由于恶劣的自然环境和光缆本身弧度的变化会影响全介质自承式(ADSS)光缆传输效率，同时一些如施工或超高车辆及烟火等环境隐患也会严重威胁其正常运行，提出了基于ADSS光缆弧垂在线监测及环境隐患预警算法。首先，采用倾角测量法对弧度进行实时监测；然后，对YOLOv4检测算法进行改进，并设计了可视化智能融合终端；最后，将所提算法与其它算法进行对比实验。实验结果表明：所提算法的平均精度为96.43%，实现了对通信光缆运行状态的实时监测、数据处理与故障分析和智能隐患异常报警,并集成融合为ADSS光缆在线监测可视化智能终端。

三维形貌测量技术中, 解调相位是分析变形条纹图进而获取物体表面信息的关键步骤。相移法是一种非频域分析方法, 需要三幅及以上条纹图, 只适用于静态测量; 而频域分析的相位解调方法, 比如傅里叶变换、窗式傅里叶变换、小波变换以及希尔伯特黄变换, 它们只需要一幅条纹图即可提取相位, 更加易于操作, 自动化程度更高, 适用于动态情况的相位提取。文章介绍了几种相位解调方法的研究现状, 深入分析了频域分析的相位解调方法的基本原理及其对相位的解调效果, 最后总结了频域分析的相位解调方法的特点及对未来的展望。

一直以来, 将纳米结构材料用于其表面增强拉曼散射(SERS)时会先测试其吸收光谱, 因为一般研究认为, 纳米结构材料产生SERS的原因是纳米结构材料对于入射光的吸收产生了局域表面等离子体共振(LSPR), 因此我们常把SERS的增强因子随波长变化的曲线等同于吸收光谱曲线。 近年来, 有学者认为两者之间的联系可能是非常间接的, 并且在许多情况下会产生误导。 为了能够阐明两个之间的具体关系, 考虑到银纳米粒子(AgNPs)以其局域表面等离子体共振而显著提高拉曼散射的能力而闻名, 是制备SERS基底的理想纳米材料, 我们从实验和理论两个角度研究了三种不同状态的AgNPs中表面增强拉曼散射的增强因子(EF)、 吸收光谱以及空间的电场分布。 实验上, 利用化学还原法制备了银溶胶(Ag-sol), 并对Ag-sol做了透射电子显微镜(TEM)、 紫外可见分光光度计(UV-Vis)以及拉曼的表征实验, 统计和计算了银溶胶的EF和吸收光谱。 理论上, 利用仿真软件COMSOL Multiphysics建立了不同聚合类型AgNPs的仿真模型, 模拟计算了与实验相对应的EF随波长变化的曲线以及吸收光谱。 结果表明: 表面等离子体共振的空间分布对吸收和最大EF值起着重要的作用; 具有固定位置的共振吸收峰(第一个峰位)主要受“单颗粒类型”效应的影响, 而最大EF处的吸收峰(第二个峰位)由“耦合间隙类型”效应引起的蓝移谐振峰主导, 且最大EF值及第二个吸收峰的峰位会随着粒子的间隙、 偏振角度等因素而变化。 研究表明, AgNps样品的吸收光谱和最大EF曲线之间是部分相关的。

表面增强拉曼散射(SERS)很大程度的弥补了拉曼散射强度弱的缺点, 迅速成为科研工作者们的研究热点, 在食品安全、 环境污染、 毒品以及爆炸物检测等领域应用广泛。 纳米技术的发展使得目前对于SERS的研究主要集中于金属纳米颗粒基底的制备, 金属纳米粒子的种类、 尺寸及形貌对SERS增强和吸收峰峰位均有影响, 要获得好的增强效果, 需要对金属纳米结构进行工艺优化。 特别是, 需要结合金属纳米粒子的结构和激励光波长, 以期获得更好的增强效果。 为了研究SERS增强和吸收峰之间的关系, 开展了具有双共振吸收峰的金属纳米粒子的研究。 首先利用FDTD Solutions仿真建模, 主要针对金纳米颗粒直径、 金纳米棒长径比及分布状态对共振吸收峰进行仿真, 得到金纳米球理论直径在50 nm左右, 金纳米棒理论长径比在3.5~4.5左右时, 吸收峰分别分布在532及785 nm附近, 符合多波段激励光拉曼增强条件; 对于激励光偏振方向, 其沿金纳米棒长轴方向偏振时吸收峰位于785 nm附近, 沿金纳米球短轴方向偏振时吸收峰位于532 nm附近。 然后采用种子生长法, 制备了可用于多种波长激励光的双吸收峰表面增强拉曼散射基底。 通过改变硝酸银用量(5, 10, 20, 30和40 μL)、 盐酸用量(0.1和0.2 mL)以及其生长时间(15, 17, 21和23 h)等多种工艺参数来控制金纳米棒含量, 得到了同时含有金纳米球及金纳米棒的双吸收共振峰金纳米粒子。 最后用该样品作为基底, 罗丹明6G(R6G)作为探针分子, 分别测试其在532, 633和785 nm激励光入射时的SERS表征, 对分析物R6G最低检测浓度均达到了10-7 mol·L-1, 增强因子达到了~105, 满足了多波段SERS检测的需要。

硝酸盐氮是水环境中监测中重要的污染指标之一, 通过紫外吸收光谱可以快速无污染地对该污染物进行检测。 针对紫外吸收光谱容易受到浊度干扰的这一情况, 通过实验方法分析了福尔马肼浊度标准液对硝酸盐氮标准液的紫外吸收光谱的影响, 基于此提出了补偿曲线法的浊度补偿方法对硝酸盐氮的紫外吸收光谱进行补偿校正, 并通过实验对该方法进行了验证, 验证结果良好。 首先, 在实验室通过紫外光谱采集测试系统采集了浓度为0.2~10 mg·L-1的12组硝酸盐氮标准液、 5~50 NTU的10组福尔马肼浊度液、 以及福尔马肼浊度液与硝酸盐氮的混合溶液的紫外吸收光谱。 理论上, 根据朗伯-比尔定律, 混合溶液的吸光度应该等于不同溶质吸光度的叠加, 但是通过实验分析, 混合溶液在硝酸盐氮的主要吸收谱区的吸光度并不等于硝酸盐氮和浊度吸光度之和, 这是因为浊度颗粒打破了硝酸盐氮分子的共面性, 造成空间位阻, 使共轭体系被破坏, 导致硝酸盐氮吸光度降低。 因此引入了在0～1之间的补偿系数kN(λ)用来表征浊度对硝酸盐氮吸收谱的影响, 当kN(λ)越接近0时, 表明浊度在此波长处对硝酸盐氮的吸光度影响越大。 根据实验测量的光谱数据求出不同浊度在硝酸盐氮主要吸收谱区的补偿系数, 即可得到不同浊度的补偿曲线。 通过实验分析, 350~400 nm波段的硝酸盐氮吸光度基本为0, 混合溶液吸光度只与浊度相关, 且两者的吸光度基本相同, 因此可以选择此波段的光谱积分来建立浊度回归模型, 从而解算混合溶液的浊度值。 相比于单个波长的建模回归, 该光谱积分回归模型的稳定性好, 不容易受到其他因素干扰。 浊度解算模型的相关系数r的平方为0.998 5, 解算效果较好, 得到浊度值之后即可进行浊度补偿。 通过实验对该补偿方法进行了验证, 并与单波长的浊度补偿与未进行补偿时进行了对比。 验证结果表明, 补偿曲线法进行浊度补偿后, 建立偏最小二乘(PLS)算法的硝酸盐氮预测模型, 预测均方根误差(RMSEP)为0.124, 预测值与真实值的平均绝对误差(MAE)为5.3%, 补偿效果很好, 其他两种都会发生很大偏差。 相比之下, 该文提出的浊度补偿方法效果明显优于其他两种, 此方法可以为硝酸盐氮紫外吸收光谱的浊度补偿提供有效的技术参考。

针对土壤含水率对X射线荧光光谱(XRF)法检测结果存在严重干扰的问题,提出了一种基于灰狼优化(GWO)算法的支持向量回归(SVR)校正预测模型。完成光谱数据预处理之后,基于GWO-SVR建立净峰面积、含水率与镉元素含量之间的定量分析模型,并将GWO-SVR模型与其他模型对比。结果表明:SVR非线性模型比线性回归模型有更好的决定系数、更小的误差,在GWO下,各个模型指标均得到提升;与其他优化算法相比,GWO-SVR迭代次数更少,拟合效果更好,预测误差更小。所提模型也可为土壤中其他重金属含量的预测及含水率校正提供有效的参考。

将波导模式下的光子格林函数与分子的量子光学形式结合,理论分析和计算了槽型波导耦合结构中单分子及多分子的拉曼增强因子。以平均增强因子、珀赛尔因子、波导收集百分数为主要性能参数,对独立槽型波导和复合型槽型波导的差异进行对比。结果表明,复合型槽型波导能获得显著更高的拉曼增强因子(相对于槽型波导提高了2~3个数量级),这主要是电场、珀塞尔因子、光物质相互作用体积和拉曼信号收集效率共同增加的结果。