多环芳烃时间分辨荧光光谱特性研究

利用时间分辨荧光光谱技术,研究了菲、荧蒽、芴、蒽、芘等五种多环芳烃的荧光时间分辨发射光谱特性。以289 nm受激拉曼光作为激发光源,研究了289 nm激发光作用下五种多环芳烃的延时特性和门宽特性。并以多环芳烃随延时时间的荧光峰强度衰减关系曲线,得到菲、荧蒽、芴、芘的荧光寿命分别为37.0, 32.7, 10.9, 147.0 ns。不同荧光物质具有特定的荧光光谱特性,多环芳烃时间分辨荧光光谱特性的研究可以为复杂水体中不同种类多环芳烃的诊断提供依据。     

3种多环芳烃化合物荧光光谱的量子化学研究

采用量子化学半经验方法AM1对3种多环芳烃电致发光材料(EL)的性质进行了理论研究。对各化合物优化后的构型作振动分析,均未出现虚频率,在此基础上,采用CIS方法计算电子光谱,并给出了3种化合物电子光谱的波长与CIS组态数之间的关系。所得计算结果与实验值基本吻合。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

叶绿素荧光分析技术在野生植物响应多环芳烃(菲)胁迫的应用研究

以叶绿素荧光分析为技术手段,通过研究土壤中多环芳烃（菲）胁迫对野生大豆叶绿素荧光特性以及光能分配参数的影响。结果表明：土壤菲胁迫降低了PSⅡ反应中心活性和电子传递能力,导致其光能利用能力降低。200 mg·kg-1菲胁迫促使F_v/F_m,q_P,ETR和NPQ的发生变化,降低了光合电子传递链上的电子传递能力和光合反应活性;在不同光强的调控下,土壤菲胁迫浓度的增大使得大豆幼苗叶片叶绿素荧光响应曲线Ф_PSⅡ和q_P参数呈现降低趋势,NPQ的上调启动了叶黄素循环途径耗散过剩的辐射激发能,以维持光合机构的正常生理功能。土壤菲胁迫下野生大豆叶片的F_m,F_v/F_m,F_v/Fo和PI_ABS等参数均随着菲含量的增加而降低,即土壤菲胁迫抑制了野生大豆叶片的PSⅡ光化学活性。通过对PSⅡ电子供体侧和受体侧的电子供应及传递能力的研究发现,土壤菲胁迫下野生大豆叶片OJIP曲线上0.3 ms时(即K点)的荧光强度增加,即放氧复合体(OEC)活性降低。土壤菲胁迫还导致OJIP曲线上J点和I点荧光强度的增加,说明土壤菲胁迫导致了野生大豆叶片PSⅡ受体侧电子接受能力的降低,使电子由Q_A向Q_B传递受阻。野生大豆叶片的光能吸收和分配参数也明显受到土壤菲胁迫的影响;随着土壤菲浓度的增加野生大豆叶片PSⅡ反应中心吸收光能用于Q-_A以后的电子传递能量比例和单位反应中心捕获用于电子传递的能量降低,即吸收的光能用于光化学反应的比例降低。因此,土壤菲胁迫下导致PSⅡ电子供体侧OEC的损伤和PSⅡ电子受体侧电子传递能力的降低,以及光能分配利用的改变均是导致其PSⅡ反应中心的活性降低的重要原因。研究结果表明,以叶绿素荧光分析技术可为环境中多环芳烃（菲）胁迫对植物光合作用的影响机理研究提供指导。     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

多环芳烃的Shpol′skii低温荧光光谱分析

本文利用一套光纤传导低温装置和荧光分光光度计偶联，探讨了影响Shpol′skii低温荧光光谱的因素，考察了各种实验参数对多环芳烃（PAHs）Shpol′skii光谱的影响，获得了多种PAHs的准线性光谱，并配合同步荧光技术举例说明了Shpol′skii低温荧光技术的高效鉴别能力，结果表明，Shpol′skii低温荧光技术有望成为分析PAHs的常规分析工具。     

多环芳烃的Shpol''''skii低温荧光光谱分析

本文利用一套光纤传导低温装置和荧光分光光度计偶联,探讨了影响Shpol′skii低温荧光光谱的因素,考察了各种实验参数对多环芳烃(PAHs)Shpol′skii光谱的影响,获得了多种PAHs的准线性光谱,并配合同步荧光技术举例说明了Shpol′skii低温荧光技术的高效鉴别能力.结果表明,Shpol′skii低温荧光技术有望成为分析PAHs的常规分析工具.     

三维荧光光谱结合EEMD与SWATLD测定水中多环芳烃

多环芳烃（PAHs）类物质具有致畸、致癌、致突变的性质,严重污染生态环境,进而对人类的健康及动植物生长造成威胁。PAHs通过排污、大气沉降、地表径流等各种循环途径进入水环境中,由于种类众多且化学性质相似,常规的检测方法如化学滴定法、电化学法等很难实现快速准确的测定。为实现复杂体系中PAHs的定性与定量,工作中基于三维荧光光谱分析法,结合集合经验模态分解（EEMD）去噪与自加权交替三线性分解（SWATLD）二阶校正,对超纯水以及池塘水环境中的苊（ANA）和萘（NAP）进行分析测定。首先选择合理的浓度配制样本,用FS920荧光光谱仪测得样品的三维荧光光谱,利用空白扣除法将光谱数据中的散射消除,得到真实的光谱数据。然后对去除散射的数据进行EEMD降噪处理,该方法具有自适应性强、参数设置简便的优点,能够去除嘈杂信息,提高数据信噪比,并将去噪参数与快速傅里叶变换、小波滤波和经验模态分解进行比较。最后用SWATLD算法以“数学分离”代替“化学分离”,对超纯水和池塘水环境中光谱重叠的ANA和NAP进行定性识别和定量预测,该算法对组分数的选择不敏感,能够在未知干扰物共存情况下实现多组分目标分析物的同时检测,即具有“二阶优势”,并将预测结果与平行因子分析进行比较。结果表明空白扣除法能够成功将拉曼散射消除。EEMD降噪方法使ANA和NAP的光谱更加规整平滑,有效信息更加突出,该方法去噪后数据信噪比为16.845 2,均方根误差为11.136 6,波形相似系数为0.990 9,三项指标均优于快速傅里叶变换和经验模态分解等其他去噪方法,能达到小波滤波的去噪效果并且不用设置先验参数。利用SWATLD二阶校正方法得到验证样本中ANA与NAP的分解光谱与实际光谱基本吻合,平均预测回收率分别为96.4%和104.2%,预测均方根误差分别为0.105和0.092 μg·L-1;在存在未知干扰物的池塘水样本中,分解出的光谱依然能与实际光谱吻合,ANA与NAP两者的平均预测回收率分别为94.8%和105.5%,预测均方根误差分别为0.067和0.169 μg·L-1;与平行因子分析相比,两项指标均具有优势。     

柴油机加氢降低多环芳烃的数值研究

为实现柴油机节能减排目标,结合燃料热解方法向柴油机中加入微量氢气是一种新思路.本文以数值研究方法,基于简化的包含多环芳烃生成的正庚烷氧化反应机理,通过三维CFD模拟方法研究了不同微量氢气添加量下柴油机燃烧室内的温度、压力曲线,以及典型多环芳烃生成曲线.计算研究结果表明,加入适当的微量氢气明显改善了柴油机燃烧室内的燃烧特性,并且可以使多环芳烃排放水平在一定数量级程度上得到减少.     

多环芳烃的表面增强拉曼光谱探测与分析

首次实现了以参数优化的金溶胶为表面增强拉曼散射(SERS)活性基底探测水中痕量的多环芳烃。采用化学还原法制备不同颗粒大小的金溶胶,实验确定了632.8 nm激发光下的最优金纳米颗粒的平均粒径为(32±3) nm,并以此金溶胶为基底,探索pH值对多环芳烃增强效果的影响,发现pH=13效果最佳,与pH=6相比谱线绝对强度提高约20倍。以粒径为(32±3) nm,pH=13的金溶胶为活性基底对不同浓度萘、菲、芘溶液进行了SERS光谱探测,探测到的最低浓度分别为20,4和4 nmol·L-1,特征峰强与浓度呈线性关系,线性拟合相关系数均在0.985以上,三者混合溶液的SERS光谱可清晰分辨出各自的特征峰。结果表明,该实验所采用的SERS活性基底灵敏度较高,具有广阔的应用前景。     

基于三维荧光光谱结合小波压缩与APTLD对水中多环芳烃测定

基于三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚三线性分解(APTLD)对水中多环芳烃(PAHs)进行定性和定量分析,实验以萘(NAP)、芴(FLU)、苊(ANA)为测量样品。首先用FS920荧光光谱仪测量获得样品的三维荧光光谱数据,对数据进行激发和发射校正且去散射,得到真实光谱。为了解决三维荧光光谱数据的冗余信息,通过小波变换对实验光谱数据进行压缩,其压缩分数和数据恢复分数分别大于92%和95%。用APTLD对压缩后的光谱数据进行分析,体现了二阶优势,实验结果表明,在PAHs的荧光光谱严重重叠和有干扰物共存下,该方法仍能准确地测定,其回收率为94%~98%、预测均方根误差小于0.29 μg·L-1。     

四种芳香稠环化合物荧光光谱的量子化学研究

芳香稠环化合物是一类重要的化合物,并且一般具有较大的共轭体系,是一类良好的电致发光材料.这类物质的光谱在近来的科学研究中已经成为了一个热点.对4种芳香稠环化合物的荧光光谱进行了理论研究.采用量子化学半经验方法RHF/PM3对4种化合物的构型进行了全参数的优化.并对优化后的构型作了振动分析,均未出现虚频率,说明所得优化构型基本合理.在此基础上,采用单激发组态相互作用方法(CIS)计算4种化合物的荧光光谱,所有计算结果与实验值基本吻合.     

三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚四线性分解算法测定多环芳烃

基于三维荧光光谱结合交替惩罚四线性分解(APQLD)对痕量多环芳烃(PAHs)进行检测,实验以苊(ANA)和萘(NAP)为研究对象。首先利用小波变换对得到的三维荧光光谱数据进行压缩,以消除数据的冗余信息。分别在乙醇溶剂、甲醇溶剂以及超纯水条件下测定不同浓度的PAHs的激发-发射荧光光谱,并将其组合构建四维数据,利用APQLD对构建的四维光谱数据进行分析,并对比了PAHs在三种溶剂条件下各自的回收率。实验结果表明,用不同溶剂构建的四维数据能更准确地测定PAHs的浓度,其回收率更高;对比二阶校正以及其他四维校正算法,APQLD更能体现四维算法所具有的优越性;当因子数N=3时,ANA的回收率为96.5%~103.3%,预测均方根误差为0.04 μg·L-1;NAP的回收率为93.3%~110.0%,预测均方根误差为0.08 μg·L-1。     

一组线性稠环芳香烃的等离激元激发

采用含时密度泛函理论,研究了一组线性稠环芳香烃量子点的等离激元激发.沿着线性稠环芳香烃所在的平面方向,体系中有两个主要的等离激元共振带:一个位于3.9 e V附近;另一个位于16 e V附近.随着线性稠环芳香烃长度的增加,在低能共振区,沿不同方向激发时,体系的吸收峰分别发生了蓝移和红移.此外,与并五苯相比,在低能共振区,一氯并五苯的吸收光谱的吸收峰发生了红移和展宽,其中氯原子位于并五苯的两端时对一氯并五苯等离激元激发影响较大.在低能共振区,线性稠环芳香烃的等离激元共振模式与石墨烯量子点相似.     

基于荧光分析法和APTLD相结合的多环芳烃的检测

为准确进行浓度检测,用Savitzky-Golay(SG)多项式曲面平滑法去除三维荧光光谱数据的冗余信息,分别采用平行因子法(PARAFAC)算法和交替惩罚三线性分解(APTLD)算法对光谱数据进行分解。设计多环芳烃类污染物的检测实验,分析了芴(FLU)、苊(ANA)及两者混合溶液的荧光光谱特性。FLU溶液在λ_(ex)/λ_(em)=302/322 nm处存在一个明显的荧光峰,并且存在连续侧峰。ANA溶液存在两个荧光峰,分别为λ_(ex)/λ_(em)=290/322 nm和λ_(ex)/λ_(em)=290/336 nm。在激发波长200～370 nm扫描范围和发射波长240～390 nm扫描范围内,FLU和ANA荧光光谱重叠严重。结果表明,两种算法均能分辨出FLU和ANA,并取得了很高的回收率,但APTLD算法的检测效果更好。     

土壤湿度对多环芳烃荧光特性的影响

荧光光谱技术已被用于检测土壤中多环芳烃。但土壤湿度对多环芳烃的荧光强度产生很强的干扰,这对于荧光光谱技术的土壤多环芳烃快速实时检测技术的发展无疑是一种挑战。为了研究土壤湿度对多环芳烃荧光特性的影响,分别配置了八个不同湿度(含水量5%～40%,间隔5%)的菲土壤样品。采用美国PE公司的LS-55荧光分光光度计对不同湿度含量的菲土壤样品进行了检测,得到不同湿度含量下的一维动态荧光谱,以土壤湿度为外扰,研究了其二维相关荧光光谱特性,发现菲土在386,408和432 nm处荧光强度随着土壤中湿度的增大而增强,而333 nm处瑞利散射光强度却在减小,提出通过建立菲荧光强度、瑞利散射光强度与土壤湿度之间的关系,有可能实现土壤湿度对菲荧光强度影响的校正。同时,也研究了土壤湿度对定量分析菲浓度标准曲线的影响,指出土壤湿度极大影响着精准定量分析菲浓度标准曲线的建立。     

多环芳烃结晶紫的光助芬顿降解脱色研究

研究了光助芬顿反应降解多环芳烃结晶紫。研究的主要内容包括,结晶紫的特征波长-吸光度曲线、结晶紫的浓度-吸光度曲线、初始pH值对结晶紫降解效果的影响、不同浓度对结晶紫降解效果的影响、不同光照时间对结晶紫降解效果的影响、不同FeSO4投加量对结晶紫降解效果的影响、H2O2优化用量试验、正交实验。通过研究得到了降解结晶紫的优化实验条件。主要优化实验条件为： 初始pH值为3～4;结晶紫浓度小于0.080 0 g·L-1;H2O2的投加量为1Qth;FeSO4的投加量为H2O2(含量为30%)的1/50～1/100。研究还表明： 太阳光照射能有效促进结晶紫降解,明显缩短反应时间,节约氧化剂和催化剂的用量。