在现代材料科学、化学分析、生物医学以及环境监测等诸多领域中，紫外-可见-近红外光谱（UV-Vis-NIR Spectroscopy）是一种极其重要的表征与分析手段。它以光与物质相互作用为基础，能够揭示分子内部能级结构、电子跃迁特征、化学组成与物理性质。本文将系统介绍紫外-可见-近红外光谱的测试原理、样品要求（粉末、溶液、块体）及数据处理方法，帮助科研工作者深入理解其科学内涵与实验要点。
一、紫外-可见-近红外光谱的基本原理
1. 光谱范围定义
紫外-可见-近红外光谱通常覆盖190 nm 至 2500 nm波长范围，可划分为：
紫外区（UV）：190–400 nm
可见区（Vis）：400–780 nm
近红外区（NIR）：780–2500 nm
在这一波长范围内，光与物质的相互作用主要体现为电子跃迁和分子振动的泛频、合频吸收。
2. 光与物质相互作用机理
当单色光照射到样品时，样品中的分子或原子会吸收特定能量的光子，使电子从低能级跃迁至高能级。吸收的波长与跃迁能量成反比，关系式为：
其中：
(E)：光子能量
(h)：普朗克常数
(ν)：光频率
(λ)：波长
(c)：光速
不同化学键与分子轨道结构决定了吸收峰的具体位置与强度。例如：
π → π* 跃迁（如共轭烯烃、芳香化合物）通常在200–400 nm；
n → π* 跃迁（如羰基、亚胺基）在300–600 nm；
d–d 跃迁或电荷转移跃迁出现在可见到近红外区域；
在近红外区，主要是分子振动泛频与合频吸收，可反映官能团类型与浓度信息。
3. 吸收定律——比尔-朗伯定律
光吸收与样品浓度、光程长度之间的关系可由比尔-朗伯定律（Beer-Lambert Law）描述：
其中：
(A)：吸光度（Absorbance）
(ε)：摩尔吸光系数（L·mol⁻¹·cm⁻¹）
(c)：溶液浓度（mol·L⁻¹）
(l)：光程长度（cm）
该定律构成了定量分析的理论基础：在一定浓度范围内，吸光度与浓度成正比（从这个公式可以看出吸光度是没有单位的）。
二、紫外-可见-近红外光谱仪的组成与测量模式
典型的光谱仪包括以下部分：
光源：
紫外区常用氘灯（D₂ lamp）；
可见区使用钨卤灯；
近红外区常用卤素灯或红外灯。
单色器（Monochromator）：
通过光栅或棱镜分离不同波长的光。样品室：
可容纳液体比色皿、固体样品架或漫反射附件（用于粉末）。探测器：
可见与紫外区：光电二极管、光电倍增管（PMT）；
近红外区：InGaAs、PbS 或 PbSe 探测器。
数据系统：
将光强转换为吸光度或反射率信号，并生成光谱曲线。
根据测试方式不同，可分为：
透射模式（Transmission）：适用于透明液体或薄膜；
反射模式（Reflectance）：用于不透明或粉末样品；
积分球漫反射（Diffuse Reflectance, DRS）：常用于固体粉末；
吸收模式（Absorbance）：对溶液和薄层样品最常用。
三、样品要求与制备方法
不同形态的样品（粉末、溶液、块体）需要采用不同的处理方式，以确保测试结果准确、可重复。
（一）粉末样品
1. 测试原理
粉末样品通常采用漫反射（DRS）模式，利用积分球附件收集反射光，通过Kubelka-Munk函数将反射率转换为吸收信息：
其中 (R) 为漫反射率。
2. 样品要求与制备
粒径均一：过粗或不均匀的颗粒会导致散射不稳定；
表面平整：样品杯中应压实、表面光滑；
避免湿度影响：粉末吸湿会导致光谱漂移；
必要时稀释：吸收过强样品可与KBr、BaSO₄或Al₂O₃等无吸收惰性粉体混合稀释。
3. 注意事项
测试前进行基线校正（使用标准白板或BaSO₄）；
保持光路清洁，防止粉尘污染；
对强吸收样品，宜采用稀释后多次测量取平均。
（二）溶液样品
1. 测试原理
溶液样品主要采用透射模式，测量通过样品的光强与空白溶剂的光强之比。
2. 样品要求与制备
溶剂纯度高：选用光谱级溶剂（如乙醇、甲醇、水等），避免溶剂自身吸收；
浓度合适：一般吸光度控制在 0.2–1.0 范围内，确保线性；
比色皿选择：
紫外区：石英比色皿（190–400 nm）；
可见区：玻璃或塑料比色皿；
光程常为 1 cm，特殊情况可用 0.1 或 5 cm 光程。
3. 特殊情况处理
对不稳定溶液（如光敏化合物），应避光测试；
对易挥发溶剂，建议使用密封比色皿；
对悬浊液样品，可通过离心或超声分散后测量透射或散射光谱。
（三）块体样品
1. 测试原理
块体样品（如玻璃、薄膜、晶片、聚合物片）可采用透射或反射模式。
2. 样品要求
厚度适中：吸收过强样品需制备成薄片；
表面光滑平整：以减少反射损失；
厚度均一：厚度不均会引入干涉条纹；
清洁干燥：表面水汽或指纹会显著影响结果。
3. 测试要点
对透明样品：测透射光；
对不透明样品：测反射光；
可配合偏振器或温控附件，研究光学各向异性或温度效应。
四、数据采集与处理方法
1. 光谱校正与基线处理
基线校正（Baseline Correction）是确保准确性的第一步。应使用与样品相同条件下的参比样（如溶剂、白板）进行校正，消除仪器与环境背景影响。
对于漫反射光谱，可进行：
背景白板校正；
光谱平滑（Savitzky-Golay）；
去噪（Noise reduction）与基线漂移矫正。
2. 吸光度与反射率的转换
根据样品类型与测量模式，数据可从反射率（R）、透射率（T）或吸光度（A）之间转换：
其中 (I0) 为入射光强，(I) 为透射光强。
3. 特征峰解析
常见特征峰与化学键、结构相关性如下：
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4. 光谱归一化与拟合分析
在数据后处理中，常用的方法包括：
归一化（Normalization）：消除样品厚度或浓度差异；
导数光谱分析（Derivative Spectra）：增强弱峰分辨能力；
高斯/洛伦兹拟合（Peak Fitting）：定量分析多组分峰；
主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）：用于光谱定量建模；
Tauc曲线分析：用于求取半导体带隙（Eg）。
例如，在固体半导体粉末光谱中，吸收系数与光子能量的关系可表示为：
(n = 2) 为直接带隙；
(n = 1/2) 为间接带隙；
通过绘制曲线并外推截距即可得到带隙能 (Eg)。
五、常见误差来源与控制
仪器漂移：应定期校正光源与探测器；
样品不均匀：粉末应充分混合压实；
光程不准：比色皿清洁且光程已知；
溶剂吸收影响：使用参比溶剂校正；
散射与基线漂移：采用积分球、平滑与多次测量。
六、应用实例
化学分析：测定有机化合物的官能团类型与浓度；
材料表征：研究半导体带隙、纳米材料吸收特性；
环境监测：检测水中硝酸盐、重金属配合物；
生物医药：测定蛋白质、核酸浓度（如A₂₆₀/A₂₈₀法）。
七、结语
紫外-可见-近红外光谱技术以其非破坏性、快速性与定量性成为实验室中不可或缺的表征手段。无论是对新材料的光学性能研究，还是对复杂体系的组分分析，只要严格控制样品制备与数据处理流程，就能获得可靠的光谱信息。未来，随着光谱仪分辨率、探测灵敏度与算法模型的提升，UV-Vis-NIR 光谱将在多组分在线检测、智能表征与光谱成像等领域展现更广阔的应用前景。
参考文献
Pavia, D. L., et al. Introduction to Spectroscopy, Cengage Learning, 2015.
Skoog, D. A., et al. Principles of Instrumental Analysis, 7th Edition, 2018.
Kubelka, P., & Munk, F. (1931). Z. Tech. Phys., 12, 593–601.
Stuart, B. Infrared Spectroscopy: Fundamentals and Applications, Wiley, 2004.