基于人体血清荧光光谱和改进变量选择方法对血糖浓度测定的研究

利用人体血清240 nm激发波长荧光光谱在220～900 nm波段针对血糖浓度进行建模分析。在模拟退火算法和偏最小二乘算法的基础上进行建模波长变量筛选方法的改进。基于变量入选模型统计频率和无关变量消除法,分别进行了波长的初选和精选过程。同时,加入了主成分数自适应特性等加快收敛速度、减小计算量的措施。该模型对比了线性、三次样条函数、高斯函数作为偏最小二乘法插入基函数的情况下,分别对原始光谱、Daubechies小波分解第三层和第四层细节信号光谱建模。结果显示,该模型避免了主成分参数尝试导致的时间成本,在参数自适应的过程中很快趋于稳定并得到对应条件下的最佳建模主成分数。其波长变量筛选能力使得对独立样本的分析预测效果有了显著的提升,最佳建模预测效果达到0.25 mmol·L-1,达到了血糖检测的医用要求。加入了非线性建模条件使得模型有明显的改善,基于样条函数的效果总体最好,其次为基于高斯函数的情况。对原始光谱进行小波分解,得到的细节信号光谱建模效果更为可观。总体而言第四层细节信号光谱建模效果略优于第三层细节信号光谱。模型筛选波长变量的频率意味着在所给实验条件下的血糖浓度信息在不同波段的分布情况,这为血糖在血清成分中的物理化学特性提供了一定程度上的统计解释。     

利用挥发物红外光谱鉴别牛肉变质状态

牛肉在运输过程中极易受到微生物的感染而变质,对牛肉变质的监测十分重要。我们利用长光程FTIR光谱检测牛肉变质时产生的挥发性物质。证明了牛肉在变质过程中产生的主要挥发性物质是氨气和二氧化碳。并定量分析牛肉变质产生的氨气和二氧化碳的变化规律,以判断牛肉的状态。采用主成分分析法(PCA)实现对挥发性物质的红外光谱分类,进而可以准确的区分新鲜和变质的牛肉。我们采用化学计量学方法软独立建模聚类分析法(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对特征波段内的光谱进行分类,两种方法具有很好的判断率。结果表明长光程FTIR结合化学计量学方法能够区分新鲜和变质的牛肉。     

亮氨酸与异亮氨酸的低频集体振动的太赫兹光谱研究

太赫兹(THz)波是指频率在0.1～10 THz频段的电磁波。太赫兹光谱技术不同于以往的检测手段,可以用于检测氨基酸同分异构体,反映物质的分子结构和构型,对食品安全和药品药性控制有着重要的意义。亮氨酸与异亮氨酸属于同系的同分异构体,它们具有近似的分子结构,但物理化学性质有很大的差别。生物大分子的太赫兹吸收与其分子间氢键和分子内氢键的振动和转动能级相关的偶极跃迁有关,可以利用分子偶极跃迁进行生物分子的指纹识别。采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶红外光谱(FTIR),对亮氨酸和异亮氨酸进行了测量。在中红外波段亮氨酸与异亮氨酸的吸收光谱几乎完全重叠,而在太赫兹频波段可以观察到它们的光谱存在明显差异,因此太赫兹光谱能够作为快速准确鉴别这两种物质的方法。采用密度泛函理论(DFT)对亮氨酸和异亮氨酸的低频集体振动模式进行理论模拟,并对其太赫兹光谱进行研究和讨论。通过比较实验和理论结果,计算得到的峰位与实验结果可以互相印证。     

基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法

矿物颜料是古代壁画显色的物质基础,其可见光谱反映自身物质和物理属性。不同颜料对可见光吸收特性的差异导致光谱曲线形状不同,同一种颜料因粒径等级差异引起光谱曲线幅值的规律性变化。依据矿物颜料上述特性,提出一种基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法,通过光谱归一化方法实现不同粒径等级的同一颜料光谱曲线叠合,去除颜料粒径等级对光谱曲线幅值变化的影响,然后提取表征光谱曲线在各波段增减性和凹凸性的一阶与二阶导数特征,与光谱曲线组合得到颜料物质属性鉴别的光谱组合特征空间,以光谱角和欧式距离为基础构建评价指标,计算待鉴别颜料与数据库参考样本在光谱特征空间中的匹配误差(ME),实现颜料物质属性的鉴别。通过构建矿物颜料平均粒径大小和光谱反射率均值之间关系函数,实现颜料平均粒径大小的鉴别。基于构建的古代壁画常用颜料光谱数据库,以莫高窟壁画为对象,通过非接触式原位无损测量方法测量获得壁画颜料的可见光谱数据,对本文方法进行了验证,并以石绿和青金石颜料的鉴别结果为例,对古代壁画颜料使用技法、不同朝代颜料使用的差异性及原因进行了探讨。该方法将为更加全面深入研究和保护古代壁画提供有效的理论与方法支撑。     

不同滞尘量对城市植物冠层光谱的影响

为了探索不同滞尘量对植被冠层光谱的影响,以位于上海市中心城区的上海师范大学徐汇区校园为研究样区,选取并使用ASD FieldSpec 3地物光谱仪测定校园内龙爪槐、紫荆、红叶石楠及蔓长春等植物不同滞尘量等级下的冠层反射光谱,然后在实验室中使用万分之一电子分析天平测定相应植物的滞尘量并计算各植物的滞尘能力。在此基础上,分析不同滞尘量对植物冠层光谱特征变化的影响。结果表明： (1)植物在710～1 350 nm之间光谱反射率会随着滞尘量的增减而减小而且三条曲线之间的差值较大;滞尘量的变化对各植物在350～710和1 450～1 750 nm之间的光谱影响较复杂,三条曲线之间的差值虽小但差值比并不小。(2)滞尘对植物冠层光谱的影响不仅与滞尘量有关还与树种有关,不同植物或同种植物不同波长的光谱曲线对滞尘量的灵敏度不同。(3)各植物在“绿峰”和红边附近的光谱曲线的斜率会随着滞尘量的增加而减小。(4)滞尘不会引起红边位移现象,但会消弱红边一阶导数的“双峰”现象,表现为“主峰”值与“次峰”值之间的差随着滞尘量的增加而减小,红边位于719 nm处。找到滞尘或不同滞尘量对植被冠层光谱的影响关系,对高光谱遥感在这一领域的应用具有重大意义。     

超声法制备碳量子点发光性能的影响因素分析

超声法制备碳量子点过程简单,成本低廉,不易产生二次污染,应用前景广泛。为优化超声法制备碳量子点的各工艺参数,制备了关键工艺参数不同的碳量子点样品,测试其发射与激发光谱,分析了量子点浓度,溶剂种类,辅助剂种类、浓度,超声功率、时间等参数对碳量子点发光性能影响。结果表明超声法制备的碳量子点具有激发光波长依赖性,发射峰位置随激发波长的变化而发生明显改变;碳量子点浓度增加,发光强度由于非辐射能量传递和团聚作用,先增大后减小;由于溶剂效应,碳量子点在乙醇中比在水中发光强度更强,波长更短,且浓度越大时波峰移动越明显;相比盐酸,以NaOH为辅助剂制备的碳量子点表面钝化程度高,发光强度强;增加辅助剂NaOH浓度可提高量子点表面钝化程度,增大发光强度;同等时间下增加超声功率或同等功率下适量增加超声时间,可制备更多的碳量子点样品,但超声时间过长,碳量子点容易发生团聚猝灭现象。以上影响因素分析为超声法制备碳量子点的工艺参数优化提供了理论基础,有利于碳量子点大规模低成本的生产应用。     

超声萃取-酶标仪-微量法测定污染土壤中的总石油烃

石油的开采、运输、泄漏及石油产品使用量的不断增加,导致了严重的土壤石油污染,改变了土壤的理化性质,引起土壤中的微生物大量死亡,影响植物的正常生长,并能通过皮肤、呼吸、饮食等方式进入人体,危害健康。因此,土壤石油污染的修复刻不容缓,但修复效果的评价离不开土壤中残留石油的提取和检测,建立快速高效的石油提取和分析测定方法是非常重要的。该研究讨论了检测波长、提取剂种类、提取剂用量以及超声萃取次数、萃取时间、超声萃取功率等影响污染土壤中总石油烃提取的参数和变量,最终建立了一种超声萃取-酶标仪-微量法提取检测污染土壤中总石油烃的方法。确定优化的提取和检测条件为：紫外检测波长为304 nm,用石油醚作提取剂,土液比为1∶4,超声萃取2次,每次萃取时间为20 min,超声萃取功率为100 W。该优化条件下,土壤石油添加回收率是88.4%～101.6%,相对标准偏差均小于4.7%,提取测定结果符合环境分析化学检测要求。利用酶标仪代替紫外分光光度计进行检测,能更方便快速的得出结果,且测定溶液用量少,可以更好地推广应用于微量石油污染环境样品的定量检测。此外,该方法用石油醚和乙醇作为提取和定容试剂,克服了采用二氯甲烷、四氯化碳等有机试剂提取而造成溶剂消耗量大、易产生二次污染、不利于环境友好发展等缺点,是一种快速、高效、绿色的提取和测定污染土壤中总石油烃的方法。     

时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法

由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重叠现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重叠峰。首先利用小波对具有重叠谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混叠在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重叠程度高的多谱峰重叠信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。     

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

激光诱导Ti等离子体电子温度的实验研究

室温,常压下,利用Nd∶YAG脉冲激光器产生的波长为1 064 nm, 脉宽12 ns,能量分别180, 230和280 mJ的脉冲激光冲击Ti靶,使用中阶梯光栅光谱仪检测了三种激光能量下对应的光谱。调节延时器DG645的延迟时间,检测了延迟0～500 ns时间范围内Ti等离子体对应激光能量下的发射光谱,分析光谱,可以得到了九条不同的的TiⅠ 和TiⅡ等离子体谱线,证明在该实验条件下,Ti靶能够充分吸收能量电离且离子谱线具有不同的演化速率,利用Saha-Boltzmann法计算并分析Ti等离子体电子温度,实验结果表明：相同的延迟时间,激光能量越大,谱线相对强度越大,电子温度越高,谱线相对强度的变化量随激光能量的变化量增大而增大;在延时0～150 ns内,三种激光能量下的等离子体电子温度和谱线的相对强度都随延迟时间的增加而快速下降,其中280 mJ激光能量下的等离子体电子温度和谱线强度下降速率较快;在150～250 ns范围内,电子温度和谱线强度均随延迟时间的增加有一个缓慢的上升,180 mJ激光能量下的等离子体电子温度和谱线强度的上升速率较快。250～500 ns范围内,三种激光能量下的电子温度和谱线强度均随延迟时间的增加而缓慢下降。