Nd∶GdYAG激光晶体的光谱分析及热学性能研究

本文对所生长的Nd∶GdYAG晶体的吸收光谱和荧光光谱进行了测试,采用Judd-Ofelt理论对振子强度和线强、强度参数Ω_(t)、4 F_(3/2)→4 I_(J)能级间的跃迁概率、能级辐射寿命、荧光分支比等光谱参数进行了计算,相关数据与YAG、LuAG、YVO4等晶体进行了对比。Ωt计算得出Ω2=(0.813±0.200)×10^(-20)cm^(2),Ω4=(3.381±0.187)×10^(-20)cm^(2),Ω6=(5.135±0.278)×10^(-20)cm^(2),相比YAG、LuAG、YVO4等晶体,Nd∶GdYAG晶体的强度参数Ω2较大,表明Gd^(3+)的掺入增大了基质的无序度。计算并拟合了300~1200 nm的吸收截面和折射率,其中808 nm处的吸收截面为5.0×10^(-20)cm^(2),1064 nm处的折射率为1.80。实测4 F3/2能级的荧光寿命为228μs,与计算的能级辐射寿命240μs接近;1064 nm处的发射截面为1.23×10^(-19)cm^(2),接近Nd∶YAG晶体的发射截面。室温下Nd∶GdYAG晶体的热导率为5.992 W/(m·K),略小于Nd∶YAG和Nd∶GGG,但大于Nd∶YVO4晶体。研究表明,Nd∶GdYAG是一种有应用前景的新型激光晶体材料。

食品检测中近红外光谱分析技术的应用研究

为了实现对食品成分、品质等方面的准确检测,为食品安全监管和质量控制提供有效的技术支持,引入近红外光谱分析技术,开展了该项技术在食品检测中的应用研究。通过样品制备、选择光谱采集设备、设置采集参数,采集食品近红外光谱,引入标准正态变量变换算法和自适应滤波算法,预处理采集的光谱数据,基于预处理后的数据,结合主成分分析法,构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型,实现近红外光谱分析技术在食品检测的应用设计。实验结果表明,提出的研究应用后,食品成分检测结果与真实值更加接近,检测均方根误差较小,食品检测的准确性得到了显著提升。

相关系数法在船舶柴油机油液光谱分析中的应用

船舶柴油机过磨合期后,各摩擦副发生早期磨损时,由于磨损量不大,润滑油中各金属元素数值未超过检出限值,分析人员可能会认为设备磨损正常,超出检出限值时,经验少的技术人员对于分析定位磨损颗粒元素来源不确定。文章通过对船舶柴油机油液光谱数据的分析,发现相关系数法可以有效解决上述问题,为相关系数法在船舶柴油机以油液分析技术为手段的故障诊断中提供了一种新的应用。

鞣花酸抑制酪氨酸酶的动力学、荧光光谱分析及分子对接

以蘑菇酪氨酸酶为靶点,采用抑制动力学、荧光光谱分析结合分子对接模拟技术,系统研究鞣花酸(ellagic acid,EA)对酪氨酸酶的抑制作用及机理。体外研究与动力学结果表明,EA以可逆的混合型抑制方式显著抑制酪氨酸酶活性(IC_(50)=0.05mg/mL),其结合常数K_(I)<K_(IS),表明EA与游离酶的结合比与酶-底物复合物的结合更紧密。荧光光谱猝灭分析表明,EA与酪氨酸酶存在静态猝灭作用,两者通过自发的吸热过程结合生成复合物,主要作用力为疏水作用力,只有1个或1类结合位点。同步和三维荧光光谱分析表明,EA使酪氨酸酶的微环境极性增大,疏水能力减弱,酪氨酸酶的Trp残基更靠近结合位点。分子对接模拟分析进一步印证上述实验结果,形象地表明EA对酪氨酸酶为混合型抑制,EA主要通过疏水作用力和氢键与游离酶或酶-底物复合物进行结合,最终导致酶活性降低。本研究对EA在食品工业中作为保鲜剂的各种应用具有一定参考意义。

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用研究进展

玉米是我国重要的粮食作物和动物饲料来源。为实现精准化营养和自动化加工,在玉米种植、仓储、深加工、饲用等领域,玉米的营养品质、安全指标及种子质量等备受关注。传统的化学检测方法会对样品产生破坏,耗时耗力,并且需要专业的技术人才进行操作,难以满足日益增长的玉米检测需求。近红外光谱分析技术具有检测速度快、操作简单、多组分同时分析等优点。本文主要综述近红外光谱分析技术在检测玉米的化学成分、安全指标、种子质量等方面的研究进展,旨在为近红外光谱分析技术在玉米的品质评价、种质选择等方面的检测应用提供参考。

机器学习辅助光谱分析技术在环境微/纳塑料研究中的应用

微/纳塑料在环境中广泛存在,威胁着全球生态系统的平衡和稳定,因此有必要确定和评估微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应以及生态毒性效应。然而微/纳塑料具有的低浓度、小尺寸及容易吸附其他物质等特点,为其在复杂环境基质中的分析带来了巨大挑战。大多数分析方法在提供环境样本中微/纳塑料的定性定量信息方面存在成本高、准确性差、时间效率低等问题,而具有无损、高效、操作方便等优点的光谱分析技术可以弥补这些方法的不足。但采集的微/纳塑料光谱信号可能会受到环境样本中复杂成分的背景噪声干扰,亟需采用智能化手段提高分析的准确性和效率。机器学习具有强大的数据处理和自动化分析能力,准确性高、应用性广,适用于复杂光谱数据的分类和解析,将机器学习与光谱分析技术相结合有望成为微/纳塑料分析的可靠方法。首先对常用的机器学习辅助光谱分析技术进行综述,然后系统性地讨论了机器学习辅助光谱分析技术在微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应、生态毒理效应等研究中的应用,最后对该技术的发展前景进行了总结和展望。机器学习辅助光谱分析技术有望为环境中微/纳塑料的生态环境健康风险评估和污染防治提供重要数据支持。

Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体的光谱分析及中红外发射增强

采用非化学计量配比的提拉法成功生长出Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体、Er^(3+)/Yb^(3+):SrLaGaO_(4)和Er^(3+):SrLaGaO_(4)晶体并进行了详细的光谱分析,同时对纯的SrLaGaO_(4)晶体进行了热学性能分析。与Er^(3+):SrLaGaO_(4)晶体相比,Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体不仅展示了更好的吸收特性,而且还表现出较弱的近红外发射,以及优异的中红外发射;Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体中2.7μm铒激光下能级4I13/2的荧光寿命显著减少,而上能级4I11/2的寿命略微下降,成功抑制了自终止效应。此外,本工作还研究了Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体中Yb^(3+)的敏化作用和Pr^(3+)离子的去激活作用以及能量传递机制。总之,引入Yb^(3+)和Pr^(3+)有利于在Er^(3+)/Yb^(3+)/Pr^(3+):SrLaGaO_(4)晶体中实现增强的2.7μm发射,这使其成为中红外激光有前途的候选材料。

中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量

采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证。结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个。以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别提升至0.994及0.987,预测均方根误差(RMSEP)分别降低至0.031、0.082,相对分析误差(RPD)值分别为11.94、8.05。验证实验结果表明,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别为0.993、0.985,RMSEP分别为0.036、0.089,表明建立的定标模型准确度及稳定性良好,可快速检测酱香型白酒中的总酸和总酯含量,为液体白酒品质的快速分析方法研究提供技术借鉴。

浅谈线性卷积在调制光谱分析中的应用

线性卷积是“数字信号处理”课程中十分重要的运算,但学生经常对这一运算的物理意义及作用机理理解不足。将线性卷积应用于调制光谱分析的案例中,展现线性卷积在调制光谱解析各次谐波信号的作用机理,与传统“调制-锁频-滤波”方法相比,能够让学生理解线性卷积的物理意义、机理及其在工程实践中的应用价值。

光谱分析土壤环境重金属污染监测研究

研究基于光谱分析的土壤环境重金属污染监测方法,解决土壤环境中重金属污染监测困难的问题。利用对角线法采集土壤样本,对土壤样本进行风干等预处理,将预处理后的土壤样本放置在激光仪中获取光谱数据,通过边界值判定对光谱数据进行平滑降噪处理,建立回归线性定量分析模型,分析光谱特征,得到土壤环境重金属污染的监测结果。结果:通过基于光谱分析的土壤环境重金属污染监测对土壤样本进行监测,得到土壤中的重金属污染包括铁、锌、锰、镉、镍、汞、钴等,监测精度较高。

近红外光谱分析技术在玉米青贮饲料检测中的研究进展

玉米青贮饲料因其丰富的营养物质、适口性好、更长的储存时间等优势,已成为反刍动物不可或缺的基础日粮,青贮饲料品质优劣直接影响反刍动物生产性能。近红外光谱分析技术因其快速、准确、非破坏性等特点,广泛应用于青贮饲料质量的检测。本文基于全株玉米青贮质量分级指数(CSQS)的指标,阐述应用近红外光谱技术构建玉米青贮饲料中的营养指标、发酵指标和安全指标预测模型,及其影响模型构建的关键因素,旨在为牧草建立近红外营养成分参数预测模型提供参考依据。

煤质近红外光谱分析中数据挖掘技术的应用

为全面了解煤炭性质,提高煤炭加工利用率,掌握煤炭品质规律显得尤为重要。近红外光谱分析技术应用优势显著,能够为煤质分析提供技术保障。研究发现,近红外光谱分析中数据挖掘技术发挥了重要的作用,进一步为建模提供了数据支撑。基于此,本文主要基于人工智能与灰分反射光谱特征的煤炭质量分析这一项目进行研究,旨在为煤质分析工作的开展提供参照和指导。基于低碳减排、节能环保理念,煤炭能源生产和消费趋势逐渐向低碳、环保方向发展。煤炭作为我国的主体能源,合理开发利用煤炭能源,可以更好兼顾生态效益、经济效益以及社会效益。有研究指出,加强煤质分析,是加快推动煤炭产业转型升级的关键,因此,探寻准确率高、快速高效的煤质分析技术至关重要。

光谱分析技术在环境检测中的相关运用阐述

随着工业化和城市化进程的加速,环境污染问题日益严重。环境检测在保障人类健康和生态平衡方面发挥着至关重要的作用,然而传统的环境检测方法往往存在效率低下、精度不高等问题,无法满足现代环境监测的需求。因此,寻求一种高效、准确的环境检测方法成为当务之急。因此,本文通过深入研究分析了光谱分析技术的原理和优势,提出了其在环境检测中的几点有效运用,以期为我国的环境保护提供有力支持。

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尊敬的《光谱学与光谱分析》广大作者、 读者: 我刊自2018年7月1日以后登记的稿件向投稿作者收取审稿费200元/篇, 在您投稿之前, 为免受经济损失, 请您必须考虑:1. 没有创新的一般性稿件, 请您不要投稿。 2. 没有国家级基金资助的稿件, 请您不要投稿。 3. 不是光谱专业的稿件, 请您不要投稿。 4. 与其他文章重合率超过10%的稿件, 请您不要投稿。所投稿件经初审通过后, 作者会收到缴纳审稿费的通知。

基于光谱分析的AMOLED蓝光危害与节律效应随年龄变化研究

当前光生物安全研究多针对光谱分布恒定的人工照明,且较少考虑人眼透射率随年龄变化的影响。未来20年AMOLED可能将逐步成为智能手机的主流显示屏。为了探索AMOLED的蓝光危害与节律效应与使用者年龄的关系,为AMOLED个性化设计及使用提供理论参考,我们根据CIE 203-2012A给出的人眼透射率随年龄变化的函数表达式,得到了11个不同年龄(1—100岁,每间隔10岁)人眼透射率。采集了6个不同色温(2 300、 2 700、 3 400、 4 100、 5 000和6 500 K)AMOLED 380~780 nm可见光波段的原始光谱分布数据,对不同色温下AMOLED的原始光谱分布数据进行归一化处理,由不同色温下AMOLED的归一化光谱分布数据乘以不同年龄人眼透射率,得到不同年龄下不同色温AMOLED在人眼视网膜上的有效光谱分布。利用人眼视网膜有效光谱分布,代替蓝光危害因子与节律因子计算公式中的原始光谱分布,计算了AMOLED在不同年龄人眼视网膜上有效光谱分布的蓝光危害因子与节律因子。通过高质量函数拟合分析,研究了AMOLED的蓝光危害与节律效应随年龄变化。研究分析结果表明:AMOLED的蓝光危害与节律效应均随使用者年龄的增大而降低;对于色温为6 500 K的AMOLED,使用者年龄由1岁增加至100岁,视网膜有效光谱的蓝光危害因子与节律因子分别降低为原来的0.290 7和0.403 8倍;当年龄大于40岁时,各色温的蓝光危害因子与节律因子随年龄增加而降低的速度均明显加快;6个不同色温下,40—100岁的蓝光危害因子与节律因子随年龄增加而降低的平均速度,分别是1—40岁的2.748 2和2.993 3倍;当年龄由1岁增加至100岁,6个色温的平均蓝光危害因子与平均节律因子分别下降为原来的0.305 6和0.452 0倍。由以上结果知:AMOLED对年轻人的蓝光危害与节律效应较大,特别是年龄小于40岁的年轻使用者,应减少使用时间,注意蓝光危害与节律效应;蓝光危害受年龄的影响大于节律效应;该结论可为相关研究提供一定的理论参考。

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从2008年第7期开始在《光谱学与光谱分析》网站(www.gpxygpfx.com)“在线期刊”栏内发布《光谱学与光谱分析》期刊全文,读者可方便地免费下载摘要和PDF全文,欢迎浏览、检索本刊当期的全部内容;并陆续刊出自2004年以后出版的各期摘要和PDF全文内容。2009年起《光谱学与光谱分析》每期出版日期改为每月1日。

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