煤超临界抽提产物中的地球化学标记物

用硅胶柱色谱分离结合色—质谱分析,对五种煤的超临界抽提(SCG)物中正己烷冲出馏分的组成进行了检测。结果表明,C_(13)—C_(35)正构烷烃是其主要成份,此外还含有姥鲛烷、植烷、环烷烃等地球化学标记物。环烷烃中以五环三萜烷的C_(27)、C_(29)—C_(30)的藿烷类(17αH,21βH)、莫烷类(17βH,21αH)为主,并有一定量的C_(27)、C_(29)、C_(30)藿烯及生物藿烷,三环二萜烷量很少。试验还表明,煤阶和操作条件对上述组分的含量及分布特征(如莫烷类/藿烷类,C_(27)藿烯量等)有一定影响。所有样品中甾烷的含量都很低。     

正电晕放电等离子体降解甲醛气体

甲醛作为一种典型的挥发性有机物(VOCs),是室内空气污染的主要来源。近年来,大气压放电等离子体用于环境治理成为研究热点。本文设计制作了一种基于S型气体通道的多针对板的放电反应器,采用高压直流电源放电产生电晕,利用空气电离产生的活性成分来达到降解甲醛气体的目的。研究结果表明：随着施加电压的增高,甲醛降解率也随之提高,施加电压为18.5 kV时甲醛降解能量效率达到最大值;随着气体流速的增加,甲醛降解率随之降低,气体流量为30 L/min时能量效率最大;随着甲醛初始浓度的增加,降解率随之降低;在电晕放电所产生的成分中,臭氧与甲醛降解关系密切,有无甲醛两种条件下,放电生成的臭氧浓度变化与甲醛浓度变化规律相似;S型放电通道设计使等离子体降解甲醛更高效,在大流量处理甲醛气体的应用中具有现实意义。     

一种基于空间一致性降元的高光谱图像非监督分类

为了提高分类精度和边缘辨识性,该文引入图像空间一致性降元(pixels reduction with spatial coherence property, PRSCP)及线性回归分析,提出了一种基于空间一致性降元的非监督分类。该方法从像元光谱相似性出发,利用像元最小关联窗口合并相邻相似像元为像块完成降元。使用线性关系建模像块内像元的光谱向量,并利用F检验判断像块数据的线性显著性。利用一元线性回归(one dimensional linear regression, ODLR)估计出像块的基准向量,根据基准向量合并相似(同类)像块完成分类。利用AVIRIS数据评估了该方法性能,实验结果表明：与K-MEANS和ISODATA方法相比,该方法精度高、边缘辨识度好及鲁棒性强。     

煤超临界气体抽提抽出油的红外光谱研究

阜新烟煤、昭通褐煤和桦川泥煤超临界气体抽提抽出油的红外光谱表明,它们的相应馏分有着大致相似的分子结构,其主体是芳香体系。极性馏分中含有醚、酮和酚类化合物。在泥煤和褐煤的F_3馏分(正己烷可溶物在硅胶柱上的甲醇冲洗物)中含有酸类化合物。     

用~1H 和~(13)C谱研究煤超临界流体抽提抽出油的组成结构

用~1H和~(13)C核磁共振谱研究了阜新烟煤,昭通褐煤和桦川泥煤超临界流体抽提抽出油的组成结构。~(13)C谱可以直接测定分子骨架碳原子的分布,由~1H 和~(13)C 谱脂肪区的信号直接算出烷基侧链H/C原子比。根据~1H 谱、元素分析、平均分子量和羟基测定,采用Bartle的方法计算了三种煤抽出油色谱馏分的平均分子结构参数。     

一种组件透射式成像光谱仪设计

针对反射式成像光谱系统普遍存在多次反射(和衍射)产生杂散光和装调难度大等问题,设计了一种高性能透射式系统,全部使用通用光学组件,简化了系统结构,降低了成本和装调难度,较传统成像光谱仪有更广的适用范围。该设计中全部部件都非定制,可以根据应用场合更换,具有较好的灵活性,采用透射的方式,减少了杂散光的影响。利用ZEMAX软件仿真、优化了搭配两组不同物镜的系统光路,对畸变、MTF、色差等性能进行测试。对比25和50 mm物镜的系统性能,发现望远镜头的更换对整个系统成像质量的影响不大。参照设计参数成功搭建出一台成像光谱仪,其中望远物镜采用准对称双高斯结构,有利于控制场曲和畸变;采用透射式平面衍射光栅作为分光器件,制作工艺成熟,无需定制,装调简单。光谱分辨率和畸变测试结果显示该系统拥有良好的畸变控制能力,光谱分辨率达到2 nm,满足设计要求,利用标定后的系统测得的氘灯光谱取得了较为理想的结果。     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。