硅和锗纳米线的原子排布和电荷分布的密度泛函紧束缚方法研究

低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料，是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一，有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布，纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。     

催化热解-冷原子吸收分光光度法测定大米中的汞含量

建立冷原子吸收分光光度法测定大米中汞含量的方法。采用DMA–80直接测汞仪,大米样品经干燥、分解灰化、还原等过程,直接进入冷原子吸收光谱仪进行测量。干燥温度为200℃,热解温度为650℃。该方法的检出限为0.001 ng/g,加标回收率为85.0%～99.2%,测定结果的相对标准偏差为0.25%～3.70%(n=6)。利用标准物质和原子荧光法进行比对试验,测定结果均在误差范围内。该方法测定结果准确,灵敏度高,重现性好,适用于大米中汞含量的测定。     

金属卤化物钙钛矿光催化的研究进展

太阳能驱动光催化反应降解污染物、制备化学燃料或其他高附加值产品是绿色化学和可再生能源研究的重要方向.近年来，在传统的金属氧化物半导体材料之外，金属卤化物钙钛矿类化合物凭借其优异的光电特性也被逐步应用于高效光催化反应中.这篇文章综述了以铅卤钙钛矿为主的金属卤化物钙钛矿材料近年来在光催化领域的研究进展，总结了金属卤化物钙钛矿材料在光（电）催化产氢、CO₂还原反应和有机物高附加值转化反应中的应用与反应机制及其关键挑战，最后展望了高效稳定的金属卤化物钙钛矿光催化剂的发展方向和前景.     

浊度干扰下硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法研究

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、氨氮、总氮）之一，是反映水体受污染程度的一项重要指标。传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、耗时长，难以满足现代水环境实时在线检测需求。由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性，并且紫外吸收光谱法具有简便快速、可实现实时在线监测等特点，近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时，容易受到水体浊度影响，造成谱线非线性抬升，导致测量误差。目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测，对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法，该方法可以减小浊度干扰，从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理，处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理，比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征，分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响，结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小；选取220~230 nm波段作为光谱分析区间，以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本，利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型，使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度，结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient，R2）为0.994 3，预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为0.346 9 mg·L-1。为进一步验证该方法的准确性与稳定性，使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度，结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0.991 5，预测均方根误差RMSEP为0.362 8 mg·L-1。综上所述，提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法，采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据，结合PLS建模，可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度，为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。     

基于相关子空间的双峰发射线光谱特征提取与分析

低分辨率天体光谱中呈现的双峰发射线轮廓可能反映着比较珍稀的物理现象，如双活动星系核（AGNs）、双超大质量黑洞（SMBH）、喷流云与窄线区的相互作用，也可能是光谱处理过程产生的低质量特征线。双峰发射线轮廓一般由2个或2个以上的波峰构成，对该特征进行提取并分析，可作为双AGN、星系对、双黑洞等稀有天体更有效的搜寻依据，从而有助于更深入地研究星系乃至宇宙的形成与演化。提出一种新的基于相关子空间的双峰发射线特征提取与分析方法，主要工作分为以下三部分：首先利用稀疏差异因子δ度量双峰发射线光谱中属性差异程度，利用KNN方法约束参与稀疏差异因子计算的光谱范围，在此基础上，针对LAMOST低分辨率光谱给出基于相关子空间的特征提取方法；其次，为了验证稀疏差异因子σ以及KNN的输入参数k对双峰发射线光谱的适应性，选择LAMOST双峰发射线光谱样本及普通星系光谱数据，红移范围z<0.3（确保Hα，Hβ，[OⅢ]λλ4 959, 5 007，[NⅡ]λλ6 548, 6 584，[SⅡ]λλ6 717, 6 731等发射线落在LAMOST波长覆盖范围），获得训练集光谱总数332+332（正负样本）条，并借助人眼检查分析该方法中的两个参数：k和δ阈值α对结果的影响，实验表明，当k=18，α=0.6时，相关属性分布较密集且稀疏点较少，结果比较理想；最后，对332条双峰发射线光谱特征子空间所在的波长区间、双峰红/蓝移间隔、双峰线强比等进行了理论分析、测量及人眼认证的基础上，给出了基于相关子空间的双峰发射线特征表述。此外，从双峰特征子空间上不同的发射线激发机制（[OⅢ]/[NⅡ]/[SⅡ]等禁线、Hα、Hβ等氢线）及相关特征子空间上线强关系等角度，对样本中双峰轮廓进行了分析。     

三角代数上的Jordan双导子（英文）

设T是定义在交换环上R的三角代数,φ:T×T→T是定义在T上的任意Jordan双导子.受[Comm.Algebra,2017,45(4):1741-1756]和[Linear Algebra Appl.,2009,431(9):1587-1602]研究的启发,本文致力研究φ的结构形式.我们指出在适当条件下Jordan双导子φ可以分解成内双导子和extremal双导子之和,推广了本方向现有成果.本文结果可直接应用于分块上三角矩阵代数和Hilbert空间定义的套代数.     

一种自适应层进式Savitzky‐Golay光谱滤波算法及其应用

可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）利用半导体激光器的可调谐和窄线宽特性，通过选择特定气体的单条吸收线，排除其余气体的干扰，可以实现高精度、高选择性的气体浓度测量，在气体浓度检测系统中具有广泛的应用前景。在不同的应用条件和环境下，需要解决相应的硬件和数据处理方面的技术问题。主要研究TDLAS技术机动车尾气CO组分浓度遥测系统中的光谱数据处理问题，该系统利用路面漫反射回波信号遥测行驶中的机动车尾气CO组分浓度。由于激光扫描光谱回波信号受到漫反射面情况变化、空气环境变化、尾气湍流影响等因素影响，探测器收集到的信号不仅较弱同时也夹杂着多种噪声, 即测量光路信噪比较差, 故提出一种自适应层进式Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波算法，实现了对光谱进行滤波处理从而更加准确地反演CO浓度。S-G滤波算法因其原理简单、功能强大、只需设置两个参数（窗口大小、拟合阶数）等优点，已广泛应用于光谱处理。如何正确设置S-G算法参数使滤波效果在去噪不足和过度滤波之间找到平衡点，是该滤波算法应用的一大难题。设计的检测系统中，测量光路光谱信号为非平稳信号，噪声和有效信号幅度时变，最佳窗口大小和多项式阶数随信号动态而变化，且变化区间较大，使用固定参数的S-G滤波器难以达到最佳效果。提出的自适应层进式S-G平滑滤波算法，通过逐层将测量光路光谱信号经过S-G滤波后，与参考光路的光谱信号设置的参考段比对信号相关系数和信号一阶导相关系数的和，以自适应得到逐层最优参数。通过对信噪比从9.81～29.77的10组不同带噪光谱分析验证了该算法的有效性，自适应层进式S-G算法能较好地去除噪声并还原带噪信号所携带的待测气体浓度信息，与带噪光谱对比，吸收光谱峰值最大误差由25.152%降至5.917%，积分吸光度最大误差由18.1%降至3.9%。在实现的系统中，使用自适应层进式S-G算法对测量光路进行滤波处理，并对不同车型、不同排量、燃烧不同油品的机动车在怠速和缓速通过(5 km·h-1)系统时其排放的CO浓度进行实时在线监测。     

NO分子宏观气体热力学性质的理论研究

采用量子统计系综理论,研究了基态NO分子宏观气体摩尔熵、摩尔内能、摩尔热容等热力学性质.首先应用课题组前期建立的变分代数法(variational algebraic method, VAM)计算获得了基态NO分子的完全振动能级,得到的VAM振动能级作为振动部分,结合欧拉-麦克劳林渐进展开公式的转动贡献,应用于经典的热力学与统计物理公式中,从而计算得到了1000-5000 K温度范围内NO宏观气体的摩尔内能、摩尔熵和摩尔热容.将不同方法计算得到的摩尔热容结果分别与实验值进行比较,结果表明基于VAM完全振动能级获得的结果优于其他方法获得的理论结果.振动部分采用谐振子模型对无限能级求和计算热力学性质的方法有一定的局限性,应当使用有限的完全振动能级进行统计求和.