地表水资源安全关系到国民健康、 生态环境稳定和经济可持续发展, 具有重要战略意义。 总有机碳(TOC)是一种衡量水体中有机物含量的综合指标, 其在水环境监管和治理中具有重要价值。 传统检测方法通过高温催化氧化测定水样中TOC含量具有耗时较长、 操作复杂的局限性, 紫外-可见光谱技术具有检测速度快、 操作简单的优势, 因而在水质在线检测中具有较好的应用前景。 国内外对地表水中TOC浓度的在线检测目前大多采用与COD浓度间的相关关系进行间接推算得到, 这类方法对水体成分的稳定性要求较高。 相比于常规的间接推算方法, 采用光谱定量分析方法建立TOC与紫外-可见光谱间的分析模型具有更好的鲁棒性和分析精度, 便于实现水质无人值守在线监测。 实验配置了TOC样本溶液, 设计了为期两天的实验, 在4个时间段采集得到样品光谱数据集(分别记为D1, D2, …, D6)。 首先, 通过分组实验将D1作为训练集建立TOC偏最小二乘(PLS)回归模型, 预测同一时间段测试集D2的TOC浓度, 得到平均绝对相对误差(MAPE)不超过0.78%, 表明建立的TOC定量分析模型具有较高的精度。 然后, 为验证PLS建立的TOC模型对仪器状态变化的鲁棒性, 选择不同时间段采集的光谱数据分别作为训练集和测试集, 进行不同仪器状态交叉实验, 4组实验中测试集样品TOC浓度预测值的MAPE分别为3.82%, 3.75%, 3.43%和0.98%。 实验表明, 采用PLS算法建立的TOC紫外-可见光谱定量分析模型具有较好的分析精度和鲁棒性, 分组实验和不同仪器状态交叉实验中预测浓度的MAPE均不超过3.82%, 优于常规的间接推算法。 此外, 建立的光谱定量分析模型不依赖COD与TOC间的推算关系, 因此在水环境变化时较常规推算方法具有更好的适应能力。 最后, PLS算法建模过程简单, 运算速度快, 为浸入式在线检测设备的开发和维护提供了便利。

太阳能驱动两步热化学循环裂解二氧化碳可制备碳中性燃料, 为替代化石燃料、缓解全球变暖提供了技术途径。新型活性材料的开发对该技术非常重要。已有研究通常采用能量描述符(材料生成焓或氧空位生成能)评价候选材料, 忽略了材料熵的重要性。本研究采用活性材料的熵和生成焓的组合作为描述符, 提出评价准则, 开展材料可行性的热力学分析。结果表明, 活性材料应兼具较大的正的熵变与较小的生成焓变。在此基础上, 本研究以氧化铈和钐掺杂的氧化铈为例, 发展了基于第一性原理的活性材料熵和生成焓的计算方法, 为新型材料的筛选与开发提供基础。计算结果揭示了极化子振动熵以及氧空位和极化子构型熵对活性材料熵变的贡献。