用新的紫外可见UV—160型分光光度计改善定量分析

由于用做定量测量的分光光度计的设计主要是用于常规分析,因此最重要的是要能容易和快速的测量样品。普通的分光光度计不能满足这些要求的,因为它没有快速的波长定位速度和足够高的定量功能。新发展的紫外可见UV-160型分光光度计,适用于这些测量。它是由一个单色仪,一个键盘,一个图示阴极射线管和一个绘图仪组成的。波长定位速度高达60nm/秒。测量吸光度光谱时,扫描速度可达40nm/秒。这些速度比普通分光光度计要快三倍多,而且能迅速地作多波长测量。     

不同线偏振光对水体吸收系数测量的影响

通过对紫外-可见光分光光度计的光源偏振性进行系统测量,并开展了光源偏振性对水体黄色物质和颗粒物光谱吸收系数测量影响的实验研究,结果表明,紫外-可见光分光光度计光源具有显著的偏振性,但分光光度计光源偏振对水体黄色物质光谱吸收系数测量的影响可忽略不计,对水体颗粒物光谱吸收系数测量的影响也较小。     

一种基于MEMS微硅多狭缝分光光度计

研制出了一种采用后分光技术,微硅片多狭缝进行像元分割,硅光电二极管阵列为探测器的微型分光光度计。分析了光谱带宽对测试得到的溶液吸光度线性相关性的影响,讨论了分光前后狭缝宽度与分光光度计光谱带宽之间的关系,为分光光度计前后狭缝的设计提供了理论依据。采用MEMS(微机电系统)工艺制造出了体积小、精度高、厚度薄的一体式微硅片狭缝,并将其应用于分光光度计中。采用此分光光度计对线性吸光度溶液进行测试,结果表明线性相关系数大于0.999,说明所研制的采用微硅片狭缝的分光光度计具有高度线性相关性。     

水体细菌微生物多波长透射光谱快速准确获取方法研究

为实现水体细菌微生物快速在线监测,搭建了多波长透射光谱快速测量实验系统,利用该系统分别测量了重铬酸钾标准溶液紫外波段及中性滤光片可见波段的透射光谱,并与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱进行对比分析,验证了实验系统测量透射光谱的准确性;以水体中常见的金黄色葡萄球菌作为研究对象,利用搭建的实验系统获取金黄色葡萄球菌溶液在220～900 nm波段的前向小角度透射光谱,进一步验证了实验系统测量细菌微生物透射光谱的准确性和快速性。结果表明,由实验系统和紫外-可见分光光度计测得的重铬酸钾标准溶液,与中性滤光片紫外波段及可见波段透射光谱的线性拟合相关系数分别为0.999 7和0.999 5,光密度误差分别在5.00%和4.58%以内,说明两个系统测量光谱的一致性较好,所搭建的实验系统测量标准样品紫外-可见透射光谱准确度较高;对于金黄色葡萄球菌,实验系统测得的透射光谱经过校正后,与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱线性拟合的相关系数为0.999 97,两者相比的光密度误差在0.74%以内;系统重复30次细菌光谱信号采集获得平均透射光谱单次测量时间为15 s,说明该实验系统相对于紫外-可见分光光度计能够快速准确获取水体细菌微生物多波长透射光谱,在保证测量结果准确的同时缩短了光谱测量时间,为水体细菌微生物快速检测提供技术支持。     

海水中极低浓度营养盐在线测量仪

设计了海水中极低浓度营养盐在线测量仪,测量方法采用吸收光度法。采用长光程液芯波导作为样品池,光信号由光纤收集、光谱仪分光。线阵CCD探测器测量样品吸光度,可以实现多种营养要素的快速检测。检测极限达到了0.2 nmol/dm3;分液泵、注射泵、电磁阀及过滤网等构成了现场自动进样系统;电子学系统由PC104工控机、CCD数据采集卡及自动进样控制电路组成,实现了水样的提取及在线过滤、样品与试剂的精密配比和混合反应以及光谱测量及分析的自动化。该仪器不仅可用来作为剖面测量,而且也可用于定点长时间序列测量。     

基于水样类型识别的光谱COD测量方法

基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。其过程包括:动态识别水样类型→自动选择相应的"吸光度(Auv)-COD"算法模型→计算COD。该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。该研究在传统的光谱识别技术的基础上,针对COD实际测量的特点加以改进。选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数,利用LM-BP神经网络作为识别算法。并引入了"历史数据队列"、"历史识别因子"的概念,在此基础上形成了级联的神经网络结构。该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别,进而提高了复杂环境下COD测量的精度。大量实验测试和结果表明,与传统的光谱识别技术相比,该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。水样类型识别准确率达98%以上。同时算法结构简单,计算量小,适用于资源受限的小型化COD测量仪。当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时,采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证,可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。     

基于CCD积分时间自动调节的生化分析仪用分光光度计的研究

在利用生化分析仪用分光光度计对血液等样品进行分析时,由于样品中不同组分对不同波段的光吸收有所差异,尤其在能量衰减较大和非特征吸收波段表现得更加突出,并且电路中各种噪音和光路杂散光的存在,使得光度测量的准确率降低.本文使用线阵CCD积分时间的自动调节和分段分时采光等优化算法,将强吸收与弱吸收分开曝光,在保证强吸收正常的前提下,自动调整积分时间来增大弱吸收的信号.采用自行研制的基于Czerny-Turner型分光光路和线阵CCD探测的高分辨率生化分析仪作为分光光度计,经实验测试,该方法有效地提高了光度测量的准确度,同时提高了系统的性能和信噪比.此外,该分光光度计系统的光谱测量范围可达300～800 nm,波长分辨率优于2 nm.     

基于多波长透射光谱法的水体细菌微生物检测能力初步研究

搭建的水体细菌微生物多波长透射光谱快速测量实验系统,实验获取了肺炎克雷伯菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌在不同浓度下220～900 nm范围内的多波长透射光谱,研究建立了三种细菌基于不同波长点及全光谱波段的浓度校准曲线,计算了肺炎克雷伯菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的检测限,并与紫外-可见分光光度计测量分析结果进行了对比。结果表明,实验系统与紫外-可见分光光度计测量光谱线性相关系数在0.999 8以上,具有非常好的一致性,且30次光谱信号采集时间仅需15 s;基于实验系统分析得到三种细菌在220,258,300,350,400,450,500和550 nm不同波长点以及全光谱波段的检测限结果均优于紫外-可见分光光度计,且利用多波长透射光谱全光谱波段计算得到的细菌检测限均最低,其中：肺炎克雷伯菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的检测限分别为1.60×104,1.06×104和1.16×104 cells·mL-1。研究结果为进一步发展水体细菌微生物的多波长透射光谱快速定量检测技术提供了基础数据。     

测色分光光度计的双光束分光系统设计

通常测色分光光度计均由两个独立且完全相同的分光系统组成,为实现测色分光光度计小型化、轻量化,提出一种双光束分光系统设计。将传统的分光系统进行改进,使一个分光系统实现双光束分光系统的功能,用两个小狭缝代替一个狭缝,即可实现两束光谱同时探测。分析了双光束分光系统的工作原理及设计要求,设计了一个用于便携式测色分光光度计的分光系统。设计的Czerny-Turner结构双光束分光系统采用超环面成像镜,可以较好的校正像散,防止两束光谱串扰,两束光谱在探测器上完全没有重叠,光谱分辨率小于10 nm,谱面长度9.12 mm,体积仅为57 mm×54 mm×23 mm,满足设计指标要求。通过与相同设计指标的单光束分光系统比较得出,采用双光束分光系统的改进型测色分光光度计比传统的测色分光光度计减少了一整套分光系统,从而使体积大幅缩小。该方法特别适用于便携式测色分光光度计,也可适用于其他双光束分光光度计。     

机器学习在紫外法测定硝酸盐氮浓度中的应用

紫外分光光度法(UV法)由于较传统化学方法具有效率高操作简便、无二次污染且可现场原位测试等优点,近些年来被广泛应用到水质参数的测试中。硝酸盐氮是工业废水中的主要污染物之一。基于UV法测量水体中硝酸盐氮浓度的标准方法是分别测量水样在220nm和275nm处的吸光度,然后用275 nm处的吸光度对220 nm处的吸光度进行校正,进而绘制出校正后的吸光度与硝酸盐氮浓度的标准曲线。然而,当硝酸盐氮浓度升高时,标准法所采用的朗伯比尔定律的线性关系以及不同物质吸光度叠加的线性不能很好地满足,在实际的实验测试中也发现,很难建立硝酸盐氮在220 nm处的吸收模型。为了克服单波长或双波长方法的缺陷,将硝酸盐氮吸收峰范围的各个波长的吸光特性引入到模型的建立之中。同时,为了降低模型的复杂度,在建立模型之前先对吸光度数据进行主成分分析,将输入数据的维度数从107压缩到4,然后对压缩后的数据使用局部加权线性回归法建模,该吸收模型对于训练样本和测试样本都有较好的预测结果,且能够适应高浓度时吸光度与浓度的非线性关系,测量上限可达几百mg·L-1。另外,此方法的原理和流程也适用于其他水质参数吸收模型的建立。     

基于中红外光谱分析的微水对绝缘油电气性能影响研究

微量水分对绝缘油的介质损耗因数、电阻率等电气性能指标有明显的影响,探讨绝缘油受微量水分的影响规律,对于采取有效措施监控绝缘油的运行状态具有重要意义。首先对配制不同微水含量的绝缘油经过超声波振荡8h后再进行显微图像观察,得到该油水分散系中游离水和乳化水相对均匀程度在25 min内其分散状态较为稳定;在此基础上对油水分散系的介质损耗因数、电阻率指标进行了实验测试,得到了微水对绝缘油的电气性能指标的影响规律;然后对不同微水含量的绝缘油进行中红外光谱分析,得到不同微水含量的绝缘油在1 640,3 400,3 450,3 615 cm-1波数处的吸光度值。结合绝缘油中红外光谱分析的吸光度值变化以及实验测试结果表明油样在1 640,3 400,3 450,3 615 cm-1水分的特征波数处吸光度值数据随水分含量不同而产生明显变化,且吸光度值与水分含量的皮尔逊相关系数分别为0.964 1,0.984 8,0.984 5,0.944 0,油样中水分在相应特征波数处的吸光度值能够较好的反映出油样中水分含量的变化趋势;微水对绝缘油介质损耗因数的影响和水分子在3 400和3 450 cm-1特征波数处的吸光度值变化趋势之间的相关系数较大,分别为0.860 6和0.863 6;微水对绝缘油介质损耗因数的影响和水分子在1 640和3 615 cm-1特征波数处的吸光度值变化趋势之间的相关系数分别为-0.931 5和-0.9680,从而为绝缘油中微水的监测奠定了前期研究基础。     

玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及估测模型

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。番茄以基质方式栽培,在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱,并采用752型紫外-可见分光光度计测定其叶绿素含量。从原始光谱、吸光度光谱、一阶微分光谱、去除包络线光谱出发,进行光谱预处理,分析了净化图谱信息、突出作物叶绿素含量光谱特征的有效性。其中,吸光度光谱在可见光部分增强了光谱响应特征,去除包络线光谱和一阶微分光谱均具有较强的蓝光、红光吸收谷和绿光反射峰。又结合波段间自相关分析和多重共线性诊断提取了番茄叶绿素含量敏感光谱波段,原始光谱特征波段为639,672,696,750,768 nm;吸光度光谱特征波段为638,663,750,763 nm;去包络线光谱特征波段为436,564,591,612,635,683,760 nm;一阶微分光谱特征波段为516,559,778 nm。最后,应用4种预处理下的番茄叶绿素含量敏感光谱波段分别建立多元线性回归模型,模型精度由高至低分别为去包络线、吸光度、原始、一阶微分,其中去包络线模型校正集决定系数R2_c为0.88,验证集决定系数R2_v达到0.82,具有较好的预测能力。     

高速紫外-可见分光光度计的研制

研制了一种采用线阵CCD的高速紫外-可见分光光度计。报道了该分光光度计的硬件结构、软件系统设计和初步的性能测试结果。初步测试结果：波长范围 200～820 nm,全谱扫描时间<0.1 s,光谱带宽 0.7 nm,波长精度 ±1 nm,光度精度±0.005 AU,杂散光<0.1％,基线平直度<0.001 AU(rms)。该仪器使用操作简便,测量速度快,性能优良,具有强大的光谱数据分析与处理功能,而且还独具远程操作和访问功能。预期该仪器除了可用于常规分析测试外,还适用于化学和生物等领域的动力学反应研究。     

溶剂热法制备的纳米BaSnO3及其近红外发光

用溶剂热法制备了BaSn(OH)6前驱体,经煅烧后,得到BaSnO3纳米粉末。用XRD、TEM、纳米粒度仪、紫外-可见-近红外分光光度计、光纤光谱仪等对样品的结构、形貌和性能进行了表征。BaSnO3纳米粒子为粒径约为30～50 nm的球形颗粒,具有良好的分散性,也具有很好的近红外发光性能,其最大激发和发射波长分别位于385 nm和895 nm。与高温固相法得到的样品相比,该方法所得纳米BaSnO3样品的近红外发光强度提高近10倍,样品结晶程度的提高和缺陷的减少可能是样品近红外发光强度提高的主要原因。     

Single-pixel polarimetric imaging spectrometer by compressive sensing

We present an optical system that performs polarimetric spectral imaging with a detector with no spatial resolution. This fact is possible by applying the theory of compressive sampling to the data acquired by a sensor composed of an analyzer followed by a commercial fiber spectrometer. The key element in the measurement process is a digital micromirror device, which sequentially generates a set of intensity light patterns to sample the object image. For different configurations of the analyzer, we obtain polarimetric images that provide information about the spatial distribution of light polarization at several spectral channels. Experimental results for colorful objects are presented in a spectral range that covers the visible spectrum and a part of the NIR range. The performance of the proposed technique is discussed in detail, and further improvements are suggested.     

亚热带红壤全氮的高光谱响应和反演特征研究

利用高光谱遥感技术反演土壤性质已经成为土壤学和遥感科学研究领域的新手段,特别对土壤化学元素含量的高光谱反演,已成为土壤元素快速监测方法的的研究热点。以往研究往往关注不同类型土壤的化学元素光谱响应特征模型,以试图找到普适性的元素-光谱反演模型。由于成土因素的复杂性,土壤类型及其化学元素分布具有明显的空间异质性特征,宏观尺度上的土壤-光谱统计反演模型客观上具有较大的不确定性。若范围缩小到同一个气候带,土壤生物地球化学反应过程较相似,土壤化学元素-光谱反演模型的不确定性相对较小。以福州市为研究区,采集福州市典型红壤样品135个,研究土壤全氮含量的高光谱响应特征,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率分别进行倒数对数、微分等五种变换,分析变换后的光谱信息与土壤总氮含量的相关性,筛选出强相关敏感波段,通过设计不同的建模和验证样品比例,用逐步多元线性回归获得福州土壤的氮元素高光谱反演优化模型。结果表明：亚热带红壤全氮的敏感光谱波段为：可见光634～688 nm和红外872,873,1 414和1 415 nm;亚热带沿海地区土壤全氮—高光谱反演的优化模型为: Y=5.384X664-1.039(决定系数R2为0.616,均方根误差为0.422 mg·g-1,检验R2为0.608,均方根误差为0.546 mg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全氮的光谱快速监测。     

用紫外光谱法测定共轭亚油酸乙酯的含量

在226-240nm波长范围内，采用紫外可见分光光度法测定了不同浓度的共轭亚油酸乙酯的吸光度，绘制出样品在不同浓度时的吸光度曲线，找出适宜的浓度范围，作线性回归分析，得到样品浓度和吸光度的线性关系。利用PE Autosystem XL-TurboMass测得样品中共轭亚油酸乙酯的准确浓度，结合回归系数给出了测定共轭亚油酸乙酯含量的经验公式。     

土壤粒度对基于近红外离散波长土壤全氮预测精度影响

土壤粒度是对土壤近红外光谱造成严重干扰的主要因素之一。通常在样本前处理阶段采用研磨和过筛土壤来降低土壤粒度干扰,在数据处理阶段通过对连续光谱微分法等数学方法消除土壤粒度干扰。但是对于近红外波段离散波长的建模,至今没有有效的方法消除土壤粒度干扰。为此,提出了土壤粒度修正法以解决土壤粒度干扰消除难题。首先建立土壤粒度修正模型,将农田采集的标准土壤在实验室烘干消除水分后,进行土样配置,得到4个土壤粒度（2.0, 0.9, 0.45, 0.2 mm）和6个全氮浓度等级（0, 0.04, 0.08, 0.12, 0.16, 0.2 g·kg-1）的96个土壤样本。采用MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集土壤样本近红外光谱,计算四个不同粒度(每个粒度包含24个土壤样本)和全部土壤样本在每个波长处（850～2 500 nm）所有样本间吸光度的光谱标准偏差,分析得到土壤粒度的特征波段为1 361和1 870 nm。采用特征波段吸光度比值作为单一输入变量建立SVM土壤粒度分类模型,土壤粒度整体分类准确率为93.8%,表明对土壤粒度进行分类是可行的。选择本研究团队开发的基于近红外波段离散波长(1 070, 1 130, 1 245, 1 375, 1 550, 1 680 nm)吸光度的车载土壤全氮检测仪对提出的土壤粒度修正模型进行验证。结果表明修正后粒度为2.0,0.9和0.45 mm的吸光度和原始土壤吸光度分别降低了62%,74%,111%和61%。表明土壤粒度修正法可以显著减小土壤粒度干扰。最后采用BPNN建立不同吸光度的全氮模型,相较于原始吸光度模型,修正后的土壤吸光度模型R2_v提高了25%。表明提出的土壤粒度修正法可以显著减小土壤粒度对近红外光谱离散波长吸光度的干扰,提高车载土壤全氮检测仪的测量精度。     

ATMOSPHERIC REMOTE-SENSING REFERENCE DATA FROM GOME: PART 1. TEMPERATURE-DEPENDENT ABSORPTION CROSS-SECTIONS OF NO2 IN THE 231–794 nm RANGE

Absorption cross-sections of NO₂ between 231–794 nm have been measured in the 221–293 K temperature range, using the global ozone monitoring experiment (GOME) flight-model (FM) satellite spectrometer. The spectra have a resolution of about 0.2 nm below 400 nm and of about 0.3 nm above 400 nm. These are the first reference spectra of NO₂ covering at the same time the entire UV–visible–NIR spectral range and a broad range of relevant atmospheric temperatures. The new absorption cross-sections are important as accurate reference data for atmospheric remote-sensing of NO₂ and other minor trace gases.     

土壤水分对近红外光谱实时检测土壤全氮的影响研究

利用近红外光谱技术实时预测土壤全氮含量是精细农业的研究热点之一,但是由于土壤水分在近红外波段的吸收系数较高,影响了土壤全氮含量的实时预测精度。使用布鲁克MATRIX_I傅里叶近红外光谱分析仪对不同土壤水分的土壤样本进行了近红外光谱扫描,定性和定量的分析了土壤水分对近红外光谱的影响,并提出了一种消除土壤水分对土壤全氮含量预测影响的方法。近红外光谱扫描结果显示在同一全氮含量水平下,随着土壤水分含量的增加,光谱吸光度呈逐渐上升的趋势,且变化趋势为非线性。通过对1 450和1 940 nm两个水分吸收波段的差分处理,设计了水分吸收指数MAI（moisture absorbance index）,再对土壤按照水分含量梯度进行分类,提出了相应的修正系数。修正后的6个土壤全氮特征波段处(940,1 050,1 100,1 200,1 300和1 550 nm)的土壤吸光度值作为建模自变量,使用BP神经网络建立了土壤全氮预测模型,模型的R_C,R_V,RMSEC,RMSEP和RPD分别达到了0.86,0.81,0.06,0.05和2.75;与原始吸光度所建模型相比较模型精度得到了显著提高。实验结果表明本方法可以有效地消除土壤水分对近红外光谱检测土壤全氮含量预测的影响,为土壤全氮含量实时预测提供了理论和技术支持。