激光诱导击穿光谱技术目前已用于国内大科学装置EAST托卡马克壁诊断。 在真空环境下， 如何提升LIBS定量分析准确性是其进一步发展的瓶颈问题之一。 在真空中， 激光诱导等离子体具有高度时空非均匀性， 对等离子体时空演化行为的研究， 理解各个物种的演化规律， 是进一步改进LIBS定量分析准确性的重要内容。 针对托卡马克第一壁和偏滤器的材料相关的不同元素， 该工作在真空环境下利用波长为1 064 nm、 脉宽5 ns、 功率密度6.3 GW·cm-2的脉冲激光对三元合金-碳化钨铜((WC)70Cu30)进行烧蚀产生多组分等离子体， 使用线性阵列光纤实现了对发射光谱的时空分辨测量。 以三种元素C Ⅰ 833.51 nm， C Ⅱ 657.81 nm， Cu Ⅰ 515.32 nm， Cu Ⅱ 512.45 nm， W Ⅰ 429.46 nm， W Ⅱ 434.81 nm六条谱线为研究对象， 研究了激光烧蚀等离子体不同辐射机制的时间尺度以及多组分等离子体在扩张过程中发生的元素“空间分离”现象和“离子加速”现象。 根据连续背景和六条谱线的时间演化规律， 观察到连续辐射主要发生在等离子体膨胀早期80 ns内， 离子谱线在30～300 ns， 原子谱线在100～1 000 ns。 空间分辨实验研究发现， C、 Cu、 W元素对应原子及离子的空间分布均有所不同， 即真空中激光烧蚀多组分等离子体在扩张过程中发生了元素“空间分离”现象。 将六条谱线的峰值位置和时间进行线性拟合， 获得了对应物种的扩张速度， 其速度范围在4.2～34.9 km·s-1。 结果表明， 相对原子质量越小， 对应粒子的速度越快（C Ⅰ>Cu Ⅰ>W Ⅰ， C Ⅱ>Cu Ⅱ>W Ⅱ）; 对应元素的离子速度大于其原子速度（C Ⅱ>C Ⅰ, Cu Ⅱ>Cu Ⅰ, W Ⅱ>W Ⅰ）。 利用元素“质量分离效应”和“瞬态鞘层加速”的物理机制， 对激光等离子体元素“空间分离”以及“离子加速”现象进行了讨论和解释。 该研究结果为LIBS理论模型建立提供了重要的实验数据参考， 也为提高真空LIBS定量分析准确性提供了新思路。

为实现混合体系中多组分有机磷农药的定性识别和定量检测, 采用紫外-可见吸收光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC), 对水体中多组分有机磷农药混合溶液进行快速分析测定。 在纯净水中配置毒死蜱、 甲基对硫磷、 丙溴磷的单组分、 2组分和3组分农药溶液为实验样本, 采用紫外-可见光谱仪获取各组样本的吸收光谱。 将测得的纯净水-有机磷农药吸收光谱数据构建为不同的三维数据矩阵, 经核一致诊断法确定因子数后采用PARAFAC算法对三维数据进行分解, 结果发现2组分和3组分混合农药经分解后得到的光谱图与实际单组分光谱图相似度很高, 表明算法可以实现水体中多组分有机磷农药的定性分析。 进一步地, 利用算法分解得到的得分矩阵与各组分的真实浓度构建线性回归模型, 再对不同的数据集(包括农田水为稀释背景的光谱数据集)进行预测。 模型的预测结果表明, PARAFAC算法具有显著的二阶校正优势, 即使是光谱重叠严重、 预测集中存在校正集中不存在的干扰信息, 算法依然可以有效地从混合体系中检测出目标物农药。 模型对2组分混合溶液均实现了定性分析与定量检测, 预测集决定系数R2都大于0.9, 预测残差RPD也都大于3; 对3组分混合溶液的毒死蜱、 甲基对硫磷、 丙溴磷实现了定性分析, 其中毒死蜱和甲基对硫磷均达到了定量检测要求, 只有丙溴磷的定量检测结果不理想, 可能是由于丙溴磷溶液的整体光谱强度水平显著低于相同浓度的毒死蜱和甲基对硫磷溶液, 其光谱贡献最小, 以致算法对其混合体系中丙溴磷的分辨效果较差。 PARAFAC算法实现了“数学分离”代替“化学分离”的效果, 不需要复杂的预处理即可对光谱重叠严重的多组分有机磷农药混合物进行定性识别和定量检测, 这一方法为水体中有机磷农药残留的快速检测分析提供了理论依据。

传感技术是衡量一个国家信息化程度的重要标志。振动信号的检测在工业尤其在石油勘探方面有着重要作用。其中，基于光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating，FBG）的振动传感器具有诸多优点而备受关注。简单介绍了FBG振动传感器的原理，并根据结构类型对近几年研发出的FBG振动传感器进行了分类和总结。阐述了四种FBG振动传感器的优缺点，并重点对悬臂梁式和柔性铰链式结构的FBG振动传感器进行了总结。接着从三个方向对现有的FBG振动传感器进行了分析并提出了优化建议。最后对FBG振动传感器的发展做出了预测与展望。

Solid solutions (SS) of 3- and 4-component systems based on lead titanate-zirconate were prepared by the method of solid-phase reactions and uniaxial hot pressing. The dependences of the relative permittivity of polarized samples on the electronegativity (EN) of their constituent cations have been studied. The ferro-hardness of the SS (the stability of the domain structure to external influences) is shown to be directly dependent on the EN of elements B in the corresponding oxidation states, i.e., the degree of covalence of the B–O bond. The deviation from this dependence in SS with Ni and Cd is explained by their individual features, which result in changes in the degree of bond covalence in both cationic sublattices. The conducted crystal-chemical analysis made it possible to choose promising SS when creating ferroelectric materials, including textured piezoelectric ceramic materials for piezoelectric transducers for various purposes: Piezotransformers, piezoelectric motors, ultrasonic emitters, filter devices, ultrasonic flaw detectors, accelerometers, etc.Solid solutions (SS) of 3- and 4-component systems based on lead titanate-zirconate were prepared by the method of solid-phase reactions and uniaxial hot pressing. The dependences of the relative permittivity of polarized samples on the electronegativity (EN) of their constituent cations have been studied. The ferro-hardness of the SS (the stability of the domain structure to external influences) is shown to be directly dependent on the EN of elements B in the corresponding oxidation states, i.e., the degree of covalence of the B–O bond. The deviation from this dependence in SS with Ni and Cd is explained by their individual features, which result in changes in the degree of bond covalence in both cationic sublattices. The conducted crystal-chemical analysis made it possible to choose promising SS when creating ferroelectric materials, including textured piezoelectric ceramic materials for piezoelectric transducers for various purposes: Piezotransformers, piezoelectric motors, ultrasonic emitters, filter devices, ultrasonic flaw detectors, accelerometers, etc.

对于多组分混合气体定量分析而言, 基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势, 而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。 优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。 针对井下多组分气体定量分析建模过程中支持向量机(SVM)参数难以确定, 并且随组分数增多而呈指数增长的光谱数据运算量的问题, 提出了一种改进型粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法。 该算法主要针对多组分气体混合光谱数据量大, 光谱特征信息存在交叠的问题进行研究。 通过粒子变异约束PSO算法的收敛路径, 再通过粒子信息共享提高模型优化效率, 最后利用设置动态不敏感区提高模型精度。 设计了一种井下多组分气体快速定量检测系统。 该系统由CPU控制信号调制模块驱动红外光源, 信号光经过滤尘除湿后的气室照射在探测器上。 在压力与温度传感器补偿的基础上, 由信号处理模块将探测得到的光信号量化传入CPU, 最终, 结合改进型PSO-SVM算法实现各组分气体浓度的定量分析。 在完成井下实际样气采集、 预处理的基础上, 对浓度范围0～100%的CH4和浓度范围0～10%的C2H6, C3H8, SO2和CO2共5种组分的混合气体进行了测试, 获得了800组红外光谱数据, 其中训练集400组, 验证集400组。 采用SVM建立了多组分气体的定量分析模型, 利用改进型PSO对SVM中的参数进行了优化, 并将获得的最优参数重建了定量分析模型。 对采集的红外光谱数据分别由本算法与传统BP网络算法进行各组分气体浓度反演, 实验结果显示, 由于变异粒子对其产生的约束, 使最优值收敛范围变小, 从而提高了收敛速度, 该算法建模时间仅为传统方法的1/10; 由于通过气体光谱特性给出不敏感区, 使特征光谱计算时交叉敏感效率降低, 从而提高了模型预测的准确度, 平均误差约为传统方法的1/5。 由此可见, 该算法在全局优化及快速收敛方面得到了显著提升, 改进型PSO结合SVM用于井下多组分气体定量分析是可行的。 改进型PSO-SVM算法对于多组分气体混合红外光谱数据的分离具有很好的适用性, 其有一定的实际应用价值。

近年来, “绿色轮胎”发展备受关注。 在绿色轮胎制造过程中需要多种橡胶添加剂, 而橡胶添加剂的含量与绿色轮胎能否达标密切相关, 因此, 对轮胎橡胶中相关橡胶添加剂的定量检测具有重要意义。 太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术已经成功应用于物质定量分析领域, 但当定量分析对象为多组分混合物时, 由于混合物光谱出现重叠和失真等原因, 会导致定量分析结果不理想。 针对此问题, 将Zernike矩作为一种光谱预处理技术引入到橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量分析中, 提出了基于Zernike矩结合支持向量回归（Zernike moment-support vector regression, ZM-SVR）的太赫兹光谱定量分析方法。 首先, 以影响绿色轮胎质量能否达标的三种橡胶添加剂氧化锌、 白炭黑和2-巯基苯并噻唑（MBT）为定量检测对象, 将3种橡胶添加剂与丁腈橡胶构成多组分混合物实验样本, 并通过太赫兹时域光谱系统测得样本的太赫兹光谱; 然后, 对太赫兹光谱进行分析与处理, 得到其吸收系数、 消光系数和折射率3种光学参数后, 将3种光学参数构建为样本的太赫兹三维光谱, 并利用Zernike矩提取太赫兹三维光谱灰度图的特征信息; 最后, 利用支持向量回归建立样本太赫兹三维光谱灰度图特征信息和目标成分含量之间的定量模型, 从而对混合物样本中目标成分含量进行分析。 利用该方法得到的定量模型预测集相关系数均大于等于0952 2, 均方根误差均小于等于2267 2%。 为进一步验证该方法的有效性, 将定量分析结果与常规方法PLS和SVR的结果进行了对比。 对比发现, 相比常规方法得到的定量分析结果, Zernike矩结合支持向量回归方法所得结果的准确性和稳定性均得到了明显提升。 因此, Zernike矩结合支持向量回归方法为橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量检测提供了新思路, 在绿色轮胎及橡胶的质量检测领域具有广阔应用前景。

烯烃工业生产过程中的多组分在线检测是对其工业过程有效控制、提高处理装置综合效益的重要手段。本文以在线检测烯烃裂解炉的清焦过程生成的一氧化碳和二氧化碳为应用案例, 采用可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)作为分析平台进行多组分分析。针对清焦过程, 设计了检测0~5%量程CO和CO2的模拟实验。对气体含量随机分布的19组数据分别采用多变量最小二乘算法(CLS)、单组分偏最小二乘算法(PLS1)和多组分偏最小二乘算法(PLS2)进行建模和评估。在后续的多组分交叉干扰实验和CO2的扩展量程准确性测试实验中, PLS1模型的最大误差小于±0.05%, PLS2的小于±0.10%, CLS的小于±0.20%。因此,TDLAS技术结合PLS1算法在实现化工过程中的多组分在线检测时具有先进性。