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激光诱导水体中DOM的荧光猝灭特性分析 总被引:5,自引:2,他引:3
以355 nm激光为激发光源,在实验室中用激光诱导荧光(LIF)方法以不同浓度的腐殖酸为测量样品研究了水体中溶解有机物(DOM)的荧光猝灭特性。研究表明,随着腐殖酸浓度的增加,水拉曼散射强度逐渐减弱,当浓度为40 mg·L-1时,水拉曼散射信号几乎完全被DOM的荧光基态分子所吸收,而DOM的荧光强度随着浓度的增加,先是线性增加,当浓度为16 mg·L-1时,荧光强度达到最大,再继续增加腐殖酸浓度,荧光强度则缓慢降低。因此,通过对不同浓度下腐殖酸荧光猝灭特性的分析,可以更加有效的实现水体中DOM浓度的探测。 相似文献
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多组分三维荧光重叠光谱是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理, 充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点, 获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱. 之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析, 得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点, 而粗糙惩罚平滑技术的引入则很大程度上减少了发射光谱的噪声,为微分谱的计算提供了有利的条件。单一组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明, 利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别。 相似文献
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基于叶绿素荧光诱导动力学曲线的光合作用参数反演算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
快相叶绿素荧光诱导曲线中蕴含着丰富光合作用信息。该信息可以反映出植物的生存状态、病理以及受到胁迫时的生理变化趋势等多种信息。通过采集藻类荧光及诱导光信号, 拟合快相叶绿素荧光动力学曲线。基于最小二乘拟合方法,提出自适应最小误差逼近的方法对快相叶绿素荧光动力学曲线进行多元非线性回归拟合,实现Fo(固定荧光)、Fm(最大荧光产率)、σPSII(PSII的功能吸收截面)等细节参数的反演。实现了蛋白核小球藻光合作用参数反演,并实验了在Cu2+胁迫环境下,蛋白核小球藻的生理变化趋势。 相似文献
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异常值的存在往往干扰着时间序列三维荧光光谱的定性和定量分析。充分利用时间维和光谱维的内在特性, 提出了一种有效的异常值检测方法。在时间维结合方差提取异常值可能性最大的波长点;通过对异常值存在方式的分析,在任意两个三维荧光光谱的相似度基础上给出了光谱维上的累积相似度;最后利用时间维的校正矩阵对所有三维荧光光谱的每个波长点荧光强度进行修正并计算对应的累积相似度,从而根据累积相似度对异常值进行判断。时间维校正矩阵的采用不仅提高了算法的有效性而且其特征区域的选择大大减少了光谱维相似度的计算量。相关的数值试验表明光谱维选取50%的波长点仍然能有效对异常值进行检测。 相似文献
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基于信背比拟合的水体重金属LIBS定量分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
LIBS技术定量分析的精密度与准确度受到多种因素的影响。通过深入分析激光诱导等离子体背景光谱和特征光谱的特性,利用两者随温度的变化趋势近似相同的特点,采用两者的比值即信背比进行元素浓度的定量拟合,可以补偿激光能量、光谱接收效率等系统参数抖动造成的谱线强度变化;针对测量数据有限及非线性的特点,使用支持向量机算法进行回归。实验结果表明通过信背比拟合可以提高LIBS定量分析的稳定性和准确性,测试集的相对标准偏差和相对误差平均值分别为4.7%和9.5%。基于信背比的数据拟合方法不受基体元素和背景大小限制,为实时在线的LIBS定量分析技术提供数据处理方面的参考。 相似文献
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农药的广泛使用对环境产生了重要的影响,西维因作为一种重要的广谱高效杀虫剂在很多地表水中残留,了解和掌握西维因在环境中的光谱特性及检测方法具有重要意义。研究了西维因的激发-发射三维荧光光谱特性,通过改变甲醇-水二元混合溶剂中甲醇的体积比,探讨了不同体积比的甲醇-水混合溶剂对西维因三维荧光光谱的影响。研究结果表明,西维因的特征荧光光谱峰为单峰,西维因的激发波长和发射波长范围分别处于: 244~304和300~350 nm,最大激发/发射峰位置分别位于280和335 nm。随着甲醇-水二元混合溶剂中甲醇含量的增加,西维因的三维荧光光谱未出现明显位移,但是荧光光谱强度随甲醇含量的增加出现了非线性的变化,这主要与二元混合溶剂自身独特的性质有关。 相似文献
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随着我国经济的迅速发展,石油制品需求量与日俱增,伴随着工农业生产活动,大量石油制品进入土壤,造成严重的土壤石油污染。土壤中的石油污染物会对植物生长产生危害,并通过食物链威胁人类健康,因此需对土壤中的石油污染物进行现场、快速检测。激光诱导荧光技术(Laser-Induced fluorescence, LIF)具有检测速度快、灵敏度高、可现场检测等优点,但在检测土壤中有机污染物时,面临着荧光光谱重叠严重等问题。为了研究土壤中机油和柴油混合物荧光信号的重叠特性,制备了10种含有不同浓度机油、柴油混合物的土壤样品。通过搭建LIF实验系统,获取不同混合浓度的机油和柴油的荧光光谱,对油类荧光光谱进行了最大值归一化处理,建立土壤中机油、柴油混合光谱的反演关系,以最小残差平方和为指标,使用迭代逼近算法计算出土壤荧光光谱中柴油和机油样品的荧光贡献率。分别使用了全谱法和截取特征光谱两种方法计算机油和柴油的荧光贡献率。全谱法是在混合油样的全波段光谱(200~600 nm)范围进行迭代逼近,截取特征光谱方法是在截取油样光谱(330~460 nm)段进行迭代逼近。(330~460 nm)范围内包含了混合油样的所有光谱特征。用计算出的机油的荧光贡献率与机油样品浓度做线性拟合时发现,截取特征光谱法的拟合系数R为0.989,优于全谱法的0.923。分别用全谱法、截取特征光谱法计算出的荧光贡献率以及归一化机油、柴油光谱合成混合油归一化光谱,与实际归一化混合光谱比较,截取特征光谱法计算的平均相对误差为3.38%,优于全谱的8.79%,其原因是全谱法比截取特征光谱法引入了更多的噪声信号,所以在计算油类荧光贡献率时产生了较大的误差。选取机油和柴油归一化光谱上300, 350, 400, 450和500 nm等5个位置的荧光强度与归一化混合油光谱做多元线性回归拟合,计算出平均相对误差为10.31%。结果表明截取特征光谱方法优于多元线性回归方法;土壤中机油和柴油的荧光贡献率与自身的浓度之间成良好的线性关系,说明在土壤中机油和柴油混合后各自的化学性质保持稳定,在土壤中的荧光信号重叠特性是线性叠加的。这种这种方法同样可以用于其他石油类混合物的解离。通过该研究提高了LIF技术在土壤中石油烃类污染物定性与定量检测的准确性。为土壤中石油烃现场快速检测提供了方法支撑。 相似文献