1 长春理工大学 机电工程学院, 吉林 长春 130012
2 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 轻量化实验室, 江苏 苏州 215123
液体产品的密度检测是审核产品品质的重要手段之一。针对当前传统密度检测装置体积大、功耗高、不易在线检测的问题, 该文设计并制作了一种基于压电微机械超声换能器(PMUT)的液体密度测量传感器。该传感器由两个PMUT(半径为500 μm, 空气中谐振频率为136 kHz)组成, 分别作为发射端与接收端。实验测试结果表明, 该传感器的谐振频率与液体密度成线性关系, 在776~1 150 kg/m3密度范围内具有良好的响应, 其灵敏度为17 Hz/kg/m3。
密度检测 压电微机械超声换能器 薄膜振动 density detection piezoelectric micromachined ultrasonic transducer thin film vibration
1 长春理工大学 机电工程学院, 吉林 长春 130012
2 中国科学院 苏州纳米技术与纳米仿生研究所, 江苏 苏州 215123
3 中国科学院 多功能材料与轻巧系统重点实验室, 江苏 苏州 215123
4 上海师范大学 数理学院, 上海 200234
收发一体式压电微机械超声波换能器(PMUT)的接收信号存在较长的拖尾, 导致近场原始回波难以区分, 造成测量盲区, 对此提出了一种在拖尾段识别回波信号的方法。该方法利用解调对数放大器非线性压缩接收信号并进行包络处理, 得到拖尾段具有明显极值点特征的包络曲线, 并通过包络曲线极值点识别回波峰值。选取8组谐振频率不一的PMUT器件对该方法进行测试验证。结果表明, 在最远测距大于300 cm的情况下, 测量盲区缩减至10 cm附近, 该方法具有一定的有效性与普适性。
收发一体式 拖尾 测量盲区 极值点 峰值 PMUT PMUT integrated transceiver tailing measuring blind area extreme point peak value
1 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室，江苏 南京 210008
2 中国科学院大学，北京 100039
基于2013年巢湖实测数据，根据颗粒性有机碳（Particulate Organic Carbon，POC）浓度与叶绿素a之间的高度相关性，采用Gons和Simis算法估算浮游植物色素吸收aph(665)，继而实现对POC浓度间接反演。结果表明，Gons和Simis算法可用于蓝藻水华未覆盖内陆水体POC浓度的估算；Gons算法（RMSErel=21.90%）相对于Simis算法（RMSErel=23.81%）可以更好地反演POC的浓度。Gons和Simis算法在巢湖POC反演中取得了较好的结果，可以结合MERIS卫星用于巢湖水体POC估算。也可以为内陆湖泊水体碳循环研究提供技术和数据支撑，具有重要的科学研究意义。
颗粒有机碳 叶绿素a 色素吸收 生物光学模型 particulate organic carbon（POC） chlorophyll aquatic carbon cycle pigments absorption bio-optical algorithm 红外与毫米波学报
2015, 34(6): 0750
1 南京大学 环境学院 污染控制与资源化研究国家重点实验室, 江苏 南京 210023
2 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室, 江苏 南京 210008
利用高斯模型模拟不同的藻类垂向分布结构, 研究其对于典型叶绿素a反演算法波段比值法的影响.结果显示, 藻类垂向分布不均一性导致了叶绿素a浓度反演结果与藻类生物量间不存在一一对应的关系；藻类分布集中于水面以及水下0.5m水深时会严重干扰波段比值反演算法的准确性, 说明当水体表面存在藻华现象时, 将导致反演算法失效；若排除此类情况, 波段比值法与水体表层0.25m处叶绿素a浓度、0~0.25m、0~0.5m水深范围内平均叶绿素a浓度值之间具有独立于藻类生物量以及藻类垂向分布的相关性；内陆湖泊叶绿素a反演算法与藻类垂向分布模型相结合, 是获取藻类生物量的必要条件.
内陆湖泊 藻类垂向分布 叶绿素a反演算法 藻类生物量 inland lakes the algae vertical profiles chlorophyll-a retrieval algorithm the algae biomass
