大气气溶胶的光吸收特性是全球气候变化和区域天气的重要影响因素。 随着国家重大光电工程技术的快速发展, 近红外波段的大气气溶胶光吸收特性受到越来越多的关注。 基于光声光谱技术, 自行搭建了一套1 064 nm波长气溶胶光学吸收系数测量装置, 结合扫描电迁移率粒径谱仪对合肥近郊科学岛附近的大气气溶胶的光吸收系数和粒径谱进行了9 d的连续测量, 获取了气溶胶的光学吸收系数、 粒子数浓度及粒径谱的长时间测量数据。 基于测得的光吸收系数与粒子数浓度进行相关性分析。 结果表明, 当气溶胶粒径谱相对稳定时, 气溶胶光吸收系数与数浓度之间具有很好的相关性, 相关系数为0.62~0.99。 此外, 还观测到了夜间粒子的粒径增长过程。 在该时段内粒子数浓度相对稳定, 气溶胶粒子的平均粒径从120 nm左右增长到175 nm附近, 其吸收系数随着粒径的增长从6 Mm^-1增加到17 Mm^-1。 通过对吸收截面和粒子平均粒径之间的相关性进行理论拟合和分析可知, 该时段内的气溶胶粒子更接近于面吸收体。 最后, 结合环境质量观测站点给出的空气质量监测数据, 对测量期间出现的雾霾天、 晴天、 阴雨天等三种典型天气条件下的气溶胶粒子的光吸收系数和粒径谱的日变化测量数据进行对比分析。 分析结果表明, 三种天气条件下吸收系数和粒子数浓度的日变化趋势具有明显的气象特征: 雾霾时段, 环境中的粒子数浓度及其中的大粒子浓度逐渐增多, 光吸收系数增大; 晴天时, 附近道路上的机动车在交通繁忙时段的尾气排放使得大气中的细粒子在短时间内急剧增多, 导致光吸收系数显著增强; 雨天时, 降水对大气中的气溶胶粒子具有明显的清洗作用, 使得环境中的粒子数浓度显著减少, 导致其吸收系数变小。 实际大气气溶胶光吸收系数的观测与相关测量数据的比对和分析结果验证了所建立测量装置的可靠性, 也为近红外波段气溶胶光吸收特性的深入研究积累了经验。

基于波长调制光谱(WMS)信号二次谐波分量检测的光声光谱(PAS)气体检测技术在电力、 化工和医疗等行业得到了广泛应用。 虽然采用二次谐波分量检测技术可以有效减小光声信号中的相关噪声, 但检测信号中仍存在检测系统的非相关噪声, 影响了光声检测系统对痕量气体的检测能力以及测试结果的准确度。 为研究如何削弱光声光谱检测系统的非相关噪声对二次谐波信号的影响, 改进检测系统的最低检测限, 提高测量准确度, 搭建了一套以可调谐分布反馈式(DFB)半导体激光器为激励光源的一阶纵向共振光声光谱气体检测系统, 首次提出了使用快速傅里叶变换(FFT)对光声二次谐波信号进行滤波的新方法。 首先根据气体光声光谱检测系统的噪声频谱对锯齿波扫描信号频率进行了优化选择, 使检测系统背景噪声对光声检测信号的影响降至最小, 然后使用FFT对与扫描锯齿波同频率的光声二次谐波信号的基波分量进行提取, 虽然提取出的基波分量幅值小于光声信号二次谐波分量最大值, 但由于光声检测系统背景噪声减小的更多, 实现了改进光声检测系统最低检测限的目的。 通过对102, 75.1, 50, 30.3, 15.3, 7.7, 1, 0.79, 0.57, 0.35和0.17 μL·L^-1的C₂H₂/N₂混合气体测试结果进行分析和对比, 使用FFT对光声二次谐波信号进行滤波处理后, 测试结果读数非常稳定, 当信噪比为3时, 系统的最低检测限从0.43 μL·L^-1降低为30.6 nL·L^-1, 说明FFT滤波对于消除波长调制光谱信号二次谐波分量中的非相关噪声非常有效, 可以提高测量准确度和改进光声光谱检测系统最低检测限。 研究成果可为使用波长调制光谱信号二次谐波分量检测技术的应用提供一定参考。

中间层与低热层区域(mesosphere and lower thermosphere, MLT)处于中性大气与电离层大气之间的过渡区域, 也是中高层大气中一个重要的耦合区域。 基于自主研发的中间层顶气辉光谱光度计(mesopause airglow spectral photometer, MASP), 对其探测转动温度的反演方法进行了详细研究。 MASP的整个探测系统包括光阑、 消色差双胶合透镜、 窄带干涉滤光片、 镜头、 制冷CCD探测器, 元件之间通过黑色氧化铝套筒连接, 利用金属支架和精密的卡环将套筒和CCD探测器固定在面包板上。 外壳具有良好的隔热性能, 并配有低功率半导体TEC空调, 保证恒温在(23±0.5) ℃。 MASP的视场角为±13.6°, 探测高度为94 km左右, 观测视角投影在该高度上的天顶方向的区域直径约为44 km, 探测目标为该区域内厚度约为3~6 km气辉层的平均温度。 基于仪器的光学原理、 气辉O₂(0-1)带的光谱特征以及标定后各项仪器参数, 构建了正演模型, 并从正演图像中计算出了合成光谱。 给出了反演算法的详细流程, 包括暗噪声、 宇宙射线、 月光图像和连续光谱背景杂散光的剔除方法, 同时提供了实际观测合成光谱的计算方法, 温度反演流程及其误差的评估。 2018年9月开始在南京信息工程大学观测场平台进行连续观测, 目前已经获得多组高质量的数据。 文中的观测实例展示了2次完整夜间的观测个例, 以及2018年10月间13组有效数据的平均值, 其整体变化趋势显示观测温度分布在170~220 K之间, 误差范围在±1.8~±4.3 K之间。 通过与MSISE00经验模型的数据进行对比, 温度趋势具有良好的一致性, 从而验证了反演方法的有效性和准确性。 MASP结构紧凑, 性能稳定, 后期易于维护, 适用于多台站组网观测。

绿豆作为一种大宗粮食作物, 营养丰富, 可以直接食用, 也可培育为豆芽或制成淀粉及其制品等。 研究种子的萌发过程能够为粮食研究提供重要的科学依据和数据基础, 为了研究植物在代谢过程中代谢物的变化, 分别对绿豆种子在24, 36和48 h的萌发样品进行代谢物的提取, 通过¹H-NMR测试, 分析绿豆在不同萌发时间内代谢物的变化。 ¹H-NMR除无损、 稳定等特点外, 尚存在一些不足, 例如该方法灵敏度较低, 在复杂体系中谱峰会存在严重重叠现象, 不易分辨代谢物特征峰, 因此需要化学计量学方法对其中的信息进行提取。 采用了多元曲线分辨-交替最小二乘法(MCR-ALS)分析NMR的代谢组学数据。 MCR为双线性模型, 能够将测定的复杂数据矩阵分解并提供各主成分NMR纯光谱和其对应的相对浓度, 在代谢组学中能够获得具有实际理化意义的结果, 便于检索光谱中对应谱库的代谢物及其浓度变化。 仅使用非负约束往往导致双线性模型无法获得唯一解, 在本文中, MCR迭代过程除了施加非负约束还使用了选择性约束, 对于判断不包含相应代谢物的主成分, 可将其¹H-NMR谱图强度约束为零。 结果表明, 乙酸、 胆碱在绿豆萌发前期存在, 萌发后期含量呈现升高趋势; 蔗糖、 缬氨酸、 α-酮戊二酸色氨酸、 苯丙氨酸、 肌苷在萌发之前未见存在, 随绿豆萌发含量逐渐增加; O-甲基鲨肌酸、 磷酸胆碱、 α-葡萄糖在萌发前存在, 在萌发初期不断增加, 直至萌发后期, 因被消耗而含量逐渐降低, 表现出先增加后降低的趋势。 乳酸、 2-氨基-4-氧戊酸、 苹果酸、 柠檬酸、 胆碱、 棉籽糖家族寡糖、 α-半乳糖、 N1-甲基烟酸在绿豆萌发期间一直存在, 含量未见明显变化。 MCR能够方便地利用先验性质提供NMR中包含的代谢物信息, 此方法可推广到不同植物的代谢研究中。

可调谐半导体激光光谱技术(TDLAS)是目前发展十分迅速的光谱检测技术, 被广泛用于检测工业环境中的易燃易爆等危险气体; 这些危险气体往往是多种气体混合而成, 待测气体的直接吸收光谱在不同的背景气体下会发生改变, 浓度计算结果存在误差; 故而提出一种新型的混合气体浓度算法。 针对不同背景气体下的混合气体浓度算法进行了讨论, 研究了不同背景气体下洛伦兹吸收谱产生变化的原因, 并分析了峰值算法和积分算法在计算混合气浓度存在误差的原因, 提出了采用Levenberg-Marquardt算法拟合出洛伦兹吸收谱, 利用面积系数与标准浓度进行二次拟合来表征混合气浓度的算法。 实验搭建了基于TDLAS技术的气体检测系统, 采用中心波长为1 368.59 nm的激光器, 气室长度为30 cm, 以水汽为待测气体, 干燥空气、 氮气、 氩气作为背景气体, 利用国瑞智双压法湿度发生器GRZ5013产生40%~80%的相对湿度环境, 以Mitchell-s8000露点仪的测量结果作为参考值, 通过计算干燥空气为背景气体下的峰值、 积分和面积系数, 拟合三者与Mitchell露点仪测量的水汽浓度结果, 得到三种算法二次拟合关系, 再对氮气和氩气背景下的水汽浓度进行计算, 对比了峰值、 积分和面积系数的浓度算法的相对误差。 实验表明: 氮气下峰值、 积分和面积系数算法的最大相对误差为-11.64%, 2.65%和1.76%, 最小误差为-7.79%, -0.56%和-0.54%, 相对误差均方值为0.88%, 0.03%和0.01%; 氩气下峰值、 积分和面积系数算法的最大相对误差为-109.27%, -10.13%和2.96%, 最小误差为73.04%, -5.51%和1.34%, 相对误差均方值为87.51%, 0.61%和0.06%; 面积系数表征浓度算法最优, 误差最小, 结果最为准确。

核酸是生命最基本的遗传物质, 开展核酸分子诊断对促进人类健康医疗的发展具有重要意义。 表面增强拉曼光谱(SERS)是一种快速无损检测技术, 具有制样简单、 水的干扰小、 非侵入、 实时检测等优点, 在核酸检测、 病原微生物检测、 肿瘤精准分子诊断等领域展现出良好的应用潜力。 该研究立足于临床检验应用的角度, 简要阐述了SERS技术原理及SERS增强理论, 重点介绍了SERS在核酸检测方面的最新研究方法及研究成果。 传统的非标记型检测方法是直接检测靶核酸的拉曼信号, 但其灵敏度和特异性并不能满足检测要求。 在标记型SERS核酸检测技术中, 充分利用SERS的“指纹图谱”分析优势, 以DNA探针的方式将拉曼活性分子与靶核酸连接, 通过对DNA探针上拉曼活性分子信号变化的检测和分析, 可实现对靶核酸的定性及定量分析, 达到可控度及稳定性好的高通量检测目的, 提高检测灵敏度及特异性。 按照不同的拉曼信号放大方式, SERS标记型核酸检测方法主要包括: “夹心法”、 “信号开关法”及链式杂交反应信号放大法, 特别以夹心法检测策略的灵敏度最高。 已有研究表明SERS在DNA/RNA检测应用中可克服传统方法对样本要求高、 耗时等缺点, 实现灵敏快速的检测分析, 为核酸分子的实时快速检测及临床疾病的实时精准诊断提供有效的分析工具。 同时, 指出了SERS技术在临床应用方面依然面临诸多挑战: (1)拉曼活性分子与纳米颗粒的结合稳定性差, 较难实现大规模生产重现性能好、 可长期稳定储存的高灵敏度SERS探针; (2)临床生物样本成分复杂, 对SERS检测信号的干扰因素较多, 因此选择有效的数据分析方法非常重要; (3)研究高灵敏、 易操作、 低成本的拉曼光谱仪是将SERS技术转化为临床实际应用的关键。 随着SERS研究的深入及多学科领域的交叉发展, SERS技术有望广泛应用于核酸检测以及整个生物医学检测领域, 为生命科学提供一种强大的分析技术。

利用云端-互联便携式近红外技术结合化学计量学对名贵药材西红花与其常见伪品(红花、 玉米须、 莲须、 菊花、 纸浆)和掺伪品进行现场快速真伪鉴别及掺伪量的定量预测。 用移动手机控制的PV500R-I便携式近红外仪采集西红花与其伪品和掺伪品光谱数据。 对原始光谱数据进行一阶导, 二阶导, 三阶导, 标准正态变量转换和光散射校正前处理。 采用偏最小二乘判别分析分步建立西红花与其伪品、 西红花与其掺伪品鉴别模型。 结果表明, 一个最优模型可将西红花与其五类伪品彼此完全区分; 两个最优模型分步区分西红花与其五类掺伪品, 外部预测准确率最低为93%, 西红花掺入红花、 玉米须、 莲须、 菊花和纸浆的识别水平分别为0.5%, 0.5%, 4.0%, 0.5%和0.5%。 采用偏最小二乘回归对五类西红花掺伪品的掺伪量建立定量预测模型, 五个最优模型的外部预测相关系数范围为0.920~0.999, RMSEP范围为0.005~0.044, 当西红花掺入红花、 菊花、 莲须、 纸浆和玉米须的掺伪量大于8%时, 其外部预测相对误差分别低于8%, 8%, 3%, 10%和5%, 表明最终模型能较好地预测西红花掺伪品的掺伪量。 基于云端-互联便携式近红外光谱技术所建立的西红花真伪鉴别方法和掺伪品掺伪量预测方法快速准确, 经济环保, 能满足西红花现场快速无损伤真伪鉴别要求。

环境雌激素是一种外源性内分泌干扰物, 一般以较低浓度存在于环境中, 可在生物体内富集并扰乱内分泌系统的正常功能, 诱导生物体发生多种病变, 因此对其进行低浓度高特异性的检测具有重要意义。 表面增强拉曼散射(SERS)是一种能够进行痕量分析甚至单分子水平检测的技术。 文章综述了近几年SERS技术对环境雌激素(主要为雌二醇、 多氯联苯、 双酚A等)的检测现状。 主要从两个方向进行总结分析: 首先, 不进行修饰直接利用SERS基底进行检测; 其次, 用(环糊精、 分子印迹聚合物、 抗原抗体、 核酸适配体等)修饰后的基底对环境雌激素进行特异性和高灵敏性检测。 最后, 对环境雌激素的SERS检测进行了总结与展望。

1,1’-二羟基-5,5’-联四唑二羟胺盐(TKX-50)为新合成的高能炸药。 利用密度泛函理论计算研究TKX-50及其氘代物的太赫兹光谱, 探讨压强和氘代对THz光谱的影响。 结果表明, TKX-50有四个低频峰, 分别是1.17, 1.19, 2.50和2.95 THz; 有六个高频峰, 分别位于3.87, 4.79, 5.33, 5.75, 6.65和7.85 THz。 上述特征峰中, 1.17, 3.87, 5.33和6.65 THz吸收强度较大。 正则振动模式分析表明1.17 THz吸收峰归属于N—H…O伸缩振动, 3.87, 5.33和6.65 THz峰则主要属于NH₃摇摆振动。 在0~4.0 THz波段内, 与TKX-50的1.17, 1.91, 2.50, 2.95和3.87 THz吸收峰相对应的氘代物吸收峰分别是1.13, 1.85, 2.44, 2.91和3.63 THz。 氘代导致TKX-50的THz峰发生红移, 并且吸收峰强度降低。 氘代导致NH₃摇摆振动所产生的4.79和5.33 THz两个峰发生重叠和红移, 变为4.66 THz。 随着压强的变化, 分子间距离的变化大于键长的变化。 分子间O…H距离通常随压力的增加而减小, 特别是NO…HN距离。 然而, O—H和N—H键长度随压力的变化呈现不规则地变化。 在1 atm~30 GPa压力下, 其4.79, 5.33和5.75 THz峰因压力的诱导作用, 谱带发生红移和重叠, 并伴随吸收强度产生较大变化; 在30 GPa时, 重叠为4.54 THz一个弱吸收峰。 随压强的增加, 6.65 THz的吸收峰略微蓝移, 而7.85 THz的吸收峰先红移后逐渐蓝移。 这是因为当压力增加时, 原子间平衡距离减小, 将导致化学键增强; 另外, 当晶体被严重压缩时, NH₃的摇摆振动空间位阻变大, 需要克服较大的势能, 导致吸收峰向短波方向移动。 低频峰则随压强的变化呈现不规则变化, 主要是因为N—H键长度随压力的变化表现为不规则地变化。 由于高压下的分子振动受到空间位阻限制, 振幅减小, 其THz谱吸收强度随着压力的增加而降低。 上述研究不仅揭示TKX-50的THz光谱特征及其压力和同位素效应, 而且为进一步研究同类含能材料分子在THz波段的光学性质及其快速穿透性检测提供理论依据。

L-苯丙氨酸和L-酪氨酸在合成神经递质和激素的过程中起到了重要的作用。 这两种氨基酸具有极为相似的分子结构, 但在生物功能上却具有明显区别。 前人的研究表明, 这两种氨基酸在低频振动上存在显著差异。 近年来, 太赫兹(THz)光谱学技术作为研究生物分子低频动力学的有效手段被广泛应用, 通过太赫兹光谱对氨基酸进行研究, 对进一步了解蛋白质和相关生物活性具有重要意义。 多变量校准方法已成功应用于太赫兹多组分光谱数据定量分析研究中。 然而, 传统校准技术由于仅在光谱和目标之间建立单个模型预测未知样品, 其预测性能有时仍不尽人意。 因此, 具有更好精度的集成建模方法(ensemble modeling method)应运而生。 集成建模的基本概念是组合多个单独模型的优势以产生更好的预测结果。 由黄锷博士提出的经验模态分解(EMD)的方法, 可以将信号自适应地分解为一系列的本征模式函数(IMF), 成功地应用于信号和光谱处理中。 基于该方法的信号分析也已在太赫兹波段开始使用。 然而, 在对物质进行定量分析的过程中, 目前还没有报道基于EMD方法的太赫兹光谱偏最小二乘(PLS)回归的相关工作。 提出了一种基于PLS的EMD分析, 并对不同浓度氨基酸混合物的太赫兹光谱进行了定量研究。 具体而言, 原始的太赫兹时域信号首先通过EMD手段在不同频段被分解为一系列的IMF和一个残差函数。 随后, 将前几个IMF相加作为一个整体(此处研究了前两、 三、 四和五个IMF叠加的结果), 对其进行吸收光谱的重建。 最后, 建立PLS回归模型, 用于进一步的物质定量分析。 预测结果表明, 与原始吸收光谱及其他分解后重组光谱的PLS结果相比, 基于前四个IMF信号之和的吸收谱具有更高的R(0.9961)和最小的RMSEP(0.019 8)。 由此可知, EMD-PLS法可以在太赫兹波段对两种氨基酸混合物进行有效地定量分析, 实现较为理想的预测精度。

镀膜是汽车、 船舶、 航空制造等行业必不可少的工艺步骤, 合理的漆膜厚度不仅有利于涂装质量的稳定, 还有利于节约涂料、 降低涂装成本。 随着工业 4.0的时代的到来, 在生产线上实现在线、 非接触的无损高精度检测是必然趋势。 相比于传统的测量手段, 基于飞行时间原理的太赫兹测厚方法能够实现非接触式的在线测量, 但是当样品的光学厚度较小时, 太赫兹脉冲将在时域发生混叠, 无法直接通过脉冲峰值位置获取准确的飞行时间。 针对这一问题, 建立了太赫兹反射信号的多元回归模型, 借助差分进化算法自动计算模型参数、 求解样品厚度, 实现了在样品折射率未知情况下对涂层厚度的自动测量; 提出了一种基于反射式太赫兹时域光谱系统与随机优化算法的厚度测量方法, 针对同一时域信号进行多次计算, 验证了差分进化算法的稳定性; 分析了样品基底所处平面的法线方向与太赫兹波出射方向之间的角度误差对测量结果的影响; 研究了飞行时间法应用于多层样品中测量各层厚度的可行性。 结果表明, 差分进化算法的计算结果较为稳定, 浸锌漆、 黑色漆和底漆三种样品厚度计算结果的不确定度分别为0.22 μm(223.87 μm), 0.05 μm(54.18 μm)及0.08 μm(284.95 μm), 折射率计算结果的不确定度分别为0.004(3.967), 0.002(2.091)和0.001(1.769); 对于浸锌漆样品, 1°的角度误差带来0.073 μm的测量误差, 测量结果对角度误差具有较强的稳健性。 由于多重反射效应的存在, 该方法虽然可以求得多层样品太赫兹测量信号中各个反射脉冲的飞行时间, 但不能区分反射脉冲来自哪一个反射界面, 从而无法求解各层涂层的厚度。 分析证明, 基于飞行时间原理的测厚方法简单易行, 可以较为准确地测量单层样品的厚度, 对角度误差不敏感; 在拓展到对多层样品进行测量时, 该方法具有较大的局限性, 不能在时域上区分多重反射脉冲, 无法准确计算各层介质的厚度与折射率。

有机电致发光器件(OLEDs)具有低能耗、 高效率、 高色域等优点, 在当前的显示行业中展现出巨大的应用前景。 在当前的市场上, 主要是通过蒸镀的方式来制造有机发光显示器件。 在OLEDs各种制备技术中, 喷墨打印相对于目前主流的蒸镀方式, 可以有效提高材料利用率, 减小资源浪费, 然而, 在利用喷墨打印制备优质薄膜的实际操作过程中, 研究人员发现在薄膜表面经常会出现“咖啡环”效应这种成膜缺陷, 这种缺陷的存在不仅影响了膜层质量和器件的性能, 同时也在某种程度上制约了喷墨打印技术的进一步发展。 通过对喷墨打印技术成膜的一系列相关工作进行整理, 总结并分析了喷墨打印成膜缺陷——“咖啡环”的形成原因, 并归纳了目前已被证实的可以提高成膜质量的相应策略。 针对“咖啡环”现象的主要形成原因, 我们主要从抑制液滴内部的毛细流动、 增大向内的Marangoni流和控制三相线滑移这三个角度对以往的研究工作进行了分析概括。 通过分析总结, 发现主要是通过三种途径来达到抑制毛细流动的目的: 首先是增加毛细流动阻力, 其次还可以调整溶液的蒸发条件, 此外依靠粒子间的相互作用也可以达到抑制毛细流动的目的; 同时, 现在有两种主流的方法来增大向内的Marangoni流, 一种是通过改变溶剂组成从而改变液滴表面张力达到优化Marangoni流的目的, 另外一种是通过添加表面活性剂来增大Marangoni流; 对于控制三相线滑移, 通过对以往研究的分析, 总结了三种方法, 一种是使用电润湿法处理液滴, 一种是改变粒子与基板之间的粘滞效应, 还有一种是通过对基板进行表面处理来控制三相线滑移。 最终, 基于以上的一系列优化和改进, 在研究人员的不断努力下, 目前基本已经可以实现喷墨打印薄膜的均匀调控。

采用高温固相法制备了ScVO₄:Eu³⁺红色荧光粉。 通过X射线粉末衍射(XRD)、 扫描电子显微镜(SEM)和光致发光光谱(PL)对样品的物相、 形貌及发光性能进行了表征。 结果表明: 所合成的ScVO₄:Eu³⁺红色荧光粉为四方锆石型结构。 激发光谱中, 位于382, 395和466 nm的激发峰分别归属于⁷F₀→⁵L₇, ⁷F₀→⁵L₆及⁷F₀→⁵D₂跃迁。 发射光谱中, 位于598, 622和710 nm的发射峰对应Eu³⁺的⁵D₀→⁷F₁, ⁵D₀→⁷F₂及⁵D₀→⁷F₄跃迁。 当Eu³⁺掺杂量为7%, 1 200 ℃煅烧3 h时, ScVO₄:Eu³⁺红色荧光粉CIE色坐标为(0.671 6, 0.327 3), 荧光寿命为0.521 ms, 是一种有望用于白光LED的高效红色荧光粉。

白光LED具有绿色节能、 超长寿命、 安全可靠等优点, 作为新型照明光源的重要发展方向, 如何提高白光LED的发光效率仍是照明领域的核心问题之一。 商业中白光LED主要采用蓝色LED芯片激发黄色YAG荧光粉的方式来实现白光, 显然提高荧光粉的发光效率将可有效改善白光LED的性能指标。 而目前研究较多有关LED用荧光粉的基质创新和掺杂方面, 对基于局域等离子体共振效应的荧光粉研究尚有待进一步探索。 以钛酸四丁酯为前驱体, 采用溶胶-凝胶法制备了以YAG:Ce³⁺荧光粉为载体的表面包覆锐钛矿型纳米二氧化钛的复合荧光材料, 研究了TiO₂纳米颗粒包覆YAG:Ce³⁺荧光粉对粉体发光性能的影响。 利用X-射线衍射仪、 扫描电子显微镜、 荧光光度计和拉曼光谱仪等测试手段对样品的物相结构和光学特性进行表征分析。 研究结果表明, 在不同温度和不同TTBO:H₂O体积比条件下, 制备得到的TiO₂包覆YAG:Ce³⁺荧光粉对粉体的荧光光谱产生了显著的影响, 当TTBO:H₂O=2:1和煅烧温度600 ℃时, 制备出了发光性能优异的TiO₂包覆YAG:Ce³⁺荧光粉。 通过测试分析发现, 样品中TiO₂纳米粒子较好的包覆在YAG:Ce³⁺荧光粉表面, 锐钛矿衍射峰值相对强度较为突出, 锐钛矿具有比金红石更高的光催化活性, 高含量的锐钛矿在激发光激发下更加容易产生光生e^-和h⁺; 通过拉曼测试表明, 在1 264.10和1 283.59 cm^-1处的特征峰得到了增强, 这归因于TiO₂作为一种具有局域等离子体效应的纳米颗粒, 在633 nm激发光激发下, 激发光频率与TiO₂包覆YAG:Ce³⁺颗粒界面处的电子吸收峰接近, 其界面处产生了LSPR效应; 通过PL光谱测试分析表明, 局域表面等离子体共振效应使得制备的TiO₂包覆YAG:Ce³⁺荧光粉的发光强度提高了21%, 量子效率提高了5.5%。 研究表明, 基于TiO₂的局域表面等离子体效应能有效地提高YAG:Ce³⁺荧光粉的发光效率, 将有望推进和改善白光LED在高效、 高功率、 大流明照明领域的广泛应用。

环境及食品污染物种类广、 含量低, 因此相应的分析监测方法须具备灵敏、 准确、 快速、 无二次污染等特点。 发光碳点纳米材料是一种新型发光纳米材料, 以碳为基本骨架, 毒性较低、 生物相容性好, 能解决传统发光纳米材料的缺陷, 并具有更高的发光性能及光稳定性。 以盐酸多巴胺为碳源, 邻苯二胺为修饰剂, 通过简单水热法制备了一批低成本环保发光碳点纳米材料, 发射波长在596 nm (λ_ex=532 nm)。 经紫外可见光谱、 荧光光谱、 红外光谱及透射电镜等表征的结果表明, 该发光碳点纳米材料具有很好的发光性能, 尺寸均一(~3 nm), 分散性好。 对该材料应用于重金属污染物检测进行了探索。 水中汞元素主要以Hg²⁺的形式存在, 含Hg²⁺的水体可以通过土壤渗透污染地下水环境, 而Hg²⁺在生物体内富集, 会使水体中的生物群受到危害, 甚至可以通过生活用水及水产品进一步间接地危害到人类的健康。 Hg²⁺对人体神经细胞产生不可逆转、 不可修复的伤害。 Hg²⁺检测是重金属检测的重中之重。 通过金属选择性检测实验进行筛选, 结果表明, 在一定条件下, 发光碳点纳米材料可对Hg²⁺实现专一高灵敏快速检测, 检出限为0.000 6 μg·mL^-1(S/N=3, n=6), 满足生活用水(<0.001 mg·L^-1)及工业废水(<0.005 mg·L^-1)中Hg²⁺检测国家标准的要求。 在0.001~10 μg·mL^-1浓度范围内符合Stern-Volmer方程, 且在范围为0~0.04 μg·mL^-1(y=190x+0.498, R²=0.992 4), 以及0.6~10 μg·mL^-1(y=3.2x+18.7, R²=0.993 2), 均有良好的线性响应, 实际水样中Hg²⁺检测的加标回收率在91%~106%(RSD=0.5~1.5)之间。 进一步考察了发光碳点纳米材料的生物安全性, 细胞毒性MTT分析实验, 结果表明随着发光碳点纳米材料浓度的升高, 细胞活性并没有出现明显的下降, 说明该近红外发光碳点材纳米料毒性较小且具有良好的生物相容性, 可在环保监测、 示踪传感、 生物医学等领域广泛应用。

三阶砷化镓电池具有较高的光电转换效率, 是卫星帆板的主要材料。 利用卫星帆板的散射光谱特性, 可以辅助判断帆板姿态以及卫星工作状态, 对空间目标识别具有重要意义。 搭建了空间目标表面材料散射光谱测量系统, 对太阳能电池样片散射光谱进行测量。 测量系统主要由REFLET 180S 和FieldSpec@4 光纤光谱仪组成。 REFLET 180S能提供暗背景、 稳定光源和高精度转台, 光源光谱范围400~1 800 nm, 转台角分辨率为0.01°。 FieldSpec@4光谱仪具有高的光谱分辨率(3 nm@700 nm, 10 nm@1 400/2 100 nm)。 针对电池样片强镜反特性, 选择标准平面反射镜作为定标体, 测量入射角为5°, 15°, 30°, 45°和60°, 反射角为镜反射方向±2°, 角度间隔为0.1°。 测量结果发现三阶砷化镓电池在可见光波段(600~900 nm)散射光谱存在三个明显吸收峰, 并且随着入射角的增加, 吸收峰出现向左“迁移”特性; 在近红外波段(900~1 800 nm)散射光谱出现类周期性震荡特性, 而硅电池散射光谱并没有这些特性。 三阶砷化镓电池结构复杂, 将其物理结构简化为DAR层和三个半导体吸收膜层: 顶电池GaInP层、 中电池GaAs层和衬底Ge层。 基于薄膜干涉理论, 利用等效光学导纳法, 对三阶砷化镓电池散射光谱进行建模。 仿真光谱基本拟合出可见光波段的吸收特性以及近红外波段的周期性震荡特性, 说明利用薄膜干涉理论建立反射率模型的正确性。 利用光谱仿真模型, 分析不同膜层对三阶砷化镓散射光谱的影响。 结果表明: DAR层主要作用是降低光谱反射率, 对光谱形状影响不大; Ge层对散射光谱没有影响, 主要作用是增加光的透射率和吸收效率; GaInP层和GaAs层对散射光谱形状起主要作用, GaAs层是造成近红外波段干涉特性的主要原因; GaInP层是引起可见光波段吸收特性的主要原因, 同时对近红外波段干涉曲线的振幅和频率起调制作用。 研究结果可为卫星太阳能帆板和电池碎片识别提供数据支撑。

半挥发性有机物(SVOCs)在颗粒间的重新分配过程, 对于理解大气颗粒物的生长和沉降具有重要意义。 光镊-受激拉曼光谱技术, 相比于其他悬浮技术, 不但可以悬浮液滴, 而且能获得液滴的常规拉曼散射光谱, 得到液滴的化学组成和结构等信息, 根据受激拉曼米氏散射共振可以计算出液滴的半径和折射率随环境的变化。 光镊受激拉曼光谱技术的优势, 体现在颗粒半径可以精确测量, 化学组成、 相态和形态可控, 并可实现长时间观测。 采用光镊-受激拉曼光谱技术, 观测了不同摩尔比(OIR)的丙二酸/硝酸钠的悬浮液滴, 与样品池内壁沉积的颗粒中丙二酸的重新分配过程。 发现当OIR为1:1时, 光镊悬浮的液滴和样品池沉积的液滴在整个观测相对湿度(RH)内均未有硝酸钠晶体析出, 在恒定RH下, 悬浮液滴的半径随着丙二酸的蒸发而缓慢减小。 当OIR为1:2及1:3, 即硝酸钠的含量较多时, 在RH分别低于52.5%, 58%的条件下, 悬浮液滴的半径在恒定RH下并没有减小反而逐渐增加, 这表明丙二酸在悬浮液滴与周围样品池沉积的液滴之间发生了重新分配, 归因于低RH下, 样品池表面沉积的液滴中, 硝酸钠经历了异相成核而出现了结晶, 而悬浮液滴始终保持溶液状态。 因此样品池表面沉积颗粒物的丙二酸蒸汽压, 远大于没有结晶的悬浮液滴中丙二酸的蒸汽压, 从而使得丙二酸由样品池内壁上的颗粒物挥发转移至悬浮液滴中, 使得悬浮液滴的半径增大。 这对于解释SVOC在外混的不同相态颗粒间的重新分配过程是一个很好的模型。

胶州湾位于山东半岛南部, 是黄海西部的一个半封闭海湾, 是北温带海湾生态系统的重要代表。 由于水体交换能力不足, 容纳的污染物总量较大, 胶州湾及青岛近海水体富营养化问题突出, 对其水质进行实时有效监测意义重大。 2014年8月和2015年10月在胶州湾及青岛近海进行了两次海洋光学现场实验, 测量海水固有光学性质。 利用高光谱吸收衰减仪ac-s测量了海水吸收系数和衰减系数光谱剖面, 并计算了海水散射系数光谱剖面; 利用后向散射仪BB9(2014年航次)和HS6(2015年航次)测量了海水后向散射系数光谱剖面, 并计算了水中颗粒物的后向散射比。 利用现场测量数据, 建立了悬浮粒子散射系数和后向散射系数光谱模型, 以及532 nm处后向散射系数与散射系数的关系模型。 利用后向散射比提供的粒子折射率信息分析了胶州湾及青岛近海海域的粒子组成及其空间分布情况。 最后分析了悬浮粒子散射特性与浓度SPM的关系。 研究结果表明: 胶州湾内的散射系数b_p和后向散射系数b_bp值普遍高于青岛近海, 并且胶州湾内越靠近岸边的站位, 其值越大, 胶州湾内站位的散射系数b_p光谱斜率(m=0.56)较青岛近海站位大(m=0.44); 胶州湾及青岛近海海域的粒子后向散射系数和散射系数之间存在幂指数回归关系; 研究海域的粒子折射率在1.097~1.197之间, 粒子组成以无机矿物粒子为主, 两次现场实验的结果表明湾口站位(JZ1, QD1和QD7)的折射率变化不大。 选取从湾内经湾口到青岛近海的站位组成断面, 分析这些站位粒子折射率n_p的分布发现, 湾内从近岸(JZ9)到湾口(JZ1), 粒子折射率逐渐增大, 湾内粒子无机成分更多; 青岛近海离岸越远(QD7—QD5), 粒子折射率逐渐减小, 有机粒子的成分增加。 JZ6站位为靠近胶州湾大桥的站位点, 粒子折射率明显小于大桥两边的站位。 后向散射系数与SPM浓度之间存在线性回归和幂指数回归关系, 但幂指数回归结果优于线性回归结果。

利用三维荧光光谱法研究了不同pH(3~11)下水溶态(10 μg·L^-1)的芘及1-羟基芘、 1-氨基芘、 1-甲基芘、 1-芘甲酸、 1-溴芘和1-硝基芘等6种含取代基多环芳烃(S-PAHs)的荧光光谱特性, 探讨了取代基及溶液pH对7种PAHs的荧光光谱特征的影响规律。 结果表明: 取代基结构对芘环荧光峰及荧光信号存在不同影响, —OH, —NH₂, —CH₃, —COOH及—Br均可导致芘环激发波长和发射波长产生不同程度红移。 与此同时, 1-羟基芘和1-氨基芘的荧光强度高于芘, 其原因是给电子基团—OH, —CH₃可增加芘环上共轭π电子云密度, 进而降低分子基态激发能, 增加分子的荧光效率; 1-硝基芘和1-溴芘上的吸电子基团—NO₂及重原子取代基—Br具有强的诱导效应(-I), 致芘环共轭体系中电子云密度降低, 削弱分子的荧光效率; 给电子基团—NH₂对芘环荧光强度影响并不明显, 而吸电子基团—COOH小幅度增加芘环荧光效率。 该实验条件下, pH对芘、 1-甲基芘及1-溴芘的荧光峰位置及其荧光强度无显著影响; 1-羟基芘最大荧光峰在pH=11时相比于pH≤9时发生红移, 且荧光强度显著下降。 pH对1-氨基芘和1-芘甲酸荧光光谱特性存在一定的影响, 在pH=3时, —NH₂和—COOH发生质子化作用, 使得1-氨基芘和1-芘甲酸荧光峰位置分别较pH≥5时发生蓝移和红移; 1-氨基芘荧光强度在pH=3时略高于pH≥5, 而1-芘甲酸荧光强度在pH=3时则略低于pH≥5。 以上结果对水环境中S-PAHs荧光方法的建立及其原位测定有重要的意义。

目前传统氧化稳定性评价方法无法提供油脂氧化历程和不同产物变化动态信息等特点, 因而不能成为理想评价方法。 同步荧光光谱技术具有一定灵敏度和准确度, 且适合较长时间的固定检测。 以不同工艺花生油作为研究对象, 采用OXITEST油脂氧化稳定性仪进行加速氧化试验, 获取氧化诱导曲线, 同时采集氧化期间油脂三维同步荧光光谱数据与理化指标, 通过同步荧光光谱结合平行因子法(PARAFAC)和人工神经网络(ANN)等化学计量学快速分析油脂氧化进程。 结果表明, 以诱导期作为油脂稳定性评价指标, 冷榨花生油氧化稳定性较热榨花生油差, 主要原因在于热榨方式的高温焙炒, 使得其具有抗氧化物质, 进而提高了油脂的氧化稳定性。 氧化曲线清晰地表明氧化进程存在诱导期(IP)、 氧化期和静止期三个阶段, 结合三维荧光光谱图, 明显得出在氧化过程中花生油原油激发波长在300~400 nm的荧光峰强度在进入诱导期后, 荧光强度减弱, 荧光波长出现红移现象; 进入氧化期后, 在400~450 nm之间有新的荧光峰生成, 然后荧光峰强度呈现增强状态, 直至静止期。 现象的产生主要是由于油脂氧化过程中生成的小分子氧化产物, 致使荧光光谱产生斯托克位移(Stocks shift)。 运用PARAFAC法对同步荧光光谱数据进行降维处理, 显示当组分数为6, Δλ为70 nm时载荷值最大, 不同样品间差异最显著。 选定该波段二维荧光光谱数据作为ANN模型输入值, 分别以酸价和过氧化值作为模型输出值, 对不同工艺花生油的氧化过程数据进行建模训练。 结果显示训练集、 测试集模型相关系数R均接近1.0, 均方根误差均较小, 说明该模型能较好地反映油脂氧化过程状态。 本研究结果表明同步荧光光谱结合化学计量学能快速实时监控食用油在氧气影响下贮藏过程中的氧化历程, 为油质控制提供理论依据。

为了揭示荧光分析技术在作物响应镉胁迫研究中的应用, 以大豆幼苗为材料, 对镉胁迫条件下叶片镉离子含量、 叶绿素荧光参数、 及荧光光响应曲线的变化进行了分析, 并进一步探讨了叶绿素荧光参数与叶片镉离子含量的关系。 结果表明: 在试验过程中, 伴随着镉胁迫时间的延长, 叶片镉离子含量呈现出逐步升高的趋势, 并在镉胁迫9 d后达到最大值。 镉胁迫1 d后, 大豆幼苗PSⅡ反应中心能够通过升高NPQ、 降低Ф_PSⅡ与ETR来耗散过量激发能, 避免能量过激发对它的生理伤害, 进而维持F_v/F_m的稳定。 这表明此时的镉胁迫对大豆造成了动态光抑制。 镉胁迫6 d后, 虽然NPQ继续升高, 但光保护机制已不足以避免能量过激发造成的生理伤害, 大豆幼苗F_v/F_m呈现出降低趋势。 这表明此时大豆幼苗受到了慢光抑制的影响。 进一步对叶绿素荧光参数与叶片镉离子含量进行相关及回归分析发现: F_v/F_m与镉离子含量呈非线性相关(R²=0.842, p<0.01), Φ_PSⅡ(R²=0.959, p<0.01), ETR(R²=0.945, p<0.01)与镉离子含量呈线性负相关, 而NPQ(R²=0.959, p<0.01)与镉离子含量呈线性正相关。 这表明F_v/F_m能够在一定程度的镉胁迫下维持稳定, 而Φ_PSⅡ, ETR与NPQ均随着镉离子含量的升高而迅速发生变化。 对镉胁迫下叶绿素荧光的光响应曲线变化进行分析发现, 胁迫叶片Ф_PSⅡ与NPQ光响应曲线呈现出与未胁迫叶片相似的变化趋势; 但在一定光强条件下, 胁迫叶片Ф_PSⅡ较未胁迫叶片降低, 而NPQ较未胁迫叶片升高。 这表明镉胁迫导致叶片光化学活性降低, 激发能更多地以热的形式耗散。 以上研究证实, 荧光分析技术能够为深入研究作物响应镉胁迫的生理机制提供指导。

地下天然气储气库一旦发生泄漏将会导致严重的安全事故与经济损失, 而快速准确地识别天然气泄漏点能够有效避免以上情况发生。 针对地下储气库微泄漏的情况, 传统方法因其准确率低、 成本高等缺点难以适用。 利用高光谱技术进行野外模拟实验, 融合光谱信息、 纹理信息和颜色信息对天然气泄漏点进行识别。 基于地下天然气储气库泄漏胁迫相应区域植被生长的特征, 以冬小麦为研究对象, 利用SOC710VP高光谱成像仪(光谱范围: 400~1 000 nm)分别获取第11天、 第24天、 第32天、 第40天以及第49天控制组与胁迫组地块的高光谱影像, 对所获取的影像进行光谱平滑、 反射率校正和裁剪处理之后: (1)首先运用方差分析(ANOVA)选取特征波段, 分别为: 510, 520, 570, 625, 645, 680和690 nm; 其次, 运用灰度共生矩阵(GLCM)计算特征波段影像纹理特征, 并计算RGB合成影像的前三阶颜色矩; (2)运用NDVI对影像进行阈值分割, 将其分为植被部分和裸露土壤部分。 对于植被部分, 基于最小二乘支持向量机(LSSVM)构建融合光谱、 纹理以及颜色特征的识别模型, 并对胁迫下的小麦进行识别; (3)融合胁迫下的小麦和裸露土壤的识别结果, 并对融合后的结果进行形态学和圆拟合处理。 结果表明: 模型综合光谱、 纹理以及颜色特征, 能够在胁迫发生的第24天较好地识别出胁迫区域; 受天然气胁迫的冬小麦, 在光谱、 纹理以及颜色特征方面均与控制组小麦存在较大差异; 受天然气胁迫的区域在时序上呈现先扩大后缩小的趋势; 研究还发现距胁迫边缘0.25 m的圆环内, 小麦胁迫组长势较控制组小麦区旺盛, 出现“绿晕现象”。 为验证模型的适用性, 运用所构建的识别模型对实验区内的大豆、 玉米和草地进行识别验证, 均取得较好的效果。 该研究结果可为工程应用中识别天然气泄漏提供理论支持。

多光谱测温法是通过测量多个光谱辐射信息并采用相关的理论与算法反演出辐射体真实温度(真温)的过程。 光谱发射率求解仍然是多光谱测温法的重点和难点, 从理论上必须已知足够多的光谱信息才能获得辐射体的真温。 考虑到实际辐射体在不同光谱和不同温度时的光谱发射率通常是不一致且光谱发射率的求解又是非接触的辐射温度测量中不可回避的问题, 因此, 开展多光谱发射率的求解和真温反演方法的研究具有很强的科学意义和应用价值。 经过半个多世纪的不懈努力与发展, 光谱发射率求解可以概括为四类模型。 一是灰体假设模型, 认为在真温反演过程中光谱发射率是一个常数或其变化可以忽略不计; 二是波长假设模型, 认为在真温反演过程中光谱发射率与波长之间存在一定关系, 可以用含有波长的表达式代替光谱发射率实现真温的反演; 三是真温假设模型, 认为在真温反演过程中光谱发射率与真温之间存在一定的关系, 将光谱发射率与真温之间建立模型并通过迭代方法来实现真温的反演; 四是建立神经网络模型, 通过神经网络的学习实现真温的反演。 基于真温的唯一性, 在对不同假设模型的分析基础上, 试图寻求一种无需假设光谱发射率模型且具有一定通用性的真温反演方法, 开展以多光谱真温反演算法为核心的研究工作。 概述了传统多光谱真温反演理论与方法的特点, 针对现有的多光谱真温反演过程中光谱发射率模型选择复杂性, 提出了一种有约束优化原理的单目标函数极小值的真温反演方法, 这种方法无需假设光谱发射率模型, 将真温的反演问题转变成求解目标函数极小值的优化问题。 借助于用一个黑体炉并且在黑体炉光源输出端口加装光谱透过率已知的滤波器来模拟辐射源, 实现了基于极小值优化法多光谱高温计真温的反演。 与传统的二次测量法相比, 在相同的初始条件下, 与曾经提出的二次测量法相比, 新方法在反演精度上与二次测量法大体相同, 但在反演速度上得到了较大幅度的提高。

核壳结构纳米复合材料是材料领域研究的热点。 一方面通过在核材料表面包覆性质较稳定的壳层可以防止核粒子发生物理化学变化, 提高核粒子的分散性、 稳定性等, 另一方面通过内核和壳层材料相互结合共同作用, 表现出优于单一纳米粒子的理化性能。 目前, 核壳结构纳米复合材料已经被应用于催化、 光化学、 电化学、 微电子学、 微波吸收及药物治疗等领域。 以氯化镍和水合肼为主要原料, 采用反胶束法制备了镍肼络合物(NHC), 并以NHC为核, 包覆间苯二酚-甲醛(RF)树脂和二氧化硅(SiO₂), 合成核壳结构NHC复合物(NHC@RF, NHC@SiO₂和NHC@RF@SiO₂)。 采用透射电子显微镜(TEM)、 X射线衍射仪(XRD)、 傅里叶变换红外光谱透射法(TR-FTIR)、 衰减全反射法(ATR-FTIR)和漫反射法(DRS-FTIR)等测试手段对所得材料进行表征和分析。 结果表明: NHC为纳米棒状结构, 分散性较好。 主要成分除了Ni(N₂H₄)₂Cl₂, 还含有少量Ni(NH₃)₆Cl₂。 三种红外测试方法各有特点, 都能检测出NHC样品中主要官能团的特征峰; 对于核壳结构镍肼复合物, TR-FTIR法采用KBr压片制样过程中可能会引起结构及表面性质的改变, 还可能同KBr发生离子交换; ATR-FTIR法制样简单、 无需对样品进行预处理, 不会对核壳结构样品造成损坏, ATR法侧重于核壳结构外壳表征, 可用于定性分析核壳结构包覆情况; DRS-FTIR法与ATR-FTIR一样可以做到无损测量, 一般仍需用KBr进行稀释, 检测深度及获取到的信号强度介于TR-FTIR与ATR-FTIR方法之间。 RF的包覆对NHC的红外特征峰影响不大, 但是SiO₂的包覆使N—H的伸缩振动峰红移而弯曲振动峰蓝移, 说明SiO₂与N—H键之间发生了相互作用。

石墨烯量子点(GQDs)以其优异的性能在生物医学领域引起了广泛的关注, 但其潜在的毒性研究较少。 将荧光和紫外光谱法结合化学计量学研究GQDs对胰蛋白酶结构和功能的影响。 从荧光猝灭实验可知, GQDs可猝灭胰蛋白酶的固有荧光并抑制胰蛋白酶的生物活性。 当加入不同浓度的GQDs, 胰蛋白酶在350 nm处的荧光发射峰的强度随之降低且蓝移(350~344 nm), 表明GQDs可改变胰蛋白酶所处的微环境, 使其疏水性增加; 与此同时, GQDs浓度越高, 胰蛋白酶荧光变化越明显, 说明GQDs对胰蛋白酶可能有潜在毒性。 通过圆二色谱实验可知胰蛋白酶的α-螺旋结构由19.12%下降至16.23%, 说明GQDs加入诱导胰蛋白酶的二级结构发生改变, 使胰蛋白酶骨架松弛; 三维荧光光谱实验进一步说明GQDs的存在不仅改变了胰蛋白酶所处的微环境并使胰蛋白酶的构象发生变化。 蛋白质氨基酸残基的微环境由蛋白质分子的构象所决定, 当蛋白质的生色团所处的微环境发生变化时, 其紫外-可见吸收光谱也随之发生变化。 由于生命作用体系都比较复杂, 测量所得到的波谱数据中大部分信息是隐含和重叠的, 因此需要利用和发展有效的生物信号采集、 转导、 数据处理和解析方法, 把能对生命现象做出解释的有用信息尽可能多地从测量数据中挖掘出来。 为获取足够而有效的生命化学信息, 该研究用连续滴定技术采集多维光谱数据, 运用多元曲线分辨-交替最小二乘法(MCR-ALS)解析光谱数据矩阵, 从重叠严重的光谱中同时得到定性(各组分光谱及作用过程中复合物的真实存在)和定量(各组分的浓度变化趋势)信息, 从而认识GQDs与胰蛋白酶在作用中达到平衡时各组分的状态和整个动态变化过程。 MCR-ALS的解析结果为进一步了解GQDs与胰蛋白酶相互作用的动力学过程提供了依据, 说明GQDs可以与胰蛋白酶相互作用, 并形成GQDs₁₅-胰蛋白酶复合物。 该研究为GQDs可能存在的毒性风险研究提供了信息。

氯离子作为一种性质活跃的阴离子, 广泛分布在水溶液中。 氯离子含量是评价水质优劣重要参数之一, 它的高低对食品安全、 工业生产以及腐蚀控制等方面都有不可忽视的影响。 因此, 快速准确的测定水溶液中氯离子含量对优化生活环境、 促进工业发展具有现实意义。 拉曼光谱法是通过分析分子对光的散射效应进行定量检测的技术, 它以所需样品少、 灵敏度高和适用于水中检测等优点广泛应用于各种物质的定性和半定量检测中, 而用于定量检测的案例就比较少。 尝试以炼油厂含硫污水中的氯离子为检测目标, 利用激光拉曼光谱技术结合硝酸银比浊法建立一套全新的测定氯离子浓度的检测方法。 该方法是在提前加入硝酸的情况下, 以丙酮作为稳定剂, 使不同浓度的氯离子溶液与硝酸银反应生成均匀稳定的氯化银胶体, 然后使用小型拉曼光谱仪采集氯化银胶体的拉曼光谱图, 对光谱图进行平滑去噪、 基线校正, 再用高斯分峰拟合技术对拉曼光谱进行处理, 得到每个高斯峰的峰强度、 峰面积以及半峰宽等特征信息, 考察这些特征信息和氯离子浓度之间的关系。 实验结果表明: 常温常压下, 拉曼光谱在1 050和1 635 cm^-1处高斯拟合的特征峰强度之比与氯离子的浓度在0.1~4 mg·L^-1范围内具有良好的线性关系, 相关系数为0.991 4, 标准偏差系数(RSD)低于5%, 回收率在98.02%~103.3%之间, 具有良好的准确度和重复性, 符合定量检测要求, 可用于预测氯离子的浓度。 为了确定硝酸、 硝酸银、 稳定剂、 静置时间等因素对实验结果的影响, 该研究还进行了系统的优化并确定了最佳的实验条件。 最优实验条件为: 在25 mL水中依次加入2 mL硝酸(1+1), 2 mL丙酮, 2 mL硝酸银溶液(0.1 mol·L^-1), 静置时间为15 min。 因此, 拉曼光谱结合硝酸银比浊法测定水中氯离子浓度的方法是可行的, 这种方法易于操作, 所需样品量少, 后期可应用于在线监测, 在水质检测、 腐蚀控制、 物质分析等领域具有广阔的应用前景。

碳微球作为一种新型碳材料, 具有较高的比表面积和电导率, 且表面富含羟基、 羧基、 羰基等活性基团, 这使碳微球在吸附、 催化剂载体、 电极电池等领域具有广泛的应用前景。 该研究通过水热法, 分别以生物质水解液(葡萄藤、 紫茎泽兰)、 糖(木糖、 葡萄糖、 蔗糖)为碳源制备碳微球。 使用场发射扫描电子显微镜(field emission scanning electron microscope, FE-SEM)、 衰减全反射红外光谱(attenuated total reflection fourier transform infrared spectroscopy, ATR-FTIR)和光电子能谱(X-ray photoelectron spectroscopy, XPS)对不同碳源碳微球的表观形貌及光谱学性质进行表征。 并对红外光谱指纹特征区域(2000~800 cm^-1) 的数据进行自动基线校正、 自动平滑、 归一化等处理, 对处理后主要官能团的光谱数据进行主成分分析(principal component analysis, PCA), 以探究不同碳源碳微球之间光谱学特性的差异。 研究结果表明: 碳微球得率、 粒径分布与碳源种类相关。 糖源碳微球粒径分布规律为蔗糖>葡萄糖>木糖, 粒径分布在0.3~1.6 μm之间; 生物质源碳微球为紫茎泽兰>葡萄藤, 粒径分布在0.1~0.6 μm。 红外光谱显示, 生物质和糖源在碳化过程中均发生了脱水、 脱羧、 芳构化以及缩合反应, 不同碳源制备的碳微球均含有芳香环结构; 此外, 碳微球表面存在O—H和CHO等含氧官能团。 在主成分分析中, 第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)代表了83.1%的指纹区变量信息, 能够反映原始光谱的主要信息。 在主成分得分图中, 不同碳源碳微球的分布相对独立, 说明碳微球在化学组成上有明显的差异性。 因此, 光谱学特性上的差异可作为鉴别和分类不同碳源制备碳微球的主要依据, 研究结果为进一步探讨和不同碳源碳微球的光谱学特性提供理论依据和研究基础。

桥式四氢双环戊二烯(endo-THDCPD)与挂式四氢双环戊二烯(exo-THDCPD)均是以环戊二烯为初始反应原料催化加氢的产物, 二者互为杂质、 互为空间异构体。 随着两种材料在航天、 航空等领域的普遍应用, 研究其质量评价方法势在必行。 光谱技术是研究材料品质的重要手段, 开发一种基于光谱学的endo-THDCPD与exo-THDCPD识别方法, 有利于提高产品质量的检测效率, 对产品生产和质量控制也具有重要意义。 本研究采用核磁共振波谱(NMR)、 质谱(MS)、 红外光谱(IR)、 拉曼光谱(Raman)和太赫兹光谱(THz)技术在室温下对endo-THDCPD与exo-THDCPD进行分析与表征, 结果显示: endo-THDCPD与exo-THDCPD除MS行为基本一致外, 在其余四种光谱中都表现出明显的差异。 ¹³C NMR谱中, 二者在C-1/3, C-5/6, C-7/8和C-10的化学位移(δ)差异较大, δ_C-10相差最大达10 ppm。 ¹H NMR谱中, 二者较易区分4个—CH—, 即: H-2/4, H-5/6。 exo-THDCPD中δ_H-5/6小于δ_H-2/4, 而endo-THDCPD中反之。 THz中, endo-THDCPD在0.24, 0.59, 1.06和1.71 THz处有特征峰, 而exo-THDCPD在1.41, 1.76和2.41 THz处有特征峰。 该结果为产品的质量分析提供了基础数据, 同时, 也为空间异构体的NMR, IR, Raman和THz研究提供了依据。

琥珀是由远古裸子类和被子类植物分泌的树脂历经数百万年乃至几千万年的沉积石化过程所形成的石化树脂。 根据石化树脂的化学组成, 琥珀被分为五种类型: Ⅰ类、 Ⅱ类、 Ⅲ类、 Ⅳ类和Ⅴ类。 其中, Ⅰ类琥珀是含有半日花烷型二萜化合物的萜类树脂所形成的石化树脂; 而形成过程中的半石化树脂被归类为Ⅰ类柯巴树脂。 在漫长的沉积石化过程中, 萜类树脂中的半日花烷型二萜化合物, 因含有碳碳双键、 羟基、 羧基等活性官能团, 会发生一系列的聚合反应、 交联反应、 酯化反应和异构化反应等, 并逐渐形成了石化程度不同的半石化树脂和石化树脂; 石化不足时, 形成半石化树脂中的柯巴树脂; 石化充分时, 形成石化树脂中的琥珀; 石化彻底时, 形成石化树脂中的硬琥珀。 以上述三个石化阶段为研究对象, 借助红外光谱技术, 跟踪碳碳双键、 羧基、 酯基等吸收峰的变化, 验证半石化树脂和石化树脂的阶段性演化特征, 推演出Ⅰ类琥珀形成的化学过程。 经红外测试结果的分析与比对研究, 主要结论如下: (1)Ⅰ类柯巴树脂, 因石化不足, 聚合反应、 交联反应和异构化反应不足, 酯化反应尚未发生, 并含有大量碳碳双键和羧基, 故其结构特性不稳定; (2)Ⅰ类琥珀, 因石化充分, 进行了较为充分的聚合反应、 交联反应和异构化反应等, 但酯化反应仍在进行, 形成了含有少量碳碳双键和羧基的稳定结构; (3)Ⅰ类硬琥珀, 因石化彻底, 进行了较为彻底的聚合反应、 交联反应、 酯化反应和异构化反应, 形成了几乎不含活性官能团的更加稳定的结构形式。

近年来, 市场上出现了产自西安、 云南等地与鸡血石外观相似的玉石品种, 鸡血石相似品种的出现给鸡血石市场带来一定冲击, 也为鸡血石的命名及检测带来挑战。 利用X射线粉晶衍射仪、 扫描电子显微镜、 红外光谱仪、 拉曼光谱仪对鸡血石相似品种的矿物学及谱学特征进行研究。 结果如下: (1)X射线粉晶衍射结果表明鸡血石相似品种的“血”为辰砂; 西安样品的“地”主要由石英及白云石组成; 而云南样品的“地”则由石英及方解石组成, 同时可含一定量文石; 两地产出的鸡血石相似品种中均出现少量伊利石, 云南样品中还含有少量高岭石。 (2)扫描电镜观察表明, 鸡血石相似品种中的碳酸盐矿物多呈自形到半自形, 粒径较其他矿物最为粗大, 石英呈半自形-他形粒状分布于碳酸盐矿物颗粒间, 辰砂分布于碳酸盐矿物及石英粒间; 在西安样品中观察到了细小鳞片状的伊利石晶体。 (3)红外光谱测试表明, 鸡血石相似品种的主要组成矿物均为石英及碳酸盐矿物, 具有由Si—O—Si的反对称伸缩振动引起的1 086和1 167 cm^-1强而宽的吸收带及归属于Si—O键的对称伸缩振动的798, 779, 694, 512和462 cm^-1处的石英的红外吸收峰; 西安样品中具有727, 881和1 444 cm^-1白云石的红外光谱, 云南样品中具有712, 876, 1 427和1 789 cm^-1方解石的红外光谱, 方解石与白云石均为方解石族矿物, 红外光谱由[CO₃]^2-及晶格振动模式构成, 峰位略有不同但基本轮廓及归属相同, 712~727 cm^-1为[CO₃]^2-的面内弯曲振动吸收峰, 876~881 cm^-1为[CO₃]^2-的面外弯曲振动吸收峰, 1 427~1 444 cm^-1的峰则归属于[CO₃]^2-的反对称伸缩振动, 1 789 cm^-1为[CO₃]^2-的对称伸缩振动和面内弯曲振动的和频峰; 部分样品的红外光谱官能团区出现粘土矿物羟基的振动峰; (4)拉曼光谱测试表明两个产地样品的“血”均为辰砂, 具有254, 290和350 cm^-1的拉曼位移; 西安样品中黑色矿物为辉锑矿, 具有147, 191, 252和452 cm^-1的拉曼位移; 对“地”的拉曼光谱测试结果与红外光谱结果吻合, 两个产地样品均具有464 cm^-1的石英的特征拉曼位移, 西安样品中具有1 097, 725, 338和299 cm^-1白云石的拉曼位移, 云南样品中出现1 087, 713和282 cm^-1方解石拉曼位移。 由于鸡血石相似品种中存在粘土矿物, 因此鸡血石的鉴别不能简单依靠是否含有粘土矿物来进行。

通过薄片鉴定、 能谱分析、 激光拉曼光谱、 电子探针和激光剥蚀电感耦合等离子体质谱分析(LA-ICP-MS), 研究了云南麻花坪钨铍矿的蓝柱石矿物成分、 镜下鉴定特征和拉曼光谱特征, 探讨了不同产出环境的蓝柱石成因以及蓝柱石呈现出不同颜色的原因。 结果表明, 蓝柱石的化学成分简单, 除主量元素外, 所含微量元素种类少且含量低, 可能是由蓝柱石相对简单的晶体结构所致。 不同于一般蓝柱石中的低F含量特征, 结晶于高度富氟环境中的麻花坪蓝柱石F含量相对较高, 表明F可以替代晶体结构中的—OH位进入蓝柱石。 通过对比产于大理岩中的蓝色蓝柱石和产于变质碎屑岩中的无色蓝柱石的分析结果, 发现除铁元素之外, 其他致色元素含量较低, 且蓝色蓝柱石中Fe含量明显高于无色或白色蓝柱石, 表明Fe是蓝柱石的致蓝色元素, 但致蓝色的Fe在蓝柱石中的存在状态仍不清楚, 需进一步研究。 镜下观察显示, 两种不同产出状态的蓝柱石均保留绿柱石的假象, 推测可能均由绿柱石蚀变产生, 其中产于变质碎屑岩一侧的蓝柱石可能由绿柱石在温度降低时直接蚀变而来; 产于大理岩中的蓝柱石形成温度则相对更低, 在成矿晚期, 伴随着富钾流体的加入, 产生了蓝柱石和白云母的共生矿物组合。 镜下观察和拉曼光谱均能简单有效地识别蓝柱石。 显微镜下, 蓝柱石呈无色-浅蓝-浅橙黄色, 多色性明显, Ng-浅蓝绿或浅紫红, Nm-浅粉蓝或浅橙黄, Np-无色, 晶体多呈半自形-自形的板柱状, 具一组完全解理, 正中-正高突起, 斜消光, 消光角Ng∧c=41°~44°, Np∧a=10°~13°, 正延性, 最高干涉色一级紫红-二级蓝绿, 双折射率0.020, 二轴晶正光性, 光轴角48°。 蓝柱石的拉曼特征峰有3 588, 3 577, 1 060, 907, 638, 571, 393, 255和174 cm^-1, 可作为识别蓝柱石的依据。

矿物与岩石的可见光-近红外光谱特性与内在理化特性紧密相关, 岩矿反射光谱的决定因素是其成分及含量。 为明确鞍山式铁矿反射光谱与铁品位之间的关系, 采用SVC HR-1024便携式地物光谱仪对不同品位的鞍山式铁矿进行光谱测试, 分析铁品位对试样反射光谱的影响规律, 明确试样铁品位与反射光谱相关性较显著的敏感波段, 并基于此建立铁品位定量反演模型。 结果表明, 铁品位对赤铁矿、 磁铁矿反射光谱的影响规律不尽一致, 赤铁矿铁品位的变化不仅会影响试样反射光谱的高低, 还会影响试样反射光谱的形态; 而磁铁矿铁品位的变化不会影响试样反射光谱的形态, 仅会对试样反射光谱的高低产生影响。 赤铁矿铁品位在不同的波段处对试样反射光谱影响规律不尽一致, 在350~1 000 nm波段, 试样反射率大小对铁品位反应敏感, 该波段光谱反射率与赤铁矿铁品位呈现显著线性负相关关系; 在1 000~1 250 nm波段, 反射光谱的斜率对铁品位反应敏感, 二者呈现显著线性正相关关系; 而在1 250~2 500 nm波段, 试样反射光谱受铁品位影响较微弱。 对磁铁矿铁品位与其反射光谱之间的关系进行定量分析, 发现铁品位与反射率呈现显著指数函数负相关关系, 且这种关系在350~2 500 nm波段近乎一致。 然后, 基于铁品位与赤铁矿、 磁铁矿试样反射光谱之间的定量关系, 分别建立了赤铁矿、 磁铁矿铁品位定量反演模型, 并对模型进行了验证。 结果表明, 模型预测的铁品位绝对误差均小于1%, 结果比较理想。 该研究揭示了鞍山式铁矿品位对反射光谱的影响规律, 并建立了铁品位定量反演模型, 为应用光谱分析技术进行铁品位的定量反演提供了新方法。

重庆大足宝顶山释迦牟尼涅槃圣迹图(即卧佛)是世界文化遗产大足石刻群中最大的一尊造像, 亦是世界最大的石雕半身卧佛像。 在千百年自然营力和人为因素的影响下, 大足卧佛表面出现了颜料脱落、 霉变滋生等多种病害。 为了实现“原材料、 原工艺”的保护修复, 需要对颜料成分进行分析鉴定。 利用显微拉曼光谱(μ-Raman)等技术对佛像表面的颜料和打底材料进行了分析鉴定, 同时探讨了其中白色颜料、 绿色颜料的可能来源及颜料种类与霉变的关系。 实验结果表明: 卧佛表面每种彩绘颜料背面均以白色物质打底, 打底材料的拉曼光谱在1 006 cm^-1处存在强特征峰, 与石膏峰位及强度匹配度极高, 且杂质峰少, 鉴定打底材料是较高纯度的石膏(CaSO₄·2H₂O)。 表面装饰有红、 蓝、 白、 绿等彩绘颜料, 其中红色颜料为常见颜料土红(Fe₂O₃), 其性质稳定, 广泛使用在壁画、 彩绘陶器等各类彩绘文物中; 结合偏光显微分析鉴定出蓝色颜料为人工合成颜料群青(Na_6-10Al₆Si₆O₂₄S_2-4), 其颗粒均匀、 粒度一般<5 μm; 白色为常用颜料碳酸铅式铅白(PbCO₃)和罕见颜料砷铅矿(Pb₅(AsO₄)₃Cl)的混合物, 砷铅矿作为颜料在大足石刻属首次发现; 绿色颜料在859 cm^-1处出现最强特征峰, 是AsO4-伸缩振动产生的, 鉴定绿色颜料为少见的氯砷钠铜石(NaCaCu₅(AsO₄)₄Cl·5H₂O)。 大足卧佛绿色颜料氯砷钠铜石和白色颜料砷铅矿均属于砷酸盐类物质, 其矿物属于自然界中稀少的次生矿, 这些颜料可能是由其他颜料转化而来。 在大足卧佛的各色颜料中, 蓝色和红色颜料更易滋生霉斑, 特别是蓝色颜料长霉最为严重, 而含铅铜砷的绿色和白色颜料表面几乎不长霉, 推测可能与铅、 铜重金属盐和砷元素的强毒性有关, 并指出不同颜料对微生物活性的影响存在差异, 该研究为大足石刻彩绘颜料鉴定、 修复材料选择及保护修缮提供了科学依据。

以不同浓度的磷酸三钠溶液为研究对象, 探究紫外/可见吸收光谱用于检测水体中磷酸三钠溶液浓度的可行性。 使用不同光源和不同光程组合的3套吸光度测量装置采集不同浓度下磷酸三钠样液的光谱数据, 进而分别对三组实验数据采用不同预处理方法进行预处理, 偏最小二乘(PLS)模型结果表明三次实验均采用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑预处理方法效果最好; 接着采用蒙特卡洛交叉验证(MCCV)算法对校正集中奇异样本进行剔除, 对剔除奇异样本后的全波段数据建立PLS模型, 模型结果表明MCCV法有助于提高PLS模型的预测性能; 最后采用相关系数法三种实验选取的主要特征波长分别为214.099 8, 218.837 1和204.66 nm, 为了建立一个精度较高且具有普适性的模型, 依据以上三个主要特征波长选取磷酸三钠的特征波段为200~222 nm, 并建立相应特征波段PLS模型, 结果表明该模型可用于磷酸三钠溶液浓度的定量分析和预测。 所以采用光谱技术快速检测水体中磷酸三钠溶液浓度具有一定的可行性, 该研究为开发快速检测水体中无机磷浓度的仪器设备提供一定的理论基础。

硝酸盐浓度是海洋生态系统研究的重要指标。 光学法硝酸盐原位传感器具有测量速度快、 无需化学试剂的优点, 在长时间连续监测方面, 优于镉柱还原法等实验室化学方法。 在计算模型方面目前国内外硝酸盐光学传感器多使用偏最小二乘法(PLS)对紫外吸收光谱进行光谱分析建模, 模型优化难度较大且泛化能力较低, 而神经网络模型理论上能够以任意精度逼近任何非线性连续函数, 样本充足的情况下精度较高, 泛化能力强。 利用自主研制的海水硝酸盐原位传感器, 研究了硝酸盐浓度范围为30~750 μg·L^-1的人工海水的紫外吸收光谱, 建立神经网络模型, 定量计算水中的硝酸盐浓度。 对比研究了单隐藏层和双隐藏层神经网络模型对硝酸盐浓度测量的性能, 确定采用双隐藏层结构, 模型的输入层为200~275 nm波段的吸收光谱数据, 输出层为硝酸盐浓度测量值, 使用sigmoid函数作为激活函数。 采用梯度下降法更新每一层神经网络的权值参数, 学习率为0.26, 迭代55 000次进行网络训练。 通过8组随机验证数据进行模型盲测验证, 得到的双隐层神经网络模型的硝酸盐浓度预测值和实际值的线性相关度较高(R²=0.997), 均方根误差为10.864, 平均绝对误差为8.442 μg·L^-1, 平均相对误差为2.8%, 模型的精度较高, 比单隐层神经网络模型的平均相对误差降低了4.92%, 而利用同样的光谱数据建立的偏最小二乘算法的均方根误差为11.470, 平均相对误差为4.58%, 说明神经网络模型在一定条件下优于PLS模型的精度, 验证了神经网络模型应用于紫外吸收光谱法硝酸盐浓度测量的优越性。 搭载自然资源部“环监01”监测船环渤海航次进行了实际应用测试, 在11个站位与实验室方法进行了比对测试, 两种方法测量结果基本一致, 进一步证明了该方法的可靠性和实用性。

采用尿素还原剂SNCR(选择性非催化还原)工艺脱硝制备的陶瓷板坯料经成型和烧成, 陶瓷板表面常常出现凹坑状表面缺陷, 其成因难以通过坯料的常规化学成分分析判定。 通过XRD, FTIR和TGA-FTIR等多光谱结合的方法分析揭示其形成机理。 研究结果表明: 尿素脱硝坯料和氨水脱硝坯料受热过程中所释放的主要气体是CO₂和H₂O, 但前者不仅释放气体量明显大于后者, 而且还释放HNCO和NH₃气体, 残余尿素会促使气体释放量进一步增大; 尿素脱硝坯料中存在HOCN, HNCO及其盐类等反应产物, 它们会在500 ℃以上逐渐分解产生额外的CO₂气体; 陶瓷板在高温烧成阶段, 坯体中形成大量液相使表面气孔封闭, 坯料中氰酸盐和异氰酸盐持续分解所产生的大量气体难以排出, 在液相中聚集成气泡, 在烧成后的降温过程中气泡破裂或塌陷, 最终造成了陶瓷板表面的凹坑状缺陷。 采用多种光谱结合的方法, 以坯料在XRD谱中17.80°的氰酸钠衍射峰、 FTIR谱中2 226 cm^-1的氰酸根吸收峰以及TGA-FTIR谱中2 241 cm^-1的氰酸气体吸收峰等特征参数为判据, 可以预判坯料质量进而提高陶瓷板成品率。

生鲜调理牛排超过货架期时, 其散发的腐败气味易被调料气味掩蔽, 使消费者难以分辨。 挥发性盐基氮(TVB-N)是表征肉品新鲜度的有效指标。 由于测定TVB-N含量的化学方法繁琐耗时, 利用高光谱对生鲜调理牛排中TVB-N含量进行预测, 并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。 分别在第0, 2, 4, 6, 8天取出制备好的生鲜调理牛排, 进行高光谱数据采集和TVB-N含量测定。 采用1^st Der, 2^nd Der, MC, MSC, SG和SNVT六种光谱预处理方法对光谱数据进行预处理, 并建立偏最小二乘模型(PLS)优选出最佳预处理方法。 采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 变量组合集群分析法 (VCPA)、 间隔随机蛙跳(iRF)、 iRF-CARS、 iRF-VCPA等方法对预处理后的光谱数据进行波长选择, 建立特征波长下的预测模型。 将CARS和VCPA重复运行50次考察其稳定性, 并选择频次较高波长建模与单次运行比较。 结果表明: 在六种光谱预处理方法中, 1^st Der为最佳预处理方法。 CARS和VCPA单次运行时分别选择了21和11个波长, 其中VCPA选择波长建模预测效果更好, 模型的R_C和R_P分别为0.944和0.931, RMSECV和RMSEP分别为1.12和1.28 mg·(100 g)^-1。 统计CARS和VCPA重复运行50次时各波长被选择频次, 结果表明VCPA因其二进制矩阵采样法(BMS)为每个变量提供相同的采样机会而有更好的稳定性。 同时发现两种方法有共同的高频次波长: 694.9, 696.6, 761.8, 763.5, 811.5和813.3 nm等。 将波长被选频次降序排列, 选择与单次运行数量相同的较高频次的波长建模, 所得模型性能较差。 将iRF分别与CARS和VCPA联用, 其中iRF-CARS表现出较强的预测能力, 选择了24个波长建模, 模型的R_C和R_P分别为0.966和0.938, RMSECV和RMSEP分别为0.91和1.22 mg·(100 g)^-1。 这说明将波长区间选择和波长点选择联用可以实现它们的优势互补。 高光谱技术结合波长选择方法可以很好地预测调理牛排中TVB-N含量, 研究可为波长选择算法联用策略和调理牛排新鲜度快速检测提供理论参考。

植物油分类鉴别方法研究在食品安全与质量监管中具有重要的研究意义及应用价值。 近红外光谱方法可实现复杂成分定性与定量分析, 具有无损、 快速的优势, 在植物油鉴别分类方面应用广泛。 研究了基于二维相关近红外光谱的植物油分类鉴别方法: 利用傅里叶变换近红外光谱仪采集不同种类植物油的动态光谱, 对其进行二维相关分析, 得到二维相关同步谱, 同步谱的主对角元素即其自相关谱, 利用主成分分析提取自相关谱的主成分, 最后基于欧氏距离实现植物油种类鉴别。 利用二维同步谱的自相关谱主成分之间的欧氏距离实现常见植物油分类判别, 提高了分类准确性和算法效率。 二维相关分析以正己烷浓度为扰动因素, 采集不同浓度扰动下植物油动态光谱, 选择不同种类植物油近红外吸收光谱差异最大的6 001~6 063 cm^-1波长范围计算植物油样本的二维相关谱。 二维相关分析的计算过程相对于原始谱而言, 其实质就是提取不同品种的植物油随扰动因素变化的特征信息。 而这些特征信息体现在大量的数据点中(二维相关同步谱矩阵), 因此需要进一步降低变量维度。 二维同步谱的对角线元素, 即其自相关谱, 代表了不同波长处光谱强度随扰动因素变化的程度, 这里用自相关谱来代替二维同步谱, 大大减少了变量数量。 为了进一步降低数据维度, 对各种类植物油的自相关谱进行主成分分析, 将自相关谱主成分作为分类模型参数。 通过计算各种类植物油自相关谱主成分之间的欧式距离, 在择近原则基础上实现不同种类植物油鉴别。 实验结果表明, 二维相关近红外光谱与其特征提取方法相结合可以提高植物油分类准确度, 基于自相关谱主成分之间欧式距离的分类方法也为食用油鉴别应用以及自动化处理提供了有效手段。

奶粉中蛋白质的含量是决定奶粉品质的重要指标。 奶粉可以通过掺杂三聚氰胺以虚假提高奶粉中蛋白质的检测值, 严重危害了消费者的身体健康。 采用傅里叶变换中红外光谱(FTIR)联合化学计量学的模式识别方法(模型)对奶粉中的三聚氰胺进行快速鉴别, 借助模式识别技术实现了对中红外光谱客观量化的解析, 克服了谱图比对鉴别的局限性、 复杂性及主观性。 分别配置纯奶粉样品和具有不同质量浓度(0.01‰~0.2%)三聚氰胺的掺伪奶粉样品。 扫描得到样品的中红外透射光谱数据后, 首先对原始光谱数据进行归一化预处理, 然后采用包括无监督(聚类)和有监督(判别)的多种模式识别(分类)方法进行综合分析比较。 其中, 传统的主成分分析(PCA)、 距离判别法(欧式距离和皮尔逊相关系数)和非负矩阵分解(NMF)无监督模式识别方法均无法准确鉴别出纯奶粉和掺三聚氰胺的奶粉样品; 采用有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型识别掺伪奶粉样品时, 识别灵敏度与特异度也较低; 最后采用线性判别分析方法(LDA)和非相关线性判别分析方法(ULDA), 成功地实现了含三聚氰胺掺伪奶粉的鉴别, 识别灵敏度和特异度均达到100%。 尤其ULDA方法最大化了两类样本之间的距离, 筛选出包含最佳分类信息的特征变量, 仅用一个判别矢量便可对样本进行区分。 利用ULDA方法进行了红外光谱重要变量(特征波长)的筛选, 考察了保留变量与识别准确率的关系, 在保留较少变量数目下实现了纯奶粉与掺三聚氰胺奶粉的鉴别, 对于奶粉中三聚氰胺的定性识别浓度可低至0.01‰。 因此, 提出基于中红外光谱快捷、 准确地识别奶粉中掺入低含量三聚氰胺的模式识别模型, 相比传统的化学分析方法有优势, 为奶粉的掺伪识别与质量控制提供了有效的途径, 并可拓展应用到其他食品的真伪优劣的鉴别中。

糖度是评价脐橙内部品质的重要指标之一, 由于水果自身尺寸差异, 造成糖度预测模型稳健性差, 预测精度不高, 因此消除水果尺寸差异带来的影响, 对提高水果分选模型精度具有重要意义。 对比分析了脐橙漫透射、 多点发射与接收及环形发射与接收漫反射光谱, 其中, 不同检测平台上, 由于光程差的不同, 大果光谱能量均比小果光谱能量要强, 而环形发射与接收漫反射光谱能量要强于其他两种光谱, 漫透射光谱能量最弱, 波峰与波谷位置大致相同。 分别建立不同检测方式下脐橙尺寸预测模型, 其中, 漫透射检测方式下尺寸预测模型的预测集相关系数为0.60, 预测集均方根误差为3.95 mm, 多点发射与接收漫反射检测方式下尺寸预测模型的预测集相关系数为0.97, 预测集均方根误差为1.46 mm, 环形发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.96, 预测集均方根误差为1.73 mm。 分别建立三种不同检测方式下大果、 小果、 混合果以及多元散射校正预处理的混合果糖度预测模型, 小果的糖度预测模型精度均要高于大果和混合果, 其中漫透射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.76, 预测集均方根误差为0.81°Brix, 多点发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.72, 预测集均方根误差为0.97°Brix, 环形发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.72, 预测集均方根误差为0.93°Brix。 经过多元散射校正预处理光谱后, 近红外漫透射光谱的混合果模型精度要优于小果的模型, 模型预测集相关系数为0.84, 预测集均方根误差为0.64°Brix, 而在两种漫反射检测方式中, 多混合果模型精度反而降低。 实验结果表明: 在漫透射检测方式中, 使用多元散射校正预处理光谱可以消除尺寸差异影响, 在漫反射检测方式中, 先进行尺寸分选, 再进行糖度分选, 也可以避免尺寸差异带来的影响。 该研究为大宗水果快速在线分选提供了参考和理论支持。

糊化特性是小米的最重要加工特性之一, 对小米的加工性能及产品质量有重要的影响。 基于可见-近红外光谱特征信息, 在不粉碎小米颗粒的状态下, 提出了一种快速无损检测小米的糊化特性的方法。 首先, 获取小米在370~1 020 nm范围内漫反射光谱后, 将小米粉碎成小米粉, 使用RAV快速粘度分析仪测定小米粉的峰值粘度(PV)、 最低粘度(TV)、 衰减值(BD)、 最终粘度(FV)、 和回升值(SB)、 糊化温度(GT)以及峰值时间(PT)等7个糊化特性指标。 然后, 对原始光谱进行Savitzkye-Golay(SG)平滑、 多元散射校正(MSC)和一阶导数法(1-D)预处理。 最后, 结合三种处理光谱和小米糊化特性指标值, 通过Sample set partitioning based on joint x-y distances(SPXY)方法确定样本的校正集和验证集; 基于连续投影算法(SPA)选择了特征波长, 利用特征波长反射光谱信号建立了小米糊化特性指标的多元线性回归(MLR)预测模型, 并使用验证集样本验证MLR模型的预测准确性。 糊化指标预测结果: 对于粘度指标中的PV、 TV和SB参数值, 经过MSC预处理后光谱, 分别选择了9, 17和18个特征波长建立的MLR模型的预测结果最好, 预测相关系数(R_p)分别为0.934 7, 0.825 5和0.874 6, 预测误差(SEP)分别为174.039 7, 67.220 3和74.281 8; 对于BD值, 经过S-G预处理后选择了14个特征波长的MLR模型预测结果最好, R_p为 0.924 4, SEP为178.020 1; 此外, 对于FV参数值, 经过1-D处理后选择了16个特征波长所建立MLR模型的预测相关系数R_p为0.853 1, SEP为132.166 7。 研究结果表明, 利用可见-近红外光谱结合SPXY和SPA算法在不粉碎小米的状态下对其糊化特性进行检测是可行的。 本研究为小米产品相关企业在生产前期, 通过快速测定小米原料糊化特性, 进而评估产品加工品质提供一种新的技术手段, 具有较强的实际应用潜力。

移动窗口平滑集成CARS算法(MWS-ECARS)是一种稳定的特征变量提取算法。 在前人研究的基础上, 提出了两种基于不同窗口平滑算法改进的MWS-ECARS对红茶光谱降维, 并与原始的MWS-ECARS、 常用的连续投影算法(SPA)、 竞争性自适应重加权算法(CARS)、 移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)比较, 建立偏最小二乘算法回归模型(PLSR), 选择出最优红茶等级判别模型。 两种改进的MWS-ECARS方法分别是窗口高斯滤波平滑集成CARS(gaussian filter ECARS, GF-ECARS)、 窗口中值滤波平滑集成CARS(median filter ECARS, MF-ECARS)。 CARS算法运行n次(该研究n=1 000), 整合波长及其对应的挑选频率并用不同的窗口平滑算法对挑选频率进行平滑, 窗口宽度均为3~31, 窗口步长均为2; 将通过不同窗口宽度和平滑算法平滑过的挑选频率进行阈值的设定, 起始阈值及步长均为20; 最后选择出挑选频率大于阈值的波长, 建立PLSR模型, 以预测集相关系数(Rp2)为判断因子, Rp2越接近1, 说明建立的模型预测能力更为准确。 结果表明: 改进后的GF-ECARS算法提取的特征变量建立红茶等级判别模型的结果最好, Rp2达到0.969 2。 原因是在窗口高斯滤波平滑算法中, 随着窗口宽度增大, 其曲线上各点的振幅差距会变小。 在高斯算法加权平均的过程中, 不容易出现将低频的波长与高的权值相联系。 在实际应用中, 往往会出现有效波段的挑选频率较低的情况, 可以通过选择窄窗口宽度的高斯滤波对其进行平滑。 另外, 高斯曲线的特征能使高斯滤波很好的保护窗口边缘图像的细节。 虽然MF-ECARS算法的建模结果比原始MWS-ECARS略差, 但其Rp2仍然达到了0.96以上, 表明改进后的算法能提高原始模型的预测能力。 不同窗口平滑算法的 MWS-ECARS提取特征变量不同, 但随着平滑窗口宽度的增加, 特征变量区间连续性都在增强, 数目均在减少。 三种MWS-ECARS算法的预测集相关系数都显示出它们比常用的SPA, CARS和MWPLS三种降维算法更有效, 更稳定。 为光谱数据的选择性降维算法研究提供参考。

应用近红外光谱技术实现农产品产地、 质量等级等属性特征的快速、 准确鉴别, 在农产品的收购、 加工中可发挥重要作用。 目前, 应用近红外技术实现上述目标虽有一些文献报道, 但已实际应用的事例却很少, 其主要原因在于所建模型的可靠性尚存在一定问题。 以来自四川省内不同部位(不同等级)的烟叶样品为例, 基于主要化学成分, 近红外光谱和定性判别结果评价了烟叶等级识别模型的可靠性; 并通过探究主要化学成分和光谱特征分析了四川省烟叶的等级特征。 研究结果表明: 在一定生态产区范围内, 可建立可靠性较好的烟叶等级识别模型, 物质信息基础和模型识别结果的一致性可验证模型的可靠性。 通过探究化学成分和光谱特征, 分析了四川省不同等级烟叶具有的化学成分特征: 上部烟叶具有低总糖, 高烟碱, 高总氮, 高纤维素, 高酰胺的等级特征; 中部烟叶具有高总糖, 中烟碱, 中总氮, 中纤维素, 中酰胺的等级特征; 下部烟叶具有高总糖, 低烟碱, 低总氮, 低纤维素, 低酰胺的等级特征。 本文得出的依据物质信息基础判定定性模型可靠性的方法, 以及基于化学成分和近红外光谱特征分析烟叶等级特征的方法, 对其他农产品的建模和化学成分特征分析具有参考价值。

果品内部化学基础信息与光谱信息较好对应是提高模型的关键。 大量的皮厚、 体积大的水果果肉在可见-近红外区域透光性差、 光折射角度难以确定、 化学基础信息获取不准, 导致品质预测效果差。 以西瓜为研究对象, 对西瓜不同区域的可溶性固形物与品质属性的内在联系进行探讨。 水果市场购买360个西瓜样品, 在线检测装置采集光谱时参数用两种设置: 积分时间100 ms、 电流8.0 A和积分时间为150 ms, 电流8.15 A, 后者的光谱吸收峰值强度更高。 西瓜可溶性固形物含量测定时, 将西瓜分为8份, 分别测量心糖、 中糖、 外围糖、 底边糖(SSC)和混合糖(SSC)的平均值, 西瓜内部不同区域可溶性固形物有较大的差异, 果中心的心糖值最高, 而越靠近瓜皮区域的糖度值越低。 以西瓜不同区域可溶性固形物为因变量, 卷积平滑(S-G)降解光谱噪声后的光谱为自变量建立可溶性固形物偏最小二乘预测模型, 建模集270个, 预测集90个。 对比模型发现, 提高分选装置的积分时间和卤钨灯电流, 可以增加可溶性固形物模型预测精度; 局部区域的可溶性固形物作为模型的因变量预测效果也高于混合糖为因变量建立的模型。 由于可见-近红外入射后在瓜果内部发生一定角度的折射、 光停留在浅层区透射等原因, 靠近瓜皮的底边糖区域表征了较多的西瓜果肉信息, 建模效果最佳, 预测集相关系数为0.89, 均方根误差为0.24, 建模集相关系数为0.96, 均方根误差为0.18。 而中糖、 外围糖等具有一定深度且在光的直线区域表征的西瓜果实内部信息较少, 建模效果较差。 因此西瓜底边糖为最佳的可溶性固形物采集区域。 研究结果揭示了水果光散射规律特征及其与品质属性的内在联系, 可供实现光谱数据库和分析模型的在线更新参数。

盐碱胁迫是影响芸豆产量和质量重要的逆境因子之一。 农作物盐碱胁迫的研究一般是通过传统的化学研磨萃取法, 其操作繁琐且存在破坏性和耗时长等不足, 目前对于盐碱胁迫下芸豆冠层近红外光谱(NIR)特性提取以及快速无损检测度的研究鲜有报道。 为解决苗期芸豆盐碱胁迫程度快速检测的难题, 基于近红外光谱技术, 以苗期芸豆为研究对象, 研究苗期芸豆健康和多等级盐碱胁迫的光谱曲线特性, 提出一种盐碱胁迫下芸豆冠层NIR光谱特性分析及检测的新方法。 首先选取吸光度值较强的990~2 452 nm范围内苗期健康和受盐碱胁迫的芸豆冠层光谱数据, 选用二次多项式自动拟合去趋势算法(DT)对原始光谱数据进行预处理, 然后优选竞争性自适应重加权采样算法(CARS), 从预处理后的数据中提取出95个对盐碱胁迫敏感的特征波长。 利用径向基函数作为隐含神经元, 构建三层前馈神经网络结构为95-282-7型(RBF), 通过训练集样本确定网络参数, 将网络前向输出值编码为二进制向量, 最后解析输出向量至盐碱胁迫等级, 完成苗期芸豆盐碱胁迫程度快速检测方法。 结果表明: (1)对原始光谱曲线进行多种预处理, 研究结果中相关性范围为0.339 4~0.946 1, 其中DT预处理光谱的相关性范围为0.943 3~0.946 1, 平均值为0.944 7, 能够提高快速检测芸豆盐碱胁迫的精度。 (2)针对DT预处理后的芸豆冠层近红外光谱曲线, 优选CARS算法提取出95维度的光谱特征波长向量, 芸豆波长总数减少了93.51%, 有效保留了对盐碱胁迫敏感的特征信息源。 (3)应用CARS-RBF模型进行自动快速检测芸豆盐碱胁迫程度中学习次数为282次, 均方误差(MSE)为0.009 938 59, 模型检测准确率达到97.73%, 因此该方法是一种芸豆盐碱胁迫程度的快速无损检测的新途径, 能够为其他农作物盐碱胁迫程度的快速无损检测提供技术借鉴。

土壤有机质是土壤肥力的重要指标, 也是全球土壤碳的重要存在形式, 快速估算土壤有机质含量及其变化是保障粮食安全与评估气候变化的前提与基础。 传统的土壤有机质测定方法存在周期长、 成本高、 有污染物排放等不足。 近年来的大量研究表明, 土壤反射光谱技术可以成功实现土壤有机质估算, 具有时间短、 成本低、 无污染、 无破坏等特点。 但反射光谱技术仅能估算点状土壤样品有机质含量, 要实现土壤有机质的空间制图还必须借助空间插值技术。 成像光谱技术(也称为高光谱成像技术)为每个像元采集一条光谱曲线, 实现了图谱合一, 为土壤有机质空间制图提供了技术基础。 目前利用成像光谱开展土壤有机质制图的研究尚处于起步阶段, 利用室内可见-短近红外波段的成像光谱数据建立土壤有机质光谱指数可以探讨土壤有机质成像光谱估算的机理, 从而为土壤有机质遥感制图奠定理论基础。 建立600 nm“弓曲差”光谱指数并分析其与土壤有机质的相关关系, 通过1 000次随机划分数据集、 建立“弓曲差”非线性回归与偏最小二乘回归模型并对比结果精度, 探讨成像光谱数据估算土壤有机质的可行性。 结果表明, 研究区土壤有机质含量偏低, 变化范围较大, “弓曲差”与有机质含量呈显著的对数关系; 对数函数可以较好实现土壤有机质的建模与预测, 拟合结果稳定性较好, 精度优于偏最小二乘回归。 原因可能是由于偏最小二乘回归所使用的全部光谱数据中包含了部分与有机质无关的信息, 影响了偏最小二乘回归结果精度。 所以, 使用三个波段光谱信息建立的光谱指数“弓曲差”可以用于成像光谱数据的有机质制图, 从而为未来开展土壤有机质卫星遥感制图提供新的思路与方法。

为了提高土壤重金属激光诱导击穿光谱特征谱线的稳定性, 进而提高土壤定量分析的精度, 将图像寻优与激光诱导等离子体技术相结合对土壤中的Cu元素进行分析。 通过实验对比分析了 Cu Ⅰ 324.75 nm与 Cu Ⅰ 327.40 nm两条谱线的特性, 最后选取了Cu Ⅰ 324.75 nm作为分析谱线。 利用小波变换对光谱进行了降噪处理, 排除了基底效应对结果的影响, 提高了光谱的稳定性。 随后对不同延时下等离子体图像进行实时采集, 分析了延迟时间对光斑面积与光谱强度的影响, 确定了最佳延时为900 ns。 在最佳延时、 相同能量下, 对不同浓度土壤有寻优模型的光谱数据RSD与无寻优光谱数据的RSD进行了对比。 通过图像寻优模型选取最优的等离子体图像, 利用选取后的谱线数据进行计算, 发现不同浓度土壤的RSD都有较大改善, 无寻优条件下, 各浓度的RSD分别为5.39%, 6.22%, 7.56%, 8.42%和9.63%; 寻优条件下, 各浓度的RSD分别为3.24%, 4.47%, 5.32%, 6.13%和7.21%。 图像寻优的方法有效抑制了连续背景辐射, 提高了光谱的稳定性和重复性。 与没有经过图像寻优的数据相比, 经过图像寻优模型的谱线RSD分别下降了2.15%, 1.75%, 2.24%, 2.29%和2.42%。 大大提高了土壤中Cu元素含量的检测稳定性。 最后, 利用内标法对土壤重金属进行定量分析, 相比于无寻优条件下, 有寻优条件下定标模型的精确度和稳定性都有提高, R²由0.978提高到了0.995。 由以上数据可知图像寻优技术大大提高了光谱的稳定性, 在土壤重金属LIBS检测中图像寻优技术可以很大程度地提高LIBS技术对元素检测的定量分析能力。

为实现现场、 快速且相对准确地获得规模化奶牛场粪便从牛舍到还田前各环节的全氮含量, 连续6天采集天津市某典型奶牛场粪便处理全过程环节(收集—筛分—堆储)111个粪便样品, 使用电热鼓风干燥箱将样品烘干后粉碎并过18目筛。 采用凯氏定氮仪测得各环节样品中全氮含量, 其浓度范围为0.20%~3.86%; 采用美国PE公司的傅里叶近红外光谱仪在4 000~12 000 cm^-1范围内采集所有样品的近红外漫反射光谱。 基于蒙特卡洛交叉验证法对异常样品进行检查, 剔除17个异常样品, 并对剩余94个样品的近红外漫反射光谱进行SG一阶导数与去噪预处理。 接着对94个样品预处理后的近红外漫反射光谱数据进行主成分分析, 前两个主成分可以解释所有变量方差的89%, 通过主成分分析得出规模化奶牛场粪便处理全过程环节样品的变异情况: 从鲜粪到混合粪环节, 样品的性质和有机组分变化不大, 而到垫料环节, 性质和有机组分发生较大变化, 表明粪便样品随着处理环节的变化, 其性质和组成在发生动态的变化。 因此, 要实现对规模化奶牛场粪便处理全过程环节样品动态的、 实时的总氮快速检测, 就必须建立适用于粪便处理全过程环节的定量分析模型。 最后, 采用K-S法从94个样品中选择63个样品, 包括24个鲜粪样品、 28个混合粪样品、 11个垫料样品, 作为校正集建立规模化奶牛场粪便处理全过程环节定量分析总氮的偏最小二乘模型。 利用所建立的全环节模型对预测集31个未知样品, 包括12个鲜粪样品、 9个混合粪样品、 10个垫料样品, 进行预测, 预测浓度与实际浓度的相关系数(R)为0.91, 预测均方根误差(RMSEP)为0.151%。 表明: 将近红外漫反射光谱与化学计量学结合快速定量分析规模化奶牛场全程粪便中全氮的含量完全可行, 为粪便全氮快速检测近红外仪器的开发和现场应用提供理论和实验依据, 为粪便定量还田提供技术支撑。

焚烧秸秆对大气环境具有很大的危害, 燃烧过程中重金属元素会随着烟尘飘散到空气中, 严重污染大气环境, 探测随秸秆燃烧烟尘扩散到空气中的重金属元素具有重要意义。 采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对秸秆燃烧烟尘进行原位在线探测, 对其中的重金属元素进行在线分析。 实验仪器由Nd:YAG单脉冲激光器(波长1 064 nm, 激光能量为290 mJ·pulse^-1, 重复频率10 Hz), Avantes光谱仪(AvasSpec-ULS2048-4Channel-usb2.0, 光谱检测范围200~890 nm, 分辨率0.13 nm)、 反射镜、 聚焦透镜(焦距为150 mm)、 时序发生器组成, 光谱仪的延迟时间设定为6 μs。 激光器发射出的激光经反射镜与聚焦透镜聚集到烟尘中, 并产生高温等离子体, 经光谱仪采集信号获得LIBS光谱。 实验样品为华东地区成熟水稻茎叶。 首先对空气进行LIBS探测, 可以从光谱图中观察到N, O, H_α和H_β等元素, 同一实验条件下再对烟尘进行LIBS探测并得到光谱图, 观察到秸秆燃烧产生的烟尘中含有C, Mg, Ca, Mn, Na和K等元素, 其中Mn为重金属元素, 验证了LIBS探测秸秆燃烧烟尘中重金属元素的可行性。 在烟尘光谱图中同时观察到CN分子(自由基)谱线的存在, 秸秆燃烧过程中产生的CO₂分子在激光的辐射下与空气中的N₂发生反应生成CN分子(自由基), 在同一条件下对激光焦点进行人工吹气, 得到的光谱图中同样探测到了CN分子谱线。 利用LIFEBASE软件拟合烟尘中的CN分子谱线, 获得拟合数据, 同时得到CN分子的振动温度为8 000 K, 转动温度为7 700 K。 制备含铅的秸秆样品, 将相同质量的两份样品分别浸泡在不同浓度的乙酸铅溶液中, 并进行烘干处理。 对两种样品进行LIBS探测并得到光谱图, 通过对比含铅秸秆样品与原始秸秆样品, 含铅秸秆样品的光谱图中多出波长为357.261, 363.898, 368.370, 373.945和405.747 nm的五条谱线, 与NIST数据库对比发现五条谱线都为铅元素的光谱线。 以CaⅡ(393.329 nm)谱线为参考线对含铅样品的光谱图进行归一化处理, 观察到含铅浓度高的样品光谱图中铅的特征峰值强度比含铅浓度低的样品光谱图中铅的特征峰值强度高, 验证了激光诱导击穿光谱技术对秸秆燃烧烟尘中重金属元素的半定量分析的可行性。

白矮主序双星是一类双星系统, 主星是一颗白矮星, 伴星是一颗小质量的主序星。 白矮主序双星对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。 通过研究白矮主序双星的光谱, 可以获取许多物理参数如有效温度、 金属丰度、 表面重力加速度等。 这些物理参数的准确测量, 不仅可以解决白矮主序双星等密近双星的分类问题, 而且为研究双星理论模型提供了基础数据。 白矮主序双星的光谱是复合光谱, 由主星和伴星的光谱构成。 其光谱存在两大局限性, 一是噪声的干扰; 二是蓝端和红端分别被主星和伴星的光谱特征抑制。 通过分析白矮主序双星光谱, 将光谱进行分解, 分别获得白矮星和伴星的光谱是一个非常有意义的课题。 目前主流的分解方法是使用大量的白矮星和M型恒星模板光谱对白矮主序双星光谱进行拟合, 并用最好的一组光谱组合代表白矮星和伴星的光谱, 由此获得恒星的各种物理参数。 由于这种方法需要遍历所有的光谱组合, 通过模板进行χ²最小化进行匹配, 导致算法需要消耗大量的计算资源。 生成对抗网络在信号重构上有较好的效果和应用, 基于生成对抗网络, 通过搭建一个用于分解白矮主序双星光谱的神经网络来实现光谱分解, 通过网络直接生成白矮星和伴星的光谱。 该网络模型是一个无监督的学习模型, 模型训练时只需要白矮主序双星光谱、 白矮星模板光谱、 M型恒星模板光谱三种光谱数据进行训练, 不需要其他分解方法的中间结果。 所提出的模型易于优化, 部分网络模型可以用卷积神经网络、 循环神经网络等替换, 那些可用于对抗神经网络的改进和优化方法也同样适用于该网络模型。 该实验模型使用PyTorch深度学习框架进行搭建, 并用GPU加速训练。 使用该方法对SDSS的1 746条白矮主序双星光谱进行分解, 并与其他方法进行比较, 结果表明训练好的网络模型在消耗较少的计算资源的情况下, 可以给出与其他方法相近的结果, 说明此模型有较好的分解光谱的能力。 该方法也可以应用于其他双星光谱的分解。