基于激光光谱差分法检测NO_2

为了分析大气污染的主要污染气体之一的二氧化氮(NO2)的光谱与气体体积分数之间的关系,采用了中心波长位于NO2高吸收峰位置的激光作为检测光源,建立了光谱气体检测系统。根据朗伯-比尔定律,采用分时差分方法,结合权威数据库对比,并考虑光谱线宽度等因素影响,进行光谱分析,用最小二乘法进行数据拟合,取得了NO2吸收光谱与其体积分数的关系曲线数据,并进行了体积分数反演和误差分析。结果表明,实验结果与理论分析相吻合,验证了光谱检测对NO2检测的研究与应用价值。

基于多光谱差分植被抑制法的蚀变信息提取

遥感蚀变信息提取以岩矿裸露或低植被覆盖区为主,高植被覆盖区蚀变信息提取一直是一个难题。以Sentinel-2为代表的多光谱卫星数据具有大幅宽、空间分辨率和光谱分辨率都较高等特点,但尚未被应用于高植被覆盖区蚀变信息提取。因此,本文根据植被和矿物光谱特征差异,结合Sentinel-2多光谱传感器波段设置的特点,选取波段组合进行差分处理,提出了多光谱差分植被抑制法(Multi-spectral Differential Vegetation Suppression,MDVS)。分析结果表明,MDVS可以有效去除浓密植被影响,与主成分变换配合使用,在散点图中准确圈定出羟基和铁染蚀变信息。本研究为实现大范围高植被覆盖区蚀变矿物分布信息提取奠定基础,对于遥感找矿技术的应用和推广具有重要意义。

光谱差分策略在扩散近似模型和简化球谐近似模型中的应用

生物发光断层成像(Bioluminescence Tomography,BLT)是一种很有前途的在体分子成像工具,可以在细胞和分子水平上对生理和病理过程进行无创监测。BLT的重建精度受光传输模型误差和逆问题病态性影响,针对此问题,受高阶光传输模型可提高模型精度、多光谱方法可降低逆问题病态性的启发,本文将光谱差分理论和多光谱方法结合构建的光谱差分策略分别应用到基于扩散近似方程(Diffusion approximation Equation,DE)和三阶简化球谐近似方程(3rd Simplified spherical harmonic approximation equation,SP3)建立的光传输模型。首先,对这两种辐射传输方程(Radiative Transfer Equation,RTE)近似产生的误差进行分析,对比了光谱差分策略对两种光传输模型误差的衰减作用。前向仿真实验结果表明光谱差分策略能有效地减少DE和SP3的模型误差,对DE模型采用光谱差分,能够获得接近SP3模型的传输精度,并且降低高阶近似对运算时间和存储空间的高要求。在此基础上,将光谱差分策略分别应用到DE和SP3光传输模型进行光源重建。实验结果表明光谱差分策略在提高两种光传输模型精度的同时,缓解了BLT中逆问题的病态性,使光源重建的位置误差小于1 mm,在目标定位、形状恢复和图像对比度等方面取得了更准确的效果。相比于SP3模型平均耗时约1525 s,DE模型结合光谱差分策略平均耗时仅为34 s左右,较好地兼顾了重建精度和重建速率。

差分拉曼光谱结合化学计量学对白色购物纸袋的检验研究

目的建立差分拉曼光谱用于无损识别白色购物纸袋的方法。方法对收集到的60种不同品牌、不同规格的白色购物纸袋进行拉曼光谱测定,对样品的拉曼光谱图进行预处理,根据光谱图对样品进行初步分类,并结合化学计量方法对样品进行分组。应用Fisher判别分析方法对分类结果进行验证。最后应用RBF模型对未知样本进行分类判别。结果结合样品中所含的碳酸钙、滑石粉、硫酸钡的不同,可初步将白色购物纸袋样品分为五大类,采用K-均值聚类方法继续细分,通过Fisher判别方法对样品分结果进行验证,判别准确率为100%。应用神经网络RBF模型对未知样本进行判别分析,准确率达到89.48%。结论该方法简便易行,为白色购物纸袋的分类提供了科学的依据,也为公安基层工作的开展提供了便捷的办法。

机载光纤式成像差分吸收光谱仪测量区域大气污染应用研究

我国大气污染呈现出区域性和复杂性等特性,开展污染气体区域分布的立体监测,能够及时了解大气环境现状、研究分析影响大气质量的各种因素,指导大气污染控制措施。机载成像差分吸收光谱仪,是目前有效的污染气体区域分布遥感手段之一。该技术观测区域大,覆盖率高,最终可提供精细化的污染气体区域分布资料,实现污染分布及传输的可视化探测。以往机载成像差分吸收光谱仪采用整体式设计,需要占用飞机光学观察窗口,航空搭载需求苛刻、应用受限。为此提出了光纤式机载成像差分吸收光谱仪,采用光纤束传输方式,安装过程中对飞机改装需求小,极大的便利了机上安装和调试,适应了适航设备认证需求。该系统采用特制多芯光纤束结合Littow-offner结构光谱成像系统,具有光谱成像分辨率高、大视场、结构紧凑等优点。在此详细介绍了该设备性能参数,并利用该系统在芜湖市周边开展了区域污染遥感应用。应用过程中,针对光纤式成像差分吸收光谱仪,提出了数据处理算法。对采集到的太阳散射光谱进行反演得到污染气体的斜柱浓度,并利用大气传输模型计算大气质量因子,实现垂直柱浓度转化。最后结合飞机姿态位置信息,快速获取了芜湖市区及其周边上空的NO_(2)、SO_(2)的浓度分布,并进行了区域内污染源快速定位和传输过程分析。从反演结果来看,本次实验NO_(2)垂直柱浓度在实验区域存在4个高值点,SO_(2)垂直柱浓度在实验区域存在2个高值点,高值点附近均存在重工企业,结果与实际情况相符。并结合卫星数据评估二者交叉校验精度,二者呈现正相关,相关性系数为0.77。应用效果验证了光纤式成像差分吸收光谱仪的方案可行性,可为大气污染气体航空遥感技术推广提供参考,同时弥补了地面站点监测在空间尺度上以及卫星遥感在时间尺度上的不足。

基于差分拉曼光谱法和化学计量学的纸质快递文件袋的分类

利用纸质快递文件袋上涂漆填料的差异,采用差分拉曼光谱法和化学计量学建立了一种快速无损的纸质快递文件袋的分类方法。将63个样品剪成0.5 cm×0.5 cm的小片,采用差分拉曼光谱仪采集其拉曼光谱图,根据不同填料的差分特征拉曼峰对样品进行初步分类。对原始光谱数据进行Z-score标准化后,采用K-means算法对初步分类结果进行细分,费歇尔判别分析法对细分结果进行验证,留一交叉验证法检验判别结果。结果显示:通过差分拉曼光谱特征峰的差异可将63个样品分为4类,其中48个样品为第I类样品(以碳酸钙为主要填料)。K-means算法可将第I类样品分为3组,费歇尔判别分析法验证其分类准确率达93.6%,留一交叉验证法所得判定结果准确率达87.2%,说明提出的方法可用于纸质快递文件袋的快速、准确鉴别。

基于随机森林利用差分拉曼光谱对塑料食品包装瓶的分类研究

目的建立一种快速无损的检验塑料食品包装瓶的分析方法,提供一种快速分类模型。方法利用差分拉曼光谱对100个塑料食品包装瓶样品进行检验,根据样品的差分拉曼特征峰可以对样品进行分类,样品可被分成聚对苯二甲酸乙二醇酯和聚丙烯两大类,对其中数目较多的第I类继续根据样品中所含填料的不同进行分类。利用贝叶斯判别、多层感知器和随机森林算法分别构建分类模型对继续分类结果进行分析验证。结果第I类样本可继续被分为4类,贝叶斯判别结合留一交叉验证法分类正确率为71.7%,多层感知器神经网络分类模型的训练集和测试集分类正确率分别为100%和86.2%,随机森林分类模型的训练集和测试集分类正确率分别为100%和96.5%。通过比较发现,差分拉曼光谱与随机森林算法相结合可以对塑料食品包装瓶实现有效的分类。结论该方法简单快速,样品用量少且无损样品,可为塑料食品包装品的物证鉴定提供科学依据。

差分拉曼光谱检验7种芬太尼类新精神活性物质

对7种芬太尼类物质进行差分拉曼光谱分析,建立一种快速、无损、准确检验芬太尼类物质的新方法。利用差分拉曼光谱仪在激光光源785~786 nm,激光功率200 mW,积分时间1 s的实验条件下对7种芬太尼类物质进行分析并测得其差分拉曼光谱图。提取7种芬太尼类物质的特征峰,并将特征峰与7种样品的物质结构进行归属,7种样品可以根据特征峰的不同进行区分。该方法无损检材,高效便捷,可以为公安机关识别检验芬太尼类物质提供技术支持。

基于消荧光差分拉曼光谱技术预测食用油复热时长

为实现食用油复热时长的快速测量,选取4种常用的植物油(大豆油、花生油、玉米油、葵花籽油)进行不同时长的加热,基于自主研制的消荧光差分拉曼光谱仪完成样品的原始拉曼光谱及差分拉曼光谱测试。首先,分析植物油的拉曼光谱特征峰归属及复热时长对拉曼光谱的影响,并对原始拉曼光谱及差分拉曼光谱进行主成分对比分析。其次,基于差分拉曼光谱及经小波变换去除荧光干扰的原始拉曼光谱,分别建立食用油复热时长定量模型,并对比分析试验结果。结果表明,与经小波变换去除荧光干扰的原始拉曼光谱相比,基于差分拉曼光谱的食用油复热时长定量模型,玉米油、花生油、葵花籽油、大豆油的验证集R^(2)分别从0.976 9、0.973 1、0.980 9、0.984 2升至0.996 4、0.996 4、0.994 6、0.991 2;验证集均方根误差从1.248 9、1.348 0、1.134 0、1.031 1降至0.494 6、0.491 0、0.606 1、0.768 5。由此表明,利用差分拉曼光谱技术提高了食用油复热时长定量模型的稳定性和精确度。本研究结果为植物油复热时长定量快速检测提供了一种可行的方法。

差分拉曼光谱对香水样品的分类研究

为建立一种快速检验香水样品的方法,利用SERDS Portable Base型差分拉曼光谱仪对26个香水样品进行无损检测分析。首先,根据1044 cm^(-1),1274 cm^(-1),1454 cm^(-1)三处差分拉曼光谱特征峰差异可将样品归为4个类别,利用Pearson系数进行相关性分析验证分类的准确性。最后,通过主成分分析(PCA)对差分拉曼光谱数据进行降维,并根据提取出的前三个主成分构建径向基函数(RBF)神经网络,选取80.8%的样本用于训练,19.2%的样本用于测试集,分类准确率达100%。结果表明,PCA-RBF模型结合可以为香水物证鉴别研究提供依据,该方法无损检材且准确度高。

基于车载差分吸收光谱技术的唐山SO_(2)和NO_(x)污染分布及排放研究

二氧化硫(SO_(2))和氮氧化物(NO_(x))作为大气中重要的一次排放物,人为活动造成SO_(2), NO_(x)的过度排放会对生态环境和人体健康产生巨大危害,2018年环境保护部就规定了“2+26”城市需要执行大气污染物的特别排放限值,如:燃煤锅炉排放限值规定的二氧化硫、氮氧化物均为200μg·m-3,因此了解这些城市中SO_(2)和NO_(x)的分布与排放对大气污染防控管制具有重要意义。唐山市作为“2+26”城市中大气污染最为严重的重工业城市之一,近年来实施了多项大气污染防治措施,但空气质量问题仍然严峻。2021年2月26至3月1日,使用基于车载差分吸收光谱技术的移动污染气体监测系统对于唐山市区开展了走航观测实验,获取了走航路径上NO_(x)和SO_(2)的空间立体分布以及走航区域的排放通量。实验结果表明唐山市一环存在多处NO_(2)高值区域,均位于车辆较为集中的立交和路口处。工业园的走航中部分企业存在高NO_(2)、 SO_(2)的排放,且获取的NO_(2)和SO_(2)VCD均值较高,分别是一环的1.75~1.99倍和2.21~3.44倍。结合垂直柱浓度SO_(2)/NO_(2)的比值以及近地面浓度CO/NO_(2)的比值,并用Pearson相关系数确定SO_(2)和NO_(2)柱浓度以及NO_(2)近地面浓度和柱浓度之间的相关性,进一步分析不同区域的主要污染源,结果表明,一环走航获取的SO_(2)/NO_(2)最低为0.42,CO/NO_(2)最高为10.88, NO_(2)地表与柱浓度之间的相关性r达到0.56, 3月1日丰南工业园区走航中,获取的SO_(2)/NO_(2)最高为0.81, CO/NO_(2)最低为7.13, SO_(2)与NO_(2)VCD之间有良好的相关性r为0.787,唐山市一环区域大气污染物以车辆交通尾气排放为主,丰南工业园区大气污染物来源以工业生产过程中高架点源(烟囱)释放的大量NO_(2)和SO_(2)为主。

吲哚类合成大麻素的差分拉曼光谱分析

建立一种简便快速、准确可靠、无损检材的检验合成大麻素类新精神活性物质的方法-差分拉曼光谱法。利用手持式差分拉曼光谱仪,在激光光源785 nm,激光功率200 mW,积分时间1 s,扫描范围为2400~200 cm^(–1)的条件下,对17种吲哚类合成大麻素标准品进行检验。首先对样本进行人工分类,利用系统聚类法将17个样本分为4组,与人工分类结果较为一致。再运用Fisher判别分析构建4个判别函数对样本分类结果进行验证,准确率为94.1%。可以根据差分拉曼光谱的数据对17种合成大麻素类物质进行区分。利用该方法可以对吲哚类合成大麻素进行快速无损的检验,并可用于公安机关实际办案。

基于系统聚类-神经网络的塑料饮料瓶差分拉曼光谱检验

建立塑料饮料瓶物证快速准确检验鉴别方法。利用差分拉曼光谱法检验42个塑料饮料瓶样品,优化积分时间并进行重现性检验。在40 s最优积分时间条件下采集光谱,任选41个样品作为建立模型的数据集,剩余样品作为盲样,对41个样品材质初步定性分为聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚乙烯(PE)两类。建立基于系统聚类(HCA)、多层感知器神经网络和径向基神经网络的PET样品鉴别模型,确定最优鉴别模型及样品最佳分类。结果表明,系统聚类-多层感知器神经网络为最优鉴别模型,PET样品最佳分类为2类。差分拉曼光谱法结合系统聚类和神经网络可实现塑料饮料瓶有效鉴别。

基于光谱法分析纳滤截留典型消毒副产物相关性研究

为提高北方某给水厂水资源利用率,采用纳滤工艺对超滤产水进行深度处理,对比研究了5种纳滤膜(T膜、H膜、F膜、N270膜与N90膜)对出水水质的提升效果,探讨了三维荧光及紫外(差分)光谱法对典型消毒副产物(DBPs)的指示作用。结果表明,N90膜对超滤产水中的三氯甲烷(TCM)和一溴二氯甲烷(BDCM)的截留率最为理想,分别为76.29%和100%,N270膜次之,而T膜截留效果最差。采用三维荧光平行因子分析法(EEM-PARAFAC)分析纳滤进出水得到C1类富里酸、C2类腐殖酸以及C3微生物代谢产物,同时利用差分光谱进行高斯拟合得到A1~A44个特征峰。基于EEM-PARAFAC分析得到的C2组分与TCM相关性最高为0.83,通过差分光谱分析得到的A3与BDCM相关性最高0.68。

差分拉曼光谱法对复印纸的检验研究

为建立一种简单、快速、高效、无损的检验不同种类复印纸的方法。采用便携式差分拉曼光谱对收集到的70张不同种类、不同品牌的市面上常见的复印纸样品进行检验研究。首先根据纸张样品的拉曼特征峰数对样品进行分类,其次再根据峰位的不同对同一类样品进行分组,最后可以根据相对峰高比的不同对同一组的样品进行区分。根据复印纸样品的峰数、峰位和相对峰高比的不同,可以将不同种类的复印纸样品进行区分,效果较好。利用差分拉曼光谱法检验复印纸样本简便快速,结果准确可靠,可为司法鉴定实践提供重要的科学支撑。

基于SO_(2)吸收谱线的光谱仪波长在线校准方法

紫外差分吸收光谱技术已被广泛用于工业污染源废气排放浓度监测。光谱仪作为紫外烟气分析仪的核心器件,易受到温度变化而产生波长漂移,进而影响监测结果的准确性。本文提出了一种光谱仪波长“软”标定方法,通过实验建立标准SO_(2)吸收谱线极值波长数据库,利用SO_(2)吸光度极值像素点和标准SO_(2)吸收光谱极值波长,对光谱仪像素点与波长的对应函数进行重新拟合,以实现光谱仪波长实时校准。搭建了实验系统,并开展了光谱仪波长标定方法验证研究。结果表明,当光谱仪所处环境温度变化范围为10℃时,采用本文方法可以使993mg/m^(3)NO标气的测量误差从115.2mg/m^(3)降低至21.4mg/m^(3),绝对误差减小了93.8mg/m^(3);当被测SO_(2)为1430mg/m^(3)时,测量系统信噪比较高,波长校准效果最佳;针对低浓度测量现场,可通过增加光谱平均次数来增强光谱信号的信噪比,提高波长在线校准方法的效果。

基于协相关性和傅里叶变换-差分吸收光谱法的臭氧浓度在线测量研究

采用协相关性和傅里叶变换-差分吸收光谱法对臭氧浓度进行了在线测量研究。先创建1套能够用于实验室在线监测臭氧浓度的发生装置,其测量精度可达到0.1×10^(-6);然后应用协相关性对测得的多组背景谱和吸收谱进行分析与计算,得到最优背景谱和吸收谱,进而准确反演臭氧吸收截面,优化臭氧浓度的计算过程;最后采用傅里叶变换-差分吸收光谱法以及逆傅里叶变换法在320~350 nm波段反演臭氧浓度,成功消除系统噪声的干扰,得到反演臭氧浓度的二次方程。

差分拉曼光谱结合化学计量学检验一次性口罩

为探索一种新的一次性口罩检验分类方法,收集了31个不同厂家生产的一次性口罩,并用差分拉曼光谱仪进行检验,得到差分拉曼光谱图。对差分拉曼光谱图进行对比,人工分成4类。利用IBM SPSS Statistics 25.0软件对数据进行标准化处理,再分别用系统聚类分析和K均值聚类分析进行分类,最后用Fisher判别分析验证以上分类方法和分类结果的科学性。结果显示,当并类距离最小时,一次性口罩样品可以分为6类,基本是在人工分类的基础上对样品进行进一步的细分。这种利用差分拉曼光谱法结合化学计量学的检验方法,具有无损、高效的优点,能够为法庭科学技术的物证检验鉴定提供帮助。

差分拉曼光谱分析血指纹遗留时间的研究

本实验是以血指纹为样本,测定不同遗留时间的血指纹的差分拉曼图谱,实验结果表明血指纹在1164~1167cm^(-1)处的峰位置所对应的峰强度随血指纹遗留时间的增长呈现不断降低的趋势。本实验旨在制作在不同遗留时间的血指纹对应的标准差分拉曼图谱,便于基层技术人员根据差分拉曼图谱准确的推断死者的死亡时间。

组合式LED宽带光源灯结构对差分吸收光谱反演的影响和扣除方法研究

发光二极管(LED)发射光谱窄限制了差分吸收光谱反演波段,难以实现多种气体的同时测量。采用光纤束组合两种紫外LED形成组合式LED宽带光源,应用于DOAS系统实现大气SO_(2)和O_(3)的同步探测。光谱分析显示两种LED灯谱在280~295 nm处发生叠加,275~301 nm有明显的灯结构。该灯结构会随着双峰光强比增加而增强,同时向短波方向漂移。实际测量时,外界环境改变会引起两个LED光谱各自独立变化,且二者发射光谱波段内大气消光存在差异。这将导致大气吸收光谱的双峰光强比不断变化,且与灯谱不一致,二者相除难以抵消灯结构。光谱反演结果显示宽带光源灯结构为参考谱参与拟合无法较好地扣除干扰。为扣除测量时LED光谱独立变化对光谱反演的影响,提出采用各LED独立灯结构作为参考谱参与拟合,结果显示SO_(2)和O_(3)拟合残差分别由1%、6‰降低至4‰左右,扣除效果较好。该方法与避开干扰结构相比,拓宽了SO_(2)和O_(3)的反演波段,SO_(2)和O_(3)吸收峰分别增加了1.75倍和1倍,平均拟合误差分别降低了67.5%和37.3%,测量精度明显提高。SO_(2)和O_(3)测量结果与同时段同地区的传统氙灯长光程DOAS系统比较,结果显示二者保持较高一致性,相关性系数R高于95%。结果表明DOAS反演时组合式LED宽带光源灯结构可以通过各LED独立的灯结构来拟合扣除。