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1.
近年来,Er^(3+)离子掺杂的无机发光材料被广泛应用于温度传感材料的研究。本文采用溶胶⁃凝胶法制备了Er^(3+)掺杂的KBaGd(MoO_(4))_(3)荧光粉,利用常温激发和发射光谱、荧光衰减曲线以及变温发射光谱对其光谱性能以及温度传感特性进行了分析。荧光光谱表明,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)在380 nm处有着较强的吸收峰,源自于Er^(3+)离子的4I_(15/2)→4G_(11/2)吸收跃迁。在近紫外光激发下,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)荧光粉在520~570 nm之间具有两个明亮的绿色发射。由于电偶极间相互作用,当Er^(3+)离子掺杂浓度超过8%时,样品发光开始出现浓度猝灭。基于荧光强度比(FIR)模型计算得到KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的相对灵敏度优于已报道的大部分同类温度传感材料,因此在光温传感领域有着更好的应用潜力。最后,对利用KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)设计的LED进行了光电参数测试,并对其在照明领域的应用进行了客观评价。  相似文献   
2.
采用L-半胱氨酸经一步湿化学法合成了稳定的铜纳米簇(CuCNs),优化了其制备条件,分别运用XPS和FTIR对其性能进行表征。CuCNs的荧光能被柠檬黄(LY)淬灭,推测其机理主要来自内滤效应。基于此,该荧光探针能选择检测LY,线性范围和检出限分别为3.33~60.0μmol/L和1.90μmol/L。该方法用于矿泉水和饮料中LY检测,回收率为95.5%~104.4%。  相似文献   
3.
聚合诱导自组装(PISA)技术是制备嵌段共聚物纳米自组装体的一种新技术.相较于传统的嵌段共聚物自组装技术,该技术具有边聚合、边组装的操作简便性特点,同时还具有纳米自组装体形态可控、固含量高(高达50%)等优点,使得聚合物纳米自组装体的规模化生产和应用成为可能.经过十多年的发展,基于各种“活性”/可控聚合机理和各种配方组合的PISA体系已经被成功实现,PISA技术在各个领域的应用研究也得到了全面的推进.目前关于PISA中的组装体形态研究已经有不少综述,而针对PISA技术应用方面的综述却鲜有报道.因此,本文在简要介绍PISA技术的基本原理和发展现状的基础上,重点总结了PISA技术在纳米复合材料、生物医用材料、电池、功能涂料、Pickering乳化剂、纳米结构膜、水凝胶、发光材料等相关领域的研究动态和应用进展.希望本综述能为PISA领域的研究者提供借鉴,并进一步促进聚合物自组装相关领域的研究进展.  相似文献   
4.
重金属污染一直影响着人们的健康生活,如镉,铅和铜等的污染,故而土壤重金属的快速检测和如何预防,一直受各国学者关注和研究。传统土壤重金属检测方法(如原子吸收光谱法、X荧光光谱法等)样品预处理复杂,分析成本较高,易形成样品的二次污染,不能满足快速分析的要求。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种典型的原子发射光谱,它是基于分析物质中原子和离子受激发而发射的特征谱线信息,进而研究物质成分的分析方法。LIBS技术能够快速检测任何状态(固、液和气态)物质元素的成分和含量,被看作是未来化学检测和快速绿色分析领域的新兴技术。LIBS技术具有对样本简单预处理(或不需要处理)、多元素同步分析、远距离测量、适用性广等优势,被广泛用于生活生产的各个领域,已成为近年来国内外学者广泛关注和研究的热点之一。在农业信息快速感知的大背景下,以激光诱导击穿光谱技术为技术手段,以土壤重金属铅元素为研究对象,运用理论分析和数学建模相结合,建立了多种基于单变量定标曲线的土壤重金属铅检测模型,并进行了模型验证。自制15个已知的铅元素浓度梯度的谱线土壤样本,在获取了土壤LIBS数据之后,对其进行预处理对比,建立了基于谱峰强度、谱峰积分、洛伦兹拟合强度三种定标曲线模型,对土壤中铅元素含量进行定量分析,得出基于三种定标曲线模型对土壤中铅元素含量的预测决定系数R2分别为0.918 0,0.910 1和0.914 3,三种定标曲线分析方法的预测结果都较好,说明了LIBS结合单变量定标曲线法对土壤中铅含量的检测可靠性高。最后选取部分样本数据进行验证,结果较好。研究结果为研发便携式农田土壤污染物检测技术与装备提供技术支撑,也为农田精准管理和科学施肥奠定基础。  相似文献   
5.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。  相似文献   
6.
猪肉内部结构成分复杂,各部位的成分相似,分辨较为困难。结合激光诱导击穿光谱技术,通过光谱分析的方式提高分类精度。以5种不同部位的长白山黑猪肉(里脊肉、梅花肉、后腿肉、前腿肉、五花肉)作为待测样品,通过冷藏、切片等预处理方法,探究激光诱导击穿光谱技术鉴别猪肉脂肪与肌肉及其不同部位的可行性。首先通过采集猪肉脂肪样品与肌肉样品的LIBS谱线信息发现,猪肉中Mg,K,Fe,Cu,Ca和Na等元素较为丰富,并在脂肪样品光谱中发现C-N键,与肌肉样品LIBS谱线信息相比,脂肪样品受其内部水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大,二者谱线信息存在一定差异,说明LIBS可对脂肪组织与肌肉组织进行鉴别。通过对目标元素Ca,Na,Mg,K和Al其LIBS特征谱线强度进行检测,计算Mg/Ca,Al/Ca,Na/Ca和K/Ca比值,发现与Al/Ca和Mg/Ca相比,Na/Ca和K/Ca各部位元素比值分布差异明显,在此基础上,根据Na/Ca和K/Ca比值,计算猪肉各部位元素分布决策阈值[(1-α)=90%]。发现与Al/Ca和Mg/Ca比值相比,Na/Ca和K/Ca更能明显的反应出各部位元素分布的不同。其比值分布阈值基本可对猪肉各部位进行区分。以前腿肉与后腿肉为例,前腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在1.29~1.58和0.31~0.42,后腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在0.98~1.18和0.15~0.23。其元素比值分布无明显重叠。最后,为提高LIBS技术对猪肉不同组织分类的可靠性,将光谱元素强度比值数据与主成分分析法相结合,基本可以实现对猪肉各部位的分类,说明元素特征谱线强度比值在对猪肉各部位分类时具有一定的预测精度。该工作证明,使用激光诱导击穿光谱技术对猪肉进行分类识别等定性分析时具有一定可行性,有望适用于其他生物组织检测分析。  相似文献   
7.
升高样品温度和采用空间约束能提高激光诱导击穿光谱的信号强度,两种技术的结合可以进一步提高激光诱导击穿光谱的光谱强度。本文在空气环境中研究了升高样品温度和空间约束效应两种方法相结合对激光诱导击穿光谱的影响,测量了激光诱导铝等离子体的时间分辨光谱。实验结果表明:升高样品温度能增加激光诱导击穿光谱的信号强度,高温样品能耦合更多的激光能量;当圆柱形腔被用于约束等离子体时,信号强度得到了进一步提高。两个实验条件的结合对于激光诱导击穿光谱信号增强的效果明显强于单独升高样品温度或者单独采用空间约束的增强效果。单一200°C高温下样品的Al(I)396.2 nm线强度增加了1.4倍;单一空间约束条件下的Al(I)396.2 nm线强度增加了1.3倍;而在200°C和空间约束的组合条件下,Al(I)396.2 nm线强度增加了2.1倍。这个结合效应增强效果产生主要由于激光照射高温样品产生更强的冲击波,从而能更有效地压缩高温下产生的更大尺寸的等离子体羽,进一步提高了激光诱导击穿光谱的强度。  相似文献   
8.
本工作以葡萄糖为碳源,乙二胺、浓磷酸为氮、磷杂原子供体,通过酸碱中和自放热法制备氮磷共掺杂碳量子点(N,P-CDs)。基于柠檬黄对N,P-CDs荧光的猝灭效应,构建了一种快速灵敏检测柠檬黄的荧光方法。在最佳实验条件下,N,P-CDs对柠檬黄的检测展现出高选择性和高灵敏度特点,柠檬黄浓度在0.01-10.0μM范围内与N,P-CDs荧光猝灭效率呈良好线性关系,检测限低至11.6 nM。最后,本工作将该方法用于食品样品中柠檬黄的检测,加标回收率在96.1%~104.9%范围内,相对标准偏差(RSDs)低于3.3%,结果令人满意。  相似文献   
9.
电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义。常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患。提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究的方法。实验采集四种油样,分别为热性故障油、电性故障油、局部受潮油以及原油。使用激光发生器激发油样而发射荧光,获取不同油样光谱数据,采用MSC、SNV预处理算法对光谱数据进行处理,防止噪声等因素干扰。随后,利用KPCA和PCA降维,主成分个数皆取5,KPCA处理后显示MSC预处理的累计贡献率最高,为99%,经MSC预处理的PCA模型累计贡献率依然达到95%以上,Original-KPCA与Original-PCA模型的累计贡献率均达到65%以下,可以发现,采用预处理的模型,累计贡献率均有上升。最后,分别对两种降维后的数据利用ELM进行回归拟合。实验表明,KPCA、PCA两种降维方式,KPCA算法表现性能较好,处理数据时间更短,提高了模型的可靠性和效率。同KPCA降维方式下,MSC-ELM模型的拟合优度R2为0.999 41,均方误差MSE为0.074%;SNV-ELM拟合优度R2为0.999 08,均方误差MSE为0.129%;Original-ELM拟合优度R2为0.996 95,均方误差MSE为0.399%;对比可以发现MSC比SNV处理后的效果更好,MSC-KPCA-ELM模型表现效果最佳,预测值与真实值更为接近,均方根误差最小。结果证明,MSC-KPCA-ELM模型结合激光诱导荧光光谱技术更加适用于对电力变压器是否发生故障的快速诊断,精确判断为哪种故障类型,保障电力设备的运行安全。  相似文献   
10.
四苯乙烯及其衍生物被广泛报道具有典型的聚集诱导发光(AIE)性能,在有机发光二极管、荧光离子探针、生物化学成像等诸多领域有着广阔的应用前景。以此为背景,可以将相关前沿议题转化为本科综合实验教学方案。本文针对现有的实验教学方案设计进行了探究和改进,在原有使用McMurry偶联反应制备四苯乙烯的实验方案基础上,利用生色团上不同取代基的推拉电子效应设计平行对照试验,合成溴代、甲氧基取代的四苯乙烯衍生物,实现了荧光发射光谱最大峰波长的显著移动,使得在紫外灯下即可观察到荧光从蓝色到黄绿色的变化。利用超声辅助合成的方法,成功将反应时间从原有的6–8 h压缩至2 h,使之更适应本科教学实验所需的时间空间。除光学性能表征外,本实验还综合了循环伏安法表征产物的能带结构。本实验针对原有方案进行了诸多改进,引入平行实验锻炼科学思维、别出心裁地引入超声辅助合成法,极大地缩短了反应时间,展现出较强的前沿性、绿色性和高效性。  相似文献   
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