数字图像识别在混合油类三维荧光光谱分析中的应用

海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油（汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油）配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。     

三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚四线性分解算法测定多环芳烃

基于三维荧光光谱结合交替惩罚四线性分解(APQLD)对痕量多环芳烃(PAHs)进行检测,实验以苊(ANA)和萘(NAP)为研究对象。首先利用小波变换对得到的三维荧光光谱数据进行压缩,以消除数据的冗余信息。分别在乙醇溶剂、甲醇溶剂以及超纯水条件下测定不同浓度的PAHs的激发-发射荧光光谱,并将其组合构建四维数据,利用APQLD对构建的四维光谱数据进行分析,并对比了PAHs在三种溶剂条件下各自的回收率。实验结果表明,用不同溶剂构建的四维数据能更准确地测定PAHs的浓度,其回收率更高;对比二阶校正以及其他四维校正算法,APQLD更能体现四维算法所具有的优越性;当因子数N=3时,ANA的回收率为96.5%~103.3%,预测均方根误差为0.04 μg·L-1;NAP的回收率为93.3%~110.0%,预测均方根误差为0.08 μg·L-1。     

三维荧光光谱结合交替加权残差约束四线性分解算法对石油类混合油液的检测

石油作为重要的能源和工业原料,在造福人类社会的同时,其引起的环境污染问题日益严重。因此针对混合油液的快速、准确检测成为鉴别溢油来源和保护生态环境的重要内容。石油类物质一般由具有较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成,荧光光谱分析技术以其灵敏度高、分析速度快和受风化影响程度小等优点成为了混合油液检测的重要手段之一,并与二阶校正和三阶校正的各类算法相结合取得了较好的成分鉴别和浓度预测效果。但二阶校正算法普遍存在对噪声的容忍能力弱和对组分数敏感、收敛速度慢等不足,限制了在实际混合油液检测中的应用。针对上述存在的问题,将三维荧光光谱技术和交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法相结合,提出一种用于混合油液检测的新方法。首先以乙醇作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同浓度比配制7个校正样本、4个预测样本和3个空白样本;然后利用FLS920荧光光谱仪采集拟进行成分检测的混合油液在不同实验温度条件下共42个样本的荧光光谱数据,并通过空白扣除的方法消除散射的干扰;再利用核一致诊断法和残差分析法估计出最佳的组分数;最后分别利用AWRCQLD算法、4阶平行因子(4-PARAFAC)算法和二阶校正算法解析样本的荧光光谱数据,做出混合油液样本的定性鉴别和定量预测。研究结果表明,经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油预测样本的回收率为96.7%~102.7%、预测均方根误差为0.015 mg·mL-1;润滑油预测样本的回收率为96.9%~101.7%、预测均方根误差为0.009 mg·mL-1;在不同实验温度条件构建的四维响应数阵能够更为准确地测定出航空煤油和润滑油的组分浓度,其回收率更高和预测均方根误差更小,满足准确定量分析的要求;AWRCQLD算法在航空煤油和润滑油样本的荧光光谱严重重叠的情况下,较之二阶校正算法和4-PARAFAC算法,AWRCQLD算法更能够体现出三阶校正算法所具有的优势,综合预测能力更强,达到了对混合油液进行快速检测的目的。该研究提供了一种不依赖于“物理和化学分离”的快速、准确的对混合油液进行检测的“数学分离”方法,为石油类混合油液检测提供了必要的技术支持。     

卡死克农药浓度荧光光纤测量系统的研究

卡死克农药具有很高的杀虫和杀卵活性,可防制玉米、棉花、果树、蔬菜和大豆上的鞘翅目、双翅目和鳞翅目害虫.由于其速效性而被大量使用.但由于这类农药能造成土壤和水资源的污染,故实现对其浓度的监测具有重要意义.根据卡死克农药在紫外光的照射下能发射荧光的机理,研究了一种用于测量卡死克农药浓度的荧光光纤测量系统.该系统采用高压汞灯作为激发光源,结合光纤传感技术和微弱信号检测技术,实现了卡死克农药浓度的准确测量.用所研制的系统对卡死克的标?既芤航胁馐?在0.050～1.000 μg/ml浓度范围内,荧光强度与浓度基本呈线性关系.由于苯甲酰脲类农药的荧光性质相似,因此可以通过改变激发和发射滤光片以及系统配置参数,使用该仪器对其他苯甲酰脲类农药(氟铃脲和杀铃脲等)的浓度进行监测.研制的苯甲酰脲类农药浓度测量荧光光纤测量系统具有灵敏度高、线性范围宽、成本低等特点.本研究为进一步提高国内污染物检测水平和拓展环境监测仪器的实际应用奠定了良好的基础.     

一种基于谐波检测技术的光纤甲烷气体传感器

甲烷是易燃易爆气体,是矿井瓦斯及天然气等多种气体燃料的主要成分.气体爆炸一直是困扰煤矿安全生产的重大难题,因此现场实时检测甲烷气体浓度对于工矿安全运行,人身安全有着至关重要的作用.基于甲烷气体近红外吸收的机理,研究了一种以DFB LD为光源的高灵敏度光谱吸收型光纤甲烷气体传感器.利用光源调制实现气体浓度的谐波检测,用二次谐波与一次谐波的比值来消除光路干扰.建立了谐波检测的数学模型,给出了甲烷气体的测量结果.利用光纤作为传光通道,使得探头可以与测量电?肥迪滞耆绺衾?增强了系统的安全性.     

基于三维荧光与GA-RBF神经网络对茶叶中氯菊酯农药残留的检测

采用FS920稳态荧光光谱仪对绿茶和铁观音这两种不同品种茶叶的氯菊酯溶液的荧光光谱特性进行了分析,发现这两种茶叶的荧光峰均位于λ_(ex)/λ_(em)=(390~410)/675 nm,氯菊酯的荧光峰λ_(ex)/λ_(em)=300/330nm。为了准确测定这两种茶叶中氯菊酯农药残留的含量,采用遗传算法优化的径向基函数神经网络对其进行了分析,当训练到74次时,均方差精度达到10~(-3),绿茶、铁观音的氯菊酯溶液预测样本的平均回收率分别为99.35%和98.89%,平均相对标准偏差分别为1.25%和1.21%。与建立的径向基函数神经网络模型进行了对比,结果表明三维荧光分析技术与遗传算法优化的径向基函数神经网络相结合能够较好地检测出茶叶中氯菊酯农药残留的含量,检测灵敏度大大提高,检出限范围广,可达0.004 8~24 mg/kg,远低于欧盟规定的茶叶中氯菊酯最高残留限量0.1 mg/kg,为检测农药残留提供了一种快速简便的新方法。     

XRF,PXRD和FTIR的广藿香主要组分测定与表征

中药的质量控制和评价在现代化医学发展中起着至关重要的作用。为了客观和高精度的鉴别中药材特性,实现对中药材质量稳定性的控制,利用XRF,PXRD和FTIR对广藿香的主要组分及微结构进行测定,建立了基于XRF,PXRD和FTIR鉴别中药材主要组分及产地特征的新方法。实验结果表明,广藿香中含有K,Ca,Cl,Si和P等多种元素,独有的元素特征谱是广藿香形成药效好的道地药材的部分物质基础。广藿香含有大量的晶态物质及少量非晶态物质,且Ca在其中以CaC_2O_4·H_2O状态存在,被检样品中该晶体物质含量的多少与相关锐峰的强弱成正比。对FTIR谱峰进行了归属与分析,提供了醇类、黄酮及草酸钙等物质的化学组分信息。该法联用XRF,PXRD和FTIR技术从元素、原子和分子微观层面客观地表征了广藿香主要组分及微结构的相关信息,避免了单独使用某种方法的片面性,能避免因复杂的前处理导致样品固有组分的改变,具有快速、简洁、再现性好及易于接受等优点,为广藿香及其他中药材的质量控制和品质评价提供一种新方法。     

光纤荧光式测水中矿物油浓度

石油污染已经成为我国水域环境的主要问题之一,为了掌握石油污染的动态变化趋势,需实时在线测量水中石油浓度。从荧光测量的基本原理出发,研究了水中矿物油荧光检测机理、用荧光法和全光纤传感技术实现石油浓度测量的可行性,建立了水中油浓度的测算模型,确定了其荧光检测的最佳激发波长和荧光波长范围,根据得到的荧光特性设计了荧光激发、吸收和传输的光学系统。选用氙灯作为激发光源,设计了相应的检测系统及放大电路,通过以单片机为控制核心的高速数据采集电路实现了信号的采集转换,最后将数据输入计算机,处理得到了相应的石油荧光光谱。该方法可广泛应用于水中油检测方面。     

头孢卡品酯的合成

头孢卡品酯是第四代头孢菌素中的重要品种,具有稳定性高、抗菌能力强、毒性低等特点,其合成方法已有很多研究报道。本文以7-氨基头孢氨酸(7ACA)和(Z)-2-(2-叔丁氧羰基氨基噻唑-5-基)-2-戊烯酸为原料设计并研究了4条头孢卡品酯的合成路线,最终通过路线IV成功地合成了头孢卡品酯,总收率达到14%。     

基于NLMS滤波器的荧光检测苯并(a)芘光谱信号的去噪研究

根据苯并(a)芘在特定光的照射下能够发出荧光的特性,采用紫外荧光法检测苯并(a)芘的浓度,构建了检测苯并(a)芘浓度的实验系统。为了精确地检测出苯并(a)芘的浓度,需要将实验中所得数据中所包含的噪声滤除掉,得到有效的荧光信号。将归一化最小均方自适应滤波(NLMS)的原理应用到光谱数据的噪声处理中,并将其与小波去噪的效果相比较,用Matlab仿真出去噪效果图,从不同的角度分析去噪效果。经过对比得出,用归一化最小自适应滤波能够继续保持信号的非平稳特性,达到更加理想的去噪效果,去噪性能更优,此种方法适用于荧光法检测物质浓度的信号处理中。