基于拉曼光谱与化学计量学模型的乙醇产品中甲醇快速无损定量分析

本综述系统探讨了拉曼光谱结合化学计量学模型（包括PLS、iPLS、Kernel PLS和RBF-ANN）在乙醇产品中甲醇检测的创新应用。通过优化光谱区间与非线性建模，该方法在测试集上实现了6.84%的相对预测误差（REP%），显著优于传统色谱技术，为食品、药品和化妆品行业的快速质量监控提供了突破性解决方案。

　　

Materials and sample preparation

为建立稳健的多变量校准模型，本研究采用全因子实验设计制备训练集样品。通过系统调整乙醇体积百分比（6个梯度）与甲醇体积百分比（7个梯度），共构建42种浓度组合的样本体系，全面覆盖实际样品中可能存在的浓度变化范围。

Raman Spectroscopy for Methanol Quantification

拉曼光谱技术以其卓越的分辨能力，成功捕捉到甲醇、乙醇与水分子间的细微振动差异。图2展示了84个训练集样本和36个测试集样本在宽波长范围内的拉曼光谱图谱。随着两种醇类浓度的系统性变化，光谱数据呈现出明显规律性波动，为化学计量学建模提供了理想的数据基础。这种光谱响应特性使得即使在高浓度乙醇（40-60%）存在下，低浓度甲醇（<0.1%）的定量分析成为可能。

Conclusion

本研究成功开发了基于拉曼光谱与先进化学计量学模型的快速无损检测方法，精准解答了引言中提出的三个核心问题：首先，通过区间核偏最小二乘法（iKPLS）模型在36个测试样本上实现了6.84%的相对预测误差，证明了该方法应对光谱重叠挑战的卓越能力；其次，该方法可靠检测下限显著优于传统技术，即使在高浓度乙醇背景下仍能准确识别低浓度甲醇；最后，在模拟 adulteration 乙醇溶液的实际验证中，绝大多数样本的绝对相对误差低于10%，展现了强大的实际应用潜力。与气相色谱（GC）和高效液相色谱（HPLC）等传统方法相比，本技术无需复杂样品前处理，分析时间大幅缩短，为食品、制药和化妆品行业的质量控制和防伪追溯提供了革命性解决方案。