高光谱遥感识别地下储存天然气微泄漏点

如何及时准确探测天然气地下储存库或管道出现的微泄漏点目前尚是一个难题。通过野外可控系统模拟天然气微泄漏实验，研究天然气微泄漏对地表植被的影响及遥感特征变化，从而间接探测天然气微泄漏点。实验以草地与大豆为研究对象，测量了胁迫区与对照区植被的冠层光谱，进行奇异值剔除和平滑处理，对一阶微分处理后的植被冠层光谱再进行连续小波变换分析，发现对照组与胁迫组植被冠层光谱小波能量系数在685和715 nm处差异较大，且规律稳定，用其构建归一化指数(DW₆₈₅-DW₇₁₅)/(DW₆₈₅+DW₇₁₅)(DW)，并与PRI，NPCI，NDVI，D₇₂₅/D₇₀₂指数进行对比分析，经J-M距离检验，结果表明归一化指数DW在识别天然气微泄漏胁迫下的草地和大豆具有较好的识别效果，且比PRI，NPCI，NDVI，D₇₂₅/D₇₀₂指数具有更好的普适性与稳健性。该结果表明，通过高光谱技术间接检测天然气微泄漏点具有可行性，为以后的工程应用提供技术支持和理论基础。     

铜铅离子胁迫下玉米污染程度的光谱识别

重金属铜离子(Cu2+)与铅离子(Pb2+)污染对玉米叶片光谱的影响微弱、隐蔽而难于探测。研究中设置不同浓度Cu2+, Pb2+胁迫的玉米盆栽实验,测定了玉米叶片光谱、叶片中Cu2+, Pb2+含量与叶绿素相对含量,分析了Cu2+, Pb2+污染胁迫下玉米叶片光谱响应特征,并选取480～670与670～750 nm范围来进行分析,在光谱维中定义了光谱微分差信息熵指数与在频率域中通过谐波分析提取了前三次谐波振幅(c₁, c₂与c₃)指数,并用所定义的指数探测分别受Cu2+, Pb2+胁迫玉米叶片光谱微弱差异。实验结果表明,在480～670与670～750 nm范围内,玉米叶片中重金属离子浓度越大,其光谱微分差信息熵就越大;在480～670 nm波段,谐波分解后第一谐波振幅c₁与第二谐波振幅c₂可用于识别Cu2+, Pb2+污染程度;在670～750 nm波段,第一谐波振幅c₁、第二谐波振幅c₂与第三谐波振幅c₃可用于识别Cu2+污染程度,而c₂则可以识别Pb2+污染程度,污染胁迫越大振幅越大。在480～670与670～750 nm波段内,光谱微分差信息熵与前三次谐波振幅可作为识别玉米受Cu2+, Pb2+污染胁迫程度的指数,从光谱维与频率域两种维度来识别玉米受Cu2+, Pb2+胁迫程度的方法可行,文中定义的两类指数可稳健、可靠地探测与识别玉米受Cu2+, Pb2+影响所产生的光谱微弱差异,研究结果对利用高光谱来探测植被受重金属污染胁迫程度具有一定的参考价值。     

地下储存CO2 泄漏胁迫下地表植被光谱变化特征及识别研究

随着全球气候变暖,减少温室气体排放成为全世界所关注的问题,而碳捕捉与储存(carbon capture and storage,CCS)技术可以减少温室气体CO₂排放量,但储存在地下的CO₂有泄漏的风险。本工作的目的是通过野外模拟实验,研究地表植被(甜菜)在CO₂轻微泄漏胁迫下其叶片叶绿素含量、水分含量及光谱变化特征,结果表明CO₂泄漏胁迫的甜菜叶绿素与叶片含水量明显降低,叶片反射率在550 nm减小,而在680 nm增大。设计了比值指数R₅₅₀/R₆₈₀进行识别CO₂泄漏胁迫的甜菜,发现该指数能够在胁迫发生7天后识别出胁迫的甜菜,且该指数具有较强的敏感性、稳健性及识别能力。研究结果对于未来CCS项目选址、地表生态监测评估、遥感监测CO₂泄漏点等都具有重要的现实意义与应用价值。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。冠层光谱数据采用九点平滑预处理,并重采样为1 nm间隔,计算植被指数;经过去包络线和一阶导数光谱变换,提取高光谱特征参数。分析不同时间段的光谱变换、植被指数、高光谱特征参数与病害程度的相关关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型,并对比分析两个单时期预测模型异同,优选共用输入量,构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。结果表明：（1）原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息,近红外波段（960～1 050和1 150～1 280 nm）的相关系数在0.80以上;（2）高光谱特征参数与病害程度相关性分析中,去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数,吸收谷V₃（910～1 100 nm）、吸收谷V₄（1 100～1 300 nm）中面积（A₃和A₄）、深度（DP₃和DP₄）、斜率（SL₄和SR₄）的相关系数在0.74以上;（3）去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。灌浆期后期数据预测效果最佳,验证集决定系数R2=0.91,均方根误差RMSE=0.02;（4）两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间,验证集决定系数R2=0.85、均方根误差RMSE=0.03。研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制,表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性,可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、精确、无损地定量预测,为精准施药提供理论依据,并对未来航空、航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。     

高光谱图像识别霉变花生的光谱特征分析与指数模型构建

霉变花生极有可能含强致癌物质-黄曲霉素，快速识别并分离霉变花生可从源头上阻止其进入食物链，并降低人类摄入黄曲霉素的风险。利用可见光-近红外高光谱数据，通过光谱分析确定能有效识别霉变花生的光谱特征或指数模型。共获取霉变花生样本253个，健康花生247个，并取其霉变(或健康)部位的均值光谱。在对光谱进行连续统去除后，首先对其求取了不同步长的一阶微分，并在可分性较优的光谱区域计算了Area_500～650指数；其次，用连续小波变换提取了光谱的形状和位置信息，并利用Index_cwt指数识别霉变花生样本。结果显示，指数Area_500～650的J-M距离为1.95，Index_cwt模型的J-M距离为1.99，表明霉变和健康花生在构建的指数模型Area_500～650和Index_cwt的特征空间可分性均较优。     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀, CI_red, PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型(R²=0.753 7, RMSE=3.015 0);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SP...     

湖北与安徽产高品质绿松石的红外与拉曼光谱特征及意义

近年来,市场对高品质绿松石的产地识别需求愈加迫切,然而,相应的研究尚少。湖北秦古、文峰和安徽笔架山产有结构致密细腻、光洁坚韧,蓝色的绿松石。它们的谱学特征基本一致,但在峰位或强度上存在可以识别的差异。红外光谱特征中,由δ(OH)弯曲振动引起的783 cm-1附近谱带在秦古样品中表现为797和779 cm-1分裂峰,在文峰样品中表现为787 cm-1峰,在笔架山样品中表现为783 cm-1峰。不同产地的R=I_{783 cm-1}/I_{837 cm-1}值不同,秦古样品R值在0.98以上,文峰样品R值在0.85左右,笔架山样品R值集中在0.91～0.94。属于ν₄(PO₄)伸缩振动内的609 cm-1附近谱带在文峰样品中较明显且强度大,在秦古样品中峰形略宽、强度稍弱,笔架山样品在该处吸收平缓且强度很小。拉曼光谱中在3 500 cm-1附近笔架山样品的峰位波数明显较湖北秦古和文峰样品的大(为3 506和3 505 cm-1),而湖北所有样品的此峰均低于3 500 cm-1(3 495～3 500 cm-1),可能由水组分的不同造成的,且其在3 472 cm-1附近的峰强度明显偏大。同样情况发生在由ν₄(PO₄)弯曲振动引起的551 cm-1峰,可能为微量元素Zn的含量差别所致。以上特征可作为识别湖北和安徽两产地绿松石的重要谱学标志,结合其外观特征,可以将二者有效区分。以上研究结果还具有潜在的考古学价值。     

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴...     

拉曼光谱对含Cr镁铝尖晶石热处理及其有序-无序相变研究

尖晶石的有序-无序相变作为尖晶石的一种重要性质，在国内缺少相关研究成果。运用拉曼光谱仪通过785 nm激光在液氮环境下激发含Cr的宝石级天然粉红色尖晶石，避免了532 nm激光激发下产生的469 nm的荧光峰和在常温测试下由于热振动对光谱的影响，得到清晰尖锐的拉曼光谱，为拉曼光谱参数的分析奠定基础。同时通过对一颗Cr元素致色的天然粉色镁铝尖晶石进行热处理使尖晶石逐步发生有序-无序相变，并反映在拉曼光谱的谱峰参数之中。各项参数分析结果显示，尖晶石的拉曼光谱主要由E_g，T_2g(1)，T_2g(2)，N₃和A_g，五种振动模式产生，其谱峰位置分别为407.8，312.4，667.5，720.0和769.0 cm-1；尖晶石拉曼光谱谱峰参数在800 ℃时发生突变： 各谱峰半高宽和各峰相对主峰E_g峰的相对强度明显增大，常温下几乎不可见的N₃峰在高温处理后出现，并且T_2g(1)峰向低波数偏移，T_2g(2)向高波数偏移，同时峰的对称性逐渐消失。研究结果表明尖晶石的有序-无序相变可以通过拉曼光谱检测并且可以通过谱峰参数： 半高宽、谱峰相对高度等进行半定量表征。由于拉曼光谱具有的无损检测特点，使其成为宝石级热处理尖晶石鉴定应用的重要参考依据之一。     

苏羊遗址白灰面的制作工艺研究

河南省洛阳市宜阳县苏羊遗址是中原地区史前时期的重要遗址之一,该遗址出土房址的地面和墙面涂抹有“白灰面”,其原料和制作方法对研究史前建筑材料具有重要意义。采用X射线衍射分析仪（XRD）、X射线荧光光谱仪（XRF）对采自苏羊遗址的白灰面、遗址周边地区的几种天然石灰质原料（料礓石、石灰石和牡蛎）进行分析检测,以探究苏羊遗址白灰面的制作原料。采用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）和扫描电镜（SEM）对苏羊遗址的白灰面、天然料礓石和模拟制备的白灰面进行分析检测,利用红外图谱中方解石的ν₂/ν₄值反映其晶体的无序程度,并绘制ν₂-ν₄特征趋势线,最后结合微观形貌观察,以探究苏羊先民在制作白灰面时,是否将原料人工烧制成石灰后再使用。结果显示,苏羊遗址白灰面样品的主要物相为石英、方解石以及少量长石,化学成分中钙含量与硅含量较高,其化学成分、物相等与天然料礓石相似,而不同于石灰石和牡蛎;根据红外谱图显示的信息,苏羊遗址白灰面的ν₂/ν₄平均值在3.6左右,远低于人工烧制石灰的ν₂/ν₄值,其ν₂-ν₄特征趋势线也与天然料礓石的接近;结合扫描电镜观察结果,可初步认为苏羊先民在制作白灰面时,以天然料礓石为原料,未对料礓石进行人工烧制,是直接将其粉碎后与水按比例混合成浆状,涂抹于墙面、地面以及窖穴穴壁。相关研究结果为辨别天然料礓石和人工烧制料礓石的碳化产物提供了一种较为便易的研究方法,有助于进一步了解史前白灰面的制作原料和工艺,为考古工作人员研究史前居民制作建筑材料的工艺和改善居住环境的思维意识提供了参考依据。     

典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究

针对某些特定环境下,伪装目标和背景目标出现的“异物同谱”现象,传统的可见光及多光谱遥感伪装识别存在局限性,为此,将高光谱应用到典型伪装材料的特征分析与识别。以北方地区常用丛林迷彩伪装网为研究对象,利用SVC HR1024光谱仪获取其不同浸水时间的可见光-近红外光谱,通过光谱相似性度量和包络线去除处理,分析揭示不同浸水条件下伪装网和北方典型植被光谱特征和敏感波段,并基于近红外波段构建光谱比值指数RCI,用于识别绿色植被环境中的伪装目标,最后通过高光谱成像实验获取仿真伪装环境高光谱图像,并利用高光谱图像对识别效果进行验证。结果显示：(1)不同浸水时间的丛林迷彩伪装网的光谱曲线基本形态相似,且反射率随浸水时间的增加而整体呈下降趋势;1 900 nm波段是伪装网反射光谱对含水量响应最为明显的波段,其光谱特征会因浸水处理而相似于植被,相似度从0.895提高到了0.939。(2)丛林迷彩伪装网和植被在可见光波段的相似度较高,光谱波动情况相似,但在近红外波段光谱特征差异明显。通过包络线统去除分析得出970, 1 190和1 440 nm波段附近处是丛林迷彩伪装网识别的敏感波段,且基于迷彩伪装网和各植...     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

高煤级煤石墨化轨迹阶段性的XRD和Raman光谱表征

为了研究石墨化过程中煤的分子结构有序化轨迹,选取湖南、陕西19个不同变形-变质程度高煤级煤为研究对象,采用工业分析、元素分析、X射线衍射分析（XRD）和拉曼光谱分析（Raman）等手段,结合分峰拟合的数学方法,对系列样品分子结构参数（XRD结构参数,如石墨化度、延展度L_a、堆砌度L_c及面网间距d₀₀₂等;Raman参数,如P_G,P₁,R₁,R₂等）进行了统计与计算。研究结果表明：煤化作用阶段H/C随变质程度增加而逐渐减小,但在石墨化阶段以物理变化为主,其趋势变缓或不显著;XRD参数d₀₀₂,L_a,L_c,N及L_a/L_c等随变质程度呈现非线性连续（阶跃性）变化,拐点大致对应R_m=7.0%,d₀₀₂=0.338 nm,拐点之前L_a,L_c及N变化较小（或平稳增大）,拐点之后石墨晶体结构快速形成,微晶尺寸增大,拼叠作用开始并逐渐增强;L_a/L_c变化亦反映石墨化过程由缩合作用向拼叠作用转变。高煤级煤石墨化轨迹可按有序化增加的三阶段模型来表述,无定形碳（无烟煤）至变无烟煤阶段,G峰位、峰位差P₁变化显著,I_D1/I_G在表达无序程度时不服从TK关系;变无烟煤至半石墨阶段,即从石墨化开始结构演化轨迹呈现不同方向,R₁随着有序的增加呈现截然相反的轨迹,部分石墨组分演化服从TK关系,R₂在石墨化度为45%时呈现截然相反的轨迹;石墨阶段温、压作用导致微晶尺寸急剧增加（或阶跃）,I_D1/I_G减小服从TK关系。当不同石墨化程度的新生组分共存时,d₀₀₂不足以代表样品最大的演化程度,但其作为平均度量来标度高煤级煤石墨化过程中结构演化特征仍为较优的选择,且(002)和(γ)峰半峰宽能较好地区分石墨化煤的变质类型,H/C,I_D1/I_G亦随d₀₀₂演化轨迹不同,需利用d₀₀₂＜0.344 0 nm,R₁＜2.0,H/C＜0.12等综合指标判别石墨化的开始。由此可以看出,采用XRD和Raman光谱分析技术可以表征高煤级煤石墨化轨迹阶段性以及结构的差异性。     

蓝光激发的Y2.93Al5O12∶0.07Ce3+黄色荧光粉的制备及光致发光

以Al₂(SO₄)₃·18H₂O、尿素为原料,采用水热-热解法制备了球形α-Al₂O₃粉体。以自制α-Al₂O₃、Y₂O₃及CeO₂为原料,固相法制备了白光LED用Y_2.93Al₅O₁₂∶0.07Ce3+黄色荧光粉,通过X射线衍射（XRD）、扫描电镜（SEM）、X射线能谱（EDS）及荧光光谱（PL）等对产物的物相、形貌及光致发光性能进行了表征。结果表明：水热-热解法制备出了物相纯净、分散性良好的球形α-Al₂O₃粉体,以该α-Al₂O₃为原料,合成出可被460 nm蓝光有效激发,发射光谱为峰值在550 nm宽带的Y_2.93Al₅O₁₂∶0.07Ce3+荧光粉,色坐标为（0.453,0.531 9）,采用GSAS软件对Y_2.93Al₅O₁₂∶0.07Ce3+荧光粉的XRD图进行了Rietveld结构精修,精修图与XRD测试图完全吻合,Y,Al,Ce,O四元素均匀地分布在黄色荧光粉产物中,Y_2.93Al₅O₁₂∶0.07Ce3+黄色荧光粉的激发光谱由两个部分组成,在340和460 nm处有两个非常明显的吸收峰,Ce3+的4f能级由于自旋-耦合而劈裂为两个光谱支项2F_7/2和2F_5/2,其中2F_5/2为基谱项。340 nm的激发峰对应于2F_5/2→5D_5/2的跃迁,460 nm的激发峰属于2F_7/2→5D_3/2的跃迁,并且460 nm处的激发强度强于340 nm处激发强度。以460 nm为监测波长得到的发射光谱,最强发射峰位于550 nm,Y_2.93Al₅O₁₂∶0.07Ce3+荧光粉是一种适用于白光LED的高性能黄色荧光粉。     

低碳化学品火焰红外光谱辐射特性研究

低碳化学品火灾事故风险高、危害极大,探究低碳化学品火焰光谱特性对探测识别该类火灾危害污染意义重大,但目前国内外对大型低碳化学品火灾事故产生有毒、有害的硫化物（SO_X）和氮化物（NO_X）气体等相关研究较少。通过搭建1.2～12 μm红外波段火焰光谱测试实验平台,对二硫化碳、92#汽油和酒精进行5,14和20 cm三种不同燃烧尺度火焰光谱测试,探究火焰燃烧尺度对高温火焰分子辐射光谱的影响。随着燃烧尺度的增大,火焰辐射强度增强和特征波段出现增宽现象。分析5 cm 燃烧尺度下四种典型化学品中液化天然气（LNG）、丙烯腈、乙腈和95#汽油不同的火焰光谱特征。通过用傅里叶变换红外光谱仪测量高温黑体炉的不同温度,对火焰光谱信号进行辐射定标,得出准确的辐射定标系数,从而得到高温火焰分子发射的辐射亮度值。并且与HITRAN数据库模拟大气压1 atm、温度1 300 K单一的SO₂,H₂O,CO₂和NO₂分子辐射光谱进行对比分析。其中高温火焰分子光谱主要有7.3～7.6,8.7和4.0 μm SO₂波段、1.8～2.1和6.4 μm H₂O波段和4.2～4.6 μm CO₂波段,以及2.5～2.9 μm H₂O和CO₂共同波段。高温NO₂气体未达到红外光谱仪的检测限,通过HITRAN数据库模拟可知6.0～6.4,3.4和2.4 μm NO₂波段。为了进一步区分各种化学品火焰光谱,对定标后的火焰光谱信号进行归一化处理,用db2小波基函数进行6层分解得到高频部分近似系数和低频部分的细节系数,通过对比不同化学品高温火焰光谱的近似和细节系数的差异。结果表明,二硫化碳火焰光谱特征和小波分析的化学品火焰光谱特征,可作为区分低碳化学品与油料重要依据,并为后续遥感探测低碳化学品特征污染物、组分浓度反演以及识别评估其污染危害奠定重要基础。