INAA for determination of trace elements in bottom sediments of the Selenga river basin in Mongolia

Instrumental neutron activation analysis (INAA) was used for the determination of major, minor and trace elements in samples of bottom sediments of the inflows of the Selenga river basin to assess the impact of the contamination from the industrial complex Erdenet and other industrial enterprises in Mongolia. A total of 42 elements (Na, Mg, Cl, K, Ca, Al, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Br, Sr, Rb, Sr, Zr, Nb, Sb, Cs, Ba, La, Ce, Nd, Sm, Eu, Tb, Dy, Tm, Hf, Ta, W, Au, Hg, Th, and U) was determined by combination of conventional and epithermal neutron activation analysis at the IBR-2 reactor, FLNP JINR, Dubna. For the first time such a large set of elements was used for characterization of the bottom sediments as accumulating media which may reflect industrial contamination of the water basin. The concentrations of heavy metals and other trace elements in the samples from three inflows of the Selenga river basin were compared with data from the previous studies. It was shown that the industrial zone of the Erdenet Mining Corporation (EMC) and gold mining zone Zaamar are the sources of strong environmental contamination. The concentrations of Cu and Sb determined in sediment samples of the River Khangal and Govil near the EMC exceed average crustal rock and soil values by factors of 50 and 15, respectively. In the area of the gold mining zone Zaamar concentrations of Au, As, and Sb exceed crustal rock and soil values by factors of 4, 25, and 6, respectively. The relatively high levels of As, V, Zn, V, and Sr in the sediments of the studied rivers are obviously due to the discharges of untreated wastewater of desalination plant, electrical power station, textile industry and mining activities as well as domestic wastewater.     

ICP-MS/ICP-AES测定小麦穗离体培养籽粒营养元素及重金属含量

环境中重金属污染会导致谷物营养缺乏、代谢紊乱.借助ICP-MS/ICP-AES系统和离体穗培养方法,准确测定灌浆期不同浓度铜、镉(0,5,15,45 mg·L-1)处理对籽粒营养元素及重金属元素含量的影响.结果显示,不司浓度铜、镉处理显著降低小麦粒重;外源铜促进了籽粒P,K,Mg,Ca,Na,Mn和Zn含量的增加,抑制了 Fe和B的吸收.镉的加入对小麦籽粒P,K,Ca,Mg和Mn的吸收起促进作用,然而对Na,Fe,Zn和B的吸收起拮抗作用.外源铜、镉抑制小麦籽粒对Hg的积累,但籽粒Cu和Cd含量最高分别超过国家食品卫生标准的55和62倍,存在极大安全隐患.     

塔河地区主要岩石金属元素含量、物性参数与光谱特征间的关系研究

测试了采集自黑龙江省塔河地区的300块并进行抛光处理后的岩石样本350~2 500nm间光谱反射率、磁化率、密度、孔隙率和金属元素含量(Fe,Mn,Ti,Zr,V,Zn,Pb,Nb,Co,Bi),并计算了其光谱吸收深度。在此基础上,以相关性分析方法为依据,探讨了所采集岩石样本的金属元素含量、物性参数、反射光谱间的特征响应关系,计算了岩石样本金属元素和光谱吸收深度间的相关性系数、物性参数与光谱反射率的相关性系数,获得成果如下:(1)在410nm附近,闪长玢岩各金属元素与吸收深度间的相关系数都存在尖锐的波峰和波谷,相关系数达到极值。(2)岩石样本金属元素和吸收深度的相关性研究中,侵入岩的相关系数则显著高于其他岩石类型。(3)1 400nm附近,岩石样本金属元素与吸收深度、各物性参数与光谱反射率的相关性都存在尖锐的波峰和波谷。其中磁化率、密度、视孔隙率与光谱反射率的相关系数在可见光范围内波动变化较大。(4)在1 900~2 500nm范围内,金属元素与光谱吸收深度、各物性参数与光谱反射率间的相关系数波动较大,其中金属元素和光谱吸收深度呈显著相关,相关系数达到极值。进一步研究了岩石金属元素和物理特性与其光谱特征的关系,对于不同岩性的不同波段的反射率与不同金属元素间分布状态的探测,具有一定意义。     

电网智能单元加密算法效率评估

随着智能电网发展和电力终端设备智能化和网络化的提升,基于TCP/IP协议的数据通信面临着传统的网络安全隐患;智能电网单元是电网控制的关键组成部分,负责电网业务数据的采集处理、控制指令的收发和执行等工作,涉及大量数据传输,如何保证数据的机密性,是电网系统正常运作的关键因素之一;针对智能单元的传输规约和传输数据的特点,通过模拟智能单元计算环境,在保密性需求的基础上,结合智能单元计算资源的实际情况,综合分析电力行业和国内常见密码算法,包括对称算法和非对称算法,从运算时间及稳定性,数据长度相关性,密钥长度相关性和加密模式几个方面对算法的性能进行综合性评估;为不同智能单元的机密性保护尤其是加密算法的选取提供理论基础和实验数据。     

基于高光谱技术的酸奶中常见致病菌的快速鉴别及计数

酸奶是一种发酵型乳制品饮料,因其特殊的功能性和良好的口感而广受欢迎。但由于商业链的不正当运行,如奶源非法获取、灭菌不充分等原因,导致酸奶中致病菌大量滋生,酸奶中毒事件频繁发生。酸奶中常见的致病菌主要有大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和沙门氏菌,这三种致病菌由人体摄入并达到一定的数量时会产生腹痛、腹泻等严重的消化道疾病,并且会破坏人体肠道内的正常菌群平衡,因此国标对奶制品中这三种致病菌的数量已有明确的限量规定。由于酸奶的主要消费对象为老人和小孩,故其潜在危害不容小觑。传统菌落检测方法虽具有简单,灵敏、可操作性强等优点,但当不同菌落混杂在一起时无法同时进行定性定量的检测,且具有试剂成本高,检测周期长,人为因素影响较大等缺点。因此开发一种快速、简单、准确的混合鉴定计数方法为避免致病菌对酸奶的潜在危害提供了有效的途径。高光谱技术同时包含样本的光谱信息与图像信息,既能够根据化学组分的微小变化进行精确识别（光谱信息）,又能够反映出菌株在外部多层次的变化（图像信息）。因此该研究尝试对比高光谱图像技术和光谱技术,采用模式识别的方法,对比不同的模型识别结果,优选出最佳识别率的识别模型作为计数模型,最后通过最佳鉴别计数模型的识别分类结果来达到对酸奶中常见致病菌鉴定计数的目的。首先,购买酸奶中常见的乳酸菌种（保加利亚乳杆菌、嗜热链球菌、嗜酸乳杆菌、干酪乳杆菌、植物乳杆菌）和潜在污染的致病菌种（金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、沙门氏菌）等标准菌株进行培养,提取经过48 h培养后的菌落图像信息和光谱信息。采用几种不同的预处理方式（SNV,MC,MSC,1stDER,2ndDER）对所提取的光谱数据进行预处理,并应用遗传算法筛除光谱数据中冗余的波段,保留有效波段。利用图像处理技术对图像信息中的菌株与培养基背景进行去除,然后采用主成分分析法从每幅图中优选出3个特征波长,并运用图像处理技术从特征波长所对应图像中提取菌株的18个基于GLCM的纹理特征信息。挑选合适的主成分分别建立不同的鉴别模型（LDA,KNN,BP-ANN,LS-SVM）,通过其最终的鉴别模型的识别率来确定最佳鉴别计数模型。最后从标准菌株中分别挑选出30株进行计数测试,通过比较模式识别的分类数量结果与菌株的实际数量来验证模式识别效果的准确率。研究表明,运用SNV预处理后光谱数据在提高信噪比效果上明显优于其他几种预处理方式。745.790 8,773.098 4和779.207 0 nm为图像信息中方差贡献率最大的三个波长,运用从特征波长所对应的图像中所提取的纹理特征信息建立图像识别模型。通过对比图像信息和光谱信息的模式识别结果发现,光谱特征鉴别模型普遍优于图像纹理特征鉴别模型,且当主成分数为9时,运用光谱特征所建立的LS-SVM模型的校正集识别率为96.25%,预测集的识别率为91.88%,为最优模型。采用优选的最优模型对菌株进行识别计数,大肠杆菌计数的相对误差为3.33%,金黄色葡萄球菌和沙门氏菌计数的相对误差均为0,验证了高光谱技术应用于酸奶中常见致病菌的鉴别计数的可行性。     

基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类，其中东北地区共6份样品，山西地区5份样品，河北、陕西和山东各4份样品。将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900～1 700 nm波段内小米的高光谱数据。为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响，对采集到的高光谱数据进行黑白校正。利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI)，每份小米样品选取9个ROI。计算ROI内的平均光谱值，以此平均值作为该样本的一条光谱记录，最后共收集到2 070条光谱曲线，其中东北类540条，山西类450条，其他河北类、山东类、陕西类各360条。为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象，进而影响小米的真实光谱信息，对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集，测试集占的比例为0.3。利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析，将测试集代入训练好的LDA模型，做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix)，结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99，对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68，0.68和0.40。进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择，去除冗余的信息，提高模型的预测准确率。将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合，对不同产地小米的判别进行对比分析。将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术，以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。结果表明，LR-RFE选择的波长数为74个，其模型的Micro_F为0.59；SVM-RFE选择的波长数为220，其模型的Micro_F为0.66。将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型，采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1，0.37，0.72，0和1，其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82，0.92，0.93，0.70和0.99。LR-RFE的预测准确率分别为0.92，0，0.97，0和0.80，其AUC分别为0.72，0.74，0.94，0.66和0.88。从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE，而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE，对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。     

高功率高重复频率多波长飞秒激光系统的研究

以大模场面积光子晶体光纤飞秒激光系统为基频光源,利用非线性频率上转换的方法,获得了高功率高重复频率多波长的飞秒激光脉冲.理论分析并实验验证了聚焦透镜的焦距对倍频光横向模场分布的影响,透镜焦距越长,模场质量越好.在基频光平均功率为218 W,脉冲宽度为110 fs,重复频率为50 MHz的条件下,经过二倍频、三倍频和四倍频获得波长分别为520,347和261 nm的飞秒激光,其平均功率分别达105,47和214 W.二倍频和三倍频的转换效率分别为482%和216%,二倍频到四倍频的转换效率为20 关键词： 超快光学 紫外飞秒激光 频率上转换 光子晶体光纤激光器     

风力发电机偏航控制系统设计仿真技术研究

偏航控制系统是风力发电机的核心机构之一,其硬件设计、软件开发与控制算法的合理选用将直接影响偏航控制系统研发成本、周期,以及风力发电机的风能利用率和安全可靠性等。仿真技术作为一种有效的性能预测、试验验证和分析的综合性技术,其具有高效、安全、受环境条件的约束较少等优点,在复杂系统的研发过程中已成为不可或缺的重要手段。因此,偏航控制系统研发前期,为确保系统软硬件开发、控制算法设计的合理性,缩短研发周期、提高研制效率、降低资源成本,将仿真作为主要验证手段。利用Proteus对偏航控制系统的硬件电路和系统软件进行仿真验证,利用MATLAB对控制算法设计的合理性进行考核,为实际偏航控制系统研发提供依据和指导。     

ICP法和原子吸收光谱法测定褐马鸡羽毛中的10种元素

珍稀濒危鸟类-褐马鸡是中国特有的野生鸟类,是国家一级重点保护动物。采用ICP法和原子吸收光谱法对来自芦芽山、庞泉沟国家自然保护区的野生褐马鸡和太原市动物园圈养褐马鸡羽毛中Mo,Zn,Ni,Fe,Mn,Cr,Cu,K,Pb和Cd等10种元素的含量进行了测定,并对这3个不同地理分布区的样品中10种元素的含量进行了比较。结果表明,在所有羽毛样品中Fe元素含量最高,Mo和Cr含量较低,Cd未检出。动物园饲养的褐马鸡羽毛中除K和Cu外,其余八种元素的含量均低于芦芽山和庞泉沟国家自然保护区野生的褐马鸡羽毛中的含量。生境的不同对褐马鸡机体微量元素有一定影响,野生环境更有利于它们的生长发育。     

原子吸收法建立舒筋活血中成药的无机元素的控制方法的探讨

人们已认识到无机元素与中成药的疗效有密切相关。但是在研究舒筋活血中成药化学成分的质量控制时, 无机成分常被忽视。 文章用原子吸收光谱法,测定了中成药大活络丸和几种中药中15种无机元素Cu, Ca, Fe, K, Mg, Mo, Ni, Sr, V, Mn, Zn, Na, Cr, Cd和Hg的含量, 探讨了无机元素与中药的药效关系,并通过大活络丸与几种中药所含无机元素含量的对照比较, 得出大活络丸中Fe, Cu, Mn和Zn等与药效之间的关系。中成药大活络丸中所含一定量的Fe, Cu, Mn和Zn等微量元素与其祛风除湿,理气豁痰,舒筋活络等药效存在一定关联。对大活络丸的无机元素测定与分析可为今后其指纹图谱的建立提供数据和参考依据。