质保3年只换不修，厂家长沙实了个验仪器制造有限公司

一、概述

赛默飞 Evolution 系列分光光度计 是一款集精密光学、智能控制与高灵敏检测于一体的紫外–可见光分析仪器。
其主要功能包括测定样品的吸光度（A）、透射率（%T）、反射率（%R）及浓度（C），并可通过多模式操作实现光谱扫描、定量分析与动力学研究。

在实验过程中，实验数据（Experimental Data） 是结果分析的核心。
这些数据不仅反映样品的光谱特征，更是实验重复性、系统精度与方法可靠性的依据。
Evolution 系列以其高信噪比、高采样精度与多层数据结构，为用户提供全面的光谱信息支持。

二、实验数据的类型与构成

Evolution 分光光度计的实验数据主要包括以下几大类：

以上数据共同组成完整的实验记录体系，确保实验结果的可追溯性与科学性。

三、数据生成原理

实验数据的形成基于 Lambert–Beer 定律：

A=εclA = \varepsilon c lA=εcl

其中：

• AAA：吸光度；

• ε\varepsilonε：摩尔吸光系数；

• ccc：样品浓度；

• lll：光程（通常 1 cm）。

Evolution 在测量过程中，通过检测样品透射光强 III 与入射光强 I0I_0I0 的比值计算吸光度：

A=−log⁡(II0)A = -\log\left(\frac{I}{I_0}\right)A=−log(I0I)

仪器检测系统采用高灵敏硅光二极管阵列，能精确采集不同波长下的光强信号，经模数转换与算法处理后生成实验数据文件。

四、实验数据采集流程

4.1 空白校正

在每次实验开始前，必须先进行空白测定，测得参比光强 I0I_0I0。
这一步消除溶剂、比色皿及系统本底的影响，为后续样品信号提供基线参考。

4.2 样品测定

将样品比色皿置入样品架，仪器自动测得透射光强 III，计算并输出吸光度 A 或透射率 %T。
测量模式不同，数据采集方式也有所区别：

• 固定波长测定：在单一波长下输出吸光度或透射率；

• 光谱扫描：在指定波长范围内逐点采样生成曲线；

• 定量分析：自动拟合 A–C 关系式；

• 动力学测定：定时采集吸光度变化生成 A–t 数据。

4.3 信号处理

Evolution 软件采用多重信号处理技术：

• 平滑算法（Savitzky–Golay）去除随机噪声；

• 自动漂移补偿算法修正基线；

• 多点平均减少瞬态波动；

• 信号归一化确保不同样品间可比性。

五、数据结构与文件格式

实验完成后，系统会自动生成实验数据文件，常见格式包括：

INS 文件为 Evolution 软件专用格式，保存最完整的实验信息，包括测量参数、光谱曲线、标准曲线及操作日志。

六、实验数据的主要参数

1. 波长 (λ)：单位 nm，表示光谱扫描的横坐标；

2. 吸光度 (A)：无量纲值，定量反映光吸收强度；

3. 透射率 (%T)：百分比形式的光透过率；

4. 浓度 (C)：经标准曲线计算得到的样品浓度；

5. 反应速率 (ΔA/min)：用于动力学实验；

6. 峰值 λmax：光谱吸收峰位置；

7. 基线偏移量：反映系统稳定性；

8. 信噪比 (S/N)：评价数据可靠性的指标。

七、实验数据的可视化

Evolution 软件提供多种数据展示方式：

1. 光谱图：显示吸光度随波长变化的曲线；

2. 定量曲线：显示浓度–吸光度拟合关系；

3. 动力学曲线：显示吸光度随时间变化；

4. 三维图像（部分型号支持）：用于多波长动态分析；

5. 对比叠加功能：可同时显示多组光谱数据，用于样品差异分析。

所有图形可自由缩放、平滑、标注，并直接导出为图片或报告文件。

八、数据处理与分析方法

8.1 吸光度数据分析

通过吸光度值可计算样品浓度或判定反应程度。
在理想线性范围内，A 与 C 成正比，计算公式：

Cx=Ax−bkC_x = \frac{A_x - b}{k}Cx=kAx−b

其中 kkk 与 bbb 来自标准曲线方程。

8.2 光谱分析

通过扫描获得光谱图，可分析：

• λmax：吸收峰位置；

• 峰形：反映分子结构特征；

• 峰宽：代表能级分布或杂质影响。

8.3 动力学分析

A–t 曲线可用于计算反应速率常数。
若反应为一级反应，则有：

k=1tln⁡(A0At)k = \frac{1}{t} \ln\left(\frac{A_0}{A_t}\right)k=t1ln(AtA0)

Evolution 软件可自动拟合直线并输出速率常数值。

九、数据误差来源与修正

9.1 光学系统误差

• 光源衰减 → 影响光强稳定；

• 光栅角度偏差 → 波长误差；

• 杂散光干扰 → 吸光度偏低。

修正措施：
定期校准光源与光栅，保持样品舱清洁。

9.2 样品与操作误差

• 比色皿放置不一致；

• 样品浓度不均或含气泡；

• 空白校正不准确。

修正措施：
保持操作一致性、重复测定取平均。

9.3 数据处理误差

• 平滑过度导致峰形失真；

• 计算公式设置错误；

• 曲线拟合阶数不当。

应在数据分析前确认参数设置与算法选项。

十、数据精度与重复性控制

Evolution 系列的典型数据精度指标如下：

在实验数据采集中，推荐每个样品测定 3–5 次，取平均值作为最终结果，以减少随机误差。

十一、数据保存与备份

11.1 自动保存功能

仪器软件可设定 Auto Save 模式：

• 实验结束后自动保存为 INS 格式；

• 文件名可按日期或样品编号自动生成；

• 支持同步保存至本地与网络服务器。

11.2 手动保存

用户可通过“Save As”手动定义文件名与路径。常见命名方式：
项目名_样品编号_日期（如 Protein_001_2025-10-29）。

11.3 备份策略

• 每周进行一次本地备份；

• 每月进行云端或外接硬盘备份；

• 定期验证文件完整性与可读性。

十二、数据质量评估

在数据分析前应进行质量评估，主要检查：

1. 基线稳定性：漂移小于 ±0.001 A；

2. 信噪比：≥1000:1；

3. 峰值一致性：重复实验 λmax 偏差不超过 ±0.2 nm；

4. 标准曲线线性度：R² ≥ 0.995；

5. 结果重复性：标准偏差 SD ≤ 0.001 A。

若结果超出上述范围，应重新检查仪器状态与环境因素。

十三、数据管理与追溯体系

13.1 数据层级管理

Evolution 软件提供分级权限系统：

• 操作员：采集与保存数据；

• 审核员：验证与批准实验结果；

• 管理员：导出、归档与删除权限。

13.2 审计追踪（Audit Trail）

系统自动记录每一步操作，包括：

• 实验开始与结束时间；

• 数据修改、导出记录；

• 用户登录与退出信息。

符合 GLP、GMP、21 CFR Part 11 等数据完整性要求。

13.3 数据归档周期

实验数据应按季度归档：

• 原始数据（INS 文件）；

• 分析报告（PDF 文件）；

• 统计结果（XLSX 文件）；

• 校准与维护记录。

十四、实验数据与科研分析应用

1. 定量分析
   通过标准曲线计算未知样浓度，适用于核酸、蛋白质、药物等测定。

2. 光谱特征分析
   光谱曲线反映分子能级与官能团特征，用于材料结构研究。

3. 动力学实验
   通过吸光度随时间变化的趋势计算反应速率常数。

4. 多组数据对比分析
   利用 Evolution 的光谱叠加功能对不同样品进行比较。

十五、数据可靠性提升策略

1. 保证实验环境稳定（温度 25 ±2 ℃，湿度 50%）；

2. 使用高纯试剂与清洁比色皿；

3. 定期执行波长与光度校准；

4. 每次实验前进行空白校正；

5. 使用同一操作流程以减少人为误差；

6. 建立标准化数据命名与保存体系。

十六、数据统计与后处理

可在 Evolution 软件或外部工具中进行数据后处理：

• Excel/Origin：用于绘图与曲线拟合；

• SPSS/R 软件：进行显著性检验与方差分析；

• Matlab：用于复杂光谱数据的多元回归分析。

常见计算包括：

• 吸光度平均值与标准偏差；

• 回归系数与误差分析；

• 样品间差异统计（t 检验）。

十七、实验数据的典型输出内容

完整实验数据文件通常包含：

此类输出数据完整且结构化，可直接纳入实验报告或质量记录。