燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室，河北 秦皇岛 066004
针对光频域反射（OFDR）系统中光源调频非线性导致的传感单元定位误差、传感精度低、传感范围窄、系统适应性差等问题，提出了开环校正结合光电锁相环闭环校正电流内调制分布反馈式半导体（DFB）激光器的方法。该方法用于控制DFB激光器连续、快速、大范围频率扫描线性化，使其成为OFDR系统的优质光源，提高OFDR的分辨率。实验结果表明DFB激光器的扫频非线性度由16.55%下降至0.078%，拍频信号中心频率的功率提升了21.1 dB，探测范围由15 m提升至50 m，测量值与实际值的最大误差为3.79 mm，重复性测量的最大标准偏差为112.2 μm。
激光器 分布反馈式半导体激光器 光频域反射 频率扫描线性化 光电锁相环 光学学报
2023, 43(23): 2314001
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 秦皇岛红燕光电科技有限公司, 河北 秦皇岛 066004
绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象, 严重影响沿海的生态环境。 绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、 监测和治理有着重要意义。 利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、 成本低和损耗小等优势, 其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势, 在海洋领域拥有广泛的应用前景。 利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。 对采集到的光谱数据进行数据预处理, 提取不同地物的光谱特征, 基于该特征构建了容量为30 000的光谱特征数据集, 随机的将数据集划分为训练集和测试集, 其中训练集占比75%, 测试集占比25%。 通过决策树、 随机森林、 支持向量机(SVM)、 K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。 对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积, 并基于数据集内准确率、 Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。 结果表明： 在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时, 先进行波段选择可节约大量时间; 对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型, 可有效提高模型的分类准确率; 基于随机森林、 SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高, 数据集准确率达到98.95%, Kappa系数为0.978 9, 预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。 通过对实验区高光谱图像的预测应用, 证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率, 且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义, 证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性, 在绿潮面积监测领域具有普适性, 在海洋监测领域具有广泛的应用前景。
海洋监测 无人机 高光谱 绿潮 机器学习 Marine monitoring Unmanned aerial vehicle (UAV) Hyperspectral Green tide Machine learning 光谱学与光谱分析
2023, 43(11): 3637
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 特种光纤与光接入网省部共建重点实验室, 上海大学, 上海 200444
通过化学法制备了纳米银溶胶基底和微腔型光纤表面增强拉曼散射(SERS)基底, 其中光纤SERS基底的微腔结构是通过氢氟酸(HF)腐蚀得到的。 实验采用湿法检测, 首先将纳米银溶胶基底与罗丹明6G(R6G)混合, 找到增强效果最强时的裸光纤微腔结构, 在此结构的基础上采用溶胶自组装法制备银纳米颗粒包覆的光纤SERS基底, 通过控制自组装时间制备不同光纤SERS基底(Ag/光纤-x, 其中x为自组装时间, 分别为10, 20, 30, 40, 50和60 min)。 以10-3 mol·L-1的R6G为探针分子, 对Ag/光纤-x基底进行初筛, 得到增强效果最强的Ag/光纤-30基底。 通过检测不同浓度的R6G溶液, 对纳米银溶胶基底和Ag/光纤-30基底的SERS性能进行研究。 实验结果表明, 在相同的实验条件下, 纳米银溶胶基底和Ag/光纤-30基底对R6G的检测限(LOD)分别为10-6和10-9 mol·L-1; 在1 362 cm-1拉曼位移处对两种基底的拉曼强度和浓度进行对数转换拟合, Ag/光纤-30基底的拟合优度R2达0.975 3, 远高于纳米银溶胶基底; 拉曼信号的再现性检测结果表明, 两种基底在各个特征峰处的RSD值均在合理范围内, 但Ag/光纤-30基底的RSD值范围更小, 范围最大值仅为10.94%; 两种基底的稳定性测试结果表明, 纳米银溶胶基底35 d后, 在1 362 cm-1位置处的综合拉曼强度下降了45.90%, 而Ag/光纤-30基底35 d后, 综合拉曼强度仅下降了17.58%, 说明Ag/光纤-30基底具有长期稳定性。 同时, 对两种基底增强因子(REF)进行计算, 对浓度为10-6 mol·L-1的R6G溶液, 纳米银溶胶基底和Ag/光纤-30基底的REF数值分别为3.49×106和2.14×107, 说明对于同一浓度的R6G溶液, Ag/光纤-30基底具有更强的增强效果, 且比纳米银溶胶基底高出一个数量级。 通过对比两种基底的SERS性能, 表明Ag/光纤-30基底具有更高的灵敏度、 更好的再现性以及长期稳定性。 因此, 基于银纳米颗粒包覆的光纤SERS基底在农残化学分析、 生物医学检测等痕量检测方面有潜在的应用价值。
表面增强拉曼散射 纳米银溶胶 光纤 溶胶自组法 罗丹明6G Surface enhanced Raman scattering Silver sol Fiber Sol self-assembly method Rhodamine 6G 
燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
提出了一种基于银修饰的微腔型光纤表面增强拉曼散射(SERS)探针, 采用湿法检测, 将光纤SERS探针直接放入待测溶液中, 以罗丹明6G(R6G)溶液为探针分子, 对所制备的光纤SERS探针进行远端实验性能研究。 利用氢氟酸化学腐蚀的方法制备了一种微腔型光纤结构, 通过控制氢氟酸的腐蚀时间得到了一系列不同腐蚀时间、 不同微腔长度的光纤结构。 实验研究了光纤结构的微腔长度对光纤SERS探针性能的影响, 以浓度为10-3 mol·L-1的R6G溶液为探针分子, 通过不断地优化纳米银溶胶与R6G溶液的混合顺序及比例, 采用裸光纤微腔结构对混合溶液进行拉曼检测, 发现当混合溶液的混合顺序及比例为先后混合等体积的纳米银溶胶和R6G溶液时, 此时得到的混合溶液的拉曼信号增强性能最佳。 利用得到的混合溶液去寻找拉曼信号增强效果最高时光纤微腔结构的结构参数, 实验结果表明, 在相同的实验条件下, 当光纤放入氢氟酸中腐蚀时间为5 min时, 此时光纤微腔结构的拉曼信号增强效果最佳。 在显微镜下测量的多组腐蚀时间为5 min的光纤, 其微腔长度平均约为81 μm。 对得到的光纤微腔结构, 采用制备过程可控的磁控溅射技术制备了一系列银纳米薄膜/多模光纤(Ag/MMF)的复合材料。 当磁控溅射时间为10 min时, 获得了光纤SERS探针(Ag/MMF-10)。 实验以去离子水配制了不同浓度的R6G溶液, 以不同浓度的R6G溶液为探针分子, Ag/MMF-10探针的远端检测限(LOD)低至10-7 mol·L-1。 该光纤SERS探针拉曼信号的再现性光谱检测中显示各个特征峰的相对标准偏差(RSD)均小于10%。 同时, 该光纤SERS探针对浓度为10-6 mol·L-1的R6G溶液的增强因子(AEF)可高达2.64×106。 实验结果表明所制备的银修饰的光纤SERS基底具有较高的灵敏度和良好的再现性。 因此, 该光纤SERS探针在生物医学检测、 农残化学分析等痕量检测方面有潜在的应用价值。
光纤光学 光纤探针 表面增强拉曼散射 磁控溅射法 罗丹明6G Fiber optics Fiber probes Surface enhanced Raman scattering Magnetron sputtering Rhodamine 6G 光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2800
燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
提出了一种基于表面石墨烯修饰的锥形多模光纤温度传感器。它由两段普通单模光纤(SMF)之间熔接一段锥形多模光纤(TMMF)构成,并通过液相转移法转移石墨烯薄膜至锥形多模光纤表面。石墨烯与锥形光纤光场相互作用,当外界温度发生改变,表面石墨烯修饰的锥形多模光纤所形成的复合波导的有效折射率随之变化,最终导致其光传输损耗发生变化,实现温度传感。实验结果表明:石墨烯可以有效提升锥形多模光纤的温度传感能力。在20~90 ℃温度范围内,束腰直径为9.95 μm的表面石墨烯修饰的锥形多模光纤(SG-TMMF)最高能达到0.1589 dB/℃的损耗灵敏度,线性度为0.984,同时,传感器还具有较好的可逆性。该传感器制作简单,灵敏度高,在科学研究和工农业生产的温度测量场合具有较好的应用前景。
光纤光学 锥形光纤 石墨烯 温度
燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法。 传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时, 收敛速度逐渐减慢, 出现效率低、 精准度下降、 局部最优解概率高等问题。 所提出的算法解决了这些问题, 使算法在进化前期避免陷入局部最优解, 在进化中后期能够保持解的全局搜索能力。 常规测定血清蛋白总量的方法通常采用凯氏定氮法、 双缩脲法等, 但存在时效慢、 污染样本等缺点。 采用拉曼光谱法进行检测, 具有快速、 无损的优点。 以山羊血清为分析对象, 按一定体积比配置35组待测样本, 用拉曼光谱仪采集拉曼光谱, 光谱采集范围为300~1 300 cm-1, 采用基线矫正去除荧光背景, 使用Savitzky-Golay光谱平滑法对原始光谱进行平滑处理, 归一化处理光谱数据, 并对拉曼光谱特征峰进行归属。 实验结果表明, 拉曼光谱能够表征血清中主要化学集团的信息, 且由于官能团浓度差异, 光谱特征峰强度随浓度变化明显, 因此基于特征峰信息可以测定血清蛋白总量。 实验中, 以购买的山羊血清蛋白含量为基准, 通过配置样本的体积比得到各组待测血清样本的蛋白含量, 配置的单个液体样本体积为3 mL, 随机选取8组实验样本作为模型测试集, 剩余27组作为模型训练集。 以经过处理的光谱特征峰强度和对应的血清蛋白含量分别作为模型的输入值及输出值, 建立IABC-SVR, ABC-SVR和BP三种算法的定量模型, 对测试集血清蛋白总量进行预测。 最后通过均方差(MSE), 相关系数(r)与建模时间分别进行对比, 结果表明通过IABC-SVR建立的山羊血清蛋白定量矫正模型效果最佳, 模型的相关系数为0.990 27, 均方误差为0.244 3, 建模时间为1.9 s, 预测值方差均小于0.001 g·mL-1, 预测准确率为99.8%。 实验结果表明, 应用激光拉曼光谱技术结合IABC-SVR算法, 对快速定量检测山羊血清蛋白含量, 具有较高的准确率和稳定性。
激光拉曼光谱 血清蛋白 改进人工蜂群优化 支持向量机回归 定量分析 Laser Raman spectroscopy Serum protein Improved artificial bee colony optimization Support vector machine regression Quantitative analysis
石墨烯和光子晶体光纤(PCF)都拥有良好的光学特性, 但是通过湿法转移只能将石墨烯薄膜转移/涂覆在光纤表面或端面, 内部的空气孔因为直径太小无法转移。 因此, 利用化学气相沉积法(CVD)将碳源分解为碳原子, 使其在光纤空气孔中形成形核点, 在PCF内孔生长石墨烯薄膜。 重点研究了通过控制生长条件, 使石墨烯直接在光子晶体光纤空气孔中生长出完整的石墨烯薄膜并且层数可控的技术。 通过扫描电镜表征生长后的石墨烯, 可以清楚的看到石墨烯薄膜的存在并且与光子晶体光纤空气孔紧密结合在一起, 形成石墨烯光纤材料; 通过拉曼光谱表征生长后的石墨烯, 可以看到石墨烯3个特征峰均存在。 改变生长条件比如: 温度、 生长时间、 甲烷气体浓度等发现光子晶体光纤空气孔中的石墨烯D峰与G峰的比值明显减小, 有效降低了石墨烯的缺陷。 结果表明生长时间对石墨烯缺陷降低最为有效, D峰与G峰的比值可以降到0.5左右。 生长时间为5 h时石墨烯生长层数为双层, 通过延长生长时间可以继续降低石墨烯的缺陷程度和增加石墨烯的层数; 温度可以快速分解甲烷进而增加碳原子的形核点, 加快石墨烯薄膜的形成, 但是过高的温度会对石墨烯产生较大的缺陷, 在1 050 ℃之后D峰与G峰的比值不再快速降低。 研究表明石墨烯层数则因为碳原子形核点的增多而不断变厚; 甲烷浓度的增加, 导致气体流速加快, 而空气孔直径太小受到流速影响较大, 导致空气孔内石墨烯的层数波动式增大。 此研究为后续设计基于石墨烯光纤的器件、 探究石墨烯光纤在光学的应用提供了基础。
石墨烯 光子晶体光纤 拉曼光谱 化学气相沉积法 Graphene Photonic crystal fiber Raman spectroscopy Chemical vapor deposition 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3659
1 燕山大学信息科学与工程学院, 燕山大学海洋科学与工程研究院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
总有机碳(TOC)是指溶解和悬浮在水中的有机物的总含碳量, 是以含碳量表示水体中有机物总量的综合指标。 TOC的测定通常采用的是国标燃烧法和湿化学法, 但这两种传统方法都具有测试方法复杂、测量时间长、速度慢等缺点, 对大气环境会产生一定污染且仅能在实验室内完成, 无法进行海水的原位在线测量。 而该研究采用紫外吸收光谱法测量TOC, 通过燕山大学自主研发的光谱技术与集成电路相结合研制的TOC光学原位传感器, 能够快速、不添加试剂、不产生二次污染的测量海水中总有机碳的浓度, 且可以不受实验室环境的制约实现海水TOC的在线原位测量。 将基于该方法研制的传感器进行实地下海实验, 测量不同海域（河北沧州黄骅港周边海域、秦皇岛市周边海域）的TOC值, 将传感器测量的结果与国标法测量结果的相关性、一致性、误差等方面进行对比。 结果表明: 在黄骅港海域采取的13个不同水样和秦皇岛周边海域采取的14个不同水样用国标法和TOC光学原位传感器测量的浓度值变化趋势基本一致, 有较好的相关性和一致性, 存在极个别水样产生偏离整体样本曲线的情况。 实验数据经过线性拟合结果显示相关性较好, 对两处不同海域的数据拟合曲线和常规残差分析, 显示黄骅港海域水样的拟合相关系数r为0.859 0, 残差平方和数值为0.165 4, 秦皇岛周边海域水样的拟合相关系数r为0.939 9, 残差平方和为3.513 1。 由于相关系数r=0.939 9＞r=0.859 0, 所以秦皇岛周边海域的水样线性拟合效果好于黄骅港实验。 常规残差0.165 4<3.513 1, 是因为秦皇岛周边一些样本如河流入海口是污染的重灾区, 生活污水和工业污水使水质存在更多干扰因素, 这些干扰因素对海洋TOC光学原位传感器的准确性和稳定性造成了一定的影响。 由于基于紫外吸收光谱法研制的TOC光学原位传感器与传统的国标法测量原理不同, 样本集比较少, 样本浓度覆盖面不大, 海洋环境复杂多变, 存在多种影响因素, 如浊度、 温度、 pH、 浮游生物等, 传感器无法彻底消除所有影响因素引起的误差, 所以测量结果与国标法结果存在一定的误差。 后续工作如何消除海洋环境复杂干扰因素的影响, 减小传感器测量值的误差, 使测量结果更加精确和真实, 需要进一步讨论和更加详细的分析和研究。
紫外吸收光谱 在线 光学原位传感器 拟合曲线 TOC TOC Ultraviolet absorption spectrum On-line Optical in-situ sensor Curve fitting 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2484
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
提出了一种基于LP01和LP11模式干涉的少模光纤温度传感器,利用单模光纤(SMF)和少模光纤(FMF)在入射端偏芯熔接、出射端对准熔接制作而成。利用标量法对FMF建立理论模型,通过光场的电磁边界连续条件推导出了FMF的特征方程,并通过对特征方程数值求解详细分析了FMF中的传输模式;通过有限元分析软件对上述理论模型仿真计算,验证了理论计算结果的正确性;利用制作的传感器进行温度传感实验,并对不同温度下的传输光谱进行傅里叶变换,对参与干涉的两种模式进行了分析。根据光纤的热光效应,建立温度传感模型,分析计算该传感器的温度灵敏度,实验结果与理论计算一致。利用上述特性制作的传感器进行温度测量,当温度发生变化时,干涉峰发生漂移,在25.3~77.3 ℃范围内,传感器长度为16 mm时,温度灵敏度为158.06 pm/℃。该传感器能广泛应用于工业生产、生物医学等领域的温度测量。
光纤光学 传输模式 有效折射率 马赫-曾德尔 少模光纤 温度传感器
