拉曼光譜法分析與鑒別不同精煉程度的石蠟

張書迪，方巧靈，陳芳芳，龐海月，陳川，葉廷秀，張伯超，王貴弘

（廈門醫(yī)學院 天然化妝品福建省高校工程研究中心，福建廈門 361023）

石蠟是我國重要的工業(yè)原料之一，廣泛用于造紙、食品、蠟燭、包裝、冶金、電子等領(lǐng)域。石蠟主要由直鏈烷烴構(gòu)成，將原油蒸餾后的潤滑油餾分經(jīng)過諸如冷榨、發(fā)汗、白土吸附、溶劑脫蠟、溶劑噴霧脫油、加氫精制等加工過程而得［1］。精制加工的主要作用是去除原料中的硫、氮、氧等非烴類雜質(zhì)，脫油，將不飽和烴加氫還原等［1–2］。根據(jù)加工精制程度的不同，石蠟可分為粗石蠟、半精煉石蠟和全精煉石蠟。3 種石蠟的正構(gòu)／異構(gòu)／環(huán)烷烴含量、碳分布、含油量等化學組成不同，用途各異［3–4］。由于含油量較高，粗石蠟的主要用途為制造火柴、纖維板、蓬帆布等；半精煉石蠟和全精煉石蠟更加純凈，主要用于食藥品生產(chǎn)與包裝、容器表面涂料、瓜果蔬菜保鮮、電器元件絕緣、提高橡膠抗老化性和柔韌性等，因此精煉石蠟的用途更加廣泛［5］。

據(jù)報道，市場上半精煉石蠟的售價要比粗石蠟高出約300 元／噸，而全精煉石蠟的價格則更高［6］。3 種石蠟均為白色固體，無法從外表對其進行準確鑒別。一般根據(jù)石蠟化學組成成分的不同，可以使用氣相色譜法進行分析，但該法需要將樣品進行溶解后上機分析，較為費時費力；根據(jù)石蠟物理微觀結(jié)構(gòu)的不同，可用X 射線衍射、光學／電子顯微鏡觀察晶體結(jié)構(gòu)的差異，但晶體結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，利用上述方法不能很好地對精煉程度不同的石蠟進行特異性鑒別［3–4］。拉曼光譜法是通過測量化學物質(zhì)對入射光的非彈性散射造成光子能量的變化程度，從而測量對應(yīng)化合物含量的一種分析方法。與上述幾種方法相比，拉曼光譜法具有快速、簡便、非破壞性、原位分析性等優(yōu)良特性［7］，尤其適合分析不易進行樣品前處理的固體樣品，因此被廣泛用于許多領(lǐng)域，如珠寶玉石中石蠟填充物的分析鑒定［8–9］、大米中石蠟摻雜物的分析鑒別［10］、水果表皮人工石蠟層的分析鑒別［11］、蜂蠟中非法石蠟添加物的分析鑒定［12］等。雖然拉曼光譜法在石蠟的檢測中已有較多應(yīng)用，但目前并沒有采用該技術(shù)分析與鑒別不同精練程度石蠟的報道。筆者采用拉曼光譜法對16 種不同精練程度的石蠟樣品進行分析，考察不同激光波長對拉曼信號的影響，并用化學計量學方法進行建模分析，以期達到有效鑒別的目的。

1 實驗部分

1.1 主要儀器與試劑

激光共聚焦顯微拉曼光譜儀：DXR3 型，配有聚苯乙烯球標準樣品，美國賽默飛世爾公司。

石蠟樣品：共16 份，精煉程度不同，信息見表1。其中13 份作為化學計量學模型訓(xùn)練集（編號以P 開頭），3 份作為模型驗證集（編號以T 開頭）。

表1 石蠟樣品信息

1.2 實驗方法

在分析樣品前，使用聚苯乙烯球標準樣品對儀器進行自動化校準與調(diào)諧（包括激光聚焦位置、拉曼位移值校準等）。校準完畢后，從每種樣品中隨機抽取3 個顆粒放在載玻片上，然后將載玻片置于儀器檢測臺上。將視野及激光聚焦至樣品表面后，按照表2 儀器工作條件對樣品顆粒進行分析，在每個顆粒上采集來自3 個不同點的拉曼譜圖，記錄并保存獲得的數(shù)據(jù)。

表2 拉曼光譜儀工作條件

1.3 數(shù)據(jù)處理

從每份樣品中各取3 個顆粒，每個顆粒選擇3個分析點位，因此每份樣品共得到的譜圖數(shù)量為9個。利用自行編寫的Labview 程序（實驗室虛擬儀器工程工作臺），分別將每份樣品的9 個譜圖進行平均處理，然后采集處理后譜圖的峰位置與峰面積等信息，并將所有樣品峰信息整合成一個綜合數(shù)據(jù)表格，以備進行化學計量學處理。

1.4 化學計量學處理

將1.3 整理完成的數(shù)據(jù)表格導(dǎo)入SIMCA 軟件（多元變量統(tǒng)計分析軟件）中，將數(shù)據(jù)按照單位方差法（UV）進行歸一化處理，再進行化學計量學建模分析，包括主成分分析（PCA）和偏最小二乘法判別分析（PLS）。其中，P1～P13 樣品的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集構(gòu)建模型，T1～T3 樣品的數(shù)據(jù)作為驗證集驗證模型的預(yù)測能力。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同激光波長下石蠟樣品的拉曼光譜

圖1 不同激光波長下P1、P8、P13 樣品的拉曼光譜圖

分別在532 nm 和633 nm 激光照射下，16 份石蠟樣品共有31 個拉曼光譜峰被檢出，波數(shù)最小的譜峰為77 cm–1，波數(shù)最大的譜峰為2 956 cm–1。信號最強的譜峰為2 848 cm–1。圖1 為P1、P8 和P13 樣品分別在532 nm 和633 nm 激光照射下的拉曼光譜圖，它們分別代表全精煉石蠟、半精煉石蠟和粗石蠟。為了展示信號強度小的譜峰，圖1（B）和圖1（D）的信號強度展示范圍調(diào)為0～300 cps；另外，為了對比不同激光波長的結(jié)果，圖1（A）與圖1（C）、圖1（B）和圖1（D）的信號展示范圍調(diào)為一致。不同樣品拉曼光譜的對比結(jié)果表明，全精煉石蠟、半精煉石蠟及粗石蠟在兩種波長下的譜圖形狀均非常相似，無法用肉眼直接區(qū)分；而不同激光波長下樣品的拉曼光譜圖表明，3 種樣品大部分拉曼譜峰在633 nm 下的強度比在532 nm 下的強度低很多，但也有個別例外，如1 061 cm–1譜峰的信號在兩種波長下變化不大，這說明不同的激光波長對石蠟樣品中各種化學物質(zhì)有著不同的作用結(jié)果。因為單純從含有大量數(shù)據(jù)的表格和譜圖上難以對各樣品的所有譜峰進行細致的對比，所以需要進一步用統(tǒng)計學方法將不同組別樣品的特征差異信號進行提取。

2.2 不同波長激光下樣品信號差異分析

為了考察不同波長的激光對樣品拉曼信號的具體影響，采用化學計量學工具找出差異顯著的拉曼譜峰，并將樣品進行歸類。首先將所有譜峰信號作為自變量（X）進行主成分分析，結(jié)果如圖2（A）所示。主成分分析是一種統(tǒng)計學方法，它可將原有的多個自變量通過數(shù)學處理降維成含有最豐富信息的2 個新變量（t1和t2），從而達到去除冗余信息、濃縮有用信息的效果，而這些新變量就是所謂的“主成分”［13］。對每個樣品的主成分值作圖，可得到如圖2（A）所示的PCA 得分圖，同一性質(zhì)的樣品點相互聚集的趨勢明顯，則可認為模型可準確地對樣品進行分類。從圖中可以看出，532 nm 與633 nm的樣品點有較為明顯的對半分布趨勢，再次說明激光波長對石蠟拉曼光譜信號具有很明顯的差異化作用。但在中間的交界處仍存在一些互相混合的現(xiàn)象，因此將模型換成PLS 再進行分析。PLS 是一種有監(jiān)督的學習方法，它除了將譜峰信號作為自變量外，還引入了因變量（Y）的概念，將532 nm 波長下所有樣品的因變量設(shè)為“1”，633 nm 波長下樣品的因變量設(shè)為“2”，在信息提取時需要同時考慮X和Y的信息最大化，因此可以將分類做得更好［14］。如圖2（B）所示，兩種波長激光下的點互相分離、聚集較好，未出現(xiàn)圖2（A）中部分互相交融的現(xiàn)象。

圖2 13 個訓(xùn)練集樣品數(shù)據(jù)的PCA 及PLS 分析結(jié)果

為了確保模型未過擬合，對該PLS 模型進行響應(yīng)排序驗證（PMT），結(jié)果如圖3（A）所示。由圖3（A）可知，Q2的最右邊的值比左邊其它值高，且回歸曲線在縱軸上的截距（–0.318）小于0，表明該模型結(jié)果優(yōu)良，未出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象［15］。在PLS 模型中，還可進行變量投影重要性（VIP）分析，該分析對所有X的信息貢獻度以及其與Y的關(guān)聯(lián)度進行評估，數(shù)值越高，該變量對模型分類的貢獻度越大［16］。本節(jié)PLS 模型的VIP 分析結(jié)果如圖3（B）所示。由圖3（B）可知，貢獻最大的變量為1 417 cm–1，表明它在兩種激光作用下信號強度變化最大；VIP 值最小的變量為844 cm–1，表明它在兩種激光作用下信號的強度變化最小。

圖3 PLS 模型的響應(yīng)排序驗證（PMT）與變量投影重要性（VIP）結(jié)果

表3 列出了VIP 的最大值（1 417、2 956、2 895 cm–1）以及最小值（845、414、364 cm–1）的峰信息各3 個，可進一步驗證前3 個峰在不同激光波長下的信號變化較為明顯，而后3 個峰的信號變化可忽略不計。通過查閱文獻可知，前3 個峰分別代表—CH2的變形振動、CH3的對稱伸縮振動、CH2的非對稱伸縮振動，后3 個峰分別代表C—C 鍵的伸縮振動和C—C—C 鍵的變形振動。該結(jié)果說明不同激光波長對C—H 的振動影響較大，對C—C 鍵的振動影響較小。

表3 不同激光波長下6 個峰的峰面積

圖4 在不同波長激光下13 個訓(xùn)練集樣品按全精煉、半精煉及粗石蠟分組的PCA 及PLS 結(jié)果

2.3 用化學計量學方法鑒別不同精煉程度的石蠟

為了探索化學計量學方法對不同精煉程度石蠟樣品的鑒別能力，按照全精煉石蠟、半精煉石蠟和粗石蠟對所有石蠟數(shù)據(jù)進行分組，在532 nm 和633 nm 下分別進行PCA 以及PLS 分析，結(jié)果如圖4 所示。從圖4 中可以看出，不論是在不同波長的激光作用下，還是用不同的化學計量學模型進行分析，均無法對全精煉石蠟、半精煉石蠟和粗石蠟進行很好地分類。尤其是半精煉石蠟和全精煉石蠟混合在一起無法區(qū)分。因此放棄區(qū)分半精煉及全精煉石蠟，將這兩種樣品統(tǒng)一合并成“精煉石蠟”一類，并重新進行PCA 以及PLS 分析。

在532 nm 和633 nm 兩種不同波長的激光作用下，分別對按照精煉石蠟、粗石蠟分組的13 個訓(xùn)練集樣品和3 個測試集樣品（T1 代表全精煉石蠟、T2代表半精煉石蠟、T3 代表粗石蠟）進行測定，PCA及PLS 分析結(jié)果如圖5 所示。從圖5（C）和圖5（D）中可以看出，在633 nm 激光作用下，無論是PCA 模型還是PLS 模型均無法將粗石蠟從精煉石蠟中鑒別出來，它們在圖上的點非常接近，甚至互相混合。然而在532 nm 激光作用下即圖5（A）和圖5（B），粗石蠟和精煉石蠟在圖上的點有較為明顯的差別，尤其是在PLS 模型中，粗石蠟的聚集區(qū)域與精煉石蠟的聚集區(qū)域得到了很好地分離，這說明樣品得到了很好的分類。

為了驗證該PLS 模型的預(yù)測能力，分別將T1、T2 以及T3 測試集樣品的譜峰數(shù)據(jù)代入已經(jīng)生成的532 nm–PLS 模型中進行預(yù)測，結(jié)果如圖5（B）所示。由圖5（B）可以看出，T1 和T2 測試集樣品在圖上的點落在了精煉石蠟的聚集圈中，而T3 測試集樣品在圖上的點落在了粗石蠟的聚集圈中，預(yù)測準確率達到100%，表明在532 nm 激光作用下，采用PLS 模型可以對精煉石蠟以及粗石蠟樣品進行準確的鑒別。

圖5 在不同波長激光下13 個訓(xùn)練集樣品按精煉石蠟、粗石蠟分組以及3 個測試集樣品的PCA 及PLS 結(jié)果

為驗證上述532 nm–PLS 模型的可靠性，對其進行PMT 分析，結(jié)果見圖6。由圖6 可知，Q2最右點的值大于所有位于左邊點的值，且回歸曲線在縱坐標上的截距小于0（–0.318），該模型未過擬合，可靠性強。對該模型進行VIP 分析，結(jié)果見圖7。由圖7 可知，貢獻最大的變量為2 429.24 cm–1，表明它的信號強度變化最大；VIP 值最小的變量為227.468 cm–1，表明它的強度變化最小。

圖6 PLS 模型的響應(yīng)排序驗證（PMT）結(jié)果

圖7 PLS 模型的變量投影（VIP）重要性結(jié)果

VIP 值越大，該變量對模型的貢獻程度越高，代表該譜峰作為區(qū)別不同精煉程度石蠟的標志物的可能性越大。一般選擇VIP 值大于1 且置信區(qū)間（在圖中以誤差條形式給出）不超過VIP 值的變量作為合格的標志物［16］。根據(jù)此標準，篩選出5 個標志物，分 別 為2 429、414、873、1 062、386 cm–1，其 中414、873、1 062 cm–1分別對應(yīng)于C—C—O 的變形振動、C—O—C 的變形振動及C—O 的變形振動。以上結(jié)果說明粗石蠟與精煉石蠟的區(qū)別很大程度在于醚、酮類含氧物質(zhì)的含量或形態(tài)的不同，這與石蠟在精制加工過程中發(fā)生的化學變化息息相關(guān)。

3 結(jié)論

（1）獲得了石蠟樣品在不同激光波長下的拉曼譜圖及其具體譜峰信號數(shù)據(jù)。

（2）用化學計量學方法分析了不同激光波長對石蠟樣品中化學鍵的差異化影響程度，發(fā)現(xiàn)C—H鍵對激光波長的反應(yīng)最敏感，C—C 鍵最不敏感。

（3）開發(fā)了偏最小二乘分析模型，在532 nm 波長激發(fā)下成功預(yù)測了精煉石蠟與粗石蠟樣品，并根據(jù)模型參數(shù)分析得出造成不同精煉石蠟差異的因素之一為醚、酮類含氧物質(zhì)的差異。