白光LED用荧光粉SrAl_2Si_2O_8∶Eu~(2+)合成条件优化研究

Sr_(0.975)Al_2Si_2O_8∶Eu_(0.025)~(2+)系列荧光粉利用高温固相法合成,系统研究了预烧温度、预烧时间、烧成温度和助溶剂硼酸的量对荧光体晶体结构和发光性能的影响;研究结果表明,各试样均为单斜晶系SrAl_2Si_2O_8,荧光体的X射线衍射强度、荧光体的晶粒尺寸及荧光体的发射强度,均随着预烧温度、预烧时间、烧成温度和助溶剂硼酸量的增加,呈先增加后减小的变化趋势。当预烧温度为1000℃,预烧时间为150 min,烧成温度为1250℃,助溶剂硼酸的量为6wt%,制得的荧光体Sr_(0.975)Al_2Si_2O_8∶Eu_(0.025)~(2+)的发光强度最强,优化了合成条件。     

基于Landsat的合肥市城市扩张研究

城市扩张及其驱动力分析在协调城市扩张与土地资源保护的矛盾、促进城市可持续发展中具有重要作用.以合肥市1996,1999,2002,2005,2008,2011,2014年Landsat影像为数据源,采用监督分类方法获取合肥市城市用地时空分布定量信息,从城市面积变化、形态变化和重心迁移3个方面分析合肥市城市扩张情况,并结合自然环境、经济发展、人口增长、交通建设、政府行为等影响因子对合肥市城市发展的驱动力进行分析.结果表明:1996～2014年合肥市城市用地面积扩张286.09km~2,扩张率为394.7%,扩张速度为15.89km~2·a~(-1).近20a来,合肥市在外形上逐渐趋于狭长,以向西南扩张为主,并呈现以交通线为主的星形扩张,城区扩张亦十分明显.驱动力分析得出合肥市扩张的主要影响因子为人口增长与经济发展.     

二氧化钒/泡沫镍—体化电极材料的制备及其电化学特性研究

采用五氧化二钒,草酸和泡沫镍作为原料,经一步水热反应法,成功制备出二氧化钒/泡沫镍一体化电极.X-射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)用来表征二氧化钒/泡沫镍电极材料的物相和形貌.结果显示,当草酸浓度为0.1 mol·L-1时,制备的二氧化钒具有纳米片状结构,其厚度为80 ～ 140 nm.电化学结果显示,二氧化钒/泡沫镍一体化电极材料,其比电容高达3.99 F·cm-2(在电流密度为1 mA·cm-2),这是由于生长在泡沫镍上片状二氧化钒具有高的比表面积.经过2000次的循环后,二氧化钒/泡沫镍电极的比电容仅损失9.95;,显示很好的循环稳定性.     

插值与逼近混合的三重细分法

提出了一种新的四点三重插值曲线细分法和一种含参数的三次B-样条曲线细分法,利用提出的这两种曲线细分方法得到了一种插值与逼近混合的三重曲线细分法。 这种混合细分法将插值细分和逼近细分统一为同一格式。 给出了这种混合细分法的几何解释,分析了其连续性, 并将其推广到曲面情形,提出了四边形网格上的1-9插值曲面细分法和张量积三次B-样条曲面细分法。利用这两种曲面细分法,得到了插值与逼近相混合的三重曲面细分法,并分析了其连续性。 数值实例表明,方法是合理有效的。     

瞬态信号的小波变换波达方向估计

针对瞬态信号方位估计问题,提出了基于连续小波变换的多重信号分类测向算法(CWT_MUSIC)。首先由信号特征确定小波尺度参数,构造Morlet小波,对信号进行小波变换,利用获得的小波变换系数建立多分辨时频阵列信号模型,并据此模型设计基于子空间的MUSIC算法以实现瞬态信号的波达方向估计;然后对该算法的多分辨与误差性能进行分析,最后仿真实验和实际爆炸试验验证了所提出的CWT_MUSIC算法能有效地提高空间谱的分辨率和DOA估计性能。     

复混肥中磷元素的激光诱导击穿光谱多元线性定量分析

复混肥成分的快速、原位检测对化肥的生产过程、产品质量控制具有重要的意义。在化肥企业生产中,实验室进行分析,检测时间长,无法实现线上检测。与复混肥成分现有检测方法相比,激光诱导击穿光谱(LIBS)检测时间只需几分钟、一次测量可完成复混肥成分检测、几乎无需样品预处理,将该技术用于复混肥成分快速、现场检测非常合适。搭建LIBS系统, 激光器(100 mJ, 1 064 nm, 1 Hz)输出的激光束经45°反射镜由水平转为垂直方向,经焦距为40 mm的透镜聚焦至旋转台上的复混肥样品表面,产生激光等离子体。激光器的调Q信号控制光纤光谱仪(Avantes, 195～500 nm)采集信号,设置光谱延迟时间为1.28 μs,采集时间为1.05 ms,最终获取复混肥样品LIBS光谱。20个复混肥样品由安徽徽隆集团提供,磷元素的参考值由企业采用国家标准方法测量。将复混肥样品粉碎过筛取3 g,采用压片机在8 MPa下压制成形。实验中,使用小型风扇吹扫复混肥样品表面,形成稳定气流,每个样品重复测量10次,每次测量平均20个脉冲,以减小样品不均匀性。其中,15个样品用于定标回归模型的建立,五个样品用于检验定标模型的适用性。复混肥是一种成分复杂的混合物,其中氮、磷、钾均以化合物存在。传统的LIBS定量方法是基于待测元素单条谱线强度,未考虑其他元素影响,降低了定量结果的准确性。将LIBS技术和多元线性回归法结合用于分析复混肥中磷元素浓度。选取磷元素的三条特征谱线即213.6,214.9和215.4 nm。磷矿中硅元素含量基本不变,且硅元素在磷的谱线附近存在多条谱线,如212.4,220.8,221.1和221.7 nm。分别采用一元、二元、三元和四元线性回归法建立校准曲线。结果表明,采用P Ⅰ: 214.9 nm谱线强度作自变量建立一元线性回归,LIBS预测值与参考浓度的相关系数仅为0.083,无法满足磷元素的定量分析要求。当采用P Ⅰ: 214.9 nm谱线强度和三条特征谱线之和(P Ⅰ: 213.6, 214.9和215.4 nm)作自变量建立二元线性回归拟合时,相关系数提高到0.856,平均绝对误差由1.32%减小到0.16%。在二元线性回归中引入Si Ⅰ: 212.4 nm谱线强度,建立三元线性回归,相关系数为0.869。为进一步提高磷元素浓度测量的准确性,建立四元线性回归方程,将Si Ⅰ: 212.4,220.8,221.1和221.7 nm谱线强度之和作为自变量加入三元线性回归,相关系数提高到0.980,且15个定标样品的相对误差范围为0.06%～1.31%,而验证样品为0.13%～1.26%,这说明采用四元线性回归定标法可提高复混肥中磷元素浓度测量的准确性。     

基于反向传播神经网络的激光诱导荧光光谱塑料分类识别方法研究

塑料具有成本低、质量好,可塑性强等优点被广泛用于生产生活等领域,但废弃塑料处置不当容易引发二次污染。回收再利用有望成为解决废弃塑料污染问题的关键手段,其前提是对废料的准确分选。传统分选手段耗费时间,效率低下,难以实现废弃塑料的快速、经济、有效分类。激光诱导荧光技术是一种快速灵敏的光谱检测技术。具有操作简便,检测效率高,样品使用量小等优点常被应用于水体、土壤中油类,多环芳烃等有机污染物的快速识别与定量分析。利用激光诱导荧光技术可以快速采集不同塑料的荧光光谱,结合相应的模式识别算法,可实现塑料材质的快速准确识别。实验采集了8种塑料（ABS,HDPE,PA66,PLA,PP,PET,PS,PVC）共358组激光诱导荧光光谱,依据特征峰信息构建358×10的光谱矩阵。利用主成份分析法削减原光谱矩阵中的线性相关量,提高数据精度。结果显示前3个主成分的累计方差贡献值达98.085%,足以表征原光谱矩阵的主要信息。将降维的主成分PC1, PC2, PC3作为输入进行光谱分类,其中同种塑料光谱聚合度高,元素构成不同的塑料如PA66,PLA,HDPE和PVC的光谱分离度较好,而元素构成相同的塑料如PET和PLA的光谱分离度较差。PCA算法并不能准确的对未知塑料进行识别。BP-神经网络具有收敛速度快,预测精度高等特点被广泛用于模式识别和分类研究。将经PCA算法得到的简化特征矩阵作为BP-神经网络算法的输入集,其中随机抽取256组数据作为BP-神经网络算法模型的训练集,剩余的102组数据作为模型检测集。BP神经网络的隐藏层设定值为1,激活函数选择双极性Sigmoid函数,输出层为8种塑料样品。识别结果显示,102组数据中只有一组HDPE光谱数据被错识为PS,其余101组数据全部正确识别。8种塑料荧光光谱的综合识别准确率达到99%。研究结果表明激光诱导荧光技术结合BP-神经网络算法可实现不同材质塑料的快速准确识别。为实现废弃塑料的自动化智能分选,降低回收成本,减少废弃塑料危害提供新的参考。     

Sparre Andersen风险模型破产时刻和破产赤字的联合密度函数

假设索赔额服从指数分布时,在普通更新风险模型中,应用Kendall等式,给出破产时刻的密度函数.然后使用概率方法得到普通更新风险模型和延迟更新风险模型中破产时刻和破产赤字的联合密度函数的解析表达式.最后考虑了当索赔间隔时间为Erlang(2)分布的数值例子,并绘图给予了说明.     

MoO3/TiO2复合催化剂的制备及光活性

以商业锐钛矿TiO2和钼酸铵水溶液作为前驱体,利用浸渍-焙烧的方法制备了MoO3与TiO2不同质量比率的MoO3/TiO2复合光催化剂.采用X射线衍射、高分辨透射电镜和紫外-可见漫反射对其进行了表征.以甲基橙为光催化反应的模型化合物,评价了其紫外光催化活性和MoO3/TiO2复合光催化剂的紫外产氢活性.通过添加各种自由基清除剂研究了甲基橙在光催化反应过程中的活性物种.结果表明:与纯的MoO3和TiO2相比,20; MoOJTiO2光催化剂在400 ～ 700 nm区域具有更强的光吸收性能并且吸收带边向长波方向移动.在所有MoO3/TiO2样品中,20; MoO3/TiO2光催化剂具有最高的紫外光活性.·OH,h+,·O2-和H2O2,特别是h+,共同支配了甲基橙的光催化降解过程.     

湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究

光进入水体中,经反射、 散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、 化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14 μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05 μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。