拉曼光谱系统设计及基于遗传算法的光谱数据分析研究

【摘要】： 拉曼光谱是一种分子散射光谱，通过与分子相互作用的光子产生的表征分子振动或转动能级差的特征频移，来反映分子结构或成分的信息。每种物质都有对应的“指纹”拉曼光谱，其强度在其他条件一定的情况下与物质浓度成正比，据此可实现对物质的结构、成分、浓度等的检测。用拉曼光谱来实现物质的分析检测具有很多突出优越性，如实现简单，设备成本较低，检测范围宽广，实现对样品无损多组分同时检测，低浓度样品检测，微量样品分析，实时分析，实地检测等，利用光纤还可以实现远距离在线分析。用拉曼光谱实现定性和定量检测的关键是精确的光谱测量系统和高效的计算机控制和数据分析技术，尤其是其中多组分物质拉曼光谱的分析还是一个有待深入研究的课题。 本文首先对拉曼光谱的主要原理，包括拉曼光谱的产生机理、拉曼散射的经典理论和量子理论、定量分析基础等进行了介绍。接着分别介绍了各种新兴的拉曼光谱技术如近红外-傅立叶变换拉曼光谱(NIR-FT Raman)、激光共振拉曼光谱(RRS)、表面增强拉曼光谱(SERS)、显微拉曼光谱及共焦显微拉曼光谱，光纤拉曼光谱等，简述了拉曼光谱在化学和材料科学、医药学、生物科学、法庭和鉴定科学、工业生产、环境保护、地质考古等各个领域的应用情况。第三章里，在现代拉曼光谱仪结构的基础上，本文采用分立元件设计了一套简单的拉曼光谱系统，并对其中关键部件CCD的重要参数的校准方法和实现进行了讨论。第四章中首先对遗传算法的基本概念、流程、要素和特点进行了介绍，然后采用自己设计的遗传算法程序对10个组分的混合矿石样品进行了分析，对同一条件下算法多次计算的结果和不同条件下算法的表现进行了讨论，分析了算法设计和基本参数的不同对计算结果的影响，验证了遗传算法用于多组分样品拉曼光谱数据分析的可行性、有效性和精确性。说明遗传算法在拉曼光谱数据分析中确实具有实现多组分定量分析的应用潜力。最后对论文的研究工作进行了总结，同时提出了进一步的工作设想和展望。