全光谱及无蓝光LED健康照明产品实测研究及探讨

介绍市场上出现的两款基于GaN on GaN技术紫光LED芯片的健康照明新型光源,采用对比实测的方法,研究分析了全光谱球泡、无蓝光球泡的实际光谱性能表现。结果表明:全光谱球泡系列光源产品在对人体有害的短波蓝光波段从发光机理层面进行了输出限制,同时保证了在可见光范围内的光谱连续性,在显色指标均衡性方面优于传统蓝光LED光源,而且没有紫外光的产生和危害(以410~415 nm紫光作为激发光,而非紫外光),对于艺术品、收藏品等对光线质量要求比较苛刻的场景同样适用;无蓝光球泡系列在蓝光波段实现了零输出,有效避免了蓝光对人体生物节律的影响,是一款适合应用于卧室、宾馆等休息场所的健康照明光源产品。

基于多源时空数据的冬小麦产量预测模型

为了应对气候变化、人口增长和粮食需求增长的挑战,大规模可靠的冬小麦产量预测对粮食贸易和政策制定至关重要。将多源时空数据(包括气候数据、土壤数据、卫星数据、时空数据)按照月份进行拆分,去除受人为因素影响最大的10月以及次年的5月、6月,采用极端梯度提升算法(XGBoost)等6个机器学习算法对山东省2009—2020年13个县(市、区)的冬小麦产量进行预测,并进行相关分析。结果表明,提出的时间划分方式整理的数据集训练出来的模型优于以往的研究,其中XGBoost模型预测精度远高于其他5个预测模型。最佳预测时间段为11月至次年1月。74个变量中贡献度最高的3个变量均为卫星因子,可见卫星数据在农业领域潜力巨大。此外,在数据集中加上时空变量会提高精度,土壤数据和卫星数据也可以在一定程度上提高预测精度。与日光诱导叶绿素荧光(SIF)相比,无蓝光增强型植被指数(EVI2)作用更强,但两者都用能给预测精度带来更大的增幅。

硅基金黄光LED器件性能及应用研究

可见光发光二极管(LED)范围内,因“黄光鸿沟”这一世界难题的存在,照明用白光LED主要通过蓝光LED芯片激发黄色荧光粉来实现。然而,由于荧光粉的光光转换效率在自身发热所产生的高温环境中易出现衰退的现象,导致荧光型白光LED在使用过程中容易出现光衰、色温飘移等问题。本团队在高光效InGaN黄光LED取得突破的基础上,利用高光效的红、黄光LED合成了一种新型的低色温LED光源器件,其具有无荧光粉、无蓝光的技术特点,本文称之为“硅基金黄光LED”。当LED芯片工作电流密度为20 A/cm^2时,硅基金黄光LED器件的色温为2170 K,光效为156 lm/W,显色指数Ra为77,当LED芯片工作电流密度为1 A/cm^2时,光效可达217 lm/W。本文报道了这一新型LED器件的光效和色温随电流和环境温度的变化趋势,同时对该器件的空间光谱分布进行了优化研究。此外,开展了该器件的高温、高温高湿、冷热冲击等可靠性型式试验,验证了硅基金黄光LED器件具有高可靠性的特点。最后,本文介绍了硅基金黄光LED器件在道路照明、隧道照明等领域的示范应用,以及在母婴灯等家居照明领域的推广应用。