基于显微共聚焦拉曼技术对三种食源性致病菌的快速鉴别研究

采用显微共聚焦拉曼技术,建立了对三种常见食源性致病菌快速鉴别的检测方法。使用XploRA PLUS共聚焦拉曼光谱仪,在激光功率为5 mW、积分时间为30s、积分次数为1次的条件下,对德尔卑沙门氏菌、副溶血性弧菌和金黄色葡萄球菌进行了拉曼光谱数据的采集。对拉曼光谱采用多项式平滑算法和荧光背底扣除后,采用主成分分析法(PCA)对预处理后的数据进行降维,提取出前三个主成分的累计方差贡献率达到了95.4％,样本明显的聚为了3类。同时结合Fisher判别分析法(FLD)构建分类模型,对三种样本进行交叉验证,分类准确率达到了100％。结果表明,采用显微共聚焦拉曼技术与PCA-FLD方法结合可实现对三种食源性致病菌的快速准确鉴别且模型检测精度高,方法具有一定的实用性及参考价值。     

拉曼光谱法结合X射线荧光光谱法检验一次性塑料鞋套的研究

为建立简便快速、准确无损的检验一次性塑料鞋套的方法,利用RT2000便携式拉曼光谱仪和X-MET7000能量色散型荧光光谱仪对27个不同品牌的一次性塑料鞋套进行检验分析。根据鞋套样品的有机成分、元素组成,可对一次性塑料鞋套样品进行很好的区分。同时,利用spss软件和K-Means聚类法对鞋套样品中的元素含量进行分析研究,实验效果较好。该方法简单快速、结果准确可靠,可用于公安机关实际办案。     

红外光谱结合贝叶斯判别对洗发用品的分类研究

建立一种基于红外光谱的快速无损地检验洗发用品的分析方法。利用傅里叶红外光谱对60个常见的洗发用品样品进行检验,分别采用Savitzky-Golay(S-G)平滑、快速傅里叶变换(FFT)、降噪等方法对光谱数据进行预处理,并结合主成分分析法对光谱数据进行降维处理。同时建立多层感知器神经网络和贝叶斯判别分析两种分类模型,对光谱数据进行分析验证。多层感知器神经网络对原始数据、经过S-G平滑、FFT、降噪后的分类准确率分别为86.67%、88.33%、80%、90%,贝叶斯判别的分类准确率为83.33%、85%、83.33%、95%。结果显示,降噪处理效果较佳,贝叶斯判别具有更高的准确率。该方法重现性好、样品用量少、无损样品,可为洗发用品类物证鉴定提供科学依据。     

LNG加气站槽车卸车过程BOG计算

LNG槽车卸车过程车产生的BOG量占加气站BOG总量的50%以上,BOG对加气站安全运行带来不利影响,同时也会造成较为严重的经济损失。建立了LNG槽车卸车过程BOG计算模型,实例计算了槽车卸车BOG量,并分析了BOG量与槽车压力和泄放初始压力的关系。     

差分拉曼光谱结合SVM对便签纸的鉴别分析

基于差分拉曼光谱技术与支持向量机(SVM)模型,提出了一种对便签纸类检材的快速可视化鉴别方法。实验获取了40组不同品牌便签纸样本的差分拉曼光谱数据,利用BP神经网络和差分技术完成谱图的除噪与基线校正后,借助F检验与主成分分析提取谱段信息,构建出SVM分类模型。实验结果表明,当设置Linear为SVM模型的核函数时,可以实现对样本测试集的完全准确划分,K折交叉验证的结果理想。相比于传统聚类分析手段,本方法可以在原始高维光谱数据中筛选出有效特征矩阵,且SVM模型兼具高效性和准确性,为公安实践中纸张类物证的区分鉴别提供一种新思路。     

卡西酮类新精神活性物质的差分拉曼光谱分析研究

通过对14种卡西酮类新精神活性物质标准品的差分拉曼光谱分析研究,建立了一种简便快速、准确可靠、无损检材的卡西酮类新精神活性物质的分析方法。设置差分拉曼光谱仪激光光源785nm,激光功率200mW,积分时间1s,扫描范围为2400～200 cm^-1,对14种常见卡西酮类标准品样品进行了检验分析。可以通过对差分拉曼光谱的分析区分所有14种卡西酮类物质。利用该方法可以对卡西酮类物质进行快速无损的检验,该方法可以用于公安机关实际办案。     

X射线荧光光谱法结合多元统计学对热敏纸的检验研究

为建立一种快速且无损检验热敏纸的科学有效的方法,利用能量色散型X射线荧光光谱(XRF)对38个不同商家,不同规格的热敏纸样品进行检验,首先根据每个样品所测量得到的元素的不同,将38个样品分成四大类,同时采用SPSS25.0软件中的系统聚类法对38个样品的元素数据进行聚类分析处理,结果分成了12小组,再结合SPSS25.0软件中的判别分析法对上述结果进行验证,实现了基于X射线荧光光谱结合聚类分析建立数学模型用于区分热敏纸种类的目的,该方法简单易行,可以为案件侦破提供线索、指明方向。     

红外光谱结合X射线荧光光谱分析多种塑料袋组份的研究

为建立一种简便快捷、准确可靠的检验塑料袋样品的分析方法,利用傅立叶红外光谱仪(FTIR)结合能量色散型X射线荧光光谱仪(XRF),对43个不同品牌、不同规格的塑料袋样品进行测定。结果表明,依据样品的有机成分和样品中所含元素的种类及含量的不同,可以对样品进行区分,同时,利用SPSS聚类分析Ward法作为类间距离,对塑料袋样品进行分类,效果较好。并且该方法操作简便快速、结果准确可靠、样品无需特殊的前处理,且属于无损检验,该方法可以用于公安机关实际办案。     

X射线荧光光谱法对橡胶鞋底的分类

为建立案件现场常见橡胶鞋底物证的分类方法,利用X射线荧光光谱,对40个不同品牌、不同系列的橡胶鞋底样品中的无机元素进行了检验。并结合多元统计学,分别选用主成分分析法、k均值聚类法及判别分析法等对实验结果进行分析。结果表明,该方法简便快速、结果准确可靠且无损检材,对样品的分类效果较好。利用该方法可以对橡胶鞋底物证进行分类。     

X射线荧光光谱法结合化学计量学检验橡胶手套的研究

橡胶手套是犯罪现场常能提取的物证。希望建立一种准确可靠且快速简便的光谱分析方法,能够对此类物证进行区分检验。本文使用X-MET7000手持式X荧光光谱能量色散型分析仪,实验条件电压为40kV,电流为60mA,样品量为1cm×1cm,测试时间90s,依次对35个不同品牌的橡胶手套样品进行检验,先通过成分将其分为两大类,然后依据元素含量及含量比进行分组,达到了很好的检验效果。并对实验数据进行系统聚类处理。此方法检验犯罪现场橡胶手套快速准确且无损检材,可快速进行同一认定,确定检材的品牌及来源,为公安机关快速定位嫌疑人提供帮助。