传统拉曼特征峰峰比法一般采用线性回归法建立乙醇浓度与峰峰比的线性关系从而反演乙醇浓度实现乙醇定量分析, 但仅在较低浓度范围适用。 针对这一问题, 采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验研究了不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰(非对称CH2伸缩振动2 924.0 cm-1)与本底水峰(3 350 cm-1)相对强度关系, 提出适用于大范围乙醇浓度测量的非线性回归分析方法。 利用邻域平均算法去除拉曼光谱突变噪声, 结合多点插值处理实现光谱基线校准。 基线校准及归一化处理后, 可有效消除突变噪声及强荧光背景的影响。 分别采用二次多项式和e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归并与线性回归分析进行对比。 结果表明, 线性拟合相关系数约为0.991, 线性回归模型乙醇浓度准确测量的适用范围为15%～60%; 非线性拟合相关系数高于0.997, 非线性回归模型乙醇浓度精确测量的适用范围为3%～97%。 非线性数学模型可为乙醇溶液浓度定量分析提供理论基础, 将该数学模型应用于乙醇含量检测系统, 可实时反演较为精确的乙醇浓度, 从而实现大浓度范围内具有荧光背景干扰的乙醇溶液快速、 实时、 准确的定量分析。

为研究高煤级煤岩在不同流变条件下大分子结构的变化特征,对沁水盆地南部高煤级原生结构煤岩及其变温变压流变实验后的煤岩进行了FTIR和激光拉曼光谱测试和分析.结果表明:不同温压条件形成的不同类型流变煤岩的大分子结构和组成具有明显的差别。　煤岩变温变压流变实验(温度300～400　℃、围压50～100 MPa、应变小于10%和应变速率10-4～10-7·s-1)会使其大分子结构产生改变,并实现化学结构重组:当温度为300或350　℃,高煤级煤岩易形成脆性流变或脆韧性流变,机械能转化为热能,一些键能较弱的支链和官能团断裂并且结构脱落,产生裂解小分子,其过程以应力降解作用为主,而芳香结构增多,同时出现应力缩聚;而温度上升至400　℃以上,高煤级煤岩即可发生韧性流变,次生缺陷发育,机械能转化为应变能,脱落的小分子优先嵌入或吸附在大分子结构的缺陷或表面,脂肪和芳香结构的变化,其过程既有应力降解作用又有应力缩聚作用,而且以应力缩聚作用为主;围压和样品注水状态对大分子结构影响不明显。

为减少汽车尾气排放和提高燃油质量， 对催化裂化汽油进行选择性加氢脱硫是生产低硫汽油的重要技术。 加氢脱硫催化剂活性金属的存在形态直接关系到催化剂的活性和选择性。 利用激光拉曼光谱方法研究了Co-Mo/Al2O3系加氢脱硫催化剂。 通过拉曼峰的归属给出其活性组元的存在形态， 合理的分峰给出活性金属各种存在形式的含量及其在载体表面的分散状态， 并将表征结果与微反加氢脱硫活性和选择性的评价结果进行了关联分析。 结果表明， 二维钼多聚物在940 cm-1左右特征峰的百分比与催化剂HDS选择性存在良好的线性关系， 940 cm-1处拉曼特征峰的百分比可作为选择性HDS催化剂制备和改进的实验依据。 硫化态样品的激光拉曼表征分析表明， 样品经硫化后， 氧化态Mo物种谱带839和940 cm-1己消失, 而在369和405 cm-1位置出现归属于Mo—S键的振动谱峰， 表明样品已基本完全硫化。 这为加氢脱硫催化剂的开发和研究提供了重要实验依据和指导。

紫金山金铜矿是我国大陆首例高硫化型浅成低温热液型矿床。 矿床上金下铜， 金矿主要赋存在潜水面以上， 与强硅化有关； 铜矿主要赋存于潜水面之下， 与明矾石化有关。 明矾石有四种产出状态， 分别为蚀变岩型、 与铜硫化物共生型、 后期脉状、 粉末状。 不同产出状态的明矾石具有不同的拉曼光谱特征和荧光散射背景。 明矾石流体包裹体激光拉曼谱图显示： （1）从蚀变岩型、 与铜硫矿化物共生型到后期脉状明矾石均具有明矾石特征性的谱带， 只是受荧光散射影响逐渐减弱； 粉末状明矾石具有与前三者不同的谱带特性， 各谱带强度均较弱， 荧光散射较强烈。 （2）100～700 cm-1区间谱带可作为明矾石分子结构中阳离子类质同象置换的“指纹谱带”。 蚀变岩型明矾石， 161和234 cm-1峰变化明显， 具有较广泛的Na对K的类质同象置换； 与铜硫化物共生的明矾石， 381和484 cm-1峰变化明显， 指示Cu和Ga等阳离子对Al离子的类质同象置换； 后期脉状明矾石， 161, 234， 484， 508 cm-1峰值均比较稳定， Na对K和Si对Al的类质同象置换较少； 潜水面附近的粉末状明矾石因荧光散射强烈， 各个谱带强度均较弱。 （3）明矾石的激光拉曼光谱和红外光谱配合使用， 可为明矾石矿物研究提供完整的分子振动光谱特征， 为明矾石的成因提供结构信息。 在岩相学、 矿相学、 矿床地质、 矿床地球化学、 区域地质特征研究的基础上， 通过明矾石的激光拉曼光谱（结合荧光散射背景）可进一步为紫金山金铜矿这个典型的高硫化型浅成低温热液矿床的形成机制提供演化进程信息。

利用激光拉曼光谱技术并结合二阶导数拉曼光谱， 对人参及其拟伪品峨参、 北沙参、 桔梗进行了鉴别。 人参及其伪品均在拉曼光谱中出现了1 460， 1 130， 1 086， 942， 483 cm-1等拉曼振动峰， 根据这些拉曼位移可以判断出在人参及其伪品中都含有糖类物质。 北沙参的拉曼谱图中出现了不同于其他三种药材的2 206 cm-1的拉曼特征峰。 峨参中出现了1 050和1 869 cm-1相对应的链状酯类化合物的拉曼振动峰。 桔梗中出现了1 227, 600, 691 cm-1等明显不同于其他三种药材的拉曼振动峰。 利用这些拉曼振动峰的差异可将人参及其伪品进行很好的区分。 再利用二阶导数拉曼光谱图对人参及其伪品的鉴别结果进行进一步的补充说明。 此鉴别方法与常规的光谱法相比具有更直接、 快速， 并且具有不破坏样品的原性质的特点。

通过对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)和拉曼光谱定性分析的研究, 提出了基于PCNN的拉曼光谱定性分析方法。 首先, 利用PCNN神经元的疲劳与不应期特性将拉曼光谱数据进行编码； 然后, 基于改进的Horspool算法将检测样品对应编码与基码数据库中的所有基码逐一匹配, 并得到各对应的匹配相似度, 进而判定样品类别。 相关实验和数据分析证明了该文方法的准确性和有效性。 同时, 该文方法避免了目前基于谱模版定性分析方法中待测样品拉曼光谱特征谱峰难以确定以及匹配分析冗余度高等不足, 且对存储空间的要求仅为后者的5.8%。

针对拉曼光谱定量分析中的难点问题—对具有强荧光背景物质的定量分析, 文章分别对具有较强荧光背景的不同浓度下的纯甲醇溶液及不同浓度比例的甲醇和乙醇混合溶液的拉曼光谱数据采用新的归一化法结合基线校准技术进行拉曼光谱定量分析； 同时, 对由数据采集时的时空差异所引起的样品数据组间的波动性进行了研究。 模拟时空变化来采集定量分析中所需的谱数据, 并使用统计学方法评价样品的组间差异, 讨论了此方法对样品组间差异的消除效果。 研究证明, 此方法具有较好的分析精度和消除不同样品组数据的组间差异的能力, 对甲醇的定量分析, 其相对误差为4.7%, 组间数据的相对标准偏差为4.2%。 从而使对具有强荧光背景干扰的溶液进行简单、 快速、 精确的定量分析成为可能.

通过对多种拉曼光谱归一化方法进行乙醇定量分析的探讨, 提出使用选取最高浓度下乙醇谱中谱强最高点作为归一化参照的乙醇浓度定量分析方法, 其线性相关系数达到0.999, 检验样的平均相对误差率仅为0.067 8, 组间数据的相对标准偏差为0.046 3, 其有效性和准确性均优于内标法和比值法, 并具有良好的抗干扰能力。 同时, 在结合基线校准处理后, 不仅能有效消除组间数据差异, 而且明显提高了乙醇定量分析的精确性。 以此法用于市场白酒样品的乙醇含量检测, 可快速简便获得准确的结果, 其相对标准偏差小于0.012, 具有良好的商业应用前景。