多孔不锈钢基二氧化锰薄膜电极的制备及电容特性

用电化学方法制备了一种多孔不锈钢基二氧化锰薄膜电极。 在不锈钢基体上以聚乙二醇辛基苯基醚（Triton X-100）在水溶液中形成的液晶作掩膜,通过电化学腐蚀制备了多孔基体电极,用恒电位方法在基体上沉积二氧化锰薄膜。 用扫描电子显微镜对二氧化锰薄膜电极形貌进行了考察,循环伏安法和充放电曲线法测试了二氧化锰薄膜电极的电容。 结果表明,腐蚀后的不锈钢基体呈现多孔特征,孔分布无规律,孔径大小从几十纳米到几百纳米不等,沉积的二氧化锰呈颗粒状,直径为80~90 nm。 扫描速率为20 mV/s,沉积电量0.4 C/cm2时,循环伏安法测得的二氧化锰薄膜电极的质量比电容达400 F/g;沉积电量4~5 C/cm2时,面积比电容达到320 ×10-3 F/cm2,此时的质量比电容仍保持在200 F/g左右。 实验结果表明,多孔不锈钢基二氧化锰薄膜电极在超级电容器领域有潜在的应用前景。     

溅射功率对脉冲磁控溅射沉积Cu2O薄膜结构和光学性能的影响

利用脉冲磁控溅射制备技术,采用单质金属铜靶作为溅射靶,在氧气(O2)和氩气(Ar)的混合气氛下,在石英玻璃衬底上制备了Cu2O薄膜.研究了溅射功率对脉冲反应磁控溅射沉积法在室温下对生长Cu2O薄膜结构、表面形貌及光学性能的影响.结果表明,在O2、Ar流量比(O2/Ar)为30∶80的气氛条件下,在60～90 W的溅射功率范围内可获得＜ 111＞取向的Cu2O薄膜;薄膜的表面粗糙度的均方根值随溅射功率的增加而增大;薄膜的光谱吸收范围为300 ～670 nm,不同溅射功率下制备的薄膜均在430 nm附近出现明显的带边吸收,其光学带隙(Eg)在2.15～2.53 eV之间变化.     

基于CVD自组装生长氧化锌半导体纳米结构的光电导紫外探测器研究

报道了一种基于自组装生长ZnO纳米结构的光电导型紫外探测器.首先,在石英衬底上制备银叉指电极,然后溅射ZnO纳米薄膜形成一种共面光电导型金属-半导体-金属(MSM)结构,再利用低压CVD生长方法进行ZnO纳米线的原位生长,从而在器件顶部形成了ZnO纳米线垂直阵列和其上交错排列ZnO纳米线所构成的双层ZnO纳米线结构.这种器件底部的ZnO薄膜既是MSM光电导器件的电荷传输层,也同时作为上层ZnO纳米结构自组装生长的籽晶层,顶部的ZnO纳米结构层作为紫外光敏感层,测试结果表明该器件具有光响应速度快、光响应电流大和良好的紫外响应可分辨特性.研究表明,相比于单根ZnO纳米线光电导紫外器件而言,基于ZnO纳米结构膜层的光电导紫外探测器能够大幅度提高可测光响应电流.     

基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究

新鲜度是反映鱼类品质以及可否食用的重要指标,在线检测直接关系到食品质量与安全的实施应用,因此对淡水鱼新鲜度进行在线无损检测具有重要意义。应用近红外光谱对淡水鱼新鲜度进行在线检测,试验装置采用自行搭建的淡水鱼近红外光谱在线采集装置,试验时样品在输送链上以0.5 m·s-1的速度运动,采集其近红外漫反射光谱(900～2 500 nm),并用支持向量机(support vector machine, SVM)建立淡水鱼新鲜度在线检测模型。采用光谱理化值共生距离(sample set partitioning based on joint X-Y distance algorithm, SPXY)算法对样本集进行划分,其中校正集111条(新鲜57条,变质54条)、测试集37条(新鲜19条,变质18条),通过对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响,明确了一阶导结合标准化预处理为最优光谱预处理方法,经过该方法预处理后所建模型对校正集的正确识别率为97.96%,对测试集的识别率为95.92%。为了提高模型运行速度对建模所用光谱变量进行优化,分别采用遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm, CARS) 三种不同的特征变量选择方法对特征波长进行筛选,通过建模比较分析确定CARS为最优波长选择方法,以所选的10个特征波长建立淡水鱼新鲜度支持向量机检测模型,模型对校正集的正确识别率为100%,对测试集的识别率为93.88%。该研究可为近红外光谱用于淡水鱼新鲜度在线检测提供技术支持。     

油页岩含油率近红外光谱原位分析方法研究

为实现油页岩含油率的原位检测,采用便携式近红外光谱分析技术,针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、吸光度、K-M函数三种数据形式光谱数据,结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法,采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究,确定最佳分析模型及方法。结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法,两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式;(2)两种建模方法,采用四种不同的数据优化方法,对相同数据库建模精度的影响不同：采用PLS建模方法、以PCA-MD和UVE+ PCA-MD两种方法进行数据优化、可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度,采用BPANN建模方法、以UVE、PCA-MD 与UVE组合的 三种方法进行数据优化、对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高;(3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外,采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。其中采用反射率光谱数据形式、只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高,预测相关系数为0.92、标准偏差为0.69%。     

地方公共财政绩效评估指标体系的构建及其应用

在公共财政透明化和高效化的改革要求下,公共财政绩效评估将逐渐日常化和规范化,而科学、有效的公共财政绩效评估核心在于指标体系的构建。基于层次分析法,从公共财政体系的财政收入、财政支出、财政制度、财政管理四个维度构建了一个地方公共财政绩效评估指标体系。结合该指标体系在江西省的实际应用,发现它能客观有效的评价样本政府的公共财政建设情况。     

Neutron collimator design of neutron radiography basedon the BNCT facility

For the research of CCD neutron radiography, a neutron collimator was designed based on the exit of thermal neutron of the Boron Neutron Capture Therapy (BNCT) reactor. Based on the Geant4 simulations, the preliminary choice of the size of the collimator was determined. The materials were selected according to the literature data. Then, a collimator was constructed and tested on site. The results of experiment and simulation show that the thermal neutron flux at the end of the neutron collimator is greater than 1.0·10⁶ n/cm²/s, the maximum collimation ratio (L/D) is 58, the Cd-ratio(Mn) is 160 and the diameter of collimator end is 10 cm. This neutron collimator is considered to be applicable for neutron radiography.     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

土壤含盐量与电导率的高光谱反演精度对比研究

探明土壤盐渍化的高光谱遥感监测机理,对改善高光谱遥感监测精度具有重要意义。以南疆地区温宿县、和田县、拜城县的水稻土为研究对象,通过分析土样的高光谱数据和室内测定的盐分与电导率数据,研究了耕作土壤含盐量与电导率的关系,并比较了含盐量和电导率与不同光谱指标的相关性以及二者高光谱反演的精度。结果表明,南疆水稻土的含盐量与电导率的相关性较低,二者之间的关系因地区差异而有较大的变化;含盐量与反射率、一阶微分、连续统去除之间的相关性要优于电导率,特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出;以含盐量建立的多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归模型的决定系数和相对分析误差均高于电导率。研究表明高光谱信息对土壤含盐量的响应比电导率更敏感,以含盐量为监测指标的高光谱反演精度明显要优于电导率。该结果可为提高土壤盐渍化高光谱遥感监测精度提供理论依据。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。