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    近紅外光譜法測(cè)定HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量

    2016-07-15 01:59:39溫曉燕劉紅妮蘇鵬飛
    火炸藥學(xué)報(bào) 2016年3期
    關(guān)鍵詞:分析化學(xué)

    溫曉燕,譙 娟,劉紅妮,蘇鵬飛,石 強(qiáng),胡 嵐

    (西安近代化學(xué)研究所, 陜西 西安 710065)

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    近紅外光譜法測(cè)定HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量

    溫曉燕,譙娟,劉紅妮,蘇鵬飛,石強(qiáng),胡嵐

    (西安近代化學(xué)研究所, 陜西 西安 710065)

    摘要:為了快速檢測(cè)HMX中雜質(zhì)晶型α-HMX的含量,在制備建模樣品的基礎(chǔ)上,利用近紅外光譜技術(shù),采用偏最小二乘法建立了HMX光譜與其α-HMX雜質(zhì)晶型含量的計(jì)算模型。討論了建模樣品的代表性、模型光譜范圍的選擇及模型的優(yōu)化過(guò)程。結(jié)果表明,模型具有廣泛代表性,最佳光譜范圍為6476~6446cm-1和4602~4424cm-1,交互驗(yàn)證決定系數(shù)(R2)為0.996,參考值交互驗(yàn)證殘差均方根(RMSECV)為0.20%;外部驗(yàn)證的殘差均方根(RMSEP)為0.27%;該法誤差均小于0.13%,標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.1%;近紅外光譜法操作簡(jiǎn)單、快速、無(wú)損、綠色環(huán)保,可用于HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型含量的檢測(cè)。

    關(guān)鍵詞:分析化學(xué);雜質(zhì)晶型;偏最小二乘法; 近紅外光譜技術(shù); HMX;α-HMX

    引 言

    HMX是目前單質(zhì)炸藥中密度大、能量高、感度低、綜合性能優(yōu)良的炸藥,廣泛用于制備各種高能混合炸藥、固體推進(jìn)劑和發(fā)射藥等。HMX有α、β、γ、δ4種晶型[1-2],由3,7-二硝基-1,3,5,7-四氮雜雙環(huán)[3 3 1]壬烷(DPT)合成制備的HMX終端產(chǎn)品存在α-HMX和β-HMX兩種晶型[3]。β-HMX感度低、能量高,是性能優(yōu)異的晶型,而α-HMX是雜質(zhì)晶型,因此為了嚴(yán)格控制HMX產(chǎn)物中雜質(zhì)晶型的含量,需要建立α-HMX雜質(zhì)晶型含量的快速測(cè)定方法。

    同一物質(zhì)不同晶型的定量測(cè)定方法有X射線粉末衍射法、傅里葉變換拉曼光譜法、中紅外光譜法、近紅外光譜法、太赫茲光譜法、固體核磁共振法和差示掃描量熱法等,這些方法在藥物晶型的定量方面應(yīng)用較多[4],而在火炸藥領(lǐng)域應(yīng)用較少。近紅外光譜分析技術(shù)具有分析速度快、可同時(shí)測(cè)定多種性質(zhì)、無(wú)損、無(wú)需化學(xué)試劑等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、紡織、食品、石油化工等領(lǐng)域。在火炸藥領(lǐng)域,近紅外分析技術(shù)在火炸藥組分定量方面的研究較多[5-6],但用于晶型分析的報(bào)道較少。

    本研究利用不同晶型HMX中C—H、N—O等化學(xué)鍵的泛頻振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)對(duì)近紅外光的吸收特性,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,建立不同α-HMX雜質(zhì)晶型含量HMX樣品的近紅外光譜與其雜質(zhì)含量的相關(guān)關(guān)系,即α-HMX雜質(zhì)晶型的近紅外光譜模型,通過(guò)應(yīng)用驗(yàn)證,形成了HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型近紅外快速測(cè)定方法。對(duì)于未知樣品只需掃描光譜,利用α-HMX的雜質(zhì)晶型模型直接計(jì)算得出其含量。此方法簡(jiǎn)單、快速、無(wú)損,解決了HMX晶型純度無(wú)法快速檢測(cè)的難題,為HMX生產(chǎn)過(guò)程和產(chǎn)品快速檢測(cè)提供參考。

    1實(shí)驗(yàn)

    1.1樣品和儀器

    β-HMX,工業(yè)品,純度大于99.5%;硝酸銨,分析純,西隴化工有限公司;冰醋酸,分析純,淅江三鷹化學(xué)試劑有限公司。

    MPA型FT-NIR近紅外光譜儀,BRUKER公司,采樣方式為漫反射方式,掃描譜區(qū)范圍4000~12500cm-1,掃描次數(shù)64次,分辨率為8cm-1,增益為1倍。

    1.2樣品制備

    1.2.1α-HMX樣品的制備

    將6gβ-HMX和6g硝酸銨加入到850mL冰醋酸中,攪拌加熱,使懸濁液透明澄清,繼續(xù)攪拌15min,降溫,冷卻至室溫,過(guò)濾出固體,經(jīng)蒸餾水、乙醇洗滌后,抽干,室溫干燥,得到α-HMX樣品。樣品經(jīng)色譜歸一化法測(cè)定,其純度大于99.5%;其紅外圖譜、X-射線衍射圖譜與α-HMX標(biāo)準(zhǔn)圖譜對(duì)照一致,α-HMX的粒度分布和顆粒狀態(tài)與實(shí)際待測(cè)樣品一致。

    1.2.2建模樣品的制備

    將α-HMX和β-HMX樣品按照不同的質(zhì)量比配置一系列的建模樣品,每個(gè)樣品5g。分別稱取實(shí)驗(yàn)所需計(jì)算量的α-HMX和β-HMX樣品置于樣品杯中,緩慢攪拌5min混合均勻。建模樣品粒度分布和顆粒狀態(tài)與實(shí)際待測(cè)樣品一致。以建模樣品中β-HMX樣品的含量作為α-HMX雜質(zhì)晶型含量的參比值。

    1.3樣品光譜采集

    近紅外光譜儀開(kāi)機(jī)后預(yù)熱0.5h,取適量樣品置于直徑為22mm的平底玻璃樣品杯中,使樣品平鋪于杯底,厚度大于10mm,進(jìn)行光譜采集。共采集170個(gè)樣品,每個(gè)樣品掃描3次,然后取平均光譜。170個(gè)HMX樣品的漫反射光譜如圖1所示。

    圖1 170個(gè)HMX樣品的漫反射光譜圖Fig.1 Diffuse reflectance spectra of 170 HMX samples

    1.4模型的建立與驗(yàn)證

    170個(gè)樣品中114個(gè)樣品分為校正集樣品,α-HMX的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0~10.0%,用于建立校正模型,剩余56個(gè)樣品作為驗(yàn)證集,α-HMX的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0~9.7%,用于對(duì)所建立的校正模型進(jìn)行驗(yàn)證。

    對(duì)校正集樣品的光譜先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后采用偏最小二乘法將其與對(duì)應(yīng)樣品中α-HMX晶型含量的參比值進(jìn)行線性回歸,建立校正模型。用驗(yàn)證集樣品對(duì)所建模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。

    2結(jié)果與討論

    2.1建模樣品的代表性

    由于近紅外光譜有效信息率低,分析技術(shù)的核心是從復(fù)雜、重疊、變動(dòng)的光譜中提取微弱的有效信息,因此只有建模樣品和待測(cè)樣品的背景信息一致且有廣泛的代表性,才能建立適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性好、精確度高的模型[7-8]。

    制備建模樣品所用的β-HMX符合GJB 2335-1995《奧克托今規(guī)范》;另外,待測(cè)樣品中β-HMX的質(zhì)量分?jǐn)?shù)在90%以上,從工業(yè)品中選擇特征衍射峰與標(biāo)準(zhǔn)β-HMX特征衍射峰完全一致的樣品配制建模樣品,與待測(cè)樣品是相同生產(chǎn)方法的不同生產(chǎn)線不同批次的多個(gè)產(chǎn)品,其他雜質(zhì)相同,近紅外光譜信息的背景信息相近,有利于有效信息的提取,相反,如果采用晶型純度和化學(xué)純度都很高的樣品制備建模樣品,則建模所用樣品的背景信息和實(shí)際生產(chǎn)產(chǎn)品的背景信息有所不同,會(huì)影響所建模型的適用性和準(zhǔn)確性。

    2.2模型光譜范圍的選擇

    建立近紅外光譜模型的過(guò)程就是從復(fù)雜的光譜信息中提取有效的光譜信息,將高效的光譜信息與參比值進(jìn)行線性關(guān)聯(lián)[9-10]。因此,提取有效信息是建立優(yōu)秀模型的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

    α-HMX、β-HMX和兩者混合的HMX樣品的近紅外光譜圖如圖2所示。

    從圖2可以看出,α-HMX和β-HMX近紅外光譜有明顯差異,而β-HMX和含兩種晶型的混合HMX的圖譜幾乎一致,因此模型光譜范圍的選擇主要考慮α-HMX、β-HMX圖譜的差異。

    圖2 α-HMX、β-HMX和HMX的近紅外光譜圖Fig.2 NIR spectra of α-HMX,β-HMX and HMX

    在C—H鍵一級(jí)倍頻6000cm-1附近,α-HMX的吸收強(qiáng)度顯著大于β-HMX,α-HMX與β-HMX吸收峰均為雙峰,第1個(gè)峰的位置 (6030cm-1)基本一致,

    第2個(gè)峰的位置分別為5918cm-1和5978cm-1;在C—H鍵二級(jí)倍頻中心近似位置8700cm-1附近,α-HMX與β-HMX的吸收強(qiáng)度基本一致,但α-HMX出現(xiàn)3個(gè)吸收峰,而β-HMX只出現(xiàn)1個(gè)吸收帶;在硝基的二級(jí)倍頻4610cm-1附近,α-HMX有雙吸收峰,而β-HMX沒(méi)有顯著的吸收峰。

    因此,將包含C—H鍵一級(jí)、二級(jí)倍頻和硝基二級(jí)倍頻的光譜區(qū)間組合優(yōu)化建模,發(fā)現(xiàn)包含C—H鍵一級(jí)倍頻和硝基二級(jí)倍頻的光譜范圍所建模型的預(yù)測(cè)精度和適應(yīng)性最好。

    2.3模型的優(yōu)化

    為了獲得高質(zhì)量的校正模型,采用不同的光譜預(yù)處理方法和多個(gè)光譜范圍建立若干模型,結(jié)合模型的評(píng)價(jià)體系進(jìn)行優(yōu)化,選擇最優(yōu)模型。表1列出了較好的15個(gè)模型的評(píng)價(jià)參數(shù)。

    表1 15個(gè)校正模型的評(píng)價(jià)參數(shù)

    注:SNV,矢量歸一化;MSC,多元散射校正:N為剔除異常樣品數(shù);T為RMSECV與維數(shù)的關(guān)系。

    從表1可以看出,這些模型的決定系數(shù)均大于0.99,說(shuō)明模型擬合得非常好,擬合值與參比值趨于一致;RMSEP和RMSECV均在0.20%~0.35%,說(shuō)明模型的精度很高,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也很高。盡管模型的預(yù)處理方法不同,模型的光譜范圍也不相同,但模型的光譜范圍均包含了C—H鍵一級(jí)倍頻吸收帶的中心近似位置6000cm-1,說(shuō)明該光譜范圍吸收特征性強(qiáng)、區(qū)分度大,能提供有效信息,有利于提高模型的精度。另外,幾乎均不包括C—H鍵二級(jí)倍頻吸收帶的中心近似位置8700cm-1,從反面說(shuō)明建模光譜范圍選擇合適,排除了干擾信息。

    綜合模型評(píng)價(jià)的所有參數(shù),選擇模型8為最優(yōu)模型。模型8交叉驗(yàn)證的預(yù)測(cè)值與參比值的線性關(guān)系如圖3所示,R2為0.996,RMSECV為0.20%,RMSEP為0.27%,偏差為0.03%,

    從圖3可以看出,定標(biāo)模型預(yù)測(cè)值與參比值的線性關(guān)系較好。模型8光譜范圍為6476~5446cm-1和4602~4424cm-1,光譜定量范圍比較窄,提取有效信息效率高。模型8的光譜預(yù)處理方法為一階導(dǎo)+MSC,模型的維數(shù)為7維,RMSECV與維數(shù)的關(guān)系如圖4所示。

    圖3 交叉驗(yàn)證的預(yù)測(cè)值與參比值的關(guān)系Fig.3 Relation of the predicted values and actualones for cross-validation

    從圖4可以看出,隨著維數(shù)的逐漸增大,RMSECV的值逐漸減小,當(dāng)維數(shù)為7時(shí),RMSECV的值最小,當(dāng)維數(shù)再增大時(shí),RMSECV的值由于過(guò)度擬合而稍微變大,而且整個(gè)變化過(guò)程平滑,符合優(yōu)秀模型RMSECV與維數(shù)的變化關(guān)系。說(shuō)明建模樣品具有廣泛的代表性,光譜范圍、前處理方法、異常樣品的剔出方法、擬合方法、維數(shù)等選擇十分恰當(dāng)。

    圖4 RMSECV與維數(shù)的關(guān)系Fig.4 Relationship between RMSECVand dimension

    2.4準(zhǔn)確度和精密度

    用所建模型測(cè)定4個(gè)HMX標(biāo)準(zhǔn)樣品中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量,每個(gè)樣品平行測(cè)定10次,測(cè)定結(jié)果如表2所示。

    由表2可以看出,平均值與參比值的誤差分別為0.10%、-0.03%、-0.13%、0.09%,說(shuō)明該方法準(zhǔn)確度高。另外,該方法平行測(cè)定10次的標(biāo)準(zhǔn)偏差不大于0.13%,說(shuō)明該方法的準(zhǔn)確度和精密度較高。

    2.5近紅外光譜法的應(yīng)用

    采用近紅外光譜法對(duì)15個(gè)HMX樣品進(jìn)行檢測(cè),樣品中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量見(jiàn)表3。

    從表3可以看出,不同樣品中的α-HMX雜質(zhì)晶型的質(zhì)量分?jǐn)?shù)均小于1%,且存在差異。

    表2 4個(gè)HMX樣品中α-HMX雜質(zhì)晶型含量的測(cè)定結(jié)果

    表3 15個(gè)HMX樣品中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量

    3結(jié)論

    (1)采用近紅外光譜技術(shù)建立了HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型含量的模型。該模型交互驗(yàn)證的相關(guān)系數(shù)R2為0.996,RMSECV為0.20%,RMSEP為0.27%。

    (2)利用該模型建立的近紅外光譜法準(zhǔn)確度和精密度較高,便捷快速,可用于快速測(cè)定HMX中α-HMX雜質(zhì)晶型的含量。

    參考文獻(xiàn):

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    Determination of α-HMX Phase Impurity Content in HMX by Near Infrared Spectroscopy

    WEN Xiao-yan, QIAO Juan, LIU Hong-ni, SU Peng-fei, SHI Qiang, HU Lan

    (Xi′an Modern Chemistry Research Institute, Xi′an 710065,China)

    Abstract:For rapid detection ofα-HMX phase impurity content in HMX, based on the preparation of samples for building model, the mathematical model between HMX spectra andα-HMX impurity phase content was established with partial least squares (PLS) method using near infrared spectroscopy technique.The representativeness of samples for building model, the selection of the spectral range and the optimization process of the model were discussed. The results show that the model has a broadly representativeness, the prefered spectral ranges are 6476-6446 and 4602-4424cm-1, the correlation coefficient of cross-validation is 0.996, the root mean square error of cross-validation(RMSECV) is 0.20%, and the root mean square error of prediction (RMSEP) of external-validation is 0.27%. The error of the method is less than 0.13% and the standard deviation is 0.1%. The method has the advantages of simple operation, rapid, non-destructive and green enviromental protection, and can be used to detect theα-HMX phase impurity content in HMX .

    Keywords:analytical chemistry; phase impurity;partial least squares method; near infrared spectroscopy technique; HMX;α-HMX

    DOI:10.14077/j.issn.1007-7812.2016.03.012

    收稿日期:2015-11-04;修回日期:2016-04-19

    基金項(xiàng)目:國(guó)防科工局基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(Z092013T003)

    作者簡(jiǎn)介:溫曉燕(1974-),女,高級(jí)工程師,從事火炸藥理化分析研究。E-mail:wenxy204@163.com

    中圖分類號(hào):TJ55;O657.3

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1007-7812(2016)03-0061-05

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