粒径对土壤石油烃荧光特性影响及校正方法研究

采用紫外诱导荧光技术对土壤中石油烃污染物进行检测时,不同粒径土壤会对测量带来较大误差,为了消除土壤粒径(soil particle size,PS)对测量带来的影响,配制3种不同粒径的常见的土壤石油烃污染物(土壤原油、土壤柴油、土壤汽油)样本,搭建紫外诱导荧光检测系统,研究了不同粒径下各类土壤石油烃污染物的荧光特性,构建了土壤石油烃粒径校正方法。结果表明,对于土壤原油、土壤柴油和土壤汽油样本,当样本浓度为4、4和10 g·kg^(-1)时,各类型土壤油类样本的荧光信号与粒径具有良好的线性相关性,相关系数R^(2)分别达到了0.9989、0.9686和0.9045。通过土壤颗粒物吸附模型,对实验结果进行解释分析,建立土壤粒径校正方法,对各类型土壤石油烃样本在不同粒径下的荧光信号进行校正;粒径校正前后3种类型的土壤石油烃荧光强度与浓度的相关系数R^(2)分别由校正前的0.3265、0.0047、0.3298上升到校正后的0.9838、0.9832、0.9533,浓度反演的相对误差(RE)分别为11.02%、5.71%、10.19%。建立的土壤粒径校正方法可以有效地降低土壤粒径对土壤石油烃类污染物荧光强度的影响,为采用紫外诱导荧光技术快速、原位、准确的检测土壤石油烃类污染物提供了理论依据和技术支持。

激光诱导击穿光谱的自适应基线校正方法

为了降低远程激光诱导击穿光谱原位分析中连续背景辐射、随机噪声和样品基体效应对特征光谱的影响,提出一种通过适应度函数将粒子群优化和非对称重加权正则最小二乘相融合的自适应基线校正方法,旨在提高远程激光诱导击穿光谱的分析能力。以三种掺杂相近微量元素的铝基合金标样为研究对象,相同实验条件下利用所提出的基线校正方法研究并对比自适应迭代重加权正则最小二乘算法、非对称重加权正则最小二乘算法处理后的光谱信噪比与拟合基线的变化趋势。为了验证所提方法的有效性,构建了三次核函数支持向量机的铝基合金标样精细分类模型,其独立测试集的混淆矩阵分类准确率为100%。结果表明,自适应基线校正方法所拟合的基线变化趋势与激光诱导击穿光谱的实际基线轨迹相吻合,且特征光谱能够清晰地分离。该方法可有效降低随机噪声对光谱数据分析的影响,对于提高远程激光诱导击穿光谱原位分析的准确性和可靠性具有意义。

基于统计偏差校正方法创建EMI-2和TROPOMI连续臭氧总柱

长期一致的臭氧总柱(TCO)记录对于臭氧层变化评估和连续观测有重要意义。臭氧的卫星监测数据较为充足,但各个数据集之间的一致性较差,卫星载荷、光谱仪器设计校准和反演算法的差异,导致在相同区域不同载荷TCO观测有明显的跨载荷偏差。为了获得一致的TCO记录,原始数据和算法层面的均质化虽然更符合物理意义,但需要不同卫星载荷团队之间完全共享所有仪器参数、原始数据和全部反演算法,难度很大。文章介绍基于统计学的跨载荷系统偏差的消除方法。提出了一种基于分位数-分位数(Q-Q)偏差校正方法,以消除大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI-2)和对流层观测仪(TROPOMI)之间跨载荷TCO系统偏差。利用2021年11月重叠时间段内的共同观测结果,通过Q-Q偏差校正方法来表征EMI-2和TROPOMI之间的系统偏差,然后将EMI-22021年12月期间的TCO观测结果同质化到TROPOMI水平,这种Q-Q偏差校正方法显着提高了TCO跨载荷观测整体一致性,将EMI-2和TROPOMI的相关性R从0.96提升到0.98,为臭氧的连续观测提供基础。将EMI-2均质化前后的数据与地面站点数据进行偏差分析表明Q-Q偏差校正方法提升EMI-2观测的准确性和一致性,与地基数据的误差从5%进一步降低到3%。地基站点数据表明EMI-2数据在温带和寒带地区数据的精度较高,但在热带地区误差高于5%,初步推测是热带云高更高,云分数更大,云数据的云压云分数精度不够,“鬼柱”补偿的云下臭氧效果较差,但经过均质化后偏差减小。研究表明,Q-Q偏差校正方法对全球长期TCO记录至关重要,可应用于未来对全球范围内臭氧恢复的评估。

面向超大面阵CMOS图像传感器的全局斜坡一致性校正方法

针对大面阵CMOS图像传感器(CIS)中存在的斜坡信号不一致性问题,该文提出一种用于CMOS图像传感器的斜坡一致性校正方法。该误差校正方法基于误差存储和电平移位思想,在列级读出电路中引入用于存储各列斜坡不一致性误差的存储电容,根据存储的斜坡不一致性误差对各列的斜坡信号进行电平移位,确保斜坡信号的一致性。该文基于55 nm 1P4M CMOS工艺对提出的斜坡一致性校正方法完成了详细电路设计和全面仿真验证。在斜坡信号电压范围为1.4 V,斜坡信号斜率为71.908 V/ms,像素面阵规模为8 192(H)×8 192(V),单个像素尺寸为10μm的设计条件下,该文提出的校正方法将斜坡不一致性误差从7.89 mV降低至36.8μV。斜坡信号的微分非线性(DNL)为+0.001 3/–0.004 LSB,积分非线性(INL)为+0.045/–0.02 LSB,列级固定模式噪声(CFPN)从1.9%降低到0.01%。该文提出的斜坡一致性校正方法在保证斜坡信号高线性度,不显著增加芯片面积和不引入额外功耗的基础上,斜坡不一致性误差降低了99.53%,为高精度CMOS图像传感器的设计提供了一定的理论支撑。

基于米勒平台电压的SiC MOSFET结温监测及校正方法

基于导通米勒平台电压的碳化硅金属-氧化物-半导体场效应晶体管(SiC metal-oxide-semiconductor field effect transistor,SiC MOSFET)结温监测方法受到功率回路负载电流和驱动电路电阻等参数的影响,会造成很大的测量误差。文中以降压变化电路中的SiC MOSFET为研究对象,研究了负载电流和驱动电阻、电感对导通米勒平台电压的影响,并进行了多组校准试验,建立了新的结温监测方法。试验验证了文中提出的结温监测及校正方法的有效性,且最大误差小于6.9℃。文中提出的结温检测方法可在具有不同负载电流和驱动电阻的变换器中准确获取结温信息。

一类带线性约束的变分不等式的预测校正方法的收敛率分析

考虑一类带线性约束的变分不等式问题:寻找x^(*)∈Ω满足F(x^(*))^(T)(x-x^(*))≥0,■x∈Ω,其中Ω={x∈R^(n)|Ax≤b,x∈K},A∈R^(m×n),b∈R^(m),K是R^(n)上的一个简单的非空闭凸子集,F是R^(n)到R^(n)的连续未知算子且满足强单调.对此类问题,本文研究了一种新的预测校正方法.根据已有的收敛性结果,利用误差界条件进一步分析了该方法的线性收敛性.最后,通过交通均衡问题中两个带线性约束例子的数值结果展示了算法的有效性.

无人机航测遥感图像边缘畸变自适应校正方法研究

为提升遥感图像边缘畸变处理清晰度,提出无人机航测遥感图像边缘畸变自适应校正方法研究。根据当前校正需求,先进行图像边缘畸变特征的提取,采用多阶的方式,提升校正的整体效率,并设定多阶自适应校正机制。基于此,构建遥感图像边缘畸变自适应校正模型,采用线性放射辅助变换的方式来实现校正处理。测试结果表明:处理后图像边缘清晰度在第三阶段均可以达到300 ppi以上,具有稳定、灵活、高效的特点。

水泥雷氏夹校准过程中误差分析与校正方法探讨

水泥雷氏夹是测试水泥稳定性的重要工具,为确保测试结果准确可靠,需要对其进行定期校准。在校准过程中,存在温度误差、湿度误差、外力误差和人为误差等多种误差来源,需对误差来源进行正确分析。实践证明,针对不同的误差来源,应采取相应的校正方法,才能有效提高水泥雷氏夹测试结果的准确性和可靠性。

基于遗传改进神经网络的煤矿井下传感器非线性校正方法

煤矿井下的工作环境十分恶劣,包括高湿度、高温、持续振动和大量粉尘等因素,这些因素都可能对传感器造成非线性干扰,使其输出结果与实际值产生显著偏差。这种偏差如果不加以校正,会严重影响煤矿的生产安全和效率。为此,该研究提出一种基于遗传算法优化的神经网络方法,旨在校正煤矿井下传感器非线性误差。根据已获取的传感器非线性误差数据,确定校正模型的输入与输出。以神经网络为核心构建校正模型,并利用遗传算法对校正模型的权值和阈值参数进行优化,以提高模型的校正性能。在模型训练完成后,将其应用于实际煤矿井下传感器非线性校正中。实验结果表明,经过该研究方法校正后,瓦斯浓度值更接近标准瓦斯浓度值,误差显著降低,这充分证明了该研究方法在实际应用中的有效性和可靠性。

一种面向区域尺度的DMSP/OLS夜间灯光影像校正方法

针对美国国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)/线性扫描业务系统(Operational Linescan System,OLS)夜间灯光影像存在大量饱和像元的问题,提出一种基于不饱和像元校正的去饱和方法。以北京市为研究区,提取出待校正影像内不饱和灯光像元与参考影像相应像元拟合,通过幂函数回归模型将参考影像校正到各期待校正影像尺度,得到饱和像元的真实灯光值;建立相互校正模型将待校正影像统一校正到参考影像尺度上,使影像具有可比性;利用连续性校正获得北京市1992—2013年时间序列影像数据。结果表明,该校正方法更大程度地改善了DMSP/OLS像元饱和现象,与GDP和人口的拟合优度分别为0.716和0.812,相比不变目标区域校正方法(GDP:R^(2)=0.613;人口:R^(2)=0.713),相关性有明显提高。该校正方法能消除地域间的差异,提高了夜间灯光影像的数据质量,形成较为优质的影像序列数据集。

不同环境温度下电子秤测量误差分析及校正方法研究

现代化工业生产中,电子秤是必不可少的测量工具。其精确度对于保证产品质量,确保公平贸易至关重要。然而,在实际应用中,电子秤测量精度经常受到各种内外部因素的影响产生变化。其中,不同温度的影响最为突出。基于此,本文通过探讨不同环境温度下电子秤测量误差分析及校正方法,旨在为检测人员正确使用电子秤提供参考。

45°型万能角度铣头角度精确校正方法

针对使用45°型万能角度铣头加工时,由于加工角度由两旋转轴组合而成,所以存在角度误差较大的问题,提出一种针对大型机械45°型万能角度铣头角度的精确校正方法。

串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法分析

以提升串行视觉通信下的舰船图像质量为目标,研究串行视觉通信下舰船失真图像颜色校正方法。采用多线程通信技术,通过写线程、读线程以及监测线程的多线程合作,完成舰船图像的串行视觉通信。依据自适应颜色阈值,划分待传输的舰船失真图像为多个层次,针对各层次的舰船图像设置不同尺度的细节函数,依据细节函数提取舰船失真图像的颜色特征信息。依据所提取的颜色特征,划分舰船失真图像的亮区域与暗区域。利用统计特征匹配方法以及直方图匹配方法,分别完成亮区域与暗区域的颜色校正,合成完成颜色校正的暗区域与亮区域,获取舰船失真图像颜色校正结果。实验结果表明,该方法有效校正串行视觉通信下的舰船失真图像颜色,舰船失真图像的色度、饱和度、亮度改善效果明显。

911Plus CTD溶解氧传感器校正方法及漂移过程的探讨

本文基于两个航次CTD观测资料与现场同步Winkler滴定溶解氧资料比对分析,阐述了溶解氧传感器测量误差校正方法以及剖面测量中测量误差变化过程,并依据传感器校正系数漂移变化预估传感器使用寿命,为今后海洋调查取得真实可信溶解氧资料提供技术指引。

浮游藻类细胞微流控-显微图像形变校正方法

流式细胞显微图像分析法是水体浮游藻类自动鉴别的重要发展方向,快速进样条件下细胞显微图像将产生形变,影响浮游藻类自动鉴别准确率。本文基于搭建的浮游藻类微流控-显微成像实验系统,通过对不同进样流速下藻类细胞显微形变和图像清晰度的分析,研究了流速对显微成像形变的影响规律。分析基于卷帘快门拍摄运动物体产生形变原理,提出了单向偏移像素的图像形变校正方法,并与藻类细胞静态条件下获取的图像进行了对比分析。实验结果表明:静态条件下,湖生卵囊藻细胞的图像长宽比及清晰度均值分别为1.16和116.53;动态进样过程中,随着流速增大细胞图像形变(长宽比)逐渐增大、清晰度降低;95μL/min进样流速下,校正前后细胞图像长宽比均值分别为1.35和1.26,形变离散程度由校正前的0.33降至0.1,与静态细胞形态接近且校正前后图像清晰度基本不变。本文研究结果为提升水体浮游藻类细胞自动鉴别准确率提供了依据。

单细胞RNA测序数据批次效应校正方法

传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录图谱分析其分子状态[1],在描绘细胞微环境,阐述相关生物学机制,识别新的治疗靶点等方面取得了前所未有的进展[2]。scRNA-seq数据通常由多批次实验数据整合而成,批次效应主要来源于实验数据的获取时间、操作人员、试剂批次、设备及检测技术平台等方面。批次效应可能是高度非线性的,它的存在使得下游分析复杂化,结果难以解释。因此,有效地移除scRNA-seq数据批次效应至关重要。

墩柱结构病害精确测量的柱面校正方法

基于图像处理的墩柱结构表面病害测量中,由于墩柱的曲面结构特性,使得测量结果精度较低,而传统的柱面反投影技术受限于相机与柱面的距离,当距离发生变化时,就需要重新建立模型,适用性不强。为此,提出了一种桥墩病害攀爬检测环形视觉扫描作业机器人系统以及基于二次曲面拟合的柱面反投影方法。根据柱面各点到相机的距离的变化情况,拟合出二次曲面模型,对图像竖直方向、水平方向分别进行校正,实现了柱面图像的反投影变换,提高了墩柱结构病害测量结果的精度。

X射线荧光光谱岩心扫描影响因素及校正方法的研究进展

X射线荧光光谱岩心扫描(XRF Core Scanner, XRF-CS)经过20余年的发展,在多类型沉积岩心的元素分析、古环境重建、矿藏储层及丰度的勘探等领域得到了广泛应用,并展示出巨大的潜力。然而,对XRF-CS元素信号影响因素和校正的研究较为少见(特别是在国内),限制了该仪器的正确使用和数据的准确解读。本文对比分析了XRF-CS相较于传统X射线荧光光谱技术的快速、连续、无损且高分辨率的优势和特点,结果表明其测试时间仅为传统分析技术的1/10,而分辨率可高达0.02 mm;但XRF-CS的元素信号值为半定量,无法精确识别元素组成。在此基础上,归纳总结了XRF-CS“仪器”和“岩心”的影响因素、程度和效果,指出在最优化仪器设置的前提下,选取适当的扫描间隔和曝光时间可以实现XRF-CS元素信号强度和“经济性”的平衡;在扫描过程中,通过晾干和平整岩心表面,尽可能排除含水量和粒度分布对元素信号的削弱作用。此外,本文系统阐述了国际通用的Normalized Median-Scaled(NMS)模型、Log-ratio Calibration Equation(LRCE)及改进的Multivariate Log-ratio Calibration(MLC)模型、Normalized Polynomial-scaled Calibration(NPS)和Polynomial-Corrected Multivariate Log-ratio Calibration(P-MLC)模型,指出3种模型的校正过程和应用潜力,进而提高XRF-CS元素信号的准确性。今后,需进一步增强多类型仪器间同一因素影响效果对比分析、校正模型优化和可视化软件包开发、多种传感器搭载和“一体化”扫描、地质矿藏资源探测与评估的广泛应用等多方面的研究。

山峰对电性源地面瞬变电磁响应的影响及校正方法

在山区进行应用电性源瞬变电磁法勘探易受复杂地形影响,瞬变电磁响应会产生畸变,给数据解释造成困难。为此,基于三维非结构时间域有限元算法,开展了地形效应影响规律和校正方法的研究。首先,利用非结构四面体网格对山峰地形进行精细刻画,计算多种带地形模型响应,分析地形效应的影响规律;然后,基于电磁场线性叠加原理提出地形效应校正方法,根据实际高程数据建立山峰地电模型,通过三维正演计算出山峰模型响应,将山峰模型响应减去平坦大地模型响应得到地形响应,再从总响应中剔除地形响应,获得地形校正后的瞬变电磁响应。研究表明:山峰地形对瞬变电磁响应的影响主要集中在早期,随着时间推移,影响逐渐减弱;地形效应主要集中于山体附近,影响强度取决于测点距山顶的距离;影响范围与响应幅值与山体规模成正比;相对高阻山体的地形影响强度更大。通过设计多种带地形简单规则异常体模型进行仿真,发现经过校正的瞬变电磁响应与直接正演的响应吻合较好,在一定程度上能够有效消除地形效应。对地形效应影响和校正方法的研究,可为复杂地形地区瞬变电磁数据处理解释提供参考。

基于小波变换的电力测量仪表计量误差校正方法

常规的电力测量仪表计量误差校正方法以误差来源检测为主,根据检定权值校正的误差仍高于误差限值,影响电力测量仪表的正常运行。因此,设计了基于小波变换的电力测量仪表计量误差校正方法。核定电力测量仪表计量的动态误差,通过分析电力测量仪表计量的动态负荷特征,判断动态误差的校正条件。基于小波变换构建电力测量仪表计量误差校正模型,选取不同的小波基,对电力测量仪表计量误差进行小波变换,得到计量误差的能量集中特性,从而实现误差的有效校正。采用对比实验,验证了该方法的误差校正效果更佳,能够应用于实际生活中。