杏彩官方网址:试论分析仪器研发创新的切入点及有关问题

　　对分析仪器创新的切入点（分析仪器研发中仪器性能技术指标测试方法的创新、如何寻找减少分析测试误差方法研究的创新、重视样品前处理方法的创新和增加分析仪器的最佳使用条件选择功能的创新）和寻找创新点的方法等问题进行了论述。

　　科研工作者及部分企业领导者对分析仪器的创新认识不够全面，他们往往过度要求分析仪器研发者进行原始创新，其实，这是他们没有搞清楚分析仪器“原始创新性”的内涵、不懂得分析仪器原始创新的难度所致。分析仪器一般都是历史悠久的、面广量大的、涉及到光、机、电、算、用各个方面的、涉及多学科的产品，因此，想制造出整机原创性的创新产品，其难度是很大的。大多数创新型的分析仪器，都属于局部创新、二次创新和集成创新，这里的关键问题在于掌握仪器学理论和寻找创新点。作者长期以来非常重视仪器学理论，所以在分析仪器创新上取得了一定成就，曾获得了国家发明奖--紫外分光/荧光光度计[3]、[12]，它是一种一体化设计的新型创新仪器，是一种典型的集成创新的器仪，它将液相色谱/紫外光谱/荧光光度计三种仪器巧妙的有机相结合，只需要8µL的样品，就可以得到样品的紫外吸收和荧光发光信息，并区分样品中有紫外吸收、没有紫外吸收、没有紫外吸收而有荧光发射、没有荧光发射而有紫外吸收的各种组分[12]。

　　，分析仪器的研发创新工作，必须要求研发者具有非常深厚的、相关学科的、综合性的理论基础，这个理论就是仪器学理论。

　　，只有掌握一些仪器学理论知识，才有可能研发出真正的、高质量的分析仪器，才能保证分析仪器的可靠性。作者在大学里学精密仪器，大学毕业后在中国科学院工作，开始是维修各类仪器和使用各类仪器，后来又研发各类分析仪器。作者的实践表明，仪器学理论基础非常重要，一定要重视仪器学理论。作者的经验教训表明，研发者要做好分析仪器的创新，就必须学习一点仪器学理论，掌握仪器学理论可谓“一通百通”。只有认真学习仪器学理论，才能使你知其然知其所以然，才能从根本上了解各类仪器的原理、结构及其关键所在，才能使你真正掌握如何解决分析仪器的可靠性问题，才能保证分析仪器所检测的数据准确可靠（误差最小），才能使你真正能掌握评价仪器的方法，才能研发成功创新型的分析仪器，才有可能为我国的分析仪器做出更多的贡献。

　　“好用”，所谓“好用”，就是仪器“稳定可靠”。要达到“稳定可靠”的关键是要求仪器研发者能从仪器学理论上，理解分析仪器的核心技术指标（基线平直度BF、噪声N、光谱带宽SBW、杂散光SL等）的物理意义及这些技术指标对分析误差的影响等。往往由于研发制造者不懂得仪器学理论，所以他们研发制造出的分析仪器，就不大“好用”，分析测试的数据误差就很大。例如：每个样品，都有自己的最佳测试SBW，只有在最佳SBW下测试，误差才最小[7]、[2]，但是，很多分析仪器（特别是光谱仪器）给出固定的SBW，所以使用者买到仪器后，在分析测试工作中，数据的误差就一直很大，虽说分析测试数据勉强符合有关标准要求，基本上合格，但数据肯定不是最佳值，这些都是值得重视的仪器学理论问题；又如：使用者使用UVS时，试样浓度较低或较高时，分析误差很大，但是中等浓度时，分析误差却很正常，很多人不清楚其中原因，这是因为从仪器学理论和分析化学理论来讲，所有分析仪器中，BF、N都是限制被分析测试样品浓度下限的，而杂散光（SL）是限制被分析样品浓度上限的[2]、[3]、[7]。所以你懂了仪器学理论，就能很快解决问题。作者在清华大学、北京大学和国内各种培训班讲课时，经常讲很多仪器学理论问题。每当讲到SBW、BF、N、SL等核心技术指标对分析误差的影响时，清华大学分析中心、北京大学药学院等听课的老教授们听了都很高兴，他们说：“我干了一辈子分析测试工作，并不知道这里有这么深的学问”。曾经有不少朋友对作者说：“我过去根本不知道这些问题，仪器买来后用了5-6年，SBW从未变过”，所以，大家都异口同声的说：“了解掌握一些仪器学理论知识非常重要”，特别是在分析仪器研发的创新中，掌握仪器学理论是重要的基本功和切入点。

　　越高越好，但是影响灵敏度的因素有哪些？或者分析仪器的灵敏度，受哪些性能技术指标的影响和限制？这些都是分析仪器研发创新的切入点。有些分析仪器的研发者和使用者们讲仪器灵敏度的指标时，只是笼统注重讲那些指标的具体数据，不讲数据是怎么测试出来的，例如：只讲基线平直度(BF)、噪声(N)、漂移(SD)、杂散光(SL)等等的数据是多少，不讲这些数据的测试方法。我们说，讲仪器的性能技术指标时不讲指标的测试方法，这是不对的，因为同一台仪器，采用不同的测试方法，对完全相同的样品测试得到的性能指标的数据是不一样的，因此，对灵敏度的影响也不会一样[3]、[7]。我们国家对影响分析仪器灵敏度指标的测试方法标准较多，例如：国家标准（GB）、计量检定规程（JJG）、行业标准和企业标准等，此外，还有使用者习惯性的用具体样品来测试、评价仪器的灵敏度等等。但是，各种不同的测试方法，对完全相同的样品，在同一台仪器上测试出的该仪器的灵敏度指标会有不同的结果，没有可比性，例如：对HPLC仪器的灵敏度测试，有人用萘溶液测试、有人用蒽溶液测试[12]，但是这两种测试方法，即使在二者浓度相同的情况下，测出的吸光度值大小是不同的。由于蒽的摩尔吸光系数大，所以测出的吸光度值比萘的吸光度值大，如果只是用同一个浓度下的萘和蒽测出的仪器的吸光度大小，用这个吸光度值来说明仪器的灵敏度高低或评价仪器的优劣是不对的。又如：还有很多荧光分析检测仪器，国际上的科研工作者一般采用一定浓度的、中等荧光强度的硫酸奎宁（一般用10-5～-6mL/g浓度）做标准物质来检测仪器的灵敏度，这是对的。但是有人使用特别强的荧光物质（例如：荧光素钠）作为标准物质来检测荧光仪器的灵敏度，并且想用这种测试数据来和用硫酸奎宁，在相同浓度下检测的数据相比较，以此说明仪器的灵敏度好坏，这钟做法是不对的。

　　[3]、[4]、[7]，而基线平直度和噪声测试的方法，目前在业内五花八门。例如：有人测试基线平直度时，仪器波长两端各缩进几十“nm”，假设仪器波长范围为190nm-900nm，基线Abs；但是他们测试基线平直度时，只扫描测试仪器的200nm-850nm内的范围的数据作为“基线平直度”，这就违背了基线平直度的定义（即：仪器整个波长范围内各个波长上的噪声中最大值者就是仪器的基线平直度）。所以，仪器波长范围为190nm-900nm时，只是测试仪器的200nm-850nm内的范围的噪声，以此最大值数据作为“基线平直度”是不对的。这个范围内的扫描数据不能说是仪器的基线平直度，只能说明仪器可以保证200nm-850nm内的最大噪声为±0.001Abs；还有，七十年代我国的紫外可见分光光度计国家标准中，对噪声测试采用测试3分钟时间，本人曾经强烈要求改为测试15分钟-30分钟，目前的国标已经采用测试30分钟，但是国际接轨的方法是测试1小时，由于测试时间不同，结果肯定不会相同；还有测试时仪器所处的条件不同，结果也不同。例如：将纵坐标设置得很大或很小，测试出来的噪声结果，从图谱上看也不会一致。甚至国内外有些紫外光谱仪器、液相色谱仪器，由于其噪声很大，就不给出仪器的噪声指标，而只给出与噪声相矛盾的扫描速度（噪声大，扫描速度就快，反则反之），想以此来说明他们的仪器扫描速度快、仪器性能指标优于我国的同类仪器。目前，较多与国际接轨的对噪声测试方法是：仪器冷态开机，在500nm下，预热30分钟后，连续测试1小时，在这1小时内任取10分钟里的最大值与最小值之差的最大值，前面加“±”，这就是仪器的噪声。又如光谱带宽（

　　）：紫外光谱、原子吸收等光谱仪器的SBW直接影响分析测试结果的误差。这个指标在测试时有多种方法，不同的方法，测试结果会完全不同。例如经常被广泛使用的谱线轮毂法和瑞利准则法，前者是测试出SBW是多少纳米，后者测试出的是一个百分数，以谷值能否达到80%作为判断两条线是否分开的依据（一般称之为瑞利准则）。我国的计量检定规程（JJG）中规定：AAS采用Mn双线nm和279.8nm）的谷值是否可以达到40%来评价分辨率是否合格，并且指明AAS仪器的SBW在0.2nmSBW时测试。这种方法是不正确的，因为0.2nm的SBW，不可能对Mn双线nm）分不开。实际上，谱线轮毂法和瑞利准则法测出的分辨率数据中，前者是有量纲（nm）的，后者是一个百分比，二者没有可比性。还有一些使用者，喜欢用仪器对某些药物的测试结果，根据自己的经验来判断仪器的SBW是否合格，这种做法也同样是不妥的。对于各类分析仪器的各项技术指标，到底用什么测试方法测试更加科学？什么测试方法更加符合指标的定义（物理意义）？在这些方面

　　，仪器研发者和使用者都可以创新、可以寻找具体的新方法、寻找创新的切入点，并且可以用来比较或评价仪器的优劣，这就是分析仪器研发创新中，寻找分析仪器性能技术指标测试方法创新的切入点之一。3

　　样品前处理方法的研究是仪器研发创新切入点之一所有分析检测工作者得到的分析测试数据，肯定会包含误差。科学家们一致公认：一般的分析检测工作中的总误差中，样品前处理占30%，

　　60%以上。那么，怎样才能提高分析检测数据的可靠性？怎样保证前处理时产生的误差最小？怎样提高样品前处理的速度？这些都是所有分析仪器研发者必须重视的问题。我们不能在前处理时就把需要的成分处理掉了，这样分析仪器检查结果的数据误差就大了。作者和很修仪器的专家的实践表明：原子吸收分光光度计的分析检测误差很大时，就需要维修，而报修的仪器中，75%不是仪器问题，而是使用者的样品前处理、仪器条件选择、分析检测方法等问题所致。紫外可见分光光度计报修的仪器中70%不是仪器问题，原因也是出在与原子吸收一样的问题上。此类问题非常普遍，因为样品前处理所用时间造成的误差很大，因此样品前处理研究的创新也很重要。目前，国内外有很多企业正在研发各类样品前处理仪器或装置，这是一项非常重要的工作，应该引起重视，特别是有些企业在这些方面很注重创新。例如，德国Jena公司推出的AAS固体进样器就是典型之一[2]。固体样品的前处理一般都很难，所花时间一般也很多，而固体进样就是不需要对固体样品进行处理，直接用固体样品来分析检测。所以，这种不需要前处理就直接测试固体样品的方法，是一个性的创新工作，值得高度重视；还有流动注射进样、各种自动进样、联用技术等，都是样品前处理创新的潜在技术，它们都可以提高分析检测数据的可靠性。例如：GC-MS、LC-MS就是将色谱-质谱两种仪器联合起来应用，结果能解决两种技术单独不能解决的很多问题；薄层扫描-激光拉曼光谱联用技术，就是将研发的激光拉曼光谱仪器，和上海科哲公司研发的一种非常优异的薄层扫描色谱仪器，实现一体化联用的创新，它解决了两种仪器单独不能解决的、复杂体系的分析检测问题；上海安杰公司的气相分子吸收光谱仪，就是将样品前处理装置与紫外可见分光光度计联用的创新仪器，具有分析速度快、灵敏度高等特点。因此，作者认为分析仪器的研发者，应该大胆在样品前处理上创新，并且样品前处理是分析仪器研发创新的切入点之一。4减少分析检测误差的方法研究是分析仪器研发创新的切入点之一

　　分析仪器的分析检测数据的误差来自哪些方面？怎样寻找减少分析检测误差的方法？作者认为：这些问题非常重要，其关键点是仪器研发者能否找到准确的创新点和创新切入点。一台仪器在分析测试中得到的各类数据，肯定会有误差，其误差来源，国际上的科学家早有共识

　　样品前处理（约占30%）；②仪器的主要性能指标（约占30%）；③使用者的操作水平、仪器条件的选择（约占30%）；④分析方法的理论误差（约占2%），如光吸收仪器都是根据比耳定律设计的，而比耳定律理论上只适用于平行光，但是99%的仪器其入射到样品上的光不是平行光，所以产生了理论误差；⑤环境干扰（约占3%）等。如果仪器的研发者能找到影响误差的关键问。