“达碧兹”宝石具有由内含物或者致色元素的分布不均导致的类似于“六射星光”的六方对称的特殊现象, 具有该现象的宝石可成两类, 即由内含物将主晶体分隔为不同区域而形成的“达碧兹”宝石, 以及由于内部其他原因形成的外观上与“达碧兹”宝石近似的“类达碧兹”宝石。 紫外可见近红外光谱显示四块样品中均出现的375与450 nm附近的几个窄吸收峰, 均为Fe3+所产生的晶体场场谱。 560 nm附近的宽吸收带则应当为Fe2+与Ti4+两种离子发生电荷转移时产生的电荷移动谱, 这是在黄色蓝宝石之外绝大部分蓝宝石中都会出现的吸收带。 拉曼(Raman)光谱测试发现, 在具有“类达碧兹”图样的山东蓝宝石内部的各个部位的矿物相均为刚玉相。 其拉曼位移峰集中于位于在378、 417及576 cm-1等处, 证明其并没有被矿物包裹体分隔为不同的生长区域, 应当属于“类达碧兹”系列。 能量色散型X射线荧光光谱(EDXRF)分析测试发现其内部各处的铝元素含量远远高于其他元素, 且符合刚玉矿物的理论值97%以上。 激光剥蚀等离子体质谱(LA-ICP-MS)结果证实在的“核心”与“臂”等区域Fe、 Ti等微量元素含量均明显高于其他元素, 造成了上述区域的颜色加深。 山东“类达碧兹”蓝宝石出现“类达碧兹”图样的原因是致色元素差异分布导致的, 故而仍然属于“类达碧兹”系列。

产于加拿大的宝石级铬钙铝榴石（又称沙弗莱石）, 常具有特殊的绿色团状色带, 其黑色或深绿色的核心往往被边缘的翠绿色色带包围, 形似“蛙卵”。 为了探究加拿大具“蛙卵”状色带沙弗莱石的宝石学性质以及谱学特征, 通过常规宝石学测试、 LA-ICP-MS、 紫外-可见-近红外光谱、 拉曼光谱对该区样品进行了系统研究, 旨在探明色带的颜色成因以及不同色区成分和谱学的变化。 化学成分分析表明, 加拿大沙弗莱石均以钙铝榴石成分为主（核部: Grossular>55.64 mol%; 边缘: Grossular>83.90 mol%）, 但不同颜色区域的Cr2O3含量存在明显差异。 在色带中心的深色核心区域呈现较高的钙铬榴石成分（Uvarovite平均为21.49 mol%）, 其中黑色的核心还具有较高的Ti含量（TiO2>1.9 Wt%）。 除此之外, 样品还均含少量的Fe以及微量的V, Mg和Mn。 紫外-可见-近红外光谱研究表明, Cr为主要的致绿色元素、 Fe为致黄色元素。 位于蓝紫区435 nm左右和红区603 nm左右的吸收带主要是由于Cr3+所致。 700 nm左右出现的双峰可作为区别V3+的Cr3+特征峰。 Fe3+在370 nm左右产生吸收峰, 同时对蓝紫区435 nm处的吸收带也有贡献, 1 220 nm处宽缓的吸收带是由Fe2+所致。 通过分析Fe2O3与Cr2O3+V2O3含量比值能够有效地区分不同绿色调的钙铝榴石。 当Fe2O3与Cr2O3+V2O3的比值小于或在1.61附近时, 常显示较为纯正的翠绿色色调; 当Fe2O3与Cr2O3+V2O3的比值在2.71附近时, 常显示黄绿色色调; 当Fe2O3与Cr2O3+V2O3的比值在4.38附近时, 常显示绿黄色色调。 拉曼光谱分析表示, 样品中黄绿色至翠绿色区域均显示出典型的钙铝榴石谱。 800～1 100 cm-1之间的拉曼峰主要是由［SiO4］四面体的伸缩振动引起的; 400～700 cm-1之间的拉曼峰主要是由［SiO4］四面体的弯曲振动引起的; 400 cm-1以下的拉曼峰主要是由晶格振动引起的。 通过样品不同色区的拉曼光谱与天然钙铬榴石拉曼光谱的对比表明, 从样品的边缘至黑色核心, 随着矿物结构中Cr3+含量的增加会导致拉曼峰位发生规律性的偏移。

随着哥伦比亚祖母绿矿的日益枯竭, 巴基斯坦祖母绿逐渐成为市场的主力军之一, 运用常规宝石学仪器、 红外光谱仪、 激光拉曼光谱仪、 紫外-可见-近红外光谱仪(UV-Vis-Nir)和激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)对巴基斯坦斯瓦特产区的祖母绿谱学特征进行了较系统的研究。 结果表明, 巴基斯坦斯瓦特祖母绿颜色整体呈深绿色-深蓝绿色, 折射率较高为1.589～1.615。 巴基斯坦斯瓦特产区的祖母绿中含有种类和数量较多的内含物, 其中三相内含物呈边界清晰平直的矩形且具有明显定向性, 与俄罗斯、 赞比亚和埃塞俄比亚产区祖母绿的三相内含物接近。 根据同一样品不同颜色的紫外-可见-近红外光谱和LA-ICP-MS的分析表明, 在颜色较深的区域, 紫外-可见-近红外光谱显示相对较强的427, 608, 637和679 nm(o光)Cr的R线吸收以及在o光下370 nm Fe的吸收, 同时此区域内Cr和Fe含量相对较高, 因此祖母绿色带是由含量不同的Cr和Fe所致。 巴基斯坦斯瓦特祖母绿是由Cr致色, V对颜色有一定贡献且Cr/V极高。 根据LA-ICP-MS结合红外光谱可知, 巴基斯坦斯瓦特祖母绿属于富碱祖母绿, 在红外光谱的指纹区显示了与一般祖母绿相同的振动吸收峰, 在中红外区4 000～2 000 cm-1, 低强度3 518和3 700 cm-1为Ⅰ型水不对称伸缩振动, 其他的水谱带饱和; 中等强度的3 232 cm-1为［Fe2(OH)4］2+多聚合离子吸收谱带; 在8 000～5 000 cm-1近红外光谱区, 在垂直于c轴的方向上, 5 264 cm-1为Ⅰ/Ⅱ型水ν3+ν2合频吸收带, 中等7 097 cm-1为Ⅱ型水倍频振动峰、 弱的7 187和6 842 cm-1为Ⅰ型水倍频振动峰; 在平行c轴方向上, 5 272 cm-1为Ⅰ/Ⅱ型水ν3+ν2合频吸收带, 7 073 cm-1为Ⅰ型水的合频振动峰, 7 185 cm-1为Ⅱ型水的倍频振动峰。 总之, 巴基斯坦斯瓦特山谷的祖母绿的主要致色离子为Cr3+和Fe3+, 碱金属离子含量偏高, 属于Ⅱ型水为主的祖母绿类型。

目前,市场上90%～98%的天然无色钻石通常为Ia型(包括IaA、IaAB、IaB型),无色合成钻石主要为II型(包括IIa型、IIb型)。通过紫外荧光灯、宝石显微镜、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、紫外-可见-近红外(UV-Vis-NIR)吸收光谱结合显微共焦激光拉曼光谱对天然钻石、高温高压(HTHP)法合成钻石和化学气相沉淀(CVD)法合成钻石进行光谱学特征研究, 并对拉曼光谱1335 cm-1谱峰进行洛伦兹拟合, 得到半高全宽值, 对半高全宽值进行单因素方差分析。结果表明: 天然钻石长波荧光强于短波, 合成钻石的短波荧光强于长波; 天然钻石内部可见云状物、浅色晶体包体、深色包体, HTHP合成钻石内部可见Fe、Ni金属触媒包体, CVD合成钻石内部可见点状包体, HTHP样品具有磁性; 红外吸收光谱显示, 天然钻石在1179 cm-1、1282 cm-1、1365 cm-1处有明显吸收峰, 属于IaAB型; 合成钻石在1332~1100 cm-1无明显氮相关吸收, 属于II型; UV-Vis-NIR光谱显示, 天然钻石存在415 nm(N3)吸收峰, 而合成钻石无此吸收峰; 天然钻石和合成钻石的拉曼位移一致, 半高全宽存在显著差异, 天然钻石的半高全宽均在6.0 cm-1以上, 合成钻石的半高全宽值均在6.0 cm-1以下, 可为鉴别天然钻石和合成钻石提供理论依据。

为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别, 探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性, 搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统, 采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0~15 d的光谱, 光谱范围为360~1 000 nm。 构建极限学习机（ELM）鸡胚雌雄识别模型, 通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率, 发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好; 将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外（360~380 nm）、 可见光（380~780 nm）、 近红外（780~1 000 nm）、 紫外-可见光（360~780 nm）和全波段（360~1 000 nm）5个不同的波段范围来分析, 预测集准确率分别为8286%, 7714%, 7571%, 8429%和8143%, 筛选出360~780 nm的紫外-可见光波段为有效波段; 在紫外-可见光（360~780 nm）波段, 采用多元散射校正（MSC）去噪, 并用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）筛选特征波长降维, 建立不经筛选特征波长、 CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。 其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好, 但输入变量最多, 隐含层神经元为680且激活函数为sig时, 预测集准确率为8429%。 SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之, 输入变量有9个, 隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时, 预测集准确率为8143%。 CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差, 输入变量有27个, 隐含层神经元为100且激活函数为sig时, 预测集准确率为7857%; 用遗传算法（GA）优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值, 不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型, 预测集准确率为8143%。 紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同, 表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360~780 nm波段的信息, SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的214%, 因此, 雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型, 预测集准确率为8714%, 其中, 雌性识别率为8857%, 雄性识别率为8571%, 单个样本平均判别时间0080 ms。 结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。