光解离光谱在气相离子结构及动力学研究中发挥着重要的作用。 这种方法非常灵活, 可在实验室中利用不同种类的激光器及质谱仪的结合来开展相应的研究。 但也存在一些问题, 例如, 自动化水平低, 费时, 长时间的操作容易引入人为错误, 使实验结果的可信度降低。 为解决此类问题, 该工作开发了一套可用于光谱自动采集和分析的程序AutoMS。 该程序包含: (1)AutoSpecMS用于在无需改变原仪器配套的商业化操作软件的前提下, 实现多台商业激光器及一台商业高分辨FT-ICR质谱仪的集成, 只需要预设参数即可自动获取action光谱; (2)AutoDataMS用于实验数据的分析, 可以通过一维、 二维或三维图示的方法来展示光解离质谱和光谱等。 为验证改程序的可行性, 针对tetraphenylpyrrin(四苯基卟啉, TPP), tetra(4-carboxypyryl)porphyrin(四对羧基苯基卟啉, TCPP)以及tetra(4-aminophenyl)porphyrin(四对氨基苯基卟啉, TCPP)三种卟啉衍生物分别开展了相应的实验。 使用光解离光谱自动采集程序采集了TPP, TCPP和TAPP在210~700 nm波段的紫外-可见光解离光谱。 同时获得了相关光解离碎片离子的单通道光谱, 有利于用户对所研究体系的解离机理及解离动力学等方面开展深入的分析探讨。 光解离质谱可观察到目标离子在特定波长激光照射下的具体解离碎片, 与光解离光谱相结合, 可以更好地帮助研究者理解离子在特定波段内的光解离行为。 使用AutoDataMS可分别获得样品的2D及3D光解离质谱-光谱, 增强了结果的可视化, 使研究者更方便地获得光谱中的相关信息。 对数据进行进一步分析可看出, 不同的取代基对紫外可见光谱的吸收产生了差异明显的影响。 此外通过AutoDataMS程序的功能扩展, 还实现了对质子化TPP在500~650 nm波段内各离子的相关度分析, 加深了对实验数据的理解。 由此可见该方法及程序具有较好的扩展性和实用性, 并可以为其他相关的工作提供很好的参考。

对转炉炼钢终点的实时精准控制能够有效提高钢铁产出的质量, 炉口火焰光谱在炼钢不同时期的变化明显, 对其进行分析处理并与机器学习方法相结合可有效用于炼钢终点的实时控制。 针对炉口火焰光谱数据量大、 现有方法对光谱特征提取在可信度和实时性上不足的缺陷, 提出一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)结合迭代式连续投影算法(ISPA)的光谱特征波长选择方法, 该方法在有效解决模型过拟合问题的同时, 能够降低高维数据计算的复杂度。 将火焰光谱数据沿波长方向进行窗口划分后, 使用CARS进行计算选出特征窗口波段, 再将迭代式选择与传统连续投影算法相结合, 通过重复迭代精选出特征波长, 在此基础上使用支持向量机回归(SVR)建立炼钢终点碳含量预测模型。 实验采集363组炼钢后期的炉口火焰光谱数据作为样本, 并对其进行Savitzky-Golay平滑预处理。 使用WCARS-ISPA算法从全光谱数据中选出10个特征波长作为SVR模型的输入, 碳含量为模型输出, Kennard-stone算法对训练集和测试集进行划分, 选择碳含量的平均预测误差、 预测误差在±2%以内的命中率以及运行30次的平均时间作为模型评价指标。 实验结果显示, 模型的平均碳含量预测误差为1.413 2%, 命中率高达90.63%, 运行时间为0.019 679 s。 与使用全光谱和WCARS-ISPA, CARS-SPA, WCARS和SPA四种不同特征选择方法选出的特征波长建模得到的结果进行对比, 基于WCARS-ISPA方法选出的特征波长建立的终点碳含量预测模型误差最小、 命中率最高。 提出一种新的炉口火焰光谱特征波长提取方法, 使用窗口竞争性自适应重加权采样结合迭代式连续投影算法选取特征波长, 并在此基础上建立转炉炼钢终点碳含量预测模型, 实验结果表明, 该方法能够有效提取火焰光谱特征, 所建模型能够对转炉炼钢终点进行准确预测, 满足工业生产的实时控制要求, 为实际生产提供可靠帮助。

采用了一种针对针的放电结构, 将其放置在一个高纯氩气的密闭腔室中, 通过施加正极性的过电压产生可重复的大气压纳秒脉冲放电, 并提出建立大气压放电的连续辐射模型来诊断氩气纳秒脉冲放电中的电子温度。 实验利用电压和电流探头分别获取放电过程中的电压和电流波形图, 其放电脉宽约为20 ns。 通过消色差透镜、 单色仪和ICCD等光学系统的组合来测量放电正柱区在不同时刻(0<t<20 ns)的时间分辨发射光谱。 结果表明, 放电中连续谱的强度随时间先增加(0<t<10 ns)后减小(10 ns<t<20 ns), 但是氩原子的谱线强度则随时间的增加而一直增大。 研究表明连续谱强度与电子密度成正相关, 因而电子密度随着时间也是先增加而后减小, 这与放电电流的变化规律是完全一致的。 根据连续谱模型拟合得到放电过程中(0<t<10 ns)的电子温度为(1.4±0.2) eV。 随着驱动电压的下降(10 ns<t<20 ns), 电子温度逐步减小至0.9 eV。 在0<t<10 ns中, 激发态氩原子主要是由电子碰撞激发产生的, 因而谱线强度随着电子密度的增加而增大。 然后, 随着电子温度的减小, ${Ar_{2}}^{+}$复合反应速率激增, 导致电子与离子的复合过程主导产生激发态氩原子, 即谱线强度继续增大。 通过加入0.5%的水蒸气以获取OH的振转光谱。 实验发现, OH(A)的产生机制使其偏离玻尔兹曼平衡分布, 本文采用了双温的OH(A-X)光谱模型来考察气体温度。 在放电过程中, 气体温度保持不变, 大约为400 K。 此外, 水蒸气的加入使得短波长的连续谱发生显著增强。 光谱分析认为H₂O在放电中能够解离产生H₂, 继而与氩原子的亚稳态发生能量转移生成激发态H₂($a^{3} \sum^{+}_{g}$)。 H₂($a^{3} \sum^{+}_{g}$)将会自发辐射跃迁到排除态H₂($b^{3} \sum^{+}_{u}$), 同时发射短波长的连续谱。 由于短波长的连续谱对电子温度(T_e>1 eV)的响应较为灵敏, 所以载气中少量的水蒸气将会对连续谱诊断电子温度带来较大的影响。

随着现代工业的发展, 复杂加工环境和对象、 大动态范围、 高效率和高精度激光加工需求愈加迫切, 在线监测并实时优化激光加工参数是一条重要的解决途径。 与此同时, 激光与物质相互作用时可产生与加工参数、 加工过程和目标特性密切相关的光信号和表面光学特性变化, 在线测量光信号光谱可分析加工过程和状态, 故光谱测量有望成为一种重要的激光加工在线监测手段。 实际上, 光谱测量已应用于激光焊接、 激光切割和钻孔、 激光清洗打磨、 微纳结构制备和增材制造等几乎所有激光加工工艺, 具有分辨率高和光谱信息丰富等特点。 分析和总结了用于激光加工在线监测的光谱测量技术, 包括等离子体光谱、 反射光光谱和非线性光信号光谱等。 基于单脉冲和多脉冲激光加工激发等离子体信号的光谱测量, 除实现化学成分定性和定量监测外, 还可以根据特征谱线相对强度变化实时调焦, 根据等离子体温度监测和调控激光加工过程中与热效应相关的物理过程; 作为一种无损伤且工作距离较远的监测方法, 反射光光谱监测可通过测量特定波段反射光信号光谱积分功率、 特征谱线和波段位置和强度来有效监测材料表面清洁度、 损伤、 色度和成分变化等; 而在特定条件下产生的谐波信号、 荧光信号和拉曼信号等非线性光信号, 尽管应用场景有限, 但提供了一种实现成分、 焦距和材料损伤等监测的新方法。 进而, 展望了光谱测量在激光加工在线监测上应用的未来发展趋势, 包括多种光信号的光谱协同监测与光、 声、 温度及图像等多种信号测量的复合监测。 同时, 人工智能技术与在线监测和激光加工的深入结合将进一步推动激光加工技术的智能化发展。

颜料是彩绘文物的重要物质组成和艺术表现形式, 文物颜料的保护一直是文化遗产保护领域的热点和难点。 文物具有不可再生的特性, 文物颜料的原位、 无损、 微样本的准确分析是该类文物保护的重要工作。 随着各种微束技术的进步, 微区光谱分析技术以精准微区定位、 快速光谱扫描的工作方式, 在文物保护研究中具有独特的优势, 因而其应用得到了快速发展。 从颜料成分分析、 颜料降解褪色分析、 保护效果评价等方面探讨了微区X射线荧光光谱分析(μ-XRF)、 微区激光诱导击穿光谱分析(μ-LIBS)、 微区拉曼光谱分析(μ-Raman)、 微区红外光谱分析(μ-FTIR)、 微区X射线吸收近边结构光谱分析(μ-XANES)、 微区时间分辨光致发光光谱分析(μ-TRPL)、 微区褪色测试(μ-FT)等技术在彩绘文物颜料保护中的应用、 特点及技术难点, 并从消除测量干扰、 改进测量装置、 研发联合装置等方面展望了微区光谱技术的发展趋势。 其中, μ-XRF, μ-LIBS, μ-Raman和μ-FTIR是目前颜料成分分析常用的微区光谱分析技术, 而且μ-Raman和μ-FTIR在保护效果评价中应用广泛, μ-FTIR和μ-XRF还可用于颜料降解分析。 常用微区光谱技术联用并结合PCA分析和相关分析技术不仅可以鉴别文物颜料, 还能为文物产地、 文物断代及其真伪鉴别提供科学依据。 特别是μ-XANES, μ-TRPL和μ-FT等方法属于国际领先的文物颜料分析技术, 对文物颜料降解产物鉴别和分布可视化分析、 颜料的起源和历史、 颜料粒子迁移相关的降解现象、 颜料的耐光性等研究起着关键作用。 然而, 目前这些方法在国内文物保护领域应用很少。 因此, 该研究对于推动我国文物分析及文物保护的发展具有重要意义, 为文物颜料的鉴定、 保护和修复提供科学指导。

在农业生产中施用农药可提高农产品的产量, 然而农药的过量使用也威胁着我国农产品的质量安全, 因此对农产品的农药残留进行快速有效的检测成为农业生产大环境下的迫切要求。 荧光光谱分析技术具有突出的高灵敏度以及有利的时间标度, 对多组分农药残留检测具有良好的分辨能力, 与气相色谱法、 液相色谱法、 气-质联用法等农药残留检测方法相比具备前处理简单、 检测速度快等优点, 在复杂的农药残留检测环境中有较大的优势。 介绍了基于荧光光谱分析技术的农药残留快速检测方法, 概述了传统的荧光光谱分析方法在农药残留检测上的应用, 以及荧光光谱分析结合同步-导数法、 三维荧光光谱、 人工神经网络, 生物传感器, 金属纳米材料等方法与技术用于农药残留检测的研究发展现状, 分析了基于荧光光谱分析的农药残留检测现阶段仍存在的局限与挑战, 以及未来发展趋势。 荧光光谱分析技术在农药残留检测上的普遍推广及应用需通过荧光检测仪器不断朝集成化、 模块化发展来实现, 使得检测更快捷高效。

病原菌检测对于保障饮用水和食品安全, 应对突发公共卫生事件至关重要。 现行检测标准或方法存在操作耗时费力, 成本高等缺陷, 难以满足现代社会高时效性要求, 因此开发操作简单、 低成本的病原菌快检技术迫在眉睫。 近年来, 随着激光技术和光电探测技术的高速发展, 能够快速获取微生物指纹信息的激光光谱引起了研究者的广泛关注, 其中表面增强拉曼光谱(SERS)和激光诱导击穿光谱(LIBS)由于具有快速、 原位无损或微损检测等优点, 在病原菌快速检测领域广受关注。 SERS作为一种分子振动光谱技术, 是在常规拉曼(Raman)光谱中引入具有光学信号放大作用的贵金属纳米结构, 实现Raman信号数量级的提升同时能够猝灭荧光, 因此可以快速获取目标分子的指纹光谱信息。 然而受贵金属纳米粒子的材质、 形貌、 大小等自身属性, 以及与待测物距离等多种因素的影响, 重现性仍然是SERS在细菌检测中的一大瓶颈。 LIBS作为一种新兴的原子发射光谱技术, 具有多元素实时检测的能力, 可以快速获取样品包括微量和痕量元素在内的所有元素信息。 LIBS进行细菌分类和鉴别时, 为了降低基底、 共存基质的元素干扰, 需采集大量纯培养细菌的光谱数据, 不仅增加了检测周期, 同时带来定性定量难两全的局面。 结合SERS和LIBS技术在病原菌快检领域的研究现状, 综述了两类方法各自的优势和局限性, 并对其在病原菌快速检测领域的发展趋势进行了展望, 为开发基于激光光谱的病原菌快检技术提供参考意见。

糖尿病是一种表现为高血糖的糖代谢异常疾病, 如果血液中的葡萄糖水平长时间保持非常低或非常高, 则可能导致包括组织损伤、 中风、 心脏病、 失明和肾衰竭等严重疾病。 根据世界卫生组织(WHO)的数据, 目前全球约有4.5亿糖尿病患者。 随着糖尿病患者的数量增加, 对于血糖检测仪器的需求也日益迫切, 由于目前普及的有创侵入式血糖检测仪器会给患者带来不便和疼痛, 甚至会引发感染, 长此以往会给病人带来不可避免的生理及心理压力, 因此实现无创血糖检测具有重要的临床应用价值。 光电容积脉搏波(PPG)包含丰富的人体心血管生理病理信息, 针对于时域难以观察的PPG信号中与血糖浓度变化相关的频谱信息, 提出基于谱分解的无创血糖检测新方法, 利用连续小波变换(CWT)对脉搏波信号进行分解, 从对应尺度和细节分量的频谱中获取与血糖浓度值变化相关的频谱分量幅值信息, 研究发现PPG信号频谱分量幅值的变化与血糖浓度变化值之间存在较高的相关性, 通过口服葡萄糖耐糖实验(OGTT)对检测的血糖浓度值与获取的相关PPG信号频谱分量幅值进行偏最小二乘回归建模, 并对建立的模型进行评估, 校正集的最大RMSEC为12.47 mg·dL^-1即0.69 mmol·L^-1, 预测集的最大RMSEP为6.21 mg·dL^-1即0.35 mmol·L^-1, 模型的血糖浓度预测值与参考值之间的一致率为96.00%。 OGTT实验结果表明, 采用谱分解法可以有效分离出血糖分子基团振动特征吸收光谱, 血糖频谱分量建模可以最大程度地减小生理变异性和各种环境条件的影响。 模型的预测结果符合国家检测标准(>95%)。 克拉克网格误差分析结果表明, 该方法检测的结果可以用于患者日常血糖监测。

HO_x(OH, HO₂)自由基是大气中重要的氧化剂, 准确测量大气HO_x自由基的浓度对研究大气光化学反应机理有着重要作用。 气体扩张激光诱导荧光技术(FAGE)已广泛应用于HO_x自由基的外场观测, 准确标定是FAGE系统准确测量大气HO_x自由基的重要前提。 介绍了一种可以产生准确OH和HO₂自由基浓度的便携式湍流标定系统。 该系统是基于低压汞灯产生的185 nm线辐射处于湍流状态的H₂O和O₂产生一定浓度的HO_x自由基。 该系统中产生的自由基浓度分布均匀, 适用于多种平台的系统标定。 为了准确计算出湍流标定装置中产生HO_x自由基的浓度, 分别开展了氧气和水汽吸收截面的测量。 利用高精度的腔衰荡光谱(CRDS)系统测量臭氧浓度, 并用冷镜式露点仪对温湿度计测量水汽的浓度进行修正, 提高标定系统HO_x自由基浓度计算的准确度。 为了便携化湍流标定系统的外场应用, 快速获取标定系统中产生的HO_x自由基的浓度, 测量了用于探测汞灯光强的光电倍增管的灵敏度因子, 实现用汞灯光强代替标定系统中产生的臭氧浓度。 考虑到HO_x自由基的活性比较高, 在湍流标定系统传输的过程中会有一定的壁碰撞损失, 通过改变汞灯和标定装置出气口之间的距离对HO_x自由基在标定系统中的壁碰撞损失进行定量测量。 将搭建好的湍流标定系统应用于基于气体扩张激光诱导荧光技术HO_x自由基探测系统(FAGE-HO_x)的准确标定测试, 根据OH自由基在标定系统中的壁碰撞损失对FAGE系统中探测的OH自由基荧光数进行修正, 实验结果表明修正后的OH自由基荧光数和OH自由基浓度之间有着良好的相关性, 这说明HO_x自由基湍流标定系统具有很好的准确性, 并且体积小方便携带, 适用于外场复杂环境条件下的系统标定。

选取对人体有重要作用的三种糖类化合物, 采用高分辨率太赫兹时域光谱系统与傅里叶变换红外光谱系统, 在较宽的频谱范围内, 对样品进行测谱分析; 实验发现无水葡萄糖在1.10, 1.30, 1.45, 1.79, 1.88, 1.97, 2.08, 2.40, 2.55, 2.70, 2.84 , 2.96, 3.24, 3.64和4.23 THz频率处存在特征吸收, 无水果糖在1.09, 1.33, 1.65, 2.14, 2.62, 2.97, 3.24, 4.75, 6.97, 7.35, 7.98, 8.36, 9.16, 9.32, 9.53和9.73 THz频率处存在特征吸收, 无水半乳糖在2.21, 2.33, 2.70, 2.82, 3.17, 3.42, 3.93, 4.51, 5.07, 5.96, 6.60, 6.91, 8.03, 8.71和9.01 THz频率处存在特征吸收。 对掺杂不同比例葡萄糖、 果糖、 半乳糖与聚乙烯样品的实验结果做定量分析, 发现在测得的上述特征吸收频率处, 随化合物样品质量分数的增加, 样品的吸收系数或吸光度呈线性递增。 实验进一步得到无水葡萄糖与无水果糖在2.96 THz存在共同的特征吸收, 无水葡萄糖与无水半乳糖在2.33, 2.70和2.82 THz三处存在共同的特征吸收, 无水果糖与无水半乳糖在8.00 THz处存在共同的特征吸收, 而无水葡萄糖、 果糖、 半乳糖三者在3.20 THz处存在共同的特征吸收。 三种化合物具有相同的分子式, 所以三者都具有的3.20 THz特征吸收频率主要源于分子内相互作用, 反应同分异构体相同的化学键或者基团。 三者特征吸收频率的差异主要源于分子结构以及分子间相互作用的不同, 代表同分异构体结构以及分子间振动模式的差异。 通过分析三种糖类样品的实验测量结果, 预测了葡萄糖在4.70, 5.30, 5.60, 5.98, 7.03, 7.85, 8.26, 8.71和9.01 THz处存在特征吸收。 基于密度泛函理论, 采用CASTEP量子化学计算软件对三种化合物进行理论模拟, 对样品在THz波段的特征吸收进行指认, 计算得到的结果与实验结果吻合, 这表明了CASTEP晶体模拟软件在化合物的THz光谱模拟方面应用的可行性。

对药芯焊丝脉冲TIG电弧增材制造电弧特性展开研究。 利用高速摄像拍摄不同熔敷层脉冲电流条件下的电弧与熔滴过渡图片, 对高速摄像图片进行分析, 发现焊丝熔化过程存在“滞熔”现象, 导致熔滴过渡存在渣桥过渡与液桥过渡两种接触过渡方式, 在脉冲峰值电流较小的50/100 A电流参数下, 出现熔滴断续的渣桥过渡的频率最高。 熔滴过渡影响电弧温度场与药粉成分在电弧中的分布, 利用光谱诊断分析熔敷过程中在不同脉冲峰值电流与脉冲基值电流条件下电弧温度场及药粉成分在电弧中的分布。 利用点阵法测量得到各点光谱数据, 根据Boltzmann图法计算各点温度, 将各点温度拟合得到完整电弧温度场, 结果表明, 焊丝从钨极轴线前(左)侧送入, 吸收电弧热量并且对电弧有扰动作用, 电弧前侧温度低于电弧后(右)侧, 电弧前侧尺寸稍小于后侧; 随着熔敷层数增加, 降低峰值电流, 电弧收缩, 高温区面积相对减小, 低温区面积相对增大。 电弧最高温度区域出现在钨极下方1~2 mm的范围, 大约为13 000~15 000 K, 脉冲峰值电流越大则最高温度区域面积越大。 在脉冲基值电流时期, 由于电流小, 电弧面积相比于峰值时期要小得多, 焊丝与电弧相互作用减弱, 电弧温度场基本关于钨极轴线对称分布。 选择药芯焊丝中特有的Na元素的NaⅠ589.6 nm谱线对其分布点进行标记, 拟合绘出不同脉冲峰值电流与基值电流下药粉元素在电弧中的分布情况, 结果表明, 电流越小, 药粉运动高度越低, 在不同的脉冲峰值电流下药粉均没有沾染到钨极上, 在不同的脉冲峰值电流与脉冲基值电流下 Na元素均偏电弧后侧分布, 说明焊丝自电弧前侧送入熔池后, 在电弧前侧的电弧中没有出现药粉强烈的喷发现象, 而是进入熔池进行冶金反应。 接触过渡解决了碱性焊丝工艺性差的问题, 电弧较为稳定, 避免药粉喷发损伤钨极, 熔敷过程稳定进行。

基于理论、 实验和仿真相结合的方式, 着重研究了金属/介质(MD)薄膜中声子热辐射的空间特性和各向异性。 声子是由于晶格振动产生的元激发, 是物质的内在属性。 尽管声子不易调控, 但是声子与其他光学激发的耦合会产生奇异的光学现象。 特别是红外到太赫兹范围内的光子与极性介质中的声子强耦合产生表面声子激元(SPhP)。 SPhP具有强局域、 低损耗等特点, 与等离子体(plasmon polaritons)形成互补, 使得深亚波长光学成为可能。 为了进一步了解声子吸收的内在理论基础, 首先通过黄昆方程和超晶格连续介电模型在理论上分析了声子吸收。 实验上, 主要以SiO₂声子作为研究对象, 利用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)方法, 分别在Si/Al(150 nm)薄膜和Si衬底上制备出500 nm厚的SiO₂薄膜。 基于傅里叶红外光谱仪(FTIR), 在垂直入射下得到热辐射光谱, 通过热辐射光谱分析, 并结合由时域有限差分算法(finite-difference time-domain, FDTD)计算得出的仿真光谱图, 对比了MD薄膜结构和非MD薄膜结构中声子的热辐射, 发现MD薄膜结构更能够有利于声子和SPhP的激发。 根据Berreman效应, 纵光学波(LO)声子只在倾斜入射时产生。 光谱线没有呈现洛伦兹线型, 因此, 虽然LO声子在垂直入射时测得的热辐射图中不辐射, 但同样影响横光学波(TO)声子辐射谱的线型。 另外, 利用FTIR对金属(Si/Al)/介质(SiO₂薄膜)进行热辐射转角测试, 对热辐射转角图分析证明, Si/Al/SiO₂薄膜中SiO₂声子遵循LST(lyddano-sachs-teller)关系, 纵横声子成对出现, 且两种声子的空间辐射特性不同。 改变偏振, 发现在S偏振和P偏振下, 声子热辐射呈现不同的模式, 体现出声子的空间各向异性。 并且, 声子与光子耦合可以激发SPhP, 反过来, SPhP可以增强声子的吸收。 基于MD结构, 能够激发并调控SPhP和声子辐射行为, 为红外器件的实现奠定了基础。

土壤盐渍化是土壤退化的重要原因之一, 快速精确地监测土壤盐渍化对农业可持续发展和生态环境保护有积极作用。 提出一种基于数码相片的滨海地区表层土壤盐分的定量估算方法, 旨在复杂天气状况下快捷方便的获取土壤盐分信息。 以江苏盐城沿海地区裸露地表土壤作为研究对象, 在晴天和多云天气下全天时采样和拍照获取52个土壤样本和相片。 土壤样品通过室内测试获取土壤电导率(EC), pH值和土壤含水量等参数。 利用RStudio软件对土壤相片进行处理, 首先从相片中提取RGB三种颜色参数, 再通过颜色空间转换关系计算另外5种颜色空间(HIS, CIEXYZ, CIELAB, CIELUV和CIELCH), 每个颜色空间有三个颜色参数, 加上RGB颜色空间共有18个颜色参数, 其中CIELAB, CIELUV和CIELCH中L参量表示的意义和数值相同, 因此6个颜色空间共有16个颜色参数。 土壤电导率与颜色参数相关分析结果表明, 相片颜色的纯度和亮度与土壤电导率之间的相关系数较高, 并达到了极显著水平, 相片颜色的色相与土壤电导率之间的相关性较低, 且未达到显著水平。 随机抽取70%的样本数据并用随机森林方法对土壤盐分含量进行建模, 采用留一法(LOOCV)进行交叉验证, 再用余下30%的样本数据进行精度检验, 重复100次以获取精度最高的模型。 最终获取估算土壤盐分的随机森林模型, 验证集数据的模型精度达到$R_{val}^{2}$=0.75, RMSE_val=3.52, RPD_val=2.02。 对颜色参数进行重要性分析发现, 颜色纯度对模型的重要性最大, 其次是颜色亮度, 色相的贡献较小。 综上, 利用数码相机获取表层土壤相片, 通过颜色空间转换得到的颜色参数为有效估算滨海土壤盐分含量提供一个新思路。 该研究对近地表参数定量估算提供了新视角, 将来结合无人机平台能够为精准农业和滨海生态环境的精准管理提供技术支持和有效手段。

呼气异戊二烯是一种内源性代谢产物, 其含量与人体血液中的胆固醇水平存在关联。 但人体呼气影响因素众多, 寻找其与胆固醇水平诊断参数的定量相关性, 需要对选取的特定人群进行有效的呼吸气体分析(实时、 在线、 高灵敏度、 高选择性、 高精度的大量呼气数据获取)。 光腔衰荡光谱(CRDS)是一种具有极高灵敏度、 稳定性和选择性的光谱技术。 采用目前市场在售的单波长紧凑型半导体紫外激光器, 搭建了一套基于CRDS的呼气异戊二烯分析仪, 该分析仪主要由激光系统、 真空腔体、 光电探测模块以及数据采集模块构成。 线性拟合的结果显示所获得的衰荡信号接近单指数衰减(R²=0.998 39), 符合朗伯-比尔定律。 探究了不同信号平均次数对衰荡信号稳定性的影响, 综合考虑衰荡信号的稳定性和分析仪的响应时间, 采用128次作为实验过程中的信号平均次数。 对呼气异戊二烯分析仪的性能进行了测试, 为了表征分析仪的稳定性, 持续测量了分析仪16 min的真空衰荡时间。 使用氮气、 空气和呼吸样本, 测量了呼气异戊二烯分析仪的重复性和响应速度。 为了测试分析仪的线性度, 测量了不同粒子数密度的异戊二烯标准气体(10×10^-9, 30×10^-9, 50×10^-9, 100×10^-9, 200×10^-9)的衰荡时间。 最后分析了在224 nm测量异戊二烯存在的光谱干扰问题(NO, N₂O和丙酮)。 实验表明: 分析仪具有高的灵敏度(检测极限为0.49×10^-9)、 良好的重复性、 稳定性(0.48%)、 近实时的响应速度(1秒测量一个数据)和良好的线性度(R²=0.993 13), 将检测极限提高至现有水平的1/1 000。 研究证明基于CRDS的便携式呼气异戊二烯分析仪可实现对人体呼气异戊二烯的有效分析。

可擦笔作为一种新型书写工具, 具有墨迹可擦除的特点, 因此在当前的公安司法工作中, 常见不法分子利用可擦笔对文件进行篡改。 为保证物证的完整性, 亟待建立一种无损, 快速的可擦笔油墨检验方法, 为寻找书写工具, 确定犯罪嫌疑人提供帮助。 常见可擦笔油墨可分为成膜油墨类和温变油墨类, 本研究利用傅里叶变换红外光谱仪对市场收集的不同品牌、 型号和颜色的30支可擦笔油墨进行检验。 通过分析4 000~650 cm^-1范围内的红外光谱对比不同可擦笔油墨的组成成分及不同褪色机理的可擦笔油墨差异。 通过红外光谱信息发现, 同品牌、 同型号的可擦笔油墨成分相似, 可擦笔油墨颜色对红外光谱影响较小。 同时, 对比擦除前后的可擦笔墨痕的红外光谱信息发现, 温变类油墨在擦除后依旧有特殊化学成分残留, 具备检验条件, 但成膜型可擦油墨在擦除后残留成分较少, 很难进行认定, 这可能与成膜类油墨的微粒结构有关。 此外, 本研究利用主成分分析法(PCA)和热图Heatmap对可擦笔油墨650~1 500 cm^-1范围内的红外光谱信息进行处理, 进而对可擦笔种类进行分类研究, 并建立红外光谱信息与主成分载荷(loadings)之间的联系。 通过载荷图可知, 前两主成分概括了几乎全部的红外光谱信息, 累计贡献率在79%以上。 为在实际工作中判断可擦笔来源, 在30种油墨样本中随机选取5种未知可擦笔样本, 与已知样本同时进行PCA分析, 并制作散点图, 实现对未知可擦笔油墨样品种类的判断, 效果较好。 实验结果表明, 利用傅里叶变换红外光谱结合主成分分析法可对可擦笔油墨较好地进行分类, 具有快速、 无损、 高灵敏度的显著优势, 在保证物证的完整性的同时, 提高了检验效率, 为可擦笔变造文件的检验提供了一种较为理想的分析方法。

与其他动物油脂相比, 饲用鱼油的营养价值高、 产量低、 提炼工艺复杂, 其真实性的鉴定有利于市场的正常运行和消费者权益的保障。 本研究提出一种基于红外光谱的连续分类策略, 并将其应用于饲用鱼油中违法掺假陆生动物油脂的鉴别分析。 实验收集动物油脂样品共50个(鱼油12个、 猪脂10个、 鸡油9个、 牛脂10个、 羊脂9个), 采用均匀混合法制备饲用鱼油中掺加陆生动物油脂的样品160个。 采用主成分分析(PCA)方法进行用饲用鱼油中掺假陆生动物油脂红外光谱鉴别分析的可行性分析。 结果表明: 纯鱼油和掺假陆生动物油脂鱼油之间得到了较好的区分; 其他掺假陆生动物油脂鱼油之间有一定的鉴别分析潜力。 基于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和单类别偏最小二乘法(OC-PLS), 第一步, 建立检测鱼油真实性的单类别筛查模型; 第二步, 建立多类别陆生动物油脂掺假的鉴别模型, 探讨了两种陆生动物油脂类别划分方式对鉴别模型的影响。 研究表明: 单类别筛查模型成功区分了纯鱼油和掺假鱼油, 识别率和拒绝率均为100%, 误判率为0%; 按照纯鱼油、 猪脂掺假鱼油、 鸡油掺假鱼油、 牛脂掺假鱼油和羊脂掺假鱼油进行分类, 多类别鉴别模型的识别率和拒绝率均大于80%, 误判率均在15%以下; 按照纯鱼油、 非反刍动物油脂掺假和反刍动物油脂掺假进行分类, 多类别鉴别模型的识别率和拒绝率均提升至90%以上, 误判率减小至7%以下。 在提出的连续分类策略中, 中红外光谱技术结合化学计量学可以用于高效筛查鱼油中是否掺假陆生动物油脂, 并且可以进一步确证掺假陆生动物油脂种属源。 该方法作为一种快速筛查与确证分析工具可满足大样本量鱼油中陆生动物油脂掺假的检测需求。

培育优质高产水稻品种是当前水稻育种的重要任务之一; 胶稠度是稻米蒸煮食味品质最重要的指标之一。 传统的化学法测定稻米胶稠度, 前处理复杂、 过程繁琐、 试剂消耗多, 难以满足大批量水稻品种(组合)胶稠度快速无损检测的需求。 近红外光谱分析能快速、 无损、 无污染地分析检测。 以137份南方稻区主栽或新育成的籼稻品种(组合)为供试材料, 用传统化学法测定其稻米胶稠度并收集其近红外光谱, 以建立南方籼稻米胶稠度近红外光谱分析模型, 并对模型进行校正、 检验。 用偏最小二乘法(PLS)分别经20种数学预处理和6种波长段(或组合)建立各自的近红外分析模型。 通过比较模型评价指标确定了平滑预处理为最佳预处理方式, 波长段1 100~1 650 nm为最优建模波长段。 平滑处理模型评价指标: 校准相关系数(R)、 检验相关系数(r)、 相对百分比偏差(RPD)分别为0.970 0, 0.964 2和3.780 5; 波长段1 100~1 650 nm模型评价指标: R, r和RPD分别为0.969 4, 0.963 8和3.758 6; 经平滑处理后在1 100~1 650 nm波长段建立了稻米胶稠度最优近红外分析模型, 其模型评价指标: R, r和RPD分别为0.979 0, 0.974 1和4.419 4; 再用30份验证集样本对所得的最优模型进行外部验证, 结果表明: 近红外检测值和化学值绝对误差在0.198 6~6.502 4 mm, 对其进行配对T检验, p=0.726>0.05, 表明该近红外模型的检测值与化学值无显著差异, 即应用此近红外模型快速无损检测稻米胶稠度是可行的。 本研究结果为优质水稻品种(组合)早世代材料的快速筛选及稻米胶稠度的批量快速分析检测提供了技术支持。

近红外光谱分析技术虽在多领域获得广泛应用, 但应用时仍以实验室仪器为主, 目前光谱仪存在体积大、 功耗高、 价格贵等问题, 有能力购买与使用此类仪器的主要是高校、 科研院所、 大型企业等, 常用的基于傅里叶变换或光栅原理的光谱仪价格通常高达几十万元, 超出中小企业、 普通百姓的经济承受能力, 因此近红外光谱仪的进一步推广应用仍有难度。 降低仪器造价并实现微型化, 是推广近红外光谱技术应用的一个重要方向, 近红外光谱仪小型化的努力方向有CT正交型光栅技术以及微机电系统技术, 但这两种技术方案对光谱仪体积缩小幅度有限, 仍存在价格高、 内部有移动部件等问题, 难以做到真正微型化。 据光谱仪的工作原理可知, 其价格高低及微型化难度与仪器所能检测波段以及分辨率密切相关, 以线性渐变滤光片与InGaAs探测器为例, 分辨率越高, 检测的波长点越多, 其价格越高, 制造难度越大。 针对某一特定的定性分析任务, 若能从大量波长点中挑选出少量特征波长点, 并利用挑选得到的少量特征波长点完成对被测样本的定性分析任务, 则可降低仪器制造成本, 并降低光谱仪微型化难度, 从而有利于近红外光谱分析技术的推广与应用。 以玉米单倍体和多倍体籽粒作为研究对象, 针对两类籽粒分类任务, 分多天以漫透射方式采集被研究对象的近红外光谱, 按时间顺序将所采数据分为5个数据集, 对第1个数据集使用遗传算法提取出10个特征波长点, 再将提取得到10个特征波长点, 用于剩余4个数据集的单倍体、 二倍体鉴别, 以检验方法的有效性。 实验结果表明使用10个特征波长点能够获得与全光谱基本一致的鉴别效果, 说明使用少量特征波长点上的吸光度值也能够有效鉴别单倍体, 可为其他领域某特定任务开发低成本便携式微型近红外光谱仪提供借鉴。

红参中提取出的有效活性成分人参皂苷含量对后续产品的质量有重要的影响。 传统的红参提取质量控制化学检测方法成本高, 具有滞后性。 已有的研究表明快速无损的近红外检测方法用于红参提取过程具有可行性, 但现有方法依赖仪器自带数据处理软件, 无法满足生产实际的精度和速度需求。 为实现红参提取过程的快速、 精确监测, 提出将多种智能光谱筛选算法应用在近红外光谱建模中, 并对比不同光谱筛选算法的性能和稳健性。 以红参提取液中含量高的人参皂苷Rg1和含量较低的人参皂苷Rc为目标, 采集了三个不同批次前两次红参提取液样本128份, 在线获取1 000~2 499 nm波段近红外原始光谱吸光度数据, 并同时采用国标方法高效液相色谱法测定目标人参皂苷含量, 首先采用竞争适应性重加权采样法(CARS)、 无信息变量消除法(UVE)、 随机蛙跳算法(RF)和连续投影算法(SPA)四种波长筛选算法进行波长降维处理, 然后使用筛选后的波长建立线性偏最小二乘(PLS)定量模型, 并通过模型的均方根误差(RMSE)、 决定系数(R²)和预测相对分析误差(RPD)等来评估模型的性能。 从四种波长优选算法PLS建模结果可知, 经RF优选后, 建模特征波长变量下降为原来的0.67%, 红参提取液中人参皂苷Rg1和Rc含量的R²都达到了0.94以上, 预测均方误差分别为0.024 6和0.013 5, 预测集相对分析误差达到了4.84以上, 降低了建模的难度, 提高了建模的精度; 将RF和CARS在原始光谱、 全光谱、 SNV预处理后的全光谱上建模对比, RF波长筛选算法建模模型的性能整体较好, 不同的光谱范围和预处理方法下性能影响较小, 稳健性好。 综上表明RF是红参提取液建模相对理想的波长筛选算法, 基于RF的PLS算法实现了对红参两次提取液的一次建模, 可用于提取液中人参皂苷成分含量的快速检测, 为药物的在线提取控制提供理论支撑。

卷烟主流烟气是卷烟燃烧时被人体吸食到体内的主要气体, 其减焦降害已成为全社会高度关注的问题。 在各种卷烟主流烟气组分中, 巴豆醛以其强烈的基因毒性, 成为国家规定的卷烟中七种主要有害指标物之一。 传统的巴豆醛分析方法大都采用高效液相色谱法等实验室分析方法, 需繁琐的样品前处理过程, 无法测量巴豆醛的实时浓度, 难以准确评估巴豆醛对人体健康的影响。 为了快速、 准确地检测卷烟主流烟气中的巴豆醛组分, 本研究搭建了一套可以直接与吸烟机耦合的傅里叶红外光谱分析系统(FTIR), 并创新性开发过采样数据驱动光谱分析方法(ODDSA), 从复杂、 变动的卷烟主流烟气中准确提取巴豆醛的光谱组分信息。 ODDSA方法从实验设计入手, 采用随机设计的思路尽可能模拟实际卷烟样品的分布范围, 以构建具备良好光谱数据结构的样品集。 在此基础上, 创新性地将高密度小波变换引入红外光谱数据的处理过程中, 以时/频双域过采样的方式提升了光谱解析分辨率, 进而降低了其他基质组分对巴豆醛光谱信息的干扰。 最后, 发展改良竞争自适应重加权采样方法, 从多倍冗余的高密度小波系数中准确提取待测物质的最佳变量组合, 由此构建高质量的巴豆醛光谱定量分析模型。 为了验证ODDSA方法的有效性, 实验中采集了15种典型市售卷烟品牌, 每个品牌在线采集8支样品的主流烟气红外光谱, 随后采用随机挑选的25个验证集样本对ODDSA方法进行验证。 结果表明, 检验集的线性拟合系数为0.971, 相对均方根误差为5.5%, 其预测精度能有效满足卷烟主流烟气中巴豆醛的在线分析需求, 并可拓展到环境二手烟气中其他组分的在线监测, 进而为吸烟与健康评估提供全新手段。

通过水热法合成新型硅钨酸化合物[Cu(en)₂(H₂O)]_n{[Cu(en)₂] [SiW₁₂O_39.5]}_n(OH)_n·n(en)。 化合物属于三斜晶系, P空间群, 呈一维双链结构, 配体与簇阴离子间的氢键构成二维层状结构, 层与层之间通过游离的乙二胺(en)分子、 羟基与簇阴离子间的强氢键作用连结成三维超分子。 利用X射线粉末衍射、 红外光谱、 磁微扰及热微扰下的二维红外光谱、 固体紫外可见漫反射光谱和热重分析等方法对化合物进行研究。 X射线粉末衍射(XRD)显示, 化合物测试谱图和单晶结构数据模拟谱图主要峰位重合, 峰形基本一致, 表明合成的化合物较纯。 红外光谱(FTIR)显示, 在1 100~700 cm^-1, 出现了饱和Keggin结构4个特征振动吸收峰, 3 600~3 300 cm^-1处ν_as(O—H)吸收峰由于形成氢键峰出现了宽化; 5~50mT磁场变化下的2D-IR COS显示, 890, 800和780 cm^-1处较强的磁响应峰分别为ν_as(W=O_d) , ν(W—O_b—W)和ν(W—O_c—W), 这是由于磁性粒子Cu与簇阴离子上的端氧配位导致钨氧骨架伸缩振动时偶极矩随磁场发生变化; 50~120 ℃热微扰2D-IR COS显示, 920 cm^-1处出现很强的ν_as(W=O_d) 响应峰, 762 cm^-1处的ν(W—O_b—W)和748 cm^-1处的ν(W—O_c—W)响应峰相对较弱, 验证了结构分析中簇笼上端氧形成的氢键比桥氧的氢键多, 强氢键作用导致整个簇阴离子骨架对热响应敏感; 固体紫外-可见漫反射(UV-Vis DRS)光谱表明, 化合物分别在309和558 nm处出现了O→W的LMCT跃迁和Cu²⁺的d→d跃迁。 热重分析(TGA)显示, 失重过程分为3个阶段, 第1阶段主要失去游离的乙二胺分子和羟基, 第2阶段失去配位乙二胺和配位水, 第3阶段540 ℃后, 钨氧簇骨架开始坍塌。 探讨不同pH条件下化合物与染料罗丹明B(RhB)的复合反应情况, 实验表明强酸性条件有利于复合反应, 生成紫色复合物沉淀, 在pH 1时绘制RhB的标准浓度曲线, 并利用紫外吸收光谱检测复合反应后试液中残余的RhB的吸光度, 通过进一步计算得出RhB与化合物复合反应的最佳配比为4:1, 为去除工业废水中难以降解的有机污染物RhB提供了新的途径, 显示了化合物的潜在应用前景。

红外甲烷传感器根据朗伯-比尔定律对甲烷的浓度进行检测, 而吸收系数是朗伯-比尔定律中的重要参数, 其受温度和压强的影响变化较大, 其变化会导致浓度测量的误差, 因而研究不同温度、 气压下甲烷吸收系数的变化规律对设计高精度的红外甲烷传感器有重要意义。 文献报道中, 一般采用获得测量甲烷浓度受环境影响的实验数据, 再加以数学处理的方法, 对测量误差进行补偿和修正。 该工作以分子光谱分析理论为基础, 以3 016.49 cm^-1波数的甲烷为研究对象, 利用HITRAN数据库的甲烷数据, 设计了Python程序调用HAPI函数, 拟合计算出甲烷吸收系数随温度、 气压的变化规律, 并通过傅里叶红外光谱对甲烷吸收系数的变化规律进行实验验证。 结果表明, 在3 016.49 cm^-1处, 水分子(湿度的影响)对于甲烷吸收系数的影响很小, 可以忽略不计; 温度和气压对吸收系数有一定的影响, 当气压为1.0 atm, 温度在-10~50 ℃范围内升高时, 甲烷吸收系数减小, 吸收系数与温度的关系呈线性关系; 当温度为273.15 K时, 气压在0.6~1.2 atm升高时, 甲烷收系数增加, 吸收系数与气压关系呈线性关系。 最后拟合出的吸收系数与温度、 气压的公式, k(T, p)=53.65(±3.24)-0.114 6(±0.010 7)T+21.07(±0.95)p。 实验中甲烷标准气体的浓度分别为1.01%, 2.00%, 3.51%和5.06%, 通入直径为2.5 cm, 长度为8 cm的短光程石英气体池中, 通过改变气体的气压及温度, 从傅里叶红外光谱仪获得甲烷的吸光度, 由于受实验仪器分辨率的影响, 如直接通过吸光度反演甲烷浓度其误差较大, 采用吸收系数与吸光度的比值来判断吸收系数拟合的正确性。 结果表明, 浓度为定值, 气压与温度变化时, 吸收系数与吸光度之比基本为定值, 从而证明了计算拟合出的甲烷吸收系数随温度压强变化的正确性。

近年来由于塑料的大量使用和排放, 这些塑料经环境作用破碎变成微塑料大量汇聚到海洋中, 导致海洋中聚集大量微塑料。 微塑料形状较小, 难以识别其来源与种类。 激光拉曼探测技术具有快速、 无损、 且各物质指纹峰明显易被精确识别等优点, 近年来被广泛应用。 本文基于拉曼光谱探测技术, 提出了一种结合小波处理、 随机森林算法实现海水中微塑料快速识别的智能分类方法。 针对六种典型的海水微塑料标准样品(丙烯腈(A)-丁二烯(B)-苯乙烯(S)的三元共聚物(ABS)、 聚酰胺(PA)、 聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、 聚丙烯(PP)、 聚苯乙烯(PS)、 聚氯乙烯(PVC)), 采用激光拉曼探测技术进行光谱数据收集, 对获取的拉曼光谱采用小波基为DB7、 分解次数为3的小波, 标准差归一化进行了拉曼光谱预处理。 为了提高识别速度, 同时还需要对光谱数据进行数据压缩预处理, 分别进行了数据压缩点为64, 128, 256, 512和1 024点的数据压缩比较, 它们的决策树算法识别精度分别为91.51%, 91.67%, 92.35%, 93.17%和93.21%, 随机森林算法识别精度分别为93.12%, 93.92%, 94.83%, 96.81%和96.81%, 实验结果表明, 微塑料的拉曼光谱压缩为512点时为效率和精度的最佳压缩点, 可以为实际工程应用中微塑料拉曼数据压缩提供参考。 分别采用决策树、 随机森林两种算法进行微塑料拉曼光谱识别研究。 研究结果表明, 基于拉曼光谱数据, 随机森林算法的识别微塑料交叉验证精度高于决策树算法。 为进一步提高识别精度, 进行了模型参数(折次k)优化研究, 采用经过优化后的模型参数(k=20), 随机森林算法识别微塑料的交叉验证精度可以达到97.24%。 可以为实际海水中微塑料的快速识别提供技术参考。

丝质文物是博物馆内的重要藏品之一, 具有极高的文化、 艺术、 历史价值。 作为一种性质不稳定的蛋白质有机构成材料, 丝质文物极易受到光学辐射而发生泛黄等色彩损伤, 尤其是在Light Emitting Diode(LED)得到广泛应用的博物馆光环境中。 如何针对馆藏丝质文物色彩损伤进行科学评估是本研究要解决的主要问题。 色差评估法是分析博物馆照明对文物色彩损伤的有效手段, 但是存在相应的局限性, 无法对色彩损伤的诱导期进行评估。 由于文物发生色彩损伤的根本原因在于材料内部分子结构发生光化学反应, 理论上说, 从微观分子层面研究的拉曼光谱法能够更加科学地评估丝质文物色彩损伤。 本研究将拉曼光谱引入博物馆照明领域, 对比色差评估结果验证拉曼光谱色彩损伤评估的可行性和科学性。 通过构成四基色LED的450, 510, 583和650 nm四种窄带光对丝质样品开展长周期照射实验, 分别以CIE L^*a^*b^*色差和拉曼光谱作为评估指标, 计算得到基于两种评估方法的不同窄带光对丝质文物的色彩相对损伤系数, 分别为450 nm:510 nm:583 nm:650 nm=1.00:0.63:0.48:0.32和450 nm:510 nm:583 nm:650 nm=1.00:0.69:0.47:0.27。 结果一方面表明, 两种方法得到的四种窄带光对丝质文物的色彩损伤趋势是一致的, 即450 nm>510 nm>583 nm>650 nm, 波长越短对丝质文物的色彩损伤程度越大, 说明拉曼光谱是一种能够量化评估丝质文物色彩损伤的可行方法; 另一方面表明, 基于拉曼参数计算的色彩相对损伤系数的比例差异更大。 丝质样品的老化过程中存在诱导期。 色差法难以分析丝质样品诱导期的色彩变化, 而拉曼光谱分析则可灵敏地检测出相应的分子结构变化, 包括诱导期。 因此, 拉曼光谱法能够对丝质文物的色彩损伤进行更加科学地评估。 同时, 研究得到的构成LED光谱的四种窄带光对丝质文物色彩相对损伤系数, 可以为这类光源在丝质文物照明中的损伤度评估和博物馆准入评估提供依据。

当钢中氧化铝夹杂物的尺寸过大、 棱角分明, 在线材拉拔为钢丝的过程中可视为主要的裂纹源, 会严重影响钢材性能, 细化或去除钢中夹杂物备受重视。 由于钢中合金元素添加量相对于钢液较小, 并在实验及分析的中间过程中存在误差, 使用放大夹杂物反应的思路, 研究了在高温1 600 ℃时, 不同比例稀土氧化镧粉末和氧化铝粉末的添加量对夹杂物的物相变化、 尺寸大小的影响。 对高温箱式炉设定程序进行升温、 保温、 随炉冷却, 使用X射线衍射仪、 拉曼光谱仪测试结果分析了镧铝氧化物的具体变化过程。 结果表明: 随着La₂O₃添加量的不断增加, 最先生成LaAl₁₁O₁₈相, 其次为LaAl₁₁O₁₈, LaAlO₃相, 峰强减弱, 半高宽增加, 晶粒尺寸变小, 随后LaAl₁₁O₁₈特征峰消失, 只剩下LaAlO₃相, 且并无新相生成。 结合H-W平均晶粒尺寸数学模型计算R²分别为0.990 25, 0.962 59, 0.987 1和0.989 76, 且1^#样品到4^#样品晶粒尺寸分别为6.08, 2.88, 7.67和4.75 μm, 2^#样品晶粒尺寸最小, 3^#样品晶粒尺寸最大, 表明合适的氧化镧和氧化铝配比可以促进形核并缩小晶粒尺寸。 通过拉曼光谱分析得出, 随着Al₂O₃配比的减少, 观察拉曼位移在4 385 cm^-1处拉曼特征峰消失, 结合XRD图谱可以判定该处为LaAl₁₁O₁₈相。 3^#—4^#曲线在拉曼位移为3 564~3 642和4 461~5 554 cm^-1处出现拉曼特征峰, 结合2^#曲线以及XRD图谱可知, 生成新的LaAlO₃相, 且3^#样品和4^#样品的不同配比对拉曼峰强无太大影响, 也没有出现新的特征峰。 通过放大钢中需要针对性研究的物质, 分析了氧化镧粉末添加后对氧化铝粉末改性的演变过程。 研究结果可对实际炼钢过程中解决氧化铝夹杂物改性的问题提供参考。

拉曼-米气溶胶激光雷达因无需假设雷达比, 而在准确测量气溶胶消光系数方面较传统米散射雷达更具优势。 在合肥市的外场探空比对实验结果表明, 2.5 km以下拉曼-米激光雷达反演的消光系数更为准确, 相差可达0.04 km^-1, 且获取的水汽混合比廓线与探空数据一致性良好。 利用该技术获得了2019年—2020年秋、 冬季期间淮南市的气溶胶消光系数廓线和边界层高度等数据, 进而对空气质量污染期间的污染类型(本地污染排放、 传输型污染、 传输型污染叠加本地污染累积)和颗粒物的时空演变特征进行了统计分析。 结果显示该市在此期间受到20次细颗粒传输和8次沙尘传输影响。 其中沙尘传输主要来自西北方向, 由高空沉降至近地面(厚度达2 km以上), 平均大气边界层高度达1.23 km以上。 在典型细颗粒传输过程中, 边界层高度基本维持在1.1~1.2 km左右, 近地面风向以西北风为主, 少量东南风主导。 在细颗粒传输叠加本地累积的复合污染过程中, 边界层高度略低(平均高度在1.0 km左右), 近地面风向以偏北风为主, 污染气团自低空出现后, 其下沿高度持续降低并最终与近地面污染耦合。 在细颗粒导致的重污染过程中, 近地面水汽混合比及相对湿度数据与PM_2.5的浓度变化趋势一致性良好, 说明颗粒物的吸湿性增长和气态污染物二次转化过程可能助推了PM_2.5的生成, 加重污染形势。 对边界层的统计结果表明, 其高度变化对污染气团的沉降和近地面污染累积有十分明显的正相关性。 秋冬季期间, 该市的小时边界层高度大部分分布在1.6 km以下, 平均为1.0 km左右, 小时空气质量达重度污染期间, 边界层高度普遍不足0.6 km。 从气团后向轨迹模拟结果来看, 该市空气质量为中度及以上污染期间的气流主要来自偏北方向, 少量来自东南沿线, 因而污染期间需要加强市区偏北方向污染源的管控, 防止叠加影响。

为了研究石墨化过程中煤的分子结构有序化轨迹, 选取湖南、 陕西19个不同变形-变质程度高煤级煤为研究对象, 采用工业分析、 元素分析、 X射线衍射分析(XRD)和拉曼光谱分析(Raman)等手段, 结合分峰拟合的数学方法, 对系列样品分子结构参数(XRD结构参数, 如石墨化度、 延展度L_a、 堆砌度L_c及面网间距d₀₀₂等; Raman参数, 如P_G, P₁, R₁, R₂等)进行了统计与计算。 研究结果表明: 煤化作用阶段H/C随变质程度增加而逐渐减小, 但在石墨化阶段以物理变化为主, 其趋势变缓或不显著; XRD参数d₀₀₂, L_a, L_c, N及L_a/L_c等随变质程度呈现非线性连续(阶跃性)变化, 拐点大致对应R_m=7.0%, d₀₀₂=0.338 nm, 拐点之前L_a, L_c及N变化较小(或平稳增大), 拐点之后石墨晶体结构快速形成, 微晶尺寸增大, 拼叠作用开始并逐渐增强; L_a/L_c变化亦反映石墨化过程由缩合作用向拼叠作用转变。 高煤级煤石墨化轨迹可按有序化增加的三阶段模型来表述, 无定形碳(无烟煤)至变无烟煤阶段, G峰位、 峰位差P₁变化显著, I_D1/I_G在表达无序程度时不服从TK关系; 变无烟煤至半石墨阶段, 即从石墨化开始结构演化轨迹呈现不同方向, R₁随着有序的增加呈现截然相反的轨迹, 部分石墨组分演化服从TK关系, R₂在石墨化度为45%时呈现截然相反的轨迹; 石墨阶段温、 压作用导致微晶尺寸急剧增加(或阶跃), I_D1/I_G减小服从TK关系。 当不同石墨化程度的新生组分共存时, d₀₀₂不足以代表样品最大的演化程度, 但其作为平均度量来标度高煤级煤石墨化过程中结构演化特征仍为较优的选择, 且(002)和(γ)峰半峰宽能较好地区分石墨化煤的变质类型, H/C, I_D1/I_G亦随d₀₀₂演化轨迹不同, 需利用d₀₀₂<0.344 0 nm, R₁<2.0, H/C<0.12等综合指标判别石墨化的开始。 由此可以看出, 采用XRD和Raman光谱分析技术可以表征高煤级煤石墨化轨迹阶段性以及结构的差异性。

多种农药, 包括孔雀石绿(MG)作为禁用兽药, 存在食用致癌的风险。 由于MG低廉的价格和极好的药效, 在渔业养殖中一直被不法商贩非法使用, 使得鱼类生鲜中时有MG残留检出。 针对MG分子痕量残留的检测, 目前一般是抽取少量养殖水样, 再利用高效液相色谱柱、 液相色谱-光谱等方法来评估其是否超标。 这类传统的检测方法一般需要依赖价格昂贵的大型设备, 且检测过程操作繁琐复杂, 单次检测耗时长、 价格高, 因而与农贸市场中商品流通量大、 速度快、 价格需亲民低廉等特点和要求不相符合。 近年来, 表面增强拉曼散射(SERS)检测技术以及便携式拉曼光谱仪的出现, 有望实现对痕量农药分子的现场快速检测, 进而很好地解决这一问题。 SERS检测技术利用金属纳米结构的表面等离激元效应感应位于其结构表面附近的分子, 得到分子种类和浓度信息。 为了降低可检测的浓度极限, 一般会在SERS基底上利用咖啡环效应或其他手段将待测分子蒸发富集, 以获得足够高的信号强度。 针对亲水基底, 液滴与基底相接触后, 会在基底表面摊开, 使其分布面积扩大, 导致其咖啡环周长变长, 分子分布浓度随之降低。 而当采用疏水基底富集时, 由于常规的疏水基底表面黏附性小, 液滴在其表面处于随处滚动无法抓取的状态, 极大增加了操作的难度。 以MG分子痕量残留的检测为例, 由于农贸市场人员众多、 无专业实验平台, 磕碰撞击时有发生, 在此环境下采用疏水SERS基底对农药分子进行检测显然是不可取的。 该研究提出一种基于超疏水高黏附纳米森林结构的SERS基底用于痕量MG分子的快速现场检测。 相比于超疏水SERS基底, 所提出的超疏水高黏附基底利用其高黏附性可牢固抓取待测液滴, 解决了以往超疏水基底在实际现场检测中存在液滴滚动无法操作的问题。 此外, 与亲水基底相比, 超疏水高黏附基底由于接触角大, 可将咖啡环面积缩小5.73倍, 继而使分子的富集浓度提高5.73倍, 最终使检测极限浓度降低了至少两个数量级。 研究所提出的超疏水高黏附SERS基底有望在痕量农药分子快速现场检测中得到应用。

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。 因此, 识别和处理油类污染非常重要。 由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征, 故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。 但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大, 因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征, 并利用所得到的光谱特征对样本进行识别。 基于此, 利用二维线性判别分析(2D-LDA)对油类样本进行特征提取, 研究提取的不同样本光谱特征的差别, 将得到的光谱特征作为K最近邻(KNN)分类的输入, 得到相应的分类结果。 首先, 分别配制四种不同的油类(柴油、 汽油、 航空煤油、 润滑油)样本各20个, 共计得到80个油类样本; 然后, 利用FS920光谱仪采集所有油类样本的三维荧光光谱数据; 其次, 对采集到的光谱数据进行预处理, 去除光谱中散射的干扰并标准化; 最后, 利用2D-LDA算法对样本进行特征提取, 利用KNN算法进行分类, 并将其分类结果与经主成分分析(PCA)进行特征提取后的分类结果比较。 研究结果表明, 2D-LDA提取特征的分类效果优于PCA。 利用2D-LDA分别提取发射和激发特征得到测试集识别的准确率相同且都为95%, 而将发射和激发光谱特征的分类距离相结合并重新进行分类的准确率为100%。 表明两类光谱相对于三维荧光光谱具有互补性, 将发射和激发光谱特征相结合能够更好地对样本进行分类。 而利用PCA对测试集识别的准确率仅为85%, 表明2D-LDA对三维荧光光谱数据的特征提取效果更好。 与PCA相比, 2D-LDA通过类内散度和类间散度最大化投影向量来提取样本的特征, 使得同类样本尽可能接近, 不同样本尽可能分离。 因此, 2D-LDA具有使降维后的数据更容易被区分的特点, 故其鲁棒性好。 该研究为油类的降维识别提供了一种参考。

随着经济的高速发展, 环境问题正在日益引起人们的广泛关注。 在实际生产中, 农药和塑化剂长期存在滥用的问题, 使其成为最为广泛的环境污染源并对生态环境、 食品、 人畜等造成严重的危害。 针对环境中农药和塑化剂的残留问题, 开发一种灵敏、 快速的高效检测分析方法, 采用三维荧光结合化学计量学方法用于环境水样中噻菌灵(TBZ)与双酚A(BPA)的快速灵敏分析。 兼顾了三维荧光分析的灵敏度高、 信息丰富及化学多维校正方法“数学分离”的显著优势, 仅需要简单的预处理过程即可实现TBZ和BPA的痕量检测。 即使分析物之间以及分析物和水样中未知背景干扰之间的光谱存在严重的重叠, 基于交替三线性分解(ATLD)算法的二阶校正方法仍能借助其显著的“二阶优势”对其进行解析, 并获得可靠的定性定量结果。 其中, TBZ在20~200 ng·mL^-1范围内线性关系良好(r=0.9999), 而BPA在40~280 ng·mL^-1范围内线性关系良好(r=0.999 1)。 TBZ和BPA在两种水样中的平均加标回收率分别为96.3%~99.1%和90.0%~90.8%, 且标准偏差均低于7.2%。 另外, 计算品质因子, 如灵敏度(SEN)、 选择性(SEL)、 检测限(LOD)和定量限(LOQ), 评估了该方法的准确性。 所得结果均令人满意, 表明所提出的方法能够用于环境水样中TBZ和BPA的准确、 快速定量分析, 为环境中农药和塑化剂的残留问题提供了一种科学有效的监测手段。

为探明“超滤-纳滤”双膜深度处理工艺处理苦咸水过程中DOM组分三维荧光特征的变化规律, 采用三维荧光光谱研究了双膜工艺净水过程中DOM组分变化, 发现原水中主要含有两个强度较高的尖峰和两个强度较低的尖峰, 随着净水的流程, 水样中的荧光峰值逐渐减弱。 采用平行因子分析的方法对净水过程中的水样进行了定量分析, 在对各水样进行三线性分解的过程中发现水样中主要含有以高激发光类色氨酸和低激发光类色氨酸为代表的类蛋白物质, 以紫外类富里酸和可见类富里酸为代表的类富里酸两类因子, 并通过水样中各因子的最大荧光峰强度的变化分析了DOM组分的变化规律, 其中原水的类蛋白物质因子和类富里酸因子的荧光峰强度分别为0.351 08和0.175 55, 类蛋白物质荧光峰的荧光强度大于类富里酸荧光峰, 说明原水受到了一定程度外源有机物的污染。 在经过水厂原有“混凝—沉淀—过滤”的工艺处理后, DOM的去除效果不佳, 类蛋白物质在经过常规工艺处理后仅下降了22.27%, 而对于类富里酸具有一定的去除效果, 下降了47.57%。 “混凝—沉淀—过滤”的常规工艺中未完全去除的DOM将进入“超滤-纳滤”双膜法净水工艺, 双膜法工艺中超滤单元对DOM没有很好的去除效果, 主要起预处理作用, 保障进入纳滤单元的水质; 对DOM去除起主要作用的是纳滤单元, 经纳滤单元处理后, 水中DOM大幅下降, 两类因子的荧光峰强度分别为0.013 67和0.002 56, 与原水相比, 类蛋白物质下降了96.11%, 类富里酸物质下降了98.54%。 因此, 在使用“超滤-纳滤”双膜法工艺处理苦咸水的过程中, 应该注意在前处理中选用合适的预氧化处理以加强常规工艺对DOM的去除, 在保证除盐效果良好的情况下以减轻DOM对膜污染的影响, 本研究将为双膜法的推广应用及其膜污染的控制提供进一步理论基础和科学依据。

电气石属三方晶系的硼铝硅酸盐, 主要有铁电气石、 锂电气石、 镁电气石、 钠-锰电气石等品种, 因含不同的过渡元素或色心而呈绿、 蓝、 黄、 红、 粉、 棕和黑色。 选取棕褐色电气石样品在还原和中性气氛加热3 h, 结果显示, 600 ℃晶体出现大量裂隙; 500和450 ℃棕褐色调减弱, 透明度大大提升, 500 ℃裂隙稍多; 350 ℃加热, 样品变绿黄棕色; 250 ℃加热样品略微变浅, 仍为棕褐色调; 加热后//c轴切面见明显绿色与棕色二色性, 垂直c轴切面, 即{0001}面, 为棕色; 综合显示, 最佳变色温度在450~500 ℃。 利用X射线荧光光谱(XRF)、 红外吸收光谱(IR)和紫外-可见光吸收光谱(UV-Vis)对热处理前后样品进行分析, 样品属于富Mn和Fe的锂电气石。 样品中红外特征吸收峰在3 800~3 400, 1 350~1 250, 1 200~800与800 cm^-1, 近红外光谱有4 720, 4 597, 4 537, 4 441, 4 343, 4 203和4 170 cm^-1特征峰。 热处理后, 由M—OH(M为Al, Mg, Fe和Mn等)伸缩和弯曲振动所致的3 800~3 400 cm^-1吸收峰减弱, 600 ℃消失, 与加热失水行为导致的结构水弯曲/伸缩振动减弱有关; 近红外光谱4 170和4 720 cm^-1吸收消失。 棕褐色电气石在//c轴切面的可见光范围内具有715, 540和417 nm吸收带, 依次为Fe²⁺d—d(⁵T_2g→⁵E_g)跃迁、 Fe²⁺→Fe³⁺(IVCT)、 Fe²⁺→Ti⁴⁺(IVCT)所致。 样品具有高的Mn含量, 417 nm附近的吸收可能存在Mn²⁺d—d (⁶A_1g→⁴A_1g, ⁴T_Eg)自旋禁阻跃迁产生的413/414 nm叠加。 热处理使Mn³⁺还原成Mn²⁺, Mn²⁺增加导致414 nm吸收峰增强, 因此417 nm附近吸收带变化不大。 同时, 热处理后与Mn³⁺有关的520 nm吸收也同时消失, 520 nm吸收带的存在也可能是540 nm吸收带呈非对称吸收峰的原因。 450 ℃以上热处理后, 715和417 nm吸收带变化不大, 位于绿光区的540 nm吸收带消失, 分析认为加热使得部分Fe³⁺还原为Fe²⁺, 导致Fe²⁺→Fe³⁺(IVCT)减少, 在//c轴切面上540 nm吸收显著减弱。 540 nm吸收带在绿色光区域, 其消失导致绿色光透过, 样品呈绿色。

能量色散X射线荧光(EDXRF)光谱分析待测元素的信息主要反映在能谱的特征峰峰位以及特征峰净峰面积中。 对于特征峰的准确检测是EDXRF光谱分析的关键。 特征X射线之间的能量在低原子序数元素中相差很小, 在实际测量过程中由其他一些因素干扰会导致EDXRF光谱中特征峰产生严重重叠, 以EDXRF光谱中低序列元素的重叠峰作为研究对象, 提出一种四次导数结合三样条小波变换处理低序列元素重叠峰的新方法。 通过数学模型模拟重叠峰检测了该方法的可行性, 并仿真了实测X荧光光谱数据进行检测得到良好的效果, 通过使用了CIT-3000SY X 荧光元素录井仪实测T铅黄铜数据和混合轻元素数据荧光光谱作为验证。 首先, 介绍导数法以及三样条小波法分解重叠的原理。 导数法阶数越高信号越畸形但可以有效提高重峰分离度, 而三样条小波变换对低分离度重峰处理较为无力但能有效的保持峰型。 通过Tsallis峰信号模拟重叠峰, 模拟出3个峰信号, 第1个峰和第2个峰的分离度R=0.33, 第2个峰和第3个峰的分离度R=0.67, 导数处理后信号任仍具有一部分重叠, 但是导数处理后不仅保留了信号的峰位值, 且出现了分离度变大的现象, 而三样条小波对低分离度重叠峰的分解较为无力, 但是对于分离度较大的重叠峰具有较好的效果, 信号通过四次导增加分离度再进行三样条小波变换, 通过调节样条小波分解层次的次数, 然后对分解出的高频信号采取适当的系数进行放大, 最后进行信号重构。 实验实现了对模拟信号的分解。 验证了此方法针对重叠峰分解具有可行性。 实验采用分解4层的三样条小波变换以及放大6倍的高频信号。 然后, 处理仿真K元素的重叠光谱, 实现了重叠峰的分解, 通过仿真实验表明新方法能准确的识别峰位, 结果表明只有1%之内的误差, 证明了新方法对X荧光光谱重叠峰分解的适用性。 最后用此方法对CIT-3000SY X荧光元素录井仪实测T铅黄铜元素数据以及混合轻元素数据X荧光光谱进行处理, 实现了对重叠峰的分解, 且分解后的峰位误差控制在1%之内, 具有较高的准确率。 实验结果证明: 四次导数结合三样条小波变换能有效分离重叠峰, 并且在处理X荧光光谱的重叠峰分解上具有实用性。

为探究利用高分六号卫星宽幅(GF-6 WFV)数据识别火烧迹地的适宜光谱波段和指数, 选取2019年发生在我国内蒙古大兴安岭林区的三处雷击火形成的火烧迹地作为研究区, 结合GF-6 WFV波段组成, 选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、 全球环境监测指数(global environment monitoring index, GEMI)、 增强植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、 燃烧面积指数(burned area index, BAI)、 土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index, SAVI)、 改进型土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index, MSAVI)和归一化差异水体指数(normalized difference water index, NDWI)等7个光谱指数及地面叶绿素指数(MERIS terrestrial chlorophyll index, MTCI)、 归一化差值红边指数(normalized difference red edge index 1, NDRE1)、 改进的叶绿素吸收指数(modified chlorophyll absorption ratio index 2, MCARI2)和改进的归一化土壤指数(modified normalized difference soil index, MNDSI)等4个改进指数, 基于同期影像和前后两期影像进行火烧迹地和其他典型类别的区分度计算, 并利用上述11个指数及指数差值进行火烧迹地的识别, 定量评价了GF-6 WFV各波段、 所选光谱指数及改进指数识别火烧迹地的能力。 结果表明: (1)GF-6 WFV的近红外波段和新增的两个红边波段区分度较高, 反映火烧迹地特征的能力较强。 (2)在区分火烧迹地和火烧前正常植被上, NDVI, GEMI, EVI, BAI, SAVI, MSAVI和NDWI 7个光谱指数等的区分能力较强, 4个改进指数中, NDRE1和MCARI2的区分能力较好, MNDSI和MTCI的区分效果较差。 (3)在区分同期影像火烧迹地和其余典型类别上, BAI, NDVI, MCARI2和NDWI区分效果较优, 其次为NDRE1, GEMI, EVI, SAVI和MSAVI, 而MNDSI, MTCI的区分能力较差。 (4)在利用所选指数和指数差值识别火烧迹地中, GEMI, EVI, BAI, SAVI和MSAVI的识别精度均较优, 其次是MCARI2, NDVI和NDWI, 做差后提取精度显著上升, Kappa系数均提升到0.80以上, MTCI, MNDSI和NDRE1提取效果较差。 综合比较, BAI和GEMI识别效果最好, NDVI, EVI, SAVI, MSAVI, NDWI和MCARI2的识别能力中等, 而MNDSI, NDRE1和MTCI等3个改进指数识别火烧迹地的能力较差。

花椰菜在生长过程中容易感染灰霉病而导致产量减少, 现有的分选方法难以在早期检测到感染灰霉病的花椰菜。 应用近红外光谱技术实现花椰菜灰霉病的早期判别检测, 对花椰菜病害防治意义重大。 以接种灰霉菌孢的花椰菜为研究对象, 首先, 采集对照组和处理组花椰菜的近红外光谱曲线并进行去噪处理, 获取4个批次共608个样本(接菌0.5, 1, 2和3 d每日的健康和染病花椰菜各76朵)在500~2 400 nm波段范围内的光谱曲线。 同时测量花椰菜样本的多酚氧化酶(polyphenol oxidase, PPO)、 过氧化物酶(peroxidase, POD)与丙二醛(malondialdehyde, MDA)的活性值, 采用单因素方差分析(analysis of variance, ANOVA)对单一批次的健康和染病花椰菜品质指标进行统计分析。 然后, 采用K-S算法(Kennard-Stone)将单天的样本划分为校正集(114个样本)与预测集(38个样本), 使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进行4个批次的花椰菜样本的光谱数据特征波段提取, 并基于偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)算法建立单一批次判别模型和组合批次判别模型。 结果表明: 在接菌早期, 用肉眼无法实现染病花椰菜样本的识别, 仅在染病第3 d后部分染病样本病害特征明显时可实现判别。 测定对照组和处理组花椰菜品质指标后发现: 染病2 d后, 对照组和染病组样本的所有品质指标均存在显著性差异(p<0.05), 但在第0.5 d时各项指标均无显著性差异, 仅在第1 d时MDA值出现显著性差异, 说明从品质指标上无法判别早期染病花椰菜。 建立单一批次下的PLSR判别模型后表明: 第一批次样本(0.5 d)所建模型的判别准确率达到了94.74%, 预测集均方根误差为0.835, 第二至第四批次(接菌1~3 d)所建判别模型准确率达到100%, 表明PLSR模型可以实现单一批次下早期染病花椰菜样本的检测; PLSR组合判别模型在第0.5 d和第1 d判别准确率分别达到了92.11%与97.37%, 可以判别出大部分的患病花椰菜, 但是PLSR组合批次建模效果低于PLSR单一批次建模。 结果表明, 基于近红外光谱技术, 通过CARS算法提取特征波段结合PLSR模型的建立, 可以在早期检测出感染灰霉病的花椰菜, 为花椰菜灰霉病的早期检测提供参考, 具有一定的实际应用价值。

利用光谱信息快速、 无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量, 对水稻的长势评估、 精准施肥、 科学管理都具有非常重要的现实意义。 以东北粳稻为研究对象, 以小区试验为基础, 获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。 首先采用标准正态变量校正法(SNV)对光谱数据进行预处理, 针对处理后光谱数据, 以随机蛙跳(RF)算法为基础, 结合相关系数分析法(CC)和续投影算法(SPA), 提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法(fpb-RF)筛选叶绿素含量的特征波段, 并分别与标准RF, CC 和SPA方法进行对比。 以提取的特征波段作为输入, 结合线性模型和非线性模型各自优势, 提出一种高斯过程回归(GPR)补偿偏最小二乘(PLSR)的叶绿素含量混合预测模型(GPR-P): 利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测, 得到叶绿素含量的线性趋势, 然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测, 两者叠加得到最终预测值。 为了验证所提方法优越性, 以不同方法提取的特征波段作为输入, 分别建立PLSR、 最小二乘支持向量机(LSSVM)、 BP神经网络预测模型。 结果表明: 相同预测模型条件下, 改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、 提高模型预测性能, 各模型测试集的决定系数($R^{2}_{p}$)和训练集的决定系数($R^{2}_{c}$)均高于0.704 7。 另外, 在各算法提取特征波段进行建模时, GPR-P模型的$R^{2}_{c}$和$R^{2}_{p}$均高于0.755 3, 其中, 采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高, $R^{2}_{c}$和$R^{2}_{p}$分别为 0.781 5和0.779 6, RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L^-1, 可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。

云南茶园主要分布于山区, 往往与其他地物混合, 破碎化程度高, 给基于遥感的高精度茶园提取带来困难。 破碎化山地茶园的遥感识别能力有待进一步提高。 以西双版纳北部及普洱市南部山区为研究区, 以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源, 基于易康(eCognition9.0)软件, 采用多尺度分割(MRS)方法对影像进行分割, 并通过ED3_Modified评估影像的最优分割尺度。 首先构造了包括14个光谱特征、 6个纹理特征和3个空间特征的23维初始特征, 通过计算样本的分离度对分类特征空间进行优化, 确定了16维最优特征空间。 然后应用面向对象的监督分类方法[贝叶斯(Bayes)、 决策树5.0(DT5.0)及随机森林(RF)]对研究区茶园进行提取。 采用实地调查样点和随机点结合的方法对提取结果进行精度验证, 并比较了不同分类方法的茶园提取精度。 面向对象的监督分类[多分类(茶园、 森林、 农田、 不透水层、 水体)]结果的总体精度(OA)和Kappa系数分别为(Bayes: 87.73%, 0.70), (DT: 88.52%, 0.72), (RF: 91.23%, 0.78)。 三种分类方法对茶园提取的生产者精度(PA)和使用者精度(UA)分别为(Bayes: 67.23%, 75.33%), (DT: 68.84%, 83.83%), (RF: 70.54%, 87.13%); 相比于面向对象的RF多分类, 面向对象RF二分类(茶园、 其他地物)OA和Kappa系数分别提高了3.24%和0.07, 茶园提取的PA与UA分别提高了5.99%和5.61%; 相较于仅利用光谱特征的基于像元的RF多分类, 面向对象的RF二分类OA与Kappa系数分别提高了23.32%和0.27, 茶园提取PA与UA分别提高了21.10%和29.03%。 结果表明: 采用面向对象的监督分类方法在对茶园提取方面有应用潜力, 尤其面向对象的RF分类精度更高, 二分类相较于多分类对于茶园提取更为精细和准确。 该方法对于复杂、 破碎山地茶园提取精度较高, 能够满足基于高空间分辨率多光谱影像的茶园精细化识别应用需求。

为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、 有不可逆破坏等问题, 提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。 以冷鲜牛肉品质作为研究对象, 提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数: 硬度、 弹性、 粘聚性、 胶着度、 咀嚼度、 回复性。 经参数精度比较, 筛选出粘聚性、 回复性作为建模参数。 分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分, 通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法, 最终采用SPXY(sample set partitioning based on oint X-Y distance)算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。 在经过SPXY算法样本划分的基础上, 分别采用一阶微分(D1st)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 二阶微分(D2st)对高光谱数据进行预处理, 有效消除了光谱中的噪声, 提高信噪比。 使用连续投影法(SPA)提取光谱特征波长, 有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点, 使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。 最后, 分别采用偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)构建冷鲜牛肉品质预测模型。 以粘聚性为参数时, SNV-SPA-PLSR模型性能最优, 模型预测相关系数为0.879 8; 以回复性为参数时, D2st-SPA-PLSR模型精度最高, 模型预测相关系数为0.880 6。 实验结果表明, 基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态, 对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。 由于在遥感观测过程中, 作物冠层具有二向反射特性, 因此不同观测方式会影响遥感观测结果。 通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件, 使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息, 引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化, 并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。 通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、 夏玉米V7—V14生育期的冠层近红外波段(810 nm)和红光波段(650 nm)的反射率数据, 分析多种观测因素对比值植被指数(RVI)数据和植被归一化指数(NDVI)数据的影响。 结果表明, 观测高度(0.5~2.5 m)、 观测频率(2~60次·min^-1)和移动速度(0~4 m·min^-1)与观测结果无显著相关关系(p>0.05), 观测时刻(8:00—18:00)、 观测天顶角(-60°~60°)和观测方位角(0°~180°)与观测结果相关关系极为显著(p<0.01); 小麦和玉米的冠层RVI、 NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度, 在相同叶面积指数(LAI)情况下观测结果也会因观测时刻、 观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响; 冠层光谱反射率信息二向反射特性明显, 小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%, 玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%; 进行观测时, 应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00—14:00时段, 并尽量缩短观测时长, 还应选择固定的观测角度, 注意阴影效应与热点效应的影响; 此外, 在小麦返青至拔节期、 抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时, 还应分别注意观测天顶角、 观测时刻对测量精度的干扰。 研究结果可为快速获取高精度的小麦、 玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。

鱼类产品的新鲜程度研究一直是重要的课题, 其中挥发性盐基总氮(TVB-N)是一项重要指标, 该指标已列入我国食品卫生标准, 一般在低温条件下, 鱼类挥发性盐基氮的量达到30 mg/100 g时, 即认为是肉质变质的标志。 传统的物理检测方法不能够实现定量检测, 化学检测法则耗时长, 且需要专业人员进行破坏式检测。 为了克服传统光谱检测技术无法检测分析外部空间属性的缺点, 该实验采用波长范围在900~1 700 nm高光谱成像结合化学计量法实现了三文鱼的TVB-N含量检测。 首先对从市场买的新鲜三文鱼按照背面和反面(腹部)进行分割处理, 背面和反面(腹部)再10等分, 每条三文鱼制作成20个样本, 一共100个样本, 其中75个样本用于校正集, 25个样本用于预测集。 然后用高光谱成像系统采集三文鱼鱼样本的光谱数据, 再通过蒸馏法测定三文鱼TVB-N的含量, 并建立其理化值样本, 然后分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘(PLS)模型对100个样本光谱全波长数据进行三文鱼TVB-N建模分析。 LS-SVM模型和PLS模型预测决定系数(R²)分别为0.918和0.907, 预测均方根误差(RMSEP)分别为2.312%和2.751%。 为了进一步提高运算效率和优化模型, 对全谱数据利用连续投影算法(SPA)提取到8个特征波长(956, 1 013, 1 152, 1 210, 1 286, 1 301, 1 397和1 464 nm), 基于8个特征波长分别建立SPA-LS-SVM和SPA-PLS模型, 模型预测决定系数(R²)分别为0.903和0.901, RMSEP分别为2.761%和2.801%, SPA-LS-SVM模型的结果优于SPA-PLS。 最后SPA-LS-SVM模型因其可靠性和有效性而被选择为最适合TVB-N预测模型, 基于图像处理编程技术将高光谱图像中的每个像素转换成相应的TVB-N值并以不同颜色表示, 实现了三文鱼肉TVB-N含量的可视化, 可以很形象的表达三文鱼的TVB-N的含量分布情况。 实验说明, 可利用高光谱成像技术预测三文鱼的TVB-N含量预测, 这为水产品的自动加工和分类奠定了基础, 渔业可以从高光谱技术中获益。

采用颜色、 剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质, 利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测, 并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。 准备不同冻融次数三文鱼样本, 进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。 采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰, 采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 区间变量迭代空间收缩法(iVISSA), iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量, 通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果, 优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。 结果表明1^st Der-CARS-PLS模型对颜色中的a^*预测效果最好, 筛选出的51个变量建立模型的R_c和R_p分别为0.931 6和0.929 7, RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735; 2^nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好, 筛选出的61个特征变量建立模型的R_c和R_p分别为0.892 1和0.887 3, RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N; 模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果, 筛选出的51个特征变量所建模型的R_c, R_p, RMSECV和RMSEP分别为0.951 4, 0.950 0, 1.33, 1.53。 说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量, 提高模型的预测性能。 除此之外, 特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果, 对三个指标测试集的R_p分别为CARS-PLS预测模型的97.48%, 97.02%, 98.98%, 而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%, 62.29%, 60.78%, 说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。 三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS, 说明对于三文鱼三个品质指标的预测, CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。 将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图, 清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。 因此, 高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标, 为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。

毛桃从果树上成熟到最后到达消费者手中, 中间需要经过采摘、 包装、 运输等一系列过程, 在每一个过程中都有可能产生碰伤果。 因此查看哪一个过程产生的碰伤果最多, 从而对加工过程进行针对性地改进就显得尤为重要。 纵观国内外高光谱技术在检测水果碰伤方面的应用, 绝大多数都是忽略图像特征而只使用了光谱特征, 基于图像特征结合光谱特征建模的少之又少。 其次在水果碰伤时间定性判别方面, 多以天数为间隔, 时间间隔较大意味着水果碰伤时间越久, 其变化越明显, 检测准确率也就越高, 目前尚缺乏有效方法对于碰伤时间较短的水果进行碰伤时间分类。 以90个模拟表面碰伤的毛桃为实验样本, 分别采集毛桃碰伤12, 24, 36和48 h后的高光谱图像。 毛桃样品的光谱特征提取是采用感兴趣区域的100个像素点的平均光谱以防止单个像素点的光谱信息与整体光谱信息差距较大; 通过主成分分析(PCA)对毛桃图像进行降维后选取最能体现毛桃碰伤的PC1图像, 在 PC1图像的权重系数曲线中波峰波谷处挑选出4个特征波长点(512, 571, 693和853 nm)作为特征图像, 特征图像灰度化操作后计算得到平均灰度值作为毛桃碰伤图像特征。 最后基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法分别建立毛桃碰伤时间的光谱特征模型、 图像特征模型以及图像特征结合光谱特征模型共三种判别模型, 并且根据其分类准确率来判断模型的性能。 结果表明: 三种毛桃碰伤模型的分类准确率都随碰伤时间的增加而增加; 基于径向基核函数(RBF_kernel)建立的图像特征结合光谱特征的模型预测效果最好, 对碰伤12, 24, 36和48 h的毛桃样品识别正确率分别为83.33%, 96.67%, 100%和100%, 这可能是由于具有非线性特点的径向基核函数所建立的模型更加适合用于毛桃碰伤时间的分类。 图像特征结合光谱特征的模型能够较好地实现对水果碰伤时间的估计, 可为水果外部品质分选提供一定的参考和依据, 并对水果销售和深加工企业具有一定的借鉴意义。

目前我国土壤重金属污染日趋严重, 高光谱遥感因具有光谱分辨率高、 图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。 农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变, 如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。 提出了一种新型铜胁迫植被指数(NCSVI)来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。 通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验, 测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu²⁺的含量。 首先, 将玉米叶片光谱分为11个子区间, 以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。 然后, 计算NCSVI与玉米叶片中Cu²⁺含量的相关性系数R及均方根误差RMSE, 结合水波段指数(WBI)、 改进的叶绿素吸收率指数(MCARI)和归一化水指数(NDWI)这三种常规植被指数进行对比。 最后, 选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证, 确认NCSVI的稳定性和有效性。 结果表明, 11个子区间中只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu²⁺含量相关性系数的绝对值高于0.9, 分别为-0.94, -0.97, -0.94和-0.96, 均方根误差均低于15, 分别为12.57, 8.71, 12.71和10.06, 而WBI, MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75, 均方根误差最小的为24.21, 说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。 利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证, 发现11个子区间中, R绝对值大于0.9、 RMSE小于1.55的只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间, 其中R分别为-0.9, -0.97, -0.97和-0.93, RMSE分别为1.50, 0.85, 0.78和1.29, 均优于WBI, MCARI和NDWI, 与2016年实验得出的敏感子区间一致, 说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间, 具备效率高、 稳定性好的特点。 所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法, 并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。

颜色不稳定黄色蓝宝石广泛存在市场中, 如何有效鉴别颜色不稳定黄色蓝宝石的特征是当前宝石学研究的热点。 利用改色实验、 紫外-可见光谱(UV-Vis)、 三维荧光光谱对颜色不稳定黄色蓝宝石进行深入的谱学特征研究。 改色实验表明斯里兰卡黄色蓝宝石中部分存在光致变色的现象, 短波紫外光会导致样品着色, 而太阳光会导致样品褪色。 紫外光照后黄色蓝宝石的颜色由稳定部分和不稳定部分共同组成。 颜色不稳定蓝宝石的“着色态”和“褪色态”紫外-可见光谱可见明显的蓝紫区吸收, 这可能与蓝宝石中O^2-—Fe³⁺的电荷转移有关, 导致了蓝宝石稳定的黄色调。 蓝宝石的紫外-可见光谱在“着色态”相比“褪色态”可见明显的蓝紫区吸收增强, 可能由于紫外光照射增强了O^2-—Fe³⁺之间的电荷转移。 紫外-可见光谱测试表明样品中具有弱的与Fe有关的吸收峰, 这与样品含有较低的Fe含量一致, 不足以产生稳定黄色调。 三维荧光光谱分析结果表明颜色不稳定黄色蓝宝石的“着色态”和“褪色态”具有一致的激发光波长Ex=325~335 nm、 发射光波长Em=560~570 nm的特征荧光中心, 在“着色态”时的荧光强度明显高于“褪色态”。 含铁黄色蓝宝石具有荧光效应且特征的荧光中心可作为识别这种颜色不稳定黄色蓝宝石的潜在鉴定手段。 综合报道了颜色不稳定黄色蓝宝石的谱学特征与可能的颜色成因, 为识别颜色不稳定的蓝宝石提供了鉴定依据, 同时为后续改色处理的工艺提供了理论基础。

近年来, 墨西哥蓝珀备受欢迎, 在市场上占有量越来越大。 红蓝料琥珀作为蓝珀的品种之一, 因其表层通常具有一层褐红色的氧化皮层, 内层琥珀在紫外光下具有蓝绿色荧光, 被称为“红皮蓝珀”。 但墨西哥琥珀中的红蓝料由于形成条件的限制非常稀少。 通过宝石学常规测试、 显微放大观察、 傅里叶红外光谱和光致发光光谱等, 对墨西哥红蓝料琥珀的宝石学特征和谱学特征进行研究, 并与墨西哥的黑皮料琥珀展开对比研究。 墨西哥红蓝料琥珀红皮常呈微透明, 内部为半透明—微透明, 红皮厚度不均, 由黑色点状包裹聚集流动组成。 长波紫外灯下红皮部分显示弱至无的荧光, 内部显示较强的蓝色荧光。 红外光谱中墨西哥红蓝料红皮部分位于1 723和1 233~1 046 cm^-1处的吸收峰分别是由含氧基团C=O及C—O所致, 由—CH₃所致的吸收峰位于2 928 cm^-1, 其中含氧基团C=O是使红蓝料琥珀呈现红色的生色团。 红蓝料琥珀红皮部分C=O峰与—CH₃峰的吸收强度比约为4/5, 而内部约为2/5~1/2, 红蓝料琥珀表层红皮部分的氧化程度较内部强, 并且红蓝料琥珀内部氧化程度高于黑皮料内部。 光致发光光谱结果表明红蓝料琥珀的红皮部分和内层的发光中心不同, 红皮部分以562和506 nm为发光中心, 而内层大多以467和472 nm为发光中心。 随着氧化程度的增加, 发光中心逐渐红移, 荧光强度明显降低, C=O对墨西哥红蓝料琥珀的荧光起到了淬灭作用。 黑皮料琥珀内部特征谱峰具489和466 nm两个宽的发光中心, 黑皮料琥珀内部的荧光强度较红蓝料琥珀更高。 该研究为墨西哥红蓝料琥珀的鉴别提供了依据, 有助于墨西哥红蓝料琥珀与其他产地、 其他品种琥珀的区分, 具有重要的理论意义和市场运用价值。

颗粒大、 圆度高并具有浓郁颜色的淡水有核养殖珍珠(商贸名称为“爱迪生”珍珠)为珍珠市场提供了更高的品质与价值, 然而受利益的驱使, 染色的有核养殖珍珠也逐渐流入市场, 扰乱了消费者的健康消费, 在一定程度上阻碍了“爱迪生”珍珠产业的良性发展。 本文利用红外光谱仪、 紫外—可见分光光度计和光致发光光谱仪对养殖和染色“爱迪生”珍珠进行了系统的谱学研究, 并将其与海水珍珠、 染色海水珍珠进行了比较。 结果表明: (1)染色与养殖“爱迪生”珍珠在红外光谱上均显示1 445, 882和725 cm^-1处的文石振动峰, 其中染色“爱迪生”珍珠在3 800 cm^-1处均出现宽缓的弱吸收峰; (2)染色“爱迪生”珍珠的紫外可见光光谱中280 nm处的吸收峰明显弱于养殖“爱迪生”珍珠, 染色后的“爱迪生”珍珠整体反射率降低, 可能与染剂使珍珠中的蛋白质分子受损有关。 染黄色“爱迪生”珍珠缺失养殖橙黄色“爱迪生”珍珠在360~380 nm处的吸收峰, 而与染色海水金珠430 nm处的强吸收峰相似。 染黑色“爱迪生”珍珠在425 nm处有吸收峰, 染色海水黑珍珠在480和645 nm处有吸收峰, 养殖海水黑珍珠在702 nm处有吸收峰, 三者图谱的差异可能为各自的染料不同所致; (3)养殖“爱迪生”珍珠在光致发光光谱中450~550 nm范围内可见一组吸收峰, 染色“爱迪生”珍珠的发光中心向红区偏移且在650 nm附近出现强度不等的与染色剂相关的吸收峰, 染色海水金珠也在600 nm处有和染色剂有关的吸收峰。

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是一种广泛应用于科学和工程方面的元素分析技术。 LIBS测量一些微量元素时存在探测极限高的不足, 因此增强LIBS信号强度, 降低元素探测极限, 对扩展其应用范围有着重要的意义。 为了实现LIBS光谱信号的增强, 提出多次放电增强激光诱导击穿光谱方法, 并以固体铝合金材料为例进行了光谱信号强度增强的研究。 实验发现, 激光作用在铝合金材料上烧蚀样品产生等离子体并溅射到样品上方高压放电电极所在区域, 该区域在等离子体产生之后50 μs之内均可以诱导高压电极放电。 因此采用高频脉冲电源可以实现一次LIBS产生的等离子体诱导电极多次放电。 多次放电会对等离子体进行多次激发, 同时多次放电对等离子的加热作用会延缓等离子体冷却速率从而延长等离子体的持续时间, 两者共同作用可以增强LIBS光谱信号强度, 进而降低LIBS对微量元素的探测极限。 使用频率为100 kHz的高频直流脉冲电源, 利用数字延迟脉冲发生器同步激光与高压电源, 在激光过后3.6 μs触发高压放电, 一次LIBS产生的等离子体可以诱导电极5次放电, 即对等离子体进行5次激发和加热。 利用光谱仪对5次放电等离子体光谱进行积分测量。 实验结果表明: 使用多次放电增强之后, 等离子体持续时间得到大幅延长, 光谱信号强度得到大幅增强, 其中, Mg Ⅱ (~279 nm)的信号强度可以增强约48倍, Al Ⅱ (~358 nm)的信号强度可以增强约72倍, 微量元素Mn Ⅰ (~403 nm)的信号强度增强约6.3倍, 微量元素Cu Ⅰ (~403 nm) 的信号强度增强约8.3倍。 Mn Ⅰ (~403 nm)和Cu Ⅰ (~403 nm) 的探测极限分别降低为LIBS单次放电的1/6和1/8。 多次放电增强激光诱导击穿光谱方法很好地增强了LIBS的光谱信号强度, 降低了对微量元素的探测极限, 扩展了LIBS技术的应用范围。 该方法有潜力应用到贵重物品、 稀有材料及文物的鉴定之中。

为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别, 采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱(LIBS)样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析, 采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。 分别将原始光谱数据、 归一化处理后的光谱数据、 归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量, 并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。 结果表明: 在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上, 归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时, 识别准确度达到95.71%, 明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。 进一步地, 使用MATLAB程序遍历谱线组合, 通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合, 当优选6条特定的谱线时, 对特钢种类识别的准确度达到100%, 且建模速度也有相应提升。 可以看出, 当预选出大量常见特征数据时, 机器自动选取特征与人工挑选谱线相比, 具有明显优势, 基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。

大气压等离子体射流因其产生的等离子体羽富含活性粒子而在废水净化、 元素探测、 材料处理等方面具有良好的应用前景。 通常等离子体羽的直径较小, 限制了其工作效率。 针对于此, 利用交流电压激励大气压氩气等离子体射流, 产生了直径约为14 mm的大尺度均匀等离子体羽。 采用发射光谱法对电子密度和氧原子浓度随不同实验参数的变化关系进行了研究。 光电测量结果表明, 当外加电压峰值或氩气流量增加时, 等离子体羽发光亮度增加。 当电压峰值较低时, 等离子体羽的上下游在电压的每个周期均有两个光脉冲信号, 且上游光信号强度比下游的大。 随着电压峰值增大, 上下游等离子体羽的光信号强度都增大。 当电压峰值较高时, 上下游等离子体羽的光信号在每个电压周期呈现三个放电脉冲。 不论每个电压周期放电脉冲数目多少, 上下游等离子体羽的发光信号均具有同步性。 利用光谱仪采集了300~800 nm范围内上下游等离子体羽的发射光谱, 发现它们中均含有OH和N₂的谱线及ArⅠ和OⅠ谱线。 其中, 上游等离子体羽的ArⅠ谱线强度比下游的大, 但OH和N₂的谱线强度比下游的小。 利用谱线强度比对上、 下游等离子体羽的电子密度进行了研究。 结果表明, 上游等离子体羽的电子密度在10¹⁴ cm^-3量级, 高于下游羽的电子密度(10¹³~10¹⁴ cm^-3量级)。 并且, 上游和下游等离子体羽的电子密度均随外加电压峰值的升高而增加, 随氩气流量的增加而增加。 利用光化线强度法, 研究了下游羽中氧原子浓度随实验参数的变化规律。 结果表明, 氧原子浓度沿气流方向降低; 对于一个等离子体羽, 平均而言氧原子浓度随外加电压峰值升高而增加, 随氩气流量增加而增加。 对于以上实验现象, 利用气体放电的基本理论进行了定性解释。

采集已报道具有规模气洗作用和水洗作用的油气田岩样制成流体包裹体薄片, 进行单油包裹体的显微荧光光谱和傅里叶红外光光谱测试, 分别研究了遭受气洗作用和水洗作用后捕获的油包裹体的显微荧光和红外光光谱的变化规律特征, 总结了两者的变化差异性。 气洗导致原油光谱参数QF₅₃₅值向减值和增值方向分别扩大, CH₂/CH₃分布值范围未发生明显扩大, 而峰值被平均化, H₂O/Alkanes比值分布无变化。 水洗导致原油的QF₅₃₅值向增值方向扩大, CH₂/CH₃分布范围发生了明显的增移, H₂O/Alkanes明显增加。 针对轻质油藏气洗后QF₅₃₅变化不明显以及中重质油藏水洗后CH₂/CH₃变化不明显的特点, 首次总结出针对轻质油藏和中重质油藏的水洗和气洗作用的油包裹体光谱参数分布趋势鉴别图版。 该研究对利用流体包裹体进行成藏期次精细划分和油气成藏过程恢复具有重要实际意义。