硅胶-氧化铝层析柱-气相色谱法测定沉积物中邻苯二甲酸酯类有机物

建立了硅胶-氧化铝层析柱净化分离,GC—MS、GC—FID定性定量分析沉积物样品邻苯二甲酸酯类有机污染物Phthalate esters（PAEs）的方法。比较了Florisil、硅胶、氧化铝和硅胶-氧化铝层析柱对PAEs分离特征;优化了硅胶-氧化铝层析柱净化分离PAEs的条件。方法线性范围0．05～500μg/g,回收率75.3％～113．6％,相对标准偏差2．74％～12．2％,检出限0．29～1．2ng／g。内标法定量,应用于珠江口沉积物样品中PAEs测定,获得满意的结果。     

凸面光栅成像光谱仪全视场自动化光谱定标系统设计

为了确定凸面光栅成像光谱仪的光谱特性,需要对凸面光栅成像光谱仪进行光谱定标。基于单色准直光法设计了一套全视场光谱定标系统,引入球面镜提供准直光,采用一块可以自由滑动和转动的折转镜改变定标光线的入射角,实现了全谱段自动化光谱定标。运用光学设计软件CODEV对光谱定标系统进行了部分光学模拟,证明了整个系统的可靠性。结合光谱定标系统的结构和特点,对整个光谱定标系统进行了精度分析。理论分析结果表明,该系统的光谱定标精度优于1%。该定标系统具有体积小、通用性强等特点,可为其他成像光谱仪的光谱定标提供参考。     

卡尔曼滤波析相光度法同时测定锰铁铜锌镉的研究——5-Br-PADAP—Triton X-100体系

运用卡尔曼滤波递推法,以2-(5-溴-2-吡啶偶氮)—5-二乙氨基苯酚(5-Br-PADAP)为显色剂,建立了同时测定锰、铁、铜、锌、镉析相光度法.在pH9.0硼酸-氢氧化钠介质中,胶束溶液在95℃加热1h,配合物被Triton X-100相完全富集,最大吸收峰分别为锰566nm、铁556nm、铜560nm、锌562nm、镉557nm,工作曲线范围除镉为0～8μg/5ml外,其余均为0～10μg/5ml.应用于大米中锰铁铜锌镉的同时测定,结果满意.     

Cr（Ⅲ）—5—Br—PADAP—Triton X—100析相光度法测定微量铬的研究

研究Cr(Ⅲ)-5-Br-PADAP-Triton X-100析相显色体系,建立测定微量铬的析相光度法。在pH 4.5乙酸-乙酸钠介质中,Cr(Ⅲ)、5-Br-PADAP、Triton X-100加热形成的配合物,于95℃恒温浴中析相1h,即被Triton X-100相完全富集,最大吸收峰为593nm,铬含量在0～10μg/5ml服从比耳定律,以硫脲、锰-EDTA、柠檬酸钠、氟化钾为掩蔽剂,测定水样中微量铬,获得满意结果。     

基于卷积模块注意力机制深度学习模型的激光熔覆裂纹识别

为改进传统人工方法对熔覆区域裂纹检测耗时、准确率低的现状,提出了一种融合注意力模型的熔覆区裂纹自动识别方法,以便对裂纹进行标识和检测.基于U-net网络构造的熔覆裂纹语义分割网络存在对局部小特征提取能力不足的问题,而通过增加注意力模型(CBAM)层,提取特征空间和特征通道的权重信息,就可以对激光熔覆区微观裂纹进行实时的像素级标注和检测.实验结果表明:引入注意力模型的深度学习模型可使熔覆裂纹的识别和检测准确率提升2.7个百分点;融合注意力模型的网络在熔覆区域裂纹测试集上的准确率为79.8％.深度学习模型标注的准确度和速度均已超过人工标注,为激光熔覆裂纹的识别提供了有效方法.     

对甲基二溴偶氮胂的合成及其与稀土显色反应的研究

本文报道了对甲基二溴偶氮胂的合成,该显色剂在酸性介质中与稀土元素产生高灵敏度显色反应,大多数常见元素不干扰,所拟分析方法已成功地应用于小麦和铝合金中稀土总量的测定     

不同生境半夏及炮制半夏中鸟嘌呤核苷的含量测定

采用反相高效液相色谱法测定不同生境半夏和炮制半夏中鸟嘌呤核苷的含量.不同生境的半夏中鸟嘌呤核苷的含量并无差异,但炮制半夏中鸟嘌呤核苷含量较生品均有不同幅度下降.从水溶性成分鸟嘌呤核苷的含量看,种植半夏质量并不比野生半夏质量差;半夏在炮制过程中水溶性成分有所损失.     

用于农田土壤监测的高光谱成像仪

土壤光谱分析技术具有分析速度快、成本低、无危险、无破坏、可同时反演多种成分等特点,基于高光谱成像技术可以快速获取土壤性质及其空间分布特征。本文针对农田土壤监测的需求,设计了一种无人机载高光谱成像仪,选择Offner凸光栅光谱成像系统实现了无谱线弯曲和无色畸变的设计结果。400～1 000nm波长范围内的衍射效率为15%～30%,对地成像效果清晰,在3 km飞行高度可以获得覆盖宽度为0.6km、地面分辨率为0.6 m的地物目标高光谱图像,可提供0.4～1.0μm波长范围内120个谱段的高光谱图像,光谱数据准确、稳定。结果表明,该高光谱成像仪满足设计要求且可以快速获得高精度成像光谱信息,适合用于对农田土壤的监测。     

金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法

针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题,提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先,为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建;然后,针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率,最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强;最后,使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明,所提方法可以免疫二维歧义性,相较于传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。