兰州石化成功应用近红外光谱技术
2014年，在兰州石化46万吨/年乙烯装置，由兰州石化研究院应用分析研究所自主开发的乙烯裂解原料在线近红外光谱系统，经过一年多的试运行之后正式移交纳入企业正常生产装置管理。
据了解，该系统首次将近红外光谱技术成功应用于乙烯裂解原料的在线分析中，可以通过24小时连续稳定运行，实时监测乙烯原料动态变化，实现工艺操作动态调整，有效提高双烯收率，降低能耗物耗，每年可为企业增加经济效益500万元。
与传统手工检测分析相比较，该系统可实现同时多组分检测，具有检测速度快、多指标实时不间断检测等优点，无需化学处理，无污染、无破坏性，维护成本低，对优化工艺条件，降低生产成本具有重要意义。
近红外光谱法鉴别珍珠粉
日前，国家标准委发布了2014年第一批国家标准制修订计划的通知。采用分子光谱方法的标准有3项，其中之一是《珍珠粉鉴别方法--近红外光谱法》。
目前，我国还没有颁布珍珠粉的检测标准，市场上珍珠粉产品鱼龙混杂，低价的贝壳粉常常被不良商户以珍珠粉名义出售，严重危害了消费者利益。本标准将利用近红外技术结合数学模型对珍珠粉进行定性、定量检测，方法简单、快速、可靠。建立微米/纳米级珍珠粉精确检测方法，为市场监管提供有效的、可操作的方法。
红外光谱可识别带壳霉变板栗
2014年，华中农业大学工学院的学者研究出一种近红外光谱技术快速准确识别带壳霉变板栗的新方法，可以取代人工，快速、准确、无损地进行带壳板栗的品质检测和分选，大大提高了效率和效益，同时也为其它带壳坚果物料的自动化检测分选提供了技术借鉴。该项目填补了国内外同类研究的一项空白。
近红外光谱技术可利用全谱或部分波段的光谱数据对农产品的品质进行检测，该研究组的前期工作表明，近红外光谱技术结合模式识别方法对于带壳霉变板栗进行检测是可行的。然而，利用近红外光谱识别霉变板栗，一方面栗壳增加了识别的难度，需要合适有效的光谱预处理方法，另一方面近红外光谱变量较多，为了提高识别的准确性和快速性，需要选择较优的特征变量和建模方法。
该研究提出采用近红外光谱技术识别带壳霉变板栗，在采用光谱预处理降低栗壳影响的情况下，还同时考虑了板栗光谱特征以及分类器参数对识别模型的影响，这一方法的研究填补了国内外同类研究的空白。研究结果表明，近红外光谱技术可以快速、无损进行带壳板栗的品质检测和分选，为板栗的实时检测和分选提供了理论依据和技术参数，同时也为其他带壳坚果物料的研究提供了新方法。
近年来，国内外学者利用近红外光谱技术开展了各种农产品、工业品的检测方法研究，并取得了显著的成果，为广大民众带去了福音！
