基于高光谱成像技术结合SPA和GA算法测定甜玉米种子电导率

种子活力对于农业发展至关重要,而甜玉米种子普遍存在活力较低且不耐贮藏的问题。因此,及时准确地对甜玉米种子活力进行检测尤为重要。电导率测定法作为一种传统的种子活力检测方法,存在对种子有一定破坏性、耗时较长、重复性不佳等缺点。针这些问题,尝试利用可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法建立甜玉米种子电导率快速、无损且精确的检测方法。以高温高湿老化的绿色超人甜玉米种子为试验材料,先通过可见-近红外高光谱成像系统采集种子的高光谱图像和进行电导率测定试验,随后对高光谱图像进行黑白板校正、提取感兴趣区域,获取光谱反射率数据。利用多种预处理方法分别为标准正态变量变换（SNV）、二阶导（SD）、一阶导（FD）、和多元散射校正（MSC）建立甜玉米种子电导率的偏最小二乘回归（PLSR）模型,比较分析并筛选出最适预处理方法。再通过连续投影算法(SPA)及遗传算法（GA）对MSC预处理后的高光谱波段进行筛选提取,基于选出的特征波段建立PLSR模型,并与全波段（Full）PLSR模型进行对比分析,得到与甜玉米种子电导率相关性最高的高光谱波段组合,最终确立一种能够预测甜玉米种子电导率的方法体系。实验结果显示：不同预处理方法（SNV,FD,SD和MSC）建立的PLSR模型性能有所差异,其中MSC-PLSR模型的表现最优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.983和0.974,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.165和0.226。进一步分析MSC-Full-PLSR,MSC-SPA-PLSR和MSC-GA-PLSR模型,发现GA能够将全光谱的853个波段压缩至25个有效波段,所建立的MSC-GA-PLSR模型仍表现优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.976和0.973,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.194和0.212。实验结果表明：基于可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法实现对甜玉米种子电导率的预测存在一定的可行性。该研究为甜玉米种子电导率的快速、无损且精确的检测提供一定的理论支持。     

电子偶素在OMC/SBA-15,OMC@SBA-15及CuO@SBA-15催化剂中的化学猝灭

以P123为结构导向剂、TEOS为硅源制备了有序介孔二氧化硅SBA-15,并以此为模板制备了有序介孔碳(OMC).小角X射线衍射、高分辨透射电子显微镜和N₂吸附/脱附等测试结果均证实SBA-15与OMC具有高度有序的孔结构、相对较高的比表面积,且孔洞平均尺寸分别约为7.5 nm和3.3 nm.分别采用固相反应法和浸渍填充法制备了OMC/SBA-15复合材料和OMC@SBA-15及CuO@SBA-15复合材料.随着OMC和CuO质量分数的增大,3种复合材料中o-Ps寿命τ₄和其强度I₄均减小.o-Ps湮没率λ₄随OMC和CuO质量分数的变化可用一条或两条直线很好地拟合,OMC/SBA-15,OMC@SBA-15及CuO@SBA-15复合材料中反应速率常数k分别为(2.39±0.44)×10~7 s^-1/(6.65±0.94)×10~6 s^-1,(2.28±0.19)×10~7 s^-1和(8.76±0.47)×10~6 s^-1<...     

Mn含量对CeO2-ZrO2-MnOx催化剂甲苯氧化净化性能的影响

采用氧化还原沉淀法制备了一系列CeO_2-ZrO_2-MnO_x催化剂(CZM_X,X为Mn在催化剂总金属中的摩尔含量),探讨了Mn含量对CZM_X催化甲苯燃烧性能的影响。结果表明,CZM_(0.6)催化剂具有最好的活性,在230℃下即可实现甲苯的完全转化。XRD表征结果发现,随着锰掺杂量的增加,CZM_X催化剂结晶度先降低后增加。H_2-TPR表征结果表明,随着Mn含量的增加,Ce-Zr-Mn之间的相互作用力先增强后减弱。CZM_(0.6)结晶度最差,金属之间相互作用力最强,表面氧物种更易溢出;同时,Raman和O_2-TPD表征结果也证明CZM_(0.6)催化剂上具有较高的表面氧空位浓度,有利于催化剂表面活性氧物种的迁移,促进了甲苯的氧化。此外,通过in-situ DRIFTS对中间产物进行观测,发现苯甲酸盐是CZM_(0.6)催化剂上甲苯氧化反应的重要中间体;在O_2参与下,苯甲酸盐可迅速转化为CO_2和H_2O。