水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型,基于Rank-KS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSE_P仅为3.25 g·kg-1,RPD达到4.24,依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。     

TC4合金干滑动磨损性能的研究

在MG-2000销盘式磨损试验机上考察了TC4/GCr15摩擦体系中,TC4合金的磨损行为.利用SEM、XRD对合金磨面、剖面形貌及结构进行观察与分析,利用HVS-1000显微硬度计测试磨面至心部的硬度,利用激光共聚焦显微镜测试和观察磨面的粗糙度及三维形貌.结果表明:TC4合金的磨面形成了摩擦层,其分为有氧化物摩擦层和无氧化物摩擦层,无氧化物摩擦层对磨面无保护作用,合金磨损率较高;有氧化物摩擦层对磨面具有保护作用.在600°C,摩擦层中含有大量摩擦氧化物,对磨面具有最佳的保护作用,合金磨损率最低,TC4合金具有优异的高温磨损性能.磨面粗糙度和摩擦层中的氧化物数量密切相关,在600°C,磨面被大量光滑氧化物所覆盖,磨面粗糙度最低,略高于磨损前的表面粗糙度.     

基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究

可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明：研究比较的1∶1,3∶1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归(PLSR)建模方法而言,非线性模型RF和SVM也取得了较好的建模精度,三种模式下其RDP值均大于1.4。特别是采用SVM建模方法所得模型具有很好的预测能力,模式二下其RDP值达到2.16。同时引入ANN方法改进建立的PLSR-ANN方法显著提高了PLSR的模型预测能力。     

La3+,Al3+共掺杂纳米ZnO光催化降解活性艳蓝X-BR研究

采用溶胶-凝胶法制备了不掺杂和掺杂铝离子、镧离子以及两种离子共掺杂的ZnO,并用X射线衍射(XRD),高分辨透射电镜(HRTEM),紫外-可见(UV-Vis)吸收光谱对其进行了表征.用紫外灯作为光源,一定浓度的活性艳蓝X-BR溶液为光催化反应模型污染物,研究了各种离子掺杂ZnO的光催化性能,考察了掺杂量对降解率的影响.结果表明,镧离子和铝离子掺杂浓度为2 at;和3 at;的共搀杂ZnO的光催化性能最好;在室温下,加入催化剂浓度为0.1 g/L,降解时间为45 min时,对活性艳蓝X-BR溶液的降解率达到96.63;.     

Co~(2+)/Cu~(2+)掺杂型铋杂多酸的制备及催化烯烃的研究

以多功能无毒且环境友好的铋(Bi~Ⅲ)为杂原子制备了Na_(12)[Bi_2W_(22)O_(74)(OH_)2]·42H_2O(Bi-POM)、Na_(10)[Bi_2W_(20)Co_2O_(70)(H_2O)_6]·39H_2O(Bi-Co-POM)以及Na_8[Bi_2W_(20)Cu_2O_(68)(OH)_2(H_2O)_6]·25H_2O(Bi-Cu-POM)含铋杂多酸催化剂,并用于以分子氧为氧化剂催化环己烯转化为环己烯酮的羰基化反应。这些复合物通过FT-IR、UV、TG/DSC以及XRD等分析方法对其结构进行了表征。结果表明Bi-POM催化剂对环己烯烯丙位羰基化反应具有较高的催化活性,掺杂Co~(2+)或Cu~(2+)金属离子后催化活性进一步提升。Bi-Co-POM催化剂展示了最优的催化性能,在最佳反应条件下(O_2氛围,60℃,8 h),催化氧化环己烯(作为模板)转化率高达85.9%,2-环己烯-1-酮的选择性高达91.6%。并探究了Bi-Co-POM催化剂在最优条件下对不同反应底物的普遍适用性,提出了可能的催化氧化机理。