农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点, 不仅关系着人们的身体健康, 而且关系着社会稳定甚至****。 由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注。 对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点。 我国人口众多, 对农产品和食品的消费量非常大。 面对如此大量农产品及食品品质的无损快速检测需求, 光谱法以其快速、 无损、 高效、 环境友好、 可现场检测等诸多特点, 为农产品及食品品质的无损快速分析提供了良好的解决方案。 然而, 传统的光谱法在检测过程中所使用的数据量十分庞大, 不仅在建立校正模型过程中会消耗大量时间, 而且难以完成大量农产品及食品的品质在线高通量无损快速检测。 大量数据的计算成为限制光谱类分析仪器工作效率的主要瓶颈之一, 并且大量数据的计算对仪器设备的硬件配置也提出了非常高的要求, 从而间接地提高了光谱分析技术的应用成本。 近年来, 关键变量筛选技术脱颖而出, 并成为光谱分析的一个新热点。 通过筛选, 采用少量关键变量建立校正模型即可得到和全谱数据建模准确度相差无几的分析结果, 从而可以有效提高分析仪器的工作效率并间接地降低光谱分析技术的应用成本, 进而为农产品及食品品质的高通量检测提供了可靠的技术支持、 为满足人民日益增长的美好生活需要提供科技保障。 针对光谱关键变量筛选在粮食及粮食作物、 蔬菜、 水果、 经济作物、 肉类、 食品品质与安全领域的无损检测应用进行综述, 对光谱关键变量筛选技术的应用从筛选方法、 应用范围、 应用效果等方面进行了分类总结归纳, 并就光谱关键变量筛选技术在农产品及食品品质无损检测中的应用从变量筛选方法特点及趋势、 所选变量的稳定性和可靠性、 所选变量的实际意义等方面进行了展望。

钢渣是冶金工业中产生的主要固体废弃物, 其产量约为每年粗钢产量的15%~20%。 由于技术的局限, 导致我国钢渣利用率较低, 仅为年钢渣产量的10%, 同时加之管理制度的不健全, 导致钢渣大量露天堆放, 对土地资源、 地下水源, 以及空气质量形成严重影响。 固体废弃物再利用是资源可持续发展的重要途径之一, 钢渣的主要化学成分为CaO, SiO2, Al2O3, MgO, Fe2O3, MnO, f-CaO等。 面对上述问题, 利用冶金固体废弃物与活性炭开发一种价格低廉且性能优越的活性炭混合钢渣复合材料, 既是冶金固体废弃物的高附加值利用与资源可持续发展的重要途径之一, 也是大幅降低改性活性炭生产成本与提高经济效益的重要途径之一。 该研究创新性以活性炭与钢渣为研究对象, 利用钢渣中含有的金属氧化物对活性炭进行改性处理制备用于烧结烟气脱硫脱硝的活性炭混合钢渣复合材料, 通过搭建实验反应装置对活性炭混合钢渣复合材料的脱硫脱硝性能进行测试。 利用X射线荧光光谱仪(XRF)对钢渣的化学成分进行测试与分析, 比表面积及孔径测定仪(BET)对活性炭混合钢渣复合材料的孔结构进行测试与分析, 傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)对钢渣的结构组成进行测试与分析, 扫描电子显微镜(SEM)对活性炭混合钢渣复合材料的微观结构进行测试与分析, 以揭示活性炭与钢渣制备活性炭混合钢渣复合材料的机理, 以及活性炭混合钢渣复合材料对烧结烟气脱硫脱硝的机理。 结果表明: 当钢渣为电炉热泼渣、 钢渣与活性炭质量比为2∶4、 钢渣与活性炭细度为400目时, 活性炭混合钢渣复合材料具有良好的脱硫脱硝性能与合理的经济性, 即脱硫效率为100%、 脱硝效率为58%。 活性炭混合钢渣复合材料具有的多孔结构对SO2和NO进行有作用, 钢渣中Fe2O3与MnO2促使活性炭官能团进行催化还原反应提高脱硫脱硝性能, 其中吸附作用是主导与前提, 催化还原反应是辅助与协同。 以期为高附加值的钢渣利用提供新途径, 实现钢铁企业以废治废、 以废增效的目的。

利用木材、 竹子、 等其他生物资源制备具有发达多孔结构与丰富比表面积的活性炭, 存在生产成本较高、 不利于生态环境的可持续发展、 使用寿命短和失效后容易造成室内环境二次污染的问题。 冶金固体废弃物与生物质废弃物是工业生产与农业生产主要的副产品, 因利用难度大、 附加值低且成本高, 导致大量堆放和填埋, 不仅造成生态环境的污染, 而且极大的浪费潜在资源。 面对上述问题, 利用冶金固体废弃物与生物质废弃物开发一种价格低廉且性能优越的生态活性炭, 既是冶金固体废弃物与生物质废弃物的高附加值利用与资源可持续发展的重要途径之一, 也是大幅降低改性活性炭生产成本与提高经济效益的重要途径之一。 以核桃壳与电炉渣为研究对象, 利用电炉渣中含有的金属氧化物对生物质废弃物进行改性处理制备用于甲醛降解的生态活性炭, 依据《室内装饰装修材料人造板及其制品中甲醛释放限量》（GB18580—2017）对生态活性炭性能进行测试。 利用X-射线光电子能谱（XPS）对元素含量进行测试与分析, X-射线荧光光谱仪（XRF）对化学成分进行测试与分析, 傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）对结构组成进行测试与分析, X-射线衍射仪（XRD）对矿物组成进行测试与分析, 扫描电子显微镜（SEM）对微观结构进行测试与分析, 激光粒度仪（LPSA）对粒度分布进行测试与分析和比表面积及孔径测定仪（BET）对孔结构进行测试与分析, 以揭示核桃壳与电炉渣制备生态活性炭的机理, 以及生态活性炭对甲醛的降解机理。 结果表明: 核桃壳超微粉与电炉渣超微粉进行复合制备具有良好降解甲醛性能的生态活性炭, 不仅实现了冶金固体废弃物与生物质废弃物的高附加值的利用, 而且提出了“以废治危”的新室内空气甲醛治理理念。 电炉渣超微粉较好的被包裹于生态活性炭层状结构中, 提高生态活性炭的粉化率, 形成粒径较小的颗粒, 有利于提高生态活性炭与甲醛的降解作用面积。 电炉渣超微粉中含有Fe元素、 Mn元素与Ti元素, Fe元素具有磁性促使大量甲醛在生物质活性炭孔结构表面形成富集, Mn元素与Ti元素对已经富集的甲醛进行催化降解, 实现吸附降解与催化降解的协同作用。

提出了两种有效混合物成分的定性与定量分析算法。针对混合物中每种成分太赫兹光谱已知的情况,提出了已知混合物成分光谱分析法,该方法具有步骤简单、样本需求量少的优点。而针对成分过多或部分成分光谱无法有效获得的情况,提出了未知混合物成分光谱分析法,该方法适用于多成分混合物,具有精度较高的优点,样本需求量多于已知混合物成分光谱分析法,但计算量相比传统算法大幅缩减。相关工作为生物医学领域中关键物质的识别和测量提供了新的思路和方法。

We applied near-infrared (NIR) spectroscopy with chemometrics for the rapid and reagent-free analysis of serum urea nitrogen (SUN). The modeling is based on the average effect of multiple sample partitions to achieve parameter selection with stability. A multiparameter optimization platform with Norris derivative filter–partial least squares (Norris-PLS) was developed to select the most suitable mode （d = 2, s = 33, g = 15）T. Using equidistant combination PLS (EC-PLS) with four parameters (initial wavelength I, number of wavelengths N, number of wavelength gaps G and latent variables LV), we performed wavelength screening after eliminating highabsorption wavebands. The optimal EC-PLS parameters were I = 1228 nm, N = 26, G = 16 and LV = 12. The root-mean-square error (SEP), correlation coefficient eRP T for prediction and ratio of performance-to-deviation (RPD) for validation were 1.03 mmol·L^-1, 0.992 and 7.6, respectively. We proposed the wavelength step-by-step phase-out PLS (WSP-PLS) to remove redundant wavelengths in the top 100 EC-PLS models with improved prediction performance. The combination of 19 wavelengths was identified as the optimal model for SUN. The SEP, RP and RPD in validation were 1.01 mmol·L^-1, 0.992 and 7.7, respectively. The prediction effect and wavelength complexity were better than those of EC-PLS. Our results showed that NIR spectroscopy combined with the EC-PLS and WSP-PLS methods enabled the high-precision analysis of SUN. WSP-PLS is a secondary optimization method that can further optimize any wavelength model obtained through other continuous or discrete strategies to establish a simple and better model.

太赫兹(terahertz，简称太赫兹)无损检测技术是太赫兹技术应用的一个重要方面，它涉及物理学、材料科学、半导体技术、光电子学和超导电子学，是一门综合性很强的技术。首先介绍了基于太赫兹时域频谱系统的成像原理，随后介绍了一些比较典型的太赫兹无损检测技术的原理及其应用，以及国内外学者在这方面的工作。

Teicoplanin (TCP) is an important lipoglycopeptide antibiotic produced by fermenting Acti-noplanes teichomyceticus. The change in TCP concentration is important to measure in the fermentation process. In this study, a reagent-free and rapid quantification method for TCP in the TCP–Tris–HCl mixture samples was developed using near-infrared (NIR) spectroscopy by focusing our attention on the fermentation process for TCP. The absorbance optimization (AO) partial least squares (PLS) was proposed and integrated with the moving window (MW) PLS, which is called AO–MW–PLS method, to select appropriate wavebands. A model set that includes various wavebands that were equivalent to the optimal AO–MW–PLS waveband was proposed based on statistical considerations. The public region of all equivalent wavebands was just one of the equivalent wavebands. The obtained public regions were 1540–1868 nm for TCP and 1114–1310 nm for Tris. The root-mean-square error and correlation coefficient for leave-one-out cross validation were 0.046 mg mL 1 and 0.9998 mg mL 1 for TCP, and 0.235 mg mL 1 and 0.9986 mg mL 1 for Tris, respectively. All the models achieved highly accurate prediction effects, and the selected wavebands provided valuable references for designing specialized spectrometers. This study provided a valuable reference for further application of the proposed methods to TCP fermentation broth and to other spectroscopic analysis fields.