基于光纤形状改变实现的液位传感器实验

利用光纤自身形状的变化制作的传感器是一种新型液位传感器.本文介绍了光纤液位传感器的实验原理、光纤尖的制作方法,并利用光纤液位传感器实验系统测量了光纤尖在空气、甘油、酒精和水中不同位置的反射光功率.     

光纤法布里-珀罗(Fabry-Perot)腔液位传感器

提出了一种用于测量液体容器液位高度的新型光纤F-P(Fabry-Perot)腔传感器,它灵敏度高,实现了全光传感和传输,特别适用于一些有害、易燃、易爆液体容器液位的测定.详细分析了该类传感器的传感原理,并给出了传感头参量设计方法.实验结果表明,光纤F-P腔传感器测量液位方法简单,并且可达到相当高的精度.文中分析了实验中的误差,探讨了传感器的稳定性及改进方法,是光纤法布里-珀罗腔传感器实用化的有效尝试.     

基于啁啾布喇格光栅的液位传感器

设计了一种基于啁啾光纤布喇格光栅的新型液位传感器,该传感器主要由矩形悬臂梁构成的传感机构和光纤光谱仪组成。导出了啁啾光纤布喇格光栅的反射谱带宽与液位的关系;通过光谱仪检测啁啾光纤布拉格光栅反射谱的带宽,就可以得到被测液位的高度。并对设计的传感器系统进行了实验验证,实验结果表明,该啁啾光纤布拉格光栅反射谱带宽对温度变化不敏感,且在测量范围内,反射谱带宽与被测液位间有很好的线性关系。     

一种性能优良的液位检测电路

一种性能优良的液位检测电路王力虎（广西师范大学物理与电子科学系桂林５４１００１）液位检测被广泛用于自动控制，其所使用电子控制的主要方法有两种：液位传感器检测法和液位探针检测法。液位传感器检测法一般是通过压力传感变送，它可以精确地测出当前的液位值，广泛...     

电容式传感器测量动态容器中液位的方法研究

论文提出了一种测量动态容器中液体液位的实用传感方法。该法采用了一种新的传感器结构,它主要由装在圆柱形框架内壁的三个电极构成。在不同液位下,采集容器不同倾向倾角时电极之间电容值并送入径向基网络进行训练,构建网络模型应用于实际液位测量。研究结果证明所设计的传感器及其数据融合方法可以在容器不同倾向倾角状态下均能对同一液位正确评价,体现出良好的应用前景。     

双波纹管补偿式差动光纤液位计

本文给出了一种双波纹管结构光纤液位传感器。该传感器能以差动方式工作,特别适于石油、化工产品的液位测量。在设计中,采用了全光路补偿方法和多种温度补偿技术,使得该光纤液位计具有自动补偿性能,克服了光源强度起伏和环境温度变化这两大主要因素对结构式强度型光纤传感器测量精度的影响。     

油罐光纤传感液位测量系统的研究

采用先进的光纤传感技术在人工浮子液位计的基础上研制了一种新型的液位测量系统。系统利用力平衡原理测量液位,利用光纤传感器探测和传输信号,采用自制的光学编码盘实现光信号的调节。测试结果表明,在0~1000mm测量范围内,测量误差≤±6mm,相对误差<2%。现场应用表明,该系统的各项性能指标符合生产要求,运行稳定,性能可靠。     

干涉条纹计数法光纤Fabry-Perot腔液位传感器

提出一种抗光源波动和外界干扰的条纹计数法光纤Fabry-Perot腔干涉型液位传感器.为适应这种条纹计数法对应变大挠度的要求,采用波纹管作应力弹性元件;对干涉条纹走向(或液位升降判向),分别提出实用的硬件设计方案和计算机软件处理办法;给出一种腔长温度补偿设计;实际制作了双光路光纤Fabry-Perot腔液位传感器,进行了实际气压模拟试验和实际水位测量试验,取得了良好结果.     

温度对光纤法-珀液位传感器腔深度的影响与补偿

在深入研究温度对光纤法-珀液位传感器腔深度影响的基础上,提出一种特别的腔结构设计,可以几乎完全补偿温度对F-P腔深度影响,使得腔的温度稳定性很好.这种压力式全光型光纤液位传感器的安装非常方便,特别适合于对已有的装载易燃易爆物质的大型油罐、储液罐等进行自动化监测与管理,也适合于一般工业生产与生活中液位的精密监控.     

船用超声液位传感器的分析与设计

介绍了一种船用某型超声液位传感器的基本结构和工作原理。在对脉冲式超声探头的轴向声压分布特点及其声透射强度分析研究的基础上,给出了该传感器的超声信号发射端与接收端之间距离d和压电晶片保护膜的壁厚δ值的确定方法。最后设计了一套超声液位传感器性能测试实验平台,对上述理论研究结论进行了实验验证。     

基于高光谱技术的酸奶中常见致病菌的快速鉴别及计数

酸奶是一种发酵型乳制品饮料,因其特殊的功能性和良好的口感而广受欢迎。但由于商业链的不正当运行,如奶源非法获取、灭菌不充分等原因,导致酸奶中致病菌大量滋生,酸奶中毒事件频繁发生。酸奶中常见的致病菌主要有大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和沙门氏菌,这三种致病菌由人体摄入并达到一定的数量时会产生腹痛、腹泻等严重的消化道疾病,并且会破坏人体肠道内的正常菌群平衡,因此国标对奶制品中这三种致病菌的数量已有明确的限量规定。由于酸奶的主要消费对象为老人和小孩,故其潜在危害不容小觑。传统菌落检测方法虽具有简单,灵敏、可操作性强等优点,但当不同菌落混杂在一起时无法同时进行定性定量的检测,且具有试剂成本高,检测周期长,人为因素影响较大等缺点。因此开发一种快速、简单、准确的混合鉴定计数方法为避免致病菌对酸奶的潜在危害提供了有效的途径。高光谱技术同时包含样本的光谱信息与图像信息,既能够根据化学组分的微小变化进行精确识别（光谱信息）,又能够反映出菌株在外部多层次的变化（图像信息）。因此该研究尝试对比高光谱图像技术和光谱技术,采用模式识别的方法,对比不同的模型识别结果,优选出最佳识别率的识别模型作为计数模型,最后通过最佳鉴别计数模型的识别分类结果来达到对酸奶中常见致病菌鉴定计数的目的。首先,购买酸奶中常见的乳酸菌种（保加利亚乳杆菌、嗜热链球菌、嗜酸乳杆菌、干酪乳杆菌、植物乳杆菌）和潜在污染的致病菌种（金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、沙门氏菌）等标准菌株进行培养,提取经过48 h培养后的菌落图像信息和光谱信息。采用几种不同的预处理方式（SNV,MC,MSC,1stDER,2ndDER）对所提取的光谱数据进行预处理,并应用遗传算法筛除光谱数据中冗余的波段,保留有效波段。利用图像处理技术对图像信息中的菌株与培养基背景进行去除,然后采用主成分分析法从每幅图中优选出3个特征波长,并运用图像处理技术从特征波长所对应图像中提取菌株的18个基于GLCM的纹理特征信息。挑选合适的主成分分别建立不同的鉴别模型（LDA,KNN,BP-ANN,LS-SVM）,通过其最终的鉴别模型的识别率来确定最佳鉴别计数模型。最后从标准菌株中分别挑选出30株进行计数测试,通过比较模式识别的分类数量结果与菌株的实际数量来验证模式识别效果的准确率。研究表明,运用SNV预处理后光谱数据在提高信噪比效果上明显优于其他几种预处理方式。745.790 8,773.098 4和779.207 0 nm为图像信息中方差贡献率最大的三个波长,运用从特征波长所对应的图像中所提取的纹理特征信息建立图像识别模型。通过对比图像信息和光谱信息的模式识别结果发现,光谱特征鉴别模型普遍优于图像纹理特征鉴别模型,且当主成分数为9时,运用光谱特征所建立的LS-SVM模型的校正集识别率为96.25%,预测集的识别率为91.88%,为最优模型。采用优选的最优模型对菌株进行识别计数,大肠杆菌计数的相对误差为3.33%,金黄色葡萄球菌和沙门氏菌计数的相对误差均为0,验证了高光谱技术应用于酸奶中常见致病菌的鉴别计数的可行性。     

Principles of demineralization: modern strategies for the isolation of organic frameworks. Part I. Common definitions and history

In contrast to biomineralization phenomena, that are among the most widely studied topics in modern material and earth science and biomedicine, much less is systematized on modern view of demineralization. Biomineralized structures and tissues are composites, containing a biologically produced organic matrix and nano- or microscale amorphous or crystalline minerals. Demineralization is the process of removing the inorganic part, or the biominerals, that takes place in nature via either physiological or pathological pathways in organisms. In vitro demineralization processes, used to obtain mechanistic information, consist in the isolation of the mineral phase of the composite biomaterials from the organic matrix. Physiological and pathological demineralization include, for example, bone resorption mediated by osteoclasts. Bioerosion, a more general term for the process of deterioration of the composite biomaterials represents chemical deterioration of the organic and mineral phase followed by biological attack of the composite by microorganisms and enzymes. Bioerosional organisms are represented by endolithic cyanobacteria, fungi, algae, plants, sponges, phoronids and polychaetes, mollusks, fish and echinoids.In the history of demineralization studies, the driving force was based on problems of human health, mostly dental caries. In this paper we summarize and integrate a number of events, discoveries, milestone papers and books on different aspect of demineralization during the last 400 years. Overall, demineralization is a rapidly growing and challenging aspect of various scientific disciplines such as astrobiology, paleoclimatology, geomedicine, archaeology, geobiology, dentistry, histology, biotechnology, and others to mention just a few.     

秦巴山区汉中中药材姜黄中无机元素的测定

用ICP-AES测定陕西汉中市中药姜黄中的2种常量营养性元素(钙、镁)和5种微量元素(铜、铬、铁、锌、锰)含量.钙6010.5μg·g-1、镁6250.1μg · g-1、铜18.8μg·g-1、铬4.2μg·g-1、铁331.8μg·g-1、锌208.6μg·g-1、锰477.4μg·g-1,加标回收率均在96.4％...     

XRF,PXRD和FTIR的广藿香主要组分测定与表征

中药的质量控制和评价在现代化医学发展中起着至关重要的作用。为了客观和高精度的鉴别中药材特性,实现对中药材质量稳定性的控制,利用XRF,PXRD和FTIR对广藿香的主要组分及微结构进行测定,建立了基于XRF,PXRD和FTIR鉴别中药材主要组分及产地特征的新方法。实验结果表明,广藿香中含有K,Ca,Cl,Si和P等多种元素,独有的元素特征谱是广藿香形成药效好的道地药材的部分物质基础。广藿香含有大量的晶态物质及少量非晶态物质,且Ca在其中以CaC_2O_4·H_2O状态存在,被检样品中该晶体物质含量的多少与相关锐峰的强弱成正比。对FTIR谱峰进行了归属与分析,提供了醇类、黄酮及草酸钙等物质的化学组分信息。该法联用XRF,PXRD和FTIR技术从元素、原子和分子微观层面客观地表征了广藿香主要组分及微结构的相关信息,避免了单独使用某种方法的片面性,能避免因复杂的前处理导致样品固有组分的改变,具有快速、简洁、再现性好及易于接受等优点,为广藿香及其他中药材的质量控制和品质评价提供一种新方法。     

唐卡主色矿物颜料光谱分析

唐卡作为一件艺术品,具有较高的历史价值和艺术价值。对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析,对唐卡的鉴定、修复、数字化存档、再现等具有非常重要的意义。该研究对唐卡主色矿物颜料进行体系性的光谱分析,选用唐卡绘制过程中5种主色常用的矿物颜料,深入分析矿物颜料的可见光、近红外、短波红外光谱特征产生机理,总结了不同色系矿物颜料可见光、近红外、短波红外谱段光谱特征。通过分析同一矿物颜料粉末、调和骨胶颜料以及颜料上布色卡光谱特征,发现粉状颜料调和骨胶后,反射率整体下降,在1 447和1 928 nm附近出现两个水的强吸收特征。而当骨胶溶物涂绘上布后,随着膏状颜料中水分的减少,上述两个吸收特征均变弱,个别颜料在1 447 nm处的吸收特征甚至消失。因此,矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱极为接近,可以在后期的唐卡颜料分析中直接利用唐卡矿物颜料粉末光谱进行匹配分析。唐卡红色矿物颜料为朱砂,矿物成分主要为HgS,其光谱在可见光波段先降后升,500 nm附近形成一个较深的吸收特征,且吸收峰较宽（430～530 nm）,红光谱段附近反射率急速升高,近红外波段反射率变化较为平直,在1 940和2 250 nm附近有弱吸收特征。唐卡黄色矿物颜料主要有三种：土黄（雄黄、雌黄）,赭石及金箔,主要成分分别为硫化砷、氧化铁及金。其特征光谱在可见光谱段集中在400～500 nm之间,不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。赭石在近红外波段的反射率整体较低,且860 nm附近还出现了吸收特征;而雄黄、雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直,在1 890和2 230 nm附近有弱吸收特征;金箔在可见光波段的吸收特征窄浅,可作为区分的依据。唐卡蓝色矿物颜料为石青,主要矿物成分为蓝铜矿,其光谱在500～1 000,1 500,2 040,2 285和2 350 nm附近均有较强吸收特征,而在1 885和1 980 nm处有弱吸收特征。唐卡绿色矿物颜料为石绿,主要矿物成分为孔雀石,其光谱在550～1 000 nm有较强的宽吸收特征,在2 270和2 350 nm有明显吸收特征。尽管石青和石绿主要矿物成分皆为碳酸铜,但石绿在900～1 900 nm红-近红外谱段反射率增加较缓,1 500 nm无吸收特征,可以作为区分石青和石绿的依据。唐卡白色矿物颜料为砗磲和白土,主要矿物成分分别为碳酸钙和高岭土。在可见光谱段范围,砗磲在370 nm有弱吸收特征,而白土则在370和730 nm处有两个明显的吸收特征,可作为区分。在短波红外和近红外谱段,白土在1 425,1 930和2 230 nm均具有明显吸收特征,砗磲则在1 930和2 320 nm有明显吸收特征,1 440 nm处吸收特征较弱。且同种矿物颜料粉末,矿物粉末颗粒越大,颜料颜色越深,其光谱特征反射率越低。     

Fluorescence of free complex molecules

A number of phenomena that determine the nature of the fluorescence of free complex molecules and the possibility of its analytical application are considered. Attention is specially paid to the specific features of the energetics of radiationless transitions, the role of statistical factors in the formation of spectral properties and the interrelationship among the luminescence-spectrum characteristics of rarefied vapors of complicated molecules, and the processes of energy transfer in collisions. The properties of polarized fluorescence of hot and jet-cooled vapors, the processes of relaxation of anisotropy in time and during collision reorientation, and transfer of anisotropy in photodisintegration are analyzed. Institute of Molecular and Atomic Physics, National Academy of Sciences of Belarus, 70, F. Skorina Ave., Minsk, 220072, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 65, No. 5, pp. 620–634, September–October, 1998.     

绿松石成分的EDXRF方法研究

利用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)测试方法对来自湖北的26块表面相对干净、颜色均匀的绿松石样品进行定值,每个样品表面按照“田字格”的方式逐一测试9个点,用于评价绿松石成分的均匀性。数据结果显示,绿松石样品中Al,P,K,Cu,Fe,V,Cr和Zn的平均变异系数在5.4%以下,而CaO和SiO₂的平均变异系数分别为34.8%和16.2%,说明绿松石中Si和Ca元素存在明显的不均匀性。选取其中的21个样品作为参考标准样品,5个作为未知样品,采用能量色散型X射线荧光光谱仪(EDXRF)建立绿松石的工作曲线,用于测定绿松石的成分。研究结果显示主量元素Al,P和Cu工作曲线的相关系数在92.3%~94.3%之间,平均相对误差在4.6%~9.7%;微量元素Fe,Cr和Zn的相关系数达到0.990以上,K和V元素工作曲线的相关系数分别为0.939和0.972,这五种元素平均相对误差范围在7.2%~13.9%;而Si和Ca元素工作曲线的相关系数分别为0.958和0.866,且在5个未知样品中,Si和Ca元素的平均相对误差分别为348%和27.8%,这与绿松石中Si和Ca元素的含量低和不均匀性,以及仪器方法的检出限等影响因素有关。重复性实验显示Al,P,Cu,Fe和Zn元素的相对标准偏差(RSD)均在1%以内,精密度较高;V,Cr,K,Ca和Si元素的RSD在1.34%~10.17%之间。该研究为快速、准确、无损地定量测定绿松石中Al,P,Cu,Fe,Cr,Zn,V和K等元素的含量提供了一种新思路和新方法,可运用于实验室的绿松石检测鉴定。     

近红外光谱技术在葡萄及其制品品质检测中的应用研究进展

葡萄具有丰富的营养价值、药用价值和经济价值,是世界上种植面积最大的水果之一。根据人们的消费需求及产品的贮运要求,葡萄被加工成葡萄干、葡萄汁、葡萄酒、葡萄籽油等常见葡萄制品。基于食品质量安全的关注以及高品质果蔬农产品的需求,如何快速有效地评价葡萄及其制品的质量已成为当务之急。随着无损检测技术及装备的快速发展,近红外光谱（NIR）技术因其快速、无损、精确、经济及便于在线分析的优点,也逐渐被应用在果蔬等农产品质量品质检测领域。近年来,国内外学者利用NIR技术在不损坏被检测葡萄及其制品的前提下,结合化学计量法、主成分聚类分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）及神经网络（NN）等数据处理方法探究了糖、酒精、酸等一般成分及色素、单宁、芳香物质等特有成分含量与有效光谱信息的关联性,以此建立了葡萄及其制品主要品质指标的定性鉴别与定量分析模型,为便携式近红外葡萄品质检测设备的研制和在线葡萄汁、葡萄酒酿制过程监测系统的开发提供了一定技术支持。文章系统概述了近十年来国内外NIR技术在葡萄、葡萄酒、葡萄汁及葡萄副产物检测中的应用现状,旨在为葡萄及其制品在后续分类鉴定与品质评价研究方面提供参考。研究表明NIR技术通过定量定性分析可实现葡萄复杂理化成分的多组分检测和分类鉴别,在测定葡萄理化特性与内部品质方面的研究已经有了一定的进展,且在葡萄酒、葡萄汁的品质过程监测和定性鉴别方面的研究应用逐渐增多,并逐步应用于葡萄皮中多酚、花青素等葡萄副产物分析,以及葡萄藤、葡萄叶营养生长状况监测等其他方面,进一步证实了NIR技术正成为检测葡萄及其制品品质的一种有效工具,为进一步提高葡萄及其制品品质价值以及实现葡萄果园的实时、高效生产管理提供了技术支持,应用前景极为广泛。如何深入挖掘葡萄及葡萄制品不同类检测数据所反映信息的内在关联性,结合视觉、味觉、嗅觉等多源信息融合技术建立预测精确度更高、更稳健的模型去全面评价葡萄生产、果园管理、成熟期收获及产后加工全过程,实现对葡萄及其制品生产全过程质量控制和在线监测将成为今后的发展趋势。     

光谱法锌离子检测系统的研究

采取标准锌显色剂与锌发生显色反应，生成不溶于水的絮状络合物。用光谱仪测它的吸光度，研究其特征谱与吸光度的特点，建立其浓度与特征波长吸光度间的数学模型。本文所采用的显色剂主要与锌、铜、镉、镍四种离子发生络合反应。因此分别探索了四种离子高浓度以及低浓度时显色反应的吸光度，最终通过得到锌离子浓度与吸光度的关系式以及锌离子浓度与四波长下四种离子混合溶液显色后的吸光度的关系式，给出了锌离子的吸光度与总吸光度的关系式。显色反应能否满足分光光度法的要求，主要与显色剂的性质有关，同时显色反应的条件也至关重要。因为在显色反应过程中，主要是锌离子与锌显色剂发生络合反应形成络离子，进而形成絮状络合物。络离子一般比较稳定，但在水溶液中也存在着电离平衡，也就是说当显色条件发生变化时，既有可能形成络离子，也有可能发生络离子的分解，从而影响络合反应的程度。显色条件包括显色剂用量、pH值、反应温度、显色时间、待测溶液的盐度以及浊度等。重点研究待测溶液的盐度对锌离子浓度测量值的影响，并通过实验给出影响规律以及校正模型。     

基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类，其中东北地区共6份样品，山西地区5份样品，河北、陕西和山东各4份样品。将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900～1 700 nm波段内小米的高光谱数据。为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响，对采集到的高光谱数据进行黑白校正。利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI)，每份小米样品选取9个ROI。计算ROI内的平均光谱值，以此平均值作为该样本的一条光谱记录，最后共收集到2 070条光谱曲线，其中东北类540条，山西类450条，其他河北类、山东类、陕西类各360条。为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象，进而影响小米的真实光谱信息，对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集，测试集占的比例为0.3。利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析，将测试集代入训练好的LDA模型，做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix)，结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99，对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68，0.68和0.40。进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择，去除冗余的信息，提高模型的预测准确率。将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合，对不同产地小米的判别进行对比分析。将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术，以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。结果表明，LR-RFE选择的波长数为74个，其模型的Micro_F为0.59；SVM-RFE选择的波长数为220，其模型的Micro_F为0.66。将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型，采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1，0.37，0.72，0和1，其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82，0.92，0.93，0.70和0.99。LR-RFE的预测准确率分别为0.92，0，0.97，0和0.80，其AUC分别为0.72，0.74，0.94，0.66和0.88。从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE，而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE，对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。