基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

为什么要引入溶剂的渗透因子

阐明了引入溶剂渗透因子的必要性,较详细地介绍了两种渗透因子及它们间的关系。     

考虑时变与高频因素的金融风险传染效应分析——以SHFE市场金属期货为例

为了有效度量金融市场中因相互关联而引发的风险传染效应,并充分体现其时变性与频繁性,立足高频数据并结合时变测度模型进行分析可能是较为合适的方法。基于此,文章在时变传染效应测度模型基础上,以我国金属期货高频交易数据为样本进行实证,得出结论:(1)市场间存在的时变风险传染效应是该市场价格波动的重要影响因素;(2)高频数据呈现的传染现象受传染源市场波动影响大,而受前期传染效应的滞后影响小,该现象表明针对传染源的及时处理是控制风险传染的有效途径;(3)兼顾时变与高频因素的传染效应其影响程度与市场价格波动及已实现波动呈反比,该现象表明波动较大或前期波动大的市场受相关市场风险传染影响小。     

水质评价涉及的因子权重与定权方法

水质评价涉及属性权与熵权两种权重.熵权表征因子的分类能力,由因子的隶属度向量通过计算信息熵确定.属性权表征因子重要性程度的差异,用途是使不同因子的隶属度具有"可比性",但定权方法众说不一.指出,因子重要性程度差异源于因子属性与因子取值无关,并且表征这种差异等同于对因子接重要性排序.AHP的比例标度判断矩阵为因子排序提供了合理的数据条件,但基于"一致性检验"的特征根排序法受到质疑;FAHP也因没有彻底摆脱"一致性",所以建立的排序方法有局限性.为此,通过标度变换将比例标度转化为评分标度,利用评分标度的可加性把判断矩阵中由评分标度确定的因子的序关系转化为因子排序.由此建立不受"一致性"干扰的定权方法.     

Bi4Ge3O12:Er3+晶体中的高阶混合效应对EPR g因子的影响

通过对角化364×364完全能量矩阵的理论方法,对掺杂在Bi₄Ge₃O₁₂晶体中的Er³⁺的Stark能级和EPR参数进行了研究,同时,定量分析了高阶晶体场混合效应和J-J混合效应对EPR g因子的影响。研究结果表明:对Er³⁺来说,最主要的J-J混合效应来源于多重态谱项²K_15/2,其对EPR g因子的贡献约占2.5%,而最主要的高阶晶体场混合效应来源于第一激发多重态⁴I_13/2和基态多重态⁴I_15/2之间的晶体场混合,其对各向异性g因子中g_⊥的贡献大致是g_//的两倍(即g_⊥约占 0.21%,g_//约占0.092%),其他更高阶的晶体场混合和J-J混合效应可以忽略不计。因此,对于Er³⁺掺杂的络合物系统来说,只考虑基态多重态⁴I_15/2对EPR g因子的贡献应该是一个很好的近似。     

一种经验型疲劳小裂纹扩展模型

金属材料疲劳寿命由裂纹萌生和裂纹扩展寿命两部分组成，其中对于萌生寿命中的小裂纹分析是精确描述裂纹萌生寿命的关键．而小裂纹在扩展过程中由于尺寸相对较小，导致传统线弹性断裂力学预测方法失效，需要对其进行改进，考虑裂纹尖端塑性区引起的残余压应力对小裂纹扩展速度的影响．本文针对此问题进行了初步分析，通过对塑性区引起的残余应力的量化，结合小裂纹门槛值特性，提出了一种经验型修正的小裂纹扩展模型，用于定量预测裂纹的萌生寿命．使用铝合金6082-T6缺口试样进行了疲劳实验，并与理论结果进行了对比，验证了所提模型的有效性．     

基于DIC的爆炸加载下脆性材料裂纹扩展规律的试验研究

通过数字图像相关法（DIC），应用PMMA对爆炸加载条件下脆性材料的裂纹扩展规律进行了试验研究。基于对称性试验模型，实现了裂纹尖端位置和应变场信息的同步记录。以此为基础，通过对比分析获知，主应变场应变值最大点不能作为裂纹尖端的判断依据。并以动态裂纹扩展速度为参量，应用断裂动力学和最小二乘牛顿迭代法，计算出了考虑惯性效应的Ⅰ-Ⅱ混合型裂纹的应力强度因子:K_Ⅰ和K_Ⅱ值会随着裂纹扩展方向改变而发生突变；K_Ⅰ最大值为2.63 MPa·m1/2，最小值为0.89 MPa·m1/2；其整体变化趋势表明，爆炸加载条件下脆性材料裂纹扩展随能量积聚和释放呈循环阶梯式递减发展。     

绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。