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

本发明涉及痕量有机物定量分析技术领域，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。

背景技术：

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，本发明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。

技术实现要素：

本发明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，本发明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，

本发明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。

本发明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。

本发明的有益效果

本发明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、制样简单、检测灵敏度高等优点发挥在定量分析中去。该方法在环境有机污染物和生物标志物等检测中有广阔的应用前景。

附图说明

图12-mba和3-mba二元混合物含量分析：(a)纯物质和混合物的原始谱线，(b)积分面积归一化后的谱线，(c)对归一化谱线进行主成分分析得到的主成分数值，(d)实际混合溶液成分和模型预测数值进行比较；

图23-mba和4-mba二元混合物含量分析：(a)纯物质和混合物的原始谱线，(b)积分面积归一化后的谱线，(c)对归一化谱线进行主成分分析得到的主成分数值，(d)实际混合溶液成分和模型预测数值进行比较；

图32-mba，3-mba和4-mba三元混合物含量分析：(a)纯物质和混合物的原始谱线，(b)积分面积归一化后的谱线，(c)对归一化谱线进行主成分分析得到的主成分数值，(d)溶液含量的模型预测值。

具体实施方式

本发明提供一种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、ef0、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＝xa0lyb0lzc0(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_mi-pc_ai)+ysb(pc_mt-pc_bi)+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，

本发明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。

以下采用实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。

在本发明中，首先对于检测体系采用表面增强拉曼散射基片获得纯物质和混合物的表面增强拉曼散射光谱，然后对所有表面增强拉曼散射光谱进行积分面积归一化处理，将归一化处理后的表面增强拉曼散射光谱进行主成分分析，并代入所建立的数学模型，得到和物质特性相关的参数。对于目标体系，同样对其表面增强拉曼散射光谱进行归一化处理，代入所建立的模型，并根据已经得到的物质特性相关参数求解得到物质的含量信息。基于此可结合添加已知浓度的物质可以直接计算得到物质的浓度信息。

实施例1

1.选择同分异构体2-巯基苯甲酸(2-mba)和3-巯基苯甲酸(3-mba)混合体系作为对象，测试待检测体系的表面增强拉曼散射谱线；

2.对测试得到的谱线进行基线扣除操作；

3.对扣除基线后的表面增强拉曼散射谱线进行积分面积归一化处理；

4.对归一化后的谱线进行主成分分析，得到主成分数值pc1，并代入(14)式的模型中，得到吸附参数和散射特性参数的乘积，3-mba相对于2-mba的分子特性参数为1.53±0.04；

5.根据得到的分子特性参数的乘积，求解混合物的含量，对于此二元混合物体系得到的含量预测值如图1(d)所示，与实际数值吻合很好。

实施例2

1.选择同分异构体3-巯基苯甲酸(3-mba)和4-巯基苯甲酸(4-mba)混合体系作为对象，测试待检测体系的表面增强拉曼散射谱线；

2.对测试得到的谱线进行基线扣除操作；

3.对扣除基线后的表面增强拉曼散射谱线进行积分面积归一化处理；

4.对归一化后的谱线进行主成分分析，得到主成分数值，并代入(14)式的模型中，得到吸附参数和散射特性参数的乘积，其4-mba相对于3-mba的分子特性参数为1.64±0.20，；

5.根据得到的分子特性参数的乘积，进一步求解混合物的含量，与实际结果吻合较好，如图2(d)所示。

实施例3

1.对于多元混合物体系2-mba，3-mba和4-mba混合体系，测试待检测体系的表面增强拉曼散射谱线；

2.对测试得到的谱线进行基线扣除操作；

3.对扣除基线后的表面增强拉曼散射谱线进行积分面积归一化处理；

4.对归一化后的谱线进行主成分分析，得到主成分数值，并代入(14)式的模型中，得到吸附参数和散射特性参数的乘积，其中3-mba相对于2-mba为1.38±0.13，4-mba相对于3-mba为1.50±0.17；

5.根据得到的分子特性参数的乘积，求解混合物的含量，结果如图3(d)所示。

可以看出，不同的二元混合物体系和三元混合物体系得到的分子特性参数基本一致，同时利用这一组参数可以很好地预测出不同混合比例混合物的含量数值，这也说明了该模型对谱线相近，不易区分的多元混合物体系可以实现很好的含量预测。

所有上述的首要实施这一知识产权，并没有设定限制其他形式的实施这种新产品和/或新方法。本领域技术人员将利用这一重要信息，上述内容修改，以实现类似的执行情况。但是，所有修改或改造基于本发明新产品属于保留的权利。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。