关键要点

• 近红外光谱对于解决粒径效应和基质相互作用至关重要，中红外和拉曼光谱提供分子特异性。
• 紫外-可见光谱有助于校准转移和基线校正，在原子与分子分析中应用广泛。
• X射线荧光和电感耦合等离子体光谱对于整合原子与振动数据、实现全面分析物表征必不可少。
• 多变量统计方法增强光谱建模与校正，应对样品异质性和不确定性估计等挑战。

以下是振动与原子光谱学中十个主要未解难题，涵盖高级光谱建模、化学计量学、机器学习可解释性与标准化等。

所涵盖的光谱技术

      十个主题涵盖现代光谱学与化学计量学中的广泛挑战与创新，涉及多种光谱技术。近红外光谱在漫反射建模、基线与散射校正、样品异质性等主题中突出，因其对粒径效应、基质相互作用和物理样品特性敏感。中红外与拉曼光谱因分子特异性与丰富振动信息，常用于净分析物信号分析、非线性校准挑战与多模态数据融合。紫外-可见光谱主要用于校准转移与基线校正。X射线荧光与电感耦合等离子体光谱（含光发射与质谱）适用于融合原子与振动光谱以实现全面分析物表征。高光谱成像（可见至近红外与短波红外）在处理空间异质性、跨空间维度应用净分析物信号及提升可解释性方面有用。荧光光谱与激光诱导击穿光谱因非线性发射行为，在数据融合与非线性建模中相关。所有光谱技术在建模与校正主题中受益于多变量统计方法。近红外与中红外因与基质依赖及物理样品特性强烈相互作用。

1、复杂颗粒样品的漫反射建模

本主题探讨构建数学上精确模型以预测具有不同粒径分布与光学特性的粉末与颗粒材料漫反射的挑战。回顾辐射传输理论、Kubelka-Munk与Hapke模型，指出其在真实样品光谱预测中的局限。重点介绍混合计算方法（蒙特卡洛、有限元、机器学习模型）及未来解决方案。

2、多变量光谱中净分析物信号的量化

本主题探讨使用全谱振动或原子数据进行多变量校准时确保分析物特异性的挑战。考察净分析物信号的数学定义、对光谱重叠的依赖性，及偏最小二乘与主成分回归等化学计量模型的局限。讨论正交子空间投影与稀疏建模以增强可解释性与特异性的新方法。

3、跨仪器与平台的实时校准转移

仪器间差异是部署光谱模型的主要障碍。本主题探讨光谱差异来源，包括分辨率、线型、波长对准。介绍直接标准化、分段直接标准化、外部参数正交化等标准化技术，及在实现跨硬件平台稳健、物理引导模型转移中的局限。

4、光谱分析中样品异质性的建模与校正

本主题研究光谱分析中化学与物理样品异质性的持续问题。重点关注空间变化、表面纹理、颗粒相互作用对光谱特征的影响。回顾成像光谱、局部采样策略与自适应平均算法作为管理此问题的工具。

5、多变量校准中真实不确定性估计

多变量校准的不确定性量化尚未在基础层面解决。本主题比较经典统计误差传播与贝叶斯及重采样方法（自助法、刀切法）。强调共线数据集中模型系数与预测置信区间估计的局限。

6、光谱学中机器学习模型的可解释性

随着机器学习进入光谱学，深度模型缺乏可解释性成为主要限制。本主题介绍可解释人工智能技术（SHAP、LIME、显著图），评估其在识别化学意义光谱特征中的有效性，讨论模型复杂度与透明度之间的权衡。

7、振动与原子光谱数据的多模态融合

结合拉曼、红外、近红外、紫外-可见与原子光谱以增强分析能力仍是开放挑战。本主题考察早期、中期与晚期融合策略，强调解决对齐、缩放与冗余问题，及实现一致物理解释的策略。

8、光谱校准模型中非线性的检测与校正

许多振动与原子系统因浓度依赖吸收、基质相互作用或仪器伪影表现出非线性关系。本主题探索检测与建模非线性行为的方法，包括核偏最小二乘、高斯过程与神经网络，强调何时使用此类模型及如何验证。

9、建立通用光谱库与可转移元数据标准

尽管存在众多数据库，元数据、格式与注释缺乏标准化限制了跨实验室与应用的使用。本主题探讨国际纯粹与应用化学联合会、美国国家标准与技术研究院及商业供应商建立通用词汇、可追溯参考与开放格式（JCAMP-DX、ANDI）的努力，介绍创建与共享可重现光谱库的实践。

10、复杂基质的准确基线与乘性散射校正