基于太赫兹光谱技术的D-无水葡萄糖定性定量分析研究

葡萄糖是生命活动中重要的有机分子,研究葡萄糖在太赫兹波段的吸收特性并开展定性定量分析研究具有重要意义。太赫兹光谱对大分子物质具有特异性,当光谱穿透生物大分子时,由于分子间作用力和分子转动振动等因素影响,会产生太赫兹光谱下的特征指纹峰,不同大分子物质的指纹峰具有特异性,利用这一特征可以对不同大分子物质进行鉴别。本研究选取D-无水葡萄糖为研究对象,首先运用太赫兹时域光谱技术测量得到葡萄糖样品的时域光谱,测得的时域光谱经过傅里叶变换得到频域光谱,再采用Dorney和Duvillaret方法计算得到吸收系数,研究样品的吸收特性,然后开展了数学建模研究并建立了D-无水葡萄糖含量与太赫兹光谱的定量预测数学模型。研究结果表明,D-无水葡萄糖在太赫兹波段呈现明显的吸收特性,比较多元线性回归与偏最小二乘方法建立的回归模型,通过多元线性回归对样品的特征指纹峰建立的回归模型,得到的预测模型精度较高,稳定性较好,模型的校正集相关系数达0.977 2,均方根误差为0.061 6,预测集相关系数为0.992 7,预测均方根误差为0.055 2,从而太赫兹时域光谱技术可用于有效开展D-无水葡萄糖定性定量研究,该研究为运用太赫兹光谱技术手段开展果蔬、食品、药品中葡萄糖含量快速检测提供方法参考。     

基于太赫兹光谱的奶粉中葡萄糖及蔗糖定性定量检测方法

奶粉富含人体所需的五大营养物质,是婴幼儿主要的营养来源之一,奶粉中的营养成分对婴幼儿的生长发育具有重要影响,除乳糖外的糖类含量超标可能对婴幼儿健康产生不良影响。由于奶粉成分复杂,目前的色谱法和近红外光谱法检测技术都难以满足奶粉糖分快速无损检测的要求,因此亟须探索一种奶粉中葡萄糖、蔗糖含量快速无损检测方法。太赫兹波对不同大分子物质的吸收峰具有“指纹”特性,可利用该特性对不同的大分子物质进行识别。应用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）并结合化学计量学方法对奶粉中葡萄糖、蔗糖两种糖分的定性定量检测方法进行了研究。实验装置采用TAS7500TS太赫兹光谱系统,实验样品为不含糖的婴幼儿奶粉和纯度大于99%的葡萄糖、蔗糖晶体及不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物,实验分别采集了3种纯品样品及15种不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物样品的太赫兹时域信号,每个样品采集三次并取平均值作为其时域光谱信号,经快速傅里叶变换（FFT）得到各样品的太赫兹频域信号,再根据Dorney提出的光学参数提取公式计算得到各样品的吸收系数谱和折射率谱。最后分别基于两组混合物样品的吸收系数谱和折射率谱数据,采用偏最小二乘法（PLS）建立相应的定量分析模型,校正集和预测集样品比例为2∶1。实验结果表明,奶粉在太赫兹波段无明显特征吸收峰,葡萄糖和蔗糖分别在1.45,1.8,1.98,2.7 THz和1.5,1.9,2.6 THz频率处有较强的特征吸收峰,可根据两种物质的太赫兹指纹特征峰进行定性分析。不同梯度浓度的两组混合物的整体吸收峰位置与葡萄糖、蔗糖纯品太赫兹吸收峰位置基本一致,具有稳定的吸收特性。基于吸收系数谱和折射率谱数据建立偏最小二乘法模型,均可实现奶粉中葡萄糖和蔗糖的定量分析,且由折射率谱建立的葡萄糖、蔗糖定量回归模型效果均优于由吸收系数谱建立的模型效果,其中,奶粉-葡萄糖混合物中葡萄糖含量PLS模型的校正集相关系数（R_c）及均方根误差（RMSEC）分别为0.99和0.18%,预测集R_P及RMSEP分别为0.96和0.66%,奶粉-蔗糖混合物中蔗糖含量PLS模型的校正集R_c及RMSEC分别为0.96和0.55%,预测集R_P及RMSEP分别为0.99和0.25%,葡萄糖和蔗糖定量模型的预测效果均较为理想。研究结果表明THz-TDS技术可有效用于奶粉中葡萄糖和蔗糖定性定量分析,为运用THz-TDS技术开展奶粉掺假及品质快速检测方法研究提供参考。     

太赫兹谱定量测试中朗伯比尔定律表征形式分析

探讨了朗伯比尔定律在太赫兹谱段的应用,研究了单一氨基酸压片样品(谷氨酰胺)和两种氨基酸混合压片(苏氨酸和胱氨酸)在不同浓度情况下对朗伯比尔定律的适用程度。分析了吸光度和吸收系数在描述物质的太赫兹光学特性的区别。通过对比单一组分在1.72 THz附近的吸收系数值和吸光度值,验证物质对太赫兹波在两种吸收表征量下吸收随浓度变化的情况,利用拟合优度的R2指标研究了各表征量下物质太赫兹吸收与浓度的线性关系的好坏;分析两组分混合物在0.3～2.6 THz有效谱段的两种吸收表征量的太赫兹吸收情况,利用相似性系数和估计浓度误差作为评价指标,明确了在太赫兹谱定量测试中应采用吸光度的加和性而非吸收系数的加和性,进一步明确朗伯比尔定律在太赫兹波段的应用。     

用太赫兹时域光谱法检测沙粒中的微量原油

由于太赫兹波对极性物质有很高的灵敏度，因此可以利用太赫兹时域光谱技术检测沙粒中含有的微量原油。将微量的原油浓度与太赫兹衰减系数之间建立起线性模型。同时引入有效介质理论来证实太赫兹介电常数与原油含量低于200 ppm之间的线性关系。结果表明，太赫兹时域光谱技术可以成为检测沙粒中微量原油泄漏的有效方法。     

太赫兹光谱技术对红薯淀粉中明矾含量的检测方法研究

明矾是一种可以改良粉条粉丝易断粗糙特性的违法添加剂,明矾的含量过高进入人体后会直接影响身体健康。结合太赫兹光谱技术探索红薯淀粉中明矾含量快速检测方法。采用太赫兹时域光谱系统(Terahertz time domain spectroscopy, THz-TDS)于常温下获取0.5～7 THz范围内红薯淀粉、明矾及其混合物的光谱数据。因0～0.5 THz测得的频谱均为噪声,高频段区域的吸收系数大、信噪比低,故选取0.5～2 THz波段的吸收系数谱和折射率谱进行分析。发现明矾在该波段存在明显的特征吸收峰,可作为指纹特征用于物质识别。分别采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG Smoothing,SG平滑)、基线校正(Baseline)、归一化(Normalization)等方法进行光谱预处理,再结合偏最小二乘(partial least squares, PLS)对红薯淀粉中明矾含量建立预测模型。结果表明,采用原始光谱、 SG平滑、 Baseline、 Normalization等光谱数据建立PLS模型的最佳因子数(principal component factors)分别为3, 3, 3和2;校正集相关系数(r_c)分别为0.982, 0.980, 0.982和0.984;预测集相关系数(r_p)分别为0.982, 0.979, 0.982和0.987;校正集均方根误差(root mean square error of calibration, RMSEC)分别为0.011, 0.012, 0.012和0.011;预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.013, 0.014, 0.013和0.012;可知归一化预处理后建立PLS模型效果最佳。为对比分析线性(PLS)与非线性(LS-SVM)两种定量模型方法的预测精度,采用相同预处理方法后的红薯淀粉中明矾含量光谱数据建立最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)预测模型,选用径向基函数(RBF)作为核函数。结果表明,归一化预处理后建立LS-SVM模型效果最佳,其预测集均方根误差(RMSEP)为0.0047,预测集相关系数(r_p)为0.997 2。发现对红薯淀粉中明矾含量建立LS-SVM预测模型的稳定性更好、精确度更高。采用太赫兹时域光谱结合LS-SVM和PLS对红薯淀粉中明矾含量进行定量分析。结果表明,采用归一化预处理后的LS-SVM比PLS模型的预测效果更优,可能是红薯淀粉与明矾混合物中含有更多的非线性信息。研究表明,太赫兹时域光谱结合化学计量学方法可为红薯淀粉中明矾含量的定量分析提供快速精确的分析方法。     

基于衰减全反射式太赫兹时域光谱技术的食用油光谱特性研究

食用油是人类营养和能量的重要来源,为人体提供必需的脂肪酸,研究食用油在太赫兹波段光学特性,对食用油成分分析及品质评价具有重要价值。衰减全反射式太赫兹时域光谱技术是一种新型的太赫兹时域光谱技术,通过样品与倏逝波的相互作用,获取样品的太赫兹光谱。与透射式或反射式太赫兹时域光谱技术相比,该技术能有效地避免测量食用油等液体样品时样品池对光学参数的影响,并能获得样品的精确光学参数。分别利用透射式太赫兹时域光谱技术和衰减全反射式太赫兹时域光谱技术测量了大豆油的吸收光谱。结果表明,与透射式太赫兹时域光谱技术相比,衰减全反射式太赫兹时域光谱技术能更有效地提取大豆油的吸收系数、吸收峰分布等光学特性。进一步利用衰减全反射式太赫兹时域光谱技术研究了大豆油、核桃油、葡萄籽油在太赫兹波段的光学特性,获得了三种食用油在1~1.8 THz范围内的折射率谱和吸收光谱。利用密度泛函理论计算了食用油中四种主要成分(软脂酸、硬脂酸、油酸和亚油酸)在太赫兹波段的振动、转动模式,理论计算结果同实验测量结果吻合较好。研究表明,在太赫兹波段食用油的吸收峰与所含脂肪酸分子种类与含量有关,其主要来源为脂肪酸分子的低频振动和转动。研究成果对食用油成分定性定量分析及品质检测等具有指导意义。     

基于样片厚度精确估计的THz吸收系数谱算法

利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)提取物质在太赫兹波段的吸收系数谱是太赫兹应用的一个重要方面。由于样品的吸收系数与其厚度存在着复杂的非线性关系,而厚度又不便于直接准确测量,往往造成吸收系数谱的失真。根据Duvillaret等用于LiNbO3的厚度估计方法,改进了谷氨酰胺(Gln)与组氨酸(His)在0.3～2.6THz(1THz=1012 Hz)波段的吸收系数谱的测定和计算。为了说明改进后的吸收系数谱的合理性,设计了一系列实验对比了同种氨基酸在不同浓度下吸收系数的线性符合程度。结果表明,改进后计算出的氨基酸吸收系数与浓度之间存在更好的线性关系,符合Lambert-Beer定律的描述,这为进一步的定量分析奠定了基础。     

几种塑料的太赫兹光谱检测

利用太赫兹时域光谱技术测量了聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯、聚四氟乙烯和丙烯腈-丁二烯-苯乙烯的太赫兹透射谱,研究其在0.2~2.6 THz频段的光谱特性,得到了在室温氮气环境下这些材料的太赫兹吸收谱和折射率色散特性.发现这五种塑料在太赫兹波段的折射率和吸收系数差异显著,折射率分别在1.35~1.85之间,聚乙烯、聚丙烯、聚四氟乙烯吸收很小,相比之下聚氯乙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯吸收很大,这为塑料种类的鉴别及高太赫兹透过率塑料衬底选择提供了依据.     

几种塑料的太赫兹光谱检测

利用太赫兹时域光谱技术测量了聚乙烯、聚丙烯、聚氯乙烯、聚四氟乙烯和丙烯腈-丁二烯-苯乙烯的太赫兹透射谱,研究其在0.2～2.6THz频段的光谱特性,得到了在室温氮气环境下这些材料的太赫兹吸收谱和折射率色散特性.发现这五种塑料在太赫兹波段的折射率和吸收系数差异显著,折射率分别在1.35～1.85之间,聚乙烯、聚丙烯、聚四氟乙烯吸收很小,相比之下聚氯乙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯吸收很大,这为塑料种类的鉴别及高太赫兹透过率塑料衬底选择提供了依据.     

Zernike矩在橡胶添加剂太赫兹光谱定量分析中的应用研究

近年来,“绿色轮胎”发展备受关注。在绿色轮胎制造过程中需要多种橡胶添加剂,而橡胶添加剂的含量与绿色轮胎能否达标密切相关,因此,对轮胎橡胶中相关橡胶添加剂的定量检测具有重要意义。太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术已经成功应用于物质定量分析领域,但当定量分析对象为多组分混合物时,由于混合物光谱出现重叠和失真等原因,会导致定量分析结果不理想。针对此问题,将Zernike矩作为一种光谱预处理技术引入到橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量分析中,提出了基于Zernike矩结合支持向量回归（Zernike moment-support vector regression, ZM-SVR）的太赫兹光谱定量分析方法。首先,以影响绿色轮胎质量能否达标的三种橡胶添加剂氧化锌、白炭黑和2-巯基苯并噻唑（MBT）为定量检测对象,将3种橡胶添加剂与丁腈橡胶构成多组分混合物实验样本,并通过太赫兹时域光谱系统测得样本的太赫兹光谱;然后,对太赫兹光谱进行分析与处理,得到其吸收系数、消光系数和折射率3种光学参数后,将3种光学参数构建为样本的太赫兹三维光谱,并利用Zernike矩提取太赫兹三维光谱灰度图的特征信息;最后,利用支持向量回归建立样本太赫兹三维光谱灰度图特征信息和目标成分含量之间的定量模型,从而对混合物样本中目标成分含量进行分析。利用该方法得到的定量模型预测集相关系数均大于等于0.952 2,均方根误差均小于等于2.267 2%。为进一步验证该方法的有效性,将定量分析结果与常规方法PLS和SVR的结果进行了对比。对比发现,相比常规方法得到的定量分析结果,Zernike矩结合支持向量回归方法所得结果的准确性和稳定性均得到了明显提升。因此,Zernike矩结合支持向量回归方法为橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量检测提供了新思路,在绿色轮胎及橡胶的质量检测领域具有广阔应用前景。     

散射在太赫兹吸收谱定量分析中的应用研究

基于太赫兹光谱的物质成分定量分析是太赫兹技术重要的应用方向之一。但是当太赫兹波入射样品时,会与样品颗粒在微观尺度下发生散射效应,造成太赫兹波强度的衰减。因此实验测得的样品的太赫兹吸收谱主要由两部分组成,即样品本身对太赫兹波的吸收以及由散射效应造成的衰减。尤其是当样品的颗粒尺寸与太赫兹波的波长接近或可相比拟时,散射效应更为明显。在以往的太赫兹定量分析领域,往往仅考虑了Lambert-Beer定律,即物质对光的吸收与其浓度成线性变化的关系,而忽视了散射效应的作用,导致定量分析的准确度受到了限制。在对混合物样品的太赫兹波段散射效应进行分析的基础上,采用类比的方法,提出了混合物的太赫兹吸收谱模型,并通过一系列定量分析实验验证了该模型的有效性。在对多组混合物样品的定量分析实验中,定量分析误差普遍小于3%,较之仅考虑Lambert-Beer定律而言准确度得到了大幅提高,表明研究散射效应对提高太赫兹定量分析的准确度具有重要作用。     

基于LS-SVM和THz光谱技术的面粉中苯甲酸检测研究

面粉（小麦粉）是中国北方大部分地区的主食,苯甲酸是重要的酸型食品防腐剂,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间。但食用添加苯甲酸过量的小麦粉会对身体健康产生严重危害。太赫兹技术是一种新兴的检测技术,由于处于特殊的0.1～10 THz的太赫兹频段,在食品安全检测方面体现出了很强的应用潜力。主要致力于探索太赫兹光谱技术检测苯甲酸的合理性、可行性,利用太赫兹时域光谱技术对面粉中的食品添加剂苯甲酸进行实验研究。实验获取了面粉和苯甲酸的太赫兹时域光谱和频域光谱,其吸收系数显示苯甲酸的特征吸收峰在1.94 THz波段,面粉的太赫兹吸收系数几乎以一定的斜率增加,说明可以用THz-TDS（Terahertz time domain spectrum）技术对面粉中的苯甲酸进行特征识别。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,实验获取了面粉中掺杂不同百分比（质量分数）苯甲酸的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱。实验发现吸收峰幅度的变化是与苯甲酸的含量成正比的,苯甲酸含量增加吸收峰幅度变大。首先探索了不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑校正、多元散射校正、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正之后,建立相应的PLS (partial least squares)模型以选择最优预处理方法。然后分别建立苯甲酸浓度和太赫兹吸收系数的MLR (multiple linear regression)、PLS和LS-SVM（partial least squares support vector machines）回归模型,并对比分析不同模型的优劣。将光谱数据归一化后建立的PLS模型更具有优势,预测相关系数R_p为0.979,预测均方根误差RMSEP为1.30%。LS-SVM与PLS和MLR模型相比,LS-SVM模型可以获得更好的建模结果,LS-SVM的预测相关系数R_p为0.987,预测均方根误差RMSEP为1.10%。利用MLR方法仅使用1.946和1.869 THz两个波段点进行建模,建模效果预测相关系数R_p为0.955,预测均方根误差RMSEP为1.90%。通过该研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,也为其他类型的添加剂的检测提供了方法指导,对促进面粉行业的健康发展具有重要的意义。     

红薯淀粉中添加剂明矾的定性和定量太赫兹时域光谱技术检测

应用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对红薯淀粉中的添加剂明矾进行了实验研究,获得了红薯淀粉和明矾的太赫兹时域光谱和频域光谱,通过计算得到二者的吸收系数谱和折射率谱,吸收系数谱显示明矾在太赫兹波段有明显的特征吸收峰,可以用THz-TDS技术对淀粉中的明矾进行特征识别。实验获得了红薯淀粉中掺杂不同百分比(质量分数)明矾的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱和折射率谱,发现随着明矾含量的增加吸收峰的幅度下降,折射率逐渐下降,说明THz-TDS技术可以用于淀粉中明矾的定性识别和定量检测。     

无机盐混合溶液的太赫兹光谱定量分析

太赫兹生物医学是当前光谱研究领域的前沿热点,其主要难点在于如何在有效避免水分干扰的同时,实现复杂生物体系组分的精准分析。太赫兹光谱产生于分子振动的信息,其吸收谱较弱,吸收峰严重重叠,且多组分复杂样品的太赫兹光谱往往不是各组分光谱的简单叠加,难以用传统的峰高、峰面积标定技术进行定量计算。但采用多元校正技术可以方便地实现太赫兹光谱的定量分析,使太赫兹光谱成为一种快速、简便且适用范围广泛的分析技术。以KCl和NaCl的无机盐混合体系为典型研究体系,两种组分的浓度范围均为0.1～2 mol·L-1,浓度间隔为0.1 mol·L-1。获取20组浓度配比不同的混合溶液的吸收系数和折射率,巧妙利用水溶液体系中无机金属离子的水合氢键作用,由此采集无机盐溶液体系的太赫兹时域光谱,提取各组分的特征信息,建立多尺度数据驱动的定量分析模型,有望实现水溶液中无机金属离子的定量分析。针对太赫兹光谱数据规模大、基质干扰强及数据关联复杂等特点,构建复杂二维小波变换、多变量筛选、贝叶斯数据挖掘、深度学习和数据关联性分析技术为一体的算法数据库,由此构建基于多尺度数据驱动的太赫兹光谱解析方法。论文依据正交实验的原则,构建具备良好数据结构特征的混合溶液数据集,引导后续的光谱解析方法准确提取无机金属离子水合氢键信息。在此基础上,发展自适应算法,寻找光谱数据变量与浓度间的关系,并采用变量筛选技术,从原始光谱数据中提取无机盐水合氢键的特征信息,最终构建浓度与特征信息之间的数据驱动模型。计算结果表明,KCl和NaCl组分的预测误差分别为8.0%和9.1%,能有效满足大部分应用的检测精度要求。多尺度数据驱动模型方法充分利用太赫兹光谱信号的时域和频域多尺度特性,实现数据预处理与多元校正的一体化运算以避免重要信息丢失,具备高度自适应特征。因此,基于数据驱动建模的太赫兹光谱分析新方法为太赫兹生物医学研究提供了新思路。     

表面粗糙样品的太赫兹光谱参数提取方法研究

很多物质在太赫兹波段内的光谱参数具有指纹特征,这是太赫兹技术在安检等众多领域有所应用的基础。但是,目前常用的太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术提取物质光学参数的Duvillaret算法,要求样品上下表面平行且充分光滑。然而在很多有潜力的实际应用场合中,尤其是对于固体样品,表面粗糙度不可避免,并且不能使用模具压片等实验室制样手段来保证其表面的平行光滑特性,由此需要一种不受样品表面粗糙度影响且更具有普适性的光学参数提取算法来增加太赫兹时域光谱技术在实际场合下的应用能力。分析了太赫兹波透射表面粗糙样品的光程,建立了包含有样品粗糙度、折射率和消光系数的表面粗糙样品太赫兹透射模型,在已知粗糙度及平均厚度的条件下,提取出在太赫兹波段有特征吸收的表面粗糙样品的折射率和吸收系数,验证了此透射模型的适用性。首先,选择在太赫兹波段有特征吸收的α-乳糖和L-组氨酸作为实验材料,制作了质量分数和密度相同的表面粗糙样品和光滑样品,并在太赫兹时域光谱系统中获取它们的太赫兹透射实验数据;然后,利用建立的透射模型从实验数据中提取出了表面粗糙α-乳糖和L-组氨酸样品的折射率和吸收系数;最后,为衡量透射模型提取结果的优劣性,把Duvillaret算法作为另一种光学参数提取的参照方法,将本模型算法、Duvillaret算法对表面粗糙样品的提取结果分别与从平行光滑样品中提取的标准结果进行比较,计算两种提取方式与标准值之间的均方根误差(RMSE)。比较结果表明,相比于Duvillaret算法,本透射模型方法所提取出的表面粗糙样品的折射率和吸收系数与标准值之间偏差更小,在一定程度上减少了粗糙度对提取结果的影响,具有更高的精确度。因此,在已知表面粗糙样品的粗糙度以及平均厚度的条件下,利用此模型可较为精确地在太赫兹时域光谱系统中提取出物质的光学参数。此研究结果将有力推进太赫兹波光学参数提取技术的实际应用。     

不同温度的牛血清白蛋白的太赫兹光谱研究

利用太赫兹时域光谱技术，测量了加热到298，308，328和348 K的牛血清白蛋白(BSA)固体样本的低频光谱，测量过程中获得了BSA样本的折射系数曲线、吸收系数曲线。由于BSA样本的THz折射系数和吸收系数光谱曲线存在重叠现象，采用主成分分析法对BSA样本的折射系数、吸收系数、复介电系数虚部及介电损耗角正切，共四个太赫兹光谱参数进行分析，发现样本未变性前，介电损耗角的正切与牛血清白蛋白样本的温度最相关，相关系数达到99.76%。采用模糊聚类方法区分变性前后的BSA固体样本，建立不同温度的BSA模糊识别模型，发现可以将未变性的样本与已经变性的样本区分开，为检测不同温度蛋白质特性的太赫兹光谱法提供新的途径。     

交联聚苯乙烯的太赫兹光谱特性

交联聚苯乙烯是一种热固性塑料,具有优异的介电特性和耐高压击穿能力等特性。采用基于太赫兹波空气电离相干探测法(THz-ABCD)的太赫兹时域光谱系统,测量了交联聚苯乙烯和聚苯乙烯样品在太赫兹的光谱特性,得到了其在2~13 THz频段的吸收系数、折射率等光学参数。研究结果表明:交联聚苯乙烯和聚苯乙烯的吸收谱形状相似,在6.6,9.8和12.25 THz等处存在多个吸收峰,但是交联聚苯乙烯的吸收系数在12 THz以下高于聚苯乙烯,在12 THz以上低于聚苯乙烯;交联聚苯乙烯的折射率高于聚苯乙烯,聚苯乙烯的折射率在1.58~1.59之间,交联聚苯乙烯的折射率在1.59~1.62之间。     

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

基于太赫兹技术的植物叶片水分检测初步研究

叶片含水量是植物健康状况的重要衡量指标之一。太赫兹波处于红外和微波之间,对样品水分变化非常敏感,当太赫兹光谱穿透含水丰富的叶片时,叶片中水分等物质能对太赫兹光谱产生强烈的吸收,根据叶片不同位置处水分含量的不同,能利用太赫兹光谱技术对植物叶片进行成像。本研究利用太赫兹技术检测植物叶片的水分含量,初步探讨植物叶片中水分和太赫兹成像的相关关系。实验采集离体绿萝叶片,每隔一定时间通过太赫兹光谱仪对叶片逐点扫描,获取叶片每一点的太赫兹时域光谱数据,经过傅里叶变换得到对应频域光谱,提取时域幅值的光谱参数以及特定频域光谱,对植物叶片图像进行重构,获取植物叶片的二维图像。结果表明,不同频率下,绿萝离体叶片的太赫兹二维图像呈现明显差异,叶肉与叶脉中水分含量不同,对太赫兹波的吸收也不同,根据图像,能清晰显示植物叶片叶肉与叶脉部位的水分含量差异。通过叶片时域幅值的平均值、叶片频域平均值与叶片水分含量建立相应的回归模型,时域最小幅值光谱与水分含量建立的最佳模型预测相关性达0.989 1,预测均方根误差为0.024 4 g。研究表明太赫兹技术用于植物叶片的水分含量检测具有较好的研究潜力。     

基于太赫兹时域光谱技术的红木分类识别

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性,因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。相比于传统方法,太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性,在红木的分类识别中有较大的应用潜力。选用5种红木（巴里黄檀、奥氏黄檀、大叶紫檀、小叶紫檀、交趾黄檀）作为试验样品木材。利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱,通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换,得到木材太赫兹频域光谱,并对太赫兹时域光谱提取光学参数,分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱,结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异,在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同,在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同,能够直观地展示出各种类木材之间的区别,表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。利用连续投影算法（SPA）提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率,对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点,频段占比10.77%;对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点,频段占比4.62%。分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机（SVM）红木分类模型,并对各模型分类结果进行对比。实验结果表明,THz-TDS具有良好的木材识别效果,基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能,总体分类准确率分别达到了94%和96%,能够准确对红木种类进行分类识别。利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别,为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案,能够作为近红外光谱木材检测方法的补充,同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。