HIAF BRing及高能外靶实验终端的辐射屏蔽设计

强流重离子加速器（HIAF）是中国科学院近代物理研究所自主研制的一台高能强流重离子加速器,它可以实现p到U的全离子加速。为了保证HIAF运行时的辐射安全,针对该装置的增强器（BRing）及高能外靶实验终端,利用蒙特卡洛程序FLUKA及外推法计算得到了加速p,C及U三种离子时所需的辐射屏蔽。结果表明,加速质子时所需屏蔽厚度最大,并以此为依据给出了全地下结构的屏蔽设计。在此基础上,提出了一种估算高能质子/重离子加速器束流均匀损失时横向屏蔽厚度的方法。结果显示,估算结果与FLUKA计算结果符合较好,验证了该方法的有效性和准确性。High Intensity heavy-ion Accelerator Facility (HIAF) is designed by the Institute of Modern Physics, Chinese Academy of Sciences, which can accelerate particles from proton up to uranium. To guarantee the radiation safety of HIAF during operation, the FLUKA code and extrapolation method were adopted to calculate the shielding thickness. The calculations were based on proton, carbon and uranium particles when losing on the Booster Ring (BRing) and the high-energy experimental terminal. The results indicate that the shielding thickness required for accelerating protons was the largest. Basing on the results, a method for estimating the lateral shielding of a high-energy proton/heavy-ion accelerator was proposed. A good agreement shows between the estimated results and the FLUKA calculated results, the validity and accuracy of the method were verified.     

基于卷积神经网络的烟叶近红外光谱分类建模方法研究

卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进：①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600个中部烟叶样本的近红外光谱为实验对象,建立烟叶产区分类NIR-CNN模型。该模型对训练集和测试集的判别准确率为98.2%和95%。实验结果表明,应用卷积神经网络可对近红外光谱数据准确、可靠地判别分类;烟叶产区NIR-CNN建模方法可为卷烟企业烟叶原料科学合理利用提供指导,为维护卷烟产品的质量稳定有重要意义;基于卷积神经网络的近红外光谱判别方法也可推广到其他农产品的分类应用中。     

撕裂模实时主动控制系统

在HL-2A装置上发展了一套撕裂模实时主动控制系统。该系统在放电期间用电子回旋发射/软X射线诊断实时确定撕裂模的几何位置,结合实时剖面重建和电子回旋波沉积计算,得到电子回旋波反射镜的控制角度值。通过电机实时驱动电子回旋波反射镜到达指定角度,使得电子回旋波功率沉积在撕裂模的有理磁面附近,改变当地局部的电流剖面,从而控制撕裂模,改善等离子体约束。该系统已经在2015年以后的实验中投入使用,并取得了良好的控制效果。它不仅能够实时发现并控制经典撕裂模,并且具有控制新经典撕裂模的潜力。     

基于B样条的TERS形貌成像背景扣除方法

在针尖增强拉曼光谱(TERS)形貌成像过程中,由于针尖与扫描台无法绝对平行、样品电子密度骤变处针尖快速升降以及扫描控制系统响应时间特性差等综合原因的影响,往往使形貌图中带有倾斜或边界面卷曲的成像背景。成像背景对样品形貌的识别和分析带来十分不利的影响,而背景扣除就是解决该问题的重要手段,也是形貌成像预处理的重要组成部分。背景扣除的原理一般是通过拟合背景的方法来扣除成像中的背景。传统的背景扣除方法是利用多项式拟合的方法对成像进行逐行的基线校正,但是该方法在处理形貌成像时常常会由于过拟合而造成样品形貌的失真,同时容易在图片上留下明显的线条纹理。针对传统方法的缺点,本文提出采用B样条曲面拟合方法,直接对样品形貌图进行曲面背景拟合,发挥B样条低阶光滑的优点,能够有效克服传统方法的缺陷。在实验中,同时利用传统方法和该方法对金单晶和合成金片的形貌图进行背景扣除,实验结果表明,两种方法都能够扣除样品形貌图中的成像背景,但与传统方法相比,所提出的方法不会造成样品形貌的失真,且不会留下线条纹理,获得了更加良好的背景扣除效果,为进一步分析样品形貌特征提供了更准确可靠的信息,是一种更加有效的TERS形貌成像背景扣除算法。     

[1ChCl∶2EG]/CrCl3·6H2O离子液体中Cr(Ⅲ)配合物的研究

利用电喷雾质谱(ESI-MS)和紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)分析,研究了CrCl₃·6H₂O 浓度为0.1～0.6 mol·L-1的水溶液和[1ChCl∶2EG]/CrCl₃·6H₂O ILs中,Cr(Ⅲ)配合物的存在形式。研究结果表明,在含有CrCl₃·6H₂O的溶液中,Cr(Ⅲ)与Cl-和H₂O形成[Cr(H₂O)_nCl_6-n]n-3配合物,其配合物的优势物种受CrCl₃·6H₂O浓度的影响。水溶液中Cr(Ⅲ) 的优势配合物为[Cr(H₂O)₆]3+与[Cr(H₂O)₅Cl]2+,并随CrCl₃·6H₂O浓度增加,水溶液的UV-Vis吸收光谱峰红移,[Cr(H₂O)₅Cl]2+的相对含量增加。而[1ChCl∶2EG]/CrCl₃·6H₂O ILs中的优势配合物为[Cr(H₂O)₂Cl₄]-和[Cr(H₂O)₃Cl₃],且随CrCl₃·6H₂O 浓度增加,溶液的颜色从浅橙红色逐渐变为深绿色,溶液的UV-Vis吸收光谱峰蓝移,[Cr(H₂O)₃Cl₃]的相对量增加。说明CrCl₃·6H₂O的浓度变化,将影响配体Cl-和H₂O与Cr(Ⅲ)配位结合的配位数,从而影响配合物优势物种的相对量。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

基于表面增强拉曼光谱技术的金表面耐腐蚀性分析

金属表面耐腐蚀性能与其微观结构密切相关。以金为分析对象,采用不同粒径氧化铝抛光粉抛光处理金片表面,经扫描电镜和原子力显微镜观察,表明金片表面具备与实际工件类似的微观结构,在此基础上,研究金片表面微观划痕结构对表面增强拉曼散射(SERS)以及耐腐蚀性能的影响。以罗丹明B为探针分子,对不同特征尺寸的微观划痕进行SERS分析,获得了罗丹明B的SERS信号强度随划痕平均特征尺寸的变化规律。通过改变拉曼激发光偏振方向与划痕方向的夹角大小,发现SERS信号主要归因于激发光与划痕相互作用产生的横向表面等离激元。划痕平均特征尺寸在50 nm附近时,横向表面等离激元最强,之后随着划痕平均特征尺寸增加,横向表面等离激元逐渐变弱。另一方面,对具有不同特征尺寸微观划痕的金片进行电化学极化测试,获得了各样品的自腐蚀电位,发现金片的自腐蚀电位随着划痕平均特征尺寸增大而降低。结果表明,当划痕平均特征尺寸大于50 nm,金表面的SERS信号与自腐蚀电位间存在良好的线性对应关系,这为SERS技术用于工件耐蚀性分析提供了依据。通过在工件表面滴涂探针分子并使用便携式拉曼光谱仪测量有望可以对工件耐蚀性进行现场快速预判。     

基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

虫害检测算法的构建是耦合“地-天”特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B₂、红光波段B₃、近红外波段B₄等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明：7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p＜0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p＜0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。     

太阳光谱辐射计的信号传递与性能表征模型研究

太阳光谱辐射计作为一种专用光谱辐射测量仪器,对于其宽谱段和大动态范围的测量特点,准确完整地表征分光性能是十分重要的。研究内容旨在为太阳光谱辐射计的研制与验证提供明确的理论依据和测试方法,给出清晰而准确的机理模型和指标模型对光谱仪器系统的设计和评估提供指导。因此,重点阐述了光谱仪器系统的信号传递模型到性能指标模型的推导和建立过程。线谱扩展函数这种串联卷积模型能够综合反映仪器的各个元件对系统的影响,而且很容易通过窄带线谱光源测试而得到,并且线谱扩展函数矩阵能够清晰完整地给出光谱仪器的分光性能细节特性。而在线谱扩展函数的基础上再进一步提取关键几何特征,通过简单的算法定义即可得到半高全宽(FWHM),带外抑制和带外辐射这三项示性函数指标,可以很好地对分光系统的性能进行定量表征,是十分有效的光谱仪器系统性能评估的指标模型。     

高亮度大功率半导体激光器光纤耦合模块

应用ZEMAX软件设计出高亮度大功率光纤耦合模块。采用16支输出功率12 W的单偏振态单边发射半导体激光器,耦合进芯径100 μm、数值孔径0.22的光纤中。模块输出功率达到189.4 W,耦合效率达到98.6%,亮度达到94.66 MW/cm²-str。通过SolidWorks软件优化得到新热沉结构,应用ANSYS软件进行热分析,结果表明新热沉结构最高温度为42.4℃,相比优化前温度降低1℃以上,得到良好散热结构模型。