基于可见光-近红外光谱的BIF磁性率确定方法研究

铁矿中磁性率是评价铁矿床工业价值和划分矿石工业类型的重要指标。传统的磁性率测定法存在工作量大、效率低、周期长的缺陷,成为经济、合理、高效开采铁矿资源的瓶颈问题。采用便携式地物光谱测试仪对辽宁省鞍钢集团鞍千矿业有限责任公司的BIF实验样品进行可见光-近红外光谱测试,分析了光谱特征,构建了比值指数(RI)、差值指数(DI)和归一化指数(NDI),并确定光谱指数与样品磁性率相关性最显著的敏感波段及对应的相关系数值;优选出与样品磁性率相关性最显著的比值指数(RI),构建实验样品磁性率的定量反演模型,并进行了验证。结果表明,三种光谱指数与样品磁性率敏感波段均位于935与1 050 nm,且该波段处的相关系数均达到0.9以上,其中比值指数与样品磁性率的相关性最高;基于比值指数构建的实验样品磁性率定量反演模型的预测误差为0.038,反演磁性率与实测磁性率的判定系数(R2)为0.964 5,预测结果比较理想。为确定BIF的磁性率提供了一种新方法,该方法具有工作强度小、经济、高效、便捷的优点,且对遥感找矿具有一定指导意义。     

粗糙度对热红外光谱反演铁矿中SiO_2含量影响的实验研究

矿物化学成分的精确确定对矿产资源开发利用具有重要意义,利用热红外光谱反演铁矿中SiO_2含量弥补了传统方法耗时长等方面的不足。然而铁矿的热红外光谱受表面粗糙度(roughness, Rq)等因素影响,导致SiO_2含量反演精度降低。现有研究在没有考虑矿石表面粗糙度对成分反演影响的情况下,利用热红外光谱数据对铁矿石中SiO_2含量进行定量反演,反演精度对精确圈定矿体范围及配矿难以提供有效帮助。因此,将粗糙度作为影响反演铁矿中SiO_2含量的考虑因素,研究对反演SiO_2精度的影响。以辽宁省的"鞍山式"铁矿为研究对象,为满足热红外光谱观测要求,将铁矿试样制备成直径6 cm、厚度1 cm的圆柱形块体共14块,按其SiO_2含量多少形成序列。每件试样正反两面制作成两个等级的粗糙度,并利用Surtronic S128粗糙度仪观测表面粗糙度。采用红外光谱辐射计Turbo FT观测试样热红外光谱发射率,利用归一化指数(NDI)分析光谱指数与SiO_2含量的相关性,确定两个等级粗糙度试样SiO_2含量的敏感波段分别位于8.12, 8.13和8.02, 8.03μm处,相关系数分别为0.947和0.972。建立敏感波段与试样SiO_2含量的定量反演模型,分析粗糙度对反演SiO_2含量的影响。结果表明:(1)粗糙度Rq增加对RF(reststrahlen features)特征区域光谱发射率增加影响明显。平均粗糙度Rq由1.05μm增加到2.47μm,使得同一块试样粗糙面与光滑面发射率的最大差值为0.17(相对差42.9%)。(2)相同等级粗糙度进行含量反演时,反演误差小,平均相对误差1.88%,大部分试样的反演精度能够满足地质矿产行业标准的误差要求。(3)实验结果较不考虑铁矿表面形态反演SiO_2含量精度3.57%有较大提高,相对提高精度为47.3%。因此,考虑粗糙度的影响对提高SiO_2含量的反演精度,实现铁矿的精确区划,合理、高效的开采铁矿资源具有重要意义。     

一种基于差值指数的颗粒物PM2.5浓度反演新方法

从分析对颗粒物PM_2.5敏感的光谱特性入手,提出了一种基于差值指数的颗粒物PM_2.5浓度反演新方法。使用Avafield-1光谱仪(测量范围300～1 100 nm)测量了典型地物植被、土壤在不同的颗粒物PM_2.5污染条件下的光谱曲线,发现颗粒物使得植被和裸土的光谱曲线在红光波段反射率增加,在近红外波段反射率下降,且其变化量较为稳定,因此使用对颗粒物敏感的红光波段和近红外波段,构建差值指数(difference index,DI)以表征颗粒物PM_2.5的浓度变化。以北京市为研究区,选择TM影像,求取差值指数,结合北京市及周边地区地面空气质量监测站提供的PM_2.5逐时数据,反演了北京市的颗粒物PM_2.5的浓度。结果表明,2016年3月1日(监测站PM_2.5浓度均值为105.8)预测模型相关系数r为0.796,精度表现良好,12月14日(监测站PM_2.5均值为15.8)预测模型相关系数r为0.628,即颗粒物污染程度较低情况下,差值指数模型预测精度低于颗粒物污染程度较高的情况,分析原因是颗粒物浓度较低时,由颗粒物引起的地物光谱特征变化比较不明显,造成差值指数模型精度较低。由于空气质量为重度及严重污染时,获取的遥感影像质量较差,影响颗粒物浓度反演,因此该方法适合轻度、中度污染情况下的颗粒物PM_2.5浓度反演。该方法获取污染数据简单,反演结果空间分辨率较高(30m),且可根据需要选取包含敏感波段数据的遥感影像用以获取不同时间、空间分辨率的颗粒物PM_2.5浓度分布,具有广泛的应用前景。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

热红外光谱的干旱区土壤含盐量遥感反演

干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁,通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶,在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重：0.3%～30%）的土壤样品,利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱,并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。土壤发射率光谱曲线特征：不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致,发射率随含盐量增加而增大;盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用,随着含盐量的增加,Reststrahlen吸收特征会减弱。通过发射率与含盐量相关性分析：土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系,最大相关系数达到0.899,对应的波段为9.21 μm;8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。通过一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较,偏最小二乘法效果最佳,模型预测的R2达到0.958,RMSE为1.911%。选择ASTER,Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段,进行发射率光谱模拟,通过相关性分析：ASTER的B10,B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段,与土壤含盐量相关性较高,相关系数分别为0.706,0.786和0.872。采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型,模型预测的R2为0.833,RMSE为3.895%。结果表明,遥感传感器对土壤含盐量的预测能力,取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度,通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的,为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

SiO2薄膜内部短程有序微结构研究

SiO₂薄膜是重要的低折射率材料之一, 针对离子束溅射(IBS)和电子束蒸发(EB)的SiO₂薄膜, 采用红外光谱反演技术获得在400–1500 cm^-1波数内的介电常数, 通过对介电能损函数的分析获得了两种薄膜在横向和纵向光学 振动模式下的振动频率和Si–O–Si键角.研究结果表明, 在EB SiO₂薄膜短程有序范围内, SiO₄的连接方式主要是类柯石英结构、3-平面折叠环和热液石英结构的SiO₄连接方式; 在IBS SiO₂薄膜短程有序范围内, SiO₄的连接方式复杂主要是类柯石英结构、3-平面折叠环、 4-平面折叠环结构和类热液石英结构. 关键词： 2薄膜')" href="#">SiO₂薄膜 离子束溅射 电子束蒸发 短程有序     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

水稻叶片叶绿素、类胡萝卜素含量估算的归一化色素指数研究

测定了水稻叶片的高光谱反射率,以及相应的叶绿素、类胡萝卜素含量,采用一种将350～2 500 nm范围内所有光谱波段两两组合的方法,构建所有可能的归一化比值色素指数,并建立这些指数与叶绿素、类胡萝卜素含量的统计模型,然后将构成最佳模型的指数确定为最适合相应色素估算的指数,并进行验证以及与已知归一化色素指数进行了比较。结果表明,本研究所给出基于叶片水平的色素指数(R_{1 729}-R₇₀₇)/(R_{1 729}＋R₇₀₇),(R_{1 554}-R₅₇₂)/(R_{1 554}＋R₅₇₂),(R_{1 729}-R₇₀₆)/(R_{1 729}＋R₇₀₆),(R_{1 536}-R₇₀₇)/(R_{1 536}＋R₇₀₇)可以较好地估算叶绿素、类胡萝卜素含量。构成这些色素指数的指数波段主要位于700 nm附近,其次为绿光长波区域;构成指数的参照波段主要位于短波红外区域。这说明短波红外区域在色素指数的构建中也有重要作用。这些色素指数对叶绿素、类胡萝卜素含量的估算效果一般要好于各已知的归一化比值色素指数,或者与最好的已知色素指数估算效果相当。     

基于近红外光谱检测技术的水泥生料成分含量检测研究

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,...     

土壤铬的航空高光谱间接反演模型及可迁移性研究

铬（Cr）是我国东北黑土区土壤重金属污染评价中的主要目标元素之一,随着航空高光谱技术的引入,Cr含量的高光谱反演具备了大范围应用的数据基础,其中影响调查质量的关键是高光谱模型的精度及应用范围。常用的建模方法是利用各类统计学手段进行光谱特征提取并建模,局限性表现为建模结果受样本选择的影响较大,模型泛化能力不强。研究以土壤Cr的赋存规律为切入点,设计了一种新的基于Cr影响因素及光谱特征的间接反演模型,改善了模型在不同地区的适用性。选择黑龙江省建三江和海伦两个研究区,高光谱数据来自CASI/SASI航空高光谱成像系统,波段范围380～2 450 nm,建三江和海伦研究区地面采样数量分别为225个和121个,分析获得土壤Cr元素及SOM,N,P,K₂O,SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,CaO,MgO,Na₂O和pH等理化参数,建模方法采用偏最小二乘法。Cr的赋存规律分析结果表明,Cr在两个研究区均表现为与Al₂O₃,Fe₂O₃,MgO,K₂O和pH呈极显著的正相关关系,与SiO₂,Na₂O和SOM呈极显著的负相关关系,该特征为间接反演模型的建立提供了基础。两个地区Cr的光谱特征分析结果共同表明,光谱反射率经变量标准化（SNV）变换后与Cr含量的相关性最明显,特征波段为1 520,2 195,2 210和2 225 nm。将光谱SNV变换后的特征波段作为纯光谱模型自变量,将SNV特征波段和上述与Cr密切相关的土壤组分作为间接反演模型的自变量,建模结果显示,相比于纯光谱模型,建三江研究区的间接反演模型将建模R2由0.643提升到了0.751,验证R2由0.571提升到了0.687,海伦研究区的间接反演模型将建模R2由0.537提升到了0.676,验证R2由0.471提升到了0.643,间接模型相应的均方根误差（RMSE）也得到了降低,可见间接反演模型明显提升了Cr的反演精度。两个研究区之间的模型迁移性实验结果表明,纯光谱模型的可迁移性较差,模型迁移后实测与预测值的回归R2接近于0,而间接模型在两个研究区间的迁移能力得到了显著提升,海伦的间接反演模型应用到建三江时,实测与预测值的回归R2达到0.597 5,而建三江的间接模型应用到海伦时,回归R2为0.577 3。研究结果可为土壤Cr在不同地区的大范围反演制图提供一种新的途径。     

铜陵、南陵地区古铜矿冶遗址炉渣的科技研究

安徽铜陵、南陵地区铜矿资源丰富，古代矿冶遗址数量众多，最早可追溯至二里头文化时期。各遗址遍地分布的炉渣、炉壁等矿冶遗物，为研究中国早期的铜矿冶炼技术提供了大量的实物资料。本工作采用X射线衍射分析（XRD）、X射线荧光分析（XRF）和扫描电镜能谱分析（SEM-EDS）等多种技术手段，对安徽铜陵、南陵地区古铜矿冶遗址的炉渣样品进行检测分析，以了解该地区早期的铜矿冶炼技术。XRD分析结果显示，所检测炉渣样品的物相以铁橄榄石、辉石、钙铁辉石为主，伴有石英、方石英、磁铁矿等矿物，符合炼铜渣的物相特征。根据炉渣的SiO₂，CaO和Fe₂O₃的含量，可将51个炉渣样品分为三大类：Ⅰ类炉渣、Ⅱ类炉渣和Ⅲ类炉渣。其中，Ⅰ类炉渣钙、硅、铁含量较高，其CaO含量远高于Ⅱ类和Ⅲ类炉渣，为铁硅钙系。相较而言，Ⅱ类炉渣为高铁系，其Fe₂O₃含量明显高于Ⅰ类和Ⅲ类炉渣；Ⅲ类炉渣为高硅系，其SiO₂含量较高，钙、铁含量较低。所有炉渣样品的铁含量均高于普通熔炼渣，结合其物相分析结果，可推测全部炉渣为冶炼渣。Ⅰ类、Ⅱ类炉渣的Ca和Fe含量呈现很强的负相关性，且波动范围很大，显示二者的含量并非人工调控，更可能是来自矿石中的天然成分。据此可以推测，本地区的早期工匠可能尚未认识到含钙和含铁助熔剂的作用，没有掌握不同类型铜矿石的配矿技术。SEM-EDS的分析结果表明，炉渣中的金属颗粒夹杂以冰铜、红铜和砷铜为主，表明该地区同时存在红铜和砷铜的冶炼活动。不同品位的冰铜颗粒大多来自不同遗址，尚没有在同一遗址发现较多品位依次升高的冰铜颗粒，因而难以确认冰铜熔炼环节的存在，不能证明上述遗址是否已采用了“硫化铜矿-冰铜-铜”的冶炼技术。所发现的冰铜颗粒，可能是采用硫化铜矿死焙烧工艺或混合矿原料冶炼的结果。铜陵夏家墩遗址炉渣中砷铜颗粒的存在，表明该地区早至西周时期，很可能已掌握了采用共熔还原法冶炼砷铜的技术。相关研究结果，对探讨砷铜技术的起源和传播，以及中国早期冶金技术的发展和生产组织状况均具有重要意义。     

富铁原料对铁系析晶釉的影响机制初探

黑釉瓷是我国古代最普遍的色釉瓷品种之一,由于原料易得,故各地都有烧造,尤其在宋代得到迅猛发展.目前,在古代黑釉中已发现α-Fe2 O3,ε-Fe2 O3,Fe3 O4等多种铁的氧化物析晶,但关于富铁原料对晶体种类的影响机制却鲜有报道.因此,本研究以汝州大峪青石头、红石头和杭州紫金土作为研究对象,采用超景深显微镜、X射线...     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

A model for the isothermal reduction of iron ore with coal char

Of the various commercially successful processes for direct reduction of iron ore, rotary kiln processes have been found to be the most promising under the Indian context. Reduction of iron ore by coal in a rotary kiln takes place in two stages: (a) reduction of iron ore by carbon monoxide: Fe₂O₃+3CO=2Fe+3CO₂; (b) gasification of carbon of coal by CO₂:C+CO₂=2CO. In the present paper, kinetic equations have been developed for reduction of iron oxide by carbon monoxide and gasification of coal char by carbon dioxide. These kinetic equations have been used to develop a mathematical model for reduction of iron ore with coal char in a rotary kiln. The model can predict the degree of reduction () with time (t) at a given temperature of solid (T_s) and the ratio of fixed carbon to total iron content in the charge (C_fix/Fe(T)) for reduction of iron ore with coal char of known reducibility and reactivity, respectively. The values of the degree of reduction predicted by the model have been compared with the results of the experiments conducted in a laboratory rotary kiln.     

ZnS：Mn/SiO2量子点的表面聚乙烯吡咯烷酮修饰及其应用于海水中铅离子检测

制备了二氧化硅壳层修饰的ZnS：Mn量子点,基于聚乙烯吡咯烷酮（PVP）与二氧化硅表面硅羟基的作用,在纳米复合微粒表面进行了PVP的修饰,得到了在海水中荧光性能及胶体稳定性良好的ZnS：Mn/SiO₂/PVP 量子点。在Pb²⁺对所制备纳米微粒具有荧光猝灭效应的基础上,建立了用ZnS：Mn/SiO₂/PVP 量子点作为荧光探针检测海水中微量铅离子的新方法。研究表明,量子点浓度为10^-3 mol/L时,海水中离子浓度在10~100 μmol/L范围内与ZnS：Mn/SiO₂/PVP量子点荧光猝灭强度呈良好的线性关系,相关系数为0.994 6,检出限为8×10^-7 mol/L。     

Ba10(PO4)4(SiO4)2∶Eu2+荧光体的光谱特性

采用高温固相法合成了荧光体Ba₁₀（PO₄）₄（SiO₄）₂：Ce³⁺和Ba₁₀（PO₄）₄（SiO₄）₂：Eu²⁺,研究了两种荧光体的光谱特性。结果表明,两者都呈现较强的宽带激发特征。根据同种基质中Eu²⁺和Ce³⁺两种离子光谱特征的相关性,通过测得的Ba₁₀（PO₄）₂（SiO₄）₂基质中Ce³⁺的光谱数据估算了Ba₁₀（PO₄）₂（SiO₄）₂：Eu²⁺中Eu²⁺的斯托克斯位移（ΔS）和激发能量,估算结果与Ba₁₀（PO₄）₂（SiO₄）₂：Eu²⁺样品的光谱分析结果十分吻合。Ba₁₀（PO₄）₂（SiO₄）₂：Eu²⁺可以同时被紫光和蓝光激发,发出偏白的绿光,可用作白光LED的荧光粉。     

YVO_4∶Eu~(3+)@SiO_2核壳结构纳米复合材料的合成与表征

用沉淀法制备了尺寸约为8 nm的YVO4∶Eu3+纳米粒子,然后用反相微乳液法在YVO4∶Eu3+纳米粒子的表面包覆了一层Si O2壳。利用XRD、TEM、UV-Vis吸收光谱和光致发光光谱对合成的样品进行了表征。得到的复合物具有较好的核壳结构,通过改变硅酸四乙酯的用量可以改变Si O2壳的厚度。研究了Si O2壳对YVO4∶Eu3+发光性质的影响,结果表明:包覆和未包覆的样品在紫外光激发下都有Eu3+的特征发射;随着Si O2壳厚度的增加,发光强度和量子效率越来越低,Eu3+格位对称性越来越高。