角动量耦合与原子光谱项

介绍了量子力学中两个角动量耦合的通用方法,并从角动量守恒的观点分析了原子光谱项的推导基础。     

理化检验《化学分册》第八届编委会成员介绍

<正>陈恒武博士,教授,任职于浙江大学化学系,浙江省化学会理事。长期从事分析化学的教学与科研,研究工作涉及原子光谱和分子荧光光谱分析、流动注射分析、微流控分析芯片等领域。欧忠平教授,博士生导师,任职于江苏大学。国际卟啉与酞菁学会会员,卟     

非平坦样品激光诱导等离子体光谱特性研究

激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速、实时的元素分析技术,由于其在痕量元素探测、地质环境监测等领域有着广阔的应用前景,而受到人们极大的关注。在实际应用中,样品表面是影响等离子体产生及其特性的关键环境因素之一。在大气环境下,利用脉宽为8 ns、波长为1 064 nm的纳秒脉冲激光产生等离子体,对比研究了天然岩石样品在非平坦和平坦表面条件下等离子体的发射光谱。基于激光辅助辐射波模型,阐释了非平坦样品表面对其光谱特性的影响。通过对比等离子体时间积分光谱,发现非平坦样品的谱线强度相比于平坦样品的谱线强度减弱了近70%,该结果说明非平坦样品表面对LIBS真实测量数据的负面影响不可忽视。针对褐铁矿样品中的谱线Fe Ⅰ 404.58 nm和Fe Ⅰ 438.35 nm,研究了在平坦和非平坦样品表面下的峰值强度以及其衰减因子随激光能量的变化规律,结果表明非平坦样品表面条件下采集的光谱强度始终低于平坦样品表面的光谱强度。光谱强度的衰减因子先随激光能量增大而逐渐降低,并在激光能量33 mJ达到最小值,后随激光能量的进一步增大而增大。实验结果进一步表明在非平坦样品表面条件下产生了密度较低的等离子体,并且非平坦与平坦样品的电子密度的比值在激光能量33 mJ时达到最小,此结果与光谱强度的衰减因子随激光能量的变化趋势一致,这是源于非平坦样品表面会形成较大激光入射角度,使得激光等离子体能量吸收区厚度变薄,产生等离子体屏蔽效应所对应的激光能量阈值升高。此外,样品表面状态和激光能量对等离子体温度的影响甚微。阐述了非正入射时等离子体特征参数与正入射时等离子体特征参数的联系和差异,揭示了非平坦样品激光等离子体特征参量变化的内在物理机制,为室外LIBS探测技术在元素定性和定量分析中光谱强度的校正提供参考。     

多价电子原子Al的Rydberg态能级的规律性研究

在最弱受约束电子势模型的理论框架下,通过对原子(离子)Rydberg态能级的合理归类,提出了“类光谱能级系列”的概念.　在此定义下研究了多价电子原子体系Al的Rydberg态能级系列的规律性.　理论计算值与实验值的绝对偏差基本在百分之几个波数(cm     

相干性与2005年诺贝尔物理学奖--我在该领域的研究经历

本刊去年第11期介绍过2005年诺贝尔物理学奖．历次诺贝尔奖宣布后，争议时有发生，本次也如此．应本刊特别邀请，我国留美物理学家励名强教授介绍他在这一领域的首创性研究成果及其经历．本文不仅深入浅出地介绍了量子光学与高精密原子光谱的物理原理和物理图像，而且提出了在研究方法、研究思路上也应创新，即作者提出的要走自己的路．当我们对诺贝尔奖与华人科学家再次擦肩而过感到惋惜的同时，也要思考在物理教学中如何培养学生的首创精神．[编者按]     

核磁共振原理及其应用

 1946年以美国物理学家布洛赫(F.Bloch)和普舍尔(E.M.Purcell)为首的两个小组几乎在同一时间,用不同的方法各自独立地发现了物质的核磁共振(NMR)现象,后来两人合作制造了世界上第一台核磁共振谱仪。1952年他们二人因此获得了诺贝尔物理奖。所谓核磁共振是根据处在某个静磁场中的物质原子核系统受到相应频率的电磁波作用时,在它们的磁能级间产生共振跃迁的原理而采取的一种新技术。核磁共振技术自创始以来经过了60年代连续波谱仪的大发展时代,以及70年代的脉冲傅里叶变换核磁共振和核磁双共振时代,近年来发展的多核NMR,多脉冲NMR,二维NMR和固体NMR在理论和实践上都取得了迅速发展。     

磷酸钇共沉淀分离富集硫酸钴中痕量铁及铁的原子吸收光谱测定

共沉淀预浓集是原子光谱分析中有效的样品前处理技术之一，是提高原子吸收光谱测定灵敏度和选择性的有效手段。YPO4作为一种新型共沉淀捕集剂，最先由日本化学家Shigehiro Kagaya等提出，能够在弱酸性条件下对Pb、Fe选择性共沉淀，并且结构紧密，便于离心分离。根据这一特性，本实验采用YPO4共沉淀分离富集过渡金属盐CoSO4溶液中的痕量Fe^3 而后采用火焰原子吸收光谱测定的方法。     

稀土原子光谱涨落统计分析

高激发态原子光谱可表现出丰富而的涨落行为，对稀土原子光谱进行了较为系统的涨落统计分析研究。结果表明：稀土原子光谱遵多普遍的能谱涨落统计规律；随能量区域的增高，能谱的不规则程序也随之增高。