水下原位质谱仪快速定量方法研究

水下质谱是用于水中溶解气原位检测的重要手段,其定量标定依赖于制备不同浓度的溶解气,需要耗费大量时间。该文基于物理传输机制的不同,对溶解气过膜过程、管道传输过程以及分析器检测过程进行分解解析,提出了一种将3个过程分开标定的快速定量方法,并进行了实验验证。结果表明,过膜流量与样品分压高度线性,相关系数（r）为0.998,使用单组数据测定膜渗透效率与多组数据拟合结果的相对误差为3.9%;水下质谱大气阻器件管道会对过膜流量产生显著影响,不考虑膜后压强的传统模型存在极大误差,而考虑膜后压强的管道传输模型可将误差至少降低85.4%;质谱特征峰峰高与样品流量高度线性,相关系数均大于0.999。在以上结论的基础上,进一步使用鼓泡法制备不同浓度的溶解气对分步定量方法进行验证,得到分步标定结果与气相色谱仪检测结果的最大相对误差为10.9%。该文为时间受限情况下的水下质谱仪快速标定提供了一种新方法。     

拉曼光谱退偏度测量实验的设计及其应用的研究

本文根据拉曼光谱的理论,利用LRS-Ⅲ型激光拉曼光谱仪设计了拉曼光谱退偏度测量的实验,对四氯化碳CCl4退偏度测量的结果与理论计算值吻合;并以苯和环己烷为例,提出了根据拉曼光谱退偏度的测量判断未知物质的分子结构的方法及其在温度、压力等物理条件变化时动态研究分子结构和机理中的应用.     

Ce:KNSBN光折变联合变换相关的研究

本文研究了Ce:KNSBN光折变联合变换相关,以Ce:KNSBN光折变晶体作为平方律转换器件,用波长为514.5nm的Ar+离子激光做写入光,在系统的傅里叶变换平面上放置光折变晶体记录输入靶物和参考物的联合变换功率谱,用632.8nm的He-Ne激光作为读出光,读出联合变换功率谱,输入到计算机进行处理,进而实现相关识别.实验研究了基于光折变晶体的传统联合变换相关器(PCJTC)和二元联合变换相关器(PBJTC)的识别能力.结果表明,PCJTC有着一定的相关识别能力,可实现靶物和参考物的相关识别,而采用了联合变换功率谱二值化后的PBJTC,其一级相关峰值较强而尖锐,中心直流零级峰相对减弱,并且有更大的相关信噪比,因此其相关识别能力也得到了一定的提高.     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。     

场极化方向对强激光加速电子效应的影响

模拟研究了光场极化方向对自由电子与线偏振强激光束间发生净能量交换(非弹性散射及加速效应)的影响.研究结果表明,当光场强度0.1a01时(a0＝eE0/mecω),电子在激光束上的散射呈现弱的非弹性效应,且与场的线偏振极化方向无关,表现为空间各向同性,与有质动力势模型的结果定性一致.而当a010时,电子与光场间的净能量交换不仅变得明显,而且依赖于电子入射方向与场极化面之间的夹角.当电子沿电场极化面入射时,净能量交换效应最显著,随着这一夹角的增大,这一效应逐渐减弱乃至消失.此时电子在强光束上的散射表现出明显的空间各向异性,有质动力势模型已完全不再适用.     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究（英文）

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。