點亮我們生活的近紅外光——近紅外光譜分析在日常生活中的一天
在大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的科技時代背景下,近紅外光譜分析技術(shù)在我國得到了快速發(fā)展,成為現(xiàn)代分析技術(shù)的一個排頭兵和新時代的弄潮兒。本書包含三部分內(nèi)容,第一部分介紹近紅外光譜的應(yīng)用,以一位中學(xué)生一天接觸到的事物為主線,系統(tǒng)完整地將近紅外光譜與普通大眾的日常生活密切融合在一起,深入淺出,通俗易懂,非常便于讀者對這項技術(shù)的認(rèn)識和接受。第二部分介紹近紅外光譜的興起和工作模式,拓寬讀者的知識領(lǐng)域和知識結(jié)構(gòu)。第三部分對近紅外光譜的未來發(fā)展趨勢做出展望,激發(fā)讀者豐富的科學(xué)想象力和靈感。為了給讀者帶來唯美的閱讀體驗,本書將詩情畫意與近紅外光譜交融在一起,文學(xué)、科學(xué)、工程技術(shù)相互關(guān)聯(lián),相互依托,引人入勝,陶冶情操,開拓思路,期待能給讀者留下深刻難忘的印象。
本書可作為分析化學(xué)、化學(xué)計量學(xué)、分析儀器、光學(xué)和自動控制等專業(yè)本科生、研究生的輔助教材,相關(guān)科研人員、工程師、高校教師和管理人員的參考書籍,也適合普通公眾閱讀,或作為科普工作者的宣傳材料。
褚小立,石油化工科學(xué)研究院教授級高工,我國為數(shù)不多的現(xiàn)代過程分析技術(shù)學(xué)術(shù)帶頭人之一,長期從事成套近紅外光譜分析技術(shù)和應(yīng)用研究,主持和參與了近20項基礎(chǔ)研究、新產(chǎn)品研發(fā)和應(yīng)用技術(shù)推廣等科研項目,取得了多項具有創(chuàng)新性的研究成果,在國內(nèi)外期刊發(fā)表論文80余篇,其中兩篇論文分別獲“2008年國內(nèi)zui具影響百篇文章稱號”和“2012年領(lǐng)跑者5000—中國精品科技期刊頂 尖論文”。申請發(fā)明專利30余項,有近20項獲得授權(quán)。獲省部級科技進步獎5項,其中獲軍隊科技進步一等獎1項,中石化科技進步二等獎3項。2005年獲侯祥麟石油加工科學(xué)技術(shù)獎,2009年獲中國石化閔恩澤青年科技人才獎,2011年獲閔恩澤院士科技原始創(chuàng)新獎,2013年獲13屆“中國青年科技獎”,2015年獲“中國分析測試協(xié)會科學(xué)技術(shù)青年獎”。
褚小立學(xué)術(shù)造詣深厚,編著了多部與分子光譜、化學(xué)計量學(xué)和現(xiàn)代過程分析技術(shù)等有關(guān)的學(xué)術(shù)著作,取得了很好學(xué)術(shù)成果,其中獨著的《化學(xué)計量學(xué)與分子光譜分析技術(shù)》是我國較為全面、系統(tǒng)介紹現(xiàn)代過程分析技術(shù)的專著,受到本領(lǐng)域?qū)<液蛯W(xué)者的一致好評。
第1篇 近紅外光譜分析在日常生活中的一天——平凡中蘊藏著偉大 001
1.1 旭日東升,逐退群星(清晨) 002
1.1.1 了“乳”指掌——牛奶生產(chǎn)全過程的檢測 002
1.1.2 面“面”俱到——面筋高低決定面粉用途 008
1.1.3 一“麥”相承——小麥品質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò) 011
1.1.4 “豆”志昂揚——蛋白質(zhì)決定大豆價格 016
1.1.5 “油”然而生——食用油加工過程監(jiān)控 018
1.1.6 平“蛋”無奇——雞蛋的好與壞 021
1.1.7 看“菜”吃飯——榨菜的品牌鑒別 023
1.1.8 各執(zhí)一“瓷”——優(yōu)劣仿瓷餐具 025
1.1.9 寸“土”必爭——“數(shù)字土壤”的“幕后推手” 026
1.2 浮云自開,陽光赫赫(上午) 028
1.2.1 論資“牌”輩——加油站里的汽油牌 028
1.2.2 爐火“醇”青——生物燃料乙醇的生產(chǎn) 031
1.2.3 溫潤如“玉”——玉米深加工的在線應(yīng)用 033
1.2.4 應(yīng)運而“生”——助力生物柴油產(chǎn)業(yè)鏈開拓 035
1.2.5 齊心協(xié)“瀝”——鋪路瀝青的性能品質(zhì) 036
1.2.6 棟梁之“材”——新材料的質(zhì)量保障 037
1.2.7 指點“蜜”津——蜂蜜真假溯源 039
1.2.8 對癥下“藥”——中藥的現(xiàn)代化生產(chǎn) 041
1.2.9 壯“織”凌云——織物鑒別“即測即得” 044
1.2.10 兵不厭“炸”——炸藥性能的預(yù)知 047
1.2.11 一“木”了然——紅木的“真與假” 049
1.2.12 未卜“纖”知——造紙制漿過程的“可視化”監(jiān)測 051
1.2.13 “茶”言觀色——茶葉品控的“立體化” 053
1.2.14 “啡”同小可——讓咖啡口感“有據(jù)可循” 057
1.2.15 “糖”舌蜜口——制糖工業(yè)的優(yōu)質(zhì)優(yōu)產(chǎn) 058
1.2.16 碩“果”累累——水果的豐產(chǎn)與甘味 060
1.3 竿頭日進,大放異彩(中午) 066
1.3.1 “橄”為人先——橄欖油品質(zhì)分級有講究 066
1.3.2 “!钡缎≡嚒H馄焚|(zhì)檢測只需“掃一掃” 068
1.3.3 “葡”天同慶——葡萄酒生產(chǎn)全鏈條的監(jiān)控 072
1.3.4 “飲”水思源——果汁真假知多少 073
1.3.5 “塑”不相識——廢舊塑料精準(zhǔn)分揀 074
1.3.6 集“飼”廣益——飼料加工品質(zhì)與效益的平衡 076
1.3.7 不食“煙”火——煙草“大數(shù)據(jù)”平臺 080
1.3.8 “消”患未形——滅火劑質(zhì)量的未雨綢繆 084
1.4 日落晚霞,瑰麗多姿(下午和夜晚) 086
1.4.1 耐人尋“味”——調(diào)味品風(fēng)味的量化“法官” 086
1.4.2 不可“啤”敵——啤酒生產(chǎn)關(guān)鍵指標(biāo)控制 088
1.4.3 明“白”了當(dāng)——白酒釀制的數(shù)字化 090
1.4.4 “蠶”差不一——活體蠶蛹的雌雄分選 093
1.4.5 魚“米”之鄉(xiāng)——給大米食味值評分 094
1.4.6 扶“藥”直上——藥品快檢“尋偽驅(qū)劣” 095
1.4.7 多見廣“識”——醫(yī)學(xué)健康中的“無創(chuàng)助手” 100
1.4.8 “洗”聽尊便——智能洗衣機的“數(shù)據(jù)推薦” 103
1.4.9 赤子之“芯”——芯片制造“綠色”更安全 104
1.4.10 曠“視”奇才——找礦勘察的“一雙慧眼” 106
1.4.11 日升“月”恒——翱翔太空的探測“精靈” 108
1.4.12 “活”靈活現(xiàn)——日化品的“安全衛(wèi)士” 110
參考文獻 113
第2篇 近紅外光譜技術(shù)的興起——肉眼看不見的歷史 125
2.1 光譜分析技術(shù)的起源 126
2.1.1 當(dāng)局者迷——牛頓與光譜不得不說的故事 126
2.1.2 千古疑團——無法解釋的夫瑯和費譜線 127
2.1.3 烈火雄心——需要物理學(xué)家?guī)兔Φ谋旧鸁襞c焰色試驗 128
2.1.4 開天辟地——光譜分析方法的創(chuàng)立 129
2.1.5 并駕齊驅(qū)——光譜與太陽元素 131
2.1.6 壓卷之作——第三位小數(shù)的勝利 133
2.1.7 相輔相成——光譜與光譜學(xué) 134
2.2 光譜與量子力學(xué) 137
2.2.1 撥云見日——“兩朵小烏云” 137
2.2.2 無心插柳——意外獲得諾獎的邁克爾遜干涉儀 139
2.2.3 順理成章——光的波粒二象性 141
2.2.4 殊途同歸——氫原子光譜與原子結(jié)構(gòu) 142
2.3 近紅外光譜大門的開啟 145
2.3.1 一步之遙——紅外光的意外發(fā)現(xiàn) 145
2.3.2 改天換地——紅外光譜的興起 146
2.3.3 整裝待發(fā)——喚醒深睡的“分析巨人” 148
2.4 近紅外光譜技術(shù)的蓬勃發(fā)展 152
2.4.1 一己之力——國際大傳播 152
2.4.2 橫空出世——化學(xué)計量學(xué)新學(xué)科的創(chuàng)立 153
2.4.3 步步為營——儀器的多元化發(fā)展 155
2.4.4 古樹新芽——濾光片技術(shù)的華麗轉(zhuǎn)身 159
2.4.5 水到渠成——兩個里程碑的事件 162
2.5 近紅外光譜技術(shù)的秉性 165
2.5.1 譜中窺物——光譜中包含的信息 165
2.5.2 雙管齊下——定量和定性分析的模式 167
2.5.3 術(shù)有專攻——有優(yōu)點亦有缺點 169
2.5.4 拋磚引玉——方法的標(biāo)準(zhǔn)化 172
2.6 近紅外光譜成像 179
參考文獻 181
第3篇 展望未來——如約而至,未來可期 183
3.1 秀外慧中——手機光譜儀 184
3.2 明察秋毫——食物營養(yǎng)智能掃描儀 186
3.3 足智多謀——超個性化的智能家電 188
3.4 草木皆兵——無人值守的果園 190
3.5 開誠布公——“透明”的工廠 192
3.6 日新月異——光譜儀器的標(biāo)準(zhǔn)化 194
3.7 腦洞大開——勢不可擋的深度學(xué)習(xí)算法 195
3.8 同舟共濟——共享時代的通用光譜數(shù)據(jù)庫 198
參考文獻 199
愿 201
后記 202
韓渟 (2022/10/9 23:14:00):可以讓環(huán)能學(xué)院更好了解這個檢測技術(shù),特別是學(xué)習(xí)一些檢測
技術(shù)的專業(yè)