变压器油溶解气体的FTIR定量分析

针对色谱进行变压器溶解气体在线监测需要载气、定期标定、安全性低等缺陷,试图建立一种傅里叶变换红外光谱法的油溶解气体在线分析系统。考虑特征气体量小、成分多、检测限及安全要求高,根据特征气体的吸收光谱特征与分析要求,利用分段比基线校正、改进TR正则化特征变量提取算法,建立稀疏偏最小二乘的定量分析模型。以CH₄,C₂H₆,C₃H₆和CO₂等特征气体为例,给出了分析的测试结果。结果表明,在光谱波数分辨率为1 cm-1,光程为10 cm情况下,可以满足变压器绝缘油溶解气体分析要求。     

一种新型硅基3C-SiC的生长方法及光谱学表征

采用LPCVD技术, 以CH4和H2混合气体为反应源气, 在n-Si（111）衬底上生长3C-SiC晶体薄膜。H2在反应过程中作为稀释气体和运输气体, CH4作为碳源, 硅源有衬底硅来提供。利用X射线衍射分析仪、场发射扫描电子显微镜、激光拉曼光谱和傅里叶变换红外光谱分别研究3C-SiC薄膜的晶相结构、表面形貌及其光谱性质。结果表明此生长方法可以成功的成长出3C-SiC薄膜。     

基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波检测

被动傅里叶变换红外(FTIR)扫描遥测成像系统采集的红外高光谱图像具有空间、光谱等维度信息,可被用于大气环境中有毒有害气体的识别、定量及可视化。该系统具有光谱分辨率高、非接触式及远距离探测等优点,然而其单帧图像的像元数量少且部分存在气体吸收或发射特征,无法直接用于红外高光谱图像的目标检测。提出了基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波(AMF)检测方法,以短时间内、同一区域的多帧红外高光谱图像为基础,筛选出无目标气体特征的背景光谱并计算探测区域的背景最大似然估计,应用于后续帧的目标气体泄漏检测。红外高光谱图像来自于SF₆气体的遥测实验,共扫描四帧（120像元/帧）,去除前三帧内含有目标气体特征的像元光谱,剩余背景光谱被用于计算背景的最大似然估计,第四帧红外高光谱图像逐像元对SF₆气体进行的AMF检测,并与非线性最小二乘法反演的SF₆柱浓度图像比对,结果表明AMF检测高值与柱浓度高值有较强的相关性。为验证多帧背景在不同空间检测方法下的性能,分别对该帧数据进行了基于正交子空间的自适应子空间检测(ASD)、基于混合空间的自适应余弦检测(ACE)及基于斜子空间的最大似然比检测(OGLRT),并分别与SF₆柱浓度图像比对,结果表明多帧背景适用于不同空间的检测方法。此外,为验证存在目标气体吸收特征的非背景光谱对背景空间的影响,向背景空间中加入多条含有SF₆气体吸收特征的光谱,通过ROC曲线检验,结果表明背景空间中混入目标气体特征会降低AMF方法的检测性能。AMF检测值的假彩色图像也能应用于被动FTIR扫描遥测成像系统,相较于柱浓度假彩色图像,泄漏源及扩散趋势更为明显。基于红外高光谱图像的检测方法依赖于整体背景的统计特性,相较于单像元光谱波段的反演算法,极大地降低了背景的依赖性。多帧背景下的AMF泄漏气体检测方法能很好地应用于被动FTIR扫描遥测成像系统上并满足在线监测要求。     

一种定性分析ABS生产废水中溶解性有机物的方法

联合使用气质联用色谱(GC-MS)、傅咀叶变换红外分光光度计(FTIR)及三维荧光光谱(EEM)等三种分析检测仪器对ABS树脂生产废水中的溶解性有机污染物进行全面的定性分析.检测结果表明气质联用色谱能够定性分析出该废水中苯乙酮、苯乙烯、二苯异丙醇、2-氰幕乙醚、双(2-氰基乙基)胺、3,3-硫代丙二腈、3-(二甲氨基)-丙腈、丙烯腈等21种溶解性有机物污染物,而FTIR和EEM的检测结果进一步的验证了GC2-MS检测结果的准确性和完整性.本研究结果为后续废水处理工艺的开发提供了重要的指导作用.     

基于主成分分析的不同预处理方法对关节软骨分类的影响

本文采用不同方法对来自正常和病变关节软骨样本的红外光谱进行预处理,而后利用主成分分析对关节软骨进行鉴别分析。首先对关节软骨切片实现傅里叶变换红外光谱采集,其次分别采用基线校准、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换对软骨的红外光谱进行预处理,然后对原始光谱(矩阵)以及预处理光谱进行主成分分析,根据得分矩阵对样本进行分类分析。结果表明:预处理方法结合主成分分析可以更好地对正常和病变关节软骨样本进行分类,而且多种预处理方法的结合可以更好地增强样本间的区分度。另外,针对关节软骨样本,多元散射校正比标准正态变量变换具有更好的增强效果。     

一种基于形状的红外图像泄漏气体检测方法

针对工业生产中泄漏气体导致的爆炸和火灾问题, 提出一种基于形状和SVM分类的红外图像泄漏气体检测方法。采用泄漏气体和干扰物红外图像样本的形状特征训练SVM分类器, 通过对红外图像序列采用基于背景差分的运动检测得到候选目标区域, 再对候选目标区域提取其形状特征, 最后使用SVM分类器进行判别, 从而得到最终的检测结果。使用乙烯气体泄漏仿真数据进行实验, 检测率最高可达98%, 结果表明, 采用该方法可以有效检测泄漏气体, 相比其他方法, 极大地减少了干扰物造成的误检。     

一种基于模型采样的镀膜双镜头多光谱相机成像畸变校正方法

针对传统畸变校正方法无法完成镀膜双镜头多光谱相机影像畸变校正的问题,提出了一种基于数字畸变模型采样的单波段影像畸变校正方法。采用多片后方交会完成相机检校得到各类参数,建立起原始影像的数字畸变模型;对原始数字畸变模型采样得到各波段数字畸变模型;利用各波段数字畸变模型完成对应波段影像畸变的校正。实验结果表明,数字畸变模型采样法能够有效解决镀膜双镜头多光谱相机单波段影像畸变的校正问题,校正精度较高;通过进一步实验证明,经畸变校正后的单波段影像配准误差达到亚像素级,数据可用性高。     

基于FTIR反射光谱-化学计量学方法的三种车前草分析研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIRS)法测定了同科同属不同种及不同产地的车前、平车前及北美车前草的FTIR,筛选出35个比较典型的吸收峰后结合化学计量学方法进行了亲缘关系的分析研究。系统聚类分析结果表明,在距离系数约为0.036的水平上三种车前草可划分为2个类群,其中,平车前在0.033的距离水平上首先与车前聚在一起,随即约在0.042的距离水平上与北美车前草一大组,该聚类结果与依据形态特征的传统分类学结果相一致。而对不同产地车前的FTIRS主成分分析结果表明,相同生态环境下采集的车前FTIR三维散点图中距离较为相近;而地域相差比较远的样品,在三维散点图上则显示较为分散。研究方法直观、科学,简单方便,具有很好的理论与应用价值。     

基于低温共烧陶瓷工艺的一种新型层叠式多层结构的波概念迭代方法研究

提出了基于波概念的一种有效迭代方法,详细给出了波概念迭代法（wave concept iterative process）理论推导公式,并用来处理基于低温共烧陶瓷工艺的新型多层结构计算问题,涉及到了混合磁场与电场方程,包括基于一种简单形式的匹配负载模拟上的S参数提取问题.利用matlab语言编写程序, 从而确定S参数的频率响应,并将数值结果与仿真结果进行比较,两者呈现出很好的一致性,同时验证了波概念迭代法相对于其他算法的优势所在. 关键词： 波概念迭代法 快速傅里叶模式变换 低温共烧陶瓷工艺     

变压器油中溶解气体拉曼光谱检测及其光谱线型模型分析

拉曼光谱气体检测技术能利用单一波长的激光对气体样品进行无接触、无损耗检测,适用于油浸式变压器油中溶解气体检测。结合拉曼光谱检测机理,分析了拉曼光谱谱线特征,建立了由洛仑兹函数与高斯函数卷积表示的拉曼光谱Voigt线型模型,其表现出较好的拉曼谱峰线型轮廓基本特征。以谱峰高、中心位置、半峰全宽等为代表的拉曼谱峰线型轮廓基本特征是寻峰的主要目标,其根本目的在获取样本定性及定量检测分析依据。故针对拉曼光谱实验数据设计了基于比较法的自动寻峰模型以实现检测目标。对引入到Voigt线型模型中的寻峰模型进行的模拟实验结果表明,模拟中谱峰高、中心位置等数据均与模型输出数据相吻合。依托实验室构建的变压器油中溶解气体拉曼光谱检测平台,分析检测实验数据表明,Voigt线型模型中半峰全宽参数实际取值区间为(8.7,11.5)(cm-1),模型与其存在偏差。修正该参数取值为10.257 cm-1,并对比研究表明：修正后的Voigt线型模型及寻峰模型具有更好的适应性及实用性。结合实验平台的拉曼光谱气体检测数据的寻峰结果,有效地完成了七种变压器故障特征气体的检测及分析。针对甲烷气体,获得单位气体含量、拉曼特征峰强度与面积三者之间的线性关系,为变压器油中溶解气体拉曼光谱检测定量分析奠定基础。     

一种基于SCARS策略的近红外特征波长选择方法及其应用

针对近红外光谱数据的内在特点,提出了一种基于稳定性竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling, SCARS)策略的近红外特征波长优选方法。该方法以PLS模型回归系数的稳定性作为变量选择的依据,其过程包含多次循环迭代,每次循环均首先计算相应变量的稳定性,而后通过强制变量筛选以及自适应重加权采样技术(ARS)进行变量筛选;最后对每次循环后所得变量子集建立PLS模型并计算交互验证均方根误差(RMSECV),将RMSECV值最小的集合作为最优变量子集。利用饲料蛋白固态发酵过程近红外光谱数据集对所提方法进行了验证,并与基于PLS的蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)和竞争自适应重加权采样(CARS)方法所得结果进行了比较。试验结果显示： 建立在SCARS方法优选的21个特征波长变量基础上的PLS模型预测效果更好,其预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(R_p)分别为0.054 3和0.990 8;该优选策略能有效地增强固态发酵光谱数据特征波长变量选择的准确性和稳定性,提高了模型的预测精度,具有一定的应用价值。     

部分动植物油的拉曼光谱研究

利用拉曼光谱技术分别研究了植物油和动物脂肪油的光谱特性。通过自适应迭代惩罚最小二乘法的基线校正方法, 对所测得的拉曼光谱进行了数据处理,获得了它们的微观信息。进而通过选取其中部分油的拉曼光谱,进行了植物油的光谱、动物脂肪油的光谱以及动物脂肪油和植物油之间的光谱比较和分析,从而发现了多种植物油光谱(包括多个频移范围内的频移大小以及强度大小)的差异,也发现了动物脂肪油与植物油的拉曼光谱间的差异。不但提供了辨识不同食用油的光谱依据,也证明了拉曼光谱是一种识别不同油品的有效方法。     

基于太阳吸收光谱观测大气一氧化碳柱总量

基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳(CO)垂直柱总量的变化,连续采集近红外太阳吸收光谱,获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有着明显的季节变化,在2015年10月有着较小值,然后逐渐增加,到2016年3月达到最大值,之后逐渐下降,在2016年7月底达到最小值,并分析了季节变化的原因。为了对地基近红外波段观测进行验证,采用MOPITT卫星数据和站点同一光谱仪采集的中红外光谱反演的CO柱总量与同期测量的数据进行比对。结果表明,MOPITT卫星数据与地基观测值的季节变化一致,而MOPITT观测值整体高于地基FTS观测值;近红外和中红外波段反演的CO柱总量季节变化范围一致。将地基观测和卫星观测数据进行日平均计算, 并进行相关性分析,得到的地基近红外和卫星观测、地基中红外的CO日平均柱总量的线型回归相关系数分别为0.85和0.91,显示出高的相关性,证明了地基近红外波段反演CO垂直柱总量数据的准确性。首次采用地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区CO的垂直柱总量,并将得到的观测结果与卫星数据比对,得到准确的CO的垂直柱总量,为解大气CO的时空分布状况及其演变规律、追踪合肥地区CO的源汇分布提供理论依据。     

近红外光谱建模样本选择方法研究

针对小麦品种多分类问题,使用近红外光谱进行定性分析。建模样本增加能够使模型包含信息增多,但同时也会导致信息冗余,增加建模时间和存储空间,所以需要通过样本选择降低数据量。如果盲目选择必然会使信息丢失,模型效果将大打折扣,因此,在传统选择方法基础上,提出k近邻-密度样本选择方法。使用多天采集的小麦种子近红外漫反射光谱,在对其原始光谱进行预处理和特征提取后,分别使用随机抽样、k近邻和k近邻-密度三种方法进行建模样本选择,然后建立仿生模式识别模型和改进的仿生模式识别模型。实验结果显示,在建立的仿生模式识别模型中,使用k近邻-密度样本选择方法的模型识别效果优于另两种方法,且建模样本量大大降低;而在改进的仿生模式识别模型中,使用k近邻-密度样本选择方法识别效果明显优于随机抽样,略好于k近邻方法,但使用k近邻-密度方法所选择的样本数量远少于k近邻方法。结果证明k近邻-密度样本选择方法不仅能够大大降低建模样本量,而且保证了模型质量,对解决小麦品种多分类问题有明显效果。     

基于双指标分析法的新疆产罗布麻红外光谱指纹图谱研究

罗布麻作为新疆的特色常用药材,主要用于肝阳眩晕、心悸失眠、浮肿尿少以及高血压、抑郁症的治疗。为保证临床用药安全稳定,常用传统的四大鉴别方法和现代的色谱、波谱技术分析中药材的质量差异。采用傅里叶变换红外光谱（FTIR）法对收集的17份新疆不同产地罗布麻药材进行分析,红外光谱扫描范围为4 000~400 cm-1,二阶导数范围为1 800~600 cm-1,得到图谱后进行图谱解析;采用谱带较密集的指纹区（1 800~400 cm-1）计算红外光谱图的相关系数;然后结合红外光谱吸收峰系统聚类、共有峰率和变异峰率双指标序列分析法对不同产地罗布麻药材的红外指纹图谱进行分类和异同点比较。结果表明,不同产地罗布麻药材红外光谱的峰形、峰位相似,在3 336,2 920,1 443,1 375,1 247,1 103,1 070,833和601 cm-1附近均有吸收,在1 103,1 070和1 656~1 609 cm-1处均存在特征宽强峰。892和717 cm-1处为CO2-₃振动峰,并且仅克拉玛依独山子区药材S4和产地相邻的乌苏市甘家湖保护区药材S5出现此吸收峰,推测与土壤盐碱化程度高有关。除了S5,其余16批罗布麻药材的相似系数均大于0.960,整体相似度较高,说明不同产地罗布麻药材具有一定的相似性。经求导,发现二阶导数光谱的峰形仍具有较大的相似性,但在1 444~1 738和833~1 030 cm-1范围内峰数明显增加。采用SPSS 21.0软件以各药材吸收波数为变量进行聚类分析,S9与S14,S2与S10,S3与S8,S12与S13最先聚为一类;当欧式距离为15时,可将所有药材样品分为四类,即在1 615 cm-1处有吸收峰的药材为一类,在1 646 cm-1处有吸收峰的药材为一类,1 646和1 615 cm-1处均有吸收峰的药材S1为一类,在2 962 cm-1处有吸收的药材S5为一类;当欧式距离为20时,可将药材分为S5和其他药材两大类。双指标序列法结果显示,S9:S14,S2:S10,S3:S8和S12:S13序列共有峰率为100%,罗布麻药材样品总体共有峰率≥61.1%,变异峰率≤53.8%,认为未表现出明显的产地差异性。红外光谱相关系数分析、聚类分析和双指标序列分析结果相互补充和印证,说明该方法可靠有效,可从不同角度分析评价罗布麻药材产地差异,为保证药材质量的稳定可控提供参考。     

基于触发采样方法和相位校正的红外光谱测量的应用研究

傅里叶变换红外光谱仪可实现对高温烟气的多组分同时测量,在该方面具有广泛的应用前景。而决定其能否成功应用的重要因素之一,在于测量系统中对红外干涉图采样的相位误差控制。论述了系统相位误差产生的主要原因,通过分析氦氖激光干涉信号过零均匀性,说明了产生相位误差的主要原因是激光信号与参考信号的相位差。与此同时,定量分析了相位误差对仪器信噪比的影响,通过Mertz相位校正方法得到了仪器信噪比较之原来提高了数千倍。并进行了相关实验。实验结果表明,基于此干涉图采样方法的系统满足高温烟气测量的需要。     

利用配置长程气池的FTIR技术研究挥发份中氮赋存形态

利用FTIR分析技术,对3种不同煤阶的我国电站典型动力用煤——神木烟煤、铜川贫煤和宜宾无烟煤的挥发份中氮的赋存形态进行了研究。为克服研究工作中的微氮现象,在研究过程中采用了16 m光程的长程气池。研究结果显示,红外光线在16 m长程气池构造作用下多次穿过挥发份,检测出含量微少的氮元素,成功地克服了微氮现象,取得了较好的研究结果;我国电站用煤的挥发分中氮的赋存形态有4种,分别为吡啶型氮化合物、吡咯型氮化合物、吡啶-N氧化物和腈类化合物。氮在煤与挥发分中赋存形态的差别主要是由于煤分子中的大分子量含氮结构在温度作用下发生分解所致。     

利用Tikhonov正则化算法进行光谱特征波长的选择及其参数优化

在烷烃类多组分混合气体,尤其轻烷烃类气体傅里叶变换红外光谱定量分析中,其中在红外光谱区域吸收峰严重交叉重叠,不易建立定量分析模型。为此,采用Tikhonov正则化算法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷等七种轻烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱进行特征波长的选择,以便建立定量分析模型。选择六种各气体浓度组成混合烷烃气体,采用Tikhonov正则化算法,通过对比分析混合气体在中红外全波段、主吸收峰和次吸收峰波段特征波长的选择和TR参数的优化,选择出七种气体成分的傅里叶变换红外光谱的特征波长。利用选择的特征波长和Tikhonov正则化参数对实测甲烷光谱数据进行检验分析,与其他气体成分的交叉灵敏度最大为11.153 7%,最小为1.239 7%,预测均方根误差为0.004 8,有效增强了Tikhonov正则化算法在轻烷烃类混合气体定量分析中的实用性,初步验证了利用Tikhonov正则化进行烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱特征波长选择的可行性。