石油作为一种重要的化石能源, 是人类社会生产活动中不可缺少的一部分。 石油在被人们开采、 使用的过程中不可避免地会发生泄漏, 泄漏的石油会给生态环境带来严重的威胁。 因此, 在石油泄漏后需要及时对其进行处理, 而其前提是能够准确识别石油种类。 由于石油中多种物质具有荧光特性, 因此应用荧光光谱法可对石油进行有效检测。 但石油所含组分较多, 使得其光谱信息重叠严重, 识别困难。 而三阶校正方法具有“三阶优势”, 可以分辨高共线性、 高噪声水平下的数据。 其中, 三阶校正中的交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法具有收敛速度快、 对组分数不敏感等优点; 因此, 利用三维荧光光谱技术结合AWRCQLD算法, 对混合油液进行检测。 首先, 配制3种盐度条件下的十二烷基硫酸钠(SDS)溶剂; 并在每种盐度条件下分别将航空煤油和润滑油按照不同浓度比混合, 最终得到24个校正样本和9个预测样本。 然后, 使用FLS920荧光光谱仪对实验样本进行光谱数据采集。 其次, 使用扣除空白法去除光谱中的散射, 并通过核一致诊断法判断混合油中的组分数。 最后, 用AWRCQLD算法对四维光谱矩阵进行解析。 研究结果表明, 在0~20盐度范围内, 随着盐度的增加, 航空煤油的荧光强度先减小后增大, 润滑油的荧光强度先增大后减小; 混合油解析光谱曲线分别与航空煤油及润滑油的实际光谱曲线重合度良好; 经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油的回收率范围为100.2%~109%, 均方根误差为0.002 1 mg·mL-1; 润滑油的回收率范围为91.8%~109.3%, 均方根误差为0.004 8 mg·mL-1。 通过引入盐度作为新一维度的数据, 从而将三维光谱数据阵扩展到相应的四维光谱数据阵。 并利用AWRCQLD算法对四维光谱数据阵进行了解析, 实现了在不同盐度条件下对混合油的定性和定量分析。 同时, 为不同盐度条件下的混合油液检测提供了参考。

生活中, 日光中的紫外辐射是导致头发光老化/光损伤的重要环境因素。 长时间光照可使染发和天然发出现包括颜色褪变在内的退行性变化。 以中老年人的自然灰发为样本来源, 通过分离和人工漂染处理, 获得了包括自然发色、 漂白和染黑的六种头发类型, 经过UVA(320～400 nm)紫外光老化, 采用漫反射光谱、 三维荧光光谱和衰减全反射傅里叶变换红外光谱对头发纤维的老化特征进行无损分析, 结合头发中光产生过氧化氢的定量分析, 探讨了不同发色和漂染处理对头发耐光性的影响。 结果表明, UVA辐照可通过Ⅱ型电子转移机制诱导头发中的光敏基团产生过氧化氢, 导致纤维表面蛋白和色素分子的光氧化降解。 自然发色与漂染发在光老化中的颜色变化不同: 灰发和白发主要发生光黄化, 人工染发和漂白发分别发生光褪色和光漂白。 高湿度环境能加速头发的光降解。 化学漂染处理会使头发中的光致过氧化氢水平升高, 使纤维处于较高的氧化压力从而影响头发的光稳定性; 而头发中的黑色素分子, 包括天然黑色素和染发剂的人工黑色素, 可能具有自由基产生与清除双重性。 研究结果为建立中国人头发光损伤的光谱学评价方法和进一步研发针对国人发质的染护发产品提供了重要的实验基准数据。