m6米乐官网app登录.罗苏秦：意外的近红外应用纯粹之旅- 分享在欧美工业
多年的近红外分析生涯中, 开发和实施时酸甜苦辣, 真可谓如人饮水, 冷暖自知, 感触良深。当然一旦成功的为使用者接受, 彷佛是自己的孩子诞生一般, 兴奋不已。我在实践过程分析时常将在线光谱分析系统理念比拟成傻瓜型相机, 消费者不会研究相机如何自动对焦或是消除红眼睛效应的原理, 他们只要按下快门就可得到清晰照片的结果。
当我还在大学做最后一年的课题研究时, 除了对环境污染及临床化学的应用感兴趣外, 同时也对一篇出自于科学期刊的文章印象深刻, 那是有关过程分析和化学测量的介绍 (Science, p312, Vol 226, 1984) 。当时也没有特别留意到出国留学之后, 冥冥中的安排我一脚踏入光谱过程分析的世界里。 当然二十多年的近红外光谱应用生涯非几页纸可说完，加上最近工作实在繁忙，交稿在即，借助近红外平台分享我在美国各个工作期间的近红外应用琐事和心得，其实每份工作成功或失败经历都值得纪念，希望以后有机会再分享本文之后在美国Barr Laboratories (现为Teva Pharma)，美国先灵葆雅公司(Schering-Plough) (现为 Merck & Co 默克药厂)，英国葛兰优素公司(GlaxoSmithKline- 新加坡分厂)工作时的经历。
1985年赴美留学之前，我的研究所计划是分析化学，临床分析或是环境分析均是我考虑的目标。然而进入美国罗得岛大学的化学系之后，面临的分析化学抉择却影响我的一生科研方向。当时系上有两位叫布朗的教授，一个是色谱(HPLC)的Phyllis Brown, 我佩服她的原因主要是她结婚生子之后才开始念研究所，最后成为HPLC在药物生化分析的大师。现在药典中化学分析的标准仪器色谱技术，就是她在上世纪70年始奠立起来的!可惜那时她的研究生太多，无法适时加入。系上另外一位教授是Chris W Brown, 是主攻分子光谱分析以及化学计量学应用，曾和红外光谱大师Peter Griffiths先后博士后研究，上世纪70年代申报政府研究经费时最为称道的是以红外光谱指纹辨识海岸石油污染方法，因为每艘货船的油料独特，因此可判断出港湾附近油料污染来源自于何处。研究进展到以迷你计算机计算取代肉眼判读，因此他的实验室有一台像电冰箱的Nova mini-computer，及卡片阅读机，而他的研究方法也成为美国海岸防卫队的海洋油污来源检测法。布朗教授也与工业界合作，曾经是那时期首屈一指的Bio-Rad Digilab FTIR公司和Beckman紫外-可见光仪器公司的技术顾问，因此教研室的各种光谱仪器比较齐全。我那时抱着光谱分析不就是看图说故事的心理，意外的进入分子光谱和计量学世界，在之后的三十年中，我参与杰出学者的百家争呜，评估各种技术的特性，发展现场光谱应用和观看仪器厂商起起落落的惊奇之旅!
第一次接触到近红外数据分析之际，我一直百思不解是在大学本科所接触到的一个非常简单的比耳定律(Beer-Lambert Law)。为什么一旦涉及到部分光谱区域，就必须处理矩阵排列，诸如反矩阵，真的把我搞的晕头转向!所以初步学习中，实在是入门困难。尤其当时导师倡导所谓的P-Matrix(反最小平方差-就是现在常用的多变量线性回归)定量校正模型，虽自成一格，但也需要符合光谱波长数目小于或等于样品数目。因此我们釆用「优化选择波长数」和「傅立叶变换」来降低波长数目。记得在那一段日子中，导师常常和另一位提倡K-Matrix(最小平方差)研究学者David Haaland 互相辨证K或P-Matrix的方法优劣。这种争议出现在不同的科学论文或会议中，直到PCR/PLS普及之后才勉强终结战火。化学系的另一位教授，James Fasching也曾开过化学计量学的研究课程，我也曾经有幸研究他的教材以及在迷你计算机上执行AUTHUR图型识别程序(那时和SIMCA分庭抗礼)。在研究所中，第一次所使用的近红外光谱仪是未完全商业化的Bio-Rad Digilab的FT-NIR。由于是初试仪器，所以教研室的每位研究生必须学习如果开机，进行双手微调干涉仪的性能。虽然歩骤有点繁琐，但是在我早期收集不同近红外光谱数据库中，高分辨率(4cm-1)的图谱的确给了我们对近红外光谱所代表官能机结构启发，例如CH2和CH3在芳香族和非芳香族的差别，以及水分中自由水和约束水的影响等!这些近红外光谱库也造就了我未来和另外一位近红外专家Louis Weyer(她最近发表解析近红外谱图的书，国内有中译版)的合作!直到1990年左右，我们得到另一台捐赠的Pacific Scientific NIRSystems 光栅型近红外分析仪，我的师弟妹们才开始增加近红外应用的范围。
在研究所中第一次近红外应用是建立中红外及近红外的标准光谱库，然后进行混合物鉴别(Mixture library search)!当时的研究思路是在一般图谱搜寻时，如果未知物是混合物，传统的一对一比对方式无法有效检测出目标物。因此如何利用化学计量学来定性「分离」出混合成份是研究重点。初期时以C语言处理光谱数据，一个含有3300个气相光谱数据，仅仅是进行主成份分析，在IBM第一代计算器(8086/8088处理器)下的运作就需要至少7个小时，还得配上基于目标光谱重建的验证。所以对我早期不懂程序语言的我，又意外的为光谱分析而学习C语言!然而这项当初想法简单的研究以为到此为止，谁知道在我未来的工业职涯发展中，却总是出现「混合物分析」的实际体验!
除此之外，我的第一个近红外实际化工应用则是和美国天然气研究中心合作，以近红外光谱仪计算天然气的热含量，目的是取代传统的气相色谱分析。其计算方式是基于近红外光谱，定量预测不同烷类含量，配合温度、压力、及相对压缩系数计算而成。我们先在100，250和500 psi压力下以偏最小二乘法回归(PLS)分别计算，由于各气体的压缩比例不同, 温度也不同, 后来进展再以非线性的人工神经网络综合不同压力计算。那时候实验室有至少30个标准气体钢瓶，用来做建模之用，因此做实验时必须小心考虑高压气体(500psi)的爆炸性!不过从单独气体样品池到光纤在线分析，我们总算熬过去而没有意外!直到最近有朋友还在质疑近红外是否可以做气体分析，答案是肯定的!而且我们的研究并证明可以用较为便宜的二极阵列近红外取代高分辩率的FI-NIR。
在毕业前最后的一篇论文是以当时Beckman的最新型二极阵别紫外可见光仪器，做为药片溶出度试验。当然药典中规定单成份分析可直接用紫外光谱仪定量，而多组份(如感冒头疼止咳药)药物则须以液相色谱分析。我们以化学计量学模型预测溶出度，并可呈现较高密度的溶出度曲缐。但是这篇研究的最挑战之处是我必须重写C语言，控制抽取循环样品，仪器测量，移动样品池，收集光谱，预测浓度，以达到自动化软件控制。这个实验及程序再开发，拖延了我半年，完成之后，布朗教授也体会出「宁为光谱分析专家，不为计量学程序开发」的决心，教研室也正式的向C程序语言正式说再见，学弟妹们也松了一口气。?
当我开始成为大师兄级别后(意谓着应该毕业滚蛋)，我也和师弟师妹们讨论指导他们研究的方案，林杰博士来自于厦门大学海洋化学，所以他「致力」于以近红外技术测试水溶液的pH值，温度及离子度!当时我们就评估近红外的光谱变化是来自于氢键的「间接」影响水分子的OH结构，但是闲暇之余，我们常常调侃林师弟用5万美金的近红外去当温度计或pH meter! 师妹葛振方博士毕业于上海复旦大学，她则致力于以近红外分析生物检体，包括子宫颈抹片和那时候非常具有潜力的无损血糖分析，她和德国一家生技公司合作测试眼球内溶液和血糖关系，实验室看着大大的牛眼球，却始终无法有一致性的结果。现在葛博士美国FDA工作，也算是我的GMP咨询好友。教研室另外一位师妹李悦博士，研究方向放在近红外非线性神经网络为主的生物发酵模型，并且曾经和美国AT&T合作以近红外在线监控清洁半导体晶圆的有机溶剂质量, 她的表现也令AT&T惊喜。另外一位来自大学的陈淇旭博士，我曾经指导他利用近红外分析纺织品的组成和色素的研究，原本想法是我们的教研室缺乏HPLC或GC, 因此纺织品成份和色素鉴别不需标准方法，结果研究发表之后意外的成为得奖论文。而陈博士现在也如愿以偿的成为美国辉瑞药厂的过程分析经理。因此我在早期研究所的学习中，和师弟师妹们的互动良好，尤其在研究所及工业界的合作，受益良多(注：美国高校和工业界合作的转化成功率超过10%，尤其是光谱分析应用，但是往往由于机密性，不会发表公开科技论文，一般美国教授并不介意，因为合作有经过学校认可的经费支出，可以列入升等资格)。
有钱好办事- 大手笔采购各种设备与烟叶烟丝在线年完成博士论文之后，我就直接到美国中部田纳西州的「美国烟草制造公司 US Tobacco」上班。那段在研发部门的时间，相比我以前研究所经费捉襟见肘的情况下，简直是天壤之别。除了购买几套昂贵的化学计量学软件外，也购买了两台福斯NIR Systems 近红外，主要分析烟叶中的烟碱及其相关成分，含水量及灰分等，目的是提供QC做为常规之用。因此在此项目中，着重在模型的长期稳健性以及模型可更新性(Living Update)，远远超过了在研发过程中所谓的可行性评估。由于烟草化性必须呈报给美国农业部，所以在方法研究上也引进了一般在药厂中所规划的分析方法验证概念，以确认定量模型不仅在建模中必须注意校正集和验证集的误差，而且必须考虑其专一性、线性、准确性，重复性和稳健性等因素。当延申项目至工厂车间内，线上过程分析则多半集中在以滤光片为主的近红外烟草水含量快速检测。有时候发现仪器准确性并不十分稳定，经过研究，大部分的情况可以归属于采样点的位置不佳。由于近红外属于表面分析，如果烟叶/丝在输送带传送过久，表面水份流失太快，当然无法和标准方法一致。这是我第一次投入于在线近红外外技术，因而也造就成日后研究过程分析的基础经验。
利用近红外分辨烟草种类也是研究重点之一，由于烟草的化学成分依据品种、成长地区、气候变化和复烤方式而有所不同，我们也可以近红外技术判断其来源。当时另一比较实际的挑战工作是如何在混合不同烟叶种类的中间成品中，以快速近红外技术确认其过程正确性，我也开始发展混合物模式鉴别方案，自此不再局限于单一品种的模式。当时使用的计算有PLS-DA,神经网络及主成份映对法。记得在1995年的烟草研究员年会中，我的报告也得到当时任职于美国农业部(USDA)的一位老先生的注意，建议我申报专利。可惜当初只喜欢科研而忽略了!不过我还是感谢这位名字像金庸武侠小说的「左天觉」老先生?想必国内从事烟草工作的资深研究员应该对他有印象。
在上世纪90年代初期，近红外技术配合的化学计量学澎勃成长，我记得每次参加分析会议时，总是寻找有无志同道合的老中可以交流，互相切磋学习!那时美国西雅图华盛顿大学的CPAC(过程分析化学中心)/化学系的王永东博士给我极深的印象，高大英俊潇洒，他对我们现在近红外技术最大的贡献之一就是和其研究生导师Bruce Kowalski 教授(chemometrics 的大师之一)开发出多变量仪器标准化的计。