长余辉发光材料的紫外-可见反射光谱测定

用“湿法”制备了长余辉发光材料,原料通过水溶液液相分子水平上的均匀混合,利用金属硝酸盐和有机还原剂在较低的温度下发生氧化还原燃烧反应,一步快速生成产品。加热起燃温度低至500℃,反应时间短,所制得的产品成份均匀,晶粒小,外观呈蓬松状态,易研磨粉碎,粉体表观密度小。以紫外－可见分光光度计测定分析了所制备样品在蓄光前后的反射光谱特征并作了探讨。结果表明,除表观密度外,“显法”与“干法”制备的长余辉发光材料的主要性质相同,紫外－可见反射光谱可以准确描述长余辉发光材料的紫外－可见光谱性能特征。     

番茄红素的紫外可见光谱和荧光光谱分析

研究了番茄红素在不同溶剂中的紫外可见光谱图,对结果进行分析后发现番茄红素在正己烷、石油醚、丙酮、乙酸乙酯具有较低折光率的溶剂中的特征吸收带波长非常接近,但在较高折光率的溶剂苯、二硫化碳中的特征吸收带与以丙酮作为溶剂相比有不同程度的红移。番茄红素溶于丙酮与水的混合溶剂,当丙酮与水的体积比达到3∶2时,吸收光谱在紫外区出现一新的吸收峰,在可见区吸收光谱的精细结构消失。用荧光光度计采集不同溶液的番茄红素的荧光光谱,番茄红素的荧光峰位于580—590nm,在极性溶剂中荧光发射增强。     

氮掺杂富勒烯的红外和紫外可见光谱

本文报道了氮掺杂富勒烯的红外和紫外可见光谱，发现氮原子替位掺杂可激活Ｃ６０分 部分红外沉寂模式，紫外可见光谱证实，氮掺杂后，氮以施主态存在。     

紫外-可见多功能光谱电化学池的研制

利用研制的紫外－可见多功能光谱电化学池,以ＵＶ－Ｖｉｓ长光程薄层和光透支光谱电化学法的分别测定了Ｆｅ（ＣＮ）６＾３－／Ｆｅ（ＣＮ）６＾４－电对的反应电数ｎ;燕以ＵＶ－Ｖｉｓ光透半无限扩散和平行人射式光谱电学法分别测定了Ｆｅ（ＣＮ）６＾３－的扩散系数Ｄ。实验的结果均与文献值相近,从而表明了这种ＵＶ－Ｖｉｓ多功能光谱电化学池的可靠性。     

漂浮透明油品的紫外反射光谱特性研究

石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险,给生态安全带来了巨大威胁。其泄漏事故往往具有突发性、偶然性以及污染范围大等特点,传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段,但因为水面漂浮油品颜色特征不明显,多呈透明色,RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分,严重影响成像监测效果。尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发,寻找油品的特征波段,提高图像中水与油的对比度,以实现溢油监测。针对漂浮油品的光谱测量,已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异,难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。为模拟实际的泄漏情景,在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。光谱测量结果显示,样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1,但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段,说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致,而幅值差异在紫外波段处最大。为进一步论证光谱特征分析结果,选择365,436,546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片,对样品进行成像分析。成像分析结果显示,汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。因此,选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行,极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景,为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。     

卟啉及其稀土配合物的紫外可见光谱

合成了稀土卟啉配合物-钇卟啉,研究了卟啉及钇卟啉的电子吸收光谱,讨论了溶剂的性质对其电子吸收光谱的影响,实验结果表明:钇卟啉在丙酮和三氯甲烷中的光稳定性最好,是很好的光敏剂。     

非对称金属卟啉的合成及其紫外－可见光谱研究

本文合成了一个新的非对称卟啉铜化合物，测量了其紫外－可见光谱，并将此光谱结果与其他三种对称金属卟啉的光谱进行了比较。     

氯化钠溶液中纳米银胶的紫外-可见光谱研究

考察了纳米银胶制备中的一系列影响因素。用TEM和UV-Vis表征了水溶性高分子PVP,PVA和强电解质NaCl对纳米银胶的影响,发现不同制备方法和不同介质中得到的纳米银胶的分散性质和粒径大小不同,吸收光谱有差别。NaCl的加入对纳米银胶的吸收光谱影响显著,尤其是对于没有PVP,PVA保护的体系,当溶液中NaCl浓度达到某一临界值时,纳米银胶的吸收光谱出现突变。     

多组分金属催化剂表面漫反射紫外可见光谱研究

研究了二氧化碳加氢甲烷化二组分、三组分担载型金属催化剂表面漫反射紫外可见光谱（ＤＲＵＶＳ）。根据ＤＲＵＶＳ提供的信息,揭示了催化剂组分间相互作用结果对催化活性的影响;不同助剂量催化剂ＤＲＵＶＳ特征强度与催化活性间定量关系也得到合理确定 。     

羟基卟啉衍生物LB膜的紫外可见光谱表征

研究了两种具有两条脂链的羟基卟啉在气液界面上的成膜性能及其ＬＢ膜。ＵＶ－Ｖｉｓ光谱表明,两种卟啉在ＬＢ膜中的聚集态不同,卟啉环上脂链和羟基呈对称了代时形成Ｊ－聚体,呈同侧取代时形成氢键聚集体。利用偏振ＵＶ－Ｖｉｓ吸收谱测定了ＬＢ膜中卟啉环的取向。结果表明,侧链和羟基的相对位置对环的取向没有影响,但影响膜中平均分子截面积的大小和环间的距离,因而影响膜中分子的聚集态。     

可见-近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。实验记录了11个人体血液样本在1~20 d的在400~940 nm之间的8个波长通道的图像,使用标准正态变换校正(SNV)对光谱进行预处理,以消除基线平移和散射作用带来的样本光谱差异。随机选择经过预处理后的7个样本用作训练集以建立模型,剩余的4个样本用作测试集以验证模型,建立了基于k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法的融合模型,并与k最近邻算法模型,支持向量机算法模型,随机森林算法模型进行比较,结果显示融合模型的实验结果更好。基于该融合模型得到的实验结果为:0~2 d之间预测样本的正确分类率(CCR)为80%,平均误差为0.053 d, 2~20 d之间预测样本的CCR为69%,平均误差为0.442 d,与利用高光谱获得的结果相当甚至更好。为测试该方法的适用性,检验了血液特异性对本模型的影响,实验样本取自8个不同捐献者的20个血迹,将其中4个捐献者的10个样本加入原有模型,另外4个捐献者的10个样本作为测试集以检验血液特异性对模型影响。实验结果为:在0~2 d之间的CCR为75.6%,平均误差为0.063 d, 2~20 d之间预测样本的CCR为65.6%,平均误差为0.467 d。CCR无显著降低,表明该模型对不同来源的血迹样本,仍然有着较好的适应性。与采用高光谱的研究结果相比,多光谱结合模型融合算法同样可以获得较好的血迹年龄估计结果,并具有结构简单,成本低廉,稳定性好的优点,有望成为一种高精度的血迹年龄预测手段,在法医学领域中有重要应用前景。     

癌变组织可见光反射光谱测量

实现在体、实时、无损的早期癌变检查是人们一直努力的方向。通过对几组样本的显微切片观察得出癌症的确切诊断,然后通过癌变组织和同体正常组织的光谱比较,得到癌变组织的可见光反射光谱特性。发现癌变组织的血红蛋白和去氧血红蛋白的增加是导致反射光谱谱线改变的主要因素。组织癌变后在可见光谱范围反射较正常组织的低,在630 nm处发生了较强烈的吸收变化。光谱中吸收峰值表明了癌变组织中含有丰富的血红蛋白和去氧血红蛋白,这与癌变组织的组织特性一致,实验上表明了可见光反射光谱能区分正常组织和癌变组织。     

有机蒸气的紫外-可见吸收光谱定性检测

采用紫外-可见吸收光谱法定性检测有机物蒸气。用聚乙烯薄膜做介质,用紫外-可见分光光度计检测有机物蒸气,获得大豆油、葵花籽油、花生油、油菜籽油、芝麻油、棉花籽油和油桐种油植物油蒸气,以及丙酮、乙酸乙酯、95%乙醇和冰乙酸有机化合物蒸气的紫外-可见吸收光谱图。结果显示：通过仪器调零,很好地清除聚乙烯薄膜的紫外-可见吸收光谱,获得了所检测植物油蒸气和有机化合物蒸气的紫外-可见吸收光谱,对不同的植物油和不同的有机化合物均有很好的区分性,检测所获得的各植物油蒸气紫外-可见吸收光谱图的λ_max、λ_min、吸收峰的数目、位置、拐点均不一致,可以很好的区分各种植物油,对有机化合物也有很好的检测。方法的重现性好,葵花籽油蒸气10次检测所得的紫外-可见吸收光谱图完全一致。实验结果表明,聚乙烯薄膜作为紫外-可见吸收光谱定性分析用的介质,用于植物油和有机化合物蒸气的检测,具有分析速度快、重现性好、准确可靠、成本低等特点,可提供有机物蒸气的特征信息和有机化合物的结构信息,为化合物和有机物蒸气的鉴定提供新的检测方法。     

Investigation of N Deficiency in Cherry Trees Using Visible and Near-Infrared Spectra Part of the Spectrum in Field Condition

This objective of the study was to develop a model for the determination of N deficiency in cherry trees using a combination of visible near infrared methods and spectro-radiometric measurement. In our experimental design, cherry seedlings were grown under various N deficiency conditions in nutrient-controlled containers. The reflectance values of plant leaves were measured using a spectro-radiometer. Plant leaves samples were simultaneously collected. Their nutrient contents were determined in the laboratory. Afterwards, we performed a statistical comparison of the reflectance values. Sample analysis results established the significant wavelengths. Moreover, we received accurate regression models for predicting N deficiency in cherry leaves that were grown in nutrient solutions. Next, we verified the model validity by measuring the reflectance of the leaves collected from cherry orchards at various locations using a spectroradiometer. Nutrient deficiencies were calculated using the developed model, and then, the predicted and measured data were compared to evaluate model validity. From these results, we determined the wavelengths that yielded the most accurate results for N prediction, selected from the blue and green regions of the spectrum. We established that for N prediction in cherry trees, the simplest model can be created using 560 and 570 nm wavelengths. However, the evaluated model can be applicable only under certain conditions. We concluded that in order to develop a prediction method with sufficient application capacity, as well as the ability to assess nutritional and physiological characteristics, the ecology condition of the plant should be properly considered based on the model.     

Internal Reflection and ATR Spectroscopy

Abstract

The connection between ATR spectroscopy and the physical phenomena of internal reflection and evanescent wave is reviewed. In this context advanced aspects of ATR spectroscopy are discussed. A brief review of the accessories used for ATR measurements is given along with a cursory review of general strategies for their incorporation into FTIR spectrometers.     

矿区农田土壤砷污染的可见-近红外反射光谱分析研究

利用在实验室获取的矿区农田土壤可见-近红外反射光谱与土壤As污染浓度、Fe和有机质含量数据构建了As和Fe浓度及有机质含量的PCR与PLSR预测模型;为提高模型的稳定性和预测能力,对原始光谱数据进行了预处理即,一和二阶微分(F/SD)、基线校正(B)、变量标准规一化(SNV)、多次散射校正(MSC)和连续统去除(CR)。研究表明：变量标准规一化(SNV)、多次散射校正(MSC)和连续统去除(CR)分别对As, Fe和OM的PCR模型的预测能力有明显的改善(各PCR模型的因子数、相对RMSEP和R2分别5,0.304 0,0.368 5;3,0.144 3,0.476 2和3,0.171 2,0.408 4)。预测As和Fe浓度及有机质含量的最优PCR模型使用了一些共同的波段：450, 1 000, 1 400, 1 900, 2 050, 2 200, 2 250, 2 400和2 470 nm。因此,可以通过遥感技术来检测土壤污染物浓度及其他物质含量,从而为土壤环境质量的遥感监测提供参考。     

利用可见近红外光谱多指标综合预测生鲜牛肉储存期

建立了牛肉基于TVB-N、菌落总数、pH值和肉色参数L*多个指标的储存期预测模型,利用可见近红外光谱(Vis/NIR)技术结合区间偏最小二乘(iPLS)和遗传算法(GA)建立了各个指标的PLS预测模型,实现了多指标综合无损快速预测4 ℃下牛肉的储存期。用iPLS和iPLS-GA提取有效波长变量建立PLS预测模型,以预测相关系数和预测标准差作为模型评价标准,结果表明用iPLS-GA选择变量建立的各个指标的PLS预测模型均优于全波段和iPLS组合的PLS模型。由多个指标的预测值和储存期的预测模型,对校正集和预测集样品储存期进行预测,其预测相关系数和标准差分别是0.903, 0.897和1.88, 2.24。说明利用光谱技术结合得出的储存期预测模型可以实现多指标综合预测牛肉储存期,为无损快速检测牛肉储存期或货架期提供了一种新方法。      

基于可见光谱通道的松树年轮参数获取方法研究

年轮参数是树木生长的重要指标。目前年轮的检测方法主要有人工测量法、扫描仪法和X射线法等。这些方法费时费力、检测成本高、操作难度大。为此,提出采用可见光谱进行年轮参数检测的新方法。首先针对活立木年轮检测需求,设计了木芯专用可见光谱分析装置。装置采用宽光谱对称式光源,封闭式暗箱设计,彩色CCD外置、固定距离采集方式。进而采集样品全彩色图像,分别提取不同光谱通道数据进行分析,最终获得年轮特征光谱参数。以从松树活立木钻取的木芯为例,经打磨后的木芯水平固定于载物台,光源均匀照射样品,CCD采集木芯漫反射RGB图像,基于对木芯全彩色图像的不同光谱通道的分析,分别提取RGB三帧灰度图像的强度曲线,区分早晚材分界线,得到树木年轮各项指标,实现树木年轮参数的快速提取。实验首先将CCD采集的RGB图像转换至NTSC色彩空间,以扩大色彩域。在设置滤波窗滤除背景,截取出木芯图像后,通过提取木芯图像的R,G和B三灰度分量图像,发现木芯B灰度图的早晚材区域差异最分明。基于该特征,可提取出早晚材分界线的位置信息。对木芯B灰度分量图微分,得到灰度沿水平方向的空间梯度。确定灰度变化率极大值对应的各点,鉴于木芯生长特性,灰度变化率极大值对应空间位置首先取为窄像素区域,进而在窄像素区域取中间值,此即木芯年轮各早晚材的中心点。其中,早材中心点对应光谱曲线的极大值,晚材中心点对应光谱曲线的极小值。结合专家经验,建立早晚材中心点与分界线的灰度关系,可得各分界线的位置。通过早晚材分界线与年轮各参数的关系,可进一步得出年轮各项指标。对比3位林木育种专家人工识别结果,本方法检测结果除了在木芯靠近端点处的位置外,都具有极高的准确度。采用可见光谱通道的数据采集与分析方法检测树木年轮参数,检测过程可实现全自动,高效、无损,精度可达到0.1 mm,结果精确。相比于人工测量法、扫描仪法,检测效率更高;相比于X射线法,检测过程更加安全、低耗,操作更方便。是一种具有较强应用性的方法。     

遗传算法用于多组分拉曼光谱定量分析的研究

拉曼光谱是一种分子散射光谱,利用物质的特征拉曼光谱,可实现对其结构、成分、浓度等的检测.多组分物质拉曼光谱的定量分析是一个有待深入研究的课题.采用遗传算法程序对10组分的混合矿石样品的拟合拉曼光谱数据进行了分析,对同一条件下算法多次计算的结果和不同条件下算法的表现进行了讨论,分析了算法设计和基本参数的不同对算法收敛速度以及对计算结果的精确性和稳定性的影响,验证了遗传算法用于多组分样品拉曼光谱数据分析的可行性、有效性和精确性.     

山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究

矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。