双电极法现场快速检测地下水和湖水中碳酸氢根和碳酸根

地下水和湖水中碳酸氢根( HCO-3)和碳酸根( CO2-3)含量是地球化学碳行为和碳循环的重要表征,但两种离子的浓度易受环境影响而改变,因此,地下水和湖水中HCO-3和CO2-3真实含量的测定一直是个难题。实验利用CO2的水解平衡,通过pH电极和二氧化碳电极联用,建立了HCO-3和CO2-3现场快速测定的新方法,解决了地下水和湖水中HCO-3和CO2-3真实含量的测定难题。研究结果表明,在pH=4.8±0.1的底液中, HCO-3和CO2-3的线性范围分别为0.027~570 mg/L和1.25×10-8~39.7 mg/L。共存的金属离子、强酸阴离子(K+、Na+、Mg2+、Cl-、SO2-4,100 mg/L)、弱酸阴离子和弱酸(HSO-3、NO-2、HOAc,50 mg/L)对测定干扰小于5%。实际水样加标实验回收率在95.2%~99.2%之间,相对标准偏差为2.6%~3.7%。与酸碱滴定法进行对比,本方法的准确性良好。但方法受温度影响,因此标准溶液与样品应在同一温度下测量。总体而言,双电极法灵敏、快速、经济且电极携带方便、操作简单、对环境要求不高,十分适合现场和室内一般自然水体的快速检测。本方法已成功应用于青海省地下水和青海湖湖水中HCO-3和CO2-3的现场测定。实验表明,海东地区地下水样品pH在6.4~7.4之间,HCO-3含量为234~4096 mg/L,CO2-3含量为0.16~1.89 mg/L；青海湖湖水样品pH≈8.7,HCO-3含量范围在1.36~1.86 g/L,CO2-3含量在32.3~43.9 mg/L,与文献结果吻合。     

Two-step quantum secure direct communication scheme with frequency coding

Quantum secure direct communication(QSDC) is an important branch of quantum cryptography. It can transmit secret information directly without establishing a key first, unlike quantum key distribution which requires this precursory event. Here we propose a QSDC scheme by applying the frequency coding technique to the two-step QSDC protocol, which enables the two-step QSDC protocol to work in a noisy environment. We have numerically simulated the performance of the protocol in a noisy channel, and the results show that the scheme is indeed robust against channel noise and loss. We also give an estimate of the channel noise upper bound.     

溶出伏安法同时测定矿山地下水中痕量砷铅

本文以电化学预处理的金电极为工作电极,采用线性扫描溶出伏安法实现了矿山地下水中痕量As3+、Pb2+的同时测定。研究了金电极的预处理方法、不同预富集时间和不同电解质对重金属离子测定的影响规律。研究发现,电化学预处理有利于金电极对重金属离子的响应,在最优实验条件下,As3+、Pb2+在电化学活化的金电极上分别于0.18V、-0.07V产生灵敏的溶出峰,峰高与其浓度线性相关,检测限分别可达到0.5!g/L、2!g/L。该方法操作简单、干扰小、线性范围宽、灵敏度高。     

Lensless ghost imaging through the strongly scattering medium

Lensless ghost imaging has attracted much interest in recent years due to its profound physics and potential applications. In this paper we report studies of the robust properties of the lensless ghost imaging system with a pseudo-thermal light source in a strongly scattering medium. The effects of the positions of the strong medium on the ghost imaging are investigated. In the lensless ghost imaging system, a pseudo-thermal light is split into two correlated beams by a beam splitter. One beam goes to a charge-coupled detector camera, labeled as CCD2. The other beam goes to an object and then is collected in another charge-coupled detector camera, labeled as CCD1, which serves as a bucket detector. When the strong medium, a pane of ground glass disk, is placed between the object and CCD1, the bucket detector, the quality of ghost imaging is barely affected and a good image could still be obtained. The quality of the ghost imaging can also be maintained, even when the ground glass is rotating, which is the strongest scattering medium so far. However, when the strongly scattering medium is present in the optical path from the light source to CCD2 or the object, the lensless ghost imaging system hardly retrieves the image of the object. A theoretical analysis in terms of the second-order correlation function is also provided.     

基于XRF-CNN土壤重金属Zn元素含量预测模型研究

结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方式,XRF法具有检测速度快、精度高、操作简单、不破坏样品属性并且可实现多种重金属元素同时检测等优点,故将XRF与深度卷积神经网络相结合,实现对土壤中重金属Zn元素含量的精确预测。采用箱型图来剔除X射线荧光光谱中的异常数据,采用熵权法结合多元散射校正来对样品盒数据进行校正,采用Savitzky-Golay平滑去噪法以及线性本底法对光谱数据进行预处理,可以有效地解决由外界环境和人为因素产生的噪声及基线漂移等问题。针对卷积神经网络结构的特殊性,将获取的一维光谱数据向量,采用构建光谱数据矩阵的方式来进行处理,将同一浓度、同一含水率下5组平行光谱数据向量转化为二维光谱信息矩阵,以该矩阵作为深度卷积神经网络预测模型的输入,以适应卷积层的操作要求,利用深度卷积神经网络特殊的结构模式,能有效提取土壤光谱数据特征,提高了深度卷积神经网络预测模型的学习能力,降低模型的训练难度。深度卷积神经网络预测模型采用3层卷积层搭建,使用ReLU激活函数激活,采用最大池化方式,减少数据的维度,增加Dropout层,防止过拟合,使用ADAM优化器对预测模型进行优化。实验以平均相对误差(mean relative error, MRE)、损失函数(LOSS)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)确定了模型的最优学习率为10-3以及最优迭代次数为3000,并将深度卷积神经网络预测模型与BP预测模型、ELM预测模型、PLS预测模型进行对比,以均方误差(mean square error, MSE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)、以及拟合系数R2来分析比较预测模型的好坏,结果表明,基于深度卷积神经网络预测模型在对土壤中重金属Zn元素含量预测方面优于BP,ELM,PLS三种预测模型,提高了预测精度。     

基于NMF-PLS对含水量影响下土壤重金属含量反演模型研究

土壤中过高的重金属含量危害巨大,不仅造成了严重的环境污染,而且通过食物链进入人体对人体健康造成严重威胁,所以对重金属检测十分重要。X射线荧光光谱法具有检测时间短、无损检测、检测成本低等特点被广泛使用,然而检测的光谱数据因受到土壤含水量因素的严重干扰,导致直接对土壤重金属含量估算精度较低。以河北省保定市满城区土样为研究对象,对采集的土样进行除杂、过筛、烘干后加入一定量重金属溶液制备不同含水量不同重金属的样本进行检测。对实验中异常数据计算了马氏距离和进行NJW聚类予以剔除,分析了土壤含水量对土壤重金属光谱的影响,结果表明不同含水量间光谱重复性差,随着土壤含水量的增加光谱强度呈非线性降低。采用Savitzky-Golay卷积平滑去噪法和线性本底法对光谱进行预处理,以解决因环境、仪器本身带来的噪声和基线漂移等问题。然后针对于土壤含水量这一主要干扰,采用非负矩阵分解算法进行处理,并使用峰值信噪比这一评价模型确定端元数目,结果表明当端元数目增至10时峰值信噪比趋于稳定波动很小,非负矩阵分解处理后相同重金属含量不同含水量间光谱重复性好、相似性好,并计算了光谱间的相关系数进一步证明了光谱间的相似性。去除含水量对于光谱干扰后建立了偏最小二乘法预测模型,为了验证预测模型的精度,建立了未去除含水量的偏最小二乘法预测模型和使用外部参数正交化法去除含水量建立的偏最小二乘法预测模型,并使用评价参数决定系数(R2)、交叉验证均方根误差(RMSECV)、平均绝对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)进行评价。验证结果表明,相比较未去除含水量建立的模型,使用非负矩阵分解去除含水量建立的偏最小二乘法模型R2和RPD分别提高了0.019 7和1.029 2,RMSECV和MAE分别降低了2.386 3和1.439 6;相对于外部参数正交化法建立的偏最小二乘法模型,R2和RPD分别提高了0.009 9和0.108 1,RMSECV和MAE分别降低了0.244 7和0.356 6,说明了经过非负矩阵分解去噪后建立的模型有效提高了预测的精度和鲁棒性。非负矩阵分解可以有效消除土壤含水量对光谱的影响,在此基础上建立的偏最小二乘法模型实现了土壤重金属含量的反演,为重金属定量检测提供了一定的技术支持。