基于棱镜气室的光纤甲烷传感系统的研究

综合运用棱镜气室与谐波检测技术,构建了适用于宽广浓度范围内的光纤甲烷检测系统。以大气环境为背景,基于比尔-朗伯(Beer-Lambert)定律在气体弱吸收时的近似表述,利用背景扣除和比值处理技术,实现了常压下甲烷不同浓度水平(0～20%)的检测。利用渐变折射率透镜(GRIN)气室测量了甲烷在不同浓度时的直接吸收谱,结合现有DFB-LD光源选择甲烷2ν₃带的R5支(1 648.212 nm)作为被测吸收峰。在不同浓度气体配置过程中,进行了系统的在线实验,结果表明系统示值与浓度变化间线性良好,而且系统的稳定性和动态响应特性比较理想。该系统可根据不同现场环境的甲烷浓度水平,选择适当强度的吸收线,通过步进电机调节棱镜中线间的距离,进而改变气室内有效吸收光程,拓展了仪器的应用领域,可作为煤矿巷道或天然气管道沿线的瓦斯监测仪器。     

三维荧光光谱结合Zernike图像矩快速鉴别掺伪芝麻油

为了实现对掺伪芝麻油的快速鉴别,应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据。将三维荧光光谱图视为灰度图,在没有任何预处理的前提下,直接应用Zernike图像矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后采用类平均法对特征信息进行聚类分析,从定性角度实现掺伪芝麻油的鉴别,并解析其组成成分。最后应用广义回归神经网络(GRNN)对掺伪样本的成分进行定量分析。聚类分析能够以很高的辨识率来识别掺伪芝麻油,并能够正确解析其组成成分。定量模型预测了2组掺伪样本中各成分的相对体积,其平均相对误差分别为2.23%,8.00%,9.70%和9.70%。分析结果表明,Zernike矩能够有效提取光谱的特征信息,光谱数据的Zernike矩特征结合聚类分析以及GRNN模型能够获得良好的定性和定量分析结果,为掺伪芝麻油的鉴别提供了一种新的方法。     

结合小波压缩和APTLD的三维荧光光谱技术在掺伪麻油鉴别中的应用

将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%～99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。     

三维荧光光谱结合Tchebichef矩快速鉴别掺伪芝麻油

应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据,直接利用Tchebichef矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后对其进行聚类分析,最后通过逐步回归建立样本中各成分的线性模型。聚类分析能够准确识别掺伪芝麻油,并正确解析其组成成分,得到的线性模型相关系数R>0.99。研究表明,Tchebichef矩能够有效提取光谱的特征信息,应用于掺伪芝麻油鉴别可获得良好的定性和定量分析结果。     

植物油荧光光谱有效信息提取及其自动分类

植物油市场中出售的芝麻油、玉米油和花生油有多种品牌,不同品牌间价格差距较大,且存在假冒的现象,利用荧光光谱技术可以无损地鉴别购买油种是否为标签所标种类。主成分分析方法及平行因子方法可对这3种油种进行人工分类,但其存在类间距离相比于类内距离过小的不足,在结合传统的聚类分析方法时,会造成误分类现象。本文以提高类间距离、达到正确聚类为目标,经过比较分析,选择均值、标准差、光谱重心坐标、二阶混合中心距、相关系数、等价椭圆二倍倾角正切值、在重心激发波长处的发射光谱的偏度系数和峰度系数作为统计参数,相比于直接使用聚类方法,芝麻油分类的正确率从92.3%提高到100%,玉米油分类的正确率从75%提高到100%,花生油从57.1%提高到100%。用偏最小二乘判别分析方法验证了本文方法的合理性。本文方法可以用于植物油检测仪器的自动分类,利于市场监管及指导人们日常消费。     

荧光光谱及平行因子分析法在植物油鉴别中的应用

利用FS920荧光光谱仪测量市售的八种植物油(大豆油、玉米油、橄榄油、稻米油、花生油、核桃油、葵花籽油和芝麻油)共22个样品的荧光光谱,并对其数据矩阵(EEMs)进行平行因子分析,结合荧光谱分析的直观物质表征和平行因子法对灰色体系的组分识别优势,实现了植物油的种类区分与鉴别。综合分析植物油在特定范围内(激发波长为250～550 nm,发射波长为260～750 nm)的三维荧光光谱和等高线光谱图,给出了各植物油峰位、峰数和峰强等特征信息,确定了植物油各荧光谱峰相应的荧光物质(不饱和脂肪酸类、维生素E及其衍生物、叶绿素及类胡萝卜素);将平行因子模型应用于植物油光谱数据矩阵的分析,确定了平行因子分析模型的因子数及各因子的物质基础(维生素E及其衍生物、亚油酸和亚麻酸、脂肪酸氧化产物、植物油氧化产物)。建立了植物油的4因子激发-发射光谱轮廓图和样品因子投影得分图。通过对植物油荧光光谱的图谱特征和其数据阵平行因子模型的分析,证实荧光光谱技术和平行因子分析法对植物油进行分析和种类鉴别的有效性。     

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。     

基于荧光光谱及矩阵分析的植物油鉴别技术

利用FS920荧光光谱仪测量42个油样(包括36个纯植物油样,3个调和油样和3个混合油样)的荧光光谱,并对其数据矩阵(EEMs)进行归一化处理,确定了植物油特征激发波长及矩阵分析模型。综合分析植物油在特定范围内(激发波长为250～550 nm,发射波长为260～750 nm)的等高线光谱图和特征发射谱线图,将植物油划分为三类;将矩阵分析模型应用于纯植物油鉴别,分类正确率100%;为验证矩阵分析的定量判别能力,对三种混合油样进行分析,得到接近实际配比的分析结果;对市售三种调和油样本进行分析,得出调和油以大豆和菜籽油为基底的结论。通过对植物油荧光光谱的图谱特征和其矩阵模型的分析,证实荧光光谱技术和矩阵分析法对植物油进行分析和种类鉴别的有效性。     

光子晶体光纤四波混频光谱中相位匹配特性的研究

与传统光纤不同,光子晶体光纤可以具有多个零色散波长,在四波混频光谱中,具有更丰富的相位匹配特性。目前很多文献报道了光子晶体光纤非线性光学特性的实验结果,但对其产生机理及光谱的变化规律缺乏详细的理论分析。为此对光纤中四波混频原理进行了分析,给出了高增益的相位匹配条件。利用多极法计算了光子晶体光纤的非线性系数及色散特性。对具有多个零色散波长光子晶体光纤的相位失配特性进行了分析,得到了相位匹配波长随泵浦波长及泵浦功率的变化规律。给出了相位匹配曲线,分析了不同色散曲线的相位匹配波长特点,两个零色散波长光子晶体光纤,在四波混频光谱中将激发出四个新的波长。实验得到了两个零色散波长光子晶体光纤的四波混频光谱,与理论分析一致,验证了相位匹配理论的可靠性。多个零色散波长光纤,能产生丰富的相位匹配曲线,会出现更多的四波混频波长,可以有效的控制光孤子及超短脉冲的四波混频及共振散射产生的光谱特性。为光子晶体光纤中基于四波混频的波长变换及超连续谱的研究提供了理论指导。