On-Line Measurement of the Chemical Oxygen Demand in Wastewater in a Pulp and Paper Mill Using Near Infrared Spectroscopy

Although near infrared (NIR) spectroscopy has been evaluated for numerous applications, the number of actual on-line or even on-site industrial applications seems to be very limited. In the present paper, the attempts to produce online predictions of the chemical oxygen demand (COD) in wastewater from a pulp and paper mill using NIR spectroscopy are described. The task was perceived as very challenging, but with a root mean square error of prediction of 149 mg/l, roughly corresponding to 1/10 of the studied concentration interval, this attempt was deemed as successful. This result was obtained by using partial least squares model regression, interpolated reference values for calibration purposes, and by evenly distributing the calibration data in the concentration space. This work may also represent the first industrial application of online COD measurements in wastewater using NIR spectroscopy.

面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪

针对油品现场检测中实时性和准确度的需要,研制了一种面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪。该光谱仪采用相干长度扩增方法,可快速定位有效信号;通过驱动采集控制系统对傅里叶近红外检测光路进行100 nm等间隔的干涉调制,最终由傅里叶逆变换解析出的吸收光谱分辨力可达3.25 cm^(-1)。用该光谱仪对汽油样品进行质量检测的结果表明:该光谱仪可在短时间内对汽油中5种物质含量进行快速计量,其最大体积误差不超过0.7%,可以满足油品参数现场计量的需求,对市场中成品油质量的监管具有重要意义。

组织仿体的光学特性对糖信号检测灵敏度的影响分析

由于经人体组织的传输光子携带的血糖信号非常微弱,近红外光谱法测量血糖的灵敏度不高,难以获得较高的准确度。因此通过优化测量波长、测量距离等尝试提高测量灵敏度的研究一直在进行。然而,这些研究多倾向于关注血糖引起的组织吸收系数和散射系数的变化,而忽视了不同部位组织本身的光学特性对灵敏度的影响,缺乏比较不同部位之间的灵敏度差异。实际上,组织本身的光学参数会通过影响光程来影响吸收变化、散射变化作用于光强变化的系数的大小,因此,综合考虑上述两方面的因素后确定出的血糖测量灵敏度是更合理的。为了探究这种综合作用,选取2%、5%、10%和20%四种浓度的intralipid溶液作为人体组织仿体,通过蒙特卡洛模拟的方法,探讨了在1000~1660 nm波段,四种溶液中糖的吸收作用、散射作用和两者综合作用下的糖灵敏度,以及各部分灵敏度与其本身光学参数的关系。结果表明,在散射系数最大的20%intralipid溶液中检测到的糖信号也最强。据此,该研究将为部位优选提供依据,以获得较大的糖灵敏度。同时,对1000~1660 nm波段内的糖信号进行分析,发现在1000~1350 nm波段,糖引起的吸收作用基本可以忽略,信号的差异主要来自于散射的变化;而在1350~1660 nm,散射和吸收共同作用,其中散射的贡献大于吸收,散射最优的测量波长在1450 nm附近;而考虑散射和吸收的共同作用时,最优的测量波长在1400 nm附近。最后,为了验证理论分析的有效性,对四种溶液进行了实验,采用了1000~1660 nm波段中的六个典型波长,结果表明四种溶液中糖信号最大的检测波长均为1409 nm,且在20%intralipid中的糖信号灵敏度最大,说明实验结果与理论分析吻合较好。综上,该研究可为人体无创血糖检测合适的测量部位、合适的波长选择提供借鉴。

中红外层析吸收光谱技术应用于甲烷掺氨层流预混火焰温度测量

氨(NH3)是一种代表性的零碳燃料,其完全燃烧产物为水(H_(2)O(g))和氮气。由于其独特的零碳排放优势,近年来,NH3已在热力锅炉、内燃机和工业窑炉中实现高比例掺烧的减排应用。由于火焰温度与燃烧效率和污染物生成密切相关,因此亟须精准的实验数据以实现对燃烧过程的主动控制。本文开发了基于中红外层析吸收光谱技术的测量系统,通过跃迁谱线分析,优选了H_(2)O在基频谱带(v3)内2482 nm附近的吸收谱线开展吸收光谱测量。采用多个Voigt线型函数实现H_(2)O光谱重叠吸收特征的精确拟合,并结合阿贝尔逆变换和正则化技术实现了不同掺氨比燃烧工况下火焰温度的免标定、定量测量。实验结果表明纯氨燃料和甲烷/氨气混合燃料的火焰面位置位于燃烧器上方高度的0.5~2 mm之间,当体积掺氨比从20%向100%增大时,火焰面逐渐远离燃烧器,同时火焰最高温度大约从1600 K上升至2000 K。本文开发的测量方法与系统,不仅能捕捉到层流预混火焰沿着轴向和径向的非均匀温度分布,还能分辨出不同燃烧工况下的火焰温度差异,特别适合零碳氨燃料火焰温度测量。

基于深度学习的烟气温度和CO_(2)浓度在线检测

基于低分辨率红外发射光谱采集技术,耦合深度学习计算方法,提出了一种烟气温度和CO_(2)浓度在线检测方法。利用气体光谱辐射模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络反演火焰烟气温度和CO_(2)浓度的分布,结果表明,MLP神经网络模型对温度、CO_(2)和H_(2)O体积分数的反演误差均低于1%,预测精度均大于94.5%,具有良好的泛化能力和预测能力。建立了一套基于深度学习与发射光谱耦合的烟气温度和CO_(2)浓度在线检测装置,并对乙烯扩散火焰和C_(2)H_(4)/NH_(3)部分预混火焰展开了研究。乙烯扩散火焰烟气温度和CO_(2)体积分数的测量结果与模拟火焰结果相一致,验证了基于深度学习与发射光谱耦合的在线检测法的可行性。改变部分预混火焰的掺氨比例,分析火焰中轴上方不同高度处气体的温度和CO_(2)浓度变化,结果表明,同一高度处的烟气温度会随着掺入氨气的增加而增大,而CO_(2)体积分数会呈先增大后急剧减少的趋势。所提出的方法可以较灵敏的检测温度和CO_(2)浓度的变化,用于多种火焰的燃烧诊断研究,在燃煤电厂碳排放在线检测上也有一定的应用前景。

一种高精度的非侵入式脑组织氧监测系统

目的本研究旨在介绍一种集成功能性近红外光谱(functional Near-Infrared Spectroscopy,fNIRS)与USB接口的非侵入式脑组织氧监测系统,提升监测实时性和操作便利性。方法本研究利用改良的比尔-朗伯特定律(Modified Beer-Lambert Law,MBLL)测定头皮下组织氧合变化,采用硅光电倍增器(Silicon Photomultipliers,SiPM)作为探测器,通过整合fNIRS和便携的USB接口,开发一款轻便、易于使用且成本效益高的脑血氧监测设备。本研究通过一系列详尽的试验验证脑组织氧检测系统的准确性、稳定性、可靠性、易用性和实用性。结果系统在与商业产品NeurOs Cerebral Oximetry比较中显示出±10%的准确性范围内。重复性测试表现出0.42%到3.93%的复现性误差,并在8h连续监测中表现稳定。结论本系统的精确性和稳定性为脑组织氧合水平的实时监测提供了可靠工具。未来研究将探索系统的小型化、可穿戴化以及人工智能技术集成。

基于近红外光谱技术的汽油定量检测方法研究

在现代石油化工行业中,汽油的质量控制和成分分析至关重要,这不仅关乎能源效率,也涉及环保和经济效益。近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法,通过分析材料对近红外波段光的吸收特性,可以获取材料的化学组成信息。本文详细介绍了汽油定量检测的关键要点,包括基于近红外光谱技术的汽油定量检测方法,探讨了检测系统的设计、光源选择与标准化、近红外光谱仪的应用、实施光谱测量的细节,提供了一种高效准确的汽油定量检测方法,展示了近红外光谱技术在现代石油化工行业中的应用潜力。

基于近红外光谱的板栗水分检测方法

含水率是影响板栗贮藏、加工的关键指标之一,该文应用近红外光谱技术对板栗含水率进行快速无损检测。试验对240个板栗样本的带壳光谱和栗仁板栗光谱采用SPXY算法进行样本集划分,利用偏最小二乘法建立含水率定量检测模型,并对微分、多元散射校正、变量标准化等多种预处理方法对建模结果的影响进行比较。结果表明:栗仁和带壳板栗的光谱经一阶微分预处理后所建模型性能最佳,其中栗仁的水分检测模型校正集和验证集的相关系数分别为0.9359和0.8473,校正均方根误差为1.44%,验证均方根误差为1.83%;带壳板栗光谱所建模型校正集和验证集的相关系数分别为0.8270和0.7655,校正均方根误差为2.27%,验证均方根误差为2.35%。受栗壳的影响,带壳板栗光谱模型对含水率的预测精度低于栗仁光谱模型的预测精度。研究表明,近红外光谱分析技术可用于板栗含水率的快速无损检测。

近红外光谱分析技术在蔬菜品质无损检测中的应用研究进展

蔬菜的无损检测技术包括利用其电学特性、光学特性、声波振动特性以及核磁共振技术、机器视觉技术、电子鼻技术和撞击技术等,其中应用最广泛、最成功的检测方法是光学方法。近红外光谱分析技术因分析速度快、效率高、成本低、重现性好,无需样品备制,无污染等特点,已成为一种快速、无损的现代分析技术,在很多领域得到广泛应用。文章介绍了国内外运用近红外光谱分析技术进行蔬菜品质无损检测的研究情况,分析了该技术应用于蔬菜品质检测时尚存在的问题和今后的研究方向。提出因蔬菜多样性和易腐变性等特点,需要加快研制近红外自动分析设备,以提高蔬菜品质检测的速度。指出结合核磁共振技术、图像技术等进行蔬菜品质的无损检测是未来发展的趋势。

可见/近红外光谱技术无损检测果实坚实度的研究

该研究的目的是建立可见/近红外光谱与梨果实坚实度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损测量梨果实坚实度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(350～1800 nm),试验对比分析了不同测量部位、不同光谱预处理方法和不同校正建模算法的梨果实坚实度校正模型。结果表明:赤道部位吸光度一阶微分光谱的偏最小二乘回归所建梨果实坚实度校正模型的预测性能较优,其校正和预测相关系数分别为0.8779和0.8087,校正和预测均方误差分别为1.0804 N和1.4455 N。研究表明:可见/近红外光谱技术无损检测梨果实坚实度是可行的。

含硼HTPB富燃料推进剂工艺恶化机理研究

采用X射线电子能谱法(XPS)、傅里叶变换红外光谱法(FTIR)和粘度测试等实验手段,确定了含硼HTPB富燃料推进剂工艺恶化的主要原因,证实硼粉表面杂质H3BO3,B2O3与HTPB中羟基反应生成硼酸酯,引起凝胶化反应,是导致B HTPB不相容的根本原因。并利用交联反应出现凝胶的临界反应程度Pc理论解释了其作用机理。

用于果蔬内部品质无损检测的NIRS技术新进展

文中对近红外光谱在水果和蔬菜内部品质检测研究中的最新进展进行了介绍,总结了光谱检测和光谱信号处理中新颖技术的应用及便携式检测系统的发展状况,分析了近红外光谱技术在果蔬内部品质检测中存在的问题和发展方向。

一种近红外光谱水果内部品质自动检测系统

基于傅里叶变换近红外漫反射光谱技术探讨了水果内部品质快速自动检测的新方法.建立水果的内部品质自动检测系统由光源、迈克尔逊干涉仪、近红外漫反射光纤探头组件、铟镓砷检测器、数据采集卡和水果样品室等部件组成.利用该系统对不同采收期雪青梨糖度和总酸度进行了自动检测试验并结合多元校正算法偏最小二乘法,建立了雪青梨漫反射光谱与其内部糖度、酸度的相关关系.试验结果为:定标误差分别为0.25%、0.02%,预测误差分别为0.32%、0.02%.经研究表明,该自动检测系统可以直接用于水果内部品质的快速定量分析.

基于小波变换的噪声及背景同时去除方法在血糖近红外无创检测中的应用

对于血糖近红外无创检测,光谱信号中的各种噪声以及水分等物质的强吸收产生的背景信号,影响了光谱定量校正模型的预测精度.利用小波变换,可将光谱信号分解为多尺度的近似成分与细节成分,根据无用信息变量消除判据可判定代表背景信息的高尺度近似成分及代表噪声的低尺度细节系数,去除相应的成分即可同时去除光谱信号中的背景与噪声.本文将这种小波变换与无用信息变量消除判据相结合的预处理方法应用于人体血糖无创检测研究中,并分析了该方法对不确定因素较多的复杂光谱模型的适用性问题.实验结果表明应用小波变换结合无用信息变量消除判据的方法可以有效地同时去除血糖无创检测近红外光谱信号中的背景信息和噪声,提高光谱定量校正模型的预测精度,对于人体血糖无创检测具有重要应用价值.

应用近红外光谱进行玉米单籽粒品种真实性鉴定的光谱测量方法研究

从玉米籽粒胚的朝向,中长波漫反射分析和短波透射分析,进样方式三个方面进行了研究,通过比较不同的测量方法对品种识别模型性能的影响来选择最佳的玉米单籽粒光谱测量方式,进而鉴定玉米单籽粒品种真实性。原始光谱经过预处理后,使用判别式偏最小二乘法(PLS-DA)对数据进行特征提取和降维,选取前9个因子建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。结果表明,玉米籽粒胚正对光源优于胚背对光源,中长波漫反射分析优于短波透射分析,小样品池效果好于小光阑。采用最优测量方法(籽粒胚正对光源,使用小样品池和中长波漫反射分析)获取玉米单籽粒的近红外光谱,建立的品种识别模型对本品种样品的平均正确识别率达到94.6%,对其他品种样品的平均正确拒识率达到96.5%。

基于可调谐激光吸收光谱技术的脱硝过程中微量逃逸氨气检测实验研究

为了对电厂脱硝过程中逃逸的微量氨气进行在线检测,实验室采用可调谐激光吸收光谱技术对常温常压下以及不同温度下的低浓度氨气进行了测量试验,其中电厂逃逸氨气检测处温度约为650K。通过分析近红外波段的氨气吸收谱线,并考虑实际测量环境H2O和CO2等浓度很大的气体吸收谱线的干扰,实验选取2.25μm附近的ν2+ν3谱线作为浓度检测谱线。为了验证所选谱线对低浓度NH3的测量能力,实验对H2O,CO2和NH3的吸收谱线进行模拟,发现低浓度NH3受较大浓度的H2O和CO2谱线的干扰较小,尤其是CO2谱线的干扰可以忽略不计,且2.25μm处谱线强度远远大于通讯波段1.53μm处的谱线。基于新型Herriott池以及高温管式炉,结合可调谐激光吸收光谱中的直接吸收技术和波长调制技术,实现了对不同温度下超低浓度NH3的高分辨率快速检测。常温常压下其线型函数可以利用洛伦兹线型来近似描述,直接吸收测量技术可以使探测极限降低到0.225×10-6。通过采用简单降噪处理技术如多次平均、简单小波分析等,得到不同温度下的谐波信号与浓度具有良好的线性关系,为采用可调谐激光吸收光谱技术进行现场低浓度逃逸氨气检测提供了很好的依据。

近红外光谱无创血糖检测中有效信号提取方法的研究

糖尿病严重危害人类健康,无创血糖检测是医患双方的期望。人体生理背景成分复杂、易变,各种组织信息混杂,导致直接测量人体的近红外光谱很难真实反映血液中血糖浓度变化信息。提出血流容积差光谱相减法,即利用血流容积一直在变而人体组织背景和血液成分含量短时间不变的事实,通过相似背景扣除,有效消除人体组织背景干扰,获得反映血液成分信息的有效光谱信号。为验证方法的有效性,自行研制相关实验系统,获得系统噪声好于20μAU,并在波长1 250 nm处取得信噪比为20 000:1的有效光谱信号,阐明现有条件下血流容积差光谱相减法在近红外无创血糖检验临床应用的可行性和优势。

农产品品质近红外光谱分析结果影响因素研究综述

结合国内外研究现状,针对校正集样品选择,样品粒径、含水率、温度、试验因素,以及预处理和数学建模方法的选择对农产品近红外光谱分析结果的影响进行了探讨分析。分析结果表明:为获得可靠的分析结果,样品选择应均匀、广泛,并应考虑样品粒径、含水率及温度的影响,同时应选择合适的光谱预处理和数学建模算法。

成分含量近红外快速检测技术及系统的研究

研究了基于声光可调谐滤光器 (AOTF)分光原理的成分含量近红外检测技术及其系统组成 ,重点讨论了采用新颖的光电结合的调制方法提高衍射光的分离纯度和效率 ,以提高系统的光谱信噪比和光谱分辨率。同时文中介绍了近红外检测技术中不可分割的软件部分——化学计量学建模方法。最后通过对牛奶主要成分含量的实际测量验证了测量方法的有效性 ,实验结果表明 ,测量时间为 30秒 /样品 。

近红外技术快速测定裂解焦油芳烃含量

针对常用的气相色谱(GC)分析法进行焦油芳烃检测分析周期较长的问题,本文用傅里叶变换型近红外光谱仪及相关软件对石脑油蒸汽裂解焦油芳烃的含量进行了测定和实验研究。考虑焦油样品颜色差异大、芳烃含量变化大,实验通过对样品管改进、异常值判断、建模波段及光谱预处理方法优选等优化了碳六、碳七、碳八、碳九、碳十及总芳烃含量6组预测模型性能,建立了石脑油蒸汽裂解焦油样品中芳烃含量的快速分析方法,使得单个样品的分析时间缩短到2min以内。优化后6组模型的相关系数(R)分别为0.995 20,0.993 08,0.946 33,0.978 99,0.948 46,0.998 63,交叉验证均方差(RMSECV)分别为1.07,0.806,2.17,0.979,0.665,1.15。未知样6组芳烃含量的近红外光谱及气相色谱(GC)分析数据吻合良好,t-检验绝对值均小于其临界t值(t0.05(17)=2.11)。另外,近红外分析数据相对标准偏差(RSD)均小于2%,显示提出的方法具有较好的重复性。