由窄带隙芴基共聚物制备的有效光伏电池

对基于9, 9-二辛基取代芴与4, 7-二硒吩-2,1,3-苯并噻二唑(SeBT)的共聚物(PFSeBT)的光伏电池，着重研究了阴极与共混比例对器件性能的影响，研究表明，当共混比例为PFSeBT: PCBM=1:2、并且采用LiF/Al做阴极时，器件的性能最优：开路电压1.00 V，为短路电流密度为4.42 mA/cm2，能量转换效率为1.67% (AM1.5，100 mW/cm2)，短路电流密度与入射光强间存在幂指数关系，幂指数为0.887，所有器件的光敏响应延均展至680 nm以上。上述研究结果表明，PFSeBT是一种非常有希望的聚合物光伏电池电子给体相材料。     

新型联苯胺基窄带隙共轭聚合物的光学及电化学性能研究

随着化石燃料的日益枯竭,人类社会对能源的需求在不断增长。为了平衡能量应用需求并提升能量使用效率,开发高效能量转换材料与电化学储能材料成为当前研究的重要课题。导电聚合物基电极材料面临着相应储能器件能量密度、功率密度、循环性能不高的挑战,需进行结构改性提高电导率、改善界面性质。鉴于共轭高分子的电子结构、光学及电化学性质由共轭链骨架结构决定,对导电共轭聚合物进行结构修饰以提升其电荷传输性能和载流子迁移率,进而设计合成新型高迁移率导电聚合物基共轭聚合物是提高相应器件特性的关键所在。已有研究大多借助复杂的结构设计来实现提升迁移率,设计合成了结构简单,有助提升电荷迁移的新型窄带隙聚联苯胺基共轭聚合物聚物。通过光谱学及电化学方法对材料结构与性能进行了表征分析。采用核磁共振氢谱、红外光谱,X射线粉末衍射对单体及聚合物进行了结构表征,通过紫外光谱、紫外可见漫反射、循环伏安、计时电位、交流阻抗对其进行了光学及电化学性能测试。结果表明,成功制得具有预期结构的共轭聚合物,所得聚合物结晶性较佳,光学带隙E_g^opt为1.85eV,HOMO及LUMO能级分别为-5.44和...     

基于可见-近红外光谱与稀疏表示的注水肉识别

为了能快速准确的识别原料肉与注水肉, 提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本(包括猪皮、脂肪层和肌肉层)注水的方法建立注水肉模型, 采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反射光谱数据。为了消除光谱数据中的冗余信息并提高分类效果, 对光谱数据进行光调制和归一化等预处理并截取有效波段, 根据是否注水以及注水量的多少对样本进行分类。用所有训练样本构成原子库(字典), 通过ｌ1最小化将测试样本表示为这些原子的最稀疏的线性组合。计算测试样本与各类的投影误差, 将最小投影误差对应的类作为测试样本的所属类别, 并应用留一法进行交叉检验, 比较了稀疏表示法与支持向量机的识别结果。实验结果表明, 利用稀疏表示法对于原料肉与注水肉的识别准确率可达到90%以上, 获得了较好的分类效果, 优于支持向量机的识别结果。而对于不同注水量的注水肉识别准确率与注水量之差正相关。稀疏方法不需要进行传统模式识别模型的前期学习与特征提取, 适用于高维、小样本量数据的处理, 计算成本低, 将其用于注水肉的光谱数据识别具有一定的创新性, 并取得了较满意的结果, 为原料肉和注水肉的无损识别提供了一种有效方法。     

基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别。     

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。     

基于可见-近红外光谱与稀疏表示的注水肉识别

为了能快速准确的识别原料肉与注水肉,提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本(包括猪皮、脂肪层和肌肉层)注水的方法建立注水肉模型,采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反射光谱数据。为了消除光谱数据中的冗余信息并提高分类效果,对光谱数据进行光调制和归一化等预处理并截取有效波段,根据是否注水以及注水量的多少对样本进行分类。用所有训练样本构成原子库(字典),通过ｌ1最小化将测试样本表示为这些原子的最稀疏的线性组合。计算测试样本与各类的投影误差,将最小投影误差对应的类作为测试样本的所属类别,并应用留一法进行交叉检验,比较了稀疏表示法与支持向量机的识别结果。实验结果表明,利用稀疏表示法对于原料肉与注水肉的识别准确率可达到90%以上,获得了较好的分类效果,优于支持向量机的识别结果。而对于不同注水量的注水肉识别准确率与注水量之差正相关。稀疏方法不需要进行传统模式识别模型的前期学习与特征提取,适用于高维、小样本量数据的处理,计算成本低,将其用于注水肉的光谱数据识别具有一定的创新性,并取得了较满意的结果,为原料肉和注水肉的无损识别提供了一种有效方法。     

云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类

利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。     

可见-近红外光谱的土壤养分快速检测

在测定土壤养分中,可见-近红外光谱技术具有很大的应用空间。该研究探讨了基于可见-近红外光谱(250~950nm)离线、快速测定土壤总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、总碳(TC)等土壤养分的方法及应用。采集青岛三个不同地区土壤样品(异质性较高的山地土壤与河畔土壤)各60份,总计180份,并测定其TN,TP,TK,TC含量及其可见-近红外反射光谱,利用Kennard-Stone法按2∶1比例划分校正集和检验集,采用遗传算法分别提取TN,TP,TK,TC特征波长,以偏最小二乘法建立定量分析模型。TN,TP,TK,TC含量所建光谱模型的相关系数分别为0.970,0.964,0.680和0.967,检验集的相关系数分别为0.980,0.937,0.717和0.972,检验集的RPD值分别为4.570,2.424,1.411和4.135。结果表明,该方法能够对土壤TN,TP,TC含量进行精确预测,对土壤TK含量进行粗略预测。该研究主要依靠可见光波段,较好的预测了异质性较高的土壤的氮磷钾等养分含量,有望降低未来土壤养分速测的成本。此外,该研究还提供了青岛土壤养分的光谱库,为我国土壤大数据库的建立提供技术支撑。     

基于可见-近红外光谱分析的圆白菜与杂草识别研究

杂草的自动识别是实现作物草害精准施药的基础。利用ASD光谱仪采集两个品种的圆白菜及稗草、狗尾草、马唐、牛筋草和小藜等五种杂草在350～2 500nm波段内的冠层光谱反射率。根据光谱曲线特征,在不同波段内对数据进行不同程度的压缩,以提高运算效率;利用不同参数设置的Savitzky-Golay(SG)卷积平滑求导和多元散射校正方法(MSC)的不同顺序组合对光谱去噪,然后结合主成分分析法(PCA)提取主成分,建立模型,最后利用簇类的独立软模式(SIMCA)分类法对各种植物进行分类,并比较分类结果。试验结果显示利用MSC与3阶5次21点SG相结合的方法对光谱数据预处理后,运用PCA提取前10个主成分作为分类模型的输入变量,取得了100%的分类正确率,能够快速无损地识别圆白菜与几种常见杂草。     

基于XGBoost与可见-近红外光谱的煤矸识别方法

煤矸智能识别是实现综放开采智能化亟待研发的新技术;可见-近红外光谱技术具有环保、实时等优势,满足煤矸智能分选的要求。为解决基于可见-近红外光谱的煤矸识别问题,引入在数据科学竞赛中表现出色的极端梯度提升树（XGBoost）算法。搭建可见-近红外光谱实验平台采集来自山西西铭、陕西神木、内蒙古巴隆图煤矿的块状煤与矸石样品在370～1 049 nm波段的反射光谱;利用黑白校正、始末波段去除、SG卷积平滑和标准正态变量变换（SNV）对采集的原始光谱进行预处理,以减少光照不均、噪声以及光程差的影响。依据三个煤矿煤与矸石样品反射光谱的差异划分实验组和测试组,实验组差异微小,用于对比不同模型的性能,挑选最佳算法;测试组差异较明显,用于测试最佳算法在其他煤矿下的表现,检验算法对不同煤矿的适用性。在实验组的实验中,首先基于XGBoost算法建立煤与矸石分类模型,并引入常用的机器学习分类算法k近邻法（KNN）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）做对比,结果表明XGBoost的表现最佳,十折交叉验证的平均准确度（ACC₁₀）、分类准确度（ACC）与AUC值分别达到0.957 2,0.970 5与0.971 6,体现出较强的稳定性与分类能力。其次为降低数据维度减少模型运算量,使用递归特征选择（RFE）、连续投影算法（SPA）与竞争性自适应重加权算法（CARS）分别进行特征波长的选择并与上述四种分类算法结合构建简化分类模型,经测试RFE与XGBoost组合的简化模型表现最佳,ACC₁₀,ACC与AUC值分别为0.965 7,0.980 3与0.980 3且数据维度降至9,在降低数据维度的同时提高了模型的稳定性与分类能力。在测试组的实验中,基于优选出的XGBoost与RFE-XGB算法建立的模型,同样可以实现对其他矿区煤与矸石稳定精确地识别,且简化模型表现更好,与实验组结果一致。     

基于地基观测的时序卫星红外光谱建模与分析

针对地基观测的卫星红外光谱受复杂因素的影响和外场试验对测量卫星物性信息的缺乏,无法解释卫星红外光谱反演出特征的有效性和具体物理意义的问题,提出了一种基于地基观测的卫星热红外光谱的建模和分析的方法.首先,考虑了太阳辐射、地球辐射、卫星各面对探测器的可见情况、地基探测器可探测卫星的范围、大气衰减等因素的影响,更加准确地建立卫星热红外光谱模型.然后,以风云三号卫星为例,利用该模型计算了在观测时序上卫星在地基探测器入瞳上的3—14μm红外光谱辐照度;分析了影响卫星红外光谱变化的主要因素.最后,利用普朗克函数拟合卫星红外光谱,提取出特征与卫星的物性比较,并对其进行分析.结果表明:在各种影响因素中,由卫星运动引起的对探测器可见情况的改变是影响卫星红外光谱数据的主要因素.等效温度和等效面积物理含义能被有效地解释,等效温度接近于太阳帆板的温度,温差仅在15 K左右,等效面积能表征卫星投影面积的变化;发现利用帆板和本体有较大的温差,能实现帆板和本体的分离,并实现新特征的提取.     

一种非致冷红外探测器真空封装的研究

介绍了一种非致冷红外探测器杜瓦组件的封装设计;对探测器件在真空封装过程中的关键工艺技术进行了比较深入的分析;阐述了影响组件真空寿命及可靠性的因素以及解决措施。     

Review on multi gas detector using infrared spectral absorption technology

To provide some references for researchers engaged in infrared multi gas detection, this study introduced the infrared multi gas detection system thoroughly from infrared light source, infrared detector, optical multiplexing structure, and detection method. Currently, the coherent source represented by quantum cascade laser has replaced the traditional incoherent source like thermal radiant infrared light source and became the dominant light source in infrared multi gas detection. Accordingly, the infrared photodetector is widely used. The optical multiplexing structure based on the “multiplexing thought” is the core of infrared multi gas detection system. It mainly includes the single-source multiplex detection structure and multi-source multiplexing detection structure. Nondispersive infrared spectroscopy, long optical distance spectroscopy, wavelength/frequency modulation spectroscopy, cavity enhancement spectroscopy, and photoacoustic spectroscopy are major detection methods used in the infrared multi gas detection. This has important significance to many fields, such as industrial and agriculture production, environmental monitoring, life science, etc.     

基于高吸水/保水材料的红外隐身复合材料的可行性研究及效能评价

根据战场条件及红外材料的性能要求,在研究高吸水/保水材料特性的基础上对开发基于高吸水/保水材料的红外隐身复合材料的可行性进行研究分析,提出以高吸水/保水材料为基底的红外隐身复合材料的两种设计方案并制备出该红外隐身复合材料样板.通过对其进行红外效果评价,结果表明,该材料若作为军事目标的表面材料能有效改变目标的红外辐射特性...     

磁场对聚合物光电池中电流的影响

制备了结构为 ITO/PEDOT:PSS/P3HT:PCBM/Ca/Al的聚合物光电池器件,并在不同偏压下,分别测量了器件的光电流和暗电流随外加磁场的变化. 发现随外加磁场增加,光电流增强,暗电流减弱. 从聚合物光电池中光电流和暗电流的产生机制出发,对该现象进行了解释,认为外加磁场可以有效改变单重态极化子对和三重态极化子对之间的相对比例,进而使自由载流子浓度增加. 光生自由载流子浓度增加是光生电流增强的原因,而自由载流子与三重态激子的相互作用导致了暗电流减弱. 开路电压附近,光电流随磁场增加而增强可以近似 关键词： 聚合物光电池 磁场效应 光生电流 极化子对     

描述光伏效应的新解析模型

 对陆启生等人提出的描述光伏效应的解析模型涉及的边界条件进行了讨论，提出了一个适用性更宽的解析模型。通过对新模型、陆的模型以及另一个解析模型的比较，对前两个模型能够描述光伏型光电探测器在强光辐照时的信号饱和效应的原因进行了解释。     

多元探测器在玫瑰扫描红外亚成像系统中的应用

玫瑰扫描红外亚成像系统是利用玫瑰扫描机构和红外单元探测器构成的一种亚成像系统。提出了一种利用多元小面阵来替代单元探测器的红外亚成像系统 ,可以提高成像系统的空间分辨率和帧频。分析了系统的原理 ,并给出了系统的构成框图。此外 ,就玫瑰扫描成像系统中应用多元探测器可能出现的问题进行了讨论 ,并提出了解决方案。结果表明 ,这种多元小面阵玫瑰扫描成像系统的成本远低于焦平面阵列探测器红外成像系统 ,在性能改善后是诸如末制导炮弹等低成本应用场合的理想红外成像系统     

基于光子晶体的一维位置敏感探测器

位置敏感探测器（PSD）是基于半导体的横向光电效应的光电转换器件。根据横向光电效应的原理,增强光生载流子的寿命可提高光生载流子的扩散长度,从而实现横向光电效应的增强。利用缺陷和完整光子晶体设计了一维位置敏感探测器,并用传输矩阵法计算了缺陷光子晶体的透射率和完整光子晶体的反射率。从所设计的位置敏感探测器对入射光的响应理论研究表明,提高缺陷光子晶体的透射率和完整光子晶体的反射率可提高光生载流子的寿命,从而实现增强位置敏感探测器的横向光电效应。     

光伏碲镉汞探测器在波段内连续激光辐照下的非线性响应机理研究

利用波段内连续激光, 辐照禁带宽度为0.33 eV的中波光伏碲镉汞探测器. 实验结果表明, 随着辐照激光光强的逐渐增大, 探测器从线性响应过渡为非线性响应. 当探测器进入非线性状态, 探测器的开路电压随激光光强的增大而减小, 且在激光开启辐照时开路电压信号迅速下跳, 在激光停止辐照时开路电压信号迅速上跳. 通过考虑激光辐照下探测器的温度场分布以及温度对p-n结内建电场的影响, 结合考虑机械快门在开启和关闭时对激光光强变化的影响, 建立了光伏探测器在波段内连续激光辐照下的解析模型, 模型计算结果与实验结果吻合得较好. 研究表明, 激光辐照过程中的非线性响应, 主要由温度对p-n结内建电场的影响决定, 激光开启和关闭时的开路电压的幅值是由光强和温度共同决定.     

二维材料异质结高灵敏度红外探测器

要想实现弱光探测,需要探测器具有高灵敏度.石墨烯、过渡金属硫化物、黑磷等二维材料因具有宽光谱吸收、带隙可调、高载流子迁移率等良好的光学与电学性能,广泛应用于红外探测器的制作,然而这些材料存在弱光吸收、载流子迁移率低、空气稳定性差等问题,制约了其在高灵敏度红外探测领域的应用.同单一的二维材料相比,二维材料异质结不仅具有各...