1 中国地质大学(武汉)珠宝学院, 湖北 武汉 430074
2 湖北省珠宝工程技术研究中心, 湖北 武汉 430074
近年来因为高品质银灰色Akoya珍珠备受青睐, 大量改色处理的银灰色珍珠涌入市场, 造成混乱, 其中辐照处理改色的珍珠很难鉴别, 成为检测难题。 对一批白色和浅黄色Akoya珍珠进行了不同剂量的γ射线辐照改色实验, 并对辐照前后的样品和天然呈银灰色的Akoya珍珠进行放大观察及光致发光光谱、 紫外可见光光谱和三维荧光光谱等无损谱学测试。 实验结果表明: 浅黄色Akoya辐照的改色效果明显好于白色者, 随辐照剂量的加大, 改变的颜色加深。 通过对比辐照改色前后的样品与天然呈银灰色Akoya珍珠样品的镜下特征, 发现: 辐照改色者具有浅色珠层和带有深褐色条纹的褐色珠核, 天然呈色者则在浅色珠层和白色珠核间有一褐色有机质夹层, 有机质不均匀的地方在珍珠表面形成“黑斑”。 对比辐照前后样品与天然呈银灰色Akoya珍珠样品的谱学特征发现: 辐照改色者较改色前及天然呈色者的光致发光光谱的荧光背景更高, 但背景峰与文石主峰强度比值F/A值(1.34～1.98)比天然呈色者(0.52～1.12)略高； 辐照改色者较改色前紫外可见光谱反射率明显降低, 在紫外光区的360 nm处出现宽缓吸收, 而天然呈色者在430～530 nm范围内有宽缓吸收, 且随伴色不同位置发生改变, 有时在750～800 nm也可以有弱的宽缓吸收； 辐照改色者三维荧光光谱与改色前样品的发光中心一致, 只是荧光强度较改色前降低了一半, 但改色者与天然呈色者的主要发光中心完全不同, 辐照改色者三维荧光光谱显示两个最高强度的发光中心于Ex/Em为374/449和463 nm处, 而天然呈色者的最强发光中心在Ex/Em为280/340 nm处。 研究结果表明, 珍珠孔眼及表面特征和三维荧光光谱的测试结果, 可以很好地鉴别天然呈色和γ射线辐照改色的银灰色Akoya珍珠, 光致发光光谱和紫外可见光光谱可以作为辅助鉴定依据。
银灰色Akoya珍珠 γ射线辐照 三维荧光光谱 鉴别特征 Gray Akoya pearls γ-ray irradiation treatment 3D fluorescence spectrum Identify characteristics 光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1056
油类污染日渐频繁, 给人类健康及生态环境造成了严重的威胁。 因此, 研究有效的油类识别方法对保护生态环境具有重要意义。 三维荧光光谱技术是识别油类最有效的分析手段之一, 利用二阶校正方法对三维荧光光谱数据进行解析, 然后利用模式识别对二阶校正方法解析结果中的浓度得分矩阵进行分类, 可以实现对未知样本的定性识别。 然而, 此类方法在对未知样本进行分类识别的过程中, 只应用了浓度得分矩阵, 其本质上只是利用样本所含化学成分的相对含量差异对未知样本进行了分类。 并没有利用具有定性意义的载荷矩阵, 即没有从样本所含化学成分本身实现对样本的定性。 基于此, 将重构的三维荧光光谱和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)相结合, 提出了一种针对油类样本的辨识方法。 首先, 利用四种油类(汽油、 柴油、 航空煤油和润滑油)在不同的背景环境下(纯净水、 自来水、 河水及海水配制的十二烷基硫酸钠溶剂)配制了80个油类样本; 然后, 利用FS920荧光光谱仪采集样本的三维荧光光谱数据, 并对该数据进行去散射及标准化预处理; 其次, 利用Leverage值识别并删除其中的异常光谱, 并利用平行因子分析算法(PARAFAC)对剩余的光谱进行重构; 最后, 通过PLS-DA建立重构三维荧光光谱的分类模型; 并将重构与未重构的三维荧光光谱分别建立的分类模型进行了对比。 分析结果表明, 三维荧光光谱经过重构后, 可以将四种油类的正确分类率分别从原来的100%, 50%, 60%和20%提高到100%, 100%, 100%和100%, 表明重构的三维荧光光谱具有更加明显的类内特征。 重构三维荧光光谱所建立的分类模型的灵敏度(SENS)、 特异性(SPEC)及F分数分别为100%, 100%和100%, 表明所建立的模型具有稳健及可靠的分析结果。 该研究中, 重构三维荧光光谱利用了PARAFAC解析结果中的浓度得分矩阵及载荷矩阵, 所建立的PLS-DA分类模型不仅从化学成分相对含量的差异而且从化学成分本身对样本进行了定性识别, 所得结果更加具有说服力。 该研究为油类识别提供了一种可靠的方法。
重构三维荧光光谱 油类识别 Reconstructed 3D fluorescence spectrum PARAFAC PLS-DA Oil identification PARAFAC PLS-DA 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3789
