近年来，随着我国科学技术的大力发展，近红外光谱技术水平不断地提升，其被广泛应用于农业、纺织、食品、药物、饲料和石油化工等领域中。近红外光谱技术的优势在于分析速度快，分析效率比较高，而且分析成本相对较低，检测分析过程中无需预先处理样品，有利于在线分析工作的开展，属于无损分析技术。化学计量学方法能够找到测量和变量之间的相关性，发现事物变化的内在规律，可进一步提升测量分析结果的准确性。加强对用于近红外光谱分析化学计量学方法的研究，有利于降低各项干扰因素对近红外光谱模型的影响，提高近红外光谱分析技术的应用效果。
一、近红外光谱分析技术
近红外光是一种电磁波，其处于红外和可见光吸收区域之间，常被讹用于检测常量有机成分。在数学理论发展的当下，近红外光谱技术的应用范围逐渐拓展，也被应用于微量组分、无机成分检测中。常见的检测方式有两种：一种是放大检测信号，另一种是使用近红外光谱技术来丰富有效信息含量，实施多元校正模型检测。近红外光谱分析技术的优势在于检测速度快，效率高，而且属于非接触式检测，无需对样品进行预处理，过程相对简洁[1]。
现代近红外光谱分析技术主要是通过创建校正模型来定量分析或定性分析未知样本。在应用近红外光谱分析技术的时候，应当选择有代表性的校正集样本，按照标准参考方法来进行数据测定。同时，要结合相关数据，应用化学计量学方法来创建校正模型，减少各因素的干扰。
二、化学计量学方法
化学计量学的基础是机器学习，其作用在于解决化学领域中的问题。由于近红外光谱有着较弱的吸收强度，容易出现重叠情况，因此不太容易分析常规的单变量，而化学计量学方法的应用，便能够改善这一情况，有利于提高近红外光谱分析技术水平，可将众多变量有效结合，共同反映目标组分性质。
化学计量学软件的应用，是近红外光谱分析技术发展中的关键要点，是现代红外光谱技术发展的显著标志。可以说近红外光谱技术的发展，在一定程度上推动了化学计量学的发展。就目前而言，近红外光谱分析技术中化学计量学方法的研究主要在以下方面：首先是对光谱预处理方法的研究，这部分针对于特定的样品体系，旨在减少非目标因素的干扰，为创建校正模型奠定扎实基础；其次是研究近红外光谱分析的定量校正方法、定性校正方法，以建立科学的分析模型；最后是研究校正模型传递技术，目的在于降低校正模型建设时间，减少分析成本[2]。
三、用于近红外光谱分析的化学计量学方法研究
（一）光谱变量选择方法
应用近红外光谱分析技术的时候，需要创建分析模型，所创建的分析模型需要有较强的预测能力并且足够稳定，波长特征变量是影响分析模型功能的重要因素之一。当前许多学者都针对于波长特征变量的选择进行了研究，对现存的各种波长选择算法进行了综合评述，科学分析了其优缺点及其进展。现阶段被广泛应用的方法是基于模型集群分析的变量选择方法，其属于竞争性自适应重加权采样法，自加权变量组合集群分析法、迭代变量子集优化等方法也有着不错的应用。在科学技术的日新月异下，变量选择方法越来越多，不同变量选择算法的联合应用备受关注，许多学者也对此进行了研究[3]。
直观的变量选择方法是排列所有的光谱变量，并验证每一种可能，从中挑选出最优的变量组合。但由于近红外光谱变量较多，现有的计算速度难以满足分析需求，因此要通过优化算法来选择变量，尽量减少模型的预测偏差。采用变量重要性判据方法，则能够进一步提升计算效率。如应用无信息变量删除法、双竞争自适应重加权采样法等。变量和变量之间具有协同作用，这给变量选择带来了一定的难度，容易受到负协同变量的影响，以致于所选择的变量不具备代表性。基于此，则可以采用C值算法来进行处理，计算回归系数，优化变量选择。另外，还可以采用综合策略，指的是同时采用多种不同的变量选择方法，然后综合评价最终得出的结果，这也可以在一定程度上改善变量选择效果。分段处理近红外光谱可降低变量选择难度，提出有效的波段选择法。
（二）光谱预处理方法
光谱预处理方法，指的是将光谱信号中不必要的变化剔除，常见的方法有净分析信号、乘性散射校正、去噪等方法。可在此基础上对其进行研究，以改进光谱预处理方法。在近红外光谱分析中，求导是光谱预处理方法之一，其可在一定程度上提升光谱的灵敏度，使之分辨率更高，但要注意的是求导也会导致噪声影响加重，需要利用小波变换求导来促进信噪比的提升。另外，还可以使用分数阶导数法，其能够取得较好的应用效果[4]。基于主成分分析，可使用外部参数正交化来进行光谱预处理。这种方法是将光谱中的外部干扰变量、浓度变量当作是独立体，以消除正交空间中的干扰，如温度因素干扰、水分因素干扰等。随着科学技术的发展，预处理方法和多元校正的融合应用势在必行，是一种新的发展方向。
（三）多元校正算法
在近红外光谱分析化学计量学方法中，多元校正是关键部分，对多元校正算法进行研究，需要综合考虑两个方面：一方面是定量分析，另一方面是定性分析。目前应用较为广泛的多元校正方法有主成分回归法、人工神经网络、偏最小二乘等，其能够和多个变量结合反映研究目的。
采样理论下的模型组合方式主要有两种，一种是样本采样，另一种是变量采样，其作用在于强化模型的预测能力。另外，影响模型预测结果的因素还有近红外光谱的非线性。如若目标组分浓度范围超出了规定，所采用的光谱预处理方式不合理，或是存在仪器漂移等情况，则会在一定程度上降低线性模型的预测准确度[5]。
在近红外光谱分析中应用多目标回归法，可以在同一时间预测多个具有关联性的目标变量，其能够充分挖掘出目标变量之间的关系，有利于保障分析和预测结果的准确性。
结束语
总而言之，为充分发挥近红外光谱分析技术优势，拓展经红外光谱分析技术的应用范围，则一定要加强对其化学计量学方法的研究。虽然当前所采用的化学计量学方法，足以解决大部分的分析问题，但是仍然需要加大研究力度，予以重视。随着新兴技术的大力发展，越来越多的现代科学技术融入到近红外光谱分析化学计量学方法应用中，能够大大提升分析模型的预测能力，提高预测结果的准确度。
参考文献：
[1] 陈瀑, 戴嘉伟, 李敬岩, 许育鹏, 刘丹, 褚小立. 近红外光谱分析中的化学计量学方法进展[J]. 化学试剂, 2023, 45 (06): 105-112.
[2] 邵学广. 温控近红外光谱及相关的化学计量学方法研究. 天津市, 南开大学, 2018-12-01.
[3] 刘金金. Tchebichef图像矩在近红外光谱分析中的应用研究[D]. 兰州大学, 2018.
[4] 庄新港. 近红外光谱分析应用研究及新型光谱感知节点入射光学系统设计[D]. 山东大学, 2017.
[5] 王丽丽, 庄新港, 陈琦, 吴雪原, 方家熊. 化学计量学方法在近红外光谱分析中的应用研究[A] 中国化学会第30届学术年会摘要集-第二十五分会：化学信息学与化学计量学[C]. 中国化学会, 中国化学会, 2016: 1.