但由于与环境相容性差，对乳油制剂进行改造和限制使用是必然的趋势。

在乳油制剂的生产过程中，质量把控是十分重要的一环，关键含量过高或过低均会导致成品不达标，甚至造成药害。所以农药乳油制剂的生产过程需要一种快速、准确的检测方法准确获知样品中的关键指标含量，从而提高生产效率，稳定产品品质。

01 传统理化方法费时费力

实验室常规的测试方法是通过液相或气相色谱检测乳油制剂的含量，前处理十分复杂，每次测样需要2-3小时，费时费力。与此同时，企业还需要承担大量的试剂费用与专业人员的检测费用，长年累月下来也是一笔很可观的费用。

而采用近红外检测技术则可以在几分钟内获得样品的指标含量，大幅提升检测效率。有了快速可靠的数据支撑，就可以及时进行生产过程控制，从而稳定产品品质， 加速产品放行。

近红外分析方法不仅不需要消耗试剂，也减少了实验室分析人员的人力投入，对企业生产指导和降本增效均具有直接且重大的意义。

为了证明近红外检测技术的可行性与优越性，我们进行了以下验证。

02 近红外仪器及具体检测方法

我们采用IAS-Online S100在线近红外光谱分析仪，对某乳油制剂样品的含量进行检测。根据设计的旁路方案图进行管道、电缆线槽施工以及上电测试系统等工作，最终完成整体的安装。

2.1 样品信息

检测对象：某乳油样品

样本数量：38份

检测指标：原药有效含量

2.2 设备信息

检测设备为IAS-Online S100在线式近红外光谱分析仪，该设备专业针对工业化过程分析设计而成，可用于连续及批量制造环节中样品成分的定性及定量分析。检测无需预处理，不产生污染物，可以真正做到绿色安全检测。

2.3 样品采集方法

通过设定三个电动阀以及隔膜泵开关逻辑，把样品从釜底循环抽样经过检测视窗，并进入到釜顶的进料口。同时保证光谱仪主机放置高度和流通池齐平，当物料经过流通池时，经过静置后，主机采集近红外光谱，检测乳油制剂的关键指标含量。

03 模型效果及分析

3.1样品光谱图

3.2建模结果分布图

我们采用偏最小二乘法建立样品中关键指标含量的近红外定量分析模型，得到的结果分别如下图所示。

由上述结果可以看出，所建立的乳油制剂关键指标含量模型效果良好，模型的决定系数R²达到了0.96，SECV值0.16，预测结果相关性较好。

3.3实际检测情况

从实际对比验证结果看，采用IAS-Online S100在线近红外光谱分析仪检测乳油制剂的关键指标含量具有良好的效果，模型的实际预测偏差在0.3%以内，符合预期。同时对模型进行每周一次校正。

04 结论与展望

从模型结果可知，利用近红外技术可以实时监测农药乳油制剂中的关键指标含量浓度，从而提高产品一致性，帮助企业生产出质量稳定的产品，减少返工现象的发生；如果发现产品不合格，也可以凭借我们的仪器及时获知样品浓度数据，具有较好的实际应用价值。

除了用于农药乳油制剂的在线过程分析，帮助厂家根据需要及时调节生产工艺，近红外的技术的介入还可以提高企业竞争力。

近红外技术的介入不仅有助于提高生产效率和稳定产品品质，还能降低人工反复取样的频次，从而减少了工作人员的暴露风险，更有利于企业实现安全生产。这种非侵入性的分析方法能够大大减少操作人员与化学物质接触的可能性，为企业的生产环境加上了一把“安全锁”。

除了用于农药制剂的检测，这项技术凭借其快速、无损、无需预处理的优势在各行各业的工业化流程中都可以得到充分应用。相信在近红外技术的帮助下，企业可以加速实现数字化转型升级，实现高质量发展。