1 西安交通大学 核科学与技术学院西安 710049
2 西安交通大学 动力工程多相流国家重点实验室西安 710049
核反应堆安全分析中的冷却剂丧失事故（Loss of Coolant Accident，LOCA）是反应堆安全的重要研究对象之一，LOCA事故中的再淹没阶段棒束通道内的热工水力行为是其中一个十分关键的问题。利用西安交通大学核安全与运行研究室的膜态沸腾实验平台，本文开展了对5×5均匀加热棒束开展了底部再淹没实验研究。通过求解一维瞬态逆导热问题获得再淹没过程中加热棒束的表面参数，探究了不同实验条件对骤冷前沿推进速度的影响，使用热工安全分析程序RELAP5对实验结果进行对比计算，总结了其在模拟再淹没过程中存在的问题。结果表明：1）再淹没过程中高进口流量、高入口过冷度和低功率密度更有利于骤冷前沿的推进；2）RELAP5模拟的骤冷时间总均方根误差40.994 s；包壳峰值温度（Peak Cladding Temperature，PCT）总均方根误差61.465 K。模拟值在后临界热流密度（Critical Heat Flux，CHF）换热阶段与实验值相比误差较大，问题主要集中在沸腾模式判断和膜态沸腾换热模型上。本文中的实验数据可为再淹没过程的流动传热预测模型提供新的验证数据，也可用于评价和优化热工安全分析程序。
底部再淹没实验 棒束通道 逆导热问题 膜态沸腾 热工安全分析程序 Bottom reflooding test Rod bundle channel Inverse heat conduction problem Film boiling Thermal safety analysis code
武汉高德红外股份有限公司成功研制了像元尺寸为12 m×12 m的1280×1024大面阵碲镉汞中波红外焦平面探测器。在优化提升材料性能的基础上，突破了小像元钝化开孔、高密度小尺寸铟柱制备以及高精度大面阵倒焊等关键技术，成功制备出了1280×1024@12 m碲镉汞中波红外焦平面芯片及组件。其盲元率小于0.5%，响应率非均匀性小于5%。F2探测器的平均噪声等效温差(Noise Equivalent Temperature Difference, NETD)为15 mK，平均峰值探测率为6×1011 cm·Hz1/2·W-1。F4探测器的平均NETD为18.5 mK，平均峰值探测率为1.2×1012 cm·Hz1/2·W-1。另外还提出了一种不稳定像元测试方法，即通过分析两点校正后的成像数据，并利用模块中值和空域噪声的比较，完成对红外图像中不稳定像元的检测和校正。结果表明，校正后的红外成像画质良好，在120 K时器件性能无明显降低。
碲镉汞 小像元 百万像素 盲元 红外探测器 HgCdTe small pixel mega pixels bad pixel infrared detector
1 中国科学院西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
2 中国科学院大学, 北京 100049
由于受到高光谱遥感图像传感器平台的限制, 图像的空间分辨率受到一定影响, 这导致高光谱遥感图像的像元通常是多种地物的混合, 也叫做混合像元。 混合像元的存在制约了高光谱遥感图像的准确分析和应用领域。 采用高光谱解混技术可将混合像元分解为纯净的物质光谱（Endmember, 端元）和每种物质光谱所对应的混合比例（Abundance, 丰度）, 为获取更多更精细的光谱提供了可能。 这对高精度的地物分类识别、 目标检测和定量遥感分析等研究领域具有重要的意义。 因此, 解混技术成为高光谱遥感图像领域的一个研究热点。 基于线性光谱混合模型(linear spectral mixing model, LMM), 提出了一种端元丰度联合稀疏约束的图正则化非负矩阵分解（endmember and abundance sparse constrained graph regularized nonnegative matrix factorization, EAGLNMF）算法。 该算法通过研究基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)的方法, 结合图正则化理论来考虑高光谱数据内部的几何结构, 将端元光谱稀疏约束和丰度稀疏约束应用于其中, 从而能够对高光谱数据的内部流形结构进行更为有效的表达。 首先, 构造了EAGLNMF算法的损失函数, 采用VCA-FCLS方法进行初始化, 然后, 设定相关参数, 包括图正则化权重矩阵参数、 端元光谱稀疏约束因子和丰度矩阵稀疏约束因子, 最后, 通过推导得到了端元矩阵与丰度矩阵的迭代公式, 并且设置了迭代停止条件。 该方法不受图像中是否有纯像元的限制。 实际上, 在现行高光谱遥感传感器平台情况下, 高光谱遥感图像中几乎不存在纯像元, 因此, EAGLNMF方法为高光谱遥感图像的实际应用提供了一种思路。 采用合成的高光谱数据, 构造了4个实验来分析该方法的可行性和有效性, 实验将该算法与VCA-FCLS, 标准NMF及GLNMF等经典的解混算法进行比较, 通过光谱角距离(spectral angle distance, SAD)和丰度角距离(abundance angle distance, AAD)这两个度量标准来进行比较。 实验1是总体分析实验。 在固定的信噪比和固定端元数目的情况下, 用以上三种经典方法与EAGLNMF同时进行解混。 实验2是SNR影响分析实验。 在固定端元数目和不同信噪比的情况下, 用这四种方法进行解混。 实验3端元数目分析实验。 在固定信噪比和不同端元数目的情况下, 用四种方法进行解混, 并且将结果进行对比。 实验结果发现提出的EAGLNMF方法在提取端元精度和估计丰度精度上都更为准确。 同时, 实验4是稀疏因子分析实验。 对端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子进行分析, 实验结果表明引入的端元稀疏约束对于解混结果也具有较好的影响, 并且端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子也对解混结果具有一定影响。 最后, 将该算法应用于AVIRIS所采集的真实高光谱图像数据, 将其解混结果与美国地质勘探局光谱库中光谱进行匹配对比, 其提取的平均端元精度相比于其他三种方法要稍好。
高光谱图像 图正则化 稀疏约束 非负矩阵分解 光谱解混 Hyperspectral imagery Graph regularization Sparse constraint Nonnegative matrix factorization Hyperspectral unmixing 光谱学与光谱分析
2019, 39(4): 1118
1 山东大学 控制科学与工程学院, 济南 250061
2 山东经济学院 信息管理学院， 济南 250014
由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足，本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量，结合参量自适应的非线性函数调整亮度，依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明，本文算法更有效，增强后的图像不仅细节清晰，而且色彩自然、不失真且运行速度快.
多尺度Retinex 色调恒定 自适应亮度 图像增强 Multi Scale Retinex Hue preserving Adaptive bright Image enhancement
采用荧光猝灭光谱、 同步荧光光谱和紫外-可见吸收光谱， 研究了大豆苷元与人血清白蛋白（HSA）之间的结合反应。 大豆苷元对人血清白蛋白有较强的荧光猝灭作用， 猝灭机制属于静态猝灭， 并发生了分子内非辐射能量转移。 利用Stern-Volmer方程处理实验数据， 得到大豆苷元与HSA之间的结合常数KA为0.34×104(23 ℃)， 1.10×104(30 ℃)和4.36×104 L·mol-1(40 ℃)。 根据Frster非辐射能量转移理论， 求出了大豆苷元与HSA之间的结合距离为1.50 nm(23 ℃)， 1.46 nm(30 ℃)和1.42 nm(40 ℃)。 通过计算相应的热力学参数， 可知大豆苷元与人血清白蛋白的相互作用是一个吉布斯自由能降低的自发过程， 且二者之间的主要作用力类型为疏水作用力， 同时用同步荧光光谱考察了大豆苷元对HSA构象的影响。
大豆苷元 相互作用 荧光光谱 Daidzein HSA Human serum albumin Interaction Fluorescence spectroscopy 光谱学与光谱分析
2009, 29(7): 1911
