五十年前的今天(1969年7月21日)美国宇宙飞船“阿波罗11”号登上了月球，首次实现了人类登上月球的梦想。宇航员阿姆斯特朗成为了第一个踏上月球的宇航员，并说出了流传于世的名言“这是我个人的一小步，但却是全人类的一大步。”
几年前在一套科学家传记丛书的扉页上看到两句话：“一切进步都是空间的拓展”“一切节约都是时间的延长”。这两句话我记忆深刻，尤其是第一句话，似乎能够在感性上理解和接纳，但又感觉很绝对，较难把握基本点。后一句话相对容易理解，因为马克思说过“一切节省，归根到底都归结为时间的节省”，本人从事的与分子光谱相关的科研和应用工作，也大都是以节约分析时间、提高分析效率、获得经济效益为主要目的。近一段时间，通过一些学术文献和新闻报道的研读和思考，对这两句话有了一些感悟，尤其对空间拓展的认识，有了一定的提高。应仪器信息网的编辑老师约稿，整理出来与同行们共同探讨。既然是认识和体会，尤其是这一领域涉及的基础理论和知识面很宽，与工程实际联系很深，文中肯定有遗漏的内容和内涵，也肯定有不正确的表达，敬请师长和同行批评指正。
1、在微观空间拓展中的应用进展
先从垃圾分类中的废塑料说起。
1972 年，Carpenter 在美国Florida 沿海首次发现了微塑料。随后，微塑料在全球各地的水、沉积物、生物体中不断被检出，尤其是在人类生产活动密集的港口及河流入海口、海岸带等地区。
2004年，英国科学家在Science上发表了关于海洋水体和沉积物中塑料碎片的论文。“微塑料”这个名词就渐渐的进入了人们的视野。直径小于 5mm 的塑料、纤维、或薄膜被定义为微塑料。
2018年1月26日 新华社报道，正在“雪龙”号上执行大洋科考任务的中国第34次南极科考队近日在南极戴维斯海采集的海水微样本中，利用“傅立叶变换显微红外光谱仪”进行分析鉴定，最终确认样本中的两个肉眼可见蓝色片状物为聚丙烯微塑料。
2018年9月5日，央视新闻报导，我国载人潜水器“蛟龙号”去年从大洋深处带回海洋生物，通过“傅立叶变换显微红外光谱仪”研究后发现，在4500米水深下生活的海洋生物体内检出微塑料，这些微塑料很可能是纤维状塑料绳。
2019年3月19日，媒体报道，国际非营利性新闻机构Orb Media和纽约州立大学弗里多尼亚分校的科学家对11个知名品牌的259瓶瓶装水进行了测试，发现几乎所有的瓶装水中都含有塑料微粒。
2018年10月23日，英国卫报报导，维也纳医学大学的研究团队通过“傅立叶变换红外显微成像技术”首次从人类粪便中检出塑料微粒，研究检验了8名参与者的粪便，参与者来自欧洲、日本和俄罗斯，所有检体内都含有塑料微粒，研究包含10个塑料检验项目，检体中发现多达9种，尺寸从50至500微米，最常见的是聚丙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯，平均每10克粪便中有20颗塑料微粒。
上述微塑料的研究尺寸大都在20微米以上，因为受光衍射所限，传统的傅立叶变换显微红外光谱的空间分辨率在10微米左右。实际上，在自然界中，还存在很多微塑料其尺寸可达微米乃至纳米级，1微米到100纳米的塑料颗粒被称为亚微塑料，尺寸小于100纳米的被称为纳米塑料。很多研究表明，大多数微小的塑料颗粒具有微米和纳米级别的尺寸。
目前共聚焦拉曼光谱可以实现亚微米级的化学成分分析，实际空间分辨率一般为1μm左右。2018年D Schymanski等人通过μ-Raman光谱对瓶装水中的微塑料分布进行了分析，得到了如图1所示的结果。尽管拉曼光谱可以实现较低的空间分辨率分析，但由于拉曼信号较弱，加上背景荧光较强，所以应用范围受到限制。
图1 D Schymanski等人通过μ-Raman光谱分析瓶装水中微塑料的分布
近十年来，激光器尤其是量子级联激光器 (QCL)的快速发展，显著提升了传统傅立叶变换红外显微成像技术。例如，已有商品化的激光红外成像系统将QCL与快速扫描光学元件相结合，仅需测量几个关键波长，即可实现大面积的高分辨率图像，从而节省时间和成本。在ATR模式下，可选择小至 0.1 微米的像素分辨率。例如，在制药领域，通过该系统可获得有关活性药物成分、赋形剂、多晶型、盐类和缺陷的有用信息，以便能够快速找出并解决药物开发过程中遇到的问题，保证不同生产批次之间具有良好的一致性。
图2 AFM-IR纳米级红外光谱获取示意图
纳米级红外光谱(Nano IR)则是一个里程碑式的技术突破，它通过利用原子力显微镜(AFM)与红外光谱联合的方式来表征物质，原子力显微镜的工作方式有点像唱片机针，它在材料表面上移动，并在提升和下降时测量最细微的表面特征。Nano IR可使红外光谱的空间分辨率突破了光学衍射极限，提高至10nm级别，典型的光学空间分辨率约为20 nm，在得到微区形貌、表面物理性能的基础上，进一步解析样品表面纳米尺度的化学信息。Nano IR目前主要有两种实现方式：一是基于光热诱导共振现象开发的原子力显微-红外光谱(AFM-IR)技术(见图2)，另一种是基于针尖近场散射的s-SNOM(Scattering-type scanning nearfield optical microscopy，s-SNOM)技术(见图3)。两种技术都能实现微区的光谱信号采集和成像，从而获得化学成分信息。
图3 s-SNOM纳米傅里叶变换红外光谱仪的结构示意图
AFM-IR纳米级红外技术主要依赖于样品的吸收系数ks，与针尖和样品的其他光学性质基本无光，因此该技术尤其适合具有较高热膨胀系数的软物质材料，例如高分子聚合物、复合材料、蛋白和细胞、纤维、多层膜结构、药物、锂电池等的纳米尺度的化学成分鉴定，组分分布及相分离结构，表界面化学分析和失效研究等方面。s-SNOM技术，其应用受到样品限制，只有对红外光有较强散射的样品才能得到信号，而且散射信号复杂，必须有模型进行修正，得到的红外光谱的波数也有漂移，使得结果的理解不够直接。但SNOM技术特别适用于硬质材料，特别是具有高反射率、高介电常数或强光学共振的材料。
AFM除了与红外光谱联用以外，还可与其他光谱相结合，例如AFM与拉曼光谱仪联用的针尖增强拉曼散射(Tip-enhanced RamanScattering，TERS)光谱技术，目前最佳的光学空间分辨率可达0.5 nm，AFM与太赫兹光谱技术联用的散射式的近场太赫兹(Scattering-type Scanning Near-field THz Spectroscopy，S-SNTS)光谱技术，目前最佳光学空间分辨率为40nm。TERS、Nano-IR与S-SNTS三种技术的基本原理类似，都是依赖于探测在金属化探针针尖尖端形成的、与针尖曲率半径大小相当的纳米级增强光源与待测分子之间的相互作用，来获得纳米级的光学空间分辨率。
F Huth等人将Nano-IR 应用到对纳米尺度样品污染物的化学鉴定上，图4中显示的Si表面覆盖PMMA薄膜的横截面AFM成像图，其中AFM相位图显示在Si片和PMMA薄膜的界面存在一个100nm尺寸的污染物，使用Nano-FTIR在污染物中心获得的红外光谱清晰的揭示出了污染物的化学成分，与标准FTIR数据库中谱线进行比对，可以确定污染物为PDMS颗粒。
图4 Nano-IR用于纳米级污染物的化学组成鉴别
S Gamage等人利用纳米级红外光谱成像技术，揭示如艾滋病病毒(HIV)、埃博拉病毒及流感病毒等有包膜病毒(Enveloped viruses)在入侵宿主细胞前进行的关键性结构变化。他们发现了一种抗病毒化合物，能有效地阻止流感病毒在低pH值暴露期间进入宿主细胞，低pH值环境是病毒引起感染的最佳条件。该方法提供了关于包膜病毒如何攻击宿主的重要细节，以及预防这些病毒攻击的可能方法。
我国科研人员也利用纳米级红外光谱技术开展了相关的研究工作。例如，唐福光等人利用纳米红外AFM-IR对高抗冲聚丙烯共聚物材料个三种不同微区组分进行分析，这些信息有助于理解聚合反应动力学与颗粒生长机理和催化剂的优化设计。史云胜等人通过纳米级红外光谱分析发现石墨平台表面具有非常有序的碳六元环结构，并且吸附的水分子最少。而石墨平台微结构的边缘由于悬键及微加工等原因是吸附水分子最多的位置，石墨基底由于微加工的破坏已经不具有碳六元环结构。这些信息明确了所处环境对石墨平台微结构不同位置的影响，为指导微机电器件的制备与应用提供了信息。韦鹏练等人应用纳米级红外技术研究了竹材纤维细胞壁的化学成分及其分布，观察到了木质素在细胞壁中具有团聚状的不均匀分布。
此外，同步辐射(Synchrotrons)作为另一种新型的红外光源，具有光谱宽(10～10000 cm-1)、亮度高(比传统Globar光源高2～3个数量级) 、小发散角等特性，特别是其高亮度的特性十分适合开展红外显微光谱成像研究，对小样品或小样品区域的表征上具有传统红外光谱无法比拟的优势(见图5)。随着同步辐射红外显微光谱技术的发展，已经将研究的重点从组织层次的红外光谱成像扩展到细胞层次的红外光谱成像，并在近十年的研究中取得了可观的研究成果，对细胞的结构和功能研究中以及其他领域(文化遗产、考古学、地球和空间科学、化学和高分子科学等)不同材料的研究中都会逐步显示出了独特的作用。
图5 同步辐射光源的纳米红外光谱(Synchrotron infrared nanospectroscopy，SINS)系统示意图
图6 SINS用于研究催化剂颗粒上的N-杂环卡宾分子化学转化示意图
例如，2017年C Y Wu等人在Nature上发文，他们使用基于同步辐射红外纳米光谱(Synchrotron-radiation-based infrared nanospectroscopy，SINS)，成功研究了结合在催化剂颗粒上的N-杂环卡宾分子的化学转化，空间分辨率达25nm。研究人员由此可以分辨具有不同活性的颗粒区域，结果表明，与颗粒顶部的平坦区域相比，包含低配位数金属原子的颗粒边缘的催化活性更高，能更有效催化结合在催化剂颗粒上的N-杂环卡宾分子中化学活性基团的氧化和还原(见图6)。
纳米级红外光谱在很大程度上可以解决横向空间分辨率的测试问题，但物质尤其是生物组织对于紫外、近红外和中红外波段的光波均是强散射媒质，光波在其中传播的平均自由程仅约为1mm，超出这个极限以后，光散射将干扰光波的传播路径，致使其无法有效聚焦。由于这一限制，光学成像方法通常只能应用于浅层成像，当成像深度超过1mm以后，光学成像的空间分辨率会严重下降，大约仅为成像深度的1/3。因此，传统的光学成像方法难以实现对深层组织非浸入原位成像。声学检测方法可以有效地获取深层组织的高空间分辨率图像，因为在相同的传播距离下，声波的散射强度要比光波小两到三个数量级，故相比于光波，声波可以在生物组织，尤其是软组织中低散射地较长距离传播。因此，可采用光声成像技术解决这一问题。
图7 光声信号产生示意图
光声成像是基于光声效应的一种复合成像技术，它有效地综合了声学方法对深层组织成像分辨率高的优点，以及光学成像在获取组织化学分子信息方面的优势。当激光照射物质时，被照射区域及临近区域会吸收电磁波能量并将其转换为热能，进而由于热胀冷缩而产生应力或压力的变换，激发并传播声波，称为光声信号(见图7)。其强度和相位不仅取决于光源，更取决于被照射物质的光吸收系数的空间分布，以及被照物质的光学、热学、弹性等特性。光声成像正是通过检测光声效应产生的光声信号，从而反演成像区域内部物质的光学特性，重构出光照射区域内部的图像。通过选择合适的成像模式和选用不同频率的超声换能器，光声成像可以提供微米甚至纳米量级的空间分辨率，同时获得毫米到几十毫米量级的成像深度。光声成像技术十几年的发展显示了它能对生物组织内一定深度病灶组织的结构和生物化学信息高分辨率、高对比度成像，而其他技术则暂不具有这样的功能。目前，光声成像技术已是生物组织无损检测领域里备受关注的研究方向之一，国际上众多研究学者将重心转移至这一研究方向。
光声成像有两种具体的实现方式：一种是光声断层成像(Photoacoustic tomography，PAT)，另一种是光声显微镜(Photoacoustic microscopy，PAM)。光声断层成像系统使用非聚焦激光照射成像样品来产生光声信号，并利用非聚焦或线聚焦换能器接收光声信号，随后通过求解光声传播逆问题来重构光声图像。光声断层成像的图像重构依赖于特定的图像重构算法，其成像的空间分辨率和成像深度取决于超声换能器的工作频率。光声显微镜通常使用扫描的方式获得，而不需要复杂的重建算法。扫描的方式主要有两种，第一种是通过扫描一个聚焦的超声探测器以获取光声图像，这种方式被称为超声分辨率光声显微镜，它通过超声来进行定位，分辨率决定于超声换能器的带宽以及中心频率，分辨率能等达到15微米到100微米，由于利用超声进行定位，因此这种显微镜的成像深度能达到30毫米。第二种扫描方式是采用会聚的激光束进行扫描，通过这样的方式能达到光学分辨率的光声成像，它的分辨率取决于会聚激光束的衍射极限，因此它也被称为光学分辨率光声显微镜，由于这种方法通过光来定位，由于组织的散射的影响，它的穿透深度不如超声分辨率光声显微镜。
我国科研人员在这一领域做出了较大的贡献，例如华南师范大学生物光子学研究院邢达教授团队建立了基于二维扫描振镜的共焦光声显微成像系统，能够高分辨地成像多种癌症细胞、黑色素细胞、红细胞、神经细胞等，并建立起基于中空超声聚焦探测器的光声显微镜，实现了多尺度的光声显微成像。唐志列教授课题组建立了基于光声微腔的显微成像系统，获得了高分辨率的光声显微图像。中国科学院深圳先进研究院宋亮研究员课题组利用压缩感知技术提高了光声显微成像的成像速度，并通过改进光声显微成像系统的扫描装置实现了亚波长分辨率的光声成像。华中科技大学骆清铭教授团队构建了基于反射式显微物镜的光声显微成像系统，改善了成像分辨率及成像深度。
图8 基于γFe2O3@Au 核壳型复合纳米结构的诊疗一体化纳米平台示意图
每种光谱成像技术都不能对生物组织做出完整的描述，由多方法组成的多模态成像技术是获得组织更多信息的有效途径。目前，多模态成像技术引导的诊疗一体化体系因其可以提供肿瘤在位置、尺寸、形状方面丰富的信息，从而可以指导有效治疗而引起人们的广泛关注。我国中科院苏州纳米技术与纳米仿生研究所张智军课题组与苏州大学陈华兵教授团队以及厦门大学任斌课题组等合作，构建了具有高粗糙度的γFe2O3@Au纳米花结构，有效增强了肿瘤拉曼成像信号，并同时提高了磁共振和光声成像效应，实现了高精度、高空间分辨率以及高灵敏度的磁共振/光声/SERS三模态协同成像：通过磁共振成像技术可以获得肿瘤的位置和轮廓的信息;通过光声成像可以对肿瘤进行深层次的定位，同时获得解剖学的信息;通过高灵敏度SERS成像可以对肿瘤边界进行精确定位，从而指导肿瘤切除手术。在此基础上，研究人员进一步利用这种金磁复合纳米材料的近红外光热效应，实现了肿瘤的光热治疗(见图8)。
图9 空间位移拉曼光谱(SORS)测试示意图
如图9所示，空间位移拉曼光谱(Spatially Offset Raman Spectroscopy，SORS)是另一种可分析数毫米厚样品的技术，也可以对不透明包装内的材料进行化学分析。SORS可以使用相对较低能量的激光，在分层扩散的散射系统中，分离单个次层的拉曼光谱。在激发点样品表面上的空间位移区域收集拉曼光谱。在增加的空间位移处所观察到的拉曼光谱包括深层提供的相对贡献。
蔗糖是一种常用的药物赋形剂，蔗糖装在 1.5mm 壁厚的聚丙烯瓶里。如图10所示，用传统拉曼光谱仅测得聚丙烯的谱图，并未识别到蔗糖，而通过 SORS 直接获得了厚聚丙烯瓶内的蔗糖谱图，而没受到 PP 的干扰。因此，SORS 技术用于原料药进厂验证时，不需打开包装，直接在仓库验证，避免打开包装和重新密封的操作。
图 10 传统拉曼和 SORS 直接检测聚丙烯瓶内蔗糖的结果
2、在宏观空间拓展中的应用进展
德国哲学家康德说过:“这个世界上唯有两样东西能让我们的心灵感到深深的震撼：一件是我们内心崇高的道德法则，另一件是我们头顶灿烂的星空。”自有人类文明史以来，人类对于浩瀚星空的探索从未停止。下面通过列举几个红外、近红外等光谱仪在空间探测方面的应用实例，说明分子光谱技术在宏观空间拓展方面的应用进展。
2017年11月15日2时35分，我国在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭，成功将“风云三号D”气象卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道。星上装载了10台套先进的遥感仪器(见图11)，除了微波温度计、微波湿度计、微波成像仪、空间环境监测仪器包和全球导航卫星掩星探测仪等5台继承性仪器之外，红外大气垂直探测仪、近红外高光谱温室气体监测仪、广角极光成像仪、电离层光度计为全新研制、首次上星搭载，核心仪器中分辨率光谱成像仪进行了大幅升级改进，性能显著提升。中分辨率光谱成像仪可以每日无缝隙获取全球250米分辨率真彩色图像，实现云、气溶胶、水汽、陆地表面特性、海洋水色等大气、陆地、海洋参量的高精度定量反演，为我国生态治理与恢复、环境监测与保护提供科学支持，为全球生态环境、灾害监测和气候评估提供中国观测方案。红外大气垂直探测仪采用迈克尔逊干涉分光的方式实现大气红外高光谱探测，光谱覆盖1370个通道，谱分辨率最高达0.625cm-1，可以获取高频次区域晴空和云顶以上的大气三维结构。该仪器选择大气混合比稳定的二氧化碳红外吸收带，探测大气的温度廓线，选择水汽红外吸收带探测大气的湿度廓线。不同的二氧化碳吸收通道探测到的红外辐射主要来自于特定的高度层，对该高度的大气温度变化敏感，利用此原理可以获得大气的温度垂直分布信息。同样，不同的水汽吸收通道对不同高度层的大气湿度变化敏感，从而可以获得大气的湿度垂直分布信息。不同高度的大气对不同探测通道的红外辐射贡献存在差异，根据这些差异可以反演出大气温度、湿度的三维结构。近红外高光谱温室气体监测仪是一台可监测全球温室气体浓度的遥感仪器，它可以获取二氧化碳、甲烷、一氧化碳等主要温室气体的全球浓度分布和时间变化的信息，提高区域尺度上地表温室气体通量的定量估算，分析和监测全球碳源碳汇，为巴黎气候大会温室气体减排提供科学监测数据。
图11 “风云三号”气象卫星携带的科学仪器
据《每日邮报》北京时间2018年8月21日报道，在使用高科技卫星扫描后，科学家首次发现月球地表存在冰。科学家表示，他们在月球极地的永久阴影区域探测到了冰。他们使用的近红外光谱成像技术，可以分辨出不同类型的水，其中包括地表、吸收到土壤中或结合在矿物中的水。之前人类已经在月球土壤中发现水，但这被认为是人类首次在月球地表探测到水。地表水冰仅占到月球阴影覆盖区域的约3.5%。过去的方法无法区分水和羟基基团(—OH)，本研究利用近红外反射光谱方法，为月球存在H2O提供了无可辩驳的证据，这一方法还可以非常准确地区分不同类型的水。这些数据是由印度首个月球探测器月船一号(Chandrayaan-1)携带的月球矿物成像仪(Moon Mineralogy Mapper)获得的，月船一号发射时间是2008年。
2019年1月3日上午10点26分，我国嫦娥四号月球探测器成功着陆在月球背面的冯卡门坑内。此后，玉兔二号巡视器驶抵月背表面，其上携带的近红外成像光谱仪成功获取了着陆区探测点的高质量光谱数据。在多台科学有效载荷中，近红外成像光谱仪是唯一服务于月球矿物组成探测与研究的科学仪器，该光谱仪采用AOTF分光技术，光谱范围为0.45～2.40μm，光谱分辨率为2~12nm，具备在轨定标及防尘功能，能适应-20～55℃工作以及-50～70℃存储的温度环境，重量小于6kg，是一台高性能、轻小型、高集成的仪器(见图12)。近红外成像光谱仪对月球车前方0.7m的月表进行精细光谱信息获取，可以看到0.1m分辨率的月表矿物特征，为月面巡视区矿物组成分析提供科学探测数据。2019年5月16日，中国科学院天文台宣布，李春来研究团队利用嫦娥四号探测数据，证明了月球背面南极-艾特肯盆地存在以橄榄石和低钙辉石为主的深部物质，由此，月幔化学成分的神秘面纱缓缓揭开帷幕。图13为该团队发表在Nuture上的月幔近红外光谱图及其解析结果。
图12 嫦娥四号上的近红外成像光谱仪
图13 发表在Nuture上的月幔近红外光谱图及其解析结果
新华社北京2019年3月29日电，中国科学院国家天文台近日发布了郭守敬望远镜(LAMOST)7年来获取的1125万条光谱。这是世界上首个获取光谱数突破千万量级的光谱巡天项目。LAMOST是我国自主研制、世界上口径最大的光谱巡天望远镜。此次发布的高质量光谱数达到937万条，约为国际上其他巡天项目发布光谱数之和的2倍，另有一个636万组恒星光谱参数星表，是目前全世界最大的恒星参数星表。LAMOST结合红外、射电、X射线、伽马射线巡天的大量天体的光谱观测在在各类天体多波段交叉证认上做出重大贡献。在星系探索中，包含着极其丰富信息的光谱起了非常关键的作用。其中星系的光谱可以提供距离、构成、分布和运动等信息，而恒星的光谱则包含构成、光度、温度、化学组成、空间分布和演化历史等资讯(见图14)。从大量天体的光谱观测中还可以发现许多奇异的天体和天体现象。所有这些，将促进人类对宇宙演化规律、物质结构、相互作用等最基本物理规律的新认识。
图14 光谱用于深空探测示意图
2018年6月29日，国外媒体报道，哈勃望远镜的“接任者”詹姆斯?韦伯望远镜将推迟至最早2021年3月30日发射。韦伯望远镜由NASA和欧洲航天局以及加拿大航天局联合研发，它将是有史以来建造的最强大的太空望远镜，其携带三台具有超级图像能力的仪器：一台近红外摄像机、一台近红外光谱仪以及一台组合式中红外摄像机与光谱仪。一旦成功发射并投入运行，詹姆斯韦伯太空望远镜将使天文学家和天体物理学家填补一些关键的知识空白，这主要归功于望远镜能够很好地探测到红外光谱。望远镜利用能够捕获0.6～28μm波段光线的探测器，不仅能够探测和分析最远距离的红移星系，还能够直接观测由星系形成的星状星云中的巨大尘埃云，并辅助观测附近的系外行星。据报道，近红外光谱仪(见图15)将用于观测早期宇宙(约大爆炸后4 亿年)的第一颗恒星和第一个星系，可同时观测100个天体，为天文学家研究这些天体的化学成分、动力学特性、年龄和距离提供数据。该光谱仪还具备研究银河系恒星诞生的早期阶段、分析其它恒星轨道上行星的大气特性等功能，可帮助天文学家寻找地外潜在的生命。
图15 詹姆斯?韦伯望远镜上的近红外光谱仪组装图
2019年7月8日，在2019软件定义卫星高峰论坛上，中国月球探测工程首席科学家欧阳自远在报告中透露“中国将于2020年探测火星”， 这一消息引发了广泛关注。尽管我国尚未公开具体的探测技术细节，但这让我们想到了2017年10月1~5日在日本名古屋举行的OSA激光大会上，美国科学家发布，“NASA 火星 2020探测器”将携带全新的化学成像仪，除更快的激光诱导击穿光谱(LIBS)系统之外，该成像仪将采用全新的传导冷却激光系统，提供拉曼光谱的非破坏性分析能力，能够检测有机材料的碳基特征(过去生命的证据)。与“好奇号”LIBS单一功能不同，这种新的仪器将能够对LIBS模式和拉曼模式的激光进行切换，在进行非破坏性化学鉴定时，这种方法采用两种不同的激光激发和探测分子振动能量。
黑格尔有句名言：“一个民族有一些关注天空的人，他们才有希望。” 千百年来，璀璨的星空一直吸引着我们的好奇心，绚丽的宇宙总会给我们以无穷无尽的遐想。相信光谱技术的发展将会使人类探索浩瀚星空的脚步越走越远。科学和技术永无止境的发展，一定会将人类超越的旅程在空间上无限延展。
3、在节约时间中的应用进展
下面主要以近红外光谱为例扼要介绍分子光谱分析技术在节约时间，提高分析效率、获取经济效益等方面的应用进展，这仅是众多应用中的冰山一角。
著名理论物理学家、诺贝尔奖获得者Sheldon Lee Glashow曾用巨蛇沃洛波罗斯图(Ouroboros)来展示物理学统一极大与极小的梦想，一条咬着自己尾巴的神话巨蟒，代表了我们生活的物理世界，象征着轮回和重生，即开始也是结束，永无止境(见图16)。图上蛇身从普朗克尺度到大的宇宙视界，整个可见宇宙包含了大约60个数量级，其中近红外光约为2.5×10-4～7.0×10-5厘米，人类的尺度约为102厘米，而近红外光谱分析的对象约为10-2～102厘米，可以看出，其应用对象大多属于人们可以看得见、摸得到的常见常用物质，这也使得其成为人类生活、生产活动相关物品快速、无损分析的首选技术。
图16 Sheldon Lee Glashow的巨蛇沃洛波罗斯图
近红外光谱分析技术区别与其他传统分析技术的一个显著特征是，近红外光谱分析大都不需要对样品(如药片、水果、谷物、等)进行破坏性的预处理，而是通过设计专用附件(见图17)来有效获取样品的光谱，而从显著减少分析时间，提高分析效率。近红外光的一个特点是可以通过石英光纤进行百米距离的传输，所以较易实现工业装置的现场在线分析。从测量形式上，可采用接触式、非接触式或浸入式(见图18)。根据不同的测量对象，近红外光谱的测量方式可采用透射、漫反射或漫透射方式。近红外光谱中含有丰富的含氢基团信息，结合化学计量学方法可以得到准确的定量和定性分析结果。
图17 针对不同样品的近红外光谱测量附件
图18 在线近红外光谱测量的方式
再从垃圾分类中的废塑料回收说起。
图19 近红外光谱用于在线塑料分选示意图
混合的废塑料很难回收再利用或者再利用价值不高，废塑料必须分类才能达到有效回收利用的目的。目前，国外已有较为成熟的基于近红外光谱技术的成套废塑料筛选装置。自动化塑料分选系统采用近红外光谱来分析原料的光谱而从中识别塑料的种类及颜色。在分析了原料的光谱之后，计算机系统会据使用者的设定来控制气体喷射装置，把被选择的原料喷射出来(见图19)。在高达每秒2.5米的分类速度和超过99%的精确度之下，自动化的废塑料筛选装置可以克服在人工分选塑料中所存在的问题，例如速度慢、不精确、不一致等。能够分类的塑料包括：PP、PVC、PE、ABS、PMMA、POM、PC、PC/ABS、PS 等，产量可高达每小时2000公斤到4000公斤。迄今，近红外光谱分选逐渐成为塑料分选的主流技术之一。国外很多近红外光谱塑料分选设备已投入使用，在市政垃圾处理、废旧家电、汽车拆解等项目中获得了良好的效果。
除了废塑料筛选外，近红外光谱还被用于废衣物(织物)材料的分类筛选。我国每年纤维加工总量约达5000万吨，年产生超过2000万吨的废旧纺织品，全部回收利用，相当于每年可以节约原油2400万吨，并且减少8000万吨二氧化碳的排放，但目前回收利用率不足10%，高值化利用更处于初级阶段。分拣技术是高值化利用废旧纺织品的基础，国外在线近红外光谱鉴别自动分拣系统已得到普遍使用。我国一些企业也开始逐渐采用近红外自动分拣系统对涤纶、棉、毛、麻、粘胶等废旧纺织品进行分类，然后循环再利用。值得关注的是，上述这些设备我国均有团队在研发。
除了在线筛选设备外，一些手持式的近红外光谱、中红外光谱和拉曼光谱分析仪在废塑料、废织物种类鉴别、海关物项和毒化监管等应用中也正在或即将发挥着重要的作用。
另外值得一提的是，北京化工大学袁洪福团队基于近红外光谱研制出了蚕蛹雌雄智能高速分拣设备(图20)。蚕蛹雌雄分选是蚕种生产企业生产过程的重要环节，目前蚕蛹雌雄分选依然沿用手工逐粒鉴蛹的操作方式，速度慢、成本高，而且用工量大，劳动工作强度大，劳动力紧缺已成为非常突出的矛盾，落后的生产模式成为制约行业规模化发展的瓶颈。袁洪福团队基于近红外光谱研制出的蚕蛹雌雄智能高速分拣设备得到了批量应用，其分拣速度可以达到每秒10个以上，正确率可以达到98%，每天可以分选数千公斤蚕蛹样品，使传统的劳动密集型桑蚕制种行业正在走向智能化。
图20 蚕蛹雌雄高速鉴别与分选设备
2009年闵恩泽院士在《石油化工—从案例探寻自主创新之路》一书中提到未来炼油厂的关键主题之一是原油的快速分析，当时BP公司正在开发近红外光谱原油快评技术，旨在将原油全分析的时间由6星期缩短为30秒，其目标是对每一船原油进行快速分析，为炼厂在随后的加工中优化效益提供数据(见图21)。2012年中石化石油化工科学研究院(RIPP)开发出了基于近红外光谱的原油快评技术(见图22)，建立了中石化原油近红外光谱数据库，可在3min之内(从取样到数据的预测)准确预测出原油密度、酸值、残炭、硫含量、蜡含量、胶质、沥青质和实沸点蒸馏收率等数据，该技术在镇海炼化等企业得到实际应用，与原油调和技术结合可为企业带来可观的经济效益。
图21 2009年闵恩泽院士《石油化工—从案例探寻自主创新之路》一书中描绘的未来炼油技术
在汽油管道自动调和技术中，目前在线近红外光谱分析仪是技术标配。经过十余年的积累，RIPP已经建立了较为完善的汽油近红外光谱数据库。它能够在10min之内预测出近十种组分汽油和成品汽油的多个关键物性(研究法辛烷值、抗爆指数、烯烃、芳烃、苯、MTBE含量、蒸气压等)，调合优化控制系统利用各种汽油组分之间的调合效应，实时优化计算出调合组分之间的相对比例，即调合配方，保证调合后的汽油产品满足质量规格要求，并使调合成本和质量过剩降低到最小。在2018年RIPP实施的一个汽油自动调和项目中，这项技术每年可为炼油企业带来了上千万元的经济效益(见图23)。
图22 中石化石科院开发的近红外光谱原油快评技术路线示意图
除此之外，RIPP还针对不同的二次炼油装置建立了石脑油、催化裂化轻循环油(LCO)、减压蜡油(VGO)、加氢尾油、润滑油基础油、渣油等油品的近红外光谱或中红外光谱数据库，其主要目的是为炼油装置的先进过程控制和实时优化技术提供更快、更全面的分析数据，从而实现炼油装置的平稳、优化运行。我国正处于从炼油大国向炼油强国转变时期，智能化是炼油企业发展的必然趋势。信息深度“自感知”、智慧优化“自决策”和精准控制“自执行”是智能工厂的三个关键特征，其中信息深度“自感知”是智能炼厂的基础。原料、中间物料和产品的分子组成和物性分析数据是信息感知的重要组成部分，以近红外光谱为核心之一的现代石油分析技术为化学信息感知提供了非常有效的手段。这一工业应用的大幕在我国刚刚开始拉开，将会给炼油和化工行业带来变革。
图23 2018年石油化工科学研究院实施的汽油调和项目应用报道
2019年3月，在上海第 18 届家电及消费电子产品世界博览会(AWE 2019 )上，博世公司展出了商品化的智能洗衣机，通过X-Spect近红外扫描仪可以几秒钟之内识别面料与污渍种类，精准推荐洗涤程序，让衣物得到更专业更精细的洗涤，这是家电行业里首个推出的将近红外光谱技术与家电相结合的商品(见图24)。不同面料的衣服需要不同的洗涤条件，比如棉质衣物最佳水温是40～50℃，若洗涤不当容易出现褪色等问题。而羊绒毛衫的洗涤温度则不宜超过30℃，洗涤不当的话就会很容易变形，并影响其保暖性。同样，衣物沾染上不同的污渍，需要结合衣物面料的成分，选择不同的洗涤剂和洗涤程序。X-Spect近红外扫描仪可以精准识别面料的成分和判断污渍的组成成分，得到数据后上传至云端，通过云端的深度学习算法对数据分析后，为衣物推荐适合的洗涤程序，让衣物的每一次洗涤都是量身定制，让洗衣过程更精细可控。
图24 基于近红外光谱快速分析的智能洗衣机
近些年，微型便携式光谱仪器在人们日常生活中的应用研究已初显端倪，多款概念产品纷纷亮相市场，例如足以集成于智能手机和可穿戴设备中的NeoSpectra Micro芯片光谱仪(18 x 18 x 4 mm)、Myoeno红酒智能鉴别扫描仪、脱水监测智能手环等等。各种先进微纳技术势必会给微型近红外光谱仪的发展提供有力的技术支撑，而且随着5G、云计算、物联网等技术的发展，近红外光谱与人类生活的联系将会更加密切。相信不久的将来，智能冰箱、智能微波炉、智能马桶等家电和厨卫设施，都会融合现代光谱技术，让生活变得更便利更智慧更炫彩。
2018年1月，中华粮网发布信息“2017年东北三省大豆质量较好，高蛋白大豆比例大幅上升”，在品质方面，达标高蛋白大豆比例为58.0%，较2016年增加39.6个百分点。之所以高蛋白大豆比例大幅上升，与油脂加工企业收购大豆以蛋白质含量定价有关。而这一功劳很大程度上要归功于近红外光谱技术，在收购大豆时油脂加工企业采用近红外光谱分析仪快速(几分钟内)测定大豆的品质，依据蛋白质含量进行定价。这迫使大豆贸易商也购置近红外光谱分析仪，在收购粮农大豆时现场使用。按质论价已改变了东北三省大豆的种植结构和粮农的思路，过去只管种、不管卖的思路正在逐步转变，一些种植大户也购置近红外光谱分析仪，指导大豆的种植和经营。粮农不再盲目追求大豆品种的产量，更加关注品种的质量。因市场导向，粮农倾向选用蛋白质含量高的大豆品种种植。
国内外近红外光谱仪器厂商看到这一商机，通过多种技术手段不断降低仪器生产成本，让该技术普惠了更多的粮农。2018年10月，中国农业新闻网报道，黑龙江省农业科学院选育的大豆新品种绥农76的蛋白含量高达47.96%，远超黑龙江省内大豆蛋白质含量40%的平均值，也超过了高蛋白质含量大豆44%的标准线。可以看出，近红外光谱快速分析技术正在改变着整个大豆的产业链，包括育种、种植、贸易和加工等各个环节。实际上这个应用链条一直在延长，从粮油加工业，到饲料工业，到养殖业，到屠宰业，到肉类加工业，到商业流通，到人类营养、疾病、医药、治疗，而且越往链条的后端，近红外光谱的快速高效分析优势发挥的作用越明显，获得的经济效益和社会效益越明显。
近红外光谱在线水果分选技术是节省时间、提高品质应用中的一面旗帜。韩东海教授已专门撰文《近红外引领果蔬分选技术实现飞跃》，提出了“近红外在果蔬内部品质检测上的应用使得分选设备发生了革命性的变化”观点，我完全赞同。另外，2019年7月11日中国科学报刊发了题为《刘燕德：为水果智选甘坐十年“冷板凳”》的报道，介绍了国产近红外水果分选设备的研发情况。感兴趣的读者可以参阅上述两篇文章。随后的“近红外光谱新技术/应用进展”系列网络专题中，会就近红外光谱在中药、粮油加工、饲料、石油化工、食品等领域的应用进展和化学计量学等学科发展请相关领域的专家做论述，在此不再展开讨论。
4、结束语
纵观分子光谱学科本身发展及其应用的进展，不难看出，其发展趋势与其他分析手段(诸如色谱、质谱和波谱等)大致类似，与奥林匹克格言“更快、更高、更强”大致相同。“更快”的内涵包括更快的光谱测量速度和分析速度、人们可以更快更便捷地获取各种光谱信息、新技术出现得更快等等，“更高”的内涵包括分析更高效、光谱仪器的性能指标更高、人们可以获取样本更高更深层的光谱信息、整体的分析解决方案更高湛等等，“更强”的内涵包括光谱仪器和技术的功能更强、实用性更强、适应性更强，诸如此类。
光学器件、新材料、5G(6G)通讯、物联网、大数据、云计算等科技的迅速崛起，使分子光谱这一传统分析技术面貌焕然一新。受生物医学、材料、环境、深空探测、智能制造等前沿科学的牵引，分子光谱在空间拓展和节约时间方面的应用表现非凡。尽管这两个发展过程都不是一帆风顺，却都是一路高歌猛进。“旧中知新是发现，无中生有是发明。”分子光谱在空间拓展方面的应用多与发现相关，多属于科学研究的范畴;分子光谱在节约时间方面的应用多与发明相关，多属于技术开发范畴。两者既有区别，又交相辉映、相得益彰，在人类的文明进步中发挥着重要的作用。分子光谱技术也将会越来越与数字地球、智慧农业、智能工厂、精准医疗、深空探测、碧水蓝天、炫彩生活等时代主题相融合，在与众多学科交叉交融中得到快速发展。
“一切进步都是空间的拓展，拓展空间即是拓展人生”“一切节约都是时间的延长，延长时间即是延长生命”愿我们伴随着分子光谱技术的不断发展，拓展人生，延长生命。
参考文献
1 D Schymanski， C Goldbeck，H U Humpf，P Fürst. Analysis of microplastics in water by micro-Raman spectroscopy: release of plastic particles from different packaging into mineral water. Water Research，2018，129：154～162
2 C Y Wu，W J Wolf，Y Levartovsky，H A Bechtel，M C Martin，F D Toste，E Gross. High-spatial-resolution mapping of catalytic reactions on single particles. Nature，2017，541(7638)：511～515
3 L Xiao，Z D Schultz. Spectroscopic imaging at the nanoscale: technologies and recent applications. Anal. Chem.，2018，90(1)：440～458
4 F Huth，A Govyadinov，S Amarie，W Nuansing，R Hillenbrand. Nano-FTIR absorption spectroscopy of molecular fingerprints at 20 nm spatial resolution. Nano Letters，2012，12(8)：3973～3978
5 S Gamage，M Howard，H Makita，B Cross，G Hastings，M Luo，Y Abate. Probing structural changes in single enveloped virus particles using nano-infrared spectroscopic imaging. PLOS ONE，2018，13(6)：e0199112
6 赵玉晓，劳文文，王子逸，邝平，林伟德，朱红艳，戚泽明. 癫痫大鼠海马神经元生化分子的同步辐射显微红外光谱成像研究. 光谱学与光谱分析，2019，39(2)：128～132
7 J Kilgus，G Langer，K Duswald，R Zimmerleiter，I Zorin，T Berer，M Brandstetter. Diffraction limited mid-infrared reflectance microspectroscopy with a supercontinuum laser. Optics Express，2018，26(23)：30644
8 H A Bechtel，E A Muller，R L Olmon，M C Martin，M B Raschke. Ultrabroadband infrared nanospectroscopic imaging. Proceedings of the National Academy of Sciences，2014，111(20)：7191～7196
9 陈重江，杨思华，邢达. 光声显微成像技术研究进展及其应用. 中国激光，2018，45(3)：0307008
10 J Huang，M Guo，H T Ke，C Zong，B Ren，G Liu，H Shen，Y F Ma，X Y Wang，H L Zhang，Z W Deng，H B Chen，Z J Zhang. Rational Design and Synthesis of γFe2O3@Au Magnetic Gold Nanoflowers for Efficient Cancer Theranostics. Advanced Materials，2015，27(34)：9
11 W Shi，R J Paproski，P Shao，A Forbrich，J D Lewis，R J Zemp. Multimodality Raman and photoacoustic imaging of surface-enhanced-Raman-scattering-targeted tumor cells. Journal of Biomedical Optics，2016，21(2)：020503
12 C L Li，D W Liu，B Liu，X Ren，J J Liu，Z P He，W Zuo，X G Zeng，R Xu，X Tan，X X Zhang，W L Chen，R Shu，W B Wen，Y Su，H B Zhang，Z Y Ouyang.Chang’E-4 initial spectroscopic identification of lunar far-side mantle-derived materials.Nature，2019，569：378～382
13尹凤福，闫磊，韩清新，徐衍辉. 近红外光谱(NIR)分选技术在塑料分选领域的应用. 环境工程，2017，(12)：134～138
(本文是“2019中国仪器仪表学会学术年会”和“2019国际应用光学与光子学学术交流会”讲稿的文字整理)
来源：环保在线
