如何解读 FTIR 结果：初学者指南

傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱是一种广泛使用的分析技术，用于识别化合物和检查分子结构。它测量样品如何吸收红外辐射，产生反映其分子组成的光谱。

每个光谱都充当着独特的化学指纹，可以准确识别化合物并检测结构或成分的变化。1

本文提供了解释 FTIR 光谱的综合指南，帮助用户理解他们的结果并将其有效地应用于化学分析。

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了解 FTIR 光谱

FTIR 光谱以图形方式表示样品如何吸收红外光。x 轴显示波数 (cm⁻¹)，对应于能级，而 y 轴显示吸光度或透射率。光谱中的峰值反映特定的分子振动。

X 轴：波数，cm⁻¹

x 轴测量吸收红外光的频率，单位为波数 (cm⁻¹)，表示分子振动的能量。在中红外光谱中，典型范围为 4000 至 400 cm⁻¹。波数越高，振动能量越高，例如 O–H 和 C–H 拉伸。

这些区域对于根据特征吸收带识别特定的功能组很有用。

Y 轴：透射率或吸光度

y 轴表示样品吸收或透射的红外辐射量。

在吸收光谱中，峰值代表特定键吸收红外光的频率。在透射光谱中，这些相同的吸收事件显示为向下的谷值。

这两种格式都可以洞察样品的分子组成，并有助于识别存在的功能团的类型和相对数量。

峰值（吸光度带）

每个峰或吸光度带都与分子内特定原子团的振动相对应。这些振动发生在基于键类型、键强度和周围化学环境的特征频率上。例如，羰基 (C=O) 拉伸通常表现为 1700 cm⁻¹ 附近的尖锐、强烈的峰。

峰的位置、强度和形状为识别化合物和功能团提供了关键信息。2

如何解释峰值

解释 FTIR 光谱有五个步骤：

步骤 1：确定吸收带的数量

FTIR 解释的第一步是分析光谱中的吸收带数量。峰数少于 5 个的简单光谱通常对应于小有机分子、无机化合物或简单盐。

相反，具有五个以上峰的复杂光谱表明存在多个功能团，表明化合物结构多样或分子量高。

第二步：确定重点区域和功能组

FTIR 光谱将分子振动划分为红外光谱内的特定区域，每个区域都与特征键振动相关。这样可以根据功能组在特定波数范围内的吸收情况来识别它们。

这些区域有助于检测羟基、羰基、胺和烯烃等功能团，这对于结构和化学分析非常重要。3

四个重点区域是：

单键区域 (4000-2500 cm ⁻ ¹)

该区域包括 OH（存在于酒精和酸中）、NH（存在于胺中）和 CH（常见于烷烃、烯烃和芳香族化合物中）的伸缩振动。

OH 和 NH 拉伸通常出现在 3300-3600 cm⁻¹ 之间。OH 谱带通常较宽，而 NH 和 CH 谱带较尖锐。CH 拉伸出现在 3000 cm⁻¹ 左右，有助于区分脂肪族和芳香族化合物。

三键区 (2500-2000 cm ⁻ ¹)

此范围内的吸收对应于三键拉伸，特别是 C≡C（炔烃）和 C≡N（腈）。由于极性低，C≡C 峰通常较弱，而 C≡N 则显示出较强的吸收。

末端炔烃，例如乙炔和 1-丁炔，也在 3300 cm⁻¹ 附近的 ≡CH 拉伸中显示出额外的尖峰。

双键区域 (2000-1500 cm ⁻ ¹)

该区域主要由 C=O（羰基）和 C=C（烯烃和芳族）伸缩振动组成。酮、醛、酯和酸中的羰基在 1680-1750 cm⁻¹ 左右表现出强吸收，而烯烃中的 C=C 伸缩振动出现在 1600-1680 cm⁻¹ 之间。

芳香族化合物，例如苯和甲苯，由于共轭效应而产生多个峰，有助于结构识别。

指纹区域（1500-500 厘米⁻¹ ）

该区域包含单个化合物特有的复杂吸收模式。它包括 CC、CO、CN 和 CX（卤素）等键的振动。由于峰重叠，通常需要参考光谱才能准确解释该区域。1,4

步骤 3：分析峰形和强度

吸收峰的形状和强度可以揭示有关分子相互作用和键特征的重要信息。

3650 至 3250 cm⁻¹ 之间的宽峰通常与氢键有关。这些宽吸收在羟基 (–OH) 和胺 (–NH) 基团中很常见，其中广泛的分子间相互作用导致峰形更宽。

尖锐的峰，例如 2200 cm⁻¹ 附近的 C≡N 拉伸，是孤立或弱相互作用极性键的特征，其中最小的分子间力维持独特的吸收模式。

羰基区域（1850–1650 cm⁻¹）的强峰表明存在高极性键。酮、醛和酯等功能团属于此范围，由于羰基键的偶极矩高，会产生强吸收。

指纹区域（1500–500 cm⁻¹）中较弱或中等的峰通常与弯曲振动或极性较小的官能团有关。例如烷烃中的 C–H 弯曲或醚中的 C–O 拉伸，它们会产生更微妙的光谱特征。

步骤 4：与参考光谱进行比较

准确解读 FTIR 光谱通常需要与已建立数据库中的参考光谱进行比较。这有助于确认特定功能组的存在并确保正确的化合物识别。

指纹区域（1500–500 cm⁻¹）对于此步骤尤其重要，因为它包含复杂但高度特异性的吸收模式，这些模式对于单个化合物而言是独一无二的。将这些模式与参考数据进行匹配可以区分结构相似的分子。

例如，简单的芳香族化合物在 1600 cm⁻¹ 和 1500 cm⁻¹ 处表现出特征吸收带，在 2000 和 1700 cm⁻¹ 之间还表现出较弱的吸收带。这些特征与已知光谱交叉对照后，可支持可靠识别。

步骤 5：数据库和软件的使用

FTIR 分析通常与 NMR 光谱或质谱等附加技术相结合，并使用软件工具来匹配光谱和识别分子结构。

这些互补的方法提供了更全面的分子表征，确保精确识别化合物，特别是在复杂混合物中。

这种综合方法通过交叉验证功能组分配和分子结构，最大限度地减少了误解，提高了光谱分析的可靠性。1,5

常见错误及疑难解答

样品制备错误

准确的 FTIR 结果取决于正确的样品制备。残留物、环境污染物或不当处理都可能引入多余的吸收带。

透射测量过程中样品厚度的变化可能会扭曲基线并影响峰值强度，这凸显了分析过程中需要一致的样品制备和均匀的压力。

工具因素

仪器问题（例如光学污染或检测器饱和）会降低信号质量并扭曲峰形。定期维护光学组件（例如镜子、分束器和检测器）对于确保可靠性能至关重要。

随着时间的推移，光源强度的波动也会导致光谱漂移，因此定期校准和使用中性密度滤光片或适当的增益设置对于保持准确性非常重要。

环境干扰

大气中的水蒸气和二氧化碳会在 3400 cm⁻¹ 和 2300 cm⁻¹ 附近引入吸收带，可能会与样品峰重叠。用干燥空气或氮气吹扫仪器有助于最大限度地减少这些影响。

温度变化、湿度和附近设备的电磁干扰也会影响结果，因此建议保持稳定的环境条件和适当的屏蔽。

数据处理陷阱

数据处理过程中的错误（例如不正确的基线校正）可能会产生人为特征或掩盖真正的峰值。

选择错误的光谱分辨率或应用不适当的数学变换（例如，在漫反射模式下使用吸光度而不是 Kubelka-Munk 单位）会导致峰值重叠并降低分析精度。

光谱特征的误解

错误地指定峰值或忽略关键光谱区域会导致化合物识别错误。尤其是指纹区域（400–1500 cm⁻¹），其中包含区分相似化合物的关键独特模式。

由于 FTIR 光谱代表吸收能量的连续函数，因此在解释过程中必须仔细考虑重叠峰、基线噪声和伪影。准确的分析取决于评估整个光谱背景、将其与参考数据进行比较以及考虑实验条件。6

参考文献和进一步阅读

Nandiyanto, ABD.、Oktiani, R.、Ragadhita, R. (2019)。如何阅读和解释有机材料的 FTIR 光谱仪。 印度尼西亚科学技术杂志。http://dx.doi.org/10.17509/ihost.v4i1.15806

Mathias, J. (2018)。FTIR分析初学者指南：解释和分析结果。[在线] Innovatechlabs。网址： https: //www.innovatechlabs.com/newsroom/1882/interpreting-analyzing-ftir-results/

RTI 实验室。（2025 年）。FTIR分析。[在线] RTI 实验室。网址：https://rtilab.com/techniques/ftir-analysis/

LibreTexts。（nd）。解释红外光谱。[在线]。LibreTexts。可从以下网址获取： https: //chem.libretexts.org/Bookshelves/Organic_Chemistry/Organic_Chemistry_ (OpenStax)/12%3A_Structure_Determination_-_Mass_Spectrometry_and_Infrared_Spectroscopy/12.07%3A_Interpreting_Infrared_Spectra

Nandiyanto, ABD.、Ragadhita, R.、Fiandini, M. (2023)。傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 的解释：聚合物/塑料热分解的实用方法。 印度尼西亚科学技术杂志。https ://doi.org/10.17509/ijost.v8i1.53297

Miseo, EV.、Briggs, J. (2021)。FT -IR 仪器的常见问题及其避免方法。[在线] Spectroscopy Online。网址： https: //www.spectroscopyonline.com/view/common-problems-with-ft-ir-instruments-and-how-to-avoid-them