过程分析技术（PAT）二十年创新回顾：从光谱主导到数字孪生的演进之路

《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Celebrating successes and envisioning future innovations of PAT

本专题文集为庆祝德国化学会过程分析技术工作组成立20周年，汇集了拉曼光谱、近红外/中红外光谱等前沿研究。研究人员通过开发散射光校正、虚拟校准等创新方法，解决了分散体系定量分析、生物过程监测等关键技术难题。研究结果表明，PAT技术正朝着微型化、数字化方向演进，通过光谱数据与人工智能的结合，显著提升了工业生产过程的效率、安全性与可持续性。该文集为过程分析技术在循环经济和生物技术领域的应用提供了重要技术路径。

　　

在工业生产领域，实现生产过程的精准控制和实时监测一直是科学家和工程师们追求的目标。特别是在化工、制药和生物技术等行业，传统的过程监控方法往往存在滞后性，无法及时反映生产过程中的动态变化。这种滞后可能导致产品质量不稳定、资源浪费甚至安全事故。随着工业4.0时代的到来，过程分析技术（Process Analytical Technology, PAT）作为连接物理世界与数字世界的桥梁，正迎来前所未有的发展机遇。

德国化学会过程分析技术工作组（AK PAT）自2005年成立以来，一直致力于推动这一领域的技术创新和应用拓展。在成立初期，过程分析技术领域还处于相对分散的状态，缺乏统一的技术标准和交流平台。2002年举行的"过程分析技术研讨会"吸引了约200名专业人士参加，显示出这一领域的巨大潜力。受到国际先驱组织如CPACT和IFPAC的启发，德国于2005年3月31日正式成立了AK PAT，最初拥有88名成员。该组织建立了一个连接学术界、设备供应商和工业用户的"三方对话"平台，推动PAT从最初侧重于测量技术，逐步发展到涵盖数据转换、知识生成和通过数字孪生与人工智能实现过程控制的新阶段。

为庆祝AK PAT成立20周年，《Analytical and Bioanalytical Chemistry》杂志特别推出了本期专题文集，展示了当前PAT技术的最新进展和未来发展方向。文集中的研究论文共同致力于通过实时监测和基于数据的建模，提高生产过程的效率、安全性、可持续性和质量。

研究人员主要运用了振动光谱技术（包括拉曼光谱、近红外和中红外光谱）、化学计量学方法、数字孪生技术以及新型传感器设计等关键技术手段。这些方法的应用使得对复杂工业过程的深入理解和精准控制成为可能。

振动光谱技术——主导技术趋势

拉曼技术——新宠

专题文集中多个研究聚焦于拉曼光谱技术的应用和发展。Spoor等人研究发现，在分散体系如乳液中，散射光效应会对信号强度产生负面影响。他们开发了一种使用互补散射光探针的校正方法，显著改善了水-甲苯乳液中丙酮的定量测定。Villiger等人提出了一种使用计算机模拟加标的虚拟校准方法，可加速生物过程控制中耗时费力的拉曼模型构建。Spiske等人比较了具有气凝胶涂层毛细管的创新拉曼测量池，证明了技术适应如何提高检测灵敏度和改善鲁棒性。Wieland等人提供了一个非常实用的例子，他们使用拉曼光谱监测造纸行业中化学品的回收，从而避免因沉淀导致的停机。此外，Haisch等人开发了一种通用夹式适配器，允许在微反应器中同时进行拉曼和荧光测量，这是一种适用于移动和灵活使用的经济高效解决方案。Schmitt等人也解决了散射光效应问题，特别是针对悬浮液或结晶过程中出现的分散表面表征。

近红外和中红外——具有创新潜力的稳健经典技术

第二个技术重点集中在近红外和中红外光谱。Zimmerleiter等人展示了在层压板生产过程中酚醛树脂固化期间基于NIR的实时监测的工业实施。Romanach等人评估了连续数天的制药过程，并阐明了NIR光谱在质量保证和过程控制中的作用。Bec等人更深入地研究方法学：他们比较了两种不同的多变量NIR模型中检测限确定方法，为标准化工作提供了重要的方法学基础。Kau-Wacht等人在MIR领域开辟了新途径，采用基于激光的光热光谱法，这些方法不需要复杂的红外光纤，可能特别适用于稳健、紧凑的在线探头。

食品和生物技术中的应用

研究还展示了食品和生物技术领域的应用实例。Grosso等人使用拉曼光谱研究牛奶的凝固，并将他们的模型与卡尔曼滤波器耦合，用于弹性模量的实时预测，这是基于模型的过程控制的一个例子。Klijn等人专注于合成微生物群落的监测，他们讨论了使用在线生物量或代谢物数据控制共培养的PAT策略，这是生物过程的一个有前景的领域。此外，Bahnemann等人展示了如何通过巧妙适应3D打印培养容器中的测量几何形状来改进散射光分析，这是实验室规模创造性设备技术的一个例子。

基础贡献和方法学概念

一些贡献侧重于更高层次的方法学方法，或为将PAT集成到工业过程中提供了元层次。Jaeger等人在两篇贡献中展示了光谱数据分析的潜力：首先，他们演示了二维相关光谱和数据融合相结合用于化学反应建模，其次，他们概述了沿着可持续过程链（从回收到生物技术生产）的PAT应用。De Juan等人对高光谱成像作为一种新兴技术进行了简要而尖锐的分类，随着数据处理的发展，其潜力也将越来越可用于PAT。Schiewe等人概述了光子密度波光谱法，这是一种用于高浓度悬浮液中粒度测定的无校准方法，对生物技术和化学过程特别感兴趣。

数据分析、数字化和"异域"方法

文集还讨论了数据驱动技术：Akbari等人展示了如何将低成本电子鼻与多变量分析方法耦合，以实时检测和追踪工业区域的排放，包括一个用于澄清责任的归属方案。Reid等人处理通过智能手机相机进行比色测量的标准化问题，他们开发了一种适用于基于视频的反应监测的RGB数据调整的稳健校正方法。

本研究通过系统梳理过程分析技术二十年来的发展历程，清晰地展示了该领域从单一测量技术向综合性数字化解决方案演进的技术路径。拉曼和近红外光谱作为当前的技术焦点，正不断与数据驱动方法深度融合，推动过程监测向更精准、更智能的方向发展。特别值得关注的是微型化、无光纤和移动解决方案的发展趋势，这些创新使得PAT技术在更广泛的工业场景中得以应用。

过程分析技术作为实现工业可持续发展、数字化转型和效率提升的关键技术，在循环经济、质量保证和生物技术创新方面具有直接相关性。随着人工智能和数字孪生技术的成熟，PAT将在未来工业生产中发挥更加重要的作用。AK PAT作为这一领域的重要推动力量，将继续通过连接行业、研究机构和设备制造商的"三方对话"平台，促进技术创新和经验交流，为推动工业生产的绿色转型和智能化升级提供持续动力。

该专题文集不仅总结了过程分析技术的成功经验，更重要的是为未来的技术创新指明了方向。从基础研究方法学的完善到工业应用的拓展，从单一技术突破到系统集成创新，PAT技术正在形成一个完整的技术生态系统。这一发展对于应对当前工业生产面临的效率提升、资源节约和环境友好等挑战具有重要战略意义。