利用激光线扫描方式建立丝状高斯热源的传热模型，并对其进行数值分析，得到脉冲激光烧蚀碳纤维的演化规律。对碳纤维复合材料（CFRP）板材进行激光烧蚀实验研究以验证所提模型的可行性。结果表明：当激光功率为9 W、激光扫描速度为200 mm/s时，板材表面绝大多数树脂被蒸发，表面粗糙度降至7.20 μm，表征数据稳定性的样本方差为1.889。实验证明了该理论模型的正确性和可行性，为CFRP材料的激光加工研究提供了参考。

近年来，通过光伏辅助电催化(PV-EC)分解水制备“绿氢”成为实现碳中和目标的关键。然而，普通电解水催化剂不能满足PV-EC系统中较高的太阳能到氢能(STH)转换效率的需求。因此，获取价格低廉、低反应过电势的电催化剂材料极为重要。本文选取具有高价态的过渡金属W作为掺杂源，采用一步电沉积方法制备出NiFeW三元金属磷化物。通过一系列的表征发现，NiFeW磷化物电催化剂表现出优异的析氢反应(HER)和析氧反应(OER)活性，且作为双功能电催化剂时，在10 mA/cm2电流密度下W掺杂后样品的过电势降低了51 mV。使用NiFeW磷化物作为双功能电催化剂和太阳能电池(a-Si∶H/a-SiGe∶H/a-SiGe∶H)作为驱动源，PV-EC器件实现了超过7%的理论STH转换效率，对推动太阳能分解水制氢装置的实际应用具有重要意义。

近年来, 二维磷烯(2D BP)因其较短的电荷传输距离、高载流子迁移率和充分暴露的表面活性位点, 成为电催化剂的理想材料。然而, 不适合的含氧中间体吸附能使其反应动力学迟缓, 进而限制了其实际应用。本文通过引入颗粒状的非晶Ni2P化合物, 构建Ni2P@BP异质结, 在改善反应活性的基础上, 提高其电化学稳定性。研究结果表明: 相较于纯BP和Ni2P电催化剂, Ni2P@BP催化剂展现出优异的析氢(HER)和析氧(OER)催化活性, 在10 mA/cm2电流密度下的过电势分别为167和186 mV。Ni2P@BP作为双功能电催化剂, 仅需1.54 V的外加偏压(Vapp)就可以实现10 mA/cm2的电流密度。将其与a-Si:H/a-SiGe:H/a-SiGe:H三结叠层太阳电池连接, 实现了超过7%的太阳能制氢(STH)转换效率, 相较于作为双功能电催化剂的纯BP提高了95%。

锂离子电池热失控气体引起的火灾爆炸事件层出不穷，通过分析相关热失控气体可以明确其发生发展机理，这有助于锂离子电池热失控早期预警技术的研究及安全性评估。采用高时间分辨率、高通量的激光拉曼光谱技术对热失控气体进行在线分析，确定了电池热解气体的主要成分为CO₂、CO、H₂、CH₄、C₂H₄以及C₃H₆，并采用偏最小二乘法分别构建了包括空气成分(N₂、O₂)在内的特征气体的拉曼光谱定量模型，在线原位分析了锂离子热失控实际场景中特征气体的信息变化。结果表明，锂离子电池热失控气体拉曼光谱定量模型的相关系数大于0.91，均方根误差小于0.45%，高效实现了锂离子电池热失控过程中多组分烃类和非烃类气体的在线分析。

针对变电设备运维中的红外检测图像无法被准确分割的问题, 本文应用了一种改进的自适应权重偏微分图像分割方法。通过分析红外图像信噪比低、边缘模糊、对比度低以及最常出现的灰度不均匀问题, 在明确传统分割方法不足的基础上, 对基于偏微分方程的分割模型开展改进。本文所提出的自适应权重的 LGIF分割模型利用目标设备和背景灰度不均匀程度不同的特点, 将其与区域内的平均灰度值联系起来, 针对性调整模型中全局能量项和局部能量项权重, 以弥补现有算法不足。在多种场景下经实验验证, 本文模型相较阈值法、 CV分割模型和固定权重 LGIF模型均更为有效准确, 表现稳定, 方便了后续的特征提取和识别。

近年来，二维(2D)g-C3N4基材料因其较短的电荷传输距离和充分暴露的表面活性位点，受到科研工作者的广泛关注。然而，g-C3N4较差的电荷分离和光吸收能力限制了进一步实际应用。通过引入具有高载流子迁移率和可见光响应的磷烯(FBP)，构建FBP/g-C3N4异质结同时增强光催化剂的光吸收和电荷分离能力；同时，具有良好催化活性的FBP也可以作为g-C3N4的助催化剂，进一步降低电荷在催化剂/电解液界面处的反应势垒，从而有效抑制电荷复合，并提高光催化制氢效率。研究结果表明：相较于纯g-C3N4，FBP/g-C3N4异质结不仅可以有效抑制电荷复合、促进光生电荷分离，而且可以极大地拓宽光谱响应范围。最终，构建的FBP/g-C3N4异质结光催化剂获得了1.08 mmol?g-1?h-1的光催化制氢速率，相较于纯g-C3N4提高了1.2倍。

为了制备氮-磷共掺杂石墨烯量子点(N,P-GQDs)以探索其荧光性质的可调性, 我们采用水热法以柠檬酸为碳源, 六氯三聚磷腈为氮源、磷源, 制备出了蓝色光致发光的氮-磷共掺杂石墨烯量子点(N,P-GQDs)。通过一些测试表征可以发现: 制备的N,P-GQDs尺寸分布均匀, 其横向平均尺寸约4.8 nm, 晶格间距为0.24 nm, 纵向平均厚度约0.95 nm。在光学性能测试中, 观察到N,P-GQDs的荧光发射光谱对激发波长具有强的依赖性, 其对可见光表现为较强的吸收性。通过量子产率公式计算得出N,P-GQDs的量子产率为10.4%。所制备出的N,P-GQDs具有优异的抗漂白能力及光学稳定性。通过调节样品的稀释浓度比例对N,P-GQDs的荧光性质的可调性进行研究, 发现随着稀释倍数的增加, 荧光强度先增加后下降。此外, 发现制备的N,P-GQDs对Fe3+产生强烈的复合作用, 使N,P-GQDs荧光猝灭, 由此建立了Fe3+的传感分析方法。

太赫兹生物医学是当前光谱研究领域的前沿热点, 其主要难点在于如何在有效避免水分干扰的同时, 实现复杂生物体系组分的精准分析。 太赫兹光谱产生于分子振动的信息, 其吸收谱较弱, 吸收峰严重重叠, 且多组分复杂样品的太赫兹光谱往往不是各组分光谱的简单叠加, 难以用传统的峰高、 峰面积标定技术进行定量计算。 但采用多元校正技术可以方便地实现太赫兹光谱的定量分析, 使太赫兹光谱成为一种快速、 简便且适用范围广泛的分析技术。 以KCl和NaCl的无机盐混合体系为典型研究体系, 两种组分的浓度范围均为0.1～2 mol·L-1, 浓度间隔为0.1 mol·L-1。 获取20组浓度配比不同的混合溶液的吸收系数和折射率, 巧妙利用水溶液体系中无机金属离子的水合氢键作用, 由此采集无机盐溶液体系的太赫兹时域光谱, 提取各组分的特征信息, 建立多尺度数据驱动的定量分析模型, 有望实现水溶液中无机金属离子的定量分析。 针对太赫兹光谱数据规模大、 基质干扰强及数据关联复杂等特点, 构建复杂二维小波变换、 多变量筛选、 贝叶斯数据挖掘、 深度学习和数据关联性分析技术为一体的算法数据库, 由此构建基于多尺度数据驱动的太赫兹光谱解析方法。 论文依据正交实验的原则, 构建具备良好数据结构特征的混合溶液数据集, 引导后续的光谱解析方法准确提取无机金属离子水合氢键信息。 在此基础上, 发展自适应算法, 寻找光谱数据变量与浓度间的关系, 并采用变量筛选技术, 从原始光谱数据中提取无机盐水合氢键的特征信息, 最终构建浓度与特征信息之间的数据驱动模型。 计算结果表明, KCl和NaCl组分的预测误差分别为8.0%和9.1%, 能有效满足大部分应用的检测精度要求。 多尺度数据驱动模型方法充分利用太赫兹光谱信号的时域和频域多尺度特性, 实现数据预处理与多元校正的一体化运算以避免重要信息丢失, 具备高度自适应特征。 因此, 基于数据驱动建模的太赫兹光谱分析新方法为太赫兹生物医学研究提供了新思路。

通过将水溶性石墨烯掺入至光引发剂2-苄基-2-二甲基氨基-1-(4-吗啉苯基)丁酮和季戊四醇三丙烯酸酯混合而成的光刻胶中, 利用飞秒激光双光子聚合技术制作一系列平面图案及三维立体结构。利用亲水角测试表征混合物的浸润性, 激光透过深度测试表征混合物的穿透性。实验结果证明, 掺杂有水溶性石墨烯的混合液与玻璃仍具有较强结合力和一定激光穿透性。最后利用拉曼成像与扫描电子显微镜表征平面图案及三维结构。证实使用去离子水作为分散液可以将水溶性石墨烯掺杂进微结构中, 并且掺杂有水溶性石墨烯的微结构在机械性能上比纯光刻胶微结构, 结构更稳定且形貌更统一。