磁性AgBr/Ag3PO4/ZnFe2O4复合催化剂的制备及光催化性能

水热法结合原位沉淀法成功制备新型磁性溴化银/磷酸银/铁酸锌(AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄)复合催化剂,并通过X射线衍射、能量色散X射线、场发射扫描电子显微镜、透射电子显微镜和紫外-可见漫反射光谱对其晶相结构、组成、形貌及吸光性能进行了表征。在可见光照射下,所制备的AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄复合催化剂光催化降解罗丹明B (RhB)的活性优于Ag3PO4/ZnFe₂O₄、AgBr/ZnFe₂O₄和P25 TiO₂。在酸性和碱性溶液中,AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄光催化剂呈现出优良光催化性能。在AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄体系中,光催化降解RhB的速率随着反应体系温度的升高而增大,由阿伦尼乌斯方程计算获得反应体系活化能为31.9 kJ·mol^-1。AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄复合材料优异的可见光催化活性归因于光生电荷的有效分离,所产生的超氧自由基和空穴是RhB降解的主要活性物种。     

SILAR法制备TiO2/CdS/Co-Pi水氧化光阳极及其性能

采用连续离子层吸附法（SILAR）沉积CdS制备type-Ⅱ异质结TiO₂/CdS光阳极,用光电化学沉积法在TiO₂/CdS表面沉积催化剂（Co-Pi）得到TiO₂/CdS/Co-Pi水氧化光阳极。通过X射线衍射（XRD）仪、扫描电子显微镜（SEM）、X射线光电子能谱（XPS）仪等对样品结构及组成进行分析,证明CdS与Co-Pi已成功负载在TiO₂表面。用已制备的光阳极在中性溶液中模拟水氧化测试,在较低外偏压（0 V（vs Ag/AgCl））和无电子牺牲剂的情况下,即使在可见光照射下,依然得到较高的初始光电流和稳定光电流,分别为1.3和0.5 mA·cm^-2,表明制备的光阳极可以在可见光照下有效地驱动水氧化反应。光电化学池的工作原理为,CdS吸收光子产生光生电子-空穴,TiO₂和Co-Pi分别传输电子和空穴,空穴进行水氧化,电子转移到阴极完成质子还原。     

基于深对流云目标的风云二号可见光通道辐射定标

介绍了一种采用深对流云目标对风云二号(FY-2)扫描辐射计可见光通道进行辐射定标的方法。以深对流云作为辐射定标参考载体,以AQUA/MODIS获得的深对流云反射率作为辐射基准参考,以GOME-2和辐射模式模拟的DCC光谱进行了光谱响应函数的修正,评估FY-2系列卫星的可见光通道辐射定标精度及其长序列衰减趋势。结果表明：(1)FY-2可见光通道存在不同程度的衰减,FY-2D,FY-2E和FY-2F的年衰减率分别约为1.67%,1.69%和0.81%;(2)与国际推荐的参考仪器AQUA/MODIS的DCC反射率基准相比,风云二号可见光通道业务定标结果与之存在显著差异,其相对偏差了分别达到了39.9%,29%和19.2%。(3)FY-2卫星在轨期间,可见光通道存在一定程度的周期性的波动和跳跃现象。借助深对流云目标很好地实现了FY-2系列气象卫星的可见光辐射定标,获取的辐射定标结果已经作为业务定标更新的重要依据。     

可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800 nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770 ,870~1 770 nm和多元散射校正(MSC)、标准归一化处理(SNV)和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机(LSSVM)。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。     

可见光-近红外光谱的矽卡岩型铁矿反演模型

铁矿资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,在我国经济发展中有举足轻重的地位。铁矿品位的检定效率对铁矿石开采效率有重大影响。目前,铁矿石品位的化学分析检定法,不仅存在成本较高,化验周期长的问题,更主要的是其无法实现铁矿品位原位测定,相对配矿流程存在滞后效应,无法有效降低矿石开采的损失贫化率;基于可见光-近红外光谱分析的铁矿品位原位测定技术是解决这一问题的有效途径。以225个红岭矽卡岩型铁矿测试样本的可见光-近红外光谱数据及化学分析数据为数据源,首先对原始数据进行了平滑处理,并分析了矽卡岩型铁矿可见光-近红外光谱特征,然后利用倒数对数、多元散射校正（MSC）两种预处理方法对平滑后的光谱数据进行处理,再分别以主成分分析法（PCA）、遗传算法（GA）两种降维算法对预处理前后的光谱数据进行了处理,获取了六种不同预处理组合算法处理后的数据源。其中以PCA降维算法所降维数分别为3维、3维、7维;以GA降维算法所降维数分别为477维、489维、509维。最后基于随机森林（RF）和极限学习机（ELM）建立了矽卡岩型矿石金属铁品位的定量反演模型,以决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）三个指标分别对模型的稳定性、精确度、可信度进行评价。结果表明,经MSC处理及PCA降维后的数据基于ELM算法建立的定量反演模型效果最优,其R2可达0.99、RMSE为0.005 7、MRE为2.0%,该方法所建模型对红岭矽卡岩型铁矿品位反演精度有明显的提升。对矽卡岩铁矿品位的实时、快速分析提供了一种有效的方法,对实现矽卡岩型铁矿的高效开采具有重要的现实意义。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析

应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3%进行建模,其预测集的正确率达到87.27%。在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正(OSC)的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法。最优SPAD值预测模型为SPA-LS-SVM,其相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902 2和1.312 1,获得了满意的结果。这说明提出的SPA-LS-SVM方法能快速识别转基因水稻叶片并对SPAD值进行准确预测,为实现大田活体鉴别与连续监测提供了新方法。     

Preparation of Cu-doped Cd0.1Zn0.9S solid solution by hydrothermal method and its enhanced activity for hydrogen production under visible light irradiation

A series of Cu-doped Cd_0.1Zn_0.9S solid solution with various amounts of Cu dopant was successfully prepared by hydrothermal method. The properties and the photocatalytic activity of the prepared samples for hydrogen production under visible light irradiation were compared to those prepared by co-precipitation method. The Cu-doped Cd_0.1Zn_0.9S samples prepared by hydrothermal method showed both improved crystallinity and photoabsorption ability as compared to the undoped sample. On the other hand, even though Cu-doped Cd_0.1Zn_0.9S prepared by co-precipitation method also showed improved photoabsorption ability in the visible light region, the samples showed poor crystallinity compared to the undoped one. With the same amount of Cu dopant, all samples prepared by hydrothermal method were found to exhibit higher photocatalytic activity for hydrogen production than the samples prepared by co-precipitation method. It was revealed that the amount of Cu dopant, crystallinity and narrow band gap energy are important factors to obtain highly active and stable photocatalysts.     

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究

采用Vis-NIR技术对水稻穗颈瘟染病程度分级方法进行了研究。分别基于原始光谱,变量标准化(SNV)预处理后和多元散射校正(MSC)预处理后的光谱,应用无信息变量消除法(UVE)结合连续投影算法(SPA)对Vis-NIR光谱区进行有效波长的选择。选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明SNV-UVE-SPA建立的LS-SVM模型预测效果最好。通过SNV-UVE-SPA从全波段600个波长中选择了6个最能够反应光谱信息的波长(459, 546, 569, 590, 775和981 nm)。SNV-UVE-SPA-LS-SVM组合模型对预测集样本预测得到的确定系数(R2_p),预测集的预测标准差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别达到了0.979,0.507和6.580。结果表明,采用Vis-NIR光谱技术对水稻穗颈瘟染病程度进行分级是可行的。通过UVE-SPA得到的有效波长能够很好地代替全波长。