离轴积分腔输出光谱技术是痕量气体检测的重要方法, 这种测量方法的检测限容易受到残余腔模式噪声和背景噪声的影响。 通过注入射频白噪声到激光器的调制电流中, 以减小离轴积分腔输出光谱中的残余腔模式噪声, 同时利用波长调制技术抑制了背景信号的影响, 进一步提高了基于离轴积分腔输出光谱技术的甲烷传感系统的信噪比。 首先, 详细研究了不同功率射频白噪声对空气中甲烷吸收光谱的影响, 并对吸收谱的线宽进行了分析, 计算出了不同功率噪声扰动下的吸收谱对应的最佳调制幅度。 随后, 研究了不同功率的射频白噪声对2f信号的影响。 结果表明, 随着扰动噪声功率的增加, 基线噪声水平和2f信号幅值同时减小。 对几组2f信号的信噪比进行分析, 确定了射频白噪声提高系统信噪比的最佳功率为-25 dBm。 最后, 研究了0.05~2.2×10-6浓度范围内, 甲烷浓度与2f信号之间的对应关系, 结果表明: 在甲烷浓度小于1.0×10-6时, 甲烷浓度与2f信号之间的线性度为0.999 6; 在甲烷浓度为0.1~2.2×10-6时, 甲烷浓度与2f信号之间呈曲线关系, 二阶多项式拟合的相关度为0.999 89。 此外, 对浓度为2.2×10-6的甲烷气体进行了长时间的测量, 并利用Allan方差对系统的稳定性进行了分析, 分析结果表明系统的最佳积分时间为1 250 s, 系统的可探测极限约为1.2×10-9。 最后, 使用建立的甲烷气体探测系统, 对大气环境中的甲烷气体浓度进行了长达两个昼夜的检测, 结果显示甲烷浓度的昼夜变化规律是昼降夜升, 浓度昼夜波动范围在2.02~2.3×10-6范围内, 平均浓度为2.14×10-6。 本研究为离轴积分腔输出光谱技术在痕量气体测量方面的应用提供了一定的参考, 对高精密的原位痕量气体测量仪器的研发具有重要的指导价值。

CO2是大气的重要组成成分, 也是现代化工业社会过多燃烧煤炭、 石油和天然气的产物。 一方面大量的人源排放CO2进入大气是引发温室效应最主要因素, 另一方面, CO2是窒息性气体, 在封闭环境积累过高的CO2会导致窒息等安全问题。 因此发展小型化、 高灵敏度的CO2检测技术在大气环境探测、 封闭环境工作区域安全监测等方面具有重要意义和应用需求。 利用近年来快速发展的小型化石英音叉谐振增强光声光谱技术, 采用相对简单的离轴结构方案, 开展了探测CO2的研究。 离轴石英音叉增强型光声光谱技术具有探测模块体积小、 灵敏度高、 抗干扰、 成本低、 功耗低, 对激光器要求低等优点, 在发展低功耗便携式气体传感器方面具有巨大的潜力。 近年来, 尤其是随着近红外激光器技术的逐渐成熟, 为离轴石英音叉增强型光声光谱技术提供质量更好、 能量更高的激励光源, 使得离轴石英音叉增强型光声光谱检测技术具有更高的探测灵敏度, 实现了在低浓度下对气体进行精确的检测。 通过HITRAN 2012分子光谱数据库筛选出适合探测的谱线, 选择2.004 μm近红外分布反馈式半导体激光器作为激励光源, 通过波长调制方式来激发CO2光声信号, 并采用二次谐波检测技术实现光声信号的探测。 实验中通过对进样CO2气体加湿、 优化调制振幅等方式提高检测性能, 实现了空气CO2的探测。 在常压下, 通过配气仪配置不同浓度的CO2样品, 开展了浓度与信号的响应特性研究, 获得了良好的线性响应结果。 同时也开展了相同浓度CO2样品在不同压力下的信号测量研究, 并用Allan方差对系统性能进行评估。 结果表明, 当平均时间为1 000 s时, 系统的探测极限为4×10-3 μL·L-1, 在压力150 Torr时可获得最佳的测量信号, 常压下系统对CO2的最小探测灵敏度为15 μL·L-1, 相应的归一化噪声等效吸收系数为7.33×10-9, 在150 Torr下最小探测灵敏度为6 μL·L-1。

在红外光谱中, 大气对不同波长辐射透过率不同, 透过率较高的波段范围称为大气窗口。 为在大视场角范围内探测目标在长波红外光谱的辐射, 弥补传统可见光相机在复杂环境下不能探测目标的缺陷, 超大视场长波红外相机应运而生。 相比于传统可见光相机, 超大视场长波红外相机覆盖视场大, 能够用于夜间、 烟雾等复杂环境, 具有一定穿透效果。 双目超大视场长波红外立体视觉系统可用于车辆夜间辅助驾驶, 军用无人化作战平台全天候信息侦察等领域。 作为实现立体视觉的第一步, 标定的准确性严重影响立体视觉中物体三维重建精度, 因此提高标定准确性是立体视觉研究中的关键问题。 标定目的是求出立体视觉成像的内部参数和外部参数, 内部参数描述相机镜头成像的物像关系, 外部参数表示两个相机之间的相对位置关系。 但超大视场长波红外相机成像畸变严重、 分辨率低、 图像对比度低, 对立体视觉标定造成极大困难。 为准确标定超大视场长波红外立体视觉外部参数, 在Scaramuzza通用相机模型基础上提出了一种基于最小二乘法的外部参数标定方法; 为评价内外参数标定结果准确性, 以常用单目角点重投影误差评价内部参数为基础, 引入外部参数, 提出一种双目角点重投影误差评价方法。 为验证方法有效性和准确性, 使用主动红外辐射标定板生成角点, 分别采用视场角（FOV）为180°和210°的两组双目超大视场长波红外相机, 在不同位置上进行标定实验。 实验结果显示, 常用的Bouguet方法双目平均重投影误差（BMRE）在0.782～0.943 pixels, 而基于最小二乘法方法BMRE处于0.620～0.754 pixels, 实验数据表明该方法有效降低了双目角点重投影误差, 提高了外部参数标定准确性。 此外, 评价方法操作简便、 客观准确, 避免在评价过程中对物点三维重建从而引入额外误差, 并且不需要高精度三维坐标测量设备。

遥感卫星分辨率日趋精细, 相机口径不断增大, 受限于运载器直径对刚性遮光罩系统尺寸约束, 柔性展开遮光系统在遥感器上逐渐应用, 空间柔性展开结构在轨工作状态对于主任务判定有重要作用。 报道了一种展开状态红外感知系统, 应用于我国高分七号相机遮光罩系统在轨展开状态监测。 首先介绍了高分七号双线阵相机及其遮光罩系统设计, 分析了展开状态红外感知功能的特殊要求和约束。 提出了一种利用“豆荚杆”作为传输通道的基于红外光线传输阻隔特性的新型展开状态感知方法, 系统包含了红外光线产生系统与接收系统, 采用红外光线产生系统发射的890 nm波段光线作为信息载体, 经空间柔性展开结构“豆荚杆”通道后由红外光线接收系统转换为电信号, 通过对电信号处理得到柔性结构展开状态信息。 系统具有无动作机构部件、 无较大能量消耗及数据带宽要求小等优点, 对原有展开过程基本不产生影响。 通过理论分析证明了该方法的可行性, 试验验证了该方法中红外光线产生系统光功率、 红外光线接收系统光电晶体管阵列上拉电阻以及工作温度等参数对展开判定准确性的影响。 通过试验得到, 现有展开状态红外感知系统的红外光线产生系统光功率参数大于25 mA、 红外光线接收系统上拉电阻特征参数大于15 kΩ是系统工作的理想包络。 在温度交变环境下, 当红外光线接收系统上拉电阻特征参数不大于50 kΩ时, 展开状态红外感知系统在125 ℃以下温度环境中能够有效的判定遮光罩系统的状态参数。 为同类型柔性遮光罩系统监测方案设计及在轨温度交变环境下应用策略提供了试验数据基础, 具有广泛前景。

离子迁移谱（IMS）是一种常压下快速、 高灵敏度的痕量化学物质检测方法, 广泛应用于化学战剂、 爆炸物和毒品等检测领域。 在离子迁移谱定性和定量分析中, 采集到的原始谱图除了包含样品自身信息外, 还包含了电噪声、 背景干扰等噪声, 特别是当分析物浓度低时, 噪声会严重影响定性和定量分析的准确性。 为提高离子迁移谱技术化学物质识别准确率, 需要对离子迁移谱谱图信号进行重构。 本文提出一种可同时实现离子迁移谱谱图重构和特征峰提取的新方法。 通过建立优化目标函数, 采用l1范数作为线性惩罚项, λ为正则化参数用来调节惩罚项在优化过程中的比例。 为了求解优化目标函数, 首先构造一个由Gaussian分布函数构成的超完备字典来表示离子迁移谱离子特征峰峰形, 采用替代函数方法对优化目标函数进行迭代求解, 当达到重构谱图与原始谱图均方根误差小于设定的阈值时停止迭代。 为了验证提出的方法性能, 分别采用仿真数据和甲基磷酸二甲酯（DMMP）样本数据进行验证, 其中仿真数据由高斯分布函数字典原子及高斯白噪声组成。 与此同时, 我们对仿真数据和真实样本数据分别采用小波软阈值、 小波硬阈值及S-G平滑滤波算法进行去噪重构。 采用均方根误差（RMSE）和信噪比（SNR）作为评价指标, 实验结果表明该方法成功实现离子迁移谱谱图重构和特征峰提取, 预处理结果比其他三种方法有显著的性能提升, 为开展离子迁移谱定性和定量分析研究提供了基础。

生物活性肽作为21世纪人类健康的新宠儿, 研究证明其对人体生命活动有着很好的作用, 其检测方法也是备受关注, 太赫兹时域光谱技术因为其独特的性质在检测生物活性肽中有着不可比拟的优势。 选用牛骨肽、 海参肽和牛肽这三种生物活性肽, 通过透射式太赫兹时域光谱系统得到其在0.5～2 THz的吸收系数曲线。 从太赫兹吸收系数曲线来看, 鱼肽吸收系数大于海参肽和牛骨肽。 因为生物活性肽的氨基酸种类和肽键的相互作用, 导致其在太赫兹频段内没有明显的吸收峰, 为了更好的对其进行检测区分, 建立分类判别模型, 寻找出最适合这类物质的方法。 在对太赫兹原始吸收系数数据进行S-G平滑处理, 归一化预处理之后, 随机选取四分之三预处理好的数据划分为训练集, 其余为预测集, 导入分类判别模型。 模型包括分类器和最优参数选取两部分, 分类器选取支持向量机, 随机森林和极限学习机等有监督的分类方法, 使用遗传算法、 粒子群算法和网格搜索等智能优化算法选取支持向量机最优参数。 为了减少原始光谱数据维数并提高模型的运算速度, 使用主成分分析进行预处理, 将降维之后的结果导入分类模型。 综合考虑其准确率和运行时间等因素, 虽然基于粒子群算法的支持向量机具有最高的准确率98.3%, 但是运行时间较长为180 s; 使用极限学习机能够有着最短的运行时间0.2 s, 但是准确率为73.3%。 基于网格搜索的支持向量机准确率为95%, 运行时间为11 s, 能够在准确率较高的情况下使用较短的时间, 证明基于网格搜索的支持向量机对生物活性肽太赫兹吸收光谱具有快速, 准确的分类结果。 研究结果表明, 利用太赫兹时域光谱技术结合机器学习算法能够实现快速、 无损检测生物活性肽, 为生物活性肽的检测提供了一种新思路, 同时也为THz-TDS结合机器学习对吸收峰不明显的多肽之间的鉴别提供参考。

针对太赫兹技术在材料特征识别和探测领域的潜在应用以及高分子材料在太赫兹波段的指纹特征, 利用太赫兹时域光谱技术开展了PA66高分子材料在太赫兹波段的吸收光谱以及折射率、 介电常数等光学参数的实验与理论分析研究。 得到了PA66的太赫兹波段的光谱特征及吸收特征峰。 并利用密度泛函理论开展了PA66在0.1~10 THz范围内的分子振动频率的计算工作, 对比了理论计算数据和实验测试数据, 并进行了太赫兹光谱特征吸收峰的归属指认。 结果表明, 计算的PA66分子振动频率与太赫兹实验光谱具有较高的一致性, 并且太赫兹吸收光谱中的特征峰是分子中各基团的振动与太赫兹波频率的共振响应。 通过分析基团的振动模式, 对太赫兹光谱吸收特征峰归属进行指认: PA66材料在0.2~2.3 THz频段内多个特征峰主要由主链上酰胺基中CO, —NH基团的摆动以及大骨架C链中的—CH2非对称性振动产生。 其中, 0.77 THz处的特征峰归因于分子内强烈的CO和N—H的面外摆动, 1.56 THz处特征峰包含CO的面外摆动和C链上CH2的扭动, 而1.85 THz处特征峰主要归因于来自单体己二酸中CH2和CO键的面外摇摆。 中心频率约为4.57 THz处的特征峰, 包含了CO的面间摆动和来自单体己二胺中CH2的强烈扭动。 7.6 THz频率的吸收峰主要由CO的摆动和—CH2, —NH的剪切振动产生。 研究结果表明, 高分子材料对太赫兹波的吸收与分子中各基团的振动模式密切相关, 并且在太赫兹波段的振动吸收峰一般由主链和支链中各种官能团的摇摆振动、 扭曲振动以及分子间的相互作用而产生, 进而推论出非对称性、 含N、 O等元素官能团的极性高分子材料, 电负性的差异致使分子振动偶极矩较大, 在太赫兹波段容易产生指纹特征峰。 为利用太赫兹技术进行材料的结构分析和识别检测提供理论基础和技术支撑。

乙二胺四乙酸二钠简称EDTA-2Na, 是一种含有羧基和氨基的螯合剂, 具有广泛的配位性能。 由于EDTA-2Na几乎能与所有的金属离子形成稳定的水溶性络合物, 其络合作用可以消除由金属离子引起的食品变浊、 变质、 变色及维生素C的氧化损失, 从而对食品起到护色、 稳定、 抗氧化和保鲜的作用, 因而作为一种护色剂、 品质改良剂和协同抗氧化剂, 常被广泛添加到食品当中。 但是, EDTA-2Na的过量或不当使用会危害人体健康, 甚至引起暂时性血压下降、 肾脏障碍等, 所以一种快速检测EDTA-2Na的方法的提出对于食品安全尤为重要。 相对于传统检测方法过程繁杂、 耗时耗力的特点, 太赫兹时域光谱技术及拉曼光谱技术对EDTA-2Na具有良好的指纹特性, 安全快速的检测优点使其具有较大的应用潜力。 目前, 用太赫兹光谱技术及拉曼光谱技术对EDTA-2Na检测的理论与实验研究还未见报道。 利用太赫兹时域光谱技术和拉曼光谱技术对EDTA-2Na结晶粉末进行检测研究, 获得了样品在0.2～2.6 THz范围的特征吸收及10～4 000 cm-1的拉曼散射谱; 基于密度泛函理论, 利用B3LYP/6-31G*基组优化并计算EDTA-2Na分子的振动频率, 对其太赫兹吸收峰和拉曼散射峰对应的振动模式进行了归属和解析。 结果表明, EDTA-2Na在0.88, 1.40, 1.73和2.32 THz; 在921, 963, 990, 1 081, 1 336, 1 428和1 614 cm-1处分别有明显的THz吸收峰和拉曼特征峰, 这些振动频率与实验结果吻合较好, 可以作为鉴定和检测的特征峰。 特别地, 对6.7～85.8 cm-1（0.2～2.6 THz）范围内的低频拉曼光谱和太赫兹光谱进行对比, 结合密度泛函理论对特征峰产生机理进行解析, 结果显示太赫兹光谱和低频拉曼光谱之间有很强的互补性和一致性, 可以作为光谱技术检测EDTA-2Na的有效互补手段, 结果可靠。 该研究为食品添加剂乙二胺四乙酸二钠的太赫兹光谱及拉曼光谱特征峰数据库的建立提供了实验参考, 也为利用密度泛函理论预测其光谱特征提供了理论依据。

葡萄营养物质丰富且具有食疗功效, 是消费者青睐的水果之一。 葡萄在生长、 采摘和贮藏过程中易受到损害而品质下降, 从而严重影响消费者的购买欲望和葡萄的销售价格, 因此检测葡萄品质对于提高葡萄商业价值具有至关重要的作用。 传统的检测方法具有破坏样品、 耗时耗力、 成本高等缺点, 而以机器视觉技术、 近红外光谱技术和高光谱成像技术为主要检测手段的无损检测方法, 因其无损、 快速、 准确的优势而发展迅速, 形成了比较完善的方法体系, 目前在葡萄内外部品质检测中得到广泛的应用。 综述了利用机器视觉、 近红外光谱和高光谱成像技术对葡萄外部品质（果粒大小、 表面颜色和果穗尺寸）和内部品质（品种、 糖度、 可滴定酸、 花色苷、 总酚、 病害和农药残留等）的国内外最新研究进展, 总结分析了其在葡萄品质检测中存在的问题, 并对葡萄品质无损检测研究方向作了展望, 为葡萄品质无损检测技术的发展和相关研究人员的研究工作提供参考。

三价稀土离子上转换发光有着一些很有价值的应用技术: 波导上转换及放大和激光、 上转换三维立体显示、 飞秒光谱应用、 激光控温、 三维成像与存储、 光学温度感应系统、 牙科等生物物理应用、 上转换荧光防伪、 上转换宽带光源、 和上转换红外显示片等。 因为受到太阳能电池发展需求的促进, 上转换研究再度呈现出澎湃的研究热潮。 目前, 利用金属表面等离子体共振的近场增强效应能够有效增强其表面附近的荧光物质的发光的特性, 有可能较大幅度的提高上转换发光的强度, 从而有可能进一步把上转换发光推向实用。 利用离子引入法, 在铋化物的发光玻璃中引入银颗粒。 研究结果表明银表面等离激元的表面等离子体共振吸收峰位于580～600 nm; 而且, 加热时间的延长导致了表面等离子体共振吸收峰的剧烈增强和稍微蓝移。 978 nm半导体激光能够导致531.0, 546.0和657.5 nm的三组Er3+的2H11/2→4I15/2, 4S3/2→4I15/2, 4F9/2→4I15/2的双光子上转换荧光, 978 nm激光激发掺铒铋化物发光玻璃的上转换发光的机理是第一步的4I15/2→4I11/2共振基态吸收和随后的第二步的4I11/2→4F7/2的共振激发态吸收; 纳米银的表面等离激元的引入促成铋化物发光玻璃中铒离子的978 nm激光激发的上转换发光最大增强了272.0%倍。 1 539 nm半导体激光能够导致波长为528.0, 547.0, 657.0和795.0 nm的四组Er3+的2H11/2→4I15/2, 4S3/2→4I15/2, 4F9/2→4I15/2和4I9/2→4I15/2的上转换荧光; 1539 nm激光导致的528.0 nm 2H11/2→4I15/2和547.0 nm 4S3/2→4I15/2上转换荧光的机理主要是1 539 nm激光的4I15/2→4I13/2, 4I13/2→4I9/2和4I9/2→2H11/2的三步光激发吸收跃迁过程, 1 539 nm激光导致的657.0 nm 4F9/2→4I15/2上转换荧光的机理主要是1 539 nm激光的4I15/2→4I13/2, 4I13/2→4I9/2和4I11/2→4F9/2的三步光激发吸收跃迁过程; 纳米银的表面等离激元的引入导致了铋化物发光玻璃中铒离子的1 539 nm激光激发的上转换发光最大增强160.3%倍。 显然, 靠近银表面等离激元共振吸收峰的978 nm激光上转换的增强效果比1 539 nm激光的要好。

InGaN半导体材料具有带隙宽度通过改变In组分可调的特点, 被广泛应用在新一代光电子器件中, 但绿光LED依然存在“绿隙(green gap)”问题有待解决。 本文深入研究载流子复合机制, 为解决“绿隙”提供新思路。 利用光致荧光光谱(PL)和时间分辨光谱(TRPL)研究了不同温度下对应不同光子能量的InGaN量子点(QDs)发光二极管器件的载流子复合动力学过程, 得到了InGaN QDs的瞬态光致发光特性和辐射/非辐射复合的瞬态寿命。 稳态光致发光谱在15～300 K的温度范围内, 峰值出现先蓝移再红移(S-shaped)的偏移现象, 发射峰值蓝移约4.2 meV, 在60 K时达到最大值, 随后发射峰红移, 形成随温度呈S形的变化。 这种变化说明QDs结构中载流子局域化行为, 激子复合是InGaN量子点绿光发射的主要原因。 通过拟合不同温度下的归一化PL积分强度, 获得激活能Eact约为204.07 meV, 激活能较高, 证明了InGaN量子点具有较强的载流子限制作用, 可以更好抑制载流子向非辐射复合中心迁移, 内量子效率(internal quantum efficiency)为35.1%。 InGaN QDs中自由载流子复合的平均复合寿命τrad=73.85ns。 能量边界值Eme=2.34 eV远高于局域深度E0=62.55 meV, 可见能级完全低于迁移率边缘, 因此InGaN QDs寿命衰减归因于载流子局域态复合。 通过使用改进的光谱数据分析手段对基于内嵌量子点新结构的荧光器件进行研究, 得到了有意义的结论, 为进一步了解InGaN量子点内部发光机理和研制新一代照明器件提供借鉴, 说明引入InGaN量子点对光电器件的发展具有很好的推动作用。

采用近红外光谱和偏最小二乘法（PLS）建立了涵盖7种掺杂物、 纯度范围为10%～100%的甲基苯丙胺定量分析模型。 甲基苯丙胺缴获样品中检出频率较高的掺杂物为二甲基砜、 异丙基苄胺、 蔗糖、 环己胺、 明矾、 吡拉西坦、 麻黄碱这7种。 为保证模型尽可能地覆盖实际缴获样品的掺杂物种类和纯度区间, 采用高纯度甲基苯丙胺和掺杂物混合制样的方式进行了中、 低纯度建模样品的制备。 甲基苯丙胺和不同掺杂物的特征吸收峰出现在不同波段, 选取全波段建立PLS定量模型。 对不同光谱预处理方法进行了考察, 结果表明标准正态变量校正+一阶导数（SNV+1D）的交叉验证均方差（RMSECV)值最小, 效果最佳。 鉴于掺杂物种类较多, 建立了两个PLS定量模型, 模型1的PLS因子数为8、 测定系数（R2）为99.9、 RMSECV为0.8%、 预测均方差（RMSEP）为2.0%, 适用于未进行掺杂的高纯度甲基苯丙胺样品以及掺杂物为二甲基砜、 异丙基苄胺、 蔗糖、 环己胺的甲基苯丙胺样品的定量分析; 模型2的PLS因子数为5、 R2为99.9、 RMSECV为0.8%、 RMSEP为1.7%, 适用于掺杂物为明矾、 麻黄碱、 吡拉西坦的甲基苯丙胺样品的定量分析。 两个定量模型的重复性均≤2.1%, 重现性均≤4.0%。 对72份验证样品进行了测定, 液相色谱法和近红外光谱法测定的平均纯度值分别为74.3%和72.9%, t统计值为3.0, 大于显著性水平0.05, 表明这两个方法的测定结果无显著性差异。 选用马氏距离法和光谱残差法作为光谱异常值的筛查方法, 当待测样品与建模样品的马氏距离值≤2且光谱残差值≤3时, 定量结果可靠; 反之, 定量结果不可靠, 此时需要采用其他方法进行定量分析。 本方法制样简单、 测试速度快、 定量结果准确、 精度高, 适合于缴获毒品样品中甲基苯丙胺的快速定量分析。 该研究中涉及的制样方法和建模方法同样适用于其他毒品。

近红外波段的反射光谱测量较方便, 不需对试样进行预处理, 同时也适用于在线分析。 为利用近红外光谱实现综放开采自动化放煤技术中的煤岩识别, 从某矿井的综放工作面收集了炭质泥岩、 砂质泥岩、 砂岩、 气煤4种典型的块状煤岩试样, 综合考虑工作面后部刮板输送机的堆煤情况, 在实验室利用光谱仪采集了常见探测距离（1.3, 1.4和1.5 m）与探测角度（10°, 20°, 30°, 40°和90°）下的4种典型煤岩的近红外漫反射光谱。 通过对4种典型煤岩光谱特征分析, 发现探测角度与距离对光谱曲线波形和吸收谷位置无明显影响, 但明显影响光谱曲线的反射率。 炭质泥岩、 砂质泥岩、 砂岩这3种岩样, 均在1 400, 1 900和2 200 nm波段附近出现较明显的吸收谷, 此外, 砂岩与炭质泥岩在2 200 nm波段附近出现双吸收谷, 气煤在近红外波段内的漫反射光谱曲线整体呈水平趋势, 无明显的吸收谷。 在 1.3 m探测距离下, 光谱曲线反射率随着探测角度的增大而增大; 在1.4和1.5 m探测距离下, 光谱曲线反射率随着探测角度的增大而减小。 在10°, 20°和30°探测角度下, 光谱曲线的反射率随着探测距离的增大而增大; 在40°和90°探测角度下, 光谱曲线的反射率随着探测距离的增大而降低。 使用一阶微分（FD）、 Savitzky-Golay卷积平滑（S-G卷积平滑）、 标准正态变量变换（SNV）这三种方法来增强光谱曲线吸收特征以及消除探测条件对煤岩漫反射光谱的影响, 发现S-G卷积平滑在增强光谱吸收特征的前提下, 还有效的消除了探测角度与高度对光谱曲线的影响。 利用余弦相似度与皮尔逊相关系数两种模型分别进行煤岩定性分析, 结果发现, 基于S-G卷积平滑预处理后的余弦相似度模型分类效果最优, 其正确分类率为100%。 最佳预处理方法与定性分析模型的获得可以为在不同探测距离与探测角度下直接利用反射光谱的波形进行快速、 定性地识别煤岩提供参考意义。

果蔬储运过程中释放的乙烯是果蔬采后腐败变质的主要因素, 如何减少或去除果蔬储运过程中释放的乙烯, 成为果蔬保鲜领域亟待解决的问题。 光催化氧化技术由于节能、 环保和无污染等特点, 在空气净化、 污水处理和能源等领域应用非常广泛。 利用光催化降解有机污染物的特性, 制备了薄膜型光催化剂并用于光催化降解乙烯。 以硝酸银为银源, 三维金属泡沫镍网为载体, 采用浸渍提拉法制备了一系列金属泡沫镍网负载磷酸银/氧化石墨烯（Ag3PO4/GO）薄膜复合材料, 对所制备样品进行了X射线衍射（XRD）、 紫外-可见吸收光谱（UV-Vis）、 拉曼光谱（Raman）、 扫描电子显微镜（SEM）、 荧光光谱（PL）、 X射线光电子能谱（XPS）表征分析。 结果表明: 经过腐蚀氧化处理后的泡沫镍网表面形成了孔洞结构, 为催化剂提供了更多的附着位点, 利于催化剂的附着。 Ag3PO4/GO薄膜成功负载在3D金属泡沫镍网表面, GO的引入并没有改变Ag3PO4的晶体结构。 Ag3PO4中加入GO后, 在可见光区的吸光度发生了明显的变化, 随着GO量的增加, 样品在可见光的吸收度增强, GO抑制了Ag3PO4中光生电子-空穴对的复合, 有利于光催化性能的提升。 以乙烯为降解目标, 考察了可见光下不同GO质量百分比Ag3PO4/GO薄膜对光催化降解乙烯的影响, 并对光催化降解过程进行了动力学分析, 结果表明Ag3PO4/GO复合薄膜在可见光下表现出较强的光催化降解乙烯能力, 加入适量GO可以明显的提升样品光催化降解乙烯的能力, 样品AG/NF-2（GO占Ag3PO4质量百分数为2%）的光催化活性最高, 光催化速率常数为1.72×10-3 min-1, 与单一的Ag3PO4相比提高了181.96%, 光催化活性显著提升。 对AG/NF-2样品的光催化降解乙烯稳定性进行了测试, 表明GO的引入, 抑制了Ag3PO4的光腐蚀, 光催化性能稳定。 最后提出了泡沫镍网负载Ag3PO4/GO薄膜可见光催化降解乙烯的机理。 本研究制备的薄膜型可见光响应催化剂为光催化技术在果蔬保鲜领域的应用提供了依据, 具有潜在的使用价值。

通过比较分析正常大鼠与膝骨关节炎模型（KOA）大鼠血清、 膝关节肌肉和滑膜组织的表面增强拉曼光谱(SERS), 为KOA生物学改变提供实验基础。 同条件下饲养普通级健康雄性SD大鼠20只, 随机分为正常对照组（简称“正常组”）和KOA模型组（简称“模型组”）, 每组10只。 采用左膝关节腔内注射0.03 mol·L-1的L-半胱氨酸与4%木瓜蛋白酶混合物方法制备KOA模型, 并于复制成功4周后取材。 采用银纳米基底液检测大鼠血清和膝关节肌肉、 滑膜组织中的表面增强拉曼谱峰, 应用NGLabSpec软件比较两组拉曼频移和特征峰的差异, 应用OriginPro 8.5软件分析拉曼光谱图。 结果: 在血清中, 拉曼频移400～2 000 cm-1区间内, 正常组特征峰有12个, 模型组有14个, 且模型组大部分特征峰强度低于正常组, 两组在495, 883和1 447 cm-1等处出现较为显著的差异性特征峰; 在膝关节肌肉组织中, 正常组特征峰有12个, 模型组有13个, 二者的同质性特征峰的拉曼强度存在显著差异, 模型组以950和1 237 cm-1为代表的多处同质性特征峰的峰强显著升高; 在滑膜组织中, 正常组特征峰有10个, 模型组有15个, 两组共性特征峰的峰强变化多不明显, 但在655, 950, 1 335和1 447 cm-1处的同质性特征峰表现出峰强的明显差异, 在655和950 cm-1峰为模型组显著升高, 而1 335和1 447 cm-1两峰相对强度为模型组显著降低。 结果表明: KOA模型导致血清、 膝关节肌肉和滑膜组织的同质性特征峰数量显著减少, 差异性物质增多, 物质代谢平衡被严重打破, SERS是一种快速准确的检测方法, 可以用于KOA模型的检测。

精确的现场水体光谱特性测量与分析是水色遥感领域亟待解决的重要基础问题。 传统的剖面法、 水面之上法等水体光谱现场测量方法无法直接测得离水辐亮度(Lw), 后处理过程比较复杂, 不确定性较大。 天空光遮挡法(SBA)实现了对水体离水辐亮度的直接测量后处理流程相对简单, 能较好地避免传统现场光谱测量方法的许多不确定因素。 但目前为止, 国际上还没有成熟的基于SBA方法的水体光谱测量系统, 因此基于SBA方法开展新型水体光谱测量系统研制与测试具有重要的理论与现实意义。 作者在系统分析SBA水体光谱现场获取原理的基础上, 介绍了首套基于SBA方法的漂浮式水体光谱测量系统的研发情况, 详细阐述了其硬件结构设计及系统单元设置情况。 通过2017年9月20日珠江口(113°32′38″E, 22°25′43″N)的系统现场测试分析验证了该系统分钟级高频次连续水体光谱采集能力。 该系统实现了连续直接观测得到离水辐亮度和入射辐照度进而计算得到遥感反射率(Rrs)的功能, 其变异系数均小于5%, 将系统观测结果与Maya2000 Pro同步观测获得的遥感反射率对比, 表现出良好的一致性, 证明了该系统采用SBA方法进行水体遥感反射率测量的有效性。 连续观测实验证明了该系统水体遥感反射率测量的稳定性以及快速跟踪水体光学特征变化的能力。 论文指出了基于SBA漂浮式水体光谱测量系统发展起来的漂浮式光学浮标(FOBY)在自阴影评估与校正、 数据质量控制、 数据高频获取、 浮标姿态记录、 多要素联合观测、 长时序大范围组网等方面存在的问题及未来发展前景。 综上所述, 基于SBA方法研发的漂浮式水体光谱测量系统能实现水体光谱的高频观测, 以及水体光学特性的快速变化动态跟踪, 有助于提高现场测量与卫星遥感数据的匹配效率; 基于该系统, 在建立传感器观测网的基础上可以获取水体光谱大数据集, 有利于大幅提高各种卫星数据水色遥感应用潜力。

表面增强拉曼光谱（SERS）因其高达单分子检测的表面灵敏度而广受青睐, 其增强机理主要包括电磁场增强效应（EM）和电荷转移增强（CT）。 通常, 前者占主导作用, 且局域电磁场可极大地增强表面吸附分子的拉曼信号。 而介质通常对局域电磁场和EM增强有一定影响, 从而影响SERS检测, 通过壳层隔绝纳米粒子（SHINs）可避免介质与SERS增强源间的直接接触。 但迄今为止, 几乎未见有关介质对其增强拉曼光谱（SHINERS）影响的研究, 主要因SERS基底均匀性较差所致。 制备了两种探针分子内嵌且Au核尺寸不同的核壳纳米粒子, 即(55 nm Au-PNTP)@SiO2和(110 nm Au-pMBA)@SiO2, 壳层厚度分别为3.5和4.0 nm, 壳层结构连续且无针孔效应。 采用液-液两相成膜法制备其单层膜, 转移至固相基底上可作为SERS基底, (55 nm Au-PNTP)@SiO2单层膜上SERS谱峰强度的相对标准偏差约为5.38%, (110 nm Au-pMBA)@SiO2单层膜上相对标准偏差约为5.97%, 其重现性及均匀性优良, 符合作为SERS基底的要求。 研究它们分别在空气和水两种介质中的SERS效应, 结果表明Au核被致密无针孔效应的SiO2壳层包裹, 且探针分子内嵌其中, 由此完全隔绝了电磁场增强源内核Au纳米粒子与介质的直接接触, 当改变基底所处的环境时, 其实际介质仍为SiO2, 因此在两种介质中SERS信号几乎不发生改变。 内嵌探针分子的PNTP或pMBA被包裹在SiO2壳层内, 溶剂及氧气等均无法参与反应, 因此探针分子未发生SPR催化反应, 保持稳定的光谱特征。 由此可见内嵌探针分子的SERS信号强度及光谱特征不受介质的影响, 可望作为多介质环境使用的高灵敏度SERS检测以及稳定内标或标记的重要基底。

服装功能化是现代服装领域的研究热点, 而功能纺织品的设计与开发是其中的重要环节之一。 紫外线光线较强, 会造成皮肤晒伤甚至癌变, 尤其是白化病患者等特殊人群更需要紫外防护, 开发抗紫外功能纺织品具有重要的实际意义。 氧化石墨烯具有优异的各项性能而被广泛应用, 在纺织领域中可以用于导电、 抗菌、 抗紫外等功能性纺织服装的开发。 通过吸附和沉积的方法, 将氧化石墨烯附着在棉织物纤维上, 并采用环保型还原剂L-抗坏血酸对其还原处理, 得到不同还原度的还原氧化石墨烯抗紫外功能棉织物。 通过不同浓度的还原剂对还原度进行调控, 并采用反射率曲线、 拉曼光谱和XPS等多种光谱分析, 实现对还原氧化石墨烯棉织物还原度的表征。 结果表明, 棉织物表面氧化石墨烯经还原剂还原后, 随着还原剂浓度提高, 还原氧化石墨烯棉织物反射率下降; 拉曼光谱中的D峰和G峰强度发生明显变化, 随着还原剂浓度增加, ID/IG值逐渐增加, 还原度提高; XPS光谱表明氧化石墨烯棉织物还原前后碳、 氧元素含量发生变化, 碳元素含量增加, 氧元素含量下降, 碳氧比值由2.26提高至2.90, 说明含氧官能团含量的下降。 最后, 测试了不同还原度的还原氧化石墨烯棉织物的抗紫外性能, 当L-抗坏血酸还原剂浓度为7和10 mg·mL-1时, 还原得到的还原氧化石墨烯棉织物的UPF值在100~120之间, 紫外光透过率在2%以下, 较空白棉织物抗紫外性能得到明显提升。 研究制备的还原氧化石墨烯棉织物可以应用于棉纺织品服装的设计与开发, 满足服装抗紫外功能的需求, 具有较大的市场潜力和应用前景。

红外(IR)光谱是进行物质结构分析常用的工具, 广泛应用于各种固态、 液态、 气态材料的分析检测。 由于测试方法和制样过程直接影响IR测试结果的准确性, 研究了比较常用的衰减全反射(ATR)法与透射(TR)法在固体物质的IR光谱测试中的优劣。 选取3种常见高分子、 3种无机物以及3种有机小分子化合物作为研究对象, 分别用ATR法和TR法测试其IR光谱。 结合制样过程及谱图解析, 对谱图中异常现象进行了深入剖析。 TR法制样复杂、 干扰因素多: 样品与KBr混合研磨过程易吸收空气中水分, 对含N—H和O—H基团的样品分析会造成干扰; 样品太浓或太厚谱图会出现平头峰, 导致谱图无法解析; 样品颜色太深重时, 样片透光性差, 吸收峰强度整体减弱。 与TR法相比, ATR法无需制样, 省时省力且减少了吸水的可能性。 ATR法吸收峰的整体强度小于TR法, 因方法原理不同造成的。 尽管ATR法吸收峰的波数小于TR法几到几十cm-1, 但出峰位置在合理范围内, 定性分析不受影响。 由于ATR法测试时光进入样品的深度很浅(仅2~15 μm), 故谱图不会出现平头峰。 由于短波长的光不能穿透样品那么深, 故ATR法谱图中吸收峰的强度随波长的减小而减弱, 导致官能团区峰强度显著减小、 指纹区峰强度大大增强, 此问题可通过测试软件的“ATR校正”功能修正, 也可在定量分析中加以利用: 以测试的原始谱图对指纹区吸收峰定量, 以校正后谱图对官能团区吸收峰定量。 相比之下, ATR法不受样品颜色、 形状、 厚度限制, 测试简便、 快速、 准确、 无损、 样品可回收, 在高分子、 颜色深重以及易吸湿物质的IR测试上有明显优势。 故推荐广泛使用ATR法进行固体IR光谱检测。

采用紫外-可见(ultraviolet-visible, UV-Vis)反射光谱并结合405 nm为激发光源的光致发光(photoluminescence, PL)光谱对海水养殖的黑色系珍珠进行较系统的光谱采集、 比对, 以期探究天然色黑色珍珠在上述光谱中的异同特性。 结果表明: (1)基于UV-Vis反射光谱中250~800 nm区间的谱图特征, 首次将黑色系珍珠的UV-Vis反射特性归类为四大类, 即①在约400, 500和700 nm处均存在吸收峰; ②在约400和500 nm两处存在吸收峰; ③在约400和700 nm两处存在吸收峰; ④在约500和700 nm两处存在吸收峰; (2)在405 nm激发光源下, 黑色珍珠的PL光谱在约620, 653和677 nm处皆出现特征吸收, 上述各吸收峰位在其他类别的淡海水珍珠的PL光谱中未曾见有具体报道。 且有趣的是, 首次发现黑色珍珠的PL光谱中约677 nm处的特征吸收峰表现出较强的光敏特征, 即随着激发光源辐照时间的延长, 该处吸收峰的强度渐弱甚至消失。 研究结果可为黑色系珍珠其颜色形成属性的鉴定、 判断提供理论与技术支撑。

拟设计在体内低毒、 靶向肿瘤细胞的抗癌多肽（记: GPG）, 克服在抗癌治疗中使用化学类药物存在的缺点, 探讨用荧光光谱评价靶向肽对肿瘤肿块包覆状况的方法; 进行仅用一组基于双报告基团的小鼠模型（用EGFP转染的鼠肝肿瘤细胞H22, 记: H22-EGFP与荧光染料Cy7标记的GPG, 记: Cy7-GPG, 作报告基团）, 就能完成抗癌肽体内主要性能监测的研究。 用H22-EGFP构建小鼠移植瘤模型, 尾静脉注射Cy7-GPG后, 用成像仪（Ex=750 nm）观察到肿瘤的荧光光子数不断增大, 从第4 h的(3.90±0.260)×106 photons·(s·cm2)-1(单位下同)升至第24 h的(1.28±0.330)×108, 橙色荧光全部聚集到肿瘤上, 而对照组中Cy7的荧光没有聚集在肿瘤上, 且肿瘤上光子数也无明显变化; 此时, 用成像仪在实验组同一只鼠上, 分别用750和488 nm激发波长录得包覆状物和实际肿瘤肿块的图片, 表明它们的大小和形状一致; 以上两项测定后, 再每2 d一次往上述实验组鼠体内注射GPG, 在成像仪上(Ex=488 nm)监测到它们的肿瘤变小, 荧光光子数逐渐降低, 从第2 d的(4.15±0.291)×106降至第56 d的(4.75±0.283)×104, 空白对照组正相反。 GPG与化学药物环磷酰胺抗癌活性相当, 但后者对小鼠毒副作用严重; 最后, 往上述GPG药效实验组鼠体内注射Cy7-GPG, 48 h后处死小鼠, 取出内脏器官及肿瘤肿块, 在成像仪上（Ex=750 nm）录得它们的荧光光子数。 实验表明GPG靶向性强、 对肿瘤肿块包覆程度高、 药效强, 对其他主要脏器无毒副作用。 本文构建的基于双报告基团荧光成像模型, 可监测靶标被包覆状况, 克服了传统只能对靶向肽靶向功能进行评价的弊端, 增进对药物作用机理的认识; 本文仅消耗一组实验鼠模型, 节约实验成本、 简捷地监测了靶向肽主要性能, 表明GPG在体内性能较好, 具有应用价值。

三维荧光光谱分析法以其灵敏度高、 选择性好、 操作简单和可用于多组分混合物分析等优点成为诸多研究者在海面溢油鉴别中的热点选择。 但三维荧光光谱中存在的瑞利散射会对光谱的准确检测产生较大的影响, 因此有效地消除瑞利散射对后续光谱的定性鉴别和定量分析具有重要意义。 采用仪器校正法、 空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法对海面溢油三维荧光光谱中的瑞利散射进行校正。 首先以海水的SDS胶束溶液作为溶剂, 将航空煤油和润滑油按不同相对体积分数比配制8个校正样本和3个测试样本; 然后利用FS920稳态荧光光谱仪采集11个样本的三维荧光光谱数据, 并分别采用仪器校正法、 空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法消除瑞利散射的干扰; 再利用核一致诊断法估计出最佳的组分数; 最后利用平行因子分析(PARAFAC)对混合油样本的三维荧光光谱数据进行定性鉴别和定量分析。 研究结果表明: 采用发射波长滞后激发波长以消除瑞利散射的仪器校正法会丢失部分有效光谱信息; 采用空白扣除法无法彻底消除瑞利散射, 在光谱中仍然存在散射干扰, 利用PARAFAC解析后得到的激发、 发射光谱会出现失真, 且预测的浓度值偏差较大; 采用Delaunay三角形内插值法消除瑞利散射后, 利用PARAFAC解析所得到的激发、 发射光谱与真实光谱吻合度较高, 且预测的浓度值偏差较小; 而采用MDR消除瑞利散射后, 利用PARAFAC解析所获得的激发、 发射光谱与真实光谱吻合度最高, 且相较于其他几种方法预测的浓度值偏差最小, 得到的样本回收率为98.9%和100%, 预测均方根误差均小于等于0.130。 根据定性鉴别、 定量分析的结果, MDR能够在保证原有特征光谱不失真的基础上有效消除瑞利散射带来的影响, 是一种消除三维荧光光谱数据中瑞利散射较为理想的方法。

随着海洋中石油资源的不断开发, 泄漏到海洋环境中的石油也日益增多, 它不仅威胁着海洋生态环境, 同时也严重影响着人们的身体健康。 因此, 快速、 有效地检测出海洋环境中的石油类污染物对于保护海洋生态环境和人类健康具有重要意义。 石油产品中含有大量的多环芳烃, 其具有较强的荧光特性。 因此, 荧光光谱技术成为检测石油类污染物的重要手段之一。 利用三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法和模式识别方法, 对石油类污染物进行表征和分类。 首先, 以海水和十二烷基硫酸钠(SDS)配制的胶束溶液作为溶剂, 分别配制不同浓度的柴油、 航空煤油、 汽油和润滑油溶液, 最终得到80个实验样本; 然后, 利用FLS920型荧光光谱仪采集实验样本的三维荧光光谱数据, 并通过Delaunay三角形内插值法对所获得的三维荧光光谱数据进行去散射处理; 其次, 利用平行因子分析（PARAFAC）算法分解去散射后的三维荧光光谱数据, 通过运用核一致诊断法和残差分析法对组分数进行估计; 最后, 为了建立稳健的分类模型, 利用Kennard-Stone算法将80个实验样本分为60个训练集样本和20个测试集样本, 运用K最近邻(KNN)算法、 主成分判别分析(PCA-LDA)算法以及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法分别建立分类模型, 并利用灵敏度、 特异性和准确率对分类效果进行评估。 研究结果表明: 三种分类模型对测试集中样本的识别准确率分别为85%, 90%和94%, 其中, PLS-DA分类模型对测试集样本的识别准确率最高, 具有最佳的分类效果。 因此, 在利用平行因子分析算法提取石油类污染物荧光光谱数据的基础上, 结合模式识别方法可以很好的对不同种类油品进行分类研究。 利用三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法和模式识别方法快速、 有效地检测油类污染物, 为石油类污染物的快速检测提供了一种新的研究思路和重要参考。

鱼粉是以一种或多种鱼类为组成原料的高蛋白饲料, 其在养殖产业中占据着非常重要的地位。 鱼粉产地众多, 品质参差不齐, 有不法商家以次充好, 为维护市场秩序, 应当建立一种鱼粉的产地溯源方法, 以便更加精准地判别和分析鱼粉的品质。 采用近红外光谱技术并结合化学计量学方法实现对不同产地鱼粉进行快速准确的产地溯源。 采用径向基为核函数的支持向量机进行模式识别, 并采用灰狼算法对以径向基为核函数的支持向量机进行关键参数的选择, 模拟狼群狩猎行为, 由适应度高低来设置等级制度, 有秩序地对目标参数进行逐渐逼近围捕的移动, 每次移动后重新进行适应性评估, 经过狼群等级迭代最终捕获猎物, 搜索到最佳惩罚因子和核函数半径; 最后, 利用最佳参数建立支持向量机模型进行不同产地鱼粉的产地溯源。 灰狼算法可以提高支持向量机算法中关键参数的选择速度和精度, 并提高支持向量机分类正确率。 对来自浙江温岭、 山东荣成、 山东威海、 辽宁大连四个产地的鱼粉样品采样, 共获得144条光谱, 光谱范围为3 700～12 500 cm-1, 用获得的光谱进行产地溯源。 随机选取每个产地样品的70%作为建模训练样本集, 30%作为测试样品集。 首先对原始近红外光谱进行预处理, 采用多元散射校正算法计算所有光谱的平均光谱当作“理想光谱”, 其他光谱对平均光谱进行一元线性回归, 对光谱平移、 偏移进行基线校正。 采用小波变换对原信号分解, 对高频信号进行阈值化处理, 消除高频噪声达到光谱曲线平滑去噪效果; 利用灰狼算法优化的支持向量机进行十次平行实验, 降低误差干扰, 得到产地分类结果: 浙江温岭、 山东荣成、 山东威海、 辽宁大连识别正确率分别为100%, 98.89%, 96.43%和97.78%。 与网格搜索法相比, 改进后的灰狼算法搜索支持向量机的惩罚因子和核函数半径速度更快更精确, 分类准确率更高, 可见灰狼算法优化的支持向量机（GWO-SVM）对鱼粉光谱进行产地溯源是可行的。

仿刺参富含多种活性物质, 具有极高的药用价值和经济价值, 是水产行业不可或缺的养殖资源。 不同产地的地理环境与营养结构存在显著差异, 所以仿刺参的生长周期与养殖成本相差巨大。 消费者在购买仿刺参时, 会将产地信息作为选择的首要因素, 因为仿刺参的产地直接反映了食品具有的营养价值。 不同产地仿刺参的价格差距悬殊, 面对利益的诱惑, 产地欺诈事件屡禁不止。 因此, 研究一种准确率高、 稳定性好具有优秀泛化能力的仿刺参产地信息认证方法, 能够有效维护品牌产地从业者与消费者的切身利益。 氨基酸是仿刺参营养富集的主要物质, 通过氨基酸特征能够分析出摄食初级生产者的组成, 可以作为产地信息认证的有效工具。 气相色谱-质谱分析(GC-MS)技术能够产生独特的化学指纹图谱用于产地信息鉴别。 对9个产地的156个仿刺参样品, 进行酸水解、 衍生化和酯化等操作, 通过GC-MS测定出氨基酸含量与氨基酸碳稳定同位素数据。 进行置信水平为95%的图基检验, 并利用箱型图检查数据分布, 筛选出13种氨基酸含量和10种氨基酸碳稳定同位素数据。 主成分分析能够在降低数据维度的同时, 挖掘出有价值的信息, 聚集产地识别特性, 提高运算速度与认证精度。 通过交叉验证, 选取前5个主成分作为氨基酸含量和氨基酸碳稳定同位素模型的输入, 累计贡献率分别为98.727%与95.982%。 为了充分挖掘出隐藏在氨基酸数据背后的价值, 选取了8个家族的12个机器学习方法, 共构建出24个单体分类器, 根据数据自身特征找到最优的认证方法。 应用基于遗传交叉因子改进的粒子群优化算法进行模型参数的优化, 得到性能最佳的单体分类器。 结果表明, 氨基酸碳稳定同位素数据具有更优的产地认证特性, 高斯径向基为核的支持向量机与K邻近算法为最佳的两个分类方法。 最后利用集成学习汇集单体分类器的优势, 构建了一种融合多源数据处理方法的仿刺参产地信息认证方法, 模型的平均准确率为99.67%。 建立了仿刺参产地信息认证系统, 为主管机关监管与消费者维权提供了简单可行的手段, 能够有效监管与防止仿刺参产地欺诈事件的发生, 保障了水产养殖行业的稳健发展。

油茶产业具有良好的经济和生态效益, 深受国家重视。 目前, 炭疽病侵害油茶树日益加重, 严重地降低了产量, 导致油茶产业的效益直接受损。 所以找到一种快速、 准确、 方便的油茶炭疽病检测方法是非常必要的。 激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种低成本、 微损伤、 无残留的技术, 能够对多种成分快速实时检测。 采用LIBS结合化学计量学方法对油茶炭疽病的定性检测方法进行研究。 实验样品采摘于油茶种植区, 分别采集了100片健康油茶叶片和100片感染炭疽病的油茶叶片。 将采集的叶片进行微处理, 即首先进行反复冲洗去除叶片表面污渍, 然后进行分类、 装袋和标号, 最后进行LIBS光谱采集实验。 实验设备为海洋光学的MX2500+, LIBS实验参数设置为激光能量50 mJ, 最优延迟时间2 μs, 每个叶片采集6条光谱数据, 并求其平均。 在油茶叶片LIBS光谱的波长251.432 nm处观察到Si的特征峰、 分别在252.285, 259.837和385.991 nm处观察到Fe的特征峰、 分别在260.568, 279.482和280.108 nm处观察到Mn的特征峰。 实验结果: 油茶叶片中的微量元素Si, Fe, Mn的LIBS信号与油茶叶片的健康程度有直接关系, 健康油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度明显高于感染炭疽病的油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度; 此外, 利用LIBS技术结合MSC光谱预处理和PCA分类法, 对油茶叶片的健康和感染炭疽病的两个状态进行分类处理。 PC1, PC2和PC3的贡献率分别为80%, 12%和6%, 建立三维模型分类, 可以清晰地将油茶叶片的两种状态区分出来。 同时, 还利用PLS-DA建立模型, 模型的识别率高达90%以上, 可以对油茶叶片两种类别进行较好的分类。 以上两种化学计量方法都可以区分油茶叶片的健康和染病两种状态。 研究表明了利用LIBS技术检测油茶炭疽病是可行的。 可以利用LIBS技术对油茶叶片的微量元素和营养元素进行定量检测, 为定量检测提供了参考。 提出了一种快速检测油茶炭疽病的新方法。

多元组分含量的在线定量检测对于大多数过程分析具有重要意义, 但是, 在多元统计方法中, 由于组分光谱相似、 叠加会导致多元统计误差增大, 在高相似组分体系中尤为突出。 基于子空间角度转换的化学计量学方法, 求取体系拉曼光谱响应后将光谱降噪平滑, 消除差异后求取待测组分的纯光谱的角度值, 将待测物样品含量转为百分比, 计算角度值与组分含量的线性关系, 建立角度方差值与建模样本组分含量值的关系模型, 可实现对组分含量的实时跟踪。 以蔗糖水解过程为分析对象, 以蔗糖含量为分析目标, 采集蔗糖、 果糖、 葡萄糖不同浓度配比下的混合溶液拉曼光谱信号, 先进行二阶求导消除加性误差, 再经平滑降噪后, 将其转化为空间向量角度以消除批次间光谱差异, 建立移动窗口, 求取系列夹角值的方差Dxi, 由此利用角度转换算法, 建立了蔗糖含量和光谱夹角值方差的相关模型, 相关系数r可达0.997, 验证可得模型相对误差在-3.390%～7.333%, 模型预测效果良好。 通过拉曼光谱对不同条件下的蔗糖水解过程进行监测, 分别计算出反应过程中光谱的系列角度值方差Db, 带入模型得到组分含量, 进而求得不同条件下的反应速率r, 发现反应速率随相应条件变化而变化, 验证了蔗糖水解过程是一级反应, 表明采用拉曼光谱结合角度转换法可快速跟踪蔗糖水解过程中组分含量。 利用该方法采集的数据计算了26.5 ℃下蔗糖水解反应速率常数K1为0.031, 同温度下旋光法测定反应速率常数为0.031 5, 二者相接近; 利用该方法计算40 ℃下反应速率常数K2为0.197 8, 带入阿伦尼乌斯方程得到活化能Ea=107.1 kJ·mol-1, 与文献值相符。 表明光谱分析与角度值转换的化学计量学方法相结合可用于蔗糖水解过程动力学研究, 为多组分定量分析提供一种高效快捷的方法。

名优大米含有更多的营养价值与更高的经济价值, 不法商家为赚取更多利益, 对优质大米掺假甚至以次充好, 损害了消费者利益和大米贸易, 打击了生产者的生产积极性。 希望发展一种基于高光谱成像的图谱特征与深度学习网络的名优大米无损鉴别方法。 首先, 采集了全国具有代表性的七种名优大米400～1 000 nm范围高光谱图像, 并提取了每种大米的光谱、 纹理与形态特征。 使用多元散射校正算法做光谱预处理消除光谱散射。 连续投影算法（SPA）、 竞争自适应重加权算法（CARS）以及两者级联方法（CARS-SPA）被用来选取光谱特征的重要波长; 用 SPA选择形态、 纹理特征的重要变量。 最后, 使用深度学习网络-卷积神经网络（CNN）融合各类特征构建大米种类识别模型, 而K-近邻（KNN）、 随机森林（RF）用于与CNN模型相对比。 实验结果显示, 根据全光谱构建的模型的分类准确度达到80%以上; 其中, KNN建模效果最差; RF的效果较好; CNN网络的模型性能最优, 训练集的分类准确度（ACCT）为92.96%, 预测集的分类准确度（ACCP）为89.71%。 而重要波长光谱与全光谱相比, 分类准确度相差较多。 为进一步提升大米种类鉴别的准确度, 选用纹理、 形态两种图像特征与光谱特征进行融合, 最优结果来自光谱与形态特征重要变量所构建的模型。 其中, KNN的ACCT和ACCP分别为69%和67%; RF模型的ACCT=99.98%和ACCP=89.10%; CNN模型的效果最佳, ACCT和ACCP为97.19%和94.55%。 此外, 光谱与纹理融合的分类效果差于光谱, 说明纹理特征弱化了分类结果。 对于分类模型来说, CNN的性能明显优于两种机器学习方法, 可以提供更好的分类效果。 总而言之, CNN融合光谱与形态特征重要变量可实现对名优大米种类的准确鉴别, 这种方法有望拓展到其他农产品的分级, 种类区分和产地鉴别。

叶绿素荧光参数Fv/Fm是探究逆境胁迫对植物光合作用影响的重要指标, 已有研究表明植被指数与Fv/Fm线性相关, 但直接将植被指数与Fv/Fm拟合存在精度不足的问题。 为实现对该参数的准确预测, 本文以茄子为研究对象, 提出一种基于可见-近红外光谱的Fv/Fm预测方法。 试验获取不同生长状态茄子叶片的可见-近红外光谱数据和荧光参数, 使用蒙特卡洛采样法（MCS）去除明显异常样本, 采取3种光谱预处理方法及5种特征波长选择算法进行光谱数据处理, 并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型进行方法评估。 基于提取出的最优特征波长组合, 分析误差反传（BP）神经网络、 径向基函数（RBF）神经网络、 极限学习机（ELM）及回归型支持向量机（SVR）共4种机器学习算法对Fv/Fm预测模型精度的影响, 从而确定基于最优方法组合的叶绿素荧光参数Fv/Fm预测方法。 结果表明: 茄子叶片光谱反射率随Fv/Fm的增加呈明显下降趋势, 表明利用光谱信息反演Fv/Fm的可行性。 基于393组试验样本, 使用多元散射校正（MSC）、 标准正态变量变换（SNV）进行光谱预处理, 以竞争性自适应重加权采样法结合连续投影法（CARS+SPA）进行特征波长筛选的效果最优。 其中, MSC-CARS-SPA-PLSR和SNV-CARS-SPA-PLSR的测试集决定系数分别为0.896 1和0.881 2, 均方根误差为0.011 8和0.012 6, 两者精度皆高于全光谱数据对应的PLSR模型; 同时, 两方法提出的特征波长个数均为12个, 仅占全光谱波长个数（1 358）的0.88%。 该结果表明以上两种方法有效提取出了对模型预测有利的少量波长。 基于上述波长建立机器学习模型, 发现SVR建模效果最优。 以SNV-CARS-SPA-SVR的预测精度最高, 其测试集决定系数为0.911 7, 均方根误差为0.010 8。 综上, SNV-CARS-SPA-SVR建模方法提高了模型精度, 有效降低了模型复杂度, 为基于可见-近红外光谱的Fv/Fm准确预测提供了实现方法。 该方法可应用于作物生长状态的快速、 无损检测, 为农情预警提供有效手段。

应用太赫兹时域光谱反射成像技术结合广义二维相关光谱法探索玉米种子活力敏感太赫兹波段, 并结合支持向量机建立快速无损判别种子活力的分析模型。 实验以中地77玉米种子为例, 采用人工老化方式（40 ℃, 100%相对湿度）将种子样本分批老化0, 1, 2, 3, 4天制备不同活力的种子样本, 并按照GB/T 3543.4—1995进行种子发芽实验; 同时采用Terapluse 4000太赫兹时域光谱仪及反射成像附件采集上述不同老化程度种子样本的太赫兹光谱图像。 由于玉米种子的胚乳和种胚的成分差异显著, 为探究种子不同组织在老化过程中与活力的相关性, 本实验首先采用双高斯滤波器对THz图像中的像素点光谱消噪、 峰峰值差分重构图像增强以及阈值分割等预处理无损提取玉米种子不同组织太赫兹吸光度谱。 然后以老化天数为扰动量, 针对上述提取的样本胚乳和种胚光谱分别作广义二维相关分析, 根据实验中同步谱和异步谱中自动峰与交叉峰位置初步解析, 可得到与种子活力关系密切的THz波段主要集中在75和36 cm-1区域, 同时75和36 cm-1处的光谱信息存在强烈的协同变化且变化方向一致。 种子活力与老化天数密切相关, 因此根据老化天数分别建立了基于胚乳和种胚吸光度谱的五分类支持向量机模型用于种子活力定性判别, 但是其判别准确率仅为59.34%和71.28%, 表明该模型无法精细划分种子五个活力等级; 实验进一步根据GB4401.1—2008以玉米种子发芽率85%为阈值划分活力高低等级, 建立二分类种子活力判别模型, 可得胚乳和种胚测试集识别准确率分别可达88.61%和91.73%, 模型性能显著提升, 增强了THz技术用于种子活力无损粗筛的可行性。 实验结果表明: 太赫兹反射成像技术以其丰富的指纹谱、 低能安全以及图谱合一等特性, 有望成为单粒种子活力快速无损测定领域一项崭新、 有力的补充技术。

针对土壤遮挡时根系图像信息不全的问题, 提出一种热红外成像根系表型检测方法, 结合Criminisi改进算法实现根系图像信息的增强和修复, 并研究玉米根系表型与种子活力之间的关系。 首先, 设计一种适应于玉米根系构型的环形双层石英培养装置迫使玉米根系贴壁生长, 分别将老化0, 1, 3和6 d的玉米种子种植在环形培养装置中。 基于水和土壤比热容具有显著差异的特点, 利用水对玉米苗根茎进行滴灌, 并通过热空气对培养装置中的玉米根系进行短时热激励, 再用红外热像仪采集根系红外热像, 利用土壤与根土间隙水流温度的差异实现土壤遮挡处根系的热成像。 其次, 对预处理后的根系热像, 进行端点和最佳匹配对判定, 并利用Criminisi改进算法对红外热像中的断根连接, 实现根系热红外图像的修补。 最后, 利用以上方法分别对不同老化天数的玉米种子幼苗进行根系表型检测验证。 结果表明, 所提出的热红外成像方法可有助于土壤遮挡处根系的表型图像信息增强, 比彩色图像提取的根系表型参数精度提高约0.5%~10%。 玉米种子老化1d后其根系表型参数总根长（RTL）和总根数（RTN）未见明显差异, 但老化3d和6d的种子其根系表型参数具有显著差异, RTL减少20%～35%, RTN减少10%～55%, 反映了玉米种子长时间老化后其活力存在显著下降。 不同老化天数的玉米根系表型参数RTL和RTN均与老化天数呈显著负相关, 可作为种子活力的重要指标参数, 其中, 种子根系RTN参数对老化更为敏感, 更能够直观反映种子的活力水平, 老化1和3 d的种子发根与未老化种子相比均推迟1 d; 老化6 d的种子其发根则推迟2 d, 且后续根系发育一直迟缓。 所提的基于热红外成像的根系表型检测结合Criminisi改进算法的根系表型检测方法, 可用于作物根系表型高通量无损检测, 具有广阔的应用前景。

白胡椒粉末与面粉颜色非常接近, 因此在白胡椒粉末中掺入少量的面粉很难通过人的视觉或嗅觉判别。 高光谱成像不仅可以获得物质的光谱信息, 还可以获得物质的空间位置信息, 因此利用高光谱成像识别白胡椒粉末中掺入面粉的含量及其掺入位置成为可能。 按照1%~60%的配比和1%的梯度将纯面粉掺入到纯白胡椒粉末中, 再加上纯胡椒粉末和纯面粉共制备62份样品; 每份样品单独进行高光谱扫描, 共获得62份光谱数据; 随机选择其中42份样品用于偏最小二乘法建模, 余下20份用于测试。 将每份样品的平均光谱经一阶微分预处理后, 利用偏最小二乘法建立预测白胡椒粉末中面粉含量定量分析建模, 其校正集的均方根误差为0.83%, 预测集的均方根误差为2.73%, 校正集与预测集的相关系数分别为RC=0.99和RP=0.98。 为了在掺杂的白胡椒粉末中定位面粉的具体掺入位置, 提出了相关系数法和最大最小判别准则。 计算掺杂样品与纯白胡椒粉末和面粉的相关系数分别记为R1和R2, 若某位置点为纯面粉则R1达到最大R2达到最小。 将R1与R2的差值R按由小到大的次序排列, 以PLSR回归模型的预测结果为门限将R中小于等于门限值的位置点判别为面粉, 然后在掺假样品中标记出掺入面粉的位置, 以便直观显示。 本研究为实现快速、 无损和可视化鉴别白胡椒粉末真假提供一种参考方法。

农田变量施肥作业需要对农田土壤养分信息进行高精度的快速原位采集, 已有的设备不能满足精细农业田间测量的需要, 为此基于近红外漫反射测量开发了一款新型车载式原位土壤参数检测仪。 检测仪采用光照稳定性更好的卤钨光源代替太阳光进行土壤光谱检测, 以提高仪器对工作条件的适应性。 由7个敏感波长(1 070, 1 130, 1 245, 1 375, 1 450, 1 550, 1 680 nm)构成的土壤氮素测量极限学习机模型提高了仪器的测量实时性和精度。 检测仪由机械部分、 光学部分及控制部分组成。 机械部分为检测仪提供平台支撑, 光学部分为检测仪提供检测光源, 主要由卤钨光源、 光源转接法兰、 近红外导光光纤、 检测总成（含入射光出口端、 InGaAS光电探测器及7个敏感波长的滤光片）等组成, 控制部分实现对土壤测量信号的采集及处理。 检测仪工作时, 卤钨光源通过近红外导光光纤、 检测总成中的入射光出口端将检测光源传输到待测土壤表面, 通过测量土壤表面漫反射光的光谱反射率检测土壤养分参数。 在卤钨光源和近红外导光光纤连接处设计光源转接法兰, 最大限度的减小检测光源在传输过程中的损失。 漫反射光经过检测总成中的滤光片滤波后, 由相应的InGaAS光电探测器实现光电转换, 再经信号处理单元计算出各个敏感波长处的反射率。 检测仪采用灰度标准板进行光学标定测试, 测试结果显示, 检测仪在7个敏感波长处的反射率与MATRIX-I型傅里叶光谱分析仪反射率相关系数最高为0.997 8, 平均值为0.927 8, 表明检测仪有较高的检测精度。 为进一步对检测仪农田土壤养分的检测精度进行评估, 进行了检测仪的农田应用试验, 检测结果表明检测仪检测值与实验室标准检测方法检测值的相关系数都在0.90以上。 试验结果表明, 车载式原位土壤参数检测仪能够实现对农田土壤养分信息的快速原位高精度检测。

土壤钾元素含量是评价土壤营养程度重要的指标之一。 利用热红外发射率(TASI)数据对钾元素的反演研究较少且模型精度较低。 利用在黑龙江海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI数据, 经过预处理和温度与发射率分离后, 探究黑土土壤热红外发射率与钾元素含量关系。 在对比了常规的多元逐步回归与偏最小二乘建模方法后, 使用了一种新的逐步回归方法-全二次多元逐步回归建立模型, 相对于常规多元逐步回归, 引入了更多的参数进行模型的建立, 有效提高反演精度。 研究发现, 土壤发射率数据对于选用有效特性波段建立的模型对钾元素具有较高的反演精度, 所选特征波段均为负相关, 波段分别为6（8.602 μm）, 11（9.150 μm）, 15（9.588 μm）, 23（10.464 μm）, 相关系数依次为-0.658, -0.673, -0.645和-0.627。 钾元素通过多元逐步回归建模与预测的均方根误差RMSE: 0.027和0.032, 判定系数R2: 0.667和0.82, 相比于常规多元逐步回归建模与预测的均方根误差RMSE: 0.031和0.031, 判定系数R2: 0.569和0.78与偏最小二乘法建模与预测的均方根误差RMSE: 0.033和0.037, 判定系数R2: 0.45和0.51评价指标精度均有所提高, 说明该方法有效提高了利用发射率数据对钾元素的反演精度。 在利用学生化残差对模型进行去除异常值的改进后发现, 建模精度有了明显提高但是测试精度却有所降低, 过度拟合训练集数据导致模型泛化性下降, 因此不建议对模型过度拟合。

饮用水氟砷对公众健康造成的危害是一个全球性的环境问题, 对于无集中供水的高氟砷地区显得尤为突出。 与其他技术相比, 固体表面吸附方法是一种操作简单、 经济通用且效果可靠的除氟除砷的方法。 尽管传统多孔吸附剂稳定廉价, 但普遍吸附量不高, 难以满足实际需要, 因此亟待研发廉价高效和操作流程简单的多孔吸附剂。 使用最为广泛的γ-Al2O3表面存在较多—OH, 接触液体具有电性, 主要依靠表面吸附点位除氟除砷, 导致其吸附效果有限。 经过改性, 吸附材料吸附过程复杂化, 使其具有表面物理吸附和孔扩散等优点。 稀土元素(Ce)是稀土中最多的元素, 普遍用于催化剂和合金添加剂, 其氧化物具有较高的吸附能力, 但制备颗粒稀土氧化物工艺繁杂, 并且使用过程中可能会产生脱落和金属溶出等问题。 为了能够减少工艺程序并提高颗粒材料的吸附量, 使用稀有金属盐浸渍法, 避免复杂工艺流程带来的成本高、 量产低等问题。 故此创新性采用浸渍法制备铈盐Ce(SO4)2负载γ-Al2O3的多孔吸附材料, 开展水溶液吸附特征试验, 通过数据拟合得出吸附动力学模型和等温线模型, 获得吸附过程及最大吸附量, 给出Ce/γ-Al2O3吸附机理依据, 通过测试SEM, XRD和FTIR, 定性分析Ce/γ-Al2O3除氟除砷的吸附作用力, 为Ce/γ-Al2O3提供可靠的吸附机理证据。 结果表明: Ce/γ-Al2O3除氟除砷较符合拟二级动力学和Langmuir模型, 除氟除砷最大吸附量分别可达47.842和18.518 mg·g-1。 Ce/γ-Al2O3表面光滑, 负载良好, 结合稳定。 Ce(Ⅳ)被还原成Ce(Ⅲ), 形成Ce-O-Al复合物, Ce/γ-Al2O3主体为非定型结构, 有少量发育不完整晶粒结构存在, 表面羟基健型稳定。 XRD与FTIR相结合, 反映出Ce/γ-Al2O3的物相结构及官能团种类, 可用于Ce/γ-Al2O3的鉴定与分析, 进一步验证吸附试验过程, 体现吸附试验现象。 γ-Al2O3经铈盐Ce(SO4)2浸渍法改进, 造成Al—O健和Ce—O健、 不完整晶粒的存在、 表面孔径结构晶型结构的变化是Ce/γ-Al2O3吸附量提高的主控因素。

近年来, 全球工业快速发展和城市化的推进引发了一系列环境问题, 其中土壤重金属铅（Pb）污染引起了科研人员的广泛关注。 X射线荧光（XRF）光谱技术具有成本低、 分析速度快、 适合大面积监测等优势, 已被广泛应用在土壤污染检测与生态环境保护等多个领域, 发展前景广阔, 因此充分挖掘土壤XRF光谱信息具有很强的现实意义, 可为高效地进行土壤污染检测、 土壤环境生态指标参量反演及矿区重金属污染早期预警等提供解决方案。 目前关于XRF光谱研究大多集中在土壤重金属浓度测量结果的精度评价和环境质量评估, 而对于土壤XRF光谱差异特征变化的深入分析研究较少。 时频分析可将时域复杂信号变换到频率域空间, 从频率域角度检测光谱、 信号中存在的异常信息, 是一种有效的谱差异特征变化检测方法, 其中, 谐波分析（HA）可用于电磁信号去噪; 平滑伪魏格纳分布（SPWVD）可筛选合适的基函数, 突出信号时频局域性细节特征。 首先采用HA方法探究不同Pb浓度土壤XRF光谱的去噪效果, 然后利用光谱的SPWVD研究实地采样土壤样品的去噪XRF光谱局部规律。 研究结果表明: 当谐波分解次数为400时, 土壤XRF光谱去燥效果较好并节省了时间, 且保留了光谱的特征。 土壤样品Pb浓度与XRF光谱的SPWVD在400和600~700波段序列上的频率峰值的分布具有一定的规律性, 根据此规律性可识别该地区土壤的Pb浓度超标: 全部实地采样土壤中, 能够识别75%的Pb浓度不超标的样品, 在波段序列为400附近有1个较高的频率峰（频率小于400 Hz）或有2个很强的频率峰值（频率大于400 Hz）; 全部实地采样土壤中, 能够识别79.17%的Pb浓度超标的样品, 在波段序列为400附近有1个很强的频率峰（频率大于400 Hz）, 且在600~700波段序列之间有3个层次明显的频率峰分布, 据此推断该地区土壤Pb浓度超标的XRF光谱特征波段区间为6.42和9.42~10.92 keV。 因此, 研究通过引入时频分析法实现了对土壤XRF光谱频域甄析和可视化显现, 为深度挖掘Pb污染谱规律特征及异常信息提供一种新思路。

铜精矿是冶炼铜及其合金的基础工业原料, 不同产地进口的铜精矿在元素组成、 含量上存在着差异, 进口铜精矿伪报、 掺杂、 有害元素超标案件多发, 危害国家经济安全。 因此建立入境铜精矿产地识别模型, 将有助于风险分级, 预警。 该研究对象为智利、 秘鲁、 菲律宾、 西班牙、 纳米比亚、 伊朗、 马来西亚和阿尔巴尼亚8个国家进口铜精矿的280批次铜精矿样品。 应用波长色散-X射线荧光光谱无标样分析法测定所有研究样品的元素组成及含量, 结果表明铜精矿样品的检出元素共计53种。 选择O, Mg, Al, Si, P, S, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Mn, As, Mo, Ag和Pb共17种元素含量作为变量, 建立进口铜精矿国别的BP神经网络预测模型。 采用F-score筛选出O, Mg, Al, Si, P, S, K, Ca, Cu, Zn, Mo, Ag和Pb共13个元素的含量作为特征变量, 分别建立进口铜精矿国别的Fisher判别分析预测模型和BP神经网络预测模型。 3种预测模型的结果如下: 采用F-score筛选变量的Fisher判别分析模型对建模样品的识别准确率为94.2%, 交叉验证准确率为92.9%, 对预测样品的识别准确率为96.7%; 输入层为17与13个变量的BP神经网络的训练集, 校正集, 验证集, 建模集以及预测样品的准确识别率分别为: 100%, 97.1%, 94.1%, 98.2%, 100%与100%, 97.1%, 100%, 99.6%, 100%。 比较3次建模的结果可知, 经过F-score筛选变量后用BP神经网络所建模型的准确识别率最高, 该方法不仅可以减少建模的输入变量还可以提高识别准确度。 波长色散-X射线荧光光谱无标样分析虽是半定量分析方法, 但具有分析速度快和稳定性好的优点, 利用该方法结合F-score筛选变量用于BP神经网络模式识别可以实现对铜精矿的国别识别。

激光诱导击穿光谱（LIBS）因具有实时快速、 多元素分析、 样品损伤性小等优势, 已成为检测未知物质元素组分以及相应元素含量的重要手段。 近期的一些研究表明, 百纳秒级别激光脉冲由于在确保有效击穿阈值的条件下延长了激光与样品作用时间, 使得其LIBS光谱质量相对于传统10 ns级激光脉冲得到了提高; 适度降低环境气压（至104 Pa量级）, LIBS光谱强度和信背比均得到明显提高。 为探究低气压对长脉宽（百纳秒级）激光诱导铜合金等离子体光谱特性的影响, 采用自主研发80 ns脉宽Nd∶YAG激光器（波长1 064 nm, 单脉冲能量20~200 mJ）作为激发光源, 样品为BYG19431的锡青铜（基体元素Cu质量百分数为92.9%, 低含量元素Fe质量百分数为0.007 8%）, 通过样品气氛控制系统改变环境气压, 分别研究了低环境压力（1.01×105, 9.6×104, 9.2×104, 8.8×104和8.4×104 Pa）下铜合金基体元素Cu与低含量元素Fe光谱特性。 实验中, 激光脉冲重复频率为1 Hz, 每次打击均为新鲜表面（通过真空腔内的可控旋转平台更换样品位置）, 每个能量和气压下分别选取5个脉冲能量较稳定的光谱, 取平均值作为当前实验条件的最终实验结果, 激光脉冲能量的实时监测由透反比1∶1分束镜及能量计完成。 研究发现, 基体元素谱线（Cu Ⅰ 324.75 nm）, 常压下低能量（20 mJ, 40 mJ）时均存在较严重的自吸收现象。 在60 mJ时, 虽自吸收效应得到改善, 但谱线背景强度升高, 且激光对样品的损伤加大。 为在低光谱背景, 微样品损伤的条件下实现光谱质量的进一步提升, 实验激光能量为20 mJ。 结果表明, 随着环境气压降低, 基体元素Cu自吸收程度大幅度降低, 样品中低含量Fe元素谱线信背比增加, 等离子温度升高, 谱线展宽变窄。 气压为8.4×104 Pa时, 与常压相比基体元素铜（Cu Ⅰ 324.75 nm）与微量元素铁（Fe Ⅰ 330.82 nm）谱线信背比分别增强5.31和2.43倍; 等离子体温度提升了21.6%; Fe Ⅰ 330.82 nm谱线展宽由0.29 nm降到0.21 nm, 在一定程度提高了LIBS元素谱线的分辨率。

目前硒（Se）的测定主要采用氢化物-原子荧光光谱法（HG-AFS）。 实验发现采用氢气发生器为HG-AFS提供氢气（H2）, 可以提高间断氢化物发生-原子荧光光谱法测定Se的灵敏度。 当H2流量达到80 mL·min-1及以上时, 氢气发生器提供的H2可以先行点燃氢火焰, 有效避免了点火提前或迟滞对测定的影响, 提高了测定的精密度。 地球化学调查通常需要测定几十种元素, 需要分别进行多次消解。 其中Se采用硝酸（HNO3）-高氯酸（HClO4）进行消解, 消解后的样品采用浓盐酸（HCl）将Se（Ⅵ）还原为Se（Ⅳ）。 而DZ/T 0279.3—2016电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定钡（Ba）、 铍（Be）、 铋（Bi）等15元素采用HNO3-HF-HClO4进行消解, 消解后的样品采用王水溶解。 实验发现地球化学样品中Se采用HNO3-氢氟酸（HF）-HClO4消解更加完全, 消解后的样品采用王水溶解时, 王水中含有的大量的氯离子（Cl-）可以将Se（Ⅵ）还原为Se（Ⅳ）。 因此HG-AFS测定Se和ICP-MS测定Ba, Be和Bi等15元素仅需一次消解, 便可以分别进行测定。 基于以上研究建立的外供H2-HG-AFS测定地球化学样品中的Se的方法, 检出限达到了0.007 mg·kg-1, 精密度（n=12）在2.1%～5.3%之间。 选取36个土壤和水系沉积物标准物质按照制定的方法进行测定, 相对误差在-13.6%～16.9%, 绝大部分误差在±10%以内, 取得了非常满意的效果。

老挝水洞桃花石因与寿山石中的著名品种高山桃花石外观质地相似而受到关注。 运用宝石显微镜、 X射线粉晶衍射（XRD）、 红外光谱（FTIR）和拉曼光谱（LRM）等测试方法对老挝水洞桃花石样品的矿物组成、 红外光谱特征、 拉曼光谱特征、 杂质矿物成分以及颜色成因进行了研究, 并与高山桃花石的特征对比可知: 老挝水洞桃花石的主要矿物组成为结晶度中等的地开石与高岭石的过渡矿物或结晶度较高的地开石, 个别样品还含有石英。 老挝水洞桃花石在官能团区的三个红外特征吸收峰位于3 697, 3 653和3 621 cm-1处, 与羟基的伸缩振动有关, 其矿物成分为无序地开石-高岭石过渡矿物。 高山桃花石样品的红外光谱存在3 702, 3 653和3 621 cm-1三个特征吸收峰, 吸收峰的位置及强度表明其基质部分的矿物组成为有序地开石。 老挝水洞桃花石和高山桃花石样品在指纹区的红外光谱特征基本一致, 均显示1 106, 1 034和1 006 cm-1处Si—O和Al—O—H的伸缩振动吸收峰; 937和913 cm-1处Al—O—H弯曲振动吸收峰, 695和538 cm-1处Si—O—Al伸缩振动吸收峰; 471和430 cm-1处Si—O弯曲振动吸收峰。 老挝水洞桃花石样品基质部分的拉曼光谱中, 200~1 000 cm-1范围内202和273 cm-1处拉曼峰归属于O—H—O伸缩振动, 341 cm-1拉曼峰归属于Si—O振动, 439和468 cm-1处拉曼峰归属于Si—O弯曲振动, 754和800 cm-1处拉曼峰归属于Al—O—Si的弯曲振动, 921 cm-1处拉曼峰归属于OH弯曲振动。 3 550~3 750 cm-1范围内OH振动区通常显示与红外光谱高频区相似的三个谱峰。 老挝水洞桃花石和高山桃花石中“桃花”内含物均为赤铁矿, 特征拉曼峰位于225, 296, 411和1 318 cm-1处, 高山桃花石中还存在锐钛矿, 特征拉曼峰出现在145和639 cm-1处。 结合显微放大观察和电子探针成分分析的结果可知, 老挝水洞桃花石和高山桃花石都为杂质矿物致色, 内部密集的微晶赤铁矿包裹体使之呈现红色。

老挝水洞桃花石因与寿山石中的著名品种高山桃花石外观质地相似而受到关注。 运用宝石显微镜、 X射线粉晶衍射（XRD）、 红外光谱（FTIR）和拉曼光谱（LRM）等测试方法对老挝水洞桃花石样品的矿物组成、 红外光谱特征、 拉曼光谱特征、 杂质矿物成分以及颜色成因进行了研究, 并与高山桃花石的特征对比可知: 老挝水洞桃花石的主要矿物组成为结晶度中等的地开石与高岭石的过渡矿物或结晶度较高的地开石, 个别样品还含有石英。 老挝水洞桃花石在官能团区的三个红外特征吸收峰位于3 697, 3 653和3 621 cm-1处, 与羟基的伸缩振动有关, 其矿物成分为无序地开石-高岭石过渡矿物。 高山桃花石样品的红外光谱存在3 702, 3 653和3 621 cm-1三个特征吸收峰, 吸收峰的位置及强度表明其基质部分的矿物组成为有序地开石。 老挝水洞桃花石和高山桃花石样品在指纹区的红外光谱特征基本一致, 均显示1 106, 1 034和1 006 cm-1处Si—O和Al—O—H的伸缩振动吸收峰; 937和913 cm-1处Al—O—H弯曲振动吸收峰, 695和538 cm-1处Si—O—Al伸缩振动吸收峰; 471和430 cm-1处Si—O弯曲振动吸收峰。 老挝水洞桃花石样品基质部分的拉曼光谱中, 200~1 000 cm-1范围内202和273 cm-1处拉曼峰归属于O—H—O伸缩振动, 341 cm-1拉曼峰归属于Si—O振动, 439和468 cm-1处拉曼峰归属于Si—O弯曲振动, 754和800 cm-1处拉曼峰归属于Al—O—Si的弯曲振动, 921 cm-1处拉曼峰归属于OH弯曲振动。 3 550~3 750 cm-1范围内OH振动区通常显示与红外光谱高频区相似的三个谱峰。 老挝水洞桃花石和高山桃花石中“桃花”内含物均为赤铁矿, 特征拉曼峰位于225, 296, 411和1 318 cm-1处, 高山桃花石中还存在锐钛矿, 特征拉曼峰出现在145和639 cm-1处。 结合显微放大观察和电子探针成分分析的结果可知, 老挝水洞桃花石和高山桃花石都为杂质矿物致色, 内部密集的微晶赤铁矿包裹体使之呈现红色。

产自西藏丁青县的“象牙玉”结构致密, 适于雕刻, 绝大多数玉石呈白色, 有的部位分布有红色细脉。 采用常规宝石学仪器、 扫描电子显微镜(SEM)、 X射线粉晶衍射(XRD)、 傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱(Raman)等测试方法对象牙玉进行了矿物学及谱学特征测试与研究。 常规宝石学测试结果表明, 象牙玉的相对密度为2.72~2.94, 折射率为1.68（点测）, 在长波紫外光下呈强白色荧光。 偏光显微镜下可见菱镁矿因为粒度极小而不具消光特征, 石英呈脉状穿插菱镁矿, 赤铁矿在菱镁矿裂隙中充填。 背散射电子像表明绝大多数基质为菱镁矿与石英的微晶混合物, 有的部位为较大石英颗粒（约25 μm）散布在菱镁矿中, 石英与赤铁矿呈微晶充填在菱镁矿的裂隙中。 X射线粉晶衍射中具有3.34和4.25 石英的特征衍射峰, 2.74, 2.10和1.70 菱镁矿的特征衍射峰。 在红外光谱中, 886, 1453和748 cm-1为碳酸盐矿物的特征吸收峰, 其中ν4（面内弯曲振动）的频率与阳离子半径的变化成正比, 因此748 cm-1指示其为菱镁矿; 1 089, 1 165, 798, 779, 694, 515和465 cm-1为石英的特征吸收峰。 根据拉曼光谱可知, 白色基质为菱镁矿与石英的混合, 透明脉状矿物为石英, 其中石英的拉曼图谱中还存在斜硅石的特征拉曼峰（500 cm-1）, 在以α-石英为主的石英质玉石中, 斜硅石的含量越高, 其结晶程度越低, I500/I465的比值与结晶程度成反比, 因此在菱镁矿中混杂的石英结晶程度比石英脉中的低, 两处均为隐晶质石英; 红色矿物具有1317, 655, 608, 492, 460, 406, 292, 242和222 cm-1的赤铁矿典型拉曼峰。 由于其原石并不存在生物迹象, 所以其成因与生物无关, 由于象牙玉为含隐晶质石英的泥晶质菱镁矿, 所以推测其成因与超基性岩的风化淋滤作用有关。

随着天文学的发展以及天文望远镜观测能力的提升, 国内外许多大型巡天望远镜将产生PB级的恒星光谱数据。 恒星光谱是来自恒星的电磁辐射, 通常由连续谱与吸收线叠加而成, 其差异源于恒星的有效温度、 表面重力加速度以及元素的化学丰度等。 恒星光谱自动分类是天文数据处理的一项重要研究内容, 是研究恒星演化和参数测量的基础。 海量的恒星光谱对分类方法提出了高效、 准确的要求。 传统的人工分类方法存在速度慢、 精度低等缺点, 已经无法满足海量恒星光谱特别是低信噪比恒星光谱自动分类的实际需要, 机器学习算法目前已经被广泛地应用于恒星光谱分类。 恒星光谱的一个显著特征是数据维度较高, 降维不但可以实现特征提取, 而且可以降低计算量, 是光谱分类的首要任务。 传统的线性降维方法如主成分分析仅依据方差对光谱进行降维, 不同类型的光谱在投影到低维特征空间后会出现交叉现象, 而流形学习能够产生优良的分类边界, 很好地避开重叠, 有利于后续的分类。 针对光谱数据维度较高的特点, 研究了光谱数据在高维空间内的分布以及流形学习对高维线性数据降维的原理, 比较了t-SNE和主成分分析两种降维方法对光谱数据降维的效果, 并使用基于属性值相关距离的改进的K近邻算法进行光谱分类, 最终对实验结果进行了分析并使用多种机器学习分类器进行比较和验证。 采用Python语言及Scikit-learn第三方库实现了算法, 对SDSS的12 000条低信噪比的恒星光谱进行实验, 最终实现了光谱数据的高精度自动处理和分类。 实验结果表明, 对于光谱数据的降维处理, 基于流形学习的t-SNE方法能够在高维光谱数据中恢复低维流形结构, 即找出高维空间中的低维流形, 并解出与之对应的嵌入映射, 在降维过程中最大程度地保留不同类别光谱样本之间的差异从而产生明显的分类边界。 特征提取后, 使用机器学习分类器能够在测试数据集上达到满意的分类准确率。 所使用的方法也可以应用于其他的巡天望远镜产生的海量光谱的自动分类以及稀少天体的数据挖掘。

新旧品性是体现红松籽食用价值和育种价值的重要标准。 贮存期长短不同的红松籽的深加工价值不同, 但是通过外观形态、 重量和质地等很难分辨。 目前仍采用传统生物化学方法对红松籽化学性质及种子活性进行检测, 判断其新旧品性, 这种方法耗时较长难以满足在线检测的需求, 并且试剂处理不当会对环境造成污染。 近红外光谱检测在食品和林业领域中被广泛应用, 对带壳坚果类林产品的定性分析有实际和指导意义。 采用近红外光谱分析技术, 对成熟于当年和往年的红松籽进行无损检测研究。 首先, 将随机抽选的120个按新旧分类的红松籽作标记, 为了减少测量过程中的漏光现象并且使实验数据具有一般性, 统一采集松籽样本同一侧面的近红外漫反射光谱; 然后, 利用标准正态变量变换（SNV）、 一阶导数以及卷积平滑（SG）算法对原始光谱进行预处理, 以减少实验过程中人为因素及预处理方式带来的影响, 突出近红外光谱的特征信息; 随后, 使用主成分分析（PCA）和t-分布邻域嵌入（t-SNE）对预处理之后的数据进行线性与非线性降维, 聚类分析并比较降维效果。 通过数据可视化以及聚类参数的输出, 比较得出效果较好的降维方案。 红松籽近红外数据应用非线性降维处理效果优于传统线性方法, 于是运用t-SNE对数据降维以得到优化后的特征变量; 最后, 以降维之后的数据作为输入, 将2/3的试样数据作为校正集用于建立新旧籽分类的支持向量机校正模型, 将1/3的试样数据作为验证集用以对模型性能进行验证。 结果表明: 使用SNV、 求导和SG叠加的方法对光谱进行预处理能够有效消除噪声, 使吸收峰更明显, 光谱轮廓更加清晰平滑, 更有助于后期模型的建立; 将数据使用t-SNE方法降至二维作为分类模型的输入, 并且当核函数选择RBF, K取值为5, γ取82.54, 惩罚系数C为383.12时, 所建立的SVM分类模型分类效果最好, 准确度可达97.5%, 平均耗时0.02 s。 利用近红外光谱分析方法能够对红松籽新旧品性实现无损检测。

针叶害虫爆发将会削减林木针叶水分和叶绿素含量, 导致林木冠层颜色发生变化, 甚至使林木死亡。 这严重威胁森林生态系统健康安全。 通过遥感技术监测受害林木冠层颜色变化, 可对虫害林生态系统安全进行快速评估。 因此, 虫害林木冠层不同颜色判别研究极为重要。 基于此, 选择蒙古国肯特省和杭爱省的3个雅氏落叶松尺蠖爆发林区（binder, Ikhtamir和Battsengel）为试验区, 开展落叶松受害过程冠层颜色变化信息调查和光谱测量试验, 并利用高光谱特征和机器学习算法判别了落叶松冠层不同颜色。 首先通过虫害灾区林木调查对冠层颜色进行了分色, 即绿色、 黄色、 红色和灰色。 同时根据不同危害程度下林木冠层不同颜色, 从试验区选取66棵样本树, 并对其冠层进行了光谱测量。 其次以样本树光谱反射率曲线为基础数据, 计算平滑光谱反射率（SSR）、 微分光谱反射率（DSR）和平滑光谱连续小波系数（SSR-CWC）等高光谱特征, 并借助方差分析法揭示了这些高光谱特征对冠层不同颜色的敏感性。 再次采用Findpeaks函数和连续投影算法结合模式（Findpeaks-SPA）快速提取了SSR, DSR和SSR-CWC等高光谱特征的敏感特征。 最后通过随机森林分类（RF）和支持向量机分类（SVMC）算法构建雅氏落叶松尺蠖虫害林木冠层不同颜色判别模型, 并与费歇尔判别（FD）模型进行比较, 评价了判别模型精度。 研究发现: (1)可见光的多个波段, SSR-CWC对冠层不同颜色表现出了极显著的敏感性。 (2)基于Findpeaks-SPA模式能够有效提取敏感高光谱特征, 该模式不仅大大降低高光谱特征数量, 而且改善了多重共线性问题。 (3)判别冠层不同颜色最有潜力的高光谱特征为SSR-CWC, 其Daubechies系、 Biorthogonal系、 Coiflets系和Symlets系的最优小波基分别为db9, bior1.5, coif1和sym4, 其中db9-RF（SVMC）达到了最高的判别总体精度（0.900 0）。 这比SSR-RF（SVMC）和DSR-RF（SVMC）模型分别提高了0.250 0（0.450 0）和0.250 0（0.100 0）。 (4)基于DSR和SSR-CWC的RF和SVMC模型判别精度优于FD模型, 尤其db9-RF（SVMC）模型更为明显, 其判别总体精度和Kappa系数比db9-FD模型分别提高了0.150 0和0.167 0。 可见, 在虫害林木冠层不同颜色判别中db9-RF（SVMC）有极大潜力。 这为林业和生态安全相关部门对森林虫害严重程度进行遥感监测提供重要参考和实用价值。

水果采收期的成熟度决定了其最终食用品质, 选择果实最佳的采收期是提高水果品质的关键措施之一。 可见-近红外光谱技术以其快速、 无损的检测特点, 适合用于水果的成熟度、 采收期检测。 由于采收期果实品质差异大, 传统化学计量学方法需进行复杂的光谱预处理, 模型难以满足不同的季节、 果园等需求。 提出了一种基于全卷积神经网络（CNNs）的黄花梨采收期可见-近红外光谱（Vis-NIR）检测方法, 利用卷积神经网络进行光谱特征信息提取, 采用误差反向传播算法结合随机梯度下降法进行层与层之间的连接权重调节, 输出多采收期的Logistic回归结果, 实现了黄花梨采收期的端到端检测。 设计了包含1个输入层、 2个卷积层、 1个池化层和1个Softmax输出层等5层的一维全卷积神经网络, 采用交叉熵为损失函数, 增加L2正则项以防止模型的过拟合, 无光谱预处理, 对比分析了此方法与PLSDA方法的建模结果。 试验采集了两个年度黄花梨样品共450个, 其中, 第一年度的300个组成训练集, 90个样本组成测试集1, 第二年度的60个样本组成测试集2。 实验结果表明, 当测试集样品与训练集来自相同年份时, PLSDA和CNNs模型对测试样品集采收期正确识别率均为100%, 当测试集样品来自不同年份时, 测试集样品采收期的正确识别率分别降为41.67%和88.33%, 相关系数、 互信息计算模型的回归系数表明, CNNs模型充分利用了样品全波段信息。 可见, CNNs方法通过迭代对卷积核进行优化, 实现了更灵活的光谱预处理, 可降低模型训练难度, 所建模型有较好的可解释性和泛化能力, 该方法对建立稳健的水果采收期可见-近红外光谱检测模型有一定的参考价值, 有利于实现水果精细化的分期、 分批采收。

木材密度决定着木材力学性能, 是木材物理性能的重要指标之一。 近年来, 由于近红外光谱分析具有操作过程简单、 方便、 快速等优势, 已有学者应用近红外光谱数据预测木材密度, 但是, 在实际应用中, 数据集缺乏、 光谱特征欠优、 非线性拟合准确性低等问题还没有得到完全解决, 木材密度预测模型的精度有待于进一步提升。 木材密度中, 木材的绝干密度相对稳定, 测量结果相对精确, 以柞木绝干密度预测为研究对象, 通过采集不同含水率下的近红外光谱信息构建出适合不同含水率条件的绝干密度非线性预测模型。 首先, 选用德国INSION公司的近红外光纤光谱仪, 运用SPEC view 7.1软件对不同含水率的柞木样本采集光谱信息; 然后, 利用SPXY样本划分方法, 按2∶1划分校正集与预测集, 并利用多元散射校正、 二阶导数光谱及S-G平滑方法进行光谱预处理, 以减少散射光和高频噪声的影响; 接着, 运用连续投影算法（SPA）提取有效的波长信息; 最后, 运用一种非线性权重粒子群算法优化的BP网络（IPSO-BPNN）建立不同含水率状态下的近红外光谱与柞木绝干密度之间的关联, 实现柞木绝干密度预测模型的构建。 实验过程中, 加工选取了100个柞木试件样本, 在绝干条件下测量样本试件密度和光谱信息, 并浸泡水中测量出不同含水率对应的光谱信息, 实验结果表明: SPXY保证了校正集样本的均匀分布, 提高了模型泛化能力; MSC、 二阶导数和S-G卷积平滑相结合的方法抑制了原始光谱中噪声高频信号, 同时使得峰值更加突出; SPA从117个光谱数据中优选出16个特征波长, 提高了建模精度; IPSO-BPNN模型较SPA-PLS, BP和PSO-BP具有更高的相关系数, 更小的均方根误差, 柞木绝干密度预测相关系数为0.938, 预测均方根误差为0.012 9, 方法可以对木材密度在线无损测量提供一定的理论基础。

考古木材的保存保护需要基于其主要化学组分的降解状况, 制定科学的保护方案, 如加固剂的选用、 处理时间与温度的控制等。 选取徐州万达汉代墓群出土四个棺木作为样品; 经鉴定, 树种分别为硬松（Pinus subgen. Diploxylon sp.）、 楠木（Phoebe sp.）、 梓木（Catalpa sp.）和榉木（Zelkova sp.）。 采用衰减全反射傅立叶红外光谱及热重分析, 快速表征考古木材和对应现代材的化学性质和热解特性。 研究结果表明: 考古硬松、 考古楠木、 考古梓木以及考古榉木的红外光谱中1 730 cm-1附近来自于半纤维素乙酰基上CO伸缩振动的吸收峰几乎消失, 而1 500 cm-1附近木素苯环骨架伸缩振动吸收峰的相对峰强提高, 这反映出古木半纤维素降解严重, 而木素留存较好。 古木综纤维素样品中均未发现半纤维素中酰氧键（—COO）位于1 238 cm-1附近的特征峰, 而除现代楠木综纤维素外, 其余现代材综纤维素红外谱图中均检测到此峰, 这表明与纤维素相比, 古木中半纤维素降解更严重, 也说明楠木的半纤维素含有较少的酰氧键。 与古木酸不溶木素样品相比, 现代健康材酸不溶木素1 459 cm-1附近甲基与亚甲基的C—H弯曲振动的吸收峰强度较高, 说明现代健康材酸不溶木素中有更多的甲基与亚甲基, 木素大分子中含有更多的侧链。 古木酸不溶木素的红外谱中1 028 cm-1附近的木素中仲醇与脂肪醚结构的吸收峰强度低于现代材, 说明古木的酸不溶木素含有较少的C—O键。 比较不同树种古木和现代材的热解行为, 发现古木热解速率均减缓, 快速热解段起始温度提前, 残炭率提高。 古木与现代材热解行为的差异, 主要与古木综纤维素大量降解, 木素相对含量的提高有关。 在4个古木样品中, 考古楠木的残炭率最低, 这表明考古楠木木素相对含量较低, 综纤维素保存较好, 其天然耐久性在4个树种中最好。 此外, 由于古木酸不溶木素中含有较少的侧链以及甲氧基使得其热解速率变慢。 以上结果表明, 红外光谱与热重分析均可用于分析考古木材的降解状况, 能为及时制定文物保护方案提供科学依据。

酸性亚氯酸钠法脱木素是目前实验室最常用的脱木素方法, 可最大程度地保留综纤维素, 但关于木质素在逐步脱除过程中其动力学及选择性的研究却很少。 拉曼光谱能快速、 定性和半定量地测定亚氯酸钠法脱木素过程中残余木质素及木质素单体含量在不同细胞及形态学区域的动态变化。 以阔叶材桉木、 针叶材杉木、 禾本科毛竹为例, 通过提取亚氯酸钠法脱木素过程中不同细胞木质素（1 598 cm-1）及单体愈疮木基（G, 1 270 cm-1）、 紫丁香基（S, 1 331 cm-1）的平均拉曼光谱, 发现三种木材在各区域中木质素脱除动力学总体规律一致, 即在反应初期木质素大量快速移除, 随着反应的进行木质素脱除效率下降。 其中, 在反应前0.5 h, 1 598 cm-1处平均拉曼强度降低量超过82%, 而在脱木素后期（1.0～1.5 h）, 木质素平均拉曼强度减少仅5%～15%。 特别的, 竹材脱木素所需时间要明显少于木材。 相同条件下, 竹材纤维细胞在前10 min内1 598 cm-1处拉曼强度减少就达88.65%。 同时, 木质素的脱除具有高度的选择性。 在反应初期, 射线细胞中G和S型木质素的移除率均高于导管和纤维细胞, 而在导管、 纤维细胞中, S型木质素的脱除比G型木质素更明显。 在逐步脱除木质素过程中, 导管、 射线、 纤维细胞间木质素相对强度关系总体不变, 即导管、 射线相对木质素浓度始终高于纤维细胞。 总体而言, 在组织水平, 导管中木质素最难于脱除, 射线细胞次之, 纤维细胞中的木质素较容易脱除。 在纤维细胞中, 细胞角隅木质素脱除速率最高, 其次是复合胞间层, 次生壁最低。 就木质素单体而言, S型木质素比G型木质素更容易脱除。 研究表明拉曼光谱能简单、 快速地检测不同树种中各类组织、 细胞以及木质素结构单元在生物质化学预处理中残余木质素含量的动态变化, 同时进一步加深对生物质亚氯酸钠法脱木素选择性及动力学的理解。

薄壁细胞是竹材基本组织中的主要细胞类型起到填充及淀粉贮存作用, 是竹材中重要的力学承载单元之一。 采用共聚焦荧光显微技术对解离后的竹材薄壁细胞形态进行成像观察, 透射电子显微镜成像发现薄壁细胞次生壁呈现宽窄交替的同心层状结构, 且单层厚度在0.2～0.3 μm。 在此基础上利用532 nm共聚焦显微拉曼光谱成像技术原位状态下研究竹材薄壁细胞壁中木质素、 纤维素区域化学, 通过C—H伸缩振动（2 789～3 000 cm-1）特征峰峰高拉曼成像成功的区分出薄壁细胞复合胞间层以及次生壁, 由于空间分辨率限制无法对薄壁细胞次生壁亚层进行区分。 通过对薄壁细胞拉曼光谱380 cm-1（吡喃环C—C—C对称弯曲振动）和1 600 cm-1（木质素苯环伸缩振动）特征峰成像发现其次生壁中纤维素具有明显的区域选择性, 而木质素具有明显的区域选择性, 主要汇聚于复合胞间层及次生壁内层。 与木质素共轭相联的松柏醛/芥子醛, 以酯键和醚键与木质素和半纤维素相联的对羟基肉桂酸类与木质素分布规律类似。 采用偏振光拉曼成像阐明纤维素微纤丝在薄壁细胞与纤维细胞各亚层中的空间取向差异, 拉曼强度比值表明相对于纤维细胞宽层, 纤维细胞窄层及薄壁细胞次生壁中纤维素分子更加趋近垂直于细胞轴向, 也即是大的微纤丝角。 研究结果加深了对毛竹薄壁细胞结构、 细胞壁区域化学及分子取向特性的理解, 能够为高效精准利用竹材提供重要的理论指导。

漆器是中国文化遗产的一个重要组成部分, 贯穿中国古代历史发展的整个过程。 为了改善生漆的性能, 古人将干性油与生漆混合使用, 所添加干性油的比例直接影响生成漆膜的性能。 由于相关历史文献的匮乏和考古出土古代漆器的老化降解, 当前的科技分析主要是定性分析漆膜材料成分, 而对于油/漆比例方面的研究却非常少。 为了了解古代漆器在制作时所添加的干性油与生漆比例, 建立一种定量分析古代漆器漆膜油/漆比例的方法是十分必要的。 通过制作标准样品, 分别采用FTIR-ATR和NIR对古代漆膜进行了定量分析, 结果表明FTIR-ATR在漆膜老化严重的情况下, 将不能达到定量分析的目的。 而采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立的PLS模型, 能对古代漆膜制作时的油/漆比例进行快速、 无损的定量分析。 结果表明PLS定量模型具有良好的稳定性和预测性, 校正均方差(RMSEC)、 预测均方差（RMSEP）和交叉验证均方差（RMSECV）均较低, 相关系数Rc, Rp和Rv均在0.99以上。 将该方法应用到考古发掘出土漆器漆膜材料的分析中, 通过PLS定量模型计算出古代漆膜制作时的干性油添加量, 确定了不同时代和不同地区漆器制作所用油/漆比例的不同, 为解读古代中国的“油漆”技术提供科学依据, 为漆器文物的保护修复提供一些数据支撑。

通过对平面激光诱导荧光（PLIF）图像进行分析, 可以获得湍流火焰中的火焰面密度（Σ）、 火焰刷厚度和湍流燃烧速度等关键参数, 通过二维火焰图像及火焰参数可建立三维火焰模型。 但目前二维PLIF图像能否精确反映三维火焰结构尚不明晰。 该研究用正交PLIF技术测量了甲烷/空气预混湍流火焰横截面（垂直于火焰传播方向）和纵截面（平行于火焰传播方向）上的二维OH分布, 然后通过对OH-PLIF图像的分析计算了火焰两截面的Σ, 并分别比较了不同燃烧器出口速度、 火焰不同位置和不同燃空当量比条件下, 火焰两截面的Σ的差别。 实验结果表明, 在相同条件下, 火焰纵截面的Σ均比火焰横截面的Σ偏小, 其差值大小与燃烧器出口速度, 火焰位置和燃空当量比相关。 这一现象说明, 最常采用的二维PLIF技术, 在精确反映三维火焰结构时具有一定的局限性。

稀土元素具有独特的电子结构, 化学性质活泼, 是冶金工业中重要的添加剂, 在许多领域发挥了重要的作用。 稀土添加剂不仅可以作为脱氧剂和脱硫剂对钢液进行净化, 还会对钢材产生变质作用和合金化作用, 改善钢组织, 提升钢种的性能。 但是钢铁材料中稀土元素的含量添加只有在一定范围内, 才会表现出较好的性能。 而通常使用电感耦合等离子体质谱法和电感耦合等离子体发射光谱法对钢铁材料中稀土元素进行检测, 这两种方法均需要对样品进行消解处理, 操作繁琐, 测试周期长。 使用便携式能量色散X射线荧光光谱法可以实现钢铁材料中稀土元素镧和铈的快速检测, 且整个仪器重量小于10 kg, 便于现场应用。 在传统便携式仪器的基础上, 使用大功率的光管对稀土元素的K系谱线进行激发, 与选择L系谱线进行分析对比, 不仅提高了谱线强度, 同时还避免了钢铁材料中其他常见组分对待测元素谱峰的重叠干扰。 测试时间设置为120 s, 通过研究不同的管电流和管电压研究峰强度和峰背比的变化情况, 最终选择800 μA和65 kV对样品进行激发。 使用参考物质绘制工作曲线, 同时使用背景强度对基体效应进行校正后, 镧和铈的线性相关系数分别可达到0.999 2和0.998 8; 对含量较低的参考样品GBW01135进行测试, 计算方法的检出限和定量限, 镧和铈的检出限分别为0.001 1%和0.000 5%, 定量限分别为0.003 8%和0.001 6%, 满足实际样品的测试需求。 使用样品GBW01132a进行11次连续测定, 对测试结果的稳定性进行研究, 镧和铈的相对标准偏差分别为2.42%和2.00%; 同时对测试结果的准确性进行研究, 对多个样品进行测试并与参考值进行对比, 结果表明除了一个低于检出限的样品之外, 其余样品的相对误差均小于20%,其中70%的样品的相对误差小于10%。 能量色散X射线荧光光谱法可实现钢铁材料中稀土元素的快速检测, 样品只需要简单的打磨处理就可以直接进行测试, 对进一步研究钢铁材料的性能具有一定的意义。

水是生命之源, 作为人类生活的必需品, 水质的优劣直接关系到人们的健康生活。 目前, 关于水质COD在线检测方法的研究主要集中在光谱数据预处理和光谱特征提取, 而针对光谱数据建模方法的研究较少。 卷积神经网络（CNN）作为目前深度学习领域应用最广泛的网络模型, 具有强大的特征提取和特征映射能力, 本文将CNN与紫外-可见光谱分析法相结合, 建立了基于CNN的水质COD紫外-可见光谱预测模型。 模型使用Savitzky-Golay平滑滤波方法去除光谱噪声, 光谱输入卷积层提取光谱数据特征、 池化层降维、 全连接层映射全局特征, 通过ReLU和Adam优化方法, 从而得到模型的预测值。 通过实验发现, CNN模型具有较强的水质COD预测能力, 具有较高的预测精度和回归拟合优度, 通过与BP, PCA-BP, PLSR和RF等模型比较后发现, CNN模型的预测样本的RMSEP和MAE最小, R2最大, 模型拟合效果最优。 在与训练样本的模型效果评价对比后发现, 模型具有较强的泛化能力。 针对吸收光谱的波峰偏移对预测结果所造成的预测结果不准确的问题, 作者还提出了一种基于CNN的分类回归模型卷积神经网络增强模型（CNNs）, 去噪后的光谱数据通过CNN分类模型按照吸收波峰的不同特征分为三类, 分别输入对应CNN回归模型进行预测。 实验结果表明, 分段式CNNs模型比整体式CNN模型的拟合效果更好, 预测精度更高, R2达到0.999 1, 测试样本的MAE和RMSEP分别为2.314 3和3.874 5, 比CNN分别下降了25.9%和21.33%, 效果显著。 通过对预测模型的性能测试, 计算得出检出限为0.28 mg·L-1, 测量范围为2.8~500 mg·L-1。 本文创新的将卷积神经网络与光谱分析方法相结合, 为光谱分析方法在水质COD吸收光谱建模的应用开拓了新思路。