基于物理原理的NIR交互光谱解读：干盐腌制白鱼水分含量评估中的分层与结构演化

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Physics-based interpretation of NIR interaction spectroscopy in layered, structurally evolving samples: Water content assessment of dried salt-cured whitefish

　　

近红外（Near-infrared, NIR）光谱技术广泛应用于食品工业、木材科学以及生物医学和制药等领域的快速无损化学与成分分析。然而，将NIR光谱应用于完整、异质且结构复杂的材料仍具挑战性，因为测量得到的光谱不仅受化学吸收影响，还受到由样品结构和测量几何控制的光子传输的制约。这些挑战在分层或结构演化系统中尤为突出，因为在这些系统中，光子传输会随加工、成熟或老化过程而发生变化。在此背景下，分层系统指由两个或更多光学性质不同的区域按层状排列构成的材料，例如表层与底层本体组织。结构演化系统则指在加工或储存过程中这些光学性质随时间变化的材料。此类系统的实例包括形成果皮、外皮或干燥硬壳的食品、外层厚度可变的生物材料（如皮肤或脂肪层）、制药包衣工艺，以及发生瘀伤或烧伤等结构变化的生物组织。在许多此类案例中，校准模型仍依赖经验性开发，对底层光子传输机制的解读仍然有限，尽管人们早已认识到基于物理原理的光传播建模能够改进NIR测量的解释。

本研究通过将先前测得的体光学特性与分层模型中的蒙特卡洛光子传输模拟、NIR交互（interactance）测量以及偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归相结合，开发了一个用于解读干盐腌制白鱼NIR交互测量的物理框架。目标是阐明采样几何、吸收、散射和表面盐层发展如何共同控制光子传输，从而影响光谱变化、模型线性和校准鲁棒性。研究人员利用来自两个生产批次的测量数据开发了水分含量预测模型，并在独立的生产批次上进行了评估，以考察这些物理效应如何反映在预测性能和鲁棒性中。

该研究的主要贡献并非引入新的预测算法，而是对分层、结构演化样品中NIR交互信号和水分含量校准模型为何表现出当前行为提供了机理性理解。具体而言，分析揭示了几何相关的地下敏感性与信号强度之间的权衡如何源于底层传输机制，以及表面盐层的发展如何改变对下方肌肉组织的敏感度，并相应影响校准行为。通过将信号形成与校准性能联系起来，该框架能够为结构异质性材料鲁棒测量策略的开发提供指导。这些见解也可能为其他分层、结构演化系统的研究提供参考，在这些系统中，表面层在加工过程中形成并影响光学采样。

近红外（Near-infrared, NIR）光谱技术因其快速、无损的特性，在食品、木材和生物医学等领域广泛用于成分分析。然而，当应用于完整、异质且结构复杂的材料时，光谱信号不仅由化学吸收决定，还受样品结构及测量几何控制的光子传输影响。分层系统（如表面层与本体组织）和结构演化系统（如干燥食品、生物组织）中，光子传输随加工过程变化，导致校准模型常依赖经验开发，缺乏对底层机制的物理理解。干盐腌制白鱼（clipfish）是典型的分层、结构演化样品，干燥时肌肉微观结构变化，同时形成高散射的表面盐层，引起批次间变异。水产行业需求快速客观的水分评估方法，手动分级精度约±2.0个百分点，而既有NIR校准模型鲁棒性不足。因此，理解光子传输如何塑造光谱信号对开发稳健校准至关重要。

研究人员将先前测得的体光学特性、蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）光子传输模拟、NIR交互（interactance）测量和偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归相结合，建立物理建模框架，以阐明采样几何、吸收、散射和表面盐层发展共同控制光子传输，并影响光谱变化、模型线性和校准鲁棒性。结果显示，完整鱼的测量呈现三个近似光子传输区域：肌肉主导采样（>51%水分）、盐层生长（51–47%）和成熟盐层（<47%），反映了表面盐层的影响。采样几何中的照明–检测偏移决定了探测深度、采样体积和信号强度，中间偏移在代表性子表面采样与信噪比之间获得平衡。光谱预处理（如标准正态变量变换，SNV）可能移除反映结构演化的物理有意义强度变化。基于两个生产批次（共58条鳕鱼）的校准模型在独立测试集（批次3和4，共50条鱼，含绿青鳕）上表现出有限转移性，提示统计上稳健的校准模型不一定物理一致。该框架为结构异质材料鲁棒测量策略开发提供了物理指导。

关键技术方法：鱼类样品由挪威Br?drene Sperre AS提供，校准集为第一批（18条鳕鱼，2024年3月）和第二批（40条鳕鱼，2024年10月），测试集为第三批（10条鳕鱼，2023年3月）和第四批（20条鳕鱼+20条绿青鳕，2025年10月）。方法包括：双积分球（DIS）结合逆添加–加倍（IAD）算法测量肌肉体光学特性；基于Python的MC模拟光子传输，采用Henyey–Greenstein相位函数，盐层设为非吸收性光学扩散体；自建光谱仪（761–1081 nm，20个波长通道，FWHM约16 nm）采集五种偏移（6.5–18.5 mm）的NIR交互光谱；PLS回归建模；对比原始交互、吸光度（log₁₀(1/I)）、强度归一化、SNV及导数预处理。

研究结果：
3.1 参考水分含量
校准集水分范围为37–57%，测试集集中于47–56%，低于47%的样本很少，反映工业实际分布。批次4的绿青鳕水分略高于鳕鱼，但未改变整体覆盖。

3.2 蒙特卡洛光传播模拟
3.2.1 肌肉的蒙特卡洛模拟：单向层模拟显示，检测强度对约化散射系数μ^′_s呈非单调依赖，最大强度随偏移增大向低μ^′_s移动；吸收系数μ_a引起单调衰减。短偏移对散射变化敏感，长偏移对吸收更敏感。

3.2.2 完整鱼的蒙特卡洛模拟：双层模拟显示，检测强度随盐层厚度增加先降后升，源于散射屏障与层内横向传输两机制的竞争；盐层散射系数增大增强衰减；970 nm处效应更显著，短偏移下恢复明显，长偏移下呈单调下降。

3.2.3 采样几何的影响：增大偏移增加探测深度（最长超过15 mm）和光子路径长度，但降低信号强度。中间偏移#3在探测深度与信噪比之间提供了折中。

3.3 NIR交互测量与解读
3.3.1 蒙特卡洛模拟与实测光谱的定性一致性：模拟与实测的相对强度变化随偏移和波长呈定性一致，验证了简化模型对主导光子传输行为的捕捉能力。

3.3.2 去除表面盐层后的肌肉测量：去除盐层后，实测强度随水分下降而降低，与基于体散射的模拟预测相反，表明结构变化（如表面反射）而非体散射主导了肌肉信号。

3.3.3 表面盐层对完整鱼交互测量的影响：完整鱼光谱呈现三个水分区域：>51%时肌肉主导，盐层影响弱；51–47%盐层生长，衰减增强；<47%成熟盐层严重限制光子穿透，水吸收对比度消失，去除盐层后对比度恢复。

3.4 校准建模
3.4.1 采样几何对校准鲁棒性的影响：偏移#3在多数预处理下预测性能较优，符合几何权衡原理；长偏移在低信噪比下可能受限。

3.4.2 预处理效应：吸光度转换改善高水分区线性，但过渡区误差增大；SNV和导数预处理抑制宽带强度变化，却移除了反映结构演化的有效信息。交叉验证统计看似良好，但外部验证显示偏差和批次间转移性有限。

3.4.3 实际考虑：研究指出，采样几何应作为设计变量，预处理应基于物理理解，外部验证对揭示区域依赖行为至关重要，未来可采用区域感知模型或非线性方法。

讨论与结论：讨论部分强调，分层结构演化系统中光子传输机制主导光谱变化，预处理必须物理知情；统计上稳健的校准统计量（如高R²、低RMSECV）可能掩盖区域转换，不能作为模型最优的证据。结论指出，NIR交互信号由肌肉光学特性、表面盐层发展和测量几何共同控制，表面盐层是完整鱼光谱变化的主要来源；三个描述性区域解释了校准行为和固有局限。采样几何是关键设计参数，中间偏移在代表性子表面采样与信号强度间取得平衡。强度相关变化可能携带物理有意义信息，预处理应在物理框架指导下选择。该机制框架可推广至其他分层、结构演化材料，如干腌食品、制药包衣及生物组织。