质谱离子源技术用于电化学反应机理研究的进展

电化学反应是连续的动态变化过程,伴随着瞬时中间体和复杂结构物质的产生,因此,精确而有效地捕捉反应过程中的一系列产物,有助于准确推导其电化学反应机理,进而优化反应条件,提高反应效率.目前,主流的电化学在线监测技术包括光谱法、循环伏安法和线性极化曲线等,这些方法能够胜任反应过程中大部分物质的结构及组成变化检测,然而,为了更加系统和精确地掌握电化学反应过程中所有产物的信息,仍需进一步拓展实时、原位反应监测技术.质谱具有灵敏度高、选择性好、分析速度快、可以结构解析等特点,是一种理想的电化学反应研究手段.近年来,采用质谱法研究电化学反应机理的报道越来越多,尤其是采用以电喷雾离子源（Electrospray Ionization,ESI）及其衍生离子源为代表的常压离子源对电化学反应过程进行实时、原位监测已经成为研究热点.本综述主要介绍了近期发表的电化学-质谱联用技术,详细描述了其针对不同类型电化学反应监测要求而设计和开发的电化学离子源装置.     

一类非线性偏微分方程的数值解法

定义了再生核空间,在再生核空间中给出了一类带初、边值条件的非线性偏微分方程的数值解法,并给出了算法实例.     

超长腔碳纳米管锁模多波长掺镱光纤激光器

报道了一种超长腔碳纳米管锁模多波长掺镱光纤激光器, 光纤激光器的总长度为1021.2 m. 实验得到了噪声型孤子和孤子雨两种类型的多波长锁模脉冲, 重复频率均为199.8 kHz. 孤子雨具有更高的输出功率和单脉冲能量, 分别为40.3 mW和201.5 nJ, 对应的脉冲宽度为102.5 ns.     

GaAs/AlAs量子阱中受主束缚能和光致发光

从实验和理论上,研究了量子限制效应对GaAs/AlAs多量子阱中受主对重空穴束缚能的影响。实验中所用的样品是通过分子束外延生长的一系列GaAs/AlAs多量子阱,量子阱宽度为3~20nm,并且在量子阱中央进行了浅受主Be原子的δ-掺杂。在4,20,40,80,120K不同温度下,分别对上述样品进行了光致发光谱测量,观察到了受主束缚激子从基态到激发态的两空穴跃迁,并且从实验上测得了在不同量子阱宽度下受主的束缚能。理论上应用量子力学中的变分原理,数值计算了受主对重空穴束缚能随量子阱宽度的变化关系,比较发现,理论计算和实验结果符合地较好。     

自动记录干涉条纹数目装置的研制

针对大学物理实验——迈克耳逊干涉仪的原理与使用实验中,实验观察人员记录大量干涉条纹数目过程中存在较大人为误差的实际状况,研制了一套能够自动记录条纹数目的实验装置,切实解决了实验过程中的人为误差问题,提高了实验的准确性。装置具有设计原理简单巧妙、使用方便、成本低廉的特点,有很好的推广前景。     

基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究

多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱和拉曼(Raman)散射光谱两种技术手段测量了火星表面主要矿物(硅酸盐、硫酸盐、碳酸盐)的光谱特征曲线,并对获取的光谱数据进行基线校正、Savitzky-Golay平滑以及标准矢量归一化(SNV)等必要的数据预处理。根据光谱特征,首先选取样品Vis-NIR和Raman数据信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR：430～2 430 nm,Raman：130～1 100 cm-1),然后运用软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)分别建立基于Vis-NIR,Raman及两者融合(累加融合、串联融合)的矿物聚类分析模型。采用SIMCA算法的矿物聚类准确率由单一光谱建模的72.6%(Vis-NIR),90.7%(Raman)提升为融合建模的96.3%(累加融合)和98.1%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的68.9%(Vis-NIR),72.9%(Raman)提升为融合后的80.3%(累加融合)和92.6%(串联融合)。实验结果表明：光谱融合能够发挥Vis-NIR,Raman各自的数据优势,所建火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。该研究为我国火星探测任务奠定了岩石分类方法基础。     

白矮主序双星光谱的卷积特征提取

通过卷积运算提取白矮主序双星的光谱特征是提高识别精度的有效手段。通过设计一维卷积神经网络,以判别学习的方式从大量混合光谱中拟合出具有稳定分布的12个卷积核,有效提取白矮主序双星的卷积特征。通过引入相对松弛的光谱类别先验分布,提出反贝叶斯学习策略以解决由于光谱抽样有偏带来的问题,显著提高识别精度。通过比较光谱在不同信噪比下的交叉熵测试误差,分析卷积特征的提取过程对光谱信噪比的鲁棒性。实验发现,基于反贝叶斯学习策略的一维卷积神经网络对白矮主序双星的识别准确率达到99.0(±0.3),超过了经典的PCA+SVM模型。卷积特征谱的池化过程以降低光谱分辨率的形式缓解了光谱噪声对识别精度的影响。当信噪比小于3时,必须通过增加模型在光谱上的迭代次数以形成稳定的卷积核;当信噪比介于3与6之间时,光谱卷积特征较为稳定;当信噪比大于6时,光谱卷积特征的稳定性显著上升,信噪比对于模型识别精度带来的影响可以忽略。     

恒星低质量光谱的连续谱拟合方法

恒星的连续谱是由于黑体辐射导致的光辐射强度随波长(频率)连续光滑变化的光谱。每条观测到的光谱数据中都会包含连续谱、谱线和噪声。恒星的分类主要是依据光谱的谱线、连续谱的相对强度以及光谱的其他特征。恒星连续谱的分布以及谱线的轮廓是由恒星大气内的物理因素决定的,也可以根据连续谱及谱线对恒星大气的物理参数进行估计。因而处理光谱的主要问题就是提取连续谱,并且通过归一化进行谱线的提取。恒星连续谱提取的算法主要有多项式逼近、中值滤波、形态滤波以及小波滤波等,但是这些方法对于低质量光谱处理的鲁棒性不是很好,因此有必要研究一种新的算法对低质量光谱的连续谱进行提取。在仔细分析恒星低质量连续谱的基础上,提出一种基于蒙特卡罗方法的低质量恒星连续谱拟合方法。该方法对恒星光谱筛选过程中不在范围内的点利用蒙特卡罗均匀分布进行自动插值,让每一个波长都对应一个流量点,然后对这些流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。为了验证算法对不同信噪比的低质量光谱连续谱提取的鲁棒性,利用不同的信噪比在原始光谱中加入不同的高斯白噪声对低质量光谱进行模拟。结果表明蒙特卡罗算法对不同信噪比的低质量光谱的拟合具有较高的精度与较强的鲁棒性。     

薄膜厚度对ZnO:Y薄膜结构及光电特性影响

室温下采用射频磁控溅射法在玻璃衬底上制备出了具有良好附着性、低电阻率和高透过率的新型ZnO∶Y(ZnO掺杂Y2O3,简称ZnO∶Y)透明导电薄膜。研究了薄膜厚度对ZnO∶Y薄膜结构、光电特性的影响。结果表明:不同厚度的ZnO∶Y薄膜均为多晶薄膜,具有ZnO六角纤锌矿结构,最佳取向为(002)方向。随薄膜厚度增加,其电阻率减小,当薄膜厚度增至800 nm时,其电阻率为8.36×10-4Ω.cm,迁移率为15.3 cm2.V-1.s-1,载流子浓度为4.88×1020cm-3。不同厚度的薄膜在可见光范围内平均透过率均为90%以上,当薄膜厚度从200 nm增加到800 nm时,薄膜禁带宽度从3.68 eV减小到3.61 eV。     

过冷Fe85Ni15熔体的结构及动力学研究

基于嵌入原子势（EAM）,采用分子动力学（MD）模拟的方法探讨了过冷液态Fe₈₅Ni₁₅合金的微观结构及动力学性质.对B-T结构因子（SF）与相对长度（Correlation length）的分析发现:Fe₈₅Ni₁₅熔体具有相分离的趋势,但不十分明显.配位数（CN）及F-Z结构因子的计算结果证实了体系的短程序对应着二十面体结构.均方位移（MSD）的计算结果表明:Fe₈₅Ni₁₅合金属于脆性液体.将获得的扩散激活能与其它合金系进行对比发现扩散激活能并不能反映熔体的玻璃形成能力,熔体中的二十面体结构不利于非晶的形成.