利用太赫兹时域光谱成像技术检测了存在内部缺陷的高分子 3D 打印样本, 获得了太赫兹时域光谱成像图。初步结果表明, 样本中的缺陷与材料自身对太赫兹波的吸收及反射存在差异, 太赫兹光谱成像可直接表征 3D 打印材料的外部缺陷, 但对存在于样本内部的缺陷, 太赫兹光谱成像结果尚需进一步优化。进一步研究发现, 利用高斯加噪、叠加融合、最小二乘去噪等算法对内部缺陷的光谱图像进行优化, 能够得到清晰的太赫兹时域光谱图像。因此, 利用太赫兹时域光谱成像技术及优化算法, 能够实现对有机高分子 3D 打印材料内部缺陷的表征。

准确认识不同种类的岩石特征对地质构造、 结构与年代的判断至关重要。 常规光学显微手段虽然可以对岩石的颜色与表面形貌进行直接观测, 但是对岩石种类的判断往往凭靠经验, 一些颜色相近的矿物容易混淆, 所得结果并不准确。 光谱方法能够在不同频段给出样品的多个光学参数信息, 通过建立光学参数与样品自身物性的联系, 可以从多个维度确定样品的性质, 从而有望实现对不同矿物成分与含量定性、 定量评价。 太赫兹光谱具备一定的穿透能力, 能够透过一定厚度的岩石, 是研究岩石物理性质的合理手段。 基于太赫兹光谱技术, 对取自不同地区的花岗岩、 灰岩、 砂岩和油页岩样品进行测试, 分别计算得到每个样品的等效折射率n、 衰减系数a, 并以a为横坐标、 n为纵坐标作图, 结果表明, 相同岩性岩石的n与a基本呈线性相关关系, 而对于不同类型的岩石, 其n随a的线性变化趋势存在明显区别。 进而研究了岩石中的组成、 结构等信息与其太赫兹光谱响应的联系, 分析了不同岩性岩石的光谱响应机制, 结果表明: 花岗岩与灰岩的结构较为致密, 其矿物组成是影响太赫兹光谱响应的主要因素, 利用太赫兹参数能够估算岩石中铁、 镁元素的相对含量; 砂岩的成分较为单一, 太赫兹光谱响应受孔隙度的影响; 而对于油页岩来说, 由于有机质具有强吸收、 低折射率的特点, 其有机质含量越高, 折射率越低, 对太赫兹吸收越强。 结果表明, 太赫兹光谱技术有望成为岩石物理性质现有研究手段的合理补充, 为其评价、 分析提供新技术、 新指标, 有着极其光明的应用前景。

页岩是油气储层的主要类型之一，其微量有机质的准确表征是油气资源勘探中的一大热点和难点。利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对不同原油含量(ppm级)的页岩进行测试与分析，结果表明，太赫兹光谱响应与页岩有机质含量存在单调关系：随着原油浓度增加，单位厚度太赫兹时域光谱幅值衰减系数线性增加。结合有效介质理论，确定了太赫兹介电常数与200 ppm以下原油含量之间的线性关系。研究表明，太赫兹时域光谱技术可作为页岩中微量原油表征的有效方法，对提高油气资源勘探效率具有重要意义。

针对多层样本中界面对太赫兹时域光谱的影响问题，利用太赫兹时域光谱测试了由不同粒径制成的单、双层沙粒压片，获得了单、双层压片样本的太赫兹时域谱。结果表明，双层样本的单位厚度太赫兹峰值衰减系数明显小于单层样本的单位厚度衰减系数。因此，在研究双层样品太赫兹光谱响应时应添加某个系数以消除由样品的界面反射影响，且该系数与材料的特性有关。

这项研究是利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合多元统计方法, 对14种外表看起来极其类似的不同苜蓿牧草品种进行鉴定识别的可行性研究。 通过实验测试获得苜蓿牧草品种在0.1～1.5 THz有效波段的吸收系数和折射率等光谱参数, 并且测试光谱揭示不同种类的苜蓿牧草在时间延迟、 吸收强度和折射率等物理参量的平均值上都有所不同。 尽管以上提到的这些太赫兹特征差异意味着太赫兹时域光谱(THz-TDS)鉴定识别牧草品种是可行的, 但是, 由于没有特征吸收峰作为指纹谱识别依据, 因此, 本文利用多元统计方法聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)在光谱参数和不同品种的苜蓿草种之间建立模型用以进行辅助验证, 通过CA方法计算得到牧草间的欧氏距离以及通过PCA方法获得牧草的任何两个样本的PC1分值显示CA和PCA之间存在着很好的一致性, 说明CA和PCA两种多样统计方法均能反映牧草间的差异。 因此, 太赫兹时域光谱技术结合多元统计方法能够成为一种有效的快速检测识别不同苜蓿牧草品种的方法, 进而为将来建立牧草品种太赫兹光谱数据库奠定基础。

熔融沉积 (FDM)技术是目前市售 3D打印机应用最广泛的材料成型技术, 基于这一技术的 3D打印机精确度评价与打印试件的误差分析还没有十分完善的标准化方法。 FDM 3D打印常用的聚合物材料在太赫兹波段存在明显吸收。基于太赫兹时域光谱(THz-TDS), 通过缝隙注水的方式放大试件非实体部分的太赫兹响应, 使得太赫兹技术可同时监测 3D打印试件实体部分与非实体部分的打印精确度。通过分析试件的太赫兹光谱, 能够分辨与原始设计相差 0.96%的微米级误差, 补充了 3D打印误差的分析方法。

应用太赫兹技术对大气中动力学直径小于25 μm(PM25)的细颗粒物进行了定量研究。 PM25质量和太赫兹吸光度之间存在线性关系, 相关系数为086。 应用主成分分析的方法, 可证明随着PM25质量的增加, 与吸收系数存在相似的趋势。 为了提高预测精度, 采用偏最小二乘, 支持向量机和反向传播人工神经网络对PM25进行定量研究。 与单一的线性模型相比, 统计模型具有较大的预测相关性和较小的误差。 对于神经网络模型, 训练集与预测集的相关系数和均方根误差分别达到0999和0016 mg, 0912和0207 mg。 因此, THz技术和统计学方法的结合可提供较高精度的预测, 作为一种监测PM25的有效手段。