1。複雑さとコスト：
* 専門装置： 分光器具は複雑で高価な場合があり、多額の投資が必要です。
* メンテナンスとキャリブレーション： 定期的なメンテナンスとキャリブレーションが必要であり、時間がかかり、費用がかかります。
* 技術的な専門知識： 分光データの操作と解釈には、多くの場合、専門的な知識とトレーニングが必要です。
2。サンプルの準備：
* サンプル要件： 一部の分光技術では、精製、濃度、または特別な取り扱いなどの特定のサンプル調製が必要であり、時間がかかり、サンプルを変更する可能性があります。
* サンプルの制限： 一部の技術は、固体、液体、ガスなど、分析できるサンプルの種類によって制限されています。
3。解釈の課題：
* データ解釈： 分光データは複雑であり、分析と解釈のために洗練されたアルゴリズムとソフトウェアが必要です。
* あいまいさ： スペクトルデータは曖昧な場合があり、複数の可能な解釈につながる場合があります。
* 干渉： サンプルまたは環境要因の他の化合物は、スペクトルを妨害し、分析を複雑にすることができます。
4。感度の制限：
* 検出限界： 一部の分光技術は感度が限られており、微量の分析物を検出するのに適していない場合があります。
* マトリックス効果： サンプル内の他の成分の存在は、特に複雑な混合物で、ターゲット分析物の検出を妨げる可能性があります。
5。時間の制約：
* データ収集時間： いくつかの分光技術は、特に複雑なサンプルでは時間がかかる場合があります。
* 分析時間： 分光データの処理と解釈には、かなりの時間と労力が必要になる場合があります。
6。アプリケーションの制限：
* 限定アプリケーション： 一部の手法は、特定の種類の分析に限定されており、すべてのアプリケーションに適していない場合があります。
* すべての材料に適していない： いくつかの分光技術は、高度に吸収性や不透明な材料などの特定の材料には適用できない場合があります。
これらの欠点にもかかわらず、分光法はさまざまな科学分野で不可欠なツールのままです。研究者は、これらの制限を克服し、分光法の能力を高めるために、継続的に新しい技術とアプリケーションを開発しています。
