拉曼光譜中熒光抑制技術(shù)的研究新進(jìn)展綜述
本文選題:光譜分析 切入點(diǎn):拉曼 出處:《光譜學(xué)與光譜分析》2017年07期
【摘要】:拉曼光譜技術(shù)反映了物質(zhì)的結(jié)構(gòu)特征,可用于分析有機(jī)或者無(wú)機(jī)樣品的化學(xué)組分。但由于某些被測(cè)物的熒光背景遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于拉曼信號(hào),這些物質(zhì)的拉曼光譜測(cè)量有時(shí)十分困難,這限制了拉曼光譜的廣泛應(yīng)用。因此有必要在拉曼檢測(cè)中對(duì)熒光采取抑制措施以準(zhǔn)確獲取高信噪比的拉曼光譜指紋信息。近些年來(lái),很多的相關(guān)研究探討及發(fā)展了多種熒光抑制的新方法。在目前的科研活動(dòng)中,常用的技術(shù)有表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)、傅里葉變換拉曼光譜技術(shù)、共焦顯微拉曼光譜技術(shù)和高溫拉曼光譜技術(shù)等。這些技術(shù)解決了拉曼光譜早期存在的一些問題,如熒光干擾、靈敏度低等,極大地?cái)U(kuò)展了拉曼光譜技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。而這些新方法可大致歸類為物理/化學(xué)方法,基于光學(xué)性質(zhì)不同衍生的方法,計(jì)算處理方法和其他方法。文章概括性的介紹了上述方法的理論、實(shí)現(xiàn)方式,并分析比較了各自的特點(diǎn)。
[Abstract]:Raman spectroscopy can be used to analyze the chemical components of organic or inorganic samples.However, because the fluorescence background of some substances is much stronger than the Raman signal, it is very difficult to measure the Raman spectrum of these substances, which limits the wide application of Raman spectroscopy.Therefore, it is necessary to suppress the fluorescence in Raman detection in order to obtain the high SNR Raman fingerprint information accurately.In recent years, many related studies have explored and developed a variety of new methods of fluorescence suppression.In the current research activities, the commonly used techniques include surface-enhanced Raman spectroscopy, Fourier transform Raman spectroscopy, confocal micro-Raman spectroscopy and high-temperature Raman spectroscopy.These techniques have solved some problems in Raman spectroscopy, such as fluorescence interference, low sensitivity and so on, which greatly expand the application of Raman spectroscopy in various fields.These new methods can be broadly classified as physical / chemical methods, calculation methods and other methods based on the different derivation of optical properties.This paper briefly introduces the theory and realization of the above methods, and analyzes and compares their characteristics.
【作者單位】: 中國(guó)食品藥品檢定研究院;中國(guó)藥科大學(xué);
【基金】:國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(2012BAK08B02)資助
【分類號(hào)】:O657.37
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,本文編號(hào):1685887
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