颗粒系的可见消光光谱分析及最佳波长的选择

在光全散射法颗粒粒径测量中,被测颗粒系的消光光谱包含有颗粒粒径、折射率等信息。对常用的单峰及双峰R-R分布的可见消光光谱进行模拟,分析了可见消光光谱随粒径和相对折射率变化的规律。选取二阶微分可见消光光谱不连续点对应的波长作为测量波长,并将可见光边界波长同时作为测量波长,在非独立模式下,采用遗传优化算法反演粒径分布。仿真计算与实验验证结果表明,通过消光光谱分析,可以预先确定被测颗粒系的分布状况,缩小优化算法中反演参数的搜索范围。结合最佳波长选择方法,使测量的精度和可靠性明显提高。对测量光谱加入1%随机噪声时,单峰及多峰分布粒径反演均能得到满意的结果。     

基于模式搜索的光谱消光粒径分布反演算法的研究

发展快速有效的反演算法用于粒径分布的重建是颗粒测量领域重要的研究课题之一。在光谱消光法粒径测量中,提出将模式搜索算法用于独立模式下粒径分布的重建,同时引入Tikhonov平滑泛函构建算法的目标函数,为保证搜索过程的快速性和准确性,设计了关于初始点的优选策略。利用该算法测量国家标准颗粒体积平均直径的相对误差为3.14%,不超过国家标准物质局给出的±8%的范围,且粒径分布宽度合理,没有明显展宽和伪峰现象。与Phillips-Twomey方法和遗传算法的对比结果表明,在综合考虑反演精度和反演时间条件下,该算法具有明显优势,更适合于快速准确的现场测量,具有较好的应用前景。     

表征超声衰减谱粒度的改进和声搜索算法*

针对超声衰减谱法颗粒粒径测量,提出一种改进和声搜索算法,在和声搜索算法迭代达到200次时,加入拟牛顿算法,调节和声搜索算法全局和局部搜索能力,提高算法的收敛精度。对服从三种典型粒径分布函数颗粒系进行数值模拟,改进算法反演得出R-R(Rosin-Rammler)分布参数值相对误差小于8%、正态分布参数值相对误差小于5%,对数正态分布参数值相对误差小于10%,同时用改进算法对两种硅-水悬浮液样品的实验超声衰减谱反演,与标称尺寸对比粒径相对误差为6.0%和8.2%,表明了利用改进算法表征颗粒粒径的可行性。     

可见-红外波段光全散射法颗粒粒径测量范围的研究

在光全散射法颗粒粒径测量中,采用独立模式算法在可见-红外波段对粒径测量范围进行了深入的研究。通过对多种R-R分布函数反演结果进行分析,比较,以确定光全散射法颗粒粒径测量范围。同时在消光系数计算中,采用修正的消光系数代替原始的消光系数,以便得到更准确的粒径测量范围。仿真计算结果表明,在可见-红外光谱区,相对折射率m=1.235时的粒径测量范围为0.05～18 μm。在此区域内测量粒径分布,反演结果与真值基本吻合。随着颗粒相对折射率、波长范围的变化,粒径测量范围也随之发生改变。采用限制最小二乘算法能够最大限度地克服随机噪声对测量结果的影响,使测量的精度和可靠性明显提高。对测量的消光值加入±1%随机噪声时,颗粒粒径分布的反演均能得到满意的结果。     

利用低相干光纤动态光散射法测量浓悬浮液中多分散颗粒粒径分布

本文针对高浓度散射介质,用低相干光纤动态光散射技术测量浓悬浮液中多分散颗粒系的粒径及其粒径分布。利用迭代CONTIN算法对实验数据进行反演运算,得到多分散颗粒系的粒径分布结果。结果表明,浓悬浮液中多分散颗粒系的峰值粒径测量值与给定的两种标准粒径值相吻合,其误差在4%之内,粒径分布曲线中各散射颗粒所反映的散射体光强分布与根据Mie散射计算得到的理论值相吻合。实验结果证明低相干光纤动态光散射实验系统能准确测量浓悬浮液中多分散颗粒粒径及粒径分布。     

韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

基于Tikhonov正则参量后验选择策略的PCS颗粒粒度反演方法

采用基于Morozov偏差原理的后验策略来选择最优正则参量,并采用此方法对单峰和多峰分布颗粒系的模拟电场自相关函数进行了反演,结果表明,对于单峰颗粒体系,当电场自相关函数的扰动误差小于0.05时,反演得到的峰值准确,当电场自相关函数的扰动误差大于0.05时,反演得到的峰值偏离所模拟的颗粒粒径.正则参量初始值在0.000 02～2范围内,在反演所得的峰值准确的基础上,正则参量初始值越小,反演得到的分布宽度越窄.收敛误差在0.000 05～50范围内,在保持反演结果稳定的基础上,收敛误差取值越大,反演得到的分布宽度越窄.对于多峰颗粒体系,当颗粒系中的颗粒粒径差别较小时,峰值向平均值偏移,当颗粒系中的颗粒粒径差别较大时,小颗粒粒径分布以噪音的形式出现.     

基于Tikhonov正则参量后验选择策略的PCS颗粒粒度反演方法

采用基于Morozov偏差原理的后验策略来选择最优正则参量,并采用此方法对单峰和多峰分布颗粒系的模拟电场自相关函数进行了反演,结果表明,对于单峰颗粒体系,当电场自相关函数的扰动误差小于0.05时,反演得到的峰值准确,当电场自相关函数的扰动误差大于0.05时,反演得到的峰值偏离所模拟的颗粒粒径.正则参量初始值在0.000 02～2范围内,在反演所得的峰值准确的基础上,正则参量初始值越小,反演得到的分布宽度越窄.收敛误差在0.000 05～50范围内,在保持反演结果稳定的基础上,收敛误差取值越大,反演得到的分布宽度越窄.对于多峰颗粒体系,当颗粒系中的颗粒粒径差别较小时,峰值向平均值偏移,当颗粒系中的颗粒粒径差别较大时,小颗粒粒径分布以噪音的形式出现.     

多频声衰减法测量低密度差异液固两相流粒径分布

针对低密度差异液固两相流的分散相粒径分布测量问题,提出多频超声衰减测量方法。以ECAH (Epstein Carhart Allegra Hawley theory)理论模型为基础,分析了不同物性参数对多频超声衰减的影响,建立了分散相粒径分布与多频超声衰减之间的理论关系,用于计算被测流体中超声衰减的理论预测值。通过构造实测多频衰减与待求粒径分布间的目标函数,将粒径分布的反演表示为优化问题,利用高斯量子粒子群算法对不同粒径颗粒浓度参数寻优,实现粒径分布的反演。以微米级聚苯乙烯颗粒与水制备的悬浮液作为研究对象,在搅拌条件下进行动态实验。实验结果表明,利用4~11 MHz的多频超声衰减测得的粒径分布,与Mastersizer 2000激光粒度分析仪的测量结果基本一致,平均粒径误差为5.60%。     

基于PCA-BP神经网络的光谱消光法颗粒粒径反演算法研究

光谱消光法广泛应用于颗粒粒径测量领域,在利用光谱消光法对颗粒粒径进行反演的过程中,由于颗粒的消光系数存在理论复杂、计算繁琐、收敛速度慢以及求解不稳定等问题,很大程度上影响了整个反演过程的快速性和准确性。且在众多波长的消光数据中,存在较多重复冗余的信息,也很大程度上增加了反演算法的时间。针对光谱消光法粒径反演算法计算繁琐、反演效率低的问题,提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的光谱消光颗粒粒径分析方法。基于Mie散射理论对不同粒径、不同波长下的光谱消光值进行了仿真计算,通过对光谱消光数据集的主成分分析及各个波长综合载荷系数的计算,实现了最优特征波长的选取,利用降维后的光谱消光数据训练了PCA-BP神经网络模型,并利用该网络模型计算了粒径颗粒分布。通过仿真计算,比较了PCA-BP神经网络模型与传统的BP神经网络模型的预测精度,并分析了波长数目对两种神经网络模型预测结果的影响。针对训练得到的PCA-BP神经网络模型开展光谱消光法粒径参数反演算法的验证实验,搭建了光谱消光法颗粒粒径参数测量实验系统,测量了粒径范围在0.5～9.7 μm内的6种不同粒径参数的聚苯乙烯标准颗粒。仿真和实验结果表明：基于主成分分析方法可确定各个波长向量之间的相关性,利用综合载荷系数选取最优特征波长对应的消光值对整体的光谱数据具有较好的代表性,可实现光谱数据的降维。相比传统的BP神经网络模型,基于PCA-BP神经网络模型的颗粒粒径分布的分析方法预测精度更高,对于较分散颗粒系的分布参数的预测有更加明显的优势。而且,被选取的波长数较少时,PCA-BP神经网络模型依然有较高的预测精度。利用训练好的PCA-BP神经网络模型对颗粒粒径参数进行实验验证,预测结果可瞬时输出,颗粒粒径分布误差在5%以内,验证了该算法的可行性。     

多分散Au-Ag合金纳米球的光谱消光法反演

贵金属纳米颗粒具有局域表面等离子体共振特性而引起了广泛的关注,其中Au-Ag合金纳米颗粒具有良好的结构稳定性、光热性能以及潜在的抗癌功效而得到普遍研究。在众多应用中的特性与其粒径和浓度密切相关,然而目前常用的电子显微镜观察法和动态光散射法不能同时获得粒径和浓度信息,因此采取有效手段测量颗粒粒径和浓度信息至关重要。基于光谱消光法,利用非负的Tikhonov正则化方法解决反演问题,并根据Mie理论计算消光矩阵。针对噪声问题,采取两种情况研究多分散Au-Ag合金纳米球粒径分布与浓度的反演问题。未添加噪声情况下,颗粒系Ⅰ的反演相对误差小于颗粒系Ⅱ,在波长范围300～500 nm之间的反演相对误差最小,对应平均粒径、粒径标准差和颗粒数浓度的反演相对误差分别为0%,-0.03%和0%。添加随机噪声情况下,将0.5%和1.0%的随机噪声添加进颗粒系Ⅰ中的消光谱,经过数据比较发现在波长范围200～600 nm之间的反演相对误差最小。当添加0.5%的随机噪声时,粒径分布、粒径标准差和颗粒数浓度的变化范围分别为79.76～80.15 nm, 5.60～6.61 nm和0.995 8×1010～1.005 9×1010个·cm-3;当添加1.0%的随机噪声时,粒径分布、粒径标准差和颗粒数浓度的变化范围分别为78.87～80.27 nm, 5.36～9.00 nm和0.992 4×1010～1.027 7×1010个·cm-3。反演结果随着随机噪声的增大,变化范围也明显增大即反演相对误差增大,并且每次添加相同随机噪声后的反演结果不同。为了减少随机噪声导致的不稳定性,对100次反演结果进行平均得到平均粒径、粒径标准差和颗粒数浓度。当随机噪声从0.5%增大至1.0%时,其反演结果的相对误差均增大,但是反演得到的粒径分布、粒径标准差和颗粒数浓度相对误差均小于6%,这说明通过反演算法得到的反演结果具有较好的稳定性。研究表明,光谱消光法为反演多分散Au-Ag合金纳米球粒径分布与浓度提供了一种简单、快速的表征手段,也对研究非球形纳米颗粒有启示作用。     

基于多尺度变换的动态光散射粒径反演范围的自适应调整

 通过多尺度变换实现了反演范围的自适应调整,使其更接近真实范围。分别采用反演范围固定算法与自适应算法对200～600 nm单峰和200～900 nm双峰分布颗粒的模拟相关函数进行了反演,结果表明：自适应算法的结果更接近理论分布,抗干扰能力更强。相对于固定算法,单峰分布颗粒最多可缩小峰值误差4.73%,缩小峰宽误差185 nm。双峰分布颗粒在0～0.001噪声水平时,峰值误差分别小于11.33%,12.45%,峰宽误差分别小于35,160 nm,而固定算法在噪声水平大于0.000 1时,难以得到合理的反演结果。反演范围自适应调整方法能够有效优化粒径反演结果。     

双峰分布颗粒体系的多角度动态光散射数据反演

采用多角度动态光散射和加权正则化反演方法,对4组模拟的双峰分布颗粒体系(100/600 nm,200/600 nm,300/600 nm和350/600 nm)分别选取1、3、6和10个散射角进行测量.粒度反演结果表明,采用加权正则化方法反演双峰颗粒体系的多角度动态光散射测量数据,可获得峰值位置比小于2∶1且含有大粒径(＞350 nm)颗粒的双峰颗粒粒度分布.采用标准聚苯乙烯乳胶颗粒进行实测的结果验证了这一结论.得到含大粒径颗粒的双峰粒度分布反演结果的原因在于,多角度动态光散射能提供更多的大粒径颗粒的粒度信息,加权正则化反演方法能减少测量数据中的噪声,因而多角度动态光散射测量数据的加权反演能实现峰值位置比小于2∶1且含有大粒径颗粒的双峰颗粒体系的测量.     

夫琅和费衍射颗粒粒度测量中的改进Chin-Shifrin反演算法

在基于线阵CCD的夫琅和费衍射颗粒粒度测量中,采用Chin-Shifrin积分变换反演算法使得反演的粒度分布出现假峰现象.为解决此问题,提出在该Chin-Shifrin积分变换反演算法中引入矩形窗函数,并在分析颗粒粒径与衍射光强导数最小值之间关系的基础上,确定矩形窗函数中心点位置及左右边界,利用该矩形窗函数对粒度分布进行截断处理,消除虚假峰,提高反演颗粒粒度分布的准确性.分别对两种标准颗粒进行了测量,并对不同算法的反演结果进行了对比.实验结果表明:引入矩形窗函数的改进Chin-Shifrin算法,能够有效排除粒度分布中的多假峰;粒度分布测量相对误差小于3%,重复性小于4%.     

初始模型对含噪动态光散射数据正则化反演结果的影响

分别采用最小模型矩阵、最平坦模型矩阵、最光滑模型矩阵作为初始化模型,对加入5种不同水平随机噪声的90nm窄单峰、90nm宽单峰和250nm窄单峰、250nm宽单峰颗粒体系的模拟分布进行了正则化反演,并对反演结果进行比较。结果表明:当噪声水平为0时,正则化初始模型的选择对反演结果没有明显影响。随着噪声水平的增加,采用三种初始化模型反演得到的峰值误差和粒度分布误差都随之变大,但采用最平坦模型和最光滑模型反演得到的峰值和粒度分布误差明显小于采用最小初始模型的反演误差。当噪声水平大于0.01时,选择最平坦初始模型获得的粒度分布结果优于采用最光滑初始模型和最小初始模型获得的结果,而采用最光滑初始模型反演得到的峰值优于最平坦初始模型和最小初始模型的反演峰值。因此,采用正则化算法处理含噪动态光散射数据时,为得到最优的粒度分布信息,宜采用最平坦初始模型,若需要获取最准确的峰值信息,则应选择最光滑初始模型。     

基于Projection算法的激光粒度测试反演算法研究

 针对Projection迭代反演算法对噪声极其敏感,及在实际应用中造成粒度测量失真的问题,引入Vondrak数据平滑算法对Projection反演进行平滑处理。借助Visual C++6.0开发平台,编写测试软件对算法应用进行了仿真研究。通过分析比较平滑处理前后的反演结果,得出Vondrak数据平滑处理算法的引入有效提高了Projection反演的抗干扰性能。实验结果表明：基于Vondrak数据平滑处理的Projection反演结果能够反映粒度的真实分布,满足现代粉体工业粒度测量的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强的要求。