BaSO4-CaCO3-CaF2基高发射率建筑保温隔热涂料的制备研究

以自制BaSO4-CaCO3-CaF2为功能填料,水性丙烯酸乳液为成膜物质,钛白粉和滑石粉为体质颜料,辅以多种功能助剂,按一定配比混合经搅拌和球磨制得高发射率建筑保温隔热涂料.采用XRD、FT-IR及光谱发射率等手段分析表征了功能填料的结构和红外功能特性,研究了钛白粉添加量、功能填料添加量及搅拌时间分别对涂料太阳光反射比、隔热温差及稳定性的影响,优化了涂料最佳配比.结果表明:功能填料在7～20μm波段内平均发射率为0.89;钛白粉和功能填料添加量分别为16;和30;,搅拌时间为23 h时,涂层隔热温差可达18.4℃,涂料红外光谱发射率最高可达0.93,在7～20 μm波段内平均发射率为0.90,涂层具有良好的保温隔热效果.     

基于BPLT模型的小麦叶片背景扣除方法的研究

为准确且无损测定小麦叶片的反射光谱,研究了不同背景对叶片表面反射光谱的影响,在400～1 000 nm波段范围测定了小麦叶片8种背景下的反射光谱以及叶绿素含量。以PLATE模型为基础,首次提出了BPLT(background plate)模型,扣除由不同背景导致的叶片反射光谱的变化。模型以背景下叶片的反射率R₀,不同背景反射率σ为输入,空气和致密叶片的界面反射比R₁₂,致密叶片和空气的界面反射比R₂₁,致密叶片的透射系数τ三参数中间变量,得到最终无背景时叶片反射率R值的2-3-1模型。采用方差分析法(analysis of variance, ANOVA)进行了BPLT模型验证,对比分析了背景扣除前后10种叶绿素指数值的变化。结果表明,当反演的确定系数DC(determination coefficients)>0.90且残差平方和SSE<1时,反演的灵敏度较高,对小麦叶片不同叶绿素浓度的背景扣除有着较好的效果;采用BPLT模型背景扣除后,背景因素所占的百分比低于5%;优选了NDI&MCARI的函数关系,NDI&MCARI的斜率和叶绿素浓度的R2由背景扣除前的0.847 4提高到背景扣除后的0.977 8。为真实测定不同背景下小麦叶片的反射光谱提供了依据。     

红外光谱和逐步判别分析法应用于油菜籽的研究

用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和逐步判别分析法对油菜籽的品种和产地进行鉴别研究。测试了来自5个产地17个油菜籽品种188份油菜籽皮样品的红外光谱,按产地和品种选择训练样本,每个品种选择5份为训练样本,剩下的作为测试样本,选择1 800～950 cm-1范围的光谱信息,在SPSS20.0的判别分析模块中采用逐步法,Fisher线性判别准则,分别建立油菜籽品种和产地的鉴别模型来判别样品的品种和产地;比较了逐步判别分析中五种筛选建模信息的算法所建立的模型对实验样品品种和产地的鉴别效果。基于油菜籽皮红外光谱信息的品种判别分析,五种筛选变量的算法所建立的模型都能较好的识别油菜籽的品种,“Wilks’ Lambda”法所建模型的识别效果最好,判别正确率为97.9%。基于油菜籽皮红外光谱信息的产地判别分析,五种筛选变量的算法所建立的产地判别模型也都能较好的识别油菜籽的产地,“Unexplained variance”法所建模型的识别效果最好,判别正确率为98.4%。研究结果表明,基于油菜籽皮中红外光谱信息的品种和产地判别分析,有望成为油菜籽品种和产地鉴别的方法。     

基于波谱技术的茶树生长与茶叶品质信息快速检测研究进展

波谱技术快速获取茶树生长和茶叶品质信息对提高茶叶生产信息化、产业化水平,保障茶叶品质和安全具有重要意义。阐述了波谱技术在茶树生长和茶叶品质信息快速检测的研究进展和发展趋势。重点介绍了红外光谱,荧光光谱、拉曼光谱、质谱等在茶树生长信息获取(氮、叶绿素、病虫害信息等)、茶叶品种分类、茶叶分级、茶叶内部品质检测(茶多酚、儿茶素、咖啡碱、氨基酸、农药残留等)、茶饮料和加工品的品质检测以及相关检测设备等方面的研究进展和应用情况,简述了茶树生长信息获取方法、传感仪器和产业化应用的研究和发展趋势。选择合适的预处理和化学计量学方法能有效增加模型效果,减少冗余数据,为基于波谱技术便携式仪器的开发提供可能。基于波谱技术便携式仪器和在线检测仪器开发仍是今后实现该技术应用和推广的重点。首次介绍了波谱技术在茶叶生产加工领域的应用成果和研究进展,涵盖茶树生长、茶叶加工、茶叶和茶加工品品质安全等多方面内容,并论述波谱技术在茶叶产业应用存在问题和将来发展趋势。     

基于红外光谱的苹果叶病害的快速诊断

基于傅里叶变换红外光谱技术,利用光谱检索的方法对苹果叶病害进行病害类型的鉴别研究。测试了正常苹果叶片和4种病害叶片共75份样本的红外光谱,光谱显示,各类样品的红外光谱非常相似,主要由纤维素、木质素、蛋白质和脂类的吸收带组成。利用omnic8.5软件依次建立了由每类样品的平均红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱组成的光谱库Lib1、Lib2、Lib3。各样品红外光谱分别与光谱库Lib1进行专家检索和绝对微分差算法检索,专家检索的正确率为80%,绝对微分差检索的正确率为82.7%。各样品红外光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱分别与光谱库Lib2、Lib3在全谱范围进行绝对微分差检索,基于一阶导数光谱的检索正确率为93.3%,二阶导数光谱的检索正确率为82.7%。结果表明:基于一阶导数红外光谱的绝对微分差算法的检索更适合于苹果叶病害的鉴别。基于红外光谱技术的光谱检索的方法能较好地鉴别苹果叶病害,有望成为简便、快捷、低成本的植物病害的鉴别方法。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

铁铬合金团簇点阵中与成分相关的磁性耦合

本文采用气相团簇束流沉积法制备了不同铁铬比的铁铬合金密集团簇点阵,研究了团簇点阵中复杂的多相结构和各种耦合效应.当合金中铬含量较大时,在团簇中能够观测到一种晶格失配的类四方结构,这种结构的出现导致了不同铁铬比的合金团簇中交换偏置效应的不同.随着铬的含量增加,合金团簇的交换偏置场减小,而团簇间的偶极相互作用增强.在合金团簇的铁磁-超顺磁转变温度以上,能明显观察到在类四方结构团簇中有更大的残存矫顽力与剩磁.在场冷条件下,对矫顽力和偏置场随温度变化的研究表明含有更多类四方结构的合金团簇有更好的热稳定性和更大的各向异性.     

The influence of thermally assisted tunneling on the performance of charge trapping memory

We evaluate the influence of the thermally assisted tunneling (TAT) mechanism on charge trapping memory (CTM) cell performance by numerical simulation, and comprehensively analyse the effects of the temperature, trap depth, distribution of trapped charge, gate voltage and parameters of TAT on erasing/programming speed and retention performance. TAT is an indispensable mechanism in CTM that can increase the detrapping probability of trapped charge. Our results reveal that the TAT effect causes the sensitivity of cell performance to temperature and it could affect the operational speed, especially for the erasing operation. The results show that the retention performance degrades compared with when the TAT mechanism is ignored.     

基于高光谱成像技术的番茄茎秆灰霉病早期诊断研究

共采集了112个番茄茎秆高光谱数据（光谱范围400～1 030 nm）,结合图像处理和化学计量学方法建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断模型。应用偏最小二乘法（PLS）模型的隐含变量载荷分布选取了七个特征波长（EW）,并建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断的最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型。结果表明,经过变量标准化（SNV）及多元散射校正（MSC）预处理所建立的EW-LS-SVM模型获得了满意的判别效果,且优于全波段的PLS模型。说明高光谱成像技术进行番茄茎秆灰霉病的早期诊断是可行的,为番茄病害早期诊断和预警提供了新的方法。