提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、 木)浆粕聚合度的方法。 实验收集了195个天然纤维素浆粕样品, 采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度, 对样品进行粉碎预处理后, 放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。 通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联, 分别建立了棉木浆粕混合样品、 棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。 最优模型相关系数分别为0.980, 0.993, 和0.886, 预测均方根误差(RMSEP)分别为147, 143和53。 研究了近红外方法精密度和准确性。 结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型, 且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。 另外, 采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型, 结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。 该方法操作简单、 分析速度快, 能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求, 为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。

采用3维压电微移动台高速扫描方式控制曝光时间与高精密转台精确控制圆形渐变衰减片以控制曝光功率两种方法，曝光时间和曝光功率可分别精确控制至0.02 ms和7 pW。通过精确控制聚合阈值附近处的曝光时间和曝光功率，分别在玻璃基板上获得了35 nm和45 nm的聚合物纳米线条,分别为所使用激光波长的1/22和1/17。实验结果表明，当曝光时间或曝光功率在加工阈值附近时，曝光时间和功率的微量减少会使聚合线宽急剧下降。