紅外光譜法是利用物質分子對紅外輻射的吸收，并由其振動或轉動運動引起偶極矩的精變化，產生分子振動和轉動能級從基態(tài)到激發(fā)態(tài)的躍遷，得到由分子振動能級和轉動能級變化產生的振動-轉動光譜，又稱為紅外光譜。
紅外光譜法是一種鑒別化合物和確定物質分子結構的常用分析手段，不僅可以對物質進行定性分析，還可對單一組分或混合物中各組分進行定量分析，尤其是在對于一些較難分離并在紫外、可見區(qū)找不到明顯特征峰的樣品，可以方便、迅速地完成定量分析。
紅外光譜分析步驟
1.首先依據譜圖推出化合物碳架類型：根據分子式計算不飽和度，公式：不飽和度＝（2C+2-H-Cl+N）/2其中：Cl為鹵素原子。例如：比如苯：C6H6，不飽和度=（2*6+2-6）/2=4，3個雙鍵加一個環(huán)，正好為4個不飽和度。
2.分析3300~2800cm-1區(qū)域C-H伸縮振動吸收；以3000cm-1為界：高于3000cm-1為不飽和碳C-H伸縮振動吸收，有可能為烯，炔，芳香化合物，而低于3000cm-1一般為飽和C-H伸縮振動吸收。
3.若在稍高于3000cm-1有吸收，則應在2250~1450cm-1頻區(qū)，分析不飽和碳碳鍵的伸縮振動吸收特征峰，其中：?炔2200~2100cm-1，烯1680~1640cm-1，芳環(huán)1600，1580，1500，1450cm-1泛峰。若已確定為烯或芳香化合物，則應進一步解析指紋區(qū)，即1000~650cm-1的頻區(qū)，以確定取代基個數和位置（順、反；鄰、間、對）。
4.碳骨架類型確定后，再依據其他官能團，如C=O，O-H，C-N等特征吸收來判定化合物的官能團。
5.解析時應注意把描述各官能團的相關峰聯系起來，以準確判定官能團的存在。
近紅外光譜儀主要是依靠近紅外光譜原理來進來一系列的測量，而近紅外光譜又是由于分子振動的非諧振性使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產生的，記錄的主要是含氫基團X－H（X=C、N、O）振動的倍頻和合頻吸收。不同團（如甲基、亞甲基，苯環(huán)等）或同一基團在不同化學環(huán)境中的近紅外吸收波長與強度都有明顯差別，NIR光譜具有豐富的結構和組成信息，非常適合用于碳氫有機物質的組成與性質測量。但在NIR區(qū)域，吸收強度弱，靈敏度相對較低，吸收帶較寬且重疊嚴重。 因此，依靠傳統(tǒng)的建立工作曲線方法進行定量分析是十分困難的，化學計量學的發(fā)展為這一問題的解決奠定了數學基礎。其工作原理是，如果樣品的組成相同，則其光譜也相同，反之亦然。如果我們建立了光譜與待測參數之間的對應關系（稱為分析模型），那么，只要測得樣品的光譜，通過光譜和上述對應關系，就能很快得到所需要的質量參數數據。分析方法包括校正和預測兩個過程： ?。?）在校正過程中，收集一定量有代表性的樣品（一般需要80個樣品以上），在測量其光譜圖的同時，根據需要使用有關標準分析方法進行測量，得到樣品的各種質量參數，稱之為參考數據。通過化學計量學對光譜進行處理，并將其與參考數據關聯，這樣在光譜圖和其參考數據之間建立起一一對應映射關系，通常稱之為模型。雖然建立模型所使用的樣本數目很有限，但通過化學計量學處理得到的模型應具有較強的普適性。對于建立模型所使用的校正方法視樣品光譜與待分析的性質關系不同而異，常用的有多元線性回歸，主成分回歸，偏最小二乘，人工神經網絡和拓撲方法等?！ ★@然，模型所適用的范圍越寬越好，但是模型的范圍大小與建立模型所使用的校正方法有關，與待測的性質數據有關，還與測量所要求達到的分析精度范圍有關。實際應用中，建立模型都是通過化學計量學軟件實現的，并且有嚴格的規(guī)范（如ASTM6500標準）?！ 。?）在預測過程中，首先使用近紅外光譜儀測定待測樣品的光譜圖，通過軟件自動對模型庫進行檢索，選擇正確模型計算待測質量參數。
近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產生的，記錄的主要是含氫基團Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振動的倍頻和合頻吸收。
不同基團（如甲基、亞甲基，苯環(huán)等）或同一基團在不同化學環(huán)境中的近紅外吸收波長與強度都有明顯差別；
NIR光譜具有豐富的結構和組成信息，非常適適用于碳氫有機物質的組成與性質丈量。
但在NIR區(qū)域，吸收強度弱，靈敏度相對較低，吸收帶較寬且重疊嚴重。
因此，依靠傳統(tǒng)的建立工作曲線方法進行定量分析是十分困難的，化學計量學的發(fā)展為這一題目的解決奠定了數學基礎。
其工作原理是，假如樣品的組成相同，則其光譜也相同，反之亦然。假如我們建立了光譜與待測參數之間的對應關系（稱為分析模型）；
那么，只要測得樣品的光譜，通過光譜和上述對應關系，就能很快得到所需要的質量參數數據。分析方法包括校正和猜測兩個過程：
（1）在校正過程中，收集一定量有代表性的樣品（一般需要80個樣品以上），在丈量其光譜圖的同時；
根據需要使用有關標準分析方法進行丈量，得到樣品的各種質量參數，稱之為參考數據。
通過化學計量學對光譜進行處理，并將其與參考數據關聯，這樣在光譜圖和其參考數據之間建立起逐一對應映射關系，通常稱之為模型。
固然建立模型所使用的樣本數目很有限，但通過化學計量學處理得到的模型應具有較強的普適性。
對于建立模型所使用的校正方法視樣品光譜與待分析的性質關系不同而異，常用的有多元線性回回，主成分回回，偏最小二乘，人工神經網絡和拓撲方法等。
顯然，模型所適用的范圍越寬越好，但是模型的范圍大小與建立模型所使用的校正方法有關，與待測的性質數占有關，還與丈量所要求達到的分析精度范圍有關。
實際應用中，建立模型都是通過化學計量學軟件實現的，并且有嚴格的規(guī)范（如ASTM-6500標準）。
（2）在猜測過程中，首先使用近紅外光譜儀測定待測樣品的光譜圖，通過軟件自動對模型庫進行檢索，選擇正確模型計算待測質量參數。
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