作者单位
摘要
重庆邮电大学光电工程学院, 光电信息感测与传输技术重庆重点实验室, 重庆 400065
硝酸盐氮(NO3-N)是水中“三氮”(硝酸盐氮、 亚硝酸盐氮、 氨氮)之一, 能够反映水体受污染的程度, 是水质评估的一项重要指标。 水体中的硝酸盐氮浓度过高不仅会导致水环境污染加重, 而且会对人畜及水产构成较大威胁。 传统的硝酸盐氮检测必须先反应后测定, 具有时间长、 操作复杂、 有二次污染等缺点。 光谱法具有快速、 无损、 无试剂消耗等显著优点。 针对硝酸盐氮难以快速检测的问题, 提出了一种基于紫外吸收光谱的快速定量分析硝酸盐氮的方法。 采集42份浓度为0~20 mg·L-1的硝酸盐氮标准溶液样本的紫外吸收光谱, 每份样本经11次平均处理以减少仪器噪声和环境的影响。 采用SPXY算法按照7∶3的比例划分训练集、 测试集, 对紫外吸收光谱数据使用Savitzky-Golay(SG)滤波算法进行预处理, 通过10折叠交叉验证获得套索回归(lasso regression)合适的正则化参数λ=0.203 6, 再使用Lasso回归在全光谱范围内筛选出与硝酸盐氮相关的光谱特征波长, 将特征波长处的吸光度与样本浓度进行偏最小二乘(PLS)拟合建立硝酸盐氮的回归模型。 采用此建模方法所建立的模型训练集的R2与RMSE分别为0.999 91和0.060 15 mg·L-1, 测试集的R2与RMSE分别为0.999 72和0.046 91 mg·L-1。 为了验证提出的SG-Lasso-PLS预测模型效果, 另外建立了Lasso-PLS, SG-PCA-PLS和SG-PCA-SVR三种预测模型进行对比。 验证结果表明, SG-Lasso-PLS建立的预测模型的R2和RMSE均优于其他三种预测模型。 说明SG滤波能够消除光谱信号的随机噪声, 提高模型的预测精度。 与PCA数据降维算法相比, Lasso可实现全光谱范围内的光谱特征选择和数据降维, 能有效消除光谱数据的冗余信息, 提高模型的预测精度。 因此, 本文提出的SG-Lasso-PLS混合模型能够快速准确的对水体中的硝酸盐氮进行预测。 作为硝酸盐氮浓度检测的基础研究, 能为快速无污染的水质在线监测场景提供算法参考。
硝酸盐氮 紫外吸收光谱 Lasso回归 PLS回归 Nitrate nitrogen UV absorption spectroscopy Lasso regression PLS regression 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1037
作者单位
摘要
重庆邮电大学光电工程学院, 光电信息感测与传输技术重庆重点实验室, 重庆 400065
化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。 紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法, 具有样品无需预处理, 成本低, 无污染, 测定速度快等优点。 但是, 原始光谱数据维数高, 光谱信息中包含大量冗余变量, 直接将全光谱数据进行建模存在精度低, 计算复杂等问题。 针对紫外吸收光谱全光谱建模精度低, 光谱数据存在大量共线性的问题, 提出了一种基于粒子群算法(PSO)结合偏最小二乘(PLS)优选特征波长建立预测模型的方法, 以提高紫外吸收光谱预测模型的精度和适用性, 简化模型。 利用搭建的紫外吸收光谱装置, 采集29份不同浓度的COD标准溶液的紫外光谱数据, 每份标准溶液采集5次取平均值并对其进行平滑处理, 减少仪器和环境带来的误差。 考虑到标准溶液在200~310 nm的光谱范围内存在吸收, 故选取该波段范围内246个波长点作为建模数据, 每个波长点下的吸光度数据作为一个粒子并按照顺序编号, 以PLS为建模方法, 相关系数r和均方根误差(RMSE)为评价指标, 设置粒子群算法适应度函数f(x)=min(RMSE), 取粒子初始种群数为20个, 惯性权重w=0.6, 自我学习因子c1=1.6, 群体学习因子c2=1.6, 最大迭代次数为200次, 算法终止条件为达到最大迭代次数。 算法输出全局最优变量取值为168, 94, 181, 183, 175, 209, 106和142。 采用粒子群算法优选的8个波长点建立PLS预测模型的相关系数r和预测均方根误差RMSE分别为0.999 98和0.155 1。 为了验证PSO-PLS建立的预测模型效果, 建立了PLS, iPLS和SVR三种预测模型进行对比。 验证结果表明, PSO-PLS模型的相关系数r和均方根误差RMSE均优于其他三种预测模型, 说明粒子群算法能有效的提取用于PLS建模的特征波长, 消除子区间变量的共线性, 提高预测模型的精度。 该方法为实现水体COD实时在线监测提供了一种有效途径。
粒子群算法 紫外吸收光谱 COD测量 PLS回归 Particle swarm optimization UV absorption spectroscopy COD measurement PLS regression 
光谱学与光谱分析
2021, 41(1): 136
李硕 1,2倪牟翠 1郭欣 1李海英 1[ ... ]何越 1
作者单位
摘要
1 吉林大学物理学院, 吉林 长春 130012
2 吉林大学分子酶学工程教育部重点实验室, 吉林 长春 130012
3 吉林省实验中学, 吉林 长春 130022
β-胡萝卜素广泛存在于植物体中, 是典型的线性多稀分子, 具有重要的生物功能。 由于β-胡萝卜素是碳碳单、 双键(C—C, CC)交替的短链共轭多稀分子, 含有大量离域的π电子, 具有重要的光电特性。 根据Andreas等对拉曼散射强度的研究, 当激发光波长落在分子的电子吸收带时, 会产生共振拉曼效应, 能使拉曼光谱强度提高106倍。 利用共振拉曼光谱技术, 测量了β胡萝卜素分子及胡萝卜、 青萝卜、 白萝卜肉质直根不同部位其拉曼光谱, 发现含β-胡萝卜素较高的胡萝卜的拉曼光谱与β-胡萝卜素的吻合很好。 Gellerman等研究表明, 样品浓度与拉曼峰强成正比关系, 从拉曼光谱中容易发现三种萝卜的光谱强度纵向根头到主根及横向表皮到根芯逐渐降低, 且青萝卜和白萝卜拉曼光谱强度都很低, 并在碳碳单键的振动峰处发生峰劈裂。 分别计算了碳碳单键和碳碳双键与碳氢键拉曼强度比, 三种萝卜的ICC/IC—H随着测量部位(横向和纵向)的不同变化幅度接近: 胡萝卜的表皮和根芯纵向的变化率分别为A1=0.213 3和A2=0.215 9, 青萝卜表皮外和里的变化率分别为B1=0.219 1和B2=0.211 4, 白萝卜表皮外和里分别为D1=0.223 9和D2=0.224 1; 而对于IC—C/IC—H随着测量部位不同其变化率相差很大: 胡萝卜的变化率a1=0.212 1和a2=0.232 4, 青萝卜的变化率b1=0.263 5和b2=0.268 7, 白萝卜的变化率d1=0.369 0和d2=0.304 9。 对比发现三种萝卜的碳碳单键与碳氢键振动强度比随着测量部位的不同变化幅度相差很大, 而从碳碳双键与碳氢键振动强度比发现三种萝卜中不同部位的β胡萝卜含量有相似的分布。 这是由于青萝卜和白萝卜中β-胡萝卜素的含量少, 随着测量部位的不同C—C伸缩振动峰发生峰劈裂, 即在1 130和1 156 cm-1处出现两个振动峰, 经过计算和分析这两个峰都属于碳碳单键的伸缩振动峰, 且随着β-胡萝卜素含量的减少C—C整体的强度降低, 劈裂的新峰峰强度却有增加的趋势, 这使得原峰位的峰强度大幅度降低, 这与计算IC—C/IC—H的结果一致, 不同品种的萝卜中β-胡萝卜素含量随测量部位的不同变化幅度截然不同。 因此, 当样品中β-胡萝卜含量较少时, 利用CC振动峰峰强度同时分析样品不同部位的β-胡萝卜素含量分布变化会更准确。 同时, 研究和了解萝卜中不同部位β-胡萝卜素的含量为日常消费和膳食营养提供了很好的理论依据。
β-胡萝卜素 紫外可见吸收光谱 共振拉曼光谱 碳碳双键 β-carotene UV absorption spectroscopy Resonance Raman spectroscopy Carbon-carbon double bond 
光谱学与光谱分析
2019, 39(3): 899
作者单位
摘要
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
参麦注射液是一种中药复合物, 广泛应用于癌症患者的辅助治疗中。在生理(PH7.4)环境下, 通过荧光光谱与紫外吸收光谱研究了参麦注射液与人血清白蛋白的相互作用。 荧光光谱和紫外吸收光谱实验结果表明, 参麦注射液能够有效地引起人血清白蛋白的内荧光源淬灭, 其淬灭机理为动态淬灭。利用Stern-Volmer方程对荧光光谱数据进行分析, 得到不同温度(296, 303, 310 K)下的结合常数(KA)。通过Van′t Hoff 方程计算出热力学参数(ΔG<0, ΔH>0, ΔS>0), 该结果表明疏水力是人血清白蛋白与参麦注射液结合时的主要相互作用力及结合过程是一个自发过程。此外, 同步荧光光谱实验结果表明, 当参麦注射液与人血清白蛋白结合时, 主要结合点位于酪氨酸残基, 且引起了人血清白蛋白的结构变化。
参麦注射液 人血清白蛋白 荧光光谱 紫外吸收光谱 淬灭机制 热力学参数 Shenmai injection human serum albumin (HSA) fluorescence spectroscopy UV absorption spectroscopy quenching mechanism thermodynamic parameter 
红外与激光工程
2017, 46(11): 1123001
冯艳 1,*薛赛凤 1,2牟兰 1,2祝黔江 1,2陶朱 1,2
作者单位
摘要
1 贵州大学贵州省大环化学及超分子化学重点实验室, 贵州 贵阳550025
2 贵州大学应用化学研究所, 贵州 贵阳550025
利用紫外-可见吸收光谱和荧光光谱法考察了七、 八元瓜环(Q[7], Q[8])对客体亚甲基蓝染料(g)的分子识别作用。 结果表明, Q[7]与g作用形成物质的量比为2∶1的主客体配合物, Q[8]与g作用形成的是物质的量之比为1∶2的主客体配合物。 吸收光谱法测得的包结常数分别为KQ[7]-g=1.34×1012 L2·mol-2, KQ[8]-g=5.34×1012 L2·mol-2; 荧光光谱法测得的KQ[7]-g=1.53×1012 L2·mol-2, KQ[8]-g=6.11×1012 L2·mol-2, 两种方法结果一致。 随着Q[7或8]浓度的增加, 瓜环对客体有明显的荧光增敏作用, 而Q[8]对客体有明显的荧光猝灭作用。 从Q[7]和Q[8]分别与客体作用体系的紫外-可见吸光度和荧光强度随pH值改变的变化规律可以看出, 体系在pH在0.5~13范围内均能观察到主客体的相互作用, 且作用比例不发生变化。
七、 八元瓜环 亚甲基蓝 主客体配合物 紫外吸收光谱法 荧光光谱法 Cucurbit[7 8]urils Methylene blue Host-guest complexes UV absorption spectroscopy Fluorescence spectroscopy 
光谱学与光谱分析
2009, 29(11): 3042

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