，可将表面增强拉曼散射技术自身检测耗时短本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型的建立方法，其特征在于，包括：/n用向量a

【技术特征摘要】
1.一种基于归一化表面增强拉曼散射技术的定量分析模型的建立方法，其特征在于，包括：
用向量a0，b0，c0表示纯物质的拉曼散射光谱，因为增强因子的波动，其各自会有不同的增强系数，设为EFa、EFb、EFc，则得到的表面增强拉曼散射光谱为a1、b1、c1，如下式(1)-(3)所示：
a1-EFa×a0(1)
b1＝EFb×b0(2)
c1-EFc×c0(3)
采用Sa、Sb、Sc表示物质的拉曼散射光谱线下积分面积，则EFaSa、EFbSb、EFcSc即为表面增强拉曼散射光谱的线下积分面积。对表面增强拉曼散射光谱进行面积归一化处理，归一化后的光谱记为a2、b2、c2，如下式(4)-(6)所示：









对于混合物，采用m0表示混合物的拉曼光谱，如下式(7)表示，其中x、y、z表示其混合比例，
m0-xa0+yb0+zc0(7)
m1表示其表面增强拉曼散射光谱，其中EFm表示增强因子，如下式(8)所示，
m1--EFmm0-EFm(xa0+yb0+zc0)
(8)
对m1进行面积归一化得到混合物归一化后的表面增强拉曼散射光谱m2，如下式(9)所示，



对所有表面增强拉曼散射光谱进行线下积分面积归一化处理后，根据归一化后的纯物质光谱a2、b2、c2进行主成分分析(PCA)得到载荷矩阵L，用载荷矩阵乘以(9)式，得到下式(10)，



使用PC_mi，PC_ai，PC_bi和PC_ci代替Lm2，La2，Lb2和Lc2，其中PC_mi，PC_ai，P...

【专利技术属性】
技术研发人员：张政军，赵丰通，王炜鹏，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11