为掌握渭南市道路积尘分布特征及影响因素, 获取道路积尘本地化参数和道路扬尘的管控依据, 基于光散射法利用道路积尘负荷车载式快速监测系统对渭南市城市道路积尘负荷进行了测定, 分析了不同类型道路的积尘负荷特征, 并研究了车流量、车重及道路抑尘方式等与积尘负荷的关系。研究结果表明, 渭南市道路积尘负荷平均值为 1.13 g·m-2, 不同类型道路积尘负荷大小呈支路 (1.79 g·m-2) > 次干道 (1.22 g·m-2) > 省道 (1.08 g·m-2) > 主干道 (0.94 g·m-2) > 国道 (0.71 g·m-2) 的特征; 车流量和车速变化与道路积尘负荷值均呈负相关, 即车流量和车速越大, 积尘负荷值越小; 此外, 洒水能有效降低道路积尘负荷值, 但保持时间较短, 因此建议改变重洒水弱清扫的作业模式, 重点关注清扫除尘。

食品安全问题一直是社会和广大群众关注的焦点问题, 食品安全现状较为严峻, 因此实现食品中有害物质的快速检测具有重要的实际意义。 合成色素是一种常见的食品添加剂, 然而合成色素的超标添加和非法添加依旧是食品安全中的重要问题之一, 极大地危害人民群众的身体健康和食品工业的健康发展。 常见的合成色素检测方法, 均存在耗时长、 费用高等缺点, 不适应于合成色素的实时监测和快速筛查。 为克服传统方法的缺点, 提出利用表面增强拉曼光谱检测技术对合成色素进行检测, 该方法具有检测速度快、 检测灵敏度高等优点, 能够达到现场实时检测的目的。 此外, 由于拉曼检测方法往往依赖于复杂的样品前处理操作, 而常见的固相萃取技术一般依赖于人工操作, 过程复杂且耗时较长, 严重影响食品快速检测效率。 因此, 开发了一种全自动固相萃取装置, 通过设计嵌入式硬件电路系统及其软件, 精确控制蠕动泵流速和多路阀门开关实现了活化、 上样、 淋洗、 洗脱四个步骤的全自动操作和参数控制, 从而达到食品样品的全自动快速固相萃取。 在实验部分, 配制不同专利蓝V浓度的果汁饮料, 然后利用该装置对果汁中的专利蓝V进行前处理, 对萃取柱填料和萃取中各个步骤的时间和试剂进行了合理的选择, 利用表面增强拉曼光谱检测技术成功地检测了合成色素中的专利蓝V。 实验结果表明, 所研制的自动固相萃取装置对比传统手工萃取, 每个样品节省了近一半的萃取时间(10 min降为5 min)且能够同时处理5个样品, 萃取时间稳定不易受人为因素影响, 从而极大地提高了萃取效率和稳定性。 此外, 通过自动萃取获得的样品, 对比手工萃取操作, 因其受外界干扰相对较小, 能够得到更强的拉曼光谱信号(约增强50%), 获得了满意的萃取效果。 对不同浓度的专利蓝V样品的结果显示, 该方法能够实现检出质量浓度在0.5 mg·L-1水平, 可有效满足现场监测需求。 具有快速、 方便、 灵敏度高等特点。

针对茶叶中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合二维相关光谱法快速检测茶叶中毒死蜱残留。以金纳米为增强基底,采集含不同浓度毒死蜱残留茶叶样本的SERS,利用标准正态变量变换(SNV)对原始拉曼光谱进行预处理,再以毒死蜱浓度为外扰,进行二维相关同步光谱和自相关谱分析,筛选出与毒死蜱浓度变化相关的特征谱峰,利用灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)参数,建立茶叶中毒死蜱残留分析模型,并与偏最小二乘(PLS)模型得到的结果进行比较。结果表明:利用二维相关光谱法优选出毒死蜱的14个特征谱峰,所建SVM模型对预测集样本的决定系数 Rp2为0.98,方均根误差为1.32,相对分析误差为6.32,能用于茶叶中毒死蜱残留的实际估测,模型性能优于采用1096 cm ^-1单个特征谱峰建立的SVM模型和PLS模型。研究结果表明:将二维相关光谱法用于筛选与茶叶中毒死蜱浓度相关的特征谱峰是可行的,为拉曼光谱中特征变量优选提供了新思路;同时也表明,SERS结合二维相关光谱法可以实现茶叶中毒死蜱残留的快速检测,为茶叶农药残留快速检测装置的开发提供了方法支持。

为实现海水亚硝酸盐的快速检测, 使测量过程更适用于在线监测, 对前期已有的顺序注射分析技术进行了优化, 结合自主研制的Z型高灵敏度液芯波导样品池和多适应环管器, 基于分光光度检测方法, 在不完全显色反应的基础上, 建立了一种海水亚硝酸盐快速全自动检测方法。 进样技术中高精度注射泵与多通道选择阀配合, 顺序吸入样品和试剂至储液盘管后, 再反推至混合盘管, 期间发生不完全显色反应, 并最终由注射泵将显色混合溶液缓推过Z型液芯波导样品池, 同步流动检测溶液吸光度变化, 结合朗伯比尔定律最终获取待测亚硝酸盐溶液浓度。 为达到稳定且快速分析的目的, 分析了测量方法中几个关键参数, 如不完全显色反应时间、 检测时流速和盐度对测量结果的影响, 寻求最佳的技术及参数组合。 不完全显色反应研究结果表明, 在10~60 s显色时间范围内, 吸光度检测结果的相对标准误差(RSD) 均不超过1.64%, 说明10~60 s的显色时间对本方法无影响, 因此选择10s作为快速检测方法的显色反应时间。 通过对不同流速情况下样品检测结果的分析发现, 流速过快会导致检测不稳定, 过慢则不利于快速分析, 选择吸光度测量较为稳定的10, 11.6, 13和15 μL·s-1四个流速, 对测量结果的稳定性和重复性进行分析, 结果表明, 上述四个流速下的线性效果都很好, 因此, 选择最快的15 μL·s-1作为该方法的检测流速。 为验证该方法对盐度的敏感性, 以适应淡水和大范围海水为出发点, 研究分析了0~35盐度范围内, 三种不同浓度(150, 250, 350 μg·L-1) 亚硝酸盐溶液的吸光度变化情况, 得到的RSD分别为1.39%, 2.03%和1.28%, 证明盐度对本方法的吸光度测量基本无影响。 对80, 150和250 μg·L-1亚硝酸盐标准溶液平行测定11次得到的RSD分别为2.13%, 1.07%和1.83%, 说明本方法精密度较好。 通过对空白样品进行10次平行样测量, 计算得到本方法检出限为37 μg·L-1(约0.5 μmol·L-1) 。 为验证本方法的可信度, 利用该快速检测方法和《海洋调查规范》标准测量方法对同一批次亚硝酸盐标准溶液制作标准曲线, 二者的R2均大于0.999, 对同一浓度样品两种方法得到的测量结果数据拟合线性回归方程为y=1.046 1x-0.005 7, R2=0.999 6, 说明两种检测方法结果高度一致, 更进一步验证了该研究快速测量方法的可行性和可靠性。 亚硝酸盐快速检测方法测样速率高达50样·h-1, 与传统的人工检测和流动注射分析方法相比, 亚硝酸盐的测量耗时从十几分钟缩短到1 min左右, 检测分析过程中样品和试剂消耗量极少, 测量过程重复性好, 整个测量过程全自动进行, 操作更为简单智能, 避免了人工介入带来的误差, 使得基于分光光度的营养盐要素在线及原位检测系统更加小巧、 快速和低耗, 更适用于现场在线及长时间序列监测, 具有很广的应用范围和较好的应用前景。

针对传统的扩跳频信号源智能化程度低、携带不方便、效率低下等问题, 设计了一种基于FPGA+AD9915的体积小、功耗低、精度高的扩跳频信号源。使用Verilog语言在Quartus Ⅱ软件开发平台上编程实现系统软件设计, 在FPGA芯片内完成基带信号处理、跳频码产生和中频调制, 并通过FPGA实现对AD9915和数模转换芯片的控制, 最后混频实现扩跳频信号的产生。测试结果表明系统有较好的性能, 可以满足电台测试时对跳频速率、频率间隔等方面的要求。

本文考察便携式拉曼光谱仪对毒品和易制毒化学品的检测识别能力,主要是利用RT3000便携式拉曼光谱仪对甲基安非他命、安眠酮等10种毒品进行测试,以及对黄樟脑、甲苯等10种易制毒化学品进行测试,同时测定白糖、淀粉等白色安全粉末的拉曼谱图.利用专门的建库软件建立以上标准物质的拉曼谱图库,并考察其识别能力.结果显示:此10种毒品和10种易制毒化学品都具有典型的特征拉曼峰,将此毒品和易制毒化学品谱图进行建库,可以对其进行分子层面的准确识别.通过对算法识别的优化以及阈值的调节,便携式拉曼光谱仪所测安全粉末的误报率为0.便携式拉曼光谱仪具有重量轻,便于携带的功能,可为毒品和易制毒化学品的现场快速判别提供一种新的手段,具有良好的应用前景.

采用近红外高光谱成像技术对菜青虫的存活与死亡状态进行了研究, 通过提取菜青虫不同状态的光谱信息, 建立判别分析模型。以不同预处理方法对所提取的951.5～1 649.2 nm光谱进行预处理, 并建立偏最小二乘判别分析(partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)模型对菜青虫的生死状态进行判别分析, 判别正确率接近或达到100%。用移动平均(moving average, MA)5点平滑光谱分别采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)以及加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)分别选取了17和20个特征波长进行生与死状态的判别。基于特征波长建立了PLS-DA, K最邻近节点算法(K-nearest neighbor, KNN), BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)以及支持向量机(support vector machine, SVM)模型, 判别正确率接近100%。结果表明采用近红外高光谱成像技术对菜青虫生命状态的研究是可行的, 为作物虫害的快速诊断提供了新方法。

利用基于可调液晶滤光器做为分光器件的液晶光谱仪，对西洋参进行了紫外光照射下的连续荧光光谱成像检测。检测中发现西洋参切片存在着显著的荧光特性，通过对不同等级的西洋参及西洋参的有效成份（人参总皂苷）进行分类检测，验证西洋参所包含的荧光物质为人参总皂苷，并且所发出的荧光强度与其总皂苷含量存在对应关系，因此可以通过检测西洋参的荧光光谱强度判断其品质。从而，得到一种简单、快速和无损的西洋参品质判定和成份检测的方法。同时，通过对西洋参切片荧光光谱图像的分析处理得到了西洋参的荧光光谱曲线和总皂苷分布的三维图谱，获得了西洋参总皂苷含量的三维空间分布信息。