图为超表面与气体分子相互作用示意图（来源：SUTD）
中红外波段是电磁光谱中有趣的部分，它由人眼无法看到的颜色组成的。许多化学分子在红外光照射时会产生共振。这种红外共振可以用来识别分子或采集分子的“指纹”特征图谱。因此，红外波段对大气污染监测、爆炸物和麻醉毒品的检测、食品质量检测等一系列应用都很有帮助。然而，红外光学组件体积往往比较大，且价格昂贵、不可调谐。
据麦姆斯咨询报道，来自新加坡科技与设计大学（Singapore University of Technology and Design，SUTD）与大连理工大学（DUT）、新加坡同步辐射光源（SSLS）的研究者们联合研究，证明了常见于数据存储设备的可调相变材料，可用于调谐微尺寸红外透射“超表面”滤光器的响应。滤光器可在中红外光谱的宽波段上进行调谐，在该波段中许多污染气体会产生振动。
SUTD的首席研究员、助理教授Robert Simpson说：“这些红外滤光器非常小，甚至可以集成到智能手机中。帮助用户实现多种测量应用，例如，测量用来炸食物的油的质量、呼吸的空气质量，或者通过测量从人体排出的体液来检查身体健康状况”。
这项研究成果发表于《Advanced Optical Materials》期刊，该期刊以发表突破性跨学科研究而闻名，其关注的研究领域是光物质的相互作用。
近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收。
不同基团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别；
NIR光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适适用于碳氢有机物质的组成与性质丈量。
但在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。
因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一题目的解决奠定了数学基础。
其工作原理是，假如样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。假如我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型）；
那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和猜测两个过程：
（1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在丈量其光谱图的同时；
根据需要使用有关标准分析方法进行丈量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。
通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起逐一对应映射关系，通常称之为模型。
固然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。
对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回回，主成分回回，偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。
显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数占有关，还与丈量所要求达到的分析精度范围有关。
实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM-6500标准）。
（2）在猜测过程中，首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。
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