土壤作为多环芳烃类有机污染物的主要环境归宿，使用传统色谱和荧光光谱分析方法对残留在其中的多环芳烃进行检测常存在局限性，难以满足动态快速监测土壤污染状况的实际需求。为了实现对土壤多环芳烃的快速检测，设计搭建255 nm紫外LED诱导荧光光谱检测系统，以?、荧蒽、菲和芘4种多环芳烃为研究对象，探讨了不同土壤类型中多环芳烃的LED诱导荧光特性，验证了LED诱导荧光快速检测方法应用于土壤多环芳烃污染物检测的可行性。实验结果表明，在一定的浓度范围内，标准黄土、高岭土中多环芳烃在特征荧光峰处的荧光强度与浓度均呈现出良好的线性相关性（R²>0.98）。在对受多环芳烃污染的实际土样进行检测时，通过建立定点波长浓度反演模型来实现对多环芳烃浓度的定量分析，测试集浓度预测的相对误差基本在理想范围内，对不同多环芳烃土样的平均相对误差最大不超过15.5%。

Suitable optoelectronic integration platforms enable the realization of numerous application systems at the chip scale and are highly anticipated in the rapidly growing market. We report a GaN-on-silicon-based photonic integration platform and demonstrate a photonic integrated chip comprising a light source, modulator, photodiode (PD), waveguide, and Y-branch splitter based on this platform. The light source, modulator, and PD adopt the same multiple quantum wells (MQWs) diode structure without encountering incompatibility problems faced in other photonic integration approaches. The waveguide-structure MQW electro-absorption modulator has obvious indirect light modulation capability, and its absorption coefficient changes with the applied bias voltage. The results successfully validate the data transmission and processing using near-ultraviolet light with peak emission wavelength of 386 nm. The proposed complete active–passive approach that has simple fabrication and low cost provides new prospects for next-generation photonic integration.

AlGaN 基深紫外（Deep ultraviolet，DUV）发光二极管（Light?emitting diode，LED）可用于杀菌、水体净化、光疗、固化、传感和非视距通信等场合，在生物、环境、工业、医疗和**等领域具有广阔的应用前景。针对现阶段 DUV LED 外量子效率较低的问题，本文提出了一种超薄垂直结构的 DUV LED 方案。该方案基于蓝宝石‐硅晶圆键合和物理减薄工艺实现了高质量 DUV LED 外延层从蓝宝石衬底到高导热硅基板的转移，并采用转移后亚微米厚度的超薄外延层制备出垂直结构的 AlGaN DUV LED。器件的出光面在减薄工艺后无需特殊的化学处理便可实现纳米级的粗化，配合超薄外延层结构具备显著的失谐微腔效应，有助于破坏高阶波导模式，从而增加 TM 波的出光并提升器件的出光效率。测试表明，转移后的外延层厚度约为 710 nm，制备出的 DUV LED 发光光谱峰值波长约为 271 nm。该垂直结构 DUV LED 制备方案为实现高效 DUV 光源提供了可行路径。

石油烃类污染物进入土壤后会随着时间逐步迁移到土壤深层。传统的土壤石油烃检测方法因自身的局限性，无法及时快速地检测深层土壤中的石油烃质量分数。为快速检测深层土壤中的石油烃类污染物，提出了一种基于紫外诱导荧光的石油烃原位检测技术，利用280 nm的深紫外发光二极管（LED）作为激发光源、光电倍增管（PMT）作为信号检测器完成对土壤中石油烃质量分数的探测。实验结果表明，该检测技术能够实现对不同土壤类型（红壤、黄壤、黑土和湖底淤泥土）中各类机油（汽油机油、柴油机油和空压机油）的定量检测，检测结果的平均相对误差（RE）小于10.00%，平均相对标准偏差（RSD）小于4.00%，土壤中各类石油烃的检出限均小于136 mg/kg，完成单个样本测量仅需2.0 s。

针对土壤芳香烃总量快速检测难题，研究了基于荧光成像技术的土壤芳香烃荧光信号获取、特征提取方法和质量分数总量反演的方法。基于发光二极管（LED）紫外激发光源、面阵CCD相机、透镜等器件搭建了实验系统，获得了最佳光源激发能量、激发角度等参数，并对实验系统检测能力进行了分析。利用这一实验系统获取了质量分数范围为0~25000×10-6的标准土壤中机油的系列荧光图像，基于高斯降噪处理和最大类间方差法研究了图像噪声抑制与荧光信号提取方法，建立了标准土壤中机油芳香烃总量的反演模型，并利用反演模型对待测样本的机油芳香烃总量进行了预测。结果表明：总量反演模型的决定系数（R²）达到了0.9889，检测限为82.18，对20个样品测试的误差基本在12%以内。

基于自主研制的20 μm/400 μm掺镱双包层光纤，搭建了主振荡功率放大器，开展了高功率光纤激光实验，实现了中心波长为1064 nm、最高功率为4 kW、斜率效率为81%、光束质量因子（M2）为1.39、拉曼抑制比大于30 dB的激光输出。据我们所知，该结果是已公开报道的基于国产20 μm/400 μm掺镱双包层光纤实现的最高品质激光输出。

中国散裂中子源的强流质子加速器采用剥离注入的方式，碳膜将H⁻剥离两个电子后变成质子，多圈涂抹注入到快循环同步环加速中，并加速至1.6 GeV。为了精确测量剥离膜的剥离效率并研究不同厚度剥离膜的使用寿命，在I-Dump束线上新研发并安装了一套束流流强探测器（H⁰CT），用于测量未完全剥离的H⁻和H⁰（H⁻被剥离一个电子）粒子。为了测量μA级束流，H⁰CT弱流强测量系统的研制考虑了外部干扰，配合探头、线缆及电子学低噪声的抗干扰设计，将环境噪声及干扰的影响降至最低，提高信噪比，实现了μA级脉冲电流的测量。

浮游藻类的种类多样性和群落结构是水生态环境建设评价的重要指标，利用细胞图像对其进行识别是实现浮游藻类检测的重要手段。相较于传统的显微镜检法，基于深度学习的目标检测算法因更高效的检测能力而越来越多地被运用到浮游藻类检测领域。针对YOLOv3目标检测算法对部分形态小、边界模糊和粘连浮游藻类的检测精度低等问题，采用空间金字塔池化（SPP）结构改进了YOLOv3目标检测算法的特征提取方式，采用广义交并比（GIoU）边界损失函数改进了YOLOv3目标检测算法的边界损失函数，最终构建了一种基于SPP和GIoU改进的YOLOv3浮游藻类检测算法（SPP-GIoU-YOLOv3）。实验结果表明：在检测速度无明显差异的情况下，所提SPP-GIoU-YOLOv3分类检测算法对实验藻类的平均精度均值达95.21%，比YOLOv3目标检测算法提高了4.24个百分点。本研究为发展准确快速的浮游藻类检测方法技术提供了一定的基础。