激光器是现代光学中一种常用的光源, 分析其谱宽特性对于激光的研究具有重要意义。 由于高性能窄线宽激光的半高全宽通常在几十MHz以内, 难以直接满足宽光谱领域的应用需求, 因而无法发挥其在成本和性能方面的优势, 这在一定程度上限制了激光的发展。 如果在激光内部直接进行调制实现线宽展宽, 又会导致频率的严重漂移, 破坏稳频特性。 为了在激光器波长稳定性不变的前提下得到宽光谱, 提出了一种以高斯白噪声为驱动电信号的外部相位调制方法。 以激光相位噪声和光谱特征之间的关系为基础, 通过理论计算阐明了相位噪声对于光谱的展宽效应, 并基于OptiSystem光仿真软件和数值仿真分析了在不同白噪声参数下的光谱演变过程, 明确了要得到好的展宽和载波抑制效果需要高功率、 大带宽的噪声信号源。 搭建的外部相位调制系统采用10 GHz带宽的信号源, 通过两个前置预放大器以及一个高饱和输出功率放大器将噪声信号由-17 dBm最高提升至28 dBm, 以此驱动半波电压3.7 V的铌酸锂电光相位调制器, 并在放大链路中加入低通滤波器和可调衰减器调节信号参数。 研究对象为初始线宽20 kHz的分布式反馈半导体激光器, 通过光谱分析仪观测和对比调制前后的激光光谱, 得到了与理论及仿真相吻合的结果, 并拟合计算出展宽分量最高可达65 GHz, 且载波也得以明显地抑制; 此外, 基于扫描式法布里-珀罗共焦腔评估了激光频率的漂移情况, 证明外部调制并未对激光的波长稳定性造成影响, 综合论证了高斯白噪声的相位调制方案能够实现优越的光谱展宽效果。 由于调制后的光谱无边带和次峰, 且能实现数倍于调制带宽的展宽, 因此相较于正弦函数和伪随机编码等其他信号而言, 高斯白噪声具有明显的优势。 该调制方法不依赖于激光器的本征线宽, 具有广泛的应用前景, 为相位调制和光谱展宽的相关研究提供了参考依据。

CS₂在当今化工等领域占据了重要地位, 而CS₂火灾污染事故危害性极大。 通过研究CS₂燃烧火焰光谱辐射以探究其火灾污染特性极为必要。 搭建了CS₂燃烧火焰光谱测试平台, 采用黑体辐射源对VSR仪器进行了标定, 通过多用途傅里叶变换(VSR)红外光谱辐射仪测试了5, 10和20 cm三种燃烧尺度下CS₂燃烧的火焰光谱, 并通过热电偶测试了整个燃烧时间段内不同燃烧时刻下的火焰温度, 以及在火焰上方安装了烟气分析仪对火焰中的燃烧产物浓度进行监测。 测量了CS₂整个燃烧时间段内火焰温度, 以及不同燃烧时间、 不同燃烧尺度下的火焰光谱、 燃烧产物组分信息。 测试结果表明, CS₂火焰中主要含有高温SO₂, CO₂, CO气体和空气中卷入的H₂O分子, 并获取了特征污染产物SO₂的浓度。 由于现有光谱仪测量分辨率有限, 室内实验测量的火焰尺度有限, 为了能实现火灾在线监测需要建立一个火焰光谱辐射模型来反演CS₂火灾时的污染物浓度相关信息。 基于HITRAN数据库可知在2.7 μm附近为高温水蒸气的发射峰, 4.2 μm附近特征峰为高温CO₂气体的发射峰, 4.7 μm附近有CO微弱的发射峰, 在7.4 μm附近特征峰为高温SO₂气体的发射峰, 并获得了CS₂燃烧时产生的SO₂, CO₂, CO和H₂O气体在火焰燃烧相同温度下的吸收系数, 通过计算得到了CS₂燃烧时产生的SO₂, CO₂, CO和H₂O混合气体的透过率与发射率, 并结合气体辐射传输方程、 气体吸收系数等方程, 创建了CS₂燃烧的火焰光谱辐射模型。 利用该光谱辐射模型反演了不同燃烧时间下特征污染产物SO₂的浓度, 并与实验测得的数据进行了对比分析。 结果表明, 该模型精度高, 可用于燃烧产物浓度的定量化反演, SO₂分子含量在燃烧时间20, 40, 60和80 s时的反演精度分别是89.5%, 82.5%, 85.6%和86.5%。 为遥感反演CS₂型大尺度火灾中燃烧产物的浓度奠定基础。

宁夏盐池县荒漠草地属于中温带干旱气候, 由于过度利用出现不同程度的退化, 退化指示种比重增大, 造成不同荒漠草地群落组成差异也很大, 如何区别不同荒漠草地植物, 并据此对退化指示种进行动态监测是了解荒漠草地退化程度的关键。 目前随机森林(RF)、 支持向量机(SVM)与K-邻近(KNN)分类模型被广泛应用于森林植物和农作物的遥感分类, 并取得了较好的分类识别效果, 但针对草地尤其是荒漠草地植物的分类识别研究较少。 因此使用ASD地物光谱仪于7月在宁夏盐池二步坑、 冯记沟、 高沙窝、 麻黄山不同荒漠草地采集了32种植物作样本获得442条光谱进行光谱特征分析。 筛选出7个植被指数: 归一化植被指数705(NDVI₇₀₅)、 绿通道植被指数(GNDVI)、 光化学植被指数(PRI)、 土壤调节植被指数(OSAVI)、 可视化气压阻抗指数(VARI)、 植被衰减指数(PSRI)和归一化水指数(NDWI)作为随机森林模型(RF)、 支持向量机(SVM)模型、 K-邻近(KNN)模型的原始变量, 对32种荒漠草地植物进行分类识别, 并通过分类模型精度的比较筛选较优模型。 结果表明: (1)不同植物光谱反射率均符合绿色植物特征, 但各植物原始光谱不同波段之间存在明显差异, 植物原始光谱水分吸收波段差异明显, 且有红边蓝移现象; (2)RF, SVM和KNN三个分类模型对32种植物的分类精度分别达到了0.98, 0.94和0.98, 识别效果较好, 但3种分类模型均对白莲蒿与北芸香、 虫实与甘草发生了误判; (3)随机森林模型重要性指标中NDWI与PRI为区分荒漠草地植物的关键指标, 说明荒漠植物冠层水分与类胡萝卜素含量是影响荒漠草地植物光谱分类的重要因素。 试验利用随机森林模型(RF)、 支持向量机(SVM)与K-邻近(KNN)分类方法, 建立了主要植物的分类模型。

大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI)是一种紫外可见成像光谱仪, 主要用于实现高空间分辨率的全球每日大气痕量气体浓度反演。 EMI在轨运行期间, 受空间环境影响, 元器件性能随时间推移会不断衰变。 为有效监测其衰变状况, 利用载荷对地各轨0级数据解析出在轨温度, 实现长期在轨温度监测; 通过计算各轨道星下点黑暗时的暗背景图像噪声的均值和标准差, 实现CCD(charge-coupled device detectors)暗背景噪声随时间变化趋势监测, 进一步评估空间粒子对CCD像素点的损伤; 利用多次在轨测量的内部白光光源在CCD上的响应, 评估CCD探测器在轨像素性能和辐射通量的变化; 使用EMI在轨测量的0级太阳光谱数据, 结合发射前实验室测试得到的二阶高斯函数模型, 用最小二乘法反演在轨仪器光谱响应函数(ISRF), 实现仪器光谱响应函数的在轨实时更新; 利用石英漫反射板(QVD)、 备用漫反射板(RSD)多次测量的太阳光谱, 计算石英漫反射板在轨相对衰变因子, 修正辐射定标系数, 实现漫反射板在轨衰变校正。 研究表明, EMI载荷在轨两年以来, 温度稳定, 各通道暗背景均值年增加率约0.25%~1%, 暗背景标准差震荡幅度在1.5%以内; 在轨ISRF函数变化幅度约2.3%; 内部白光源光路响应变化小于1%, 石英漫反射板年衰变率UV2通道小于1.75%, VIS1通道小于1%, VIS2 通道小于0.5%。

表面增强拉曼光谱(SERS)是目前最灵敏的分析技术之一, 广泛应用于生命科学、 材料科学、 环境科学及分析化学等领域。 SERS基底的特性决定了该技术的实际应用范围, 是推动该技术发展的关键, 高活性SERS基底的制备已经逐渐成为SERS研究领域的热点。 为了获得最佳的拉曼信号, 对具有特殊特性的SERS活性基底的需求一直很大。 柔性SERS基底因具有良好的柔韧性, 3D支架结构和表面可控的孔径大小等独特优势, 在检测化合物和细菌等方面有很好的应用价值。 Nylon(尼龙)柔性膜表面具有分级及多孔交错排列3D结构的特点, 将固相萃取装置与特殊材料Nylon柔性膜相结合, 通过改变金纳米颗粒的附着量以及金纳米颗粒与膜结合次数, 制备了高SERS活性的金纳米-Nylon(Au-Nylon)柔性膜基底。 研究表明, 金纳米颗粒能很好地附着在Nylon纤维上, 纳米颗粒与Nylon柔性膜表面等离子共振耦合作用, 形成金纳米颗粒与Nylon纤维的复合体, Au-Nylon柔性膜基底的等离子共振吸收峰发生蓝移。 首次处理后的Nylon纤维与其所附着的金纳米颗粒形成新的活性截留层, 有助于使再次处理时金颗粒更好地附着在柔性膜表面, 产生SERS“热点”效应, 提高其SERS性能。 利用结晶紫(CV)作为SERS探针分子, 对Au-Nylon柔性膜基底SERS性能进行分析, 发现CV探针分子在Au-Nylon柔性膜基底上的SERS强度随金纳米颗粒的附着量以及金纳米颗粒与膜结合次数而变化。 对于面积为1 cm²的Au-Nylon柔性膜基底, 当单次过滤金溶胶1 mL, 与膜结合2次, 总结合量2 mL时, CV探针分子的SERS信号最强, SERS活性最强。 采用Au-Nylon柔性膜基底对浓度为2.5×10^-5, 1×10^-5, 1×10^-6, 5×10^-7及1×10^-7 mol·L^-1的CV溶液进行的SERS检测, 发现Au-Nylon柔性膜基底对CV探针分子检测极限达1×10^-6 mol·L^-1, 增强因子达到1.0×10⁴。 此外, Au-Nylon柔性膜基底均匀性较好, 相对平均偏差为11.8%。 Au-Nylon柔性膜基底在微生物检测中, 仍具有良好SERS活性, 对金黄色葡萄球菌的SERS增强效果优于金溶胶。 由此可见, 研究中制备的Au-Nylon柔性具有良好的均一性, 并具有较好的SERS活性, 该方法简单且易批量制备, 无论在化合物检测还是微生物检测中都具有良好的实际应用价值。

随着观测设备的不断完善, 人们获得的光谱数量持续上升, 如何进一步提高光谱自动分类的性能引起广泛关注。 为此, 以恒星光谱为研究对象, 在近年来新出现的BERT和CNN等深度学习模型的基础上, 试图融合了BERT模型和CNN模型在特征提取和智能分类方面的优势, 提出高性能混合深度学习网络BERT-CNN, 用以探讨该模型在提升光谱分类性能方面的有效性。 该模型首先将恒星光谱数据输入BERT模型; 然后, 利用BERT模型中的Transformer进行特征提取, 得到特征向量; 最后, 将特征向量输入CNN模型, 通过softmax分类器获得分类结果。 该实验的编程语言为Python3.7, 引入TensorFlow1.14作为深度学习模型框架, 并以SDSS DR10中的K型、 F型、 G型的恒星光谱数据作为实验数据集。 使用min-max方法对恒星光谱数据做归一化处理, 通过与SVM、 CNN等分类模型的比较来验证BERT-CNN混合模型在恒星光谱分类中的有效性。 引入网格搜索和10折交叉验证来获得模型的实验参数。 实验包括两部分: 一是利用精准率P、 召回率R、 调和平均值F1等指标对BERT-CNN模型的恒星光谱分类性能进行评价。 当训练数据集占比实验数据集的30%~70%时, BERT-CNN模型处理K, F和G型恒星光谱数据集的精准率P、 召回率R、 调和平均值F1随训练样本数的增加而提升。 在相同规模的训练样本条件下, BERT-CNN模型在K型恒星光谱数据集上的P, R和F1值均最高, 其次是G型恒星光谱数据集, F型恒星光谱数据集上的分类效果较差。 二是利用准确率对SVM, CNN和BERT-CNN等模型的对比实验结果进行评价。 对K, F和G型恒星光谱数据集上, BERT-CNN模型分类效果最优, 其次是CNN模型, SVM模型分类效果较差。 表明, BERT-CNN模型有助于提升光谱分类性能。

海洋中多氯联苯污染监测受到广泛关注, 采用表面增强拉曼光谱(SERS)和密度泛函理论(DFT)方法探究四种代表性的多氯联苯(PCB15, PCB28, PCB47和PCB77)的拉曼光谱差异以及在金纳米表面的吸附特性, 并对比了物质吸附特性差异对各自SERS定量检测的影响规律。 首先, 计算了多氯联苯的拉曼光谱和振动模式贡献, 并与实测结果进行对比归属拉曼峰位。 然后, 构建了PCBs-Au吸附体系并计算其结合能、 吸附前后分子空间结构变化来预测分子在金基底上的吸附特性。 最后, 以金溶胶为SERS增强基底对四种物质进行了SERS探测, 以此来体现吸附特性对定量分析的影响。 结果显示, 计算结果与实测光谱能够较好的吻合, PCBs分子的共性特征峰包括: 桥键伸缩振动峰(1 290 cm^-1附近), 环呼吸振动峰(1 000 cm^-1附近), 环伸缩振动峰(1 590 cm^-1附近)。 Cl原子的取代位置差异会对拉曼振动产生明显的影响, 最终导致C—Cl键和C—H键的振动峰复杂化。 物质的吸附能力由高到低依次为PCB15(-6.46 kcal·mol^-1)、 PCB28(-3.01 kcal·mol^-1)、 PCB77(-1.95 kcal·mol^-1)和PCB47(-0.31 kcal·mol^-1), 取代氯数目增多和Cl原子邻位取代会降低结合能, 减少分子在金基底上的吸附形态。 桥键邻位取代数目增加导致位阻效应增大, 阻碍分子吸附。 吸附特性影响SERS定量, 四种物质的SERS峰强与浓度呈良好的线性关系。 水环境中吸附能力强的分子率先达到饱和状态, 且拥有最低的检出浓度。 以上结论为SERS技术检测识别海洋环境中多氯联苯和定量分析奠定了一定的理论基础。

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息。 为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性, 利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法。 采集样本在400~1 000 nm的光谱反射图像, 通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴趣区域提取原始光谱数据; 采用偏最小二乘回归(PLSR)算法将光谱数据与TBARS浓度值进行关联, 解释二者之间的相关程度; Kennard-Stone(KS)算法划分样本集对模型进行外部验证; 为消除原始光谱中的干扰信息, 使用卷积平滑(SG), 去趋势(de-trending)和SG+de-trending三种预处理方法校正原始光谱; 将TBARS化学值视为微扰量, 采用2DCOS研究光谱信号的动态变化, 分析二维相关光谱及其切割光谱, 确定与微扰相关的特征变量; 变量组合集群分析(VCPA)、 竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)用于全光谱变量和2DCOS特征变量的选择和优化; 利用线性建模方法PLSR建立代表性特征变量下TBARS含量的高光谱定量分析模型。 结果显示, de-trending预处理后建立的预测模型稳健性较好, 其RC2=0.874, RMSEC=0.106 mg·kg^-1, RP2=0.853, RMSEP=0.139 mg·kg^-1; 进行2DCOS分析发现579, 699, 756和867 nm处存在与TBARS含量密切相关的自相关峰, 579~867 nm范围内的特征变量是TBARS含量检测的相关区域; VCPA, CARS和SPA从全光谱数据和2DCOS分析中分别提取了7, 16, 20, 8, 24和14个具有代表性的特征变量; 由所获得模型的准确性和可靠性可知利用CARS在2DCOS分析中优选代表性波长建立的检测模型可以准确无损地评估羊肉中TBARS含量, 定量分析模型为: Y_(TBARS)=-0.15+2.99λ₅₈₈-7.01λ₅₉₃+7.45λ₅₉₈-6.14λ₆₀₃+7.06λ₆₁₂-8.25λ₆₂₂+2.64λ₆₃₁-4.18λ₆₃₆+13.91λ₆₄₆-11.3λ₆₅₅+12.64λ₆₇₅-8.51λ₆₈₄-7.81λ₆₈₉+1.08λ₇₀₃-2.54λ₇₁₃+5.47λ₇₂₇+6.62λ₇₄₂+5.69λ₇₅₁+2.48λ₇₇₅-1.93λ₇₈₀-6.95λ₇₉₀+7.09λ₇₉₉-3.56λ₈₀₉+1.82λ₈₁₉, 其RC2=0.857, RMSEC=0.113 mg·kg^-1。 2DCOS方法为光谱分析中变量的筛选提供了一种新思路, 高光谱技术结合2DCOS分析无损检测羊肉中TBARS含量是可行的。

在近红外光谱的定量分析中, 由于仪器的精密程度越来越高, 采集的光谱数据通常具有很高的维度。 因此, 波长选择对于剔除噪声及冗余变量, 简化模型, 提高模型的预测性能是必不可少的。 近红外光谱特征波长选择方法众多, 但变量间的多重共线性问题仍是导致模型效果较差的一个关键问题。 变量间共线性可以通过相关系数进行分析, 当相关系数高于0.8, 表明存在多重共线性。 据此, 以变量间相关系数为选择标准, 提出一种以所选变量之间共线性最小化的波长选择方法, 称之为最小相关系数法(MCC)。 该方法以光谱数据的相关系数矩阵为基础, 挑选出与其他波长相关系数平均值和标准差均较小的波长为候选建模波长集合, 使得集合内波长之间线性相关性最小, 进而消除模型变量之间共线性。 然后通过标准回归系数优选对因变量影响较大的波长, 获得预测模型。 为了验证所提出算法的有效性, 对该方法进行了测试。 利用两组公开的近红外光谱数据集(柴油数据集、 土壤数据集), 通过MCC算法进行波长选择, 并与常用的几个波长选择方法, 如: 连续投影算法(SPA)、 竞争性自适应重加权采样法(CARS)、 随机蛙跳算法(RF)、 迭代保留信息变量法(IRIV)进行比较。 实验结果表明, MCC算法获得了良好的预测性能, MCC算法的预测精度相比于SPA, CARS和RF三种算法具有明显的优势, 而MCC算法的预测精度与IRIV算法不相上下。 因此, 最小相关系数法可实现高效降维, 提高模型的预测精度, 是一种有效的波长选择算法。

芜湖东门渡窑是古代宣州窑场的早期窑口之一, 属古越窑系青瓷; 该窑口出产的陶瓷产品器型别具一格, 具有鲜明的地域特色。 但长期以来, 对于东门渡窑瓷器仅仅从其外观推测其工艺特征, 对该类瓷器的微观结构特征和配方工艺特点缺乏必要的分析证据。 为系统解析东门渡窑古陶瓷的胎、 釉化学组成和烧制工艺, 运用波长色散X射线荧光光谱法(EDXRF), 结合光学显微分析手段, 对东门渡窑古陶瓷胎、 釉的化学成分和微观结构等进行深入探究; 采用X射线衍射分析、 红外光谱及热重分析等多种光谱技术, 探明了古陶瓷样品胎体的物相组成、 主要化学成分和烧制特点; 同时, 综合不同的分析表征, 对其制瓷工艺特点和该窑口的性质进行了科学的推测。 研究表明, 东门渡窑古陶瓷胎体成分具有显著的高硅、 低铝特征, 属于典型的南方瓷器; 瓷胎的主要制备原料为瓷石, 并可能掺入了当地盛产的高铁含量的赭红色粘土; 瓷器釉料配方采用了南方越窑系的高钙釉制备工艺。 依据瓷器的显微分析结果, 瓷胎和瓷釉内显著的粗颗粒表明, 原料未淘洗或淘洗不精, 加工过程不精细。 胎体化学成分分析显示, 该瓷器样品的烧制温度不高于1 200 ℃, 或高温段保温时间不够。 东门渡窑古陶瓷整体配方工艺和烧制水平不高, 应为唐宋宣州地方以烧造一般民间用品为主的陶瓷窑厂。 研究结果对于客观认识安徽古代制瓷业的工艺水平、 发展特点和规律具有重要的科学价值, 对探究中国古代官窑的内涵、 窑业生产布局、 确立宣州窑在安徽瓷业的发展及南北方瓷业技术的交流中的历史地位具有重要学术意义, 有利于推动安徽省遗址保护规划建设和传承保护地域文化。

红绿彩瓷器是我国陶瓷史上一种重要的釉上彩瓷器, 分析其彩料的化学组成和物相结构对其烧制工艺的研究有很重要的意义。 但由于瓷器表面的不平整和彩料分布的不均匀性, 导致其不满足传统的1 mm×10 mm线光源的X射线衍射仪对样品的测试要求。 而毛细管聚焦的X射线衍射仪采用点光源的方式照射样品, 毛细管X光透镜对Cu-K_α的能量有高达3个数量级的放大倍数, 同时具有低的发散度, 能实现样品直径100 μm的微区和直径3 mm的常规X射线衍射分析, 非常适合古陶瓷类样品矿物结构的无损分析的研究。 因此, 应用毛细管聚焦的微束X射线荧光谱仪和毛细管聚焦的X射线衍射谱仪对江西景德镇出土的清代红绿彩瓷的白釉和釉上彩料的化学成分和物相结构进行分析, 并对红绿彩瓷彩料中2 mm×2 mm感兴趣区域内多元素分布和矿物相的分布进行了二维扫描分析。 结果表明, Cu为绿彩的主要着色元素, 在绿彩中的含量为0.02%, 部分以Pb₈Cu(Si₂O₇)₃(PDF 31-0464)晶相形式存在; Fe为红彩的主要着色元素, Fe含量为1.63%, 部分Fe元素以Fe₂O₃(PDF 47-1409)的晶相形式存在; 其中Pb在绿彩和红彩中的含量分别为41.49%和6.29%, 其主要作用是使彩料的熔点降低, 部分Pb在700~800 ℃的烧制过程中与Cu元素和Si元素相结合以Pb₈Cu(Si₂O₇)₃(PDF 31-0464)晶相形式存在。 从扫描区域内的元素分布图和晶相分布图可以看出, 彩料原料中着色元素Cu和Fe的矿物晶相与Cu和Fe的元素分布不一致, 表明原料中原有的Cu和Fe的矿物晶相在烧制过程中基本上都消失了, 仅剩余或生成部分Fe₂O₃晶相; 白釉中存在莫来石晶相, 说明白釉是在高温下烧制而成; 其中Pb₈Cu(Si₂O₇)₃晶相的形成温度在750 ℃左右, 因此可以进一步说明清代红绿彩的绿彩料是在低温下烧制而成。 以上结果说明, 毛细管聚焦的微束X射线荧光和毛细管聚焦的微束X射线衍射谱仪在文物的科技研究中有着重要的应用前景。

近红外光谱检测技术已经成功应用于水泥生料成分的快速检测, 但我国水泥企业在生产水泥生料时所用原材料品种不一, 使用不同的原材料进行生产时对近红外光谱建模带来一定影响。 为了研究不同原料生产的水泥生料近红外光谱建模差异, 对不同地区水泥生产线所生产的水泥生料进行建模研究。 选取两个不同地区水泥生产线的水泥生料样本各95份和82份, 各自选取80份和67份作为校正集, 15份作为验证集。 首先将两条水泥生产线的样本每份重复装样测3次光谱, 取平均光谱做为样本的近红外光谱。 然后通过采用S-G平滑法对两个不同地区所生产的水泥生料近红外光谱进行预处理。 对比发现两个地区水泥生料近红外光谱存在一定差异, 采用偏最小二乘回归算法建立检测模型, 所建立的模型精度差异较大。 采用CARS波段挑选法, 分别对两种水泥生料近红外光谱进行挑选, 生产线一的水泥生料样本SiO₂, Al₂O₃, Fe₂O₃和CaO近红外光谱波段由3 113个变量分别保留了85, 89, 55和67个变量, 生产线二的水泥生料近红外光谱则分别保留了51, 55, 55和55个变量, 且保留的波段明显存在一定区别。 最后分别建立了两个地区的水泥生料SiO₂, Al₂O₃, Fe₂O₃和CaO近红外光谱检测模型。 通过对比发现原材料不同时所挑选的波段不同, 且检测模型预测效果良好。 生产线一的SiO₂, Al₂O₃, Fe₂O₃和CaO检测模型的RMSEP(预测均方根误差)分别为0.109, 0.053, 0.034和0.185, 生产线二 的SiO₂, Al₂O₃, Fe₂O₃和CaO检测模型的RMSEP分别为0.084, 0.024, 0.023和0.184。 结果表明当水泥生料的原材料发生变化或者产地不一时, 不能仅靠修正模型对水泥生料进行检测, 而是需要重新进行近红外光谱建模, 且光谱波段选择也会发生变化。 采用波段挑选法对水泥生料近红外光谱进行波段挑选能够提高检测模型的模型精度。

表面等离子体共振是一种免标记的传感技术, 当介质周围的介电常数发生改变时, 则SPR谐振光谱特性也会随之改变。 因此表面等离子体共振传感技术已广泛应用于生物化学和环境监测等领域。 由于二氧化钛(TiO₂)覆盖层不仅可以保护金属层, 还能调谐SPR谐振的光谱强度和谐振波长于近红外波段, 应用于1550 nm的光纤传感, 其氧化还原反应还能使其用于检测气体。 由于氢气易燃易爆性, 随着氢能源的广泛应用, 因此对低浓度氢气检测技术研究具有特殊的意义。 提出一种可更换银/二氧化钛复合膜的表面等离子共振的气体传感器, 研究了SPR传感器在1 550 nm近红外波段对气体的敏感特性。 研制了可更换银/二氧化钛复合膜的表面等离子共振(SPR)气体传感器。 研究了在近红外波段对气体的表面等离子体共振光谱特性。 仿真计算Kretschmann棱镜耦合的四层结构模型的共振光谱强度与银膜厚度, 二氧化钛厚度和棱镜材料的关系, 优化了Ag和TiO₂层的厚度以获得最大灵敏度, 得到的最佳膜厚是45 nm Ag和110 nm TiO₂。 Ag/TiO₂薄膜设计为可更换的一次性气敏膜, 采用蒸镀和溅射方法镀膜, 制备成本文所使用的 SPR传感器。 利用Ag/TiO₂薄膜在复合界面产生SP共振光谱的移动, 对气体进行测试。 采用Kretschmann棱镜耦合结构的光谱波长检测实验系统。 固定光源和入射角, 测量波长的偏移量。 宽光源(波长范围: 1 462~1 662 nm)通过环形器、 准直器, 照射到棱镜和可更换的Ag/TiO₂敏感膜, 经全反射(TIR)后, 再由高反射镜反射回传感膜, 并以相同的TIR角和光路再次反射回到准直器, 从而被光谱仪检测。 实验结果表明, Ag/TiO₂复合膜可以调谐共振波长到1 550 nm近红外波段, 增强该传感器的光谱灵敏度, 低浓度(14.7%~25%)氢气下的灵敏度可达-8.305 nm·%^-1。 并且可通过更换气敏膜检测不同的气体, 增加生物相容性和气体传感能力。

近红外光谱中包含了物质中有机分子含氢基团的特征信息, 具有维度高、 冗余大等特点。 传统的基于浅层校正模型, 比如主成分回归、 偏最小二乘回归、 人工神经网络、 支持向量回归等, 无法提取近红外光谱数据深层的信息。 提出一种基于堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模方法, 不仅可以拟合光谱数据与理化值之间复杂的非线性关系, 还可以提取数据深层的特征信息。 首先通过对比不同的光谱预处理对模型预测结果的影响, 选择最优的预处理方法, 然后再使用相关系数法提取特征波段。 将处理好的近红外光谱数据作为堆叠监督自动编码器的输入信号, 利用理化值对多个监督自动编码器进行有监督的预训练; 将多个经过预训练的监督自动编码器进行堆叠, 得到堆叠监督自动编码器; 将预训练的参数作为堆叠监督自动编码器的初始化参数, 然后再利用理化值对堆叠监督自动编码器进行有监督的微调, 最后得到模型的最优参数。 分别利用玉米含水量和黄酒总酸含量等近红外数据集进行验证, 建立了偏最小二乘回归预测模型、 人工神经网络预测模型、 堆叠自动编码器预测模型和堆叠监督自动编码器预测模型, 验证了堆叠监督自动编码器建模的可行性; 以预测均方根误差和预测相对分析误差两个指标对比分析了偏最小二乘回归、 反向传播人工神经网络、 堆叠自动编码器及堆叠监督自动编码器四种建模方法的评价指标。 分析结果表明, 采用该方法建立的模型, 模型预测效果更好, 玉米含水量数据集的两个评价指标达到了0.060 4和4.313; 黄酒总酸含量数据的两个评价指标达到了0.120和4.227, 均优于另外三种方法。

罗布麻作为新疆的特色常用药材, 主要用于肝阳眩晕、 心悸失眠、 浮肿尿少以及高血压、 抑郁症的治疗。 为保证临床用药安全稳定, 常用传统的四大鉴别方法和现代的色谱、 波谱技术分析中药材的质量差异。 采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法对收集的17份新疆不同产地罗布麻药材进行分析, 红外光谱扫描范围为4 000~400 cm^-1, 二阶导数范围为1 800~600 cm^-1, 得到图谱后进行图谱解析; 采用谱带较密集的指纹区(1 800~400 cm^-1)计算红外光谱图的相关系数; 然后结合红外光谱吸收峰系统聚类、 共有峰率和变异峰率双指标序列分析法对不同产地罗布麻药材的红外指纹图谱进行分类和异同点比较。 结果表明, 不同产地罗布麻药材红外光谱的峰形、 峰位相似, 在3 336, 2 920, 1 443, 1 375, 1 247, 1 103, 1 070, 833和601 cm^-1附近均有吸收, 在1 103, 1 070和1 656~1 609 cm^-1处均存在特征宽强峰。 892和717 cm^-1处为CO32-振动峰, 并且仅克拉玛依独山子区药材S4和产地相邻的乌苏市甘家湖保护区药材S5出现此吸收峰, 推测与土壤盐碱化程度高有关。 除了S5, 其余16批罗布麻药材的相似系数均大于0.960, 整体相似度较高, 说明不同产地罗布麻药材具有一定的相似性。 经求导, 发现二阶导数光谱的峰形仍具有较大的相似性, 但在1 444~1 738和833~1 030 cm^-1范围内峰数明显增加。 采用SPSS 21.0软件以各药材吸收波数为变量进行聚类分析, S9与S14, S2与S10, S3与S8, S12与S13最先聚为一类; 当欧式距离为15时, 可将所有药材样品分为四类, 即在1 615 cm^-1处有吸收峰的药材为一类, 在1 646 cm^-1处有吸收峰的药材为一类, 1 646和1 615 cm^-1处均有吸收峰的药材S1为一类, 在2 962 cm^-1处有吸收的药材S5为一类; 当欧式距离为20时, 可将药材分为S5和其他药材两大类。 双指标序列法结果显示, S9:S14, S2:S10, S3:S8和S12:S13序列共有峰率为100%, 罗布麻药材样品总体共有峰率≥61.1%, 变异峰率≤53.8%, 认为未表现出明显的产地差异性。 红外光谱相关系数分析、 聚类分析和双指标序列分析结果相互补充和印证, 说明该方法可靠有效, 可从不同角度分析评价罗布麻药材产地差异, 为保证药材质量的稳定可控提供参考。

基于中红外光谱分析技术对浓香型白酒原酒中总酸及己酸乙酯的关键指标含量进行检测分析, 采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理, 结合组合间隔偏最小二乘波段选择法(SiPLS)及遗传算法(GA)对各指标的特征吸收波长进行筛选, 最终采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型, 通过决定系数R²、 预测标准偏差(RMSEP)、 性能和标准差之比(RPD)以及实际生产的独立测试样品对所建模型效果进行评价, 探索中红外光谱分析技术结合波段筛选用于白酒原酒关键指标的定量分析效果。 结果表明: 采用中红外全光谱397~4 000 cm^-1波段所建模型效果并不理想, 总酸及己酸乙酯模型的RMSEP值分别达到0.156及0.981, R²仅有0.666及0.453, RPD值为1.731及1.213, 代表模型整体的相关拟合效果并不理想, 预测误差较大, 无法应用于实际生产。 而采用GA在SiPLS波段优化基础上进一步进行特征变量筛选后, 所建模型效果有了非常显著的提升, 总酸及己酸乙酯两项指标的GA-SiPLS模型均体现出了较高的预测精度, R²分别提升到了0.993及0.997, RMSEP值分别降低到0.023及0.077, RPD值提升至11.739及15.455, 变量数也分别从935个降低到55及40个, 在保留关键信息变量, 体现原酒中总酸及己酸乙酯指标特征吸收的同时, 有效减轻了模型的复杂程度, 同时提高了模型运算速度及预测效果, 充分体现了波段筛选对于中红外光谱分析技术应用于白酒原酒关键指标定量分析的重要性, 也说明了中红外光谱技术结合波段筛选在白酒品质控制及原酒成分分析中的巨大潜力。 考虑到白酒成分复杂, 大部分关键品质指标含量相对较低, 而中红外吸收区域的基频吸收强度具有比倍频、 合频吸收强数十倍的特点, 中红外光谱可能比其余光谱技术更适用于白酒液体样品的快速分析, 为白酒酿造过程的品质控制提供技术借鉴, 同时为酒类品质的快速分析方法开拓提供新的思路。

珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似, 但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉, 并且珍珠层粉制备容易, 成本底, 常被不法商家用于冒充或掺入珍珠粉中流入市场, 谋取利益。 因此, 对珍珠粉掺伪鉴别和纯度检测具有重要的意义。 采用激光拉曼光谱结合深度学习研究珍珠粉掺伪快速鉴别和纯度分析。 将纯珍珠粉和珍珠层粉按一定比例混合, 制成珍珠粉质量百分数分别为0%, 25%, 50%, 75%, 80%, 85%, 90%, 95%与100%共9种纯度270个模拟掺伪珍珠粉样本。 然后对样本进行拉曼光谱采集, 参数设置如下: 分辨率为4.5 cm^-1, 积分时间为3 000 ms, 激光功率为20 mW。 搭建了深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)模型, 对样本拉曼光谱进行数据增强; 在此基础上, 结合K近邻(K-nearest neighbor)、 随机森林(random forest)、 决策树(decision tree)、 一维卷积神经网络(1D-CNN)4种分类器, 对纯度为85%, 90%, 95%与100%的小比例掺伪样本进行真伪鉴别分析; 同时, 结合一维卷积神经网络对9种纯度的珍珠粉掺伪样本建立纯度预测的定量模型。 结果表明: 基于DCGAN数据增强方法所生成的拉曼光谱, 与原始光谱相比, 在峰值信噪比和结构相似度两个评价指标上均明显优于传统数据增强方法; 在珍珠粉掺伪定性鉴别方面, DCGAN增强后的数据分别送入4种分类器, 对4种小比例掺杂样本的真伪鉴别正确率均达到100%; 在对9种掺伪纯度样本纯度检测方面, 对测试集样本, DCGAN-1DCNN方法所建纯度定量预测模型性能最优, 其决定系数R²为0.988 4, 预测均方根误差RMSEP为0.034 8, 一维卷积神经网络的损失值Loss为0.001 2, 定量模型拟合最好。 拉曼光谱结合DCGAN算法为珍珠粉掺伪鉴别及纯度检测提供一种快速简便的方法。 深度卷积生成式对抗网络的数据增强方法在光谱分析技术领域具有重要的研究意义和应用价值。

气体监测与我们的生活息息相关, 氢气作为一种理想的研究模型更是受到广泛关注。 拉曼光谱作为一种气体分析手段, 具有无损非接触等优点。 气体拉曼光谱测量存在的一个主要问题是拉曼散射信号弱。 在一些特定场景下, 需要信号采集时间较短, 因此获得的拉曼光谱信噪比低。 压缩感知方法作为一种新发展起来的信号处理手段, 不仅可以压缩采样, 缩短采样时间, 而且可以降噪, 提高信噪比, 以更好地实现原始信号的恢复和重建。 该研究以氢气和氘气为测量对象, 分别采用洛伦兹函数设计原子构建字典OMP(orthogonal matching pursuit)算法重构和傅里叶变换滤波后多个正交基构建正交基字典OMP重构两种压缩感知方法分析氢同位素气体的拉曼光谱。 通过对仿真数据和实际测量数据的处理, 比对了两种压缩感知分析与小波软阈值、 小波硬阈值和SG(Sawitzky-Golay)滤波处理的谱峰强度效果以及信噪比和均方根误差, 证明洛伦兹函数设计原子构建字典OMP算法重构可以用于氢气拉曼光谱降噪。

为了明确储层沥青热演化程度与激光拉曼光谱的关系, 利用拉曼光谱无损分析和流体包裹体方法, 对黔西南白层地区储层沥青拉曼光谱进行了定量化描述, 首先获取了储层沥青其伴生流体包裹体均一温度, 然后获得了储层沥青拉曼光谱图, 并对比标准沥青成熟度分布图, 确定了储层沥青热演化程度及其特征。 结果表明: 黔西南白层地区存在晚三叠世(230 Ma)和渐新世(30 Ma)油气藏充注事件, 成烃流体具有多期成藏的特征。 这两次油气充注事件是该地区储层沥青最终来源, 沥青是石油受热变质作用形成的天然裂解产物, 沥青随着埋藏深度增加, 不断发生聚合或增碳缩合作用。 与储层沥青形成相伴生的有两期盐水热流体事件, 其盐水包裹体均一温度为93.5~96.7和101.2~103.7℃。 黔西南白层地区储层沥青拉曼光谱D峰拉曼位移变化范围为1 334~1 346 cm^-1, G峰拉曼位移变化范围为1 607~1 610 cm^-1, G-D差值为264~275 cm^-1, D_h/G_h值为0.552~0.573, 根据沥青成熟度分布图版判断: 该储层沥青均已达过成熟演化阶段; 测试样品的D峰与G峰能量强度的比值R₁变化0.552~0.573, D峰与G峰的半峰全宽比值R₂变化为1. 688~1.945, D峰与(D+G)峰积分面积之比R₃的变化为0. 68~0. 72, 基于拉曼光谱分析结果计算得到区域古油藏储层流体温度为122.78~164.31 ℃。 黔西南白层地区储层沥青属于异地迁移型有机质, 相似激光拉曼光谱特征表明储层沥青具有相同成因, 均为先存古油藏沿该区控矿构造发生逃逸的油气物质转化的产物。 最后拟定了拉曼光谱与沥青热演化关系, 为古油藏演化成储层沥青研究提供了理论依据。

针对农作物病、 虫、 草害化学防治时对靶变量施药以减少农药使用量、 提高农药利用率的需求, 本文研究了基于荧光光谱信息和主动光源方法在不同环境下探测绿色植物的方法。 通过白色、 蓝色和红色LED主动光源照射样本, 采集了白天室内自然光照、 白天太阳直射、 白天无太阳直射和夜晚黑暗环境四种场景下的绿色植物和非绿色植物样本光谱。 首先基于多波段光谱信息建立簇类独立软模式法(SIMCA)和线性判别分析(LDA)模型, 验证利用主动光源照射下绿色植物荧光光谱探测绿色植物的可行性。 试验结果表明, 白色、 蓝色和红色三种LED光源照射下SIMCA模型对预测集样本的识别率均达到92%以上, 拒绝率均为100%; 三种光源照射下LDA分类模型均能准确识别出预测集所有样本, 检测效果优于SIMCA模型, 且三种LED光源的效果无显著差异。 为开发低成本绿色植物探测传感器, 建立了绿色植物与非绿色植物样本分类目标函数, 通过粒子群算法(PSO)优选单一连续光谱波段原始光谱并建立了绿色植物和非绿色植物样本的阈值分类模型。 结果表明, 白色、 蓝色和红色LED光源照射下优选的原始光谱波段分别为731.1, 730.76和731.1 nm, 对应阈值分类模型分类预测集样本的F1-score分别为76.71%, 80.52%和78.48%, 蓝色LED光源的效果最好。 该研究优选的主动光源类型和连续检测波段可为开发基于单波段的低成本绿色植物探测传感器提供理论依据。

冶金、 核工业、 污染检测和环境监测等领域对元素分析的需求是必不可少。 激光诱导击穿光谱技术作为一种新型的原子光谱分析技术, 具有实时快速、 对样品几乎无损、 可多元素同时分析等特点, 因此一直受到广泛的关注。 但其分析灵敏度较差的缺点一直限制着该技术的发展。 激光诱导荧光辅助激光诱导激光光谱技术能够通过激光共振激发提高分析灵敏度并高效检测样本元素种类, 通过光谱仪收集光谱信息并建立模型可对未知样本进行浓度预测。 但当基体原子与目标原子的特征谱线十分接近时, 基体谱线会受到影响, 此时一元定标准确度下降。 通过一元线性拟合和多元线性拟合两种方式对钢铁中的Ni和Cr元素分别建立线性模型。 首先, 选取样品光谱中的峰值谱线, 核实其是否为待测元素或基体元素所对应的特征谱线, 选定合适的特征谱线后, 将多个谱线的光谱强度以及对应该样品的待测元素浓度作多元线性拟合模型, 将各个谱线所对应的拟合系数由高到低进行排序, 并以多元线性拟合模型中各个特征谱线对应的光谱强度对浓度预测的贡献度为标准不断减少拟合维度, 使Ni和Cr拟合模型的决定系数分别由0.960 1提高至0.992 9和0.992 0提高至0.998 7, Ni和Cr元素含量的回归模型平均相对误差分别由38%降低至10%左右和55%降低至25%以内, Ni和Cr元素的线性回归模型的交叉验证均方根误差随着维度的增加分别由3.4%降低至2%左右和2.5%降低至1.5%左右。 选取多个谱线建立多元线性回归模型的方法较为有效的降低了激发干扰的影响, 以较小的工作量提高了对待测样品的待测元素浓度预测的准确度, 为推进激光诱导荧光辅助激光诱导激光光谱技术在元素分析的实际应用提出了一种可行的方案。

三线态-三线态湮灭(TTA)上转换是一种以低功率非相干光泵浦实现大的反斯托克位移的光谱转换技术, 具有激发和发射波长可调的特点, 在提高太阳能利用率方面具有重要应用价值。 经过十几年的发展, 敏化剂分子的研究取得了很大进步, 而发光剂分子的研究相对落后。 以敏化剂多吡啶钌(Ⅱ)配合物[Ru(bpy)₂Phen]²⁺和发光剂2-位取代的蒽衍生物(DTACl和DTACN)作为研究对象, 复配得到两个弱光上转换体系。 通过敏化剂与发光剂的发射和上转换光谱性质, 系统研究了蒽2-位取代基团对发光效率、 三线态-三线态能量传输(TTET)、 TTA等能量传递过程的影响。 研究发现DTACl具有比DTACN高的荧光量子产率、 大的三线态猝灭常数和高的TTA效率, 这些结果最终使得[Ru(bpy)₂Phen]²⁺/DTACl的上转换效率高于[Ru(bpy)₂Phen]²⁺/DTACN。 除此之外, 利用敏化剂、 发光剂的发射光谱, 结合密度泛函理论计算, 进一步从轨道能级的角度, 研究了敏化剂、 发光剂三线态能级差与TTET效率之间的关系, 以及发光剂三线态与单线态能级差与TTA效率之间的关系。 研究结果表明: 降低蒽2-位取代基团的吸电子能力, 能有效提高发光剂的三线态能级水平, 从而减小发光剂与敏化剂的三线态能级差, 增大发光剂的三线态与单线态能级差, 提高发光剂与敏化剂之间的TTET效率、 发光剂的TTA效率, 进而提高体系的TTA上转换效率。 该工作为开发新型、 高效的发光剂分子提供了一种简单、 可行的设计思路。

孔雀石绿是一种人工合成的三苯甲烷类化合物。 孔雀石绿的常规检测方法前期处理复杂、 耗时长、 需要使用大型仪器等缺点导致不能及时的对其进行检测。 所以研究出一种能够高效、 便捷、 快速的检测孔雀石绿残留的方法具有十分重要的意义。 分子印迹聚合物(MIPs)是一种多孔隙材料, 具有特定的识别位点, 可以对特定的目标分子进行识别和吸附。 稀土配合物在618 nm处发射荧光, 孔雀石绿的最大吸收波长是618 nm, 二者重合产生荧光猝灭效应, 由此研究出了一种稀土配合物分子印迹荧光探针来检测水产品中的孔雀石绿的方法。 利用分子印迹技术固定稀土配合物并吸附水产品中的孔雀石绿, 通过在618 nm处检测其荧光猝灭程度来计算水产品中孔雀石绿的具体含量。 采用沉淀聚合法, 以隐性孔雀石绿为模板, 甲基丙烯酸为功能单体, 二甲基丙烯酸乙二醇酯为交联剂, 改性二氧化硅为核, 稀土荧光配合物Eu(MAA)₃Phen为荧光物质, 在模板∶单体∶交联剂=1∶4∶10, 稀土配合物为15 mg, 乙腈60 mL的条件下, 制备了一种孔雀石绿分子印迹聚合物, 通过对其进行TEM和FTIR的扫描分析验证了已经成功合成稀土配合物分子印迹, 检测荧光寿命时发现在未加入孔雀石绿前荧光寿命为1 094.11 μs, 而加入孔雀石绿后的荧光寿命为587.49 μs, 荧光寿命的减少说明孔雀石绿对MIPs的猝灭属于荧光共振能量转移FRET。 在验证MIPs的选择性和吸附性能以后, 对孔雀石绿进行检测。 结果表明, 优化条件下聚合物对孔雀石绿的线性范围为0~20 μmol·L^-1, 荧光猝灭系数F₀/F与孔雀石绿浓度呈现良好的线性关系, 线性方程为F₀/F=1.008c+0.344(0.1~1 μmol·L^-1, R²=0.991), F₀/F=0.587c+0.570(1~20 μmol·L^-1, R²=0.999), 检出限为0.037 μmol·L^-1(3σ/S, n=9), 将其作为荧光探针成功应用于鱼肉中孔雀石绿的检测, 加标回收率在95.61%~102.51%范围。 说明研究出的稀土配合物分子印迹荧光探针可以便捷、 快速、 准确地检测出孔雀石绿的残留量。

紫外灯下, 化石树脂常见荧光现象, 但其磷光现象仍有待表征与研究。 将印度尼西亚产出的类似多米尼加蓝珀的化石树脂分为白色包体(Part Ⅰ)、 暗色包体(Part Ⅱ)和基底(Part Ⅲ)三个部分, 使用红外光谱确定其植物来源, 借助三维荧光光谱仪表征化石树脂的光致发光现象(包括荧光和磷光), 并探讨印尼化石树脂发光现象随地质过程变化的规律。 红外光谱中1 384, 1 377和1 367 cm^-1的振动峰表征所研究的化石树脂来源于龙脑香科植物。 印尼化石树脂的Part Ⅰ~Ⅲ中均存在3种特征荧光峰: 紫外区330~380 nm、 近紫外区388 nm和蓝绿光区446, 474和508 nm, 分别可被235, 330和440 nm光有效激发; 进一步推测可见光区荧光来源于两种不同的发光物质, 两者在白色包体、 暗色包体和基底中相对含量不同。 同时, 暗色包体和基底的磷光最强峰在537 nm附近和磷光寿命长达100 ms, 比白色包体的430 nm磷光峰更强且衰减时间更长, 贡献了印尼化石树脂的黄绿色磷光。 结合前人火山活动刺激树脂的产生和还原环境促进芳构化作用的观点, 推测印尼化石树脂中白色包体、 暗色包体和基底的三维荧光光谱和磷光光谱可有效说明基底部分芳构化程度高于暗色包体, 白色包体芳构化最低。

在生命体内有关电子转移的研究备受关注, 其中蛋白质以及酶之间的电子转移研究已成为热点, 目前有关光诱导血红素蛋白还原的详细机理尚不明确, 电子转移也许是解释这一机理的有效途径。 通过紫外-可见吸收光谱、 稳态荧光光谱和圆二色等光谱系统地研究了体外近生理溶液环境中, 不同的紫外定波长、 pH、 游离氨基酸、 谷胱甘肽、 咪唑对Cyt b₅光照还原的影响, 以阐明Cyt b₅不能用传统提出的机制去解释的光还原机制。 结果表明: 在近紫外区通过直接的光激发高铁细胞色素b₅ (Cyt b₅)可以使其被还原成亚铁Cyt b₅, 经过分析发现了Cyt b₅被光还原的机制和促进条件。 用280 nm单色光照射Cyt b₅溶液, 发现随着光照时间的延长, Cyt b₅溶液紫外-可见光谱中Soret带由412 nm红移到421 nm, Q带556 nm处吸收峰逐渐增强。 Cyt b₅被光照后发生了类似化学还原剂作用的还原反应, 同时发现了不同的光照波长、 不同的pH、 氨基酸种类以及各种其他配体等存在下对Cyt b₅的还原程度影响不同。 采用280 nm波长、 在偏碱性条件下光照Cyt b₅时还原程度最强; 溶液中加入谷胱甘肽和咪唑能通过提供电子和氢供体途径促进Cyt b₅的光照还原反应发生; 溶液中游离Met的存在能以最大速率促进光照还原反应的发生。 基于以上结果提出Cyt b₅光还原的机理是从卟啉环到三价铁的电子转移, 通过280 nm激发形成卟啉π阳离子基团和亚铁。 采用稳态荧光光谱和圆二色谱对Cyt b₅光照还原发生前后进行检测, 发现光诱导蛋白发生还原后, Cyt b₅主链结构逐渐伸展, 二级结构发生了一定改变, α-螺旋含量逐渐降低, β-折叠含量逐渐升高, 但是整个Cyt b₅的二级结构仍以α-螺旋为主。 该研究结果不仅对了解光对含血红素蛋白(酶)的结构和功能的影响有重要的理论和实践意义, 而且对于生命体内的氧化还原反应和电子传递机制提供一定理论依据。

通过气辉成像仪对电离层气辉进行探测, 能够反映电离层中电子总含量、 等离子体泡分布等特性, 是有效的电离层探测方式之一。 电离层的原子分子在白天吸收太阳辐射激发到较高能态, 在夜间以气辉的形式将能量辐射出去, 辐射强度与所参与反应的电离层成分密度等密切相关, 因此气辉是用来观测电离层很好的示踪物。 天基气辉成像方法具有全球范围观测的巨大优势, 为了推动天基成像仪的设计研制和参数优化, 丰富和扩展电离层探测手段, 需要对全球气辉强度进行成像仿真分析。 该研究主要工作: (1)分析了电离层夜间630 nm光化反应过程, 设计了一种气辉成像仿真分析方法, 该方法对630 nm辐射强度进行计算, 分别获得了太阳活动高年和低年内四个不同季节的气辉单光谱信号源强度分布, 为设定探测指标提供理论依据; (2)开展了630 nm气辉天底成像仿真研究, 包括成像链路分析、 信噪比分析, 并使用一个时间延时积分成像的典型成像仪参数, 开展结合卫星运行轨道的扫描成像仿真。 本文主要结论: (1)夜间630 nm单光谱气辉强度与日间太阳辐射强度关系密切, 太阳活动高年夜半球平均辐射强度为115 Rayleigh, 太阳活动低年夜半球平均辐射强度为50 Rayleigh, 辐射大小和分布符合卫星载荷GLO-1和国际空间站IMAP任务的实际观测结果; (2)典型参数成像仪天底观测幅宽达到245 km, 气辉水平分辨率达到1 km, 对强度大于50 Rayleigh气辉成像的信噪比优于10, 在太阳活动高年能够清晰观测电离层气辉全球尺度结构, 在太阳活动低年能够观测低纬地区电离层气辉结构。 该研究结果可为天基电离层气辉成像探测提供理论依据, 也可为其他辐射波段的气辉观测和成像仪参数设计优化提供参考。

南红玛瑙是我国珠宝市场上常见的红色玛瑙品种之一。 南红玛瑙市场火热且仿制品层出不穷, 但对于南红玛瑙仿制品在材质和谱学特征上与天然南红玛瑙差异的研究较少。 选取市场中出现的两类南红玛瑙仿制品和天然南红玛瑙作为研究对象, 对常规宝石学特征、 显微特征、 紫外-可见光谱、 拉曼光谱以及红外吸收光谱进行了测试。 研究结果表明: 两类南红玛瑙仿制品主要成分与天然南红玛瑙相同, 均为石英, 其折射率、 密度、 硬度、 颜色、 光泽等物理性质与南红玛瑙相近, 短波和长波紫外光下均呈惰性。 第一类仿制品(FZP-1)仿制对象为樱桃红手链, 紫外可见光光谱240~570 nm处存在一宽吸收带, 呈浅橙红色。 显微镜下观察到FZP-1呈粒状结构, 见红色染料沿裂隙分布, 呈“丝瓜瓤”状, 是典型染色石英岩的结构特征; 第二类仿制品(FZP-2)仿制对象为柿子红手链, 紫外可见光光谱从240~540 nm处存在一宽吸收带, 呈橙黄色。 FZP-2呈隐晶质结构, 表面可观察到条带状和“指甲纹”状构造, 切面可见三层不同的颜色分带且明显沿打孔处分布, 指示该仿制品经过染色处理与热处理。 天然南红玛瑙(TR)为隐晶质结构, 内部含有红色点状赤铁矿, 与两类仿制品的内部结构具有明显的差别。 两类仿制品与天然南红玛瑙红外光谱均显示仿制品具有石英的典型光谱特征, 在1 100~1 250, 600~800和300~600 cm^-1范围内均存在吸收峰, 分别归属于Si—O—Si的非对称伸缩振动、 Si—O—Si的对称伸缩振动和Si—O—Si的弯曲振动。 两类样品800 cm^-1峰均存在分裂, 指示结晶程度良好。 FZP-1的显微红外光谱测试发现颗粒间隙在2 800~3 200 cm^-1范围内存在有机物相关峰位, 以2 916和2 848 cm^-1强峰为特征, 由C—H的伸缩振动引起。 拉曼光谱测试结果显示, 两种样品中除石英的有关峰位外, FZP-1在915和1 337 cm^-1等处存在与其有机染料相关的峰, 由饱和C—H的弯曲振动引起, 与显微红外光谱结果一致。 FZP-2的拉曼光谱显示在502 cm^-1存在与斜硅石相关的峰。 根据斜硅石与石英特征峰强度比值计算两者的相对含量, 结果显示斜硅石与石英的相对含量比约为0.15~0.16, 远高于天然南红玛瑙。 根据国家标准第一类仿制品应定名为染色石英岩玉, 第二类样品应定名为玛瑙。

北京持续推进增彩延绿科技示范工程, 彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用。 如果能够利用高光谱技术实现快速、 无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化, 可为进一步优化城市彩叶植物布局, 加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑。 高光谱遥感技术的快速发展, 不仅提供了大量地被植物光谱信息, 而且也提高了光谱分辨率及其响应范围。 植物光谱具有一系列特征吸收谱带, 能够指示不同树种间的差异, 是高光谱进行树种识别的基础。 以北京城市常见不同色系彩叶植物15种为研究对象, 运用SR-3501便携式地物光谱仪分析了不同色系植物叶片秋季高光谱反射曲线特征; 通过对原始光谱数据进行微分变换和特征参数提取, 进一步研究了不同色系植物反射特征波段及特征参数差异性和变化规律。 结果表明: 大叶黄杨具备典型绿色植被光谱曲线特征, 即呈“峰”和“谷”的变化特征, 紫色系植物表现为同绿色系植物近似的光谱反射特征, 红色系植物与黄色系植物光谱反射特征相似; 从光谱吸收特征参数角度分析, 不同色系植物绿峰/红峰位置表现为红色系植物>紫色系植物>黄色系植物>绿色系植物, 而绿峰/红峰反射率、 红谷位置和红谷反射率均表现为黄色系植物>红色系植物>紫色系植物>绿色系植物; 不同色系植物叶片光谱三边特征参数具有一定的规律性, 三边参数可以作为区分不同彩色叶植物与绿色系植物的特征参数, 其中红边幅值与红边面积、 黄边幅值与黄边面积、 蓝边幅值与蓝边面积可分别作为紫色系植物、 红色系植物与黄色系植物区别于其他色系植物的重要光谱特征参数。

高光谱遥感是煤矿区探测的有效方法, 对于煤炭资源调查、 矿区环境监测等具有重要意义, 其中煤、 矸石、 植被、 水体等被遥测物各个方向的反射光谱特征是煤矿高光谱遥感的基础, 为此有必要针对典型煤的方向反射光谱特征进行研究。 从我国不同矿区收集了无烟煤、 烟煤、 褐煤三大类煤中的4种典型煤样, 4种煤样按煤阶由高到低顺序包括无烟煤一号、 贫煤、 气煤、 褐煤二号, 在实验室利用方向反射测量球坐标实验装置测定了每种煤样半球空间各反射方向的近红外波段(1 000~2 500 nm)反射光谱曲线。 通过对反射光谱曲线波形分析, 发现同一种煤不同反射方向的近红外反射光谱波形基本相似, 但在整体反射率大小和局部波形特征上具有差异性, 光谱曲线整体反射率越大, 吸收谷越明显。 随反射角增大, 4种煤在前向反射方向(180°探测方位角)反射光谱曲线均整体上升, 在后向反射方向(0°探测方位角)反射光谱曲线高度变化相对较小。 在每种煤半球空间各反射方向的反射光谱曲线中, 选取了1 400, 1 700, 1 900, 2 200和2 300 nm 5个特征波长, 通过分析此5个特征波长处的反射率空间分布极坐标云图, 发现4种煤在5个特征波长点处均具有一定的双向反射特征, 均表现出较明显的前向反射热点特征和相对较弱的后向反射热点特征, 无烟煤一号后向反射热点特征比贫煤、 气煤、 褐煤二号更明显, 贫煤、 气煤、 褐煤二号随煤阶降低后向反射热点特征逐渐增强。 每种煤前、 后向反射方向的反射光谱中, 通过对5个特征波长处反射率与反射角进行相关性分析, 发现前向反射特征波长反射率与反射角近似呈线性函数关系, 后向反射特征波长反射率与反射角近似呈高斯函数关系, 且高斯函数拟合曲线波峰随煤阶降低向较大反射角度移动。 该研究为矿区煤炭高光谱遥感最优探测几何的选择提供了依据, 也为矿区煤炭资源精准探测提供了参考。

日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息, 然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。 为此, 将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIF_P相融合(SIF_P-NDVI, SIF_P-MTCI, SIF_P-NDVI*MTCI), 对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度。 结果表明: (1)融合反射率光谱指数的SIF_P-NDVI, SIF_P-MTCI和SIF_P-NDVI*MTCI较融合前的SIF_P与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高, 其中O₂-B波段提高最为明显, 分别提高了23.48%, 33.61%和36.49%, O₂-A波段提高量最小, 分别提高了2.39%, 2.14%和1.51%; (2)以SIF_P-NDVI和SIF_P-MTCI为自变量, 基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R²较SIF_P分别平均提高了1.15%和4.02%, RMSE分别平均降低了2.7%和14.41%; (3)综合利用NDVI和MTCI处理后的SIF_P-NDVI*MTCI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优, 其预测DI值和实测DI值间的R²较SIF_P平均提高了5.74%, RMSE平均降低了22.52%。 研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义, 同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值。

叶绿素含量是评价农作物健康状况、 生产能力和环境胁迫的重要指标, 实时、 快速、 准确获取农作物叶片叶绿素含量对监测农作物生长状况具有重要意义。 遥感是获取区域和全球农作物叶片叶绿素含量的有效途径, 但已有的作物叶片叶绿素含量遥感反演研究未充分考虑下垫面背景的干扰, 影响了反演精度。 为此, 以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源, 结合典型水稻田的观测数据, 使用PROSAIL辐射传输模型建立了水稻田叶片叶绿素含量反演查找表, 评估了利用绿光波段和不同红边波段构建的叶绿素指数(CI)和两个不同红边波段构建的Zarco and Miller指数(ZM)反演叶片叶绿素含量的差异, 引入G(Greenness index)指数减小背景干扰对叶片叶绿含量反演的影响。 研究结果表明: (1)基于不同波段构建的光谱指数反演的叶片叶绿素含量精度存在差异, 其中CI₇₄₀(R²=0.79, RMSE=9.02 μg·cm^-2) 反演精度最高, 其次为ZM(R²=0.71, RMSE=10.53 μg·cm^-2)、 CI₇₀₅(R²=0.69, RMSE=9.17 μg·cm^-2) 和CI₇₈₃(R²=0.67, RMSE=10.84 μg·cm^-2); (2)水稻叶片叶绿素含量反演结果受背景影响明显, 特别在水稻生长早期, 由于背景干扰较大, 反演结果明显偏低[平均相对误差(MRE)为-18.87%~-31.94%]; (3)引入G指数构建的CI/G和ZM/G可以有效消除背景的影响, 提高水稻叶片叶绿素含量反演精度(MRE为8.11%~18.11%)。 结果对提高水稻不同叶面积指数水平下的叶片叶绿素含量遥感反演精度具有重要参考意义。

矿物光谱综合反映了岩矿的物理化学特性、 组分和内部结构特征, 已被应用于岩矿识别研究。 传统的矿物光谱分类方法需要先对矿物光谱进行预处理, 再采用不同方法分析光谱特征, 从而实现分类目的。 但同时也会造成部分光谱信息丢失, 导致最终分类精度不高且操作过程繁琐、 效率低下, 难以应对日益增长的大数据处理需求。 因此, 建立一个准确、 高效的矿物光谱自动分类模型意义重大。 卷积神经网络是应用最广泛的深度学习模型之一, 它通过逐层抽取数据特征并组合形成高层语义信息, 具有极强的模型表达能力, 在光谱数据分析方面应用潜力巨大。 针对矿物光谱数据的特点, 提出了基于一维空洞卷积神经网络(1D-DCNN)的矿物光谱分类方法, 利用空洞卷积神经网络提取光谱特征, 采用反向传播算法结合随机梯度下降优化器调整模型参数, 输出光谱分类结果, 实现了矿物类别的端到端检测。 该网络包含1个输入层、 3个空洞卷积层、 2个池化层、 2个全连接层和1个输出层, 采用交叉熵为损失函数, 引入空洞卷积扩大滤波器感受野, 有效避免光谱细节特征丢失。 实验采集了白云母、 白云石、 方解石、 高岭石四种矿物光谱, 并通过添加噪声的方式进行数据增强, 构建数量充足的矿物光谱样本用于神经网络模型训练与测试; 探讨了卷积类型、 迭代次数对模型分类结果的影响, 并与多种传统矿物光谱分类方法进行对比, 评价模型性能。 实验结果表明, 提出的1D-DCNN模型可实现矿物光谱快速准确分类, 分类准确率达到99.32%, 优于反向传播算法(BP)和支持向量机(SVM), 说明所提方法能够充分学习矿物光谱特征并有效分类, 且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。 该方法也可推广到煤炭、 油气、 月壤等其他领域光谱分类应用中。

现场水体光谱观测是水体光学性质、 水色遥感反演建模等研究不可或缺的基础性工作之一。 常规的倾斜观测方法受其较为严格的观测几何条件限制, 需要依据船体位置、 太阳方位等不断调整观测角度, 特别是针对河道水体光谱观测时, 还须考虑河道走向、 岸线遮蔽物等情况, 因此, 只能设置若干站点进行离散样点的观测, 难以在岸线环境较为复杂的河道水体开展连续走航快速观测。 而现场水体光谱连续走航快速观测能够获取不同地方时的大样本水体反射光谱, 丰富对水体二向反射特征的认识, 并建立更精确的反演模型, 在水色遥感研究中具有极其重要的作用。 鉴于此, 设计了一种基于垂直观测几何方式的内陆河道表层水体反射光谱连续走航快速观测方法, 并通过时空匹配技术获取整个河道的全波长遥感反射率数据。 在杭州西小江部分河段的试验表明, 该方法获取的遥感反射率与同步实测的叶绿素浓度、 浊度等水色组分的相关性较强, 选取的特征波段获得的确定系数R²均大于0.855。 Sentinel-2的观测天顶角接近于0, 近乎于垂直观测。 该研究使用Sentinel-2B的光谱响应函数对实测光谱进行等效光谱模拟, 转换为相应波段的等效遥感反射率, 反演结果与基于Sen2Cor的大气校正后的遥感反射率数据进行建模, 分析结果表明, 基于Sen2Cor的大气校正后的遥感反射率数据存在高估现象, 同时又用Sentinel-2B的大气表观反射率反推辐射亮度, 然后用FLAASH大气校正获取Sentinel-2B的遥感反射率数据, 经与实测等效遥感反射率建模分析发现, 基于FLAASH的大气校正后的遥感反射率数据在小于0.02 sr^-1时也存在高估现象, 在大于0.02 sr^-1时则存在明显低估现象。 研究表明, 用该方法所获取的大样本实测遥感反射率数据具有对卫星反射率产品进行真实性验证的应用潜力。

LED光源具有高显色性、 高发光效率、 寿命长、 节能环保等优秀的性能, 目前很多服装店已经采用LED进行照明。 但服装店在选择照明方式上出现很多问题, 比如灯光不能再现服装的真实原貌, 消费者的氛围感知不强, 消费者购买欲望差。 以可调LED光源为基础, 针对服装店室内照明场合, 分别采用普通照明方式、 重点照明方式、 局部照明方式和混合照明方式, 设计了四种不同物理参量的光环境, 借助心理物理实验的语意差别量表法, 使用了36组词对组成了主观评价问卷调查表, 采用22名观察者模拟消费者(11名男性和11名女性), 对相应的四种照明环境的五种颜色服装(黑色、 蓝色的男装以及白色、 红色和黄色的女装)进行喜好度、 吸引度、 舒适度和色彩真实度的主观评价。 运用差异系数检验了主观评价数据的稳定性与准确性, 确定了数据真实有效。 采用主成分分析方法, 评估了相应的照明方式效果, 得到了评价服装店照明环境氛围的基本维度为活泼性(liveness)、 舒适度(coziness)和商业性(commercial), 通过单因素方差分析方法进一步判断得到活泼性为服装店最重要的基本维度。 另外, 分析了在四种LED照明光环境下, 服装颜色对观察者颜色感知的影响。 研究结果表明: 在服装店中, 普通照明方式由于与传统光源的照明效果相似, 消费者的各项评价指标普遍较低, 因此普通照明方式不应在服装店中单独使用; 对于黑色、 蓝色的男装和红色的女装, 混合照明方式比其他照明方式更适合, 产生的照明效果更能吸引消费者的注意; 对于黄色的女装, 采用局部照明方式的效果更受消费者喜爱, 但是消费者对照明环境采用局部照明方式下的蓝色男装的评价指标很低, 所以对于服装店的蓝色服装应该避开使用局部照明方式; 对于白色的女装, 利用重点照明方式, 更能吸引消费者的注意。

沥青分子结构和沥青热转化行为的调控是制备高品质沥青基炭材料的关键。 为进一步明晰沥青热解行为与沥青分子结构间的关联性, 选用8种有机溶剂对中温沥青(AGMP)在常温下进行超声萃取处理得到8 种萃取物。 利用 PeakFit v4.12 软件对各种萃取物的红外光谱吸收峰700~900, 1 000~1 800, 2 800~3 000和3 000~3 100 cm^-1四个区域进行了分峰拟合处理, 从而获得了萃取物所含各种官能团的精细结构信息, 并引入6种分子结构参数(I₁~I₆), 表征萃取物分子结构与热解活化能的关系。 傅里叶变换红外光谱(FTIR)谱图分析表明8种萃取物主要是以含氧、 含氮等杂原子的脂肪烃侧链为主的缩合芳香环结构组成的复杂化合物。 由于萃取剂结构差异, 萃取物中的分子结构参数也略有差异。 线性结构萃取剂所得萃取物链烃(I₅)含量较高, 环结构萃取剂所得萃取物芳环(I₆)取代结构较多。 利用热重分析法(TGA)在不同升温速率(3, 6, 10, 15 K·min^-1)下对8种萃取物的热失重行为进行了研究, 在等转化率不考虑反应机理的情况下, 依据Flynn-Wall-Ozawa法和Kissingr-Akahira-Sunose 法解析得出8 种萃取物的热解活化能(E_a)。 结果表明8种萃取物热解活化能在78~116 kJ·mol^-1之间, 其值大小与官能团结构及含量密切相关。 将红外光谱定量分析获得的萃取物红外结构参数与热解活化能进行关联, 通过详细分析探讨不同萃取物结构参数与热解活化能的一元线性回归E_a=f(I_i)的分析结果发现, 芳香性指数(I₃)和支链化程度(I₅)是决定萃取物热解活化能大小的主要指标, 热解活化能与各单一指标(I_i)拟合结果的正负相关性, 表示这一结构从体系中被热解破坏的难易程度。 综合考虑各红外结构参数的共同作用, AGMP萃取物热解活化能与红外光谱结构指标之间的拟合关系模型为E_a=-4 294.53I₁+73 812.16I₂+207 673.32I₃-20 324.20I₄-168.56I₅+857.86I₆。 结合红外分析得到的这一结果, 揭示了更多关于煤沥青的热解特性和动力学的细节信息, 有助于理解煤沥青的热解过程和热转化行为。

为了探究酸化预处理对煤的可抽提物组成及大分子结构的影响, 采用HCl、 HF对山西古交焦煤进行酸化脱矿物处理, 并选取不同浓度的四氢呋喃(THF)对原煤(RC)及酸化煤(DC)进行溶剂抽提实验, 借助色谱-质谱(GC-MS)、 傅里叶红外光谱(FTIR)等现代技术手段, 对比分析了原煤、 酸化煤的抽提物组成及抽余物的主要官能团和结构参数的差异。 研究表明: 随着溶剂浓度的增加, 原煤和酸化煤的抽提率都有增大的趋势, 酸化后, 煤中矿物质显著减少, 溶剂可渗性增大, 抽提率明显增大, 但酸化预处理对高浓度THF抽提率的增加效应不明显, 原因在于高浓度THF溶剂已经能较大限度地抽提出焦煤中的可溶离组分, 酸化预处理对可溶离组分的促进作用相对较弱, 所以随着溶剂浓度的增高, 原煤及酸化煤的抽提率差异呈现减小的趋势; 酸化预处理后, 煤样的富氢程度参数(I₁)值明显减小, 比原煤小了0.61, 随着THF浓度的增高, 原煤的I₁值先减小后增大, 而酸化煤的I₁值先增大再减小, 二者呈现完全相反的趋势; 芳构化程度参数(I₂)和富氧程度参数(I₃)明显增大, 其中I₂值是原煤的2倍, I₃值为11.82, 几乎是原煤的3倍, 且原煤经不同浓度THF抽提后, 含氧指数I₃值表现出先增大后减小的特征, 酸化煤表现出减小的特征; 脂肪结构参数(I₄)明显减小, 仅为原煤的8%, 其抽余物的I₄值均远远低于原煤抽余物; 酸化煤抽提物中杂原子化合物的相对含量极大减少, 降低幅度范围为83.14%~89.64%, 脂肪烃相对含量显著增大, 是原煤抽提物中脂肪烃含量的5~26倍, 主要包括二十烷、 二十二烷、 二十三烷等直链烃, 其中C₁₉—C₂₃占抽提物总成分的79.17%; 芳香类物质未见于抽提物中, 原煤中也仅见于100%THF抽提物中, 相对含量变化不大。 研究认为, 酸化预处理对煤中的脂肪结构和含氧化合物影响较大, 对芳香结构的影响相对较小。

采用荧光光谱法、 同步荧光光谱法、 三维荧光光谱法、 紫外光谱法以及分子对接法研究了柠檬黄与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用。 柠檬黄与BSA相互作用的荧光光谱分析表明柠檬黄能有效猝灭BSA的内源荧光, 根据Stern-Volmer方程计算得到柠檬黄对BSA的荧光猝灭常数K_SV随着温度的升高而逐渐降低, 表明柠檬黄对BSA的荧光猝灭过程属于静态猝灭; 通过静态猝灭双对数公式计算结合常数K_A为4.335×10⁷ L·mol^-1(293 K), 结合位点数n约为1, 说明柠檬黄与BSA有很强的结合能力, 且形成了一个结合位点; 根据Van’t Hoff方程确定柠檬黄与BSA结合过程中的热力学参数ΔH=-154.5 kJ·mol^-1, ΔS=-387.8 J·mol^-1·K^-1, ΔG<0, 两者之间的作用力主要为氢键和范德华力, 且该结合过程是自发进行的; 根据Förster非辐射能量转移理论计算得到结合距离r为3.310 nm, 说明柠檬黄与BSA相互作用过程中发生了非辐射能量转移; 同步荧光光谱分析表明, 随着柠檬黄浓度的增加, Tyr残基和Trp残基的荧光强度都逐渐降低, 表明Tyr残基和Trp残基均参与了柠檬黄与BSA的作用过程; 三维荧光光谱分析表明柠檬黄的加入引起peak 1和peak 2的峰强度显著降低, 同时peak 2的发射波长发生了变化, 表明BSA的肽链结构发生了改变; 随着柠檬黄浓度的增加, BSA的紫外吸收峰峰值逐渐增大; 光谱分析结果表明柠檬黄与BSA的结合使BSA的构象发生改变, 从而改变Trp残基和Tyr残基周围微环境, 导致其发光效率降低; 分子对接表明柠檬黄结合在BSA的Ⅲb亚域, 柠檬黄周围的氨基酸残基主要包括: Phe506, Thr507, Ala527, Leu528, Met547, Gly571, Pro572, Leu574, Val575, Thr578。 柠檬黄与BSA间主要通过范德华力与极性不带电荷的Thr507, Thr578残基作用。 苯环磺酸基O与Thr507残基侧链—OH的H形成氢键。 柠檬黄周围也存在非极性氨基酸残基, 因此, 疏水作用也可能是柠檬黄与BSA间非共价作用方式之一。 该研究有助于了解柠檬黄与BSA的作用机制, 为揭示柠檬黄在生物体内的分布、 代谢及毒理作用机制等提供参考。

高光谱无损检测技术在果品定量无损检测中应用广泛, 以冬枣、 红提、 香梨三种果品空间特性光谱为研究目标, 探索空间特性光谱的影响因素和反演方法, 为提高户外果品无损检测精度提供了一种新思路。 分别提取三种果品的光谱库并计算空间特性光谱, 依次使用马氏距离、 浓度残差等预处理方法以及竞争性自适应权重取样算法选取特征波长, 将处理后的三种果品空间特性光谱分别与品质(糖度、 水分)和方位(探测角、 方位角、 相位角)建模, 建模结果如下: 三种果品(按照冬枣、 红提、 香梨的顺序)与糖分模型的相关系数r分别为: 0.853 3, 0.822 7和0.913 3; 水分模型的相关系数r分别为: 0.741 3, 0.784 7和0.891 3; 探测角模型相关系数r分别为: 0.985 6, 0.992 7和0.974 7; 方位角模型相关系数r分别为: 0.941 8, 0.910 5和0.936 9; 相位角模型相关系数r分别为: 0.960 9, 0.957 0和0.956 3。 可以看出, 不同果品方位模型相关性都明显高于品质模型相关性, 因此方位因素是影响空间特性光谱的主要原因。 使用Roujean模型和Walthall模型分别对不同方位的空间特性光谱进行反演, 反演结果如下: 使用Roujean模型反演三种果品(按照冬枣、 红提、 香梨的顺序)空间特性光谱时R²分别为0.934 4, 0.928 1和0.830 6; r分别为0.990 2, 0.983 9和0.969 1; RMSEP分别为0.030 9, 0.048 7和0.062 7; 平均模型误差分别为7.27%, 11.02%和8.61%。 使用Walthall模型描述不同果品空间特性光谱时R²分别为0.943 3, 0.859 7和0.839 0; r分别为0.991 8, 0.971 8和0.970 2; RMSEP分别为0.036 6, 0.066 1和0.068 7; 平均模型误差分别为6.19%, 15.40%和7.84%。 可以看出, Roujean模型可以很好的描述冬枣和红提的空间特性光谱, 也可以较好的描述香梨空间特性光谱; Walthall模型可以很好的描述冬枣空间特性光谱, 也可以较好的描述红提和香梨空间特性光谱。 综上所述, 在今后试验中可以使用Roujean模型反演红提和香梨的空间特性光谱, 使用Walthall模型反演冬枣的空间特性光谱, 进而提高户外果品户外果品无损检测精度。

饲料是畜牧生产的物质基础, 饲草原料和饲料产品营养价值的检测与评估是饲料生产中的重要环节, 面对饲草资源中粗蛋白含量低和大量依靠进口饲料的局面, 大豆作为优质的高蛋白豆科饲草是畜牧业生产利用的重要资源。 不同青饲大豆及其不同刈割期的饲用品质参数可以评价青饲大豆的饲用性能, 但目前主要以化学方法进行检测, 过程繁琐, 试验周期长、 易造成人为操作误差, 且青饲大豆主要饲用品质指标的光谱快速检测尚属空白, 亟待开发和利用。 鉴于近红外光谱快速分析技术在检测领域及饲料分析中的广泛应用, 利用近红外光谱分析技术在950~1 650 nm范围内收集不同大豆品种不同刈割时期的全株样品光谱, 对样品的主要饲用品质参数粗蛋白(CP)含量、 中性洗涤纤维(NDF)含量和酸性洗涤纤维(ADF)含量三个指标按国家标准或行业标准的化学方法进行检测, 得到的150份样品的品质数据按3∶2分为校准集和验证集。 通过一阶求导(NW^1st)、 二阶求导(NW^2nd)、 标准正态变量变换方法(SNV)、 去趋势算法(DE-trending)4种不同光谱预处理方法中的一种或多种处理的组合, 结合偏最小二乘(PLS)回归算法建立了青饲大豆三个主要品质参数CP, NDF和ADF含量的预测模型。 通过比较回归模型中的校准集和验证集中决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)得出, NW^1st+DE-trending+SNV+PLS处理后所建立的模型效果最好, 青饲大豆CP含量模型中的校准集的RC2和验证集的RP2分别为0.96和0.95, NDF含量模型中的RC2和RP2分别为0.90和0.89, ADF含量模型中的RC2和RP2分别为0.94和0.93。 通过验证集对预测模型的检验分析进一步证实了该模型的准确性和稳定性, 形成了一种便于青饲大豆品质检测的近红外光谱(NIRS)快速分析法。 随着青饲大豆品质参数数据量的增加, 将不断完善青饲大豆品质检测模型, 该方法不但扩大了近红外光谱仪对饲草资源品质的检测类别与范围, 而且准确高效, 有利于高蛋白优质饲草资源的开发和有效利用。

综合使用光谱技术对作物养分进行实时、 有效诊断, 有助于作物的精准管理、 保障产量和减少环境污染, 提高肥料利用率, 并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径。 光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标, 然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响, 估测结果不尽满意。 为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干扰能力和敏感性, 于2020年在内蒙古玉米种植典型区域进行不同氮梯度的田间试验, 在玉米的四个关键生育时期获取叶片的光谱反射率和叶绿素值, 通过建立基于面积的光谱指数和叶片叶绿素值的关系模型并进行光谱指数的优化及评价。 结果表明, 生育时期对面积光谱指数与叶片叶绿素值的关系有显著影响。 前人研究的基于面积的光谱指数在玉米苗期时对于叶片叶绿素含量的估测效果较差, 而对抽雄期叶片叶绿素含量的估测效果最佳。 基于优化算法构建的面积光谱指数显著提高了光谱指数对叶片叶绿素含量估测的准确度和稳定性, 基于优化算法的优化三角形植被指数(OTVI)、 优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)和优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在不同生育时期上比前人研究的面积光谱指数具有更强的叶绿素含量估测能力, 估测模型的决定系数R²在0.94~0.99之间。 与优化三角形植被指数(OTVI)和优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)相比优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在估测春玉米不同生育时期叶片叶绿素含量方面更为稳定, 预测模型验证结果的决定系数R²为0.94, 并且验证误差最小, RMSE和NRMSE%分别为2.29%, 3.94%, 模型估测值与实测值的验证斜率为0.996, 接近1。 综上所述, ONDDA是一个实用且适合于估测不同生育时期叶片叶绿素含量的面积光谱指数。

叶面积指数(LAI)是评价作物长势和作物产量的重要参数。 为有效利用高光谱信息, 优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度, 以冬小麦为研究对象, 获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据, 开展冬小麦LAI反演研究。 首先采用连续投影算法(SPA)、 最佳指数法(OIF)以及逐波段组合法(E)分别进行无人机高光谱数据最佳波段筛选, 进而将所选最佳波段构建新型双波段指数(VI_OIF, VI_SPA, VI_E); 然后将构建的新型双波段指数和常规双波段指数(VI_F)与LAI进行相关性对比分析, 最后结合支持向量回归(SVR)、 偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林回归模型(RFR)进行LAI估算, 并对比分析常规双波段指数的估算精度, 验证最佳波段选择方法构建新型双波段指数的最佳回归模型反演LAI的可行性。 结果表明: (1)新构建双波段指数VI_OIF, VI_SPA, VI_E和VI_F与冬小麦LAI的相关性均达到0.05的显著水平, 其中VI_SPA和VI_E与LAI的相关系数高于0.65, 且RSI_SPA和RSI_E与LAI的相关性较高(r>0.71); (2)对比分析VI_OIF、 VI_SPA、 VI_E和VI_F构建的SVR模型、 PLSR模型和RFR模型的冬小麦LAI估测精度, VI_SPA_PLSR模型估测精度最高, R²和RMSE分别为0.75和0.90。 该方法可为无人机高光谱数据波段选择以及冬小麦LAI反演提供技术支持和理论参考。

为应用遥感技术进行小麦条锈病的实时监测以及大范围作物病害识别, 明确条锈病胁迫下小麦光谱反射率和净光合速率与病情指数的关系, 利用光谱植被指数预测小麦光合速率的变化, 在2018年—2019年度冬小麦生长季节, 以易感条锈病的济麦15号小麦品种为对照, 以生产上播种面积较大的济麦22和鲁原502为供试品种, 基于大田小区条锈病接种试验, 从抽穗期到乳熟期, 每隔7~10 d进行小麦旗叶光合速率、 光谱反射率测定及病情指数调查。 研究发现, 随感病程度加重, 小麦旗叶光合速率呈显著下降趋势, 扬花期济麦22光合速率高于鲁原502。 灌浆期可见光波段, 病斑部位的光谱反射率始终高于正常部位, 这是由于病斑部位叶片单位面积上叶绿素含量较低, 对光吸收的少; 而在反射平台区域, 病斑部位的光谱反射率较正常叶低得多。 利用与病害胁迫、 生长状况以及产量相关较大的光化学反射指数(photochemical reflectance index, PRI)、 植被衰减指数(plant senescence reflectance index, PSRI)和比值植被指数(ratio vegetation index, RVI)来反映病情指数变化, 结果显示, 病斑部位的光化学反射指数和植被衰减指数大于正常部位, 且植被衰减指数变化率较大, 而比值植被指数变化率小于正常部位。 小麦不同生育期, 光合速率与光谱反射率的相关性不同, 模拟光合速率的植被指数也不同。 灌浆期, 鲁原502的光合速率与光谱反射率始终呈正相关关系; 在可见光范围内, 对照光合速率与光谱反射率呈正相关, 济麦22呈负相关; 在反射率平台位置, 对照光合速率与光谱反射率呈负相关, 济麦22呈正相关。 在小麦灌浆期, 可以利用植被衰减指数进行病害程度识别及光合速率估测。 该研究为利用遥感手段大面积监测小麦长势及病害发生情况提供了理论依据, 也为探讨利用光谱指标无损监测的方法预测小麦条锈病发生及危害程度奠定了基础。

开展水稻无人机高光谱解混, 获取水稻植株的高光谱反射率信息, 对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。 目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混, 运用算法模型进行高光谱数据解混, 将高光谱图像和可见光图像进行优势互补, 提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法, 解决单一数据局限性问题, 增强光谱数据对地物的描述能力。 为了更好的计算端元丰度, 将同一目标区的高清数码正射影像与无人机高光谱遥感影像利用经纬度信息进行空间配准, 使得不同传感器获得的图片在几何位置上对齐, 通过SVM分类器的监督分类方法对可见光的数码正射影像进行地物分类, 利用地物分类的结果对应高光谱的一个像元, 从而得到一个像元内的端元丰度。 设相邻区域内的水体端元是相同的, 利用线性解混模型(LSMM)对相邻区域的混合像元进行解混, 最终获取水稻高光谱反射率信息。 结果表明对两种图片进行空间配准丰富了数据源信息, 有利于像元的端元丰度计算, 其中水稻端元丰度在70%以上解混效果最好, 丰度在50%以上解混效果一般, 丰度在30%以下解混效果较差; 选择监督分类方法进行地物分类, 精度达到99.5%, 面向对象方法分类精度为98.2%, 监督分类方法优于面向对象分类方法; 最终得到的混合像元分解反射率高于原混合像元反射率, 减少了水体混合部分对光谱数据的影响, 使得分解后水稻的光谱反射率更加准确, 为水稻理化参量无人机成像高光谱遥感反演提供更加准确的科学依据。

脉冲-射频辉光放电发射光谱(GDOES)深度剖析是一种基于辉光放电原理的原子光谱技术, 广泛应用于薄膜材料与功能多层膜结构中成分随深度分布的表征。 该技术具有真空度要求低, 灵敏度高, 溅射速率快等优点。 同时脉冲-射频电源所采用的瞬间高功率模式可使得氩离子周期性轰击样品表面, 避免了由于热量积累所导致的熔融或碳化, 因此脉冲-射频辉光放电发射光谱可以用于热敏材料、 柔软或脆性等材料的测试, 使得GDOES的应用范围由导体扩展至半导体, 绝缘体甚至是有机物材料, 是深度谱测量的理想选择。 铝塑膜作为一种多层复合膜材料是重要的包装材料, 具有耐温、 耐候性、 耐水以及耐酸碱等性能, 广泛应用于食品, 电子类, **尖端产品的包装。 利用脉冲-射频辉光放电发射光谱深度剖析技术对市场上同一款的高阻隔铝塑膜进行了Pulsed-RF-GDOES深度剖析测量, 分析了在不同气压、 不同功率、 不同气体氛围下, 测量深度谱的深度分辨率, 溅射速率和信噪比的变化, 获得了对铝塑膜进行深度谱测量优化的工作参数。 并以相对强度较大的铝信号作为标定, 定量计算了测量铝塑膜深度谱的深度分辨率, 溅射速率和信噪比。 实验结果表明, 利用脉冲信号以及氩-氧(4 Vol%)混合气体能有效降低铝塑膜进行深度剖析的热效应, 从而扩大参数的调节范围; 溅射速率随着功率和工作气压的增加而增加; 深度分辨率与功率并非是一个单调函数, 存在多个拐点。 当溅射功率为40 W时, 深度分辨率为最佳; 在溅射压强大于950 Pa时, 深度分辨率基本不变; 信噪比随功率的增加而增加, 随气压的增加而减少; 使用氩-氧(4 Vol%)混合气体作为溅射气体时, 测量信号的分辨率与信噪比均大幅优于纯氩气。 实验获得的最佳深度谱测量参数为: 氩-氧混合工作气压950 Pa, 功率40 W, 脉冲频率3 000 Hz, 占空比为0.187 5。

激光气体氮化工艺可在钛合金表面快速生成氮化层, 提高钛合金表面硬度和耐磨性, 促进钛合金应用。 采用光纤激光气体氮化Ti-6Al-4V合金, 为了明确氮化过程光谱发射区是否形成等离子体, 采用探针法检测了光谱发射区导电性; 为了研究工艺参数对光谱特性、 光谱发射区温度及等离子数量的影响, 采用光谱仪采集了氮化过程发射光谱, 并采用高速摄像拍摄了光谱发射区域照片。 试验表明, 光纤激光气体氮化Ti-6Al-4V合金过程中, 光谱发射区可以导电, 形成了金属蒸汽等离子体, 这与CO₂激光气体氮化钛合金工艺过程中形成的氮等离子体完全不同。 采用光纤激光氮化Ti-6Al-4V钛合金工艺过程中, 工艺参数显著影响金属蒸汽等离子体的数量, 当激光功率较大, 扫描速度较小, 离焦量较小和氮气含量较高时, 光谱发射区可产生金属蒸汽等离子体。 氮化过程发射光谱由连续光谱和线状光谱组成, 连续光谱主要由热辐射产生, 连续光谱强度可以表征光谱发射区温度, 线状光谱主要由等离子区域原子核外电子跃迁产生, 线状光谱强度可以表征等离子体数量。 氮化过程, 随激光功率增大或扫描速度减小, 连续光谱和线状光谱增强, 表明光谱发射区温度升高, 等离子体数量增加; 随离焦量增大, 连续光谱和线状光谱呈先减小后增大之后又减小的复杂变化趋势, 表明光谱辐射区温度先降低后升高之后又降低, 等离子体数量先减少后增加之后又减少; 氮气中加入少量氩气, 可强烈影响氮化过程, 使连续光谱和线状光谱大幅减弱, 随氩气流量进一步增加, 线状光谱和连续光谱继续减弱, 表明氮气中加入少量氩气使光谱发射区温度大幅降低, 等离子体数量大幅减小, 随氩气量进一步增加, 光谱发射区温度继续降低, 等离子体数量继续减少。

在非直视无线紫外光通信中, 利用大气中的粒子对紫外光进行散射作用来传递信息, 非直视紫外光通信在近距离隐蔽通信中有广阔的应用前景。 雾霾粒子属于气溶胶范畴, 由空气中的灰尘、 硫化物、 有机碳氢化合物等粒子组成。 雾霾粒子的尺度、 浓度、 形状等因素均会对无线紫外光散射通信的传输特性产生较大的影响。 首先, 基于蒙特卡罗方法建立了非直视紫外光多次散射模型, 将霾粒子的半径和浓度这两个物理量引入该模型中, 通过模拟大量光子在雾霾条件下经多次散射到达接收端的概率, 进而仿真分析了系统路径损耗与粒子半径和浓度之间的关系。 结果表明, (1) 在无线紫外光近距离通信条件下, 雾霾浓度越大, 路径损耗越小, 系统通信性能越好; (2) 通信距离大于500 m时, 增加雾霾粒子浓度, 系统路径损耗总体先减小再增大; (3) 在粒子浓度一定情况下, 增大粒子半径, 路径损耗先减小后增大, 且随着通信距离的增大, 路径损耗极小值的位置不断向粒子半径小的一侧移动。 其次, 在模型中引入粒子尺度谱分布的概念, 对粒子尺度谱分布进行分割, 分别求出不同粒径及其所对应浓度。 假定粒子尺度谱分布中不同粒径的粒子依次对光子产生散射作用, 对相应光子到达接收端的概率求和, 得到光子到达接收端的总概率, 进而求得多种粒径的粒子共同存在情况下系统的路径损耗, 使仿真模型更加逼近实际大气信道中多种半径雾霾粒子共同存在的事实。 最后, 搭建实验平台, 分别在良好、 严重雾霾、 极严重雾霾三种不同天气条件下, 实验测量了系统路径损耗和通信距离、 收发仰角之间的关系, 并与考虑粒子尺度谱分布模型中计算得到的路径损耗进行对比, 实验数据与仿真结果趋势一致, 雾霾天气下的通信质量优于良好天气, 收发仰角越大对应的路径损耗也越大。

店埠河农业小流域是巢湖的主要水源地之一, 研究该流域水体溶解性有机质(DOM)组分及来源对了解巢湖水生生态系统至关重要。 本研究结合水体的三维荧光光谱, 利用平行因子分析(PARAFAC)方法对测定的三维荧光光谱矩阵进行拉曼及瑞利散射校正、 组分提取等相关处理, 实现对店埠河农业小流域水体DOM的分析, 包括三维荧光光谱特征分析、 三维荧光组分比例分析、 三维荧光特征参数分析以及荧光特征与水质参数的相关性分析, 以探究该流域水体DOM的组分及来源。 实验结果显示: 店埠河农业小流域水体DOM包含两个有效的荧光组分, 分别为类蛋白质物质(类色氨酸组分)和类腐殖质物质(类富里酸组分), 荧光组分比例表明类色氨酸组分是该流域水体DOM的主要组成部分; 水体的荧光指数FI、 自生源指标BIX以及腐殖化指标HIX指明该水体中DOM具有强自生源特性和弱腐殖化特征, 其内源主要来源于藕塘内部植物及水体其他微生物代谢活动, 外源来自于生活污水及养殖饲料的输入, 其中内源为水体DOM来源的主要贡献; 溶解性有机碳(DOC)与DOM中类色氨酸组分C1呈现极显著正相关, 类蛋白质荧光组分可用于该流域水体的DOC动态追踪; pH值与类富里酸组分C2呈现正相关, 故水体pH值和类富里酸组分同步增加, 说明该流域内水体碱化会伴随着溶解性有机质中类腐殖质物质的增加; 溶解氧(DO)与类色氨酸组分C1呈现负相关, 说明类色氨酸组分受到水体溶解氧含量的影响。 该研究示踪了店埠河农业小流域水体DOM的荧光特征及其组分来源响应机制, 可以更好的理解其在生态系统的功能及其环境地球化学循环过程, 从而为该流域环境综合治理提供一定的科学依据。

土壤有机质是土壤的重要成分, 也是农作物生长的重要营养指标。 快速、 准确检测土壤有机质含量对施肥管理具有重要意义。 近年来, 近红外光谱被广泛应用于土壤有机质的快速检测, 然而土壤有机质敏感波段易受土壤水分干扰, 从而会影响到土壤有机质的预测结果。 在山西省境内采集了140个土壤样本, 采用ASD光谱仪分别获取了不同含水率(0%, 5%, 10%, 15%, 17%)土壤样本谱图曲线(350~2 500 nm)。 为了提高土壤有机质预测模型精度, 提出特征波长积分算法, 即通过特征波长处吸光度的积分值作为自变量进行建模的方法, 建立了土壤有机质预测模型及抗水分干扰修正系数模型。 结果表明: (1)使用特征波长处吸光度的积分值作为自变量建立的土壤有机质预测模型统计参数优于传统的使用特征波长处的吸光度值作为自变量的建模方法; (2)校正后的湿土光谱更加接近干土土样, 在一定程度上解决了传统水分修正系数在水分含量较高时修正效果较差的问题; (3)提高了湿土样本的预测精度, 预测相关系数(R_P)提升了约0.09, 预测均方根误差(RMSEP)降低了约1.72 。 说明该方法可以有效降低水分对土壤有机质光谱的影响, 提高不同含水率土壤有机质的预测精度, 可为后续仪器开发提供理论支持。

浮游植物初级生产作为海洋生态系统的重要起点, 是海洋食物网的基础, 是衡量海水质量的重要指标。 为了准确测量、 监测和预测浮游植物初级生产力的时空变化及其对外部环境条件的动力学响应, 研究了一种基于叶绿素荧光动力学的测量技术, 研制出响应时间为1.6 min、 精度为4.86%的快速测量仪器。 仪器测得的浮游植物初级生产力与液相氧电极法测得的光合放氧速率的相关系数为0.991。 该仪器装备在中国海监101号实验船上, 用于黄渤海浮游植物初级生产力在线测量和垂直剖面测量。 测量结果表明, 渤海湾内的浮游植物初级生产力是湾外的1.1~1.4倍, 垂直剖面测量结果显示黄海区域各点位的浮游植物初级生产力的均与深度相关。 与传统方法相比, 所研制的仪器具有快速、 稳定、 无需样品培养等优点, 可为海洋生态环境评价提供先进的技术方法。