磁制冷和激光制冷技术

 制冷就是使某一空间内物体的温度低于周围环境温度并能维持这个低温的过程。制冷及低温技术有着十分重要的应用,关系到国计民生的多个重要领域,如食品储藏、航空航天、医疗卫生、科学试验等。根据制冷产生的低温环境的不同,制冷技术大体分为三类,120K以上至环境温度以下为普通制冷,20-120K为深度制冷,OK以上至20K为低温和超低温制冷。早期制冷主要采用气体膨胀的方式来获取越来越低的低温,到1932年,荷兰人克西姆采用降低液氦压力的方法获得了0.7K的最低温度。这几乎达到了气体膨胀制冷的极限。     

阵列式光纤光谱仪的小麦霉变在线检测

小麦是我国战略性储藏粮食品种，但小麦易受霉菌感染而发生霉变，影响其食用安全。加强小麦有害霉菌侵染程度的早期检测是控制其危害的需要措施。然而，现有的平板计数和荧光染色等检测方法，普遍存在前处理繁杂、时效性差等不足。故此，拟运用阵列式光纤光谱仪结合化学计量学方法，建立霉变小麦的实时在线检测方法，并为进一步开发粮食品质与安全在线检测装备提供参考。小麦样品经辐照灭菌后分别接种五种谷物中常见有害霉菌：串珠镰刀菌83227、层出镰刀菌195647、雪腐镰刀菌3.503、寄生曲霉3.3950和赭曲霉3.3486，并置于28 ℃和85%相对湿度环境中储藏7 d以加速霉变。在样品储藏的第0，1，3，5和7 d，运用阵列式光纤光谱仪和漫反射探头在线采集样品的漫反射特征光谱，并依据国标平板计数法测定样品菌落总数水平。光谱采集步骤为：在线检测平台上，设置样品运动速度0.15 m·s-1和光谱仪积分时间20 ms，采集波段为600~1 600 nm，重复测量3次。然后，首先对小麦原始光谱进行平滑、多元散射校正和导数变换等预处理以消除光谱噪音；随后，运用主成分分析(PCA)对受不同霉变程度(储藏阶段)的小麦样品进行区分；最后，利用线性判别分析(LDA)和偏最小二乘回归分析(PLSR)建立小麦有害霉菌侵染程度的定性定量分析模型。小麦在储藏期内经历未霉变、开始霉变和严重霉变三个阶段。原始和二阶微分光谱显示霉菌侵染引起小麦光谱特征发生显著改变，PCA结果表明不同储藏阶段(霉变程度)小麦样品存在一定分离趋势。利用前十个主成分得分建立的LDA判别模型，对不同霉变程度小麦样品的识别率达90.0%以上。结果表明：小麦样品菌落总数的PLSR定量预测模型的预测决定系数(R2_p)为0.859 2，预测均方根误差(RMSEP)为0.401 Log CFU·g-1，相对分析偏差(RPD)达2.65。应用阵列式光纤光谱仪结合计量学方法在线评估小麦霉变具有一定可行性。下一步研究中，应扩大样品量，补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的小麦样品，以不断增强模型的鲁棒性和方法的适用性。     

农药与农药污染

农药是指在农业生产中用于防治农作物病虫害、消除杂草、促进或控制植物生长的各种药剂的统称。正确使用农药可使粮食、棉花、水果增产[1] ;对控制农作物病、虫、草、鼠危害 ,促进产品高产优质 ,保证农业丰产丰收具有重要的作用[2 ] 。据估计 ,全国的粮食作物从生产到储藏过程中 ,因病、虫、草、鼠的危害 ,损失至少 2 0 %～ 30 % ;棉花损失约 1 5% ;水果、蔬菜则高达2 0 %～ 30 %。显然 ,2 1世纪的农业仍离不开农药 ,对农药的研究、生产和使用将继续发展[3 ] 。1　农药发展的简要历史　　用化学药剂防治害虫可追溯到古希腊和古罗马时代。古…     

广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用Antaris Ⅱ近红外光谱分析仪每隔12 h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000 cm-1。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。     

Design of Super-resolution Filters with a Gaussian Beam in Optical Data Storage Systems

Super-resolution filters based on a Gaussian beam are proposed to reduce the focusing spot in optical data storage systems. Both of amplitude filters and pure-phase filters are designed respectively to gain the desired intensity distributions. Their performances are analysed and compared with those based on plane wave in detail. The energy utilizations are presented. The simulation results show that our designed super-resolution filters are favourable for use in optical data storage systems in terms of performance and energy utilization.     

小麦新陈度的THz快速无损检测研究

采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测试了4个不同年份储藏的小麦样品,获得4个样品的太赫兹时域光谱,根据实验数据计算不同年份储藏小麦在0.2~1.2THz波段的折射率和吸收系数等光学参数。结果表明,不同年份储藏小麦样品的折射率和吸收系数均存在差异,2011年储存的小麦样品的折射率明显低于其他年份储藏小麦样品,且4个样品的吸收系数都随着频率的增加而增加。该研究为小麦新陈度的检测分析提供了新的实验方法,对进一步进行小麦品质的检测具有指导意义。     

Gath-Geva联合模糊聚类的生菜近红外光谱聚类分析

生菜的新鲜程度是影响生菜品质的最重要因素之一,其主要取决于生菜的储藏时间,因此,对不同储藏时间的生菜进行准确鉴别具有重要研究价值。由于不同储藏时间生菜的近红外光谱数据具有差异性的特点,因而使用近红外为不同储藏时间的生菜进行鉴别分类是可行的。通过将联合模糊C均值聚类（allied fuzzy c-means, AFCM）中的欧式距离测度替换为指数距离测度从而提出了一种GG联合模糊聚类（Gath-Geva AFCM, GGAFCM）分析算法。GGAFCM通过迭代计算得到模糊隶属度值和典型值,再结合近红外光谱实现了对不同存储时间生菜的高效精准鉴别。以新鲜的生菜样本作为研究对象,使用傅里叶近红外光谱仪（Antaris Ⅱ型）每隔12 h对生菜样本采集漫反射光谱数据,光谱的波数范围介于10 000~4 000 cm-1之间。首先,通过主成分分析（principal component analysis, PCA）对采集到的1 557维生菜近红外光谱数据进行数据压缩将其降至22维,然后通过模糊线性判别分析（fuzzy linear discriminant analysis, FLDA）对降维后的近红外漫反射光谱数据的鉴别信息进行提取。设定鉴别向量数为2,即通过FLDA将22维的生菜近红外光谱数据转换为了2维数据。最后将模糊C均值聚类（fuzzy c-means, FCM）的聚类中心作为GGAFCM和AFCM的初始聚类中心,通过运行FCM,GGAFCM和AFCM完成对不同储藏时间生菜的鉴别分类,并对三种模糊聚类算法得到的聚类准确率、模糊隶属度、迭代次数进行分析。实验结果表明：在初始化条件相同的情况下,采用的GGAFCM算法与FCM和AFCM算法相比具有更高的鉴别准确率。在m=2的情况下,GGAFCM的鉴别准确率达到了95.56%,而AFCM的聚类准确率为91.11%。GGAFCM迭代4次达到收敛,而AFCM与FCM均需要8次迭代计算才能达到收敛。基于近红外光谱技术,通过GGAFCM结合PCA与FLDA算法可以高效快速且无损的完成对储存时间不同的生菜的准确鉴别分类,为生菜储存时间的准确、快速鉴别提供了实验依据和参考方法,具有一定的实际应用价值。     

交联型"纳米花"酶用于拟除虫菊酯农药的高效水解研究

该文制备了交联型猪肝酯酶杂化“纳米花”酶（CL－PLE－NFs）,并对其制备条件进行了优化。在最佳条件下,CL－PLE－NFs的酶活为游离酶的231%,最大反应速率（Vmax）是游离酶的134%。同时,将交联型纳米花酶在4 ℃下贮藏320 d后,仍能保留70.85%的活力,表现出良好的贮藏稳定性。此外,将CL－PLE－NFs应用于拟除虫菊酯类农药的水解实验,发现其对Ⅰ型和Ⅱ型的拟除虫菊酯类农药均有较优的水解能力,在5 min内对11种拟除虫菊酯农药的水解率均在55%以上。同时,循环使用12次后,CL－PLE－NFs对溴氰菊酯农药的水解效率仍然可达65.37%。     

稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究

利用近红外技术结合化学计量学的方法建立了稻谷新陈度近红外光谱定量模型。对90个稻谷样本,通过近红外光谱仪扫描获得了从950～1 650 nm的光谱信息。运用UNSCRAMBLER9.7软件进行计算,选择全谱区,结合偏最小二乘法(PLS)算法,得到光谱最佳预处理方法为一阶导加Savizky-Golay平滑,最佳主成分数为7。进行内部交叉验证,决定系数r2为0.967 9,预测误差为54.51,且预测结果与真实值通过t检验,说明模型是可行的。为稻谷新陈度的快速无损检测提供了一种新的方法。     

HSSPME-GC-MS联用分析墨吉对虾储藏过程挥发性有机物特征的变化

建立了顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用分析墨吉对虾挥发性有机物(VOCs)的方法,结合化学计量学方法解析了墨吉对虾储藏过程中VOCs特征的变化,初步研究了VOCs特征变化与其鲜度的关系.采用上述方法,在新鲜和变质墨吉对虾样品中分别检测到22种和16种VOCs组分.采用主成分分析解析新鲜、储藏过程及变质阶段对虾样品的VOCs色谱特征,结果表明墨吉对虾变质前后VOCs特征有明显不同的聚类规律,且对虾样品储藏过程中VOCs特征从新鲜到变质状态呈现逐步过渡的趋势,对虾储藏过程VOCs特征的变化可以提供更加准确的鲜度变化预警信息.最后,采用共有模式统计对比了新鲜和变质墨吉对虾VOCs特征聚类数据,获得对样品变质前后VOCs特征差异贡献前5位VOCs,可作为潜在的鲜度判别预警VOCs标志物.