未知混合物系試料の知能化定性定量分析

未知混合物样品智能定性定量分析

• 批准号: 62217013
• 负责人: 河田 聡
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Special Project Research
• 财政年份: 1987
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1987 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-62217013/
• 关键词: データベース; スペクトルライブラリー; 混合物; 赤外分光分析; 可視分光分析; データ処理; データベース; スペクトルライブラリー; 混合物; 赤外分光分析; 可視分光分析; データ処理

未知混合物中に含まれる物質成分を非化学的に分離するための, 知能化計測法の原理の確立を行なった. 61年度において, 既に定性定量分析法は考案したので, 本年度は, その応用研究, 及び, 分離した後の物質の同定法について, 原理の提案, アルゴリズムの開発及び実際の実験を行なった. 以下に具体的成果を列挙する.1)定性定量分析応用化研究:昨年開発したスペクトル及び濃度推定分離法を, 顕微画像データ, 及び液体クロマトグラフィー・データに応用した. また, 新手法として, サンプルセットの小分割データの主成分分析による, 小数成分サンプルを見つける方法, 及び, 励起スペクトルと蛍光スペクトルの両方を測定することによって, 蛍光試料に対しては一意的に真のスペクトル成分分離ができる方法を考案した.2)フーリエ位相相関法の考案及び実験:従来のピーク同定法やスペクトル相関法と比べ, 画期的に識別感度の高いスペクトル同定法を考案した. 原理的に, 測定条件の違いに対しても同定ミスが殆んど無いことを証明した. この方法を, コンピュータ・アルゴリズム化し, 実際の赤外吸光スペクトルデータのライブラリー検索に応用した. また, 故意に測定条件を変えたデータに対して, その識別度が下がらないことを実験的に確認した.3)システムの試作:研究室現有のコンピュータと端末パソコンにハードディスクを装備し, 高速にライブラリー・サーチができる様にした. また, コンピュータとリンクしている顕微撮像システム及び赤外分光光度系の光学系を整備し, 上述の実験を可能とした.

智能测量方法的原理被确定为未知混合物中包含的非化学分离物质成分。 1961年，已经设计了定性定量分析方法，因此，今年，我们进行了申请研究，原理的建议，算法的发展以及分离后鉴定物质的实际实验。具体结果如下列出。 1）定性定量分析应用研究：去年开发的光谱和浓度估计分离方法应用于显微镜图像数据和液相色谱数据。另外，作为一种新方法，我们使用的方法通过对样品集的短分支数据的主要成分分析以及测量激发和荧光光谱来查找分数成分。我们设计了一种允许将荧光样品分开的光谱成分的方法。2）设计并使用傅立叶相关方法进行了实验：与常规的峰鉴定方法和光谱相关方法相比，我们设计了一种具有突破性灵敏度的光谱识别方法。原则上，我们证明了测量条件差异几乎没有鉴定错误。将此方法转换为计算机算法，并应用于库以搜索实际红外吸收光谱数据。我们还确认，故意更改测量条件的数据的识别水平并未降低。3）系统的原型：我们在实验室中配备了一台计算机和一台终端计算机，并带有硬盘，可以进行高速库搜索。我们还开发了一个微观成像系统和一个与计算机相关的红外分光光光度系统，从而使上述实验成为可能。