随着小康社会的全面建成, 居民对生活水平的要求已经从温饱过渡到高质量, 特别是对饮食安全问题尤为重视, 但是“变质肉”、 “掺假肉”、 “添加肉”和“注水肉”等食品质量安全事故频发, 已经严重威胁到了我国居民生命安全并阻碍了市场良性发展。 目前, 红肉质量检测主要依托复杂的理化实验完成, 对红肉产品具有强烈的破坏性, 仅适用于市场监管部门的抽查。 高光谱技术作为一种原位无损、 高通量、 快速的智能检测技术, 为解决传统检测方法在红肉生产销售全产业链中缺乏操作可行性提供了有效的技术手段, 可以极大的促进我国红肉质量安全监管体系的发展与健全。 综述了近几年国内外关于红肉质量高光谱无损检测研究的最新进展: 首先, 总结了基于高光谱无损检测技术构建红肉质量无损检测模型的优缺点, 其优势是具有图谱合一、 高分辨率等特性, 为模型多样性提供良好的数据基础; 其劣势是高光谱数据的冗余度高、 信噪比低、 非线性强, 对模型效率造成一定影响。 然后, 重点分析了红肉质量无损检测建模中关键算法的研究进展: (1)感兴趣区域一般通过手动获取, 感兴趣区域的自动分离方法是目前研究的重点之一; (2)光谱预处理算法主要通过观察光谱信号或根据建模效果反推选择, 目前还未形成标准通用的预处理算法; (3)综合红肉光谱和图像特征, 能够全面反映红肉的质量特性, 为建模提供了良好的数据基础; (4)线性模型的发展应用较为成熟, 稳定性较好, 但是面向复杂的红肉质量检测环境, 非线性模型的研究潜力更加良好。 最后, 通过综述近几年红肉质量的高光谱无损检测研究成果, 展望了未来的研究中, 提高算法自动化、 充分利用图谱信息、 加强非线性模型的应用将成为重点研究方向。

三聚氰胺是豆、 乳类制品中的非法食品添加剂, 曾作为蛋白质的廉价代替物被非法添加进奶粉等食品中, 造成了严重的社会危害, 极大地威胁人民生命财产安全。 目前光谱技术已成为识别和定量检测非法食品添加剂的有效手段, 为质量监管部门提供了可靠的研究方法和鉴定依据。 光谱检测技术的时效性、 无损性和准确性提高了食品中三聚氰胺的检测效率, 促进了精准化、 自动化食品质量检测的发展。 近年来有大量研究围绕着三聚氰胺的光谱检测新技术, 如开发新型增强底物或传感器, 降低三聚氰胺的检测限, 提高检测精度; 开发更加便携的自动化光谱快检设备, 降低检测成本, 提高检测效率。 这些光谱技术各具优势, 但很难形成标准化、 统一化的检测规范, 使得各种光谱检测技术仅仅停留在试验阶段, 无法应用于实战。 另一方面, 随着人工智能与模式识别技术的发展, 光谱数据分析方法在近年来也有着长足的进步, 各种光谱预处理和数据建模方法被不断提出, 大大提高了光谱检测技术的灵敏性和稳定性。 综述了近十年光谱技术(拉曼光谱、 近红外光谱、 荧光光谱、 光谱成像等)在三聚氰胺检测中的应用现状, 总结了不同仪器检测限、 定量范围和样品前处理方法; 分析了各种光谱预处理和光谱数据建模方法在不同光谱数据中的适用性, 归纳出这些方法的优劣与适配的仪器, 并对其应用前景和研究趋势进行了展望。

对未燃烧的可燃混合气体进行DBD放电, 放电后会产生大量的活性粒子, 这些活性粒子可以辅助气体燃烧, 达到提高燃料燃烧利用率等目的。 以DBD激励氩气、 甲烷、 空气产生的自由基(CH基和OH基)等强化燃烧的关键活性粒子为探索对象, 研究DBD放电激励甲烷对滑动弧火焰的影响。 为此, 采用自主设计的DBD-滑动弧双模式等离子体激励器, 利用同轴介质阻挡放电结构对氩气、 甲烷、 空气混合气进行放电激励, 将激励后的氩气、 甲烷、 空气混合气通入滑动弧端进行点火。 固定氩气流量不变, 调整空气流量为4.76 L·min^-1, 并加入甲烷0.5 L·min^-1, 保证进气通道内氩气与空气-甲烷的气体体积流量比达到Ar∶(CH₄+Air)=1∶30, 其中空气、 甲烷这两种气体达到了化学燃烧当量比φ=1, 氩气、 甲烷、 甲烷混合气体能实现均匀而稳定的放电并燃烧。 DBD段放电电压在15~20 kV范围变化, 放电频率在6~10 kHz范围变化, 滑动弧段的电压和频率分别保持4 kV与10 kHz恒定, 通过改变DBD段放电电压和放电频率, 用高速光纤光谱仪检测滑动弧火焰中自由基种类及其光谱强度, 分析放电参数激励甲烷对火焰中自由基(CH基和OH基)的影响。 结果表明, DBD段放电电压及放电频率的增加可以促进火焰内部的偶联反应发生, 可有效提升甲烷滑动弧火焰内部的活性粒子含量, 其中OH基团、 CH基团在燃烧链式化学反应进程中发挥着较为重要的作用。 甲烷经过DBD激励后, 随放电电压和频率的增加, 火焰中OH基、 CH基等主要活性粒子都随之增加。 DBD放电后, 活性粒子的光谱强度增大, 特征谱线比单模式更加明显; 甲烷经过DBD激励后, 火焰组成发生了变化, 滑动弧段出口处甲烷燃烧反应更加充分, 火焰温度越高越容易产生OH基。 与单模式滑动弧相比, 双模式放电可有效促进火焰内部的链式化学反应进程, 促进燃料燃烧。

光谱定标是确定光谱仪器各通道中心波长的过程, 为了获取光谱辐亮度, 通常需要对光谱仪器进行辐射定标, 将光谱仪器输出的数值, 映射为物理量——辐亮度。 不同的光谱仪器的光谱响应不同, 因此还需要在光谱定标过程中确定各个通道的光谱响应。 光谱成像仪可以看成是多个光谱仪组成的, 需要对所有点的中心波长和光谱响应进行定标。 自第一台成像光谱仪诞生以来, 其定标方法逐渐固定, 通常需要采用光谱分辨率较光谱成像仪更高的单色仪输出准单色光进行光谱定标, 其准单色光的光谱带宽远小于光谱成像仪的光谱响应带宽, 可以将准单色光抽象为脉冲函数。 根据脉冲函数的特性, 改变准单色光的波长, 扫描光谱成像仪的响应波长范围, 是对光谱响应函数进行间隔采样的过程, 通过光谱定标数据可以直接得到光谱成像仪的中心波长和光谱响应函数。 随着技术的发展, 探测器的灵敏度越来越高, 光谱成像仪的分辨率也越来越高, 为了完成光谱定标, 对光谱定标需要的准单色光提出了更高的要求。 然而准单色光的带宽越窄, 其能量越低, 获取满足信噪比要求的数据需要更长的时间, 使定标的效率降低。 从光谱定标的目的出发, 结合准单色光和光谱成像仪光谱响应近似高斯函数的特点, 通过理论分析, 提出一种利用宽带定标光进行光谱定标的方法, 可以有效减少光谱定标的步骤, 提高定标的效率, 适用于光谱成像仪的快速定标。 该方法用于某星载高光谱成像仪的光谱定标, 待标定光谱成像仪采用棱镜分光, 具有色散非线性的特点, 光谱分辨率在2~18 nm之间变化, 同时存在较大的谱线弯曲, 导致每个像元的中心波长都不同, 需要对每个像元进行光谱定标。 为了避免分视场定标导致的相邻视场中心波长不连续现象, 将单色仪发出的准单色光的光斑照亮整个狭缝, 狭缝和单色仪之间放置柱透镜和毛玻璃, 其中柱透镜用于汇聚垂直于狭缝方向的光线, 提高能量利用率; 毛玻璃用于匀化光照, 毛玻璃的存在极大地减弱了进入光谱成像仪的能量, 结合提出的方法, 增加定标光的带宽, 提高能量, 最终完成了该光谱成像仪的快速定标, 利用汞灯的特征光谱验证该成像光谱仪的光谱定标精度为0.23 nm。

随着海洋运输业和海洋石油开采业的快速发展, 溢油污染日益严重, 给海洋环境和海洋生态平衡带来极大威胁。 因此海洋溢油污染的治理、 改善, 成为海洋环境保护工程中刻不容缓的重要工作。 而对不同状态溢油的识别则是解决溢油污染问题的基础与关键。 海面上的溢油, 主要包括未乳化与乳化两个不同阶段。 前者以不同厚度的油膜形式存在, 后者以不同油水比的溢油乳化物形式存在。 不同状态的海面溢油具有不同的元素组成: 油膜为纯油分子, 乳化溢油为油水混合结构, 构建出差异化的荧光基团。 在激光作用下具备各自特征的荧光光谱信息, 不同状态显示出较为明显的荧光光谱差异。 光谱曲线的形状特征是荧光物质物理化学性质的一种外在体现, 所以从光谱的特征形状来分析、 比较一定的光谱参量可以达到物质分类和物种识别的目的和效果。 为了实现海面溢油不同状态的快速分类识别, 通过搭建的LIF探测系统, 采集了常用成品油不同状态的荧光光谱, 光谱曲线对比发现: 乳化阶段的光谱会表现出荧光峰个数增多、 荧光强度改变、 荧光峰位偏移等一系列特征。 在此基础上, 根据表观统计学原理, 提取光谱的均值、 标准差、 峰度系数、 谱线宽度、 曲线斜率等特征参量, 并将这些特征值进行聚类分析。 结果显示: 基于激光诱导荧光光谱的海面溢油聚类分析结果与实际溢油状态是基本一致的。 即在已知油种的前提下, 该分类方法可较好识别出海面不同的溢油状态。 因此该方法可以为海面溢油识别提供一种新思路, 也为LIF技术探测质量的提高, 应用水平的提升奠定一定的基础。

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测, 在12 000~4 000 cm^-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。 首先运用SG、 Normalize、 SNV、 MSC、 Detrend、 OSC、 SG+1D、 SG+Normalize、 SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理, 确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、 多糖的最佳预处理方法为Detrend; 然后运用CARS、 SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选, 确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法; 最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型, 结果显示, 经过SG+Detrend_SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中, 预测集相关系数R_p为0.810 6, 预测集均方根误差RMSEP为1.195 3; 经过Detrend_SPA处理所建立的多糖PLSR模型中, 预测集相关系数R_p为0.810 9, 预测集均方根误差RMSEP为2.0946。 考虑到经典PLSR无损预测模型精度的限制, 在该研究中提出SOM-RBF神经网络无损预测模型。 首先利用SOM网络对数据样本进行聚类, 然后将得到的聚类类别数和聚类中心作为RBF网络的隐层节点个数和隐层节点数据中心, 以此来优化RBF的结构参数。 在建立的蛋白质SOM-RBF神经网络模型中, 预测集相关系数R_p为0.866 6, 预测集均方根误差RMSEP为1.038 5; 建立的多糖SOM-RBF神经网络模型中, 预测集相关系数R_p为0.868 1, 预测集均方根误差RMSEP为1.799 4。 比较PLSR和SOM-RBF两种模型对两种物质的预测结果, 确定了SOM-RBF神经网络模型为最优建模方法, 最终确定在蛋白质检测中, 最优模型为基于SG+Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型, 模型的预测集相关系数较PLSR高5.6%, 预测集均方根误差较PLSR低0.156 8; 在多糖检测中, 确定的最优模型为基于Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型, 模型的预测集相关系数较PLSR高5.72%, 预测集均方根误差较PLSR低0.295 2。 研究结果表明, 运用NIR和SOM-RBF技术可以实现对兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测, 为今后快速无损检测兰州百合营养物质提供理论依据。

HONO作为大气OH自由基的前体物和重要贡献源, 影响着大气中污染物的氧化降解, 控制着对流层大气的自净能力, 对灰霾和光化学烟雾形成起到重要作用, 同时受污染排放特征、 垂直传输和混合、 非均相反应和大气光氧化等影响, HONO具有明显的垂直分布特征, 因此探究大气中HONO的垂直分布特征对于了解大气灰霾和光化学污染的形成和控制都十分重要。 MAX-DOAS作为一种被动遥感技术, 能够快速有效地获取大气中污染物的立体分布特征。 采用MAX-DOAS仪器对合肥市科学岛2017年12月冬季大气HONO和NO₂进行了立体探测, 通过基于最优估算的气溶胶和痕量气体廓线反演算法PriAM获取了两种气体的垂直分布特征。 研究结果表明, 在观测期间NO₂在近地面10 m内体积混合比(VMR)和垂直柱浓度(VCD)的范围分别在0.51×10¹¹~20.5×10¹¹ molecules·cm^-3和6.0×10¹⁵~5.5×10¹⁶ molecules·cm^-2, 在垂直方向上其浓度主要集中在1 km内, 且在近地面浓度混合均匀。 HONO的VMR和VCD分别在0.03×10¹⁰~5.1×10¹⁰ molecules·cm^-3和3.5×10¹⁴~7.0×10¹⁵ molecules·cm^-2之间, 浓度高值出现在100 m内, 浓度随高度的升高而明显下降。 通过对HONO和NO₂的对比发现, HONO/NO₂比值在0.17%~16.0%(VMR)和1.0%~25.0%(VCD)之间, 表明研究期间HONO主要来自于NO₂的转化。 对冬季一次典型污染过程(2017.12.26—2017.12.31)分析, HONO/NO₂的比值大于5%, 且HONO的浓度值升高(大于0.26×10¹¹ molecules·cm^-3), 表明污染条件下NO₂向HONO的转化作用变强。 结合风场信息研究发现, 污染期间研究区域的NO₂和HONO浓度受到合肥市城区、 安徽北部和西北部地区传输的影响。

自新冠肺炎(COVID-19)疫情爆发以来, 国内外多家研究机构和企业都在加快推进新冠病毒(SARS-CoV-2)抗体药物的研发。 药物多晶型限制了有效药物的研发进度。 药物生产、 存储和使用环境影响了药物的稳定性。 红外光谱作为一种快速无损检测手段, 可从振动光谱反映出药物结构、 晶型甚至生产工艺上的差异大大提高了研发效率。 首次以三种临床试验被认为治疗新冠肺炎有效药物: 磷酸氯喹, 利巴韦林和盐酸阿比多尔为例, 利用傅里叶红外光谱仪测试得到它们在远红外(1~10 THz)和中红外(400~4 000 cm^-1)波段的振动光谱。 远红外光谱中, 利巴韦林的特征峰位于: 2.01, 2.68, 3.37, 4.05, 4.83, 5.45, 5.92, 6.42和7.14 THz附近; 磷酸氯喹的特征峰位于: 1.26, 1.87, 2.37, 3.06, 3.78, 5.09和6.06 THz附近; 盐酸阿比多尔的特征峰位于: 2.24, 3.14, 3.72, 4.25和5.38 THz附近。 结合密度函理论, 选择B3LYP杂化泛函和6-311++G(d,p)基组, 利用Crystal14和Gaussian16软件分析了光谱中所有特征峰对应的振动模式, 实现了对振动光谱的精确指认。 远红外波段, 振动模式源自分子的集体振动。 中红外波段, 2 800 cm^-1以下, 振动模式主要源自基团的面内外弯曲和摇摆; 2 800 cm^-1以上, 振动模式过渡为C—H, O—H和N—H键的面内伸缩。 以考虑了周期性边界条件的晶体结构作为理论计算的初始构型, 会让理论光谱与实验光谱更加吻合, 尤其是在远红外波段和中红外400~1 000 cm^-1的低频段。 该研究对深入理解磷酸氯喹, 利巴韦林和盐酸阿比多尔等抗病毒药物的药学特性, 药物间相互作用, 控制药物生产过程, 指导药物存储和使用有重大意义。

激光等离子体极紫外光源具有体积小、 稳定性高和输出波长可调节等优势, 在极紫外光刻领域发挥着重要的作用。 Bi靶激光等离子体极紫外光源在波长9~17 nm范围内具有较宽的光谱, 可应用于制造极紫外光刻机过程中所需的极紫外计量学领域。 利用平像场光谱仪和法拉第杯对Bi靶激光等离子体极紫外光源以及离子碎屑辐射特性进行了实验研究。 在单脉冲激光打靶条件下, 实验中观察到Bi靶激光等离子极紫外光谱在波长12.3 nm处出现了一个明显的凹陷, 其对应着Si L-edge的吸收, 是Bi元素光谱的固有属性。 相应地在波长为11.8和12.5 nm位置处产生了两个宽带的辐射峰。 研究了两波长光谱特性以及辐射强度随激光功率密度的变化。 结果表明, 在改变聚焦光斑大小实现不同激光功率密度(0.7×10¹⁰~3.1×10¹⁰ W·cm^-2)过程中, 当功率密度为2.0×10¹⁰ W·cm^-2时两波长处的光辐射最强, 其原因归结为Bi靶极紫外光辐射强度受激光能量用于支撑等离子膨胀的损失和极紫外光被等离子体再吸收之间的平衡制约所致。 在改变激光能量实现不同激光功率密度过程中, 由于烧蚀材料和产生两波长所需高阶离子随着功率密度的增加而增加, 增强了两波长处的光辐射。 进一步, 研究了双脉冲激光对Bi靶极紫外光谱辐射特性影响, 实验发现双脉冲打靶下原来在单脉冲打靶时出现在波长13~14 nm范围内的凹陷消失。 最后, 对单脉冲激光作用Bi靶产生极紫外光源碎屑角分布进行了测量。 结果表明, 当探测方向从靶面法线方向移动到沿着靶面方向上的过程中, 探测到Bi离子动能依次减小, 并且离子动能随激光脉冲能量降低而呈线性减小。 此项研究有望为我国在研制极紫外光刻机过程所需的计量学领域提供技术支持和打下夯实的基础。

稀土掺杂发光材料一直是科研领域研究的热点, 被广泛应用于白光LED、 温度传感、 显示显像、 新能源和激光等领域。 基质的结构对于稀土离子光致发光特性有非常重要的影响, 在众多发光基质材料中, 硼酸盐具有透光范围宽、 光学损伤阈值高、 较好的热稳定性和化学稳定性等优点。 碱土-稀土金属硼酸盐Sr₃Y₂(BO₃)₄具有出色的光学性能, 对其发光性能的研究具有重要意义。 稀土离子Eu³⁺具4f⁶电子层, 是一种典型的下转换发光中心离子, 常被选作红色发光材料的激活剂。 Dy³⁺具4f⁹电子层, 也是一种典型的下转换发光中心离子, 在紫外光激发下, 在蓝色光区和橙色光区有较强的荧光发射。 采用高温固相法合成了Sr₃Y₂(BO₃)₄∶Eu³⁺/Dy³⁺荧光粉, 通过XRD和SEM对样品的结构和形貌进行了表征, XRD结果表明, 1 000 ℃烧结5 h, H₃BO₃过量20%为最佳制备条件, 且少量的Eu³⁺和Dy³⁺掺杂并未改变Sr₃Y₂(BO₃)₄的晶格结构。 SEM图像表明Sr₃Y₂(BO₃)₄基质的平均晶粒尺寸为2~4 μm, 10%Eu³⁺单掺和5%Eu³⁺/5%Dy³⁺双掺样品与基质Sr₃Y₂(BO₃)₄的SEM图像相比, 形貌和尺寸并没有发生明显的改变。 Sr₃Y₂(BO₃)₄∶Eu³⁺荧光粉的发光结果表明, 分别在395和466 nm激发下, 浓度为5%, 10%和15%的Eu³⁺单掺Sr₃Y₂(BO₃)₄荧光粉的主要发光位于593和613 nm的红光发射, 峰强度随着Eu³⁺浓度的增加呈现先增加后降低的变化形式, 掺杂浓度为10%时发光强度最大, 说明存在浓度猝灭现象。 色坐标结果显示, 激发波长由395 nm变化到466 nm, Sr₃Y₂(BO₃)₄∶Eu³⁺荧光粉的发光颜色从橙红色向红色转变。 引入Dy³⁺后, Sr₃Y₂(BO₃)₄∶Eu³⁺/Dy³⁺样品的发射光谱出现Dy³⁺的486 nm的蓝光发射(⁴F_9/2→⁶H_15/2)和576 nm的橙光发射(⁴F_9/2→⁶H_13/2), 并且随着Dy³⁺浓度的增加, 对Eu³⁺的⁵D₀→⁷F_{1, 2, 3, 4}跃迁有抑制作用。 色坐标结果显示通过调整掺杂离子Eu³⁺和Dy³⁺的比例可实现Sr₃Y₂(BO₃)₄∶Eu³⁺/Dy³⁺荧光粉的颜色从红色区域向橙色区域转变, 说明其在显示方面具有良好的应用前景。

连续电流是闪电放电过程中的一个重要子物理过程, 它是指雷暴云局部电荷中心在回击之后沿原通道对地的持续放电过程。 在连续电流阶段, 原本发光微弱的通道其亮度有时会突然增强, 这种现象被称为叠加了M分量, 自20世纪连续电流被发现以来, 国内外学者进行了许多观测研究。 目前主要是利用电磁学和光学的观测手段揭示其放电和发光的宏观特征, 利用光谱观测对其通道内部微观的发光信息和物理特性等的研究还很缺乏。 如关于连续电流阶段放电通道内的温度特性参数目前鲜有报道, 而温度是研究闪电连续电流放电通道物理特性所必需的基本参量, 也是预防连续电流引起的雷电灾害事故所关心的参数。 依据由无狭缝高速光谱仪观测的一次云对地闪电首次回击后叠加三个M分量的连续电流过程的光谱资料, 分析了整个放电过程中光谱的演化特征, 计算了连续电流放电过程电流核心通道和外围电晕通道的温度, 研究了两者随通道高度的变化特性。 结果表明, 在初始回击阶段, 通道的光辐射主要是激发能较高的一次电离的氮离子辐射, 在之后连续电流阶段, 通道的光辐射则主要是激发能较低的中性氮、 氧原子辐射。 离子线辐射在回击初期时最强, 氢Hα线和红外波段的中性原子线在M1时最强, 连续谱在M2时最强。 近红外波段的四条线OⅠ 777.4, NⅠ 746.8, 821.6和868.3 nm在整个放电过程都可以被观测到。 在连续电流阶段, 电流核心通道温度为42 060~43 940 K, 比相应回击核心通道温度高6 020~7 900 K; 外围电晕通道温度为16 170~20 500 K; 通道核心温度和电晕温度均随时间变化不大; 通道核心温度随通道上升呈减小趋势, 而外围电晕温度随通道上升呈增大趋势。

金属纳米结构因表面等离激元(SPR)而产生光学增强和催化效应已成为表面科学研究热点之一。 SPR和电化学联用可以诱导催化一些非常规反应, 并且不同pH值电解质溶液可改变表面吸附分子的存在形式, 影响SPR光催化反应。 以羟基苯硫酚的同分异构体为探针, 采用电化学表面增强拉曼光谱(SERS)研究了取代基羟基位置、 溶液pH值等对其在银电极表面吸附和SPR催化反应行为。 结果表明, 不同羟基取代基位置的羟基苯硫酚SPR催化脱羟基反应对溶液pH值的敏感程度不同, 邻羟基苯硫酚(OHTP)的C—O键谱峰强度的变化与溶液pH值相关, 其O端更易与金属作用而吸附在表面, 且随pH增大而增强。 对羟基苯硫酚(PHTP)在碱性条件下被完全抑制的脱羟基反应在间羟基苯硫酚(MHTP)和OHTP中均可发生。 MHTP在中性(pH 7)溶液中SPR催化脱羟基反应效率最高, 约为酸性(pH 2)的1.36倍, 碱性(pH 12)的2.70倍。 OHTP在碱性(pH 12)溶液中SPR催化脱羟基反应效率最高, 约为酸性(pH 2)的13.71倍, 中性(pH 7)的4.95倍。 SPR催化脱羟基主要源于非去质子化条件以及形成Ag—O键这两种途径。 酸性条件下MHTP及OHTP的脱羟基反应主要是未去质子化的羟基反应, 碱性条件主要因去质子化后形成Ag—O键所致。 中性条件下, 两种贡献同时发生。 对MHTP而言, 由于位阻效应仅部分分子去质子化后形成Ag—O键而促进SPR催化脱羟基, 因此pH 7溶液中两种效应的同时作用导致催化效率最高。 对于OHTP分子, 去质子化状态的O端更易与电极表面发生作用, 且pH升高羟基呈现的去质子化程度更加彻底, 更有利于发生脱羟基反应, 在pH 12溶液中脱羟基反应主要由于形成Ag—O键, 其效率亦最高。 同分异构体结构以及介质酸碱度对SPR催化脱羟基反应的研究对于拓宽SPR催化反应类型及从分子水平解析其机理具有重要意义。

越窑青瓷是我国最早烧制成熟的青瓷器, 其中使用瓷质匣钵烧造秘色青瓷是越窑独特的烧造技术, 为揭示越窑上林湖后司岙窑址出土的唐五代时期匣钵的工艺特征及其对装烧青瓷的影响, 采用能量色散X荧光光谱仪(ED-XRF)、 超景深显微镜、 扫描电子显微镜(SEM)等现代测试分析手段, 对后司岙窑址出土的唐五代时期瓷质匣钵、 普通匣钵、 普通青瓷、 秘色青瓷进行了元素组成、 显微结构、 吸水率等测试分析。 同时采用分光光度计, 对该遗址出土的唐五代普通青瓷和秘色青瓷表面色度进行了测试分析。 分析结果表明: 唐五代普通匣钵的基体部分和瓷质匣钵组成相似, 采用了SiO₂含量约为75%、 Al₂O₃含量约为16%, 且与青瓷胎体类似的当地冲积粘土类原料; 而唐五代瓷质匣钵中TiO₂和Fe₂O₃的含量高于青瓷胎体且差异略大, 说明青瓷胎体淘洗工艺更加严格。 其中普通匣钵内存在大量平均尺寸在530 μm左右, 且具有颗粒级配呈现一定规律的夹杂粗颗粒, 是一类为增加普通匣钵使用寿命特意拣选添加的高硅质原料, 增加了匣钵的透气性、 机械强度和热稳定性从而延长匣钵的使用寿命; 唐五代瓷质匣钵的气孔率为1.61%、 吸水率为0.73%, 低于普通匣钵8.18%和4.28%, 而体积密度为2.22 g·cm^-3高于普通匣钵的1.99 g·cm^-3, 且导热性能高于普通匣钵, 有利于减少匣钵内外温差、 缓解温度滞后现象。 另外, 上林湖后司岙窑址出土的秘色青瓷使用气孔率较低的瓷质匣钵, 并进行口沿封釉, 有效降低了装烧青瓷釉在冷却过程中被二次氧化的程度, 提高了匣钵内气氛的稳定性和青瓷釉层中Fe²⁺的含量, 改善了其呈色稳定性和外观效果。 同时秘色青瓷釉层略厚, 减少了胎体对产品外观的影响, 增大了釉面折射率和明亮度, 使其在CIE色度空间中相比普通青瓷处在更偏蓝绿色区域。

针对单幅RGB图像重建光谱图像中的病态问题, 提出一种基于非线性光谱字典学习的非线性重建方法。 为了适应线性和非线性数据, 该方法首先改进了基于自联想神经网络模型的非线性主成分分析算法, 并利用其从训练光谱集中学习低维光谱字典, 用于光谱重建的求逆方程中, 以缓解病态状况。 再在此光谱字典基础上, 利用阻尼高斯牛顿法结合截断奇异值分解的正则化方法, 进一步缓解该非线性反演的病态问题, 实现单幅RGB图像重建光谱图像。 在实验中, 采用Munsell以及Munsell+Pantone两个光谱训练集学习光谱字典, 同时利用CAVE和UEA光谱图像库进行光谱重建测试。 该方法测试结果与现有方法比较发现, 该方法在不同光谱训练集下重建CAVE和UEA两库光谱图像的均方根差的平均值最低, 分别为0.212 4, 0.255 4, 0.229 4和0.294 9, 均方根差的标准偏差接近最好方法的效果, 分别为0.068 5, 0.084 7, 0.066 8和0.087 0。 此结果表明该方法针对单幅RGB图像重建光谱图像在重建精度和稳定性上均存在优势。

利用原子吸收光谱法进行地质样品中微量元素含量的测定简便、 快速、 准确、 经济, 目前在地质实验室中得到了广泛应用。 然而复杂的前处理流程和测试过程都会不可避免地引入不确定度。 根据《检验和校准实验室能力的通用要求》, 实验室应适当进行测量结果不确定度的评定。 本研究利用电热板消解, 火焰原子吸收光谱法, 测定国家标准岩石样品与采自胶东曲家金矿岩心样品中铜、 铅和锌的含量。 以空白样品测试结果标准偏差的三倍作为仪器检出限。 标准样品及岩心样品测试结果均符合DZ/T 0130.3—2006中关于测试准确度与精密度的要求。 在实验室内部, 采用自下而上的方法进行测量结果不确定度的评定, 确定了测量不确定度的来源, 包括样品称量、 样品定容、 样品消解、 标准系列的配制、 标准曲线最小二乘拟合及重复性测量, 准确计算了六个不确定分量的大小及扩展不确定度。 其中, 后四个分量是测量结果不确定度的主要来源。 结果显示标准样品中铜、 铅和锌含量测量结果不确定度均小于标准证书中给定的不确定度, 岩心样品中铜、 铅和锌的含量分别为(4.965±0.383), (36.415±2.449)和(30.818±0.736)μg·g^-1。 对六个来源的不确定度进行比较, 提出采用该方法测量岩石样品中铜、 铅和锌含量时的几点改进: 调整取样量或定容体积来提高待测溶液中元素浓度及吸光度、 调整标准系列浓度使其与待测溶液中元素浓度相近、 增加标准点和待测溶液测量次数、 尽量使用相对标准不确定度小的移液管进行稀释操作等。 将测量结果不确定度的评定作为有效工具, 指导改进分析方法及测试流程, 在岩石样品微量元素含量准确测定工作中具有重要的意义。

血管紧张素转化酶(ACE)是一种含锌离子的羧二肽酶, 通过肾素-血管紧张素系统和激肽释放酶-激肽系统进行血压调节。 食源血管紧张素转化酶抑制肽(ACEIP)可抑制ACE的活性对高血压控制有利。 以鲣鱼蛋白分离出的ACE抑制肽Leu-Lys-Pro(LKP)为原料, 采用荧光光谱法、 紫外-可见光谱法、 圆二色谱法、 等温滴定量热法(ITC)以及分子对接技术研究了LKP对ACE的抑制机理。 荧光光谱结果表明, LKP能够有效猝灭ACE的内源荧光, 猝灭机制为静态猝灭, 两者结合可形成较稳定的复合物, ACE中色氨酸和酪氨酸残基所处的微环境疏水性减小, 导致极性增强。 紫外、 圆二色谱结果表明, LKP与ACE结合会导致ACE构象发生改变, ACE与LKP结合后二级结构比未结合时松散, 为紧密-松散-稍紧密的变化过程。 ITC测得LKP与ACE结合的焓变(ΔH)、 熵变(ΔS)、 化学计量比(n)以及结合常数(K_a)等热力学参数, 结果表明两者结合反应是由熵驱动的自发吸热过程, 结合力主要为疏水作用, 确定LKP与ACE相互作用的结合位点数约为1, 且随温度升高而增加。 LKP与ACE的结合常数K_a分别为2.2×10³, 0.9×10³和5.3×10³, 说明两者亲和力较小。 分子对接结果表明, ACE活性中心的S₁口袋的氨基酸残基Gln281, Lys511与LKP形成氢键相互作用, His353, His513与LKP具有疏水作用, LKP主要通过疏水作用与ACE结合, 氢键稳定蛋白空间结构。 该研究对了解ACE抑制肽与ACE的作用机制提供了一定的帮助, 为开发新的治疗高血压药物建立一定的理论基础。

基于三维荧光光谱与有机物特征荧光峰之间的关系, 提出利用三维荧光光谱进行聚类, 再针对不同类的水样利用紫外-可见全波段吸收光谱数据建立COD预测模型的技术路线。 比较分析了平行因子分析(PARAFAC)算法和荧光体积积分(FRI)算法两种不同的光谱分析方法, 再使用模糊c-均值(FCM)算法进行聚类, 并完成了不同类水样的COD预测模型的建立。 研究的水样采集于江苏省常熟市周边的农村区域, 样品均来自不同的分散式农村生活污水处理装置出水, 共100个实验水样; 将测得的水样三维荧光光谱数据经过去散射预处理后利用PARAFAC算法和FRI算法分别提取荧光特征数据; 之后, 利用FCM聚类算法进行相似性聚类; 最后, 利用偏最小二乘(PLS)算法建立水样的紫外-可见全波段吸收光谱和COD之间的回归和预测模型, 并使用决定系数和均方根误差对模型的预测精度进行评价。 研究结果表明: 未分类、 使用FRI、 使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再预测的模型的平均决定系数R²分别为0.632, 0.819和0.906; 平均均方根误差RMSE分别为27.857, 23.621和13.071。 聚类后的回归和预测精度均得到显著提升, 且使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再建模具有最高的预测精度, 相比于未分类预测模型的R²提高了0.274。 本研究提出的基于三维荧光光谱联合紫外可见全波段吸收光谱, 采用“PARAFAC-FCM-PLS”组合算法构建的COD预测模型, 可以有效的提高COD的预测精度, 为高精度的水质在线监测提供了一种新的思路。

生物沥浸深度脱水污泥为主料, 四种农林有机废物为辅料, 设4个处理组(T1: 污泥+甘蔗渣、 T2: 污泥+秸秆、 T3: 污泥+米糠、 T4: 污泥+木屑)进行混合堆肥, 采用紫外-可见光谱(UV-Vis)、 傅里叶变换红外光谱(FTIR)和三维荧光光谱(3D-EEM), 研究不同辅料堆肥过程中溶解性有机质(DOM)结构特征和组分含量的演化规律。 UV-Vis结果显示, 四个处理组在堆肥过程中DOM的芳香度和不饱和度皆有所增加, 其中T3处理组的增加幅度最大。 四个处理组的紫外参数SUVA₂₅₄和SUVA₂₈₀均呈现递增趋势, 其中T3处理组的变化幅度高于其他三个处理组, 表明芳构化程度加深, DOM分子量逐渐加大; E₂₅₃/E₂₀₃和E₂₅₃/E₂₂₀在堆肥结束时显著增加, 表明DOM中苯环上的脂肪链发生氧化分解, 转化为羧基羰基等官能团, A_226~400随堆肥进行增加而E₂₅₀/E₃₆₅减小, 表明共轭程度增加。 FTIR结果表明堆肥过程中多糖类、 脂肪族类物质含量在减少, 包括带有苯环的芳香族等不饱和有机物在增加, 其中T4处理组的转化程度优于其他三个处理组。 发射荧光光谱显示荧光峰位置由334 nm红移至422 nm附近, 说明共轭程度低的物质不断降解, 芳香基团不断缩合, 生成结构复杂的类腐殖质物质。 同步荧光光谱中代表类蛋白物质的荧光峰随堆肥时间由强变弱, 代表腐殖质的荧光峰由弱变强, A_250~308值降低, A_308~360和A_363~500值上升, 说明了类蛋白质物质在不断降解而类胡敏酸物质和类富里酸物质含量在上升。 结合平行因子(PARAFAC)模型分析四个处理组的三维荧光光谱, 将DOM解析为三类荧光组分, 根据每个组分所在的激发、 发射波长位置分析判断, 三类组分分别是类富里酸物质, 类胡敏酸物质和类色氨酸物质, 且C1(类富里酸物质)和C2(类胡敏酸物质)组分所占百分比呈现增加趋势, C3(类色氨酸物质)组分所占百分比呈现减少趋势, 表明类蛋白物质减少而类腐殖质物质增加, 其中T3和T4处理组的腐殖化程度较好。 综合分析, 米糠和木屑作为辅料时堆肥腐熟度更好。

尖晶石[(Mg, Fe, Zn, Mn)(Al, Cr, Fe)₂O₄]是一种典型的镁铝氧化物, 常用于宝石、 陶瓷及微晶玻璃材料中。 近年来, 一种颜色为矢车菊蓝色的天然尖晶石晶体出现在市场中, 备受收藏者和设计师们的喜爱, 其价格也不断攀高。 天然钴尖晶石常呈矢车菊蓝色, 透明, 长波紫外光下显示弱-中等的绿色荧光, 短波呈惰性, 变色钴尖晶石在日光下常呈矢车菊蓝色而在白炽灯下呈紫红色。 采用电子探针、 电感耦合等离子体质谱、 傅里叶变换红外光谱、 显微聚焦激光拉曼光谱、 紫外可见吸收光谱和阴极发光等测试技术获得了天然钴尖晶石和变色钴尖晶石的谱学特征, 并探讨了其颜色成因和变色机理。 结果表明: 天然钴尖晶和变色钴尖晶石属于镁尖晶石, 其主要化学成分为MgO和Al₂O₃, 平均含量分别为25.77%和71.37%; 此外, 过渡族元素Zn, Fe, Co和V含量较高, 其平均含量分别为1 337.85, 831.53, 99.52和58.26 μg·g^-1。 天然钴尖晶石与变色钴尖晶石的红外光谱和拉曼光谱与普通尖晶石的特征峰基本一致, 其中红外光谱在517, 589和704 cm^-1处的主位均发生红移, 其红移范围在5~33 cm^-1之内; 拉曼特征峰集中在300~800 cm^-1范围之内。 结合化学成分分析、 紫外可见吸收光谱和阴极发光测试结果, 认为天然钴尖晶石的颜色是因晶格中所含Co²⁺, Fe³⁺和V³⁺中的电子跃迁共同作用所致。 由于Co²⁺发生自旋禁阻跃迁⁴T_1g(⁴F)→⁴T_1g(⁴P)使得可见光橙黄区(550~630 nm)内产生吸收带, 而V³⁺的外层电子跃迁(³T_1g→³T_1g(³P))和Cr³⁺的外层电子跃迁(⁴A₂→E₂)使得可见光蓝紫区(400~490 nm)内产生吸收线, 可见光中红光和蓝光均匀透过, 从而使其产生变色效应。 该研究基本确定了天然钴尖晶石的谱学特征和成色机理, 以及变色钴尖晶石的变色效应, 为其科学鉴别提供了可靠的理论依据, 有助于天然钴蓝色尖晶石与普通蓝色尖晶石、 合成钴蓝色尖晶石的区分, 具有重要的理论研究和商贸学应用价值。

以淮南矿区谢桥矿和潘二矿的煤和岩石样本为研究对象, 通过地物光谱仪采集样本反射率光谱曲线, 同时检测样本氧化物含量、 水分、 灰分及挥发分含量, 将样本的反射率光谱曲线和样本成分含量分别作为自变量, 样本类别“煤”和“岩石”两种矿物类型作为因变量, 建立煤和岩石识别模型对煤和岩石进行二分类。 该研究主要采用三种模型, 分别为主成分分析结合支持向量机(PCA-SVM)、 主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)模型和核主成分分析结合支持向量机(KPCA-SVM)模型。 结果表明, 基于可见光近红外光谱的三个模型中, 核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高, 建模平均精度为95.5%, 验证平均精度约为90.56%; 基于样本成分的三个模型中, 核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高, 建模平均精度为98.5%, 验证平均精度约为95%。

红外(IR)光谱是液体物质定性分析的重要工具。 液体IR光谱常用液膜法制样、 透射(TR)法测试, 所需用的盐窗价格昂贵、 易受力或受潮开裂且表面清洁不彻底或划伤容易造成测试干扰, 而且可拆卸液体池安装麻烦, 进样时混入空气也会造成测试干扰。 研究液体物质红外光谱的简便测试方法, 比较改进的TR法(用在一次性压制的KBr片上涂覆液体的涂片法制样)与衰减全反射(ATR)法在液体IR光谱测试中的优劣。 选取6种挥发性、 吸水性、 腐蚀性不同的液体试剂, 采用改进的TR法和ATR法测试其IR光谱, 比较两种方法所测谱图, 并与SDBS谱库中谱图进行比较; 同时研究扫描次数和分辨率对ATR法测试谱图的影响。 结果发现, 两种方法用于液体IR的定性分析都很准确。 改进的TR法简化了制样过程且避免了清洁盐窗, 降低了成本, 但水的干扰仍难以避免; 相比之下, ATR法无需制样, 更简便、 快速, 水的干扰基本可以忽略, 虽然谱图的整体强度和精细程度不如TR法, 但通过提高分辨率、 增加扫描次数可得到高质量的谱图。 对于易挥发液体, 用改进的TR法和ATR法测试时需加大液体用量; 对于强酸性和/或腐蚀性液体, 建议采用改进的TR法测试; 对于吸湿性液体, 用ATR法测试的谱图更容易解析。 相比之下, 除强酸性和/或腐蚀性液体外, 其余液体物质皆可用ATR法快速完成IR光谱的准确检测。

药品质量关乎人民健康和国家命脉, 随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、 有效鉴别具有极其重要的作用。 光谱分析技术具有较高的准确性、 较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点, 广泛应用在化工、 石油以及医药等重要的领域。 为了解决传统药品鉴别模型存在的鉴别精度低、 鉴别速度不能满足实际需求且鉴别模型稳定性差的问题, 采用光谱仪采集药品的近红外光谱数据达到对药品无污染鉴别的目的。 结合随机森林和CatBoost对药品进行分类鉴别, 以实现快速且准确的鉴别。 首先采用随机森林(RF)对光谱仪采集的光谱数据进行有效特征波长的筛选, 从而将药品光谱数据中的无关波长去除、 筛选出最能表征样品属性的特征波长, 然后以极限学习机(ELM)作为CatBoost的弱分类器分析筛选的特征波长对药品的属性鉴别。 由于ELM仅只含有一个隐含层且无需多次迭代寻优保证了鉴别模型运行速度更快, CatBoost通过集成弱分类器以改善模型鉴别准确性。 为对所提出的药品鉴别模型性能进行有效评估, 采用随机抽取训练集的方式构造不同规模药品光谱数据并分别上进行独立实验且以10次运行结果的均值作为其最终结果, 并通过与CatBoost、 持向量机(SVM)、 反向传播网络(BP)、 ELM、 波形叠加极限学习机(SWELM)和Boosting进行对比, 进一步对模型的性能进行评估。 从不同规模训练集的分类结果可看出, 随着训练集样本的增加分类精度最高为100%且预测标准偏差趋于0。 实验结果表明, 所建立RF-CatBoost鉴别模型在不同规模的药品数据集上较对比方法具有更高的分类准确率、 更快的速度且其鲁棒性更强, 能够广泛应用于药品类别的准确鉴别, 从而实现药品质量的有效监督。

硫脲是一种含氮量高、 毒性较大的潜在蛋白掺假化合物, 常规的实验室检测方法过程复杂、 效率低, 无法满足口岸对大批次散装奶粉样本质量快速筛查的需求。 为解决口岸抽样监管缺乏快速实时评价方法的难题, 利用自主搭建的便携式点扫描拉曼高光谱成像系统, 开发了一种简单高效的奶粉中硫脲现场可视化快速检测方法, 确保散装奶粉在进出口环节的精准监管。 研究以不同添加浓度(0.005%~2.000%)的硫脲奶粉混合物为样本, 分别用Whittaker平滑方法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法(airPLS)消除光谱数据的背景随机噪音信号和荧光背景干扰, 峰值识别后对硫脲特征位移处的单波段数据进行二值化处理, 得到混合样本感兴趣区域的二值热图, 通过二值图中硫脲像素点的有无和坐标, 对奶粉中的硫脲进行定性判别和定位分析。 进一步分析得感兴趣区域内硫脲像素点数目与添加浓度的关系, 结果表明随着添加浓度的增加, 硫脲像素点数目呈线性增长趋势, 其中线性拟合的决定系数(R²)为0.991 3, 硫脲的最低检出浓度为0.05%。 在0.25%, 0.60%, 1.20%和1.50%的添加水平下, 利用像素点数目和线性拟合关系预测奶粉中硫脲的浓度, 结果显示预测浓度的相对误差范围为-9.41%~4.01%, 相对标准偏差小于7%。 该点扫描拉曼高光谱成像系统能在10 min内完成单个样本的检测, 结合软件控制系统, 实时对奶粉中的硫脲颗粒进行定性、 定量和污染分布分析, 方法简单高效、 准确性好、 灵敏度高、 稳定性强, 为口岸现场对散装奶粉中硫脲掺假物的实时快速检测提供了技术监管手段, 能显著提升口岸现场散装样本的监管环节质量评价的精准性, 为进口奶粉快速通关提供技术保障。

锆、 铪和铌是多目标地球化学样品分析的重要元素, 传统的湿法前处理很难将这些高场强元素完全消解, 致使测定的结果偏低, 且传统的湿法有消解用酸、 碱量大, 前处理流程长, 污染环境等缺点。 激光诱导击穿光谱(LIBS)在分析地球化学样品时有独特的优势, 尤其是对于那些常规条件下消解不完全的元素。 采用激光诱导击穿光谱对土壤样品中的锆、 铪和铌元素进行定量分析, 首先对激光的输出能量, 光谱仪采集延迟时间以及激光器的光斑直径等实验条件进行优化。 对比激光输出能量从0.0~4.4 mJ的测定土壤样品中的锆、 铪和铌元素的准确度, 当选用1.6 mJ时, 可得到最佳的实验结果。 其次分析光谱仪采集延迟时间对测定土壤样品中的锆、 铪和铌元素的影响, 结果显示0.5 μs是最佳的采集延迟时间。 最后, 对比激光不同的光斑直径得到测定结果, 发现50 μm的光斑直径测定稳定性最好。 还对测定模式和样品制备压力进行了对比研究, 结果表明利用激光诱导击穿光谱对土壤样品中锆、 铪和铌测量时在制样压力2 000 kN, 采用动态模式, LIBS信号的稳定性和定量分析的精确度都是最好的。 在最佳的实验条件(激光输出能量1.6mJ、 光谱仪采集延长时间0.5 μs和激光光斑直径50 μm)和制样压力2 000 kN采用动态模式对9个国家一级标准物质中的锆、 铪和铌元素进行光谱检测, 其测定值与推荐值基本吻合, 3个国家一级标准物质精密度不超过11%, 能满足地球化学样品的分析要求。 综上, 建立了激光诱导击穿光谱分析土壤样品中的锆、 铪和铌元素含量的方法, 解决了锆、 铪和铌元素湿法消解不能完全消解和测定结果偏低的问题, 具有分析效率高, 操作简单, 无污染, 同时也为固体进样技术的发展提供了参考。

高纯钨具有高熔点、 高密度和耐腐蚀等优点, 是****、 核工业、 半导体等领域不可或缺的材料, 但其物理化学性能受杂质元素含量的影响较大。 电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)是一种检出限低、 可进行多元素同时快速测定的无机质谱分析技术, 但一些元素在测定时会遇到较为严重的基体复合离子质谱干扰问题。 采用ICP-MS法测定高纯钨中Nb和Re时, Nb和Re分别受到基体钨的双电荷和氢化物离子干扰, 这两种干扰难以通过反应池等技术进行消除。 通过乙酸铅沉淀法分离溶液中钨基体从而消除质谱干扰, 主要考察了钨基体对Nb和Re元素的干扰强度和内标元素对残留基体及仪器信号漂移的校正效果, 探讨了溶样试剂、 沉淀剂用量、 酸度、 沉淀温度和陈化时间等条件对基体分离的影响。 实验结果表明, 1 mg·mL^-1质量浓度钨基体溶液对Nb和Re的测定均有显著的正干扰作用, 其干扰强度随着钨质量浓度的增大而增强; 当溶液中钨的质量浓度含量小于2 μg·mL^-1时, 由钨基体引起的质谱干扰可以忽略(考虑测定下限0.10 μg·g^-1的要求)。 通过各项试验, 优化选择的条件为: 硝酸-氢氟酸混酸溶样, 加入600 μL氨水(1+1)和1.0 mL乙酸-乙酸铵缓冲溶液, 在250 ℃条件下滴加2.7 mL 10 g·L^-1醋酸铅溶液并陈化5 min, 整个分离周期约10 min; 基体分离后样品溶液以Cs作为内标进行测定。 该方法简单快速, Nb和Re的检出限分别为0.007和0.036 μg·g^-1, 相对标准偏差分别为12%和4.8%, 加标回收率分别为108%和105%, 可以满足实际高纯钨样品的测定需求。

Paraloid(乳胶粘合剂)是一系列丙烯酸树脂的商品名称, 是文物保护领域中最常用的保护材料之一, 主要用于文物的加固、 封护和粘接, 适用文物材质范围非常广泛。 其中以Paraloid B-72最具代表性, 在国内外的文物保护中被大量使用, 相关的应用案例、 性能评价及其老化机理研究都有较多报道, 而Paraloid系列的其他产品却鲜有关注, 在国内应用较少, 老化性能研究尚未开展工作。 该研究系统评价了Paraloid B-72, Paraloid B-44, Paraloid B-48N和Paraloid B-67的光老化性能, 采用红外光谱跟踪紫外辐照3 864 h过程中Paraloid材料分子结构变化, 对光老化机理进行了深入解析和半定量评测。 结果显示, 4种Paraloid系列丙烯酸树脂材料中, B-72老化前后颜色和光泽度均没有发生明显变化, B-48N和B-67老化前后色差较大, B-44光泽度降低最多。 丙烯酸树脂老化过程中高分子材料内部发生断链反应以及一定程度的交联反应, 表现在主要官能团吸收的减弱和羰基指数(CI)的增加。 根据主要官能团吸收峰C=O相对强度的半定量分析结果反映出, B-72的光稳定性最好, B-48N和B-44略优于B-67, 但与B-72相比差距较大。 B-67可能是由于异丁基上的叔氢键能较低, 易吸收光能量后产生自由基氧化反应, 因此耐光老化性最差。 综合评定4种Paraloid系列丙烯酸树脂的光老化性能, B-72在4种材料中光稳定性最好, 其次是B-44和B-48N, 最不适宜作为户外文物保护材料的是B-67。 研究结论有望为一线文物保护工作者在选择Paraloid丙烯酸树脂作为保护材料时提供一定的科学参考。

亚硝酸盐是水体中重要的必测指标之一, 对于水体质量的评估有着重要意义。 但传统的检测方法操作复杂、 受干扰因素多、 测定时间长、 不能及时反映水质变化、 无法及时有效地预警突发水污染事件。 鉴于此, 探索准确、 实时、 环保的环境水体和饮用水中的亚硝酸盐含量检测办法具有重要意义。 采用优级纯试剂配制10种浓度的亚硝酸盐氮标准溶液(0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18和0.20 mg·L^-1), 采用OCEAN-HDX-XR微型光纤光谱仪扫描10次各浓度亚硝酸盐溶液在181.1~1 023.1 nm范围内的透射光谱, 取平均值作为各浓度亚硝酸盐溶液原始透射光谱, 之后以亚硝酸盐含量作为因变量, 全波段原始透射光谱作为自变量, 采用随机森林回归中特征变量重要性方法, 筛选特征变量, 再此基础上利用交叉验证法, 挑选最为稳定的模型变量个数, 建立亚硝酸盐优化随机森林反演模型。 结果如下: (1)利用全波段建立的随机森林模变量解释率(var explained)=76.49%, 均方残差(mean of squared residuals)=0.000 688; (2)随机森林变量重要性方法筛选对亚硝酸盐反演的敏感波段, 其中195.1 nm重要性值最高, 并利用留一交叉法发现, 当利用19个光谱特征变量时随机森林模型的均方根误差最低, 以筛选光谱特征变量建立的优化随机森林变量解释率(var explained)=83.45%, 均方残差(mean of squared residuals)=0.000 552。 变量筛选有效减少了光谱数据量, 对优化模型的建立提供了基础; (3)对建立模型进行模型检验, 其中全波段随机森林模型测试集R²=0.820 3, RMSE=0.03, 检验集R²=0.979 3, RMSE=0.01, 优化随机森林模型测试集R²=0.873 4, RMSE=0.022, 检验集R²=0.979 8, RMSE=0.008, 对比全波段随机森林模型与优化后随机森林模型后发现, 优化随机森林模型测试集与检验集模型解释度、 模型精度均要高于全波段随机森林模型, 说明优化方法不仅可有效降低光谱维度, 对于寻找亚硝酸盐光谱敏感波段, 建立精度较高的亚硝酸盐反演模型有着积极意义。 基于以上试验结果, 提出了一种优化随机森林模型高光谱水质亚硝酸盐参数的反演方法, 为水质亚硝酸盐参数动态检测提供了新方法。

在大气能见度观测中, 相关研究多集中于白天观测, 夜间观测的研究比较少见, 而对于昼夜连续观测的研究更是鲜有报道。 目前, 国内外尚没有完全按照能见度定义研制的大气能见度自动观测仪出现。 针对这一问题, 基于CCD数字摄像技术, 模拟人工观测光学原理, 提出了一种能够昼夜进行大气能见度连续观测的方法。 该方法基于对目标物获得能见度计算公式, 并针对昼夜模式下的系统参数进行修正, 能够有效消除外在环境因素和相机自身系统内部因素引发的观测误差。 为验证算法的有效性, 针对天空遮挡、 半遮挡和空旷等不同情况(不同情况, 会影响观测环境的亮度, 以此测试系统对杂散光的抵抗能力, 以及对不同环境的适应能力), 搭建了基于该方法的3套原理样机。 利用搭建的数字摄像能见度仪(DPVS)在北京地区进行了实际的大气能见度分钟级观测。 观测实验表明, 基于该方法构建的观测系统, 不但具有较宽的观测范围, 而且能够有效适应各类复杂天气情况, 在雨雪霾等不同天气下, 均有较好的观测效果, 且无论是在能见度变化较快或者较为缓慢的情况下, DPVS系统均能够进行快速正确的响应。 而透过DPVS与散射仪和透射仪这两种标准观测仪器观测结果的对比分析发现, DPVS与前两者的观测结果具有较高的相关性: 0.973 1, 且观测性能相当, 其平均相对误差在-1.54%左右, 均方根相对误差在8.82%左右。 而本文算法出现的最大相对误差为-14.11%。 世界气象组织MOR规定: 能见度仪在满量程范围内, 其最大相对误差小于20%, 即认为是达到标准的能见度仪, 可以投入实际观测使用。 基于该算法研发的DPVS系统符合观测标准, 能够投入实际使用, 且DPVS系统的观测成本远比散射仪和透射仪更低, 具有较好的前景和应用价值。

利用常规宝石学仪器、 电子探针、 傅里叶变换红外光谱仪、 激光拉曼光谱仪、 紫外-可见分光光度计和三维荧光光谱仪等, 对马达加斯加黄色方柱石的宝石学性质及谱学特征进行了研究分析。 马达加斯加方柱石的宝石学特征与方柱石理论值基本一致; 方柱石样品颜色均匀, 具有玻璃光泽, 原石晶型较为完好且表面普遍可见纵纹及褐红色杂质, 部分样品表面可见晕彩效应, 样品内部可见多种包裹体, 如黑云母、 无色晶体包裹体等。 红外光谱分析结果表明, 样品在指纹区均显示1 039, 1 105和1 196 cm^-1处 Si(Al)—O伸缩振动吸收峰; 752 cm^-1处Si—Si(Al)伸缩振动吸收峰; 551, 687和624 cm^-1处O—Si (Al)—O 弯曲振动吸收峰; 459 cm^-1处Si—O—Si的弯曲振动与Na(Ca)—O伸缩振动的耦合吸收峰; 416 cm^-1处Si—O—Si弯曲振动吸收峰。 红外光谱官能团区的诊断性鉴定依据为: 3 530和3 592 cm^-1处O—H振动引起的吸收峰; 2 499, 2 629和2 964 cm^-1处CO^2-₃振动产生的吸收峰。 拉曼光谱分析结果表明, 桥氧弯曲振动产生459和538 cm^-1两处吸收峰; Al—O振动导致775 cm^-1吸收峰; 硅氧四面体Q₄结构单元振动产生1 114 cm^-1吸收峰。 紫外-可见光吸收光谱可知, 马达加斯加方柱石为过渡金属元素致色, 铁离子的存在导致了379和420 nm两处吸收峰, 且420 nm吸收峰的强弱影响着方柱石的颜色深浅。 致色原因为占据了晶体结构中四面体位置的Fe²⁺与Fe³⁺之间电荷转移, 从而产生黄色。 三维荧光光谱分析显示, 方柱石具有较为一致的发光行为, 均可见一强一弱两个荧光峰, 多集中在302 nm(λ_ex)/343 nm(λ_em)附近。 电子探针成分分析结果表明样品属于方柱石族系列中的针柱石, Ma值范围为66%~69%, 平均Ma值为68.1%, 且随着Ma值的增高, 双折射率随着变小。 谱学测试作为无损测试技术, 适用于鉴定宝石品种。 对鉴定马达加斯加方柱石具有重要的意义, 同时为产地溯源、 区分优化处理品种提供数据支持。

微区X射线荧光(Micro-XRF)分析技术是通过微小的X射线光束照射样品, 对样品进行原位成分观测的无损分析手段之一, 具有灵敏度高、 速度快和准确性高的特点。 采用微区X射线荧光光谱仪(M6 JETSTREAM)对安徽铜陵冬瓜山铜矿床四段岩心样品进行面扫描, 分析不同矿层共17种元素区域分布特征、 空间分布规律及组合关系等, 结果表明: (1)Cu和Fe两种成矿元素高值空间分布区域基本不重叠, S与Fe分布范围高度重叠, 关系密切, 微量元素Ni, Bi, Pb, Zn, Si, Na与Cu密切相关, 而Ti, Al, K与Fe具有弱相关性; (2)垂向上, Fe元素含量随深度增加逐步增大, 而Cu元素含量呈降低趋势, 其他元素也随深度呈下降趋势; (3)元素分布受石炭纪中期海底喷流沉积成矿作用和岩浆热液成矿作用叠加改造作用明显; (4)该钻孔矿石矿物以磁黄铁矿、 黄铜矿和黄铁矿为主, 垂向上组合规律明显, 脉石矿物以石英、 石榴子石和透辉石为主。 该技术通过分析元素空间分布规律、 相关性以及矿物组合和分配关系等可对元素富集和运移以及对矿床的成矿机制、 成因模式等地质环境和地质过程提供新认识和新证据。 结合矿床地球化学特征的分布模式, 微量元素可作为寻找主矿种的指示元素, 为深部找矿提供依据。 此外, 该技术能作为预分析技术快速筛选出感兴趣的信息和位置, 为后期各种更高精度的微区分析提供不同尺度、 不同层次的元素分布信息。

以叶绿素荧光分析为技术手段, 通过研究土壤中多环芳烃(菲)胁迫对野生大豆叶绿素荧光特性以及光能分配参数的影响。 结果表明: 土壤菲胁迫降低了PSⅡ反应中心活性和电子传递能力, 导致其光能利用能力降低。 200 mg·kg^-1菲胁迫促使F_v/F_m, q_P, ETR和NPQ的发生变化, 降低了光合电子传递链上的电子传递能力和光合反应活性; 在不同光强的调控下, 土壤菲胁迫浓度的增大使得大豆幼苗叶片叶绿素荧光响应曲线Ф_PSⅡ和q_P参数呈现降低趋势, NPQ的上调启动了叶黄素循环途径耗散过剩的辐射激发能, 以维持光合机构的正常生理功能。 土壤菲胁迫下野生大豆叶片的F_m, F_v/F_m, F_v/Fo和PI_ABS等参数均随着菲含量的增加而降低, 即土壤菲胁迫抑制了野生大豆叶片的PSⅡ光化学活性。 通过对PSⅡ电子供体侧和受体侧的电子供应及传递能力的研究发现, 土壤菲胁迫下野生大豆叶片OJIP曲线上0.3 ms时(即K点)的荧光强度增加, 即放氧复合体(OEC)活性降低。 土壤菲胁迫还导致OJIP曲线上J点和I点荧光强度的增加, 说明土壤菲胁迫导致了野生大豆叶片PSⅡ受体侧电子接受能力的降低, 使电子由Q_A向Q_B传递受阻。 野生大豆叶片的光能吸收和分配参数也明显受到土壤菲胁迫的影响; 随着土壤菲浓度的增加野生大豆叶片PSⅡ反应中心吸收光能用于Q^-_A以后的电子传递能量比例和单位反应中心捕获用于电子传递的能量降低, 即吸收的光能用于光化学反应的比例降低。 因此, 土壤菲胁迫下导致PSⅡ电子供体侧OEC的损伤和PSⅡ电子受体侧电子传递能力的降低, 以及光能分配利用的改变均是导致其PSⅡ反应中心的活性降低的重要原因。 研究结果表明, 以叶绿素荧光分析技术可为环境中多环芳烃(菲)胁迫对植物光合作用的影响机理研究提供指导。

宫颈癌是女性发病率第四位的癌症, 如果能早期诊断宫颈癌和宫颈上皮内瘤变可大大提高生存率。 现有的诊断技术存在假阳性率高、 特异度低、 灵敏度低、 耗时、 价格高等问题。 拉曼光谱技术是一种可靠的新兴的技术, 它可分析物质的分子结构, 还可以分析人体组织的化学成分。 在医学研究方面, 拉曼成像已成功应用于鼻咽、 胃肠、 肺、 食管、 肾、 脑癌等。 综述总结了近五年拉曼光谱技术在宫颈癌中的关键研究。 拉曼技术对宫颈癌的研究已有几十年的历史, 近五年的研究在诊断宫颈癌的同时, 更深入地研究了炎症因素对诊断的影响、 宫颈鳞癌腺癌的区分等。 本综述从体内组织学、 体外组织学、 细胞学以及血液方面分类总结了近五年的文献, 还汇总了文章中出现的数据处理方法、 激发光波长、 拉曼波数及其代表物质。 现有文献证明, 拉曼光谱对宫颈癌的诊断特异性及准确度均可达到90%以上, 不亚于传统HE染色, 并且相较于HE染色, 拉曼技术拥有免染色、 免固定、 专业人员需求量少、 快速等优点, 对于宫颈癌的诊断提供了另一种可行性。 然而, 拉曼光谱在应用于临床之前, 还需要更多的研究及证据来充分论证拉曼光谱在宫颈癌诊断中的作用, 我们也期待着能有更多样本数据, 更多研究思路的出现。

嫁接的目的是为了提高植物抗土传病害和非生物逆境的能力。 甜瓜嫁接愈合状态的早检测是当前育苗厂工业化发展的重要需求。 在标准正态变量变换-Savitzky-Golay平滑-二阶导数(SNV-SG-SD)预处理基础上提出了融合嫁接差异信息的竞争性自适应重加权算法-连续投影法(DIS-CARS-SPA)特征提取算法, 并建立了基于网格寻优径向基核函数支持向量机(GS-RBF-SVM)分类模型, 实现了基于高光谱成像的甜瓜嫁接愈合状态早期分类检测。 首先采集以南瓜为砧木, 甜瓜为接穗的嫁接成活苗和非成活苗愈合期1~7 d内的高光谱图像, 分别采用9种光谱预处理方法, 2种特征提取算法和5种优化算法4种核函数支持向量机(SVM)分类模型进行分析。 结果显示, SNV-SG-SD光谱预处理、 DIS-CARS-SPA特征提取和GS-RBF-SVM分类模型效果最好。 利用该模型进一步分析, 在同一天不同类型二分类中, 愈合期1~7 d内任何一天的分类准确率均能达到99%以上; 在不同天嫁接成活苗二分类中可达 90.17%以上; 在不同天嫁接非成活苗二分类中可达97.03%以上; 在不同天不同类型十四分类中可达到96.85%, 比未融合嫁接差异信息的CARS-SPA特征提取方法准确率提高了0.59%, 比只预处理未特征提取方法提高了3.37%。 结果表明, 所提出的方法不仅能实现同一天不同类型二分类, 还能实现不同天同一类型的二分类, 不同天不同类型的多分类。 在实际应用中, 可将分类时间点提前到嫁接后第1天(肉眼观察第3~4天, 机器视觉技术第1~2天), 同时第3天均是嫁接成活苗和非成活苗的差异突变天数, 嫁接成活苗状态可分为弱—中—强三个阶段, 非成活苗状态可分为弱—更弱两个阶段, 该结论能为甜瓜嫁接苗生产提供有效指导, 具有一定的理论和实践价值。

冬小麦拔节期后的晚霜冻害在区域尺度上表现出一定的空间差异, 决定了应对冻害采取分区措施。 基于Sentinel-2卫星数据的宽波段光谱指数预测区域冬小麦减产率, 对灾情评估和生产管理决策具有重要意义。 采用人工模拟霜冻试验, 以光谱重采样将ASD FieldSpec^® 3光谱辐射计获取的冠层反射率模拟为Sentinel-2传感器对应的波段反射率。 采用19个已有光谱指数和以3种形式(简单比值、 简单差值、 归一化)组合构建的光谱指数构建冬小麦减产率线性回归模型。 在每种形式中, 筛选出决定系数排名前三的宽波段光谱指数作为候选指数。 以商丘地区自然霜冻事件为契机, 以Sentinel-2卫星数据计算候选指数, 利用地面采样点的实测减产率验证候选指数精度。 结果表明: (1)随着处理温度的降低, 冬小麦冠层反射率在近红外区呈降低趋势, 在可见光区和短波段红外区呈升高趋势; (2)重采样前后反射率数据计算的19个已有光谱指数中, 大部分指数与减产率呈显著相关(p<0.001)。 筛选出的12个候选光谱指数预测冬小麦减产率的线性回归精度较好, 在校正集和验证集中的决定系数均高于0.631; (3)Sentinel-2卫星数据计算的候选光谱指数精度验证结果表明, 包含波段B9的3个光谱指数未能通过显著性检验, 其他9个光谱指数通过极显著性检验(p<0.001)。 基于波段B8, B8a和B12组合的2个光谱指数(B8a-B12和B8-B12)精度较好, 决定系数R²分别为0.543和0.492, 均方根误差RMSE分别为8.510%和8.971%。 该研究构建光谱指数B8a-B12和B8-B12符合简单差值形式, 是预测冬小麦减产率宽波段光谱指数的最佳组合。 研究成果揭示了冬小麦幼穗发育期冠层反射率在不同低温胁迫下的响应机制, 表明Sentinel-2宽波段光谱指数预测冬小麦减产率有良好的精度, 在霜冻后区域尺度上的冬小麦减产率预测具有可行性, 对于不同地区霜冻灾害的措施制定具有指导作用。

随着地面遥感技术的不断发展, 越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产, 其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪, 利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据, 从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分, 依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。 模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法, 但是模糊c-均值算法具有一定的局限性, 就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算, 从而会影响施肥管理分区划分的速度。 在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法, 基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算, 可有效提高划分施肥管理分区的速度。 通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据, 利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区, 使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。 结果表明, 随着获取的NDVI数据量的不断增加, 基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区, 在划分大豆施肥管理分区上, 基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s; 在划分玉米施肥管理分区上, 基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。 通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现, 在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区, 轮廓系数的值最大相差为0.022, 说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大; 调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感, 在NDVI数据量达到6 000后能够维持在0.7以上, 但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。

在使用光纤光栅实现皮秒级别时延的基础上, 提出一种光纤光栅与单模光纤相结合的微秒级别级联结构, 该结构可以实现中心波长1 550~1 553 nm范围内, 间距为1 nm的窄波长反射型时延线, 共1, 1.5, 2和2.5 μs四种不同的时延。 将单波长反射的啁啾布拉格光纤光栅与103 m单模光纤连接构成延迟单元, 再利用光环形器将4个延迟单元级联并使用内半径为3 cm的光纤绕线盘, 将四种延时单元的传输光纤进行整合。 借助光纤光栅的反射镜作用, 控制不同波长光信号通过不同的传输距离, 从而达到时延目的。 本文通过对啁啾布拉格光纤光栅的反射谱进行仿真分析, 发现相邻反射谱的旁瓣会出现交叠现象, 因此使用六个切趾函数对旁瓣滤除。 结果显示: 不同切趾函数的滤除效果也不同, 能够完全滤除旁瓣并且对反射谱包络影响最小的是柯西切趾函数, 经柯西切趾后能使不同波长光信号在对应中心波长1 nm范围内反射率达到1, 而其他位置均为0。 由于使用光纤绕线盘整合延迟单元传输光纤会产生一定损耗, 因此对弯曲损耗进行仿真分析, 结果表明: 弯曲半径相同时, 损耗与工作波长成正比; 工作波长相同时, 弯曲损耗与弯曲半径成反比。 当弯曲半径大于2.9 cm时, 弯曲损耗曲线变化平缓并趋于0, 因此当光纤绕线盘内半径为3 cm时保证了在减小延迟模块体积的同时又不会有过大的损耗。 通过TDS784D型示波器对频率为2 000 Hz的信号经不同传输距离后的波形进行测试, 结果显示经3 m和5 km传输线后信号的各项参数基本保持不变, 经过长距离传输后, 依然能保持原信号特性, 因此使用103 m传输线可达到延迟目的。 使用W-GGL型光功率计对不同频率下的输出功率进行测量, 与直光纤的输出功率相比, 当弯曲半径为2~3 cm时偏差较大, 等于3 cm时偏差为0.18 dBm, 大于3 cm时则无限趋近, 因此设置绕线盘内半径为3 cm符合光纤延迟线的损耗范围。

紫檀属中的木材有很多属于名贵木材, 不同树种之间十分相似。 传统的木材识别方法多以木材解剖学为主, 通过观察木材的切片结构特征对木材的树种进行判断, 这类方法虽有较高的识别精度, 但是其识别工艺较为复杂而且技术难度也相对较高。 与木材解剖学相对应的是利用图像信息或光谱信息的木材树种识别方法, 该类方法虽具有较为简单的识别工艺, 但是在对同属相似木材树种进行识别时, 往往不能够取得较好的识别效果。 提出了一种基于木材切面光谱特征和纹理特征相融合的木材树种识别方法, 该方法不仅识别工艺简单、 自动化程度高, 而且具有较高的识别精度。 首先通过数码相机和光谱仪采集木材切面的图像信息和光谱信息, 然后分别使用纹理特征提取方法和光谱特征提取方法提取两类特征的特征向量, 接下来使用基于典型相关分析的特征级融合方法将这两个特征向量进行融合, 最后使用支持向量机对融合后的特征向量进行分类识别。 为了验证方法的有效性, 以市场中常见的5种紫檀属树种的三个切面为研究对象, 对这些木材树种进行了识别。 实验结果显示, 单独使用纹理特征的识别正确率最高为80.00%, 单独使用光谱特征的识别正确率最高为94.40%, 使用融合的特征最高的识别正确率可达99.20%。 还将这5种木材树种与其他30种木材树种进行了混合, 混合后的木材样本数量可达1750。 实验进一步显示, 该方法可以对包含紫檀属在内的35种木材的树种进行识别, 其正确率可达98.29%。 综上所述, 木材的纹理特征和木材的光谱特征可以有效的相互补充, 从而进一步提高识别正确率。 最后还用所提出的方法与目前主流的方法进行了比较, 结果发现所述的木材树种识别方法高于目前主流方法。

三七粉是三七的主要消费和商品形式, 市场上存在以次充好、 甚至是掺假的现象, 由于是粉状物料, 难以用肉眼判别, 为了实现对不同质量等级的三七粉进行无损鉴别。 将30头、 40头、 60头和80头的三七主根研磨成粉, 制备样本。 采用可见近红外高光谱成像系统(400.68~1 001.61 nm)采集4种不同头数三七粉, 共计384个样品的高光谱图像, 提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。 将384个三七粉样本按2∶1的比例划分训练集和测试集。 采用卷积平滑(SG)、 多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)3种预处理方法对三七粉样本光谱信息进行预处理并建立支持向量机(SVM)分类模型, 通过比较基于3种预处理方法的SVM模型测试集分类准确率, 确定SNV为最优预处理方法。 采用迭代保留信息变量(IRIV)、 变量组合集群分析(VCPA)和变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA-IRIV)3种特征选择方法提取SNV预处理后光谱的特征波长并建立基于特征光谱和原始光谱的SVM分类模型, 通过比较基于3种特征选择方法得到的特征波长建立的SVM模型测试集分类准确率, 发现将VCPA与IRIV相结合的VCPA-IRIV为最优特征选择方法。 VCPA-IRIV提取了18个特征波长代替全光谱数据参与建模, 该算法在降低模型复杂度的同时保持了模型的分类精度。 为了提高模型的分类精度, 采用引力搜索算法(GSA)对SVM模型中惩罚因子c和核参数g进行寻优, 并与网格搜索(GS)的结果进行比较, 结果表明, VCPA-IRIV-GSA-SVM模型分类效果最好, 测试集分类准确率达到100%。 可见, 利用可见近红外高光谱成像对三七粉进行质量等级无损鉴别是可行的, 为市场上三七粉的质量等级鉴别提供了参考。

脂肪作为牛奶中的重要营养成分, 是评价牛奶质量的一项重要指标。 高光谱图像技术能够提供几十到数千波长的数据, 能够反映牛奶中不同组成成分细微的光谱差异; 另一方面, 相邻波段之间往往具有很强的相关性, 不仅增加了计算量, 而且容易造成维数灾难等问题, 因此对高光谱数据进行波段选择非常重要。 工作中提出了PLS-ACO特征波段选择方法, 并与遗传算法结合, 组合成了PLS-ACO-GA的特征波段选择新方法。 提出的两种方法以蚁群算法为基础, PLS回归模型回归系数的绝对值作为评价波长重要性的主要依据, 以此作为蚁群算法的启发式信息, 利用蚁群算法进行智能搜索, 结合遗传算法, 产生更多优秀的特征波段组合, 避免PLS-ACO算法得到的只是局部最优解, 得到的最优波段组合能够更好的反映牛奶中脂肪成分的信息; 通过计算波长贡献率, 筛选出最优波段组合, 并与遗传算法, CARS算法和基本蚁群算法光谱特征选择方法比较, 最后比较不同特征选择方法下的PLS回归模型预测效果。 PLS-ACO, PLS-ACO-GA, CARS, GA和ACO分别筛选了牛奶样品光谱中的18, 16, 40, 43和42个特征波段。 其中PLS-ACO-GA筛选波段后的PLS预测模型效果最好, 预测集R²_P和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2, PLS-ACO次之, 预测集R²_P和RMSEP分别为0.997 0和0.077 8。 PLS-ACO和PLS-ACO-GA不仅减少了特征波段数量, 而且提高了模型的精度。 对PLS-ACO-GA进行特征波段选择后的数据, 建立MLR, RFR和PLS回归预测模型。 MLR预测模型的R²_P和RMSEP分别为0.997 6和0.062 3。 RFR回归模型R²_P和RMSEP分别为0.999 9和0.003 0, PLS回归模型的R²_P和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2。 RFR模型在三种回归预测模型中表现最好。 研究结果表明PLS-ACO和PLS-ACO-GA这两种方法可以实现光谱数据特征波段选择, 高光谱技术可以实现牛奶中脂肪含量的检测, 为牛奶脂肪含量检测提供了一种新的、 快速无损的方法。

喀斯特山区因地形复杂、 地表破碎等特点使得遥感影像中阴影、 混合像元及光谱变异现象普遍存在, 传统基于多光谱遥感的像元二分法(DPM)在光谱变异和阴影显著的区域难以准确的对喀斯特石漠化(KRD)信息进行提取。 采用高光谱遥感的混合像元分解技术可将复杂的混合像元分解为纯净的地物光谱与各地物光谱对应的混合比例, 为复杂山区获取更高精度的石漠化信息提供可能。 然而, 由于光照、 环境及大气等诸多因素的变化会引起端元发生不同程度变异, 导致在混合像元分解过程中出现显著的误差, 其次要从地形复杂、 地表异质性强的山区影像上直接获取地物纯净光谱建立用于应对光谱变异的光谱库极其困难。 因此, 如何在这种情况下应对光谱变异和地形效应, 获取有效、 准确的对石漠化信息进行提取是当前研究的重点。 针对以上问题, 采用通过模拟由光照条件造成的地物反射率变化, 并考虑每个波长间隔光谱变异情况的广义线性混合模型(GLMM), 以减轻喀斯特地区石漠化信息提取过程中光谱变异与地形效应的影响。 首先, 从GF-5高光谱影像中提取喀斯特地区主要地物(植被、 裸岩、 裸土)的典型代表性光谱, 然后基于提取的地物光谱模拟不同光照下每个像元光谱的变异情况, 选择最适合的光谱组合对像元进行分解, 得到最优的解混效果。 为了验证方法的可靠性, 利用高分辨率影像目视解译的结果作为参考对方法预测结果进行验证, 同时选择未考虑端元变异的全限制最小二乘法(FCLSU)和DPM进行对比。 结果表明, 在地形高度复杂的喀斯特山区, 考虑阴影、 混合像元及光谱变异是必要的, GLMM在石漠化信息提取中总精度达到了84.89%, 明显高于其他两种方法的59.68%和67.34%。 通过对光照区和阴影区分别进行精度检验, 发现GLMM在光照区与阴影区有着相似的精度表现, 而另外两者则差异较大, 阴影区明显低于光照区。 这反映GLMM能较为有效地减轻地形效应的影响, 对喀斯特石漠化信息提取的精度有一定提升。

农业是国家经济发展的基础支柱, 同时也是社会发展的基础产业。 我国农业遥感技术的进步和发展, 大量遥感卫星发射升空, 如高分1号、 2号和6号等, 为我国农情监测、 作物长势、 农业产业结构调整提供了重要技术支撑。 农业遥感成为农业科技创新和精准农业的重要手段。 叶面积指数(LAI)是一种可用来衡量植被冠层生理与生化的关键指标, 不仅可以用来评估植被冠层表面的最初能量交换情况, 提供相应的结构定量数据, 还能反映植被冠层的光谱能量信息。 同时, 在陆地气候变化情况下, 叶面积指数是陆地生态系统和土地利用过程生产力模型的关键输入。 此外, 研究发现植被冠层受人为活动和气候变化的直接或间接影响时, 叶面积指数也是陆地生态系统应对气候变化十分重要的衡量标准。 因此, 针对GF-6 WFV遥感影像叶面积指数反演研究较少和传统光谱植被指数模型机理性、 稳定性较弱的问题。 基于GF-6 WFV遥感影像以栾城县为试验区, 通过光谱植被指数与实测叶面积指数构造5种传统光谱植被指数模型和15种红边参与的光谱植被指数模型反演乳熟期叶面积指数, 采用R²和RMSE进行模型评价, 同时利用未参与建模的实测叶面积指数和MODIS LAI产品验证模型。 实验结果表明: (1)由相关性分析可知, 整体上讲, 20种光谱植被指数与LAI具有显著相关性, 相关系数在0.4以上, 且红边参与构造的光谱指数相关性要高于无红边参与构造的光谱指数, 其中NDSI的相关性最优; (2)由拟合分析可知, 整体上讲, 20种光谱植被指数与LAI拟合效果较好, 其中NDS13的拟合精度是最高的, R²为0.803, RMSE为0.301 2。 (3)由反演的空间分布可知, 反演结果符合当地的实际情况。 (4)由实测叶面积指数验证模型可知, 实测叶面积指数与NDSI3模型反演的LAI整体拟合较好, R²为0.804, RMSE为0.312 5, 说明该模型能有效反演乳熟期玉米的生长状况。 (5)由MODIS LAI产品验证模型可知, LAIMODIS均值要高于LAIGF-6, 这与MODIS影像像元混合严重和空间分辨率低有关。 综上所述, GF-6WFV反演叶面积指数能力较强, 其影像中红边参与构造的光谱植被指数模型能有效反演乳熟期叶面积指数, 为玉米长势监测提供依据。

随着生活水平的不断提高, 城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一, 对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。 因此, 合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。 因此, 城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。 目前, 城市植被提取一方面受到地域和物种的影响, 另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。 为解决上述问题, 提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型(RENVI)。 首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、 且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像; 然后, 根据红边波段对于植被具有较高的敏感性, 且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理, 采用DEM模型和红边波段光谱差异, 有效去除地形和建筑物阴影; 最后, 在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间, 构建了红边-近红外植被指数模型, 同时与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)进行城市植被提取的定性和定量对比分析。 定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析; 后者是采用用户精度、 生产者精度、 总体精度和Kappa系数进行量化分析。 定性分析表明: NDVI和EVI提取城市植被, 由于建筑和道路像元混淆在植被中, 产生了错分和漏分的问题。 RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题, 能准确的提取城市植被, 减少了冗余度, 增加了植被指数的信息量。 定量分析表明: RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被, 3景影像总体精度分别为89%, 81.4%和91.8%, Kappa系数分别为0.852 8, 0.791 3和0.905 2。 综上所述, 该方法有效提高了城市植被提取精度, 并取得了较好的提取视觉效果。

为实现苹果在贮藏过程中有效的腐败预警, 提出一种基于高光谱图像灰度值均值融合方差的二维高光谱信息表征方法, 并构建了苹果样本的巴氏距离(BD)预警模型。 首先, 为获得有效的光谱信息, 对高光谱图像的感兴趣区域(ROI)进行了选择; 同时, 为减少噪声影响, 通过对比分析6种光谱信息的预处理方法, 最终采用Savitzky-Golary(SG)平滑方法, 分别对均值和方差表征的两种光谱信息进行全波段(371.05~1 023.82 nm)光谱曲线降噪处理。 其次, 为获得特征波长, 从降噪后的光谱曲线中运用连续投影算法(SPA)结合样本色调角和失水率2个理化指标, 提取了高光谱图像共同的特征波长, 分别得到了两种表征方式下的7个(均值表征)和8个(方差表征)特征波长。 然后, 通过分析样本色调角随贮藏天数变化的折线图, 确定了图中发生明显转折的数据点所对应的贮藏日期, 并结合样本贮藏期间实际观察的情况, 初步界定第21贮藏日为样本腐败的基准日。 另外, 依据苹果样本表皮叶绿素特征吸收波长(675 nm左右), 绘制出平均光谱反射值变化趋势图, 发现趋势图在第21日升至最高点, 吻合色调角的分析结果, 这表明样本确实从第21日开始腐败。 因此, 第21贮藏日对应的特征波长可用来建立腐败基准日的光谱信息表征向量。 最后, 分别建立基于均值表征、 方差表征及二者相融合表征下的光谱信息巴氏距离腐败预警模型。 结果表明: 基于均值融合方差的光谱表征信息所建立的预警模型相较于它们各自建立的预警模型, 波动性进一步减弱, 可更好地反映苹果样本在贮藏过程中接近腐败的程度。 因此, 融合灰度值均值和方差的光谱表征信息更能全面的表征苹果贮藏过程中的品质变化, 模型预警的稳健性及泛化能力更强, 为利用高光谱图像信息对苹果贮藏进行腐败预警提供了新思路。

鸡卵黄免疫球蛋白作为新生代抗体, 具有安全、 性质稳定且无药物残留等特点, 对多种病原微生物具有抑制作用, 是抗生素最理想的替代品之一。 但生产成本较高, 易被蛋白酶分解导致抑菌活性降低, 在一定程度上限制了其大规模应用。 因此, 通过改性方式提升其经济效益及生物可利用度具有重要的意义。 将儿茶素与鸡卵黄免疫球蛋白(IgY)进行相互作用并制备其复合物, 为提升鸡卵黄免疫球蛋白的抑菌性能制备更加安全高效的抑菌剂提供支持。 利用紫外-可见光谱、 荧光光谱、 傅里叶变换红外光谱研究儿茶素与鸡卵黄免疫球蛋白的互作机制, 并以鸡卵黄免疫球蛋白及鸡卵黄免疫球蛋白与儿茶素的混合物为对照, 研究鸡卵黄免疫球蛋白-儿茶素复合物的抑菌性能。 随着儿茶素浓度的增加, 鸡卵黄免疫球蛋白的紫外可见吸收峰逐渐升高并发生蓝移; 儿茶素对鸡卵黄免疫球蛋白的荧光猝灭类型主要为静态猝灭, 二者结合形成结合位点数接近于1的复合物, 作用力类型为范德华力和氢键; 相较于鸡卵黄免疫球蛋白, 复合物二级结构中β-折叠、 β-转角含量无明显变化, α-螺旋含量升高、 无规卷曲含量降低, 表明儿茶素的引入使蛋白质构象发生变化; 相较于鸡卵黄免疫球蛋白与混合物, 复合物对金黄色葡萄球菌抑菌率平均分别提高了135.8%和9.95%, 在浓度大于0.05 mg·mL^-1时对大肠杆菌抑菌率分别平均提高了15.74%和13.27%。 儿茶素与鸡卵黄免疫球蛋白能够相互作用形成复合物, 相较于鸡卵黄免疫球蛋白与混合物, 复合物表现出较优的抑菌性能。 该研究有助于了解儿茶素对鸡卵黄免疫球蛋白结构及功能的影响, 可为制备更加安全高效的抗生素替代品及其在食品加工过程中的性质变化提供理论指导。

作物残茬还田对农业绿色发展和地力提升意义重大。 我国作物残茬产量大, 种类多, 研究典型作物残茬中磷的赋存形态是预测其还田后作物有效性的前提。 目前, 液相磷-31核磁共振(³¹P-NMR)是可在分子水平上表征磷素形态的主流分析技术。 而利用该技术表征作物残茬磷素形态的已有研究有限, 且主要采用不同磷化合物的化学位移进行图谱解析。 由于某些有机磷的峰位置相邻, 其化学位移受样品pH等化学条件影响较大, 导致单纯依靠文献报道进行图谱解析存在较大不确定性, 并且识别出的有机磷种类偏少。 该研究进行加标实验, 选取典型作物残茬(玉米、 小麦、 水稻、 大豆、 花生、 棉花), 利用液相³¹P-NMR技术表征了不同部位(茎叶、 谷壳和种子)磷的分子形态及其含量。 研究发现, 所有供试作物残茬中总磷含量均为种子>谷壳>茎叶。 NaOH-EDTA前处理对供试作物残茬总磷有较高的提取率(73%~139%), 平均105%。 根据加标试验的³¹P-NMR图谱, 供试样品中检测出的无机磷形态包括正磷酸盐、 焦磷酸盐、 三聚磷酸盐, 有机磷包括植酸、 α/β-甘油磷酸盐、 单核苷酸, 首次在作物残茬的正磷酸二酯组分中检测到脱氧核糖核酸; 供试茎叶和谷壳中磷均以正磷酸盐为主, 大约占NaOH-EDTA可提取磷的49.3%~71.6%, 种子以植酸为主, 占比达48.5%~82.9%; 将正磷酸单酯和正磷酸二酯含量针对正磷酸二酯的降解产物进行矫正, 发现作物茎叶中正磷酸二酯(17.1%~33.5%)高于正磷酸单酯(9%~13.5%), 谷壳中正磷酸单酯和正磷酸二酯的百分含量分别为8.8%~23.2%及8.8%~24.6%, 种子中则以正磷酸单酯为主(57.6%~82.9%)。 研究结果表明, 供试作物残茬尤其茎叶秸秆还田后可能释放正磷酸盐和正磷酸二酯, 作为有效磷源供给后茬作物吸收。 该研究为作物残茬还田及农田磷肥管理提供重要科学依据。

随着工业化和城市化的加深, 城市土壤重金属污染状况愈发严重, 而传统的实验室化学分析方法例如电感耦合等离子体质谱法分析周期较长, 易产生废弃实验试剂二次污染环境。 便携式X荧光光谱法是一种可以在野外现场直接进行快速、 无损分析的测试手段, 而基体效应是影响该方法测试准确度和精密度的最主要因素。 当今较为常用的校正方法为传统线性回归法, 该方法受离群值影响较大, 处理后数据依然存在较大的偏差。 本研究通过将常量元素的测试数据加入到待测元素的校正方程中, 来减弱测试过程中基体效应的影响。 利用便携式X荧光光谱仪对吉林大学各校区土壤样品的Cr, Ni, Cu, Zn和Pb重金属含量在原位条件下进行了快速测试, 探究了对各重金属元素基体效应影响最大的常量元素, 并结合偏最小二乘法及多元线性回归对原始谢尔曼方程进行调整, 利用电感耦合等离子体质谱法作为参照, 通过新方程对各重金属元素进行了基体效应校正, 通过统计学参数对比该方法处理后的数据和经传统线性回归法处理后的数据的区别, 并通过对应分析综合分析元素及样品间的相关性。 结果表明常量元素是基体效应影响的重要元素, 基于不同常量元素的基体效应校正方程效果较好, 适用性Cr>Pb>Zn>Ni>Cu, 校正后数据质量得到了明显提高, 决定系数增大, 回归图像更加集中, 平均绝对误差、 均方根误差等参数均进一步减小, 校正效果优于传统的线性回归法。 基体效应校正法主要是通过减小离群值的偏离程度来减小数据总体的平均误差和离散程度。 处理后数据满足定量分析要求, 可以推广至便携式X荧光光谱法对于土壤重金属快速的大面积扫面测试, 检测环境质量。 同时对应分析是一种多维数据维度与多维数据维度之间的分析方法, 用于多种变量间的分类与相关性分析具有非常优秀的效果。