Wiley將基於世界領先的礦物收藏建立拉曼光譜資料庫
Wiley Science Solutions宣布與美國自然史博物館(AMNH)合作,將基於超過12萬件礦物標本建立全面的拉曼光譜資料庫,並於2026年春季推出。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月1日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月1日 10:15
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月22日 06:09(收集後499小時53分鐘)
Wiley Science Solutions(以下簡稱WSS)宣布與世界領先的自然史博物館——美國自然史博物館(American Museum of Natural History,簡稱AMNH)合作,啟動一項基於該館礦物收藏建立全面拉曼光譜資料庫的計畫。這將使全球研究人員能夠擴大對該館珍貴礦物標本的存取。
近年來,在材料科學、化學、地質學和法醫學等領域,快速而準確地鑑定未知樣本變得越來越重要。在這種情況下,高度可靠的光譜參考數據的發展已成為顯著影響研究效率和分析準確性的重要基礎。
在這項倡議中,我們將基於AMNH收藏的超過12萬件礦物標本和5,000多件寶石收藏,系統地獲取和整理高品質的拉曼光譜數據,建立一個全面的光譜庫。這將為研究人員、學生和產業界工程師提供一個有用的參考數據基礎,支持礦物鑑定和分析的發展。
這些數據計劃透過WSS的分析軟體平台「KnowItAll」和線上光譜資料庫「SpectraBase」提供。這兩個管道將允許不僅是軟體用戶,還有更廣泛的研究社群進行存取。初始數據將從2026年春季開始陸續發布,之後將持續擴充。
WSS數據科學解決方案資深總監Graeme Whitley表示:
「這個項目體現了Wiley致力於為全球研究人員提供高品質標準參考數據的承諾。AMNH的礦物收藏是極具價值的科學資源,我們相信將其轉化為光譜數據將有助於進一步推動研究和分析的發展。」
AMNH物理科學部策展人Kate Kiseeva評論道:
「自1869年建館以來,本館的礦物收藏一直被用作地質學研究的基礎。我們非常高興這個項目將以全新的方式擴大對這批珍貴收藏的存取,為世界各地的研究人員提供高品質的光譜數據。」
光譜資料庫將透過拉曼光譜等分析方法獲得的物質「指紋資訊」系統化,是鑑定未知物質、品質控制和研究驗證不可或缺的基礎。近年來,這類高品質數據在AI和數據驅動研究的發展中也發揮了重要作用。
WSS將繼續透過可靠的數據和先進的軟體支援研發和分析營運的發展,並致力於提升其作為未來研究和分析基礎的價值。
關於Wiley Science Solutions
Wiley Science Solutions是Wiley旗下為從事分析科學和研發的研究人員提供軟體和科學數據的事業部門。它提供支援IR、拉曼、MS、NMR和UV-Vis等分析領域的整合軟體以及光譜/化學數據,有助於提高研究和分析的準確性和效率,減少錯誤並提高實驗室生產力。
近年來,在材料科學、化學、地質學和法醫學等領域,快速而準確地鑑定未知樣本變得越來越重要。在這種情況下,高度可靠的光譜參考數據的發展已成為顯著影響研究效率和分析準確性的重要基礎。
在這項倡議中,我們將基於AMNH收藏的超過12萬件礦物標本和5,000多件寶石收藏,系統地獲取和整理高品質的拉曼光譜數據,建立一個全面的光譜庫。這將為研究人員、學生和產業界工程師提供一個有用的參考數據基礎,支持礦物鑑定和分析的發展。
這些數據計劃透過WSS的分析軟體平台「KnowItAll」和線上光譜資料庫「SpectraBase」提供。這兩個管道將允許不僅是軟體用戶,還有更廣泛的研究社群進行存取。初始數據將從2026年春季開始陸續發布,之後將持續擴充。
WSS數據科學解決方案資深總監Graeme Whitley表示:
「這個項目體現了Wiley致力於為全球研究人員提供高品質標準參考數據的承諾。AMNH的礦物收藏是極具價值的科學資源,我們相信將其轉化為光譜數據將有助於進一步推動研究和分析的發展。」
AMNH物理科學部策展人Kate Kiseeva評論道:
「自1869年建館以來,本館的礦物收藏一直被用作地質學研究的基礎。我們非常高興這個項目將以全新的方式擴大對這批珍貴收藏的存取,為世界各地的研究人員提供高品質的光譜數據。」
光譜資料庫將透過拉曼光譜等分析方法獲得的物質「指紋資訊」系統化,是鑑定未知物質、品質控制和研究驗證不可或缺的基礎。近年來,這類高品質數據在AI和數據驅動研究的發展中也發揮了重要作用。
WSS將繼續透過可靠的數據和先進的軟體支援研發和分析營運的發展,並致力於提升其作為未來研究和分析基礎的價值。
關於Wiley Science Solutions
Wiley Science Solutions是Wiley旗下為從事分析科學和研發的研究人員提供軟體和科學數據的事業部門。它提供支援IR、拉曼、MS、NMR和UV-Vis等分析領域的整合軟體以及光譜/化學數據,有助於提高研究和分析的準確性和效率,減少錯誤並提高實驗室生產力。