基于机器学习算法的农田挥发氨多传感器阵列检测技术研究

【目的】设计能够快速、低成本、便捷检测农田挥发氨装置。【方法】构建基于二氧化锡(SnO_(2))半导体气体传感器阵列检测系统,并在新鲜空气(氨气质量浓度为0 mg·m^(-3))和氨气质量浓度分别为75.9、151.8、303.6 mg·m^(-3)条件下,以及混合有乙醇的空气、纯乙醇气体(质量浓度为151.8 mg·m^(-3))、混合有氨气的空气和纯氨气气体(质量浓度为151.8 mg·m^(-3))样品下,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、K-最近邻算法(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量机算法(support vector machine,SVM)对多传感器阵列响应稳态阶段和暂态阶段的数据进行分类处理,分析该系统对不同质量浓度氨气和混合气体环境下氨气的区分效果。【结果】该装置能够明显区分不同质量浓度氨气,稳态阶段的主成分1值超过90%。KNN与SVM算法稳态阶段平均准确率超过97%,暂态阶段平均准确率68%,KNN与SVM平均分类准确率为68%。【结论】该多传感器阵列检测系统不需要等待传感器进入稳态阶段便可以读取数据,有助于农田环境中氨气快速和连续检测。

激光诱导击穿光谱在乳制品质量检测中的应用

乳制品是人体健康必需营养的重要来源之一,因此保证乳制品的质量和安全至关重要。作为一种新型的激光烧蚀原子发射光谱技术,激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)无需复杂的样品前处理,即可实现样品的快速、高灵敏度、高精确度、多元素同时非接触检测,目前已经在乳制品的定性和定量分析方面展现出了巨大的应用潜力。本文简要介绍了激光诱导击穿光谱的检测原理和提高检测灵敏度的方法,综述了激光诱导击穿光谱在乳制品中矿物质元素、重金属元素、脂肪和蛋白质含量,以及牛奶掺假物检测方面的最新研究进展。最后,探讨了激光诱导击穿光谱在乳制品质量检测方面存在的问题并对其发展趋势进行了展望。本文旨在为乳制品质量安全快速检测的发展以及进一步探索LIBS技术在乳制品领域的应用研究提供参考。

植物激素脱落酸分子的光谱与结构研究:理论与实验

植物激素脱落酸(ABA)是植物通过自身代谢产生的有机信号小分子,在极低浓度下可对植物自身产生明显的生理效应,是植物体内五大内源激素之一,因能促进植物叶片的脱落而得名,主要存在于植物干枯的叶子,根茎、种子等部位。由于对植物生长的调节能力,ABA在农业工程领域有着极大的应用前景。然而,ABA在植物体内的浓度很低,实现超低浓度检测是ABA应用的关键。关于ABA的检测,文献中已经报道的方法有很多,但是利用拉曼光谱技术对ABA的理论和实验研究还未见报道,拉曼光谱技术有着样品前处理简单、分析速度快、对于检测人员要求低,更适合于原位和现场检测等特点,因此对ABA拉曼光谱的机理和实验研究可为在植物激素检测及鉴定中提供可靠的依据。利用软件Gaussian09和GaussView5.0构建优化ABA的分子结构,计算了ABA的分子能级、前线轨道、拉曼光谱(Raman)、红外光谱(IR)及核磁共振谱(NMR)。为了验证理论计算的准确性,检测了ABA分子的IR、Raman、表面增强拉曼光谱(SERS)和NMR谱。结果表明:ABA的拉曼特征峰理论计算值位于616,1056,1272和1689 cm^(-1)处,实验测得的拉曼特征峰位于612,1048,1272和1635 cm^(-1)处,SERS实验获得的特征峰位于598,1032,1268和1625 cm^(-1)处,理论计算和实验结果吻合较好;同时对ABA在400~4000 cm^(-1)波长区间的IR和Raman特征峰进行了指认,指出了其在相应的峰位置上较强拉曼光谱的分子振荡模式,其中拉曼最强峰1635 cm^(-1)主要来自于ABA分子碳碳双键和碳碳单键的伸缩振动,其中碳碳双键的伸缩振动引起的拉曼散射最强。最后,对比ABA的计算和实验核磁共振谱,并进行原子归属指认和原子相对位移分析,进一步研究了ABA的分子结构,为ABA的痕量检测提供了一定的实验参考和理论依据。

扰动扩散流动分析法测定土壤氮、磷技术研究

随着国家对农业面源氮、磷污染防治力度的加大,土壤氮、磷测定技术迫切需要改善。本研究在对常规的扩散对流(Dispersion convection)和强迫对流(Forced convection)流动分析方法基础上,提出了扰动扩散(Perturbation diffusion)流动分析方法,以实现土壤氮、磷全自动化快速测定与分析。扰动扩散流动分析方法是将样品和试剂定量化后集中在化学反应腔中进行反应,然后程序控制蠕动泵对化学反应腔中反应物进行反复扰动,待化学反应完全稳定后流入光电探测单元完成土壤氮、磷含量测定。采用取自湖北潜江的土壤样品对扰动扩散流动分析方法进行了系统验证,实验结果表明,本研究提出的方法与常规紫外可见分光光度法对氮、磷测定相比,基于硫酸钠和碳酸氢钠联合浸提的土壤铵态氮测量值相关系数为0.9155,基于氯化钙浸提的土壤铵态氮、硝态氮和水溶性磷测量值相关系数分别为0.9985、0.9901和0.9911。铵态氮、硝态氮和水溶性磷的检出限分别为0.0554、0.0203 mg·L^(-1)和0.0084 mg·L^(-1),相对标准偏差(RSD,n=7)分别为1.8%、4.8%和1.0%。

TDLAS系统中信号降噪方法的仿真分析

近年来,可调谐二极管激光吸收光谱技术被广泛应用于气体检测中。然而,在实际测量中,由于受到系统噪声的影响,使得谐波信号的信噪比和稳定性面临着极大的挑战。分别使用奇异值分解、小波阈值去噪、经验模态分解和变分模式分解四种常见降噪方法对含噪二次谐波信号进行了降噪仿真试验研究,同时采用信噪比、均方根误差和皮尔逊相关系数三个指标来评价其降噪性能。仿真结果表明:与其他三种降噪方法比较,变分模态分解方法展现了最优的降噪性能,降噪后信号的信噪比、均方根误差和皮尔逊相关系数分别为30.5、1.6956e-6和0.9996,相比于原始信号,其信噪比提高了将近19倍。

基于近红外光谱结合机器学习算法检测食用明胶品种溯源的研究

采用近红外光谱结合机器学习方法,对5种不同来源的食用明胶进行鉴别。利用Savitzky-Golay平滑去噪、多元散射校正和最大最小归一化等方法对原始光谱数据进行预处理。将预处理的光谱数据划分为训练集和验证集,分别采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立识别模型。结果表明,SVM模型、RF模型和BPNN模型的总体准确率均高达97%以上,其中BPNN模型的准确率为100%,明显优于其他2种模型,能够实现5种不同来源食用明胶的完全识别,而且其运算速度最短,更适用于明胶品种的溯源。

介电特性土壤水分测定方法研究进展

介电特性被证明是研究土壤水分测定最有价值的参数,因为介电特性与土壤水分有着非凡的联系。电容传感器、时域反射仪(TDR)、频域反射仪(FDR)、中子法、电阻和电导率都能提供解释土壤含水量的介电特性谱。然而,由于不同土壤类型土壤介电特性的复杂性,在不同尺度上实现土壤水分高精度测定,仍然面临巨大挑战。本文综述了介电特性在土壤水分快速测定中的地位和几种典型介电特性土壤水分测定方法的研究进展,分析了介电特性土壤水分快速测定方法所涉及的难点,提出了消除土壤类型等影响介电特性土壤水分测定的差分解释法新思路,并对介电特性土壤水分测量技术发展进行了总结,指出了未来的研究方向。

基于可调谐半导体激光吸收光谱技术的纳米孔陶瓷光程增强特性研究

基于多孔散射介质具有独特的光程增强特性,纳米孔陶瓷材料可以作为一种潜在的微型气体吸收室,应用于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)气体传感中。为了探索纳米孔陶瓷介质自身物理参数对光程增强特性的影响,采用TDLAS技术开展了纳米孔陶瓷中氧气的吸收光谱测量实验,并研究了陶瓷介质厚度和孔隙率对光程增强系数的影响。实验结果表明,厚度和孔隙率与有效光程增强系数都是正相关的,其中厚度与有效光程增强系数成正比,孔隙率与有效光程增强系数呈指数规律变化,该研究结果为陶瓷介质光程增强机理研究提供了实验依据。因此,优化陶瓷材料的物理参数可以提高其光程增强系数,进而设计一种适用于TDLAS现场检测应用的纳米孔陶瓷微型气室。

水滴在超疏水植物叶片上的沉积方法和机理研究进展

自然界中有很多超疏水植物叶片,水滴撞击在这些表面时极易产生溅射和反弹,造成农用化学品喷雾施药时药物的大量损失,利用率低下,从而重复喷洒施药.农用化学品过度使用将造成食品安全、农药残留、水资源浪费及环境生态污染等问题.因此,增加水滴在超疏水植物叶片表面的沉积效率对提高农药利用率尤为重要.本文从分析水滴在超疏水表面的撞击动力学特征开始,结合添加助剂后液滴的物理化学性质,系统阐述了水滴在超疏水植物叶片上的沉积方法和机理,并提出筛选助剂和研究机理不仅要考虑助剂性质还要结合基底结构、撞击动力学特征等因素,而且还要考虑单水滴尺寸大小、基底运动和弹性及环境因素等对沉积的影响.本文对农药喷洒及生物医学、机械工程、涂料喷涂和油墨打印等领域均有指导意义和应用价值.

粮库粮情智能监测系统的设计与实现

设计了一种基于嵌入式ARM9的低成本传感平台的粮库粮情智能监测系统,实现储粮温度、湿度和CO2等参数实时采集。采用格拉布斯算法处理剔除区域采样中的粗大误差,然后通过加权融合获得储粮安全数据信息,运用BP神经网络算法对数据进行训练和预测,建立了储粮安全级别霉变模型。研究结果表明,粮库内外气体环境差值作为粮情判定因子,系统预测的最大绝对误差为0.02,最大相对误差为5.56%,有效地降低了外界环境对粮情判定带来的影响。

离子选择电极阵列测定土壤中硝态氮

土壤硝态氮反映土壤短期氮素供应水平,实时了解土壤硝态氮的含量为精准农业和农业面源污染防控提供支撑,因此,在线实时检测土壤硝态氮方法突破就显得十分迫切。土壤硝态氮中的硝酸根离子在土壤中的高水溶性和流动性为全固态硝酸根离子选择电极高敏感检测土壤中硝态氮提供了条件,固态硝态氮离子选择电极的离子选择膜反应硝酸根离子在被测溶液中的浓度。采用全固态硝酸根离子选择电极ELIT NO_(3)^(-),且与温度电极和pH电极融合组成电极阵列对土壤饱和溶液中的硝酸根离子进行检测。设计了高输入阻抗运算放大电路对电极信号进行采集,并通过微处理控制蠕动泵完成土壤硝态氮待测溶液连续流动测定及实时传输结果。实验结果表明,电极响应时间≤15 s,斜率-51.63 mV/decade,线性范围10^(-5)~10^(-2.2) mol/L,最低检测限10^(-5.23) mol/L。相对标准差在0.78%~4.5%,加标回收率均在90.0%~110%。与紫外可见分光光度法测试结果相比,相关系数(R^(2))为0.9952,为土壤硝态氮在现场检测奠定技术基础。

微流池多光程土壤有效态氮磷测定方法研究

农业面源氮磷污染是当前地表水体污染主要来源,而土壤有效态氮磷测试大都依赖于流动分析仪在实验室完成,无法满足个性化土壤有效态氮磷现场测定需求。建立了一种微流池多光程的土壤有效态氮磷测定技术,通过柔性化参数设置,实现不同土壤有效态氮磷测试规范和现场测试。以广东省韶关市农业科学研究所和北京市农林科学院提供的26个样品为例进行有效态铵态氮、硝态氮和磷测定验证。实验结果表明,微流池多光程土壤有效态氮磷测定方法中有效态铵态氮、硝态氮和磷的检出限(LOD)分别为0.0086、0.0094和0.0078 mg/L,相对标准偏差(RSD)分别为0.80%、5.7%和0.90%,加标回收率在92.0%~103%,平均单样品测试时间6 min。测试过程自动化,极大地提升了土壤有效态氮磷测定效率和测试结果准确性,为农业面源污染防治提供技术支撑。

利用表面增强拉曼光谱定量检测植物激素脱落酸

植物激素脱落酸(Abscisic Acid,ABA)在调控植物生长和发育方面具有重要作用。然而,ABA在植物组织中含量较低,迫切需要快速灵敏的检测方法。本研究建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)检测的ABA快速、定量检测方法。ABA适配体修饰的纳米金颗粒兼具SERS信号增强和选择性识别等特点,实现了复杂植物样品基质中痕量ABA的快速、灵敏检测。当ABA分子出现时,适配体将与ABA分子特异性结合,结合后的适配体折叠成G-四聚体结构,将ABA分子包裹在四聚体结构内,拉近ABA分子与金纳米颗粒之间的距离,获得增强并稳定的ABA分子SERS信号。在适配体浓度优化的条件下,该方法检测限为0.1μmol/L,线性相关系数R2=0.9855,重复性相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)≤6.71%,且SERS增强基底的稳定性良好(>6个月)。特别是,该方法用于小麦叶片中ABA的检测,检测结果与酶联免疫吸附剂测定(Enzyme Linked Immunosorbent Assay,ELISA)具有良好的吻合度(相对误差≤9.13%)。该研究为植物激素快速检测提供了有效的解决方案。

光纤表面等离子体共振生物传感器检测植物激素脱落酸的研究

设计了一种基于纳米颗粒的光纤表面等离子体共振传感器,该传感器由包裹金膜的光纤和金纳米颗粒组成,纳米耦联金膜后形成纳米量级的局域结构,位于纳米颗粒极化方向的电场强度明显增强,并对外界环境折射率的变化敏感。论文以塑料包层光纤为基底对传感器结构进行了验证,通过将去包层的光纤表面巯基化,游离态的金纳米粒子很容易自组装在光纤表面上,形成表面等离子共振传感器纳米涂层,粒径为10 nm的金颗粒在0~5 mmol·L-1浓度变化中,传感器光谱共振峰移动10 nm,传感器对折射率变化的平均灵敏度在2000 nm·RIU-1。将传感器用于植物激素脱落酸的浓度检测,试验结果表明,使用核酸适配体功能化的金纳米粒子后,低浓度的植物激素脱落酸分子可以特异性地结合核酸适配体,共振峰位置在0.1~1.6μmol·L-1的浓度变化中移动了3nm,分辨率为0.535μmol·nm-1。这种纳米颗粒光纤表面等离子共振传感方式具有制备方法简单和灵敏度高的特点,可以在其他生物小分子的微量检测中发挥作用。

作物养分管理集成系统研究

为了解决作物不同生长阶段养分需求,维持土壤养分供给与作物吸收之间的平衡,从而有效地提高作物产量和品质,提出了作物养分管理集成系统。该系统包括土壤速效氮磷钾养分吸光度检测技术、作物养分反射光谱检测技术和激光诱导击穿光谱养分检测技术,它能够快速检测作物播种前和生长发育过程中土壤养分状况以及作物植株养分丰缺状况。结果表明,作物养分管理集成系统中土壤速效氮磷钾吸光度法测量结果与碱解扩散法测量土壤速效氮,钼锑抗比色法测量土壤速效磷和火焰光度法测量土壤速效钾的相关系数分别为0.888 2、0.908 4和0.847 4;水稻叶反射光谱与土壤作物分析仪SPAD(Soil-plant analysis development,SPAD)测试值相比,相关性系数为0.901 6;激光诱导击穿光谱获得的土壤钾谱线强度与火焰光度法钾测试结果相关系数为0.808 5。应用"3414"试验方案研究了玉米氮磷钾养分丰缺指标,建立了土壤养分和目标产量之间的关系式,为作物养分管理提出了一种解决方案。

低振动敏感性的法布里-珀罗腔设计

铝离子光钟跃迁谱线的自然线宽为8 mHz,因此,需要用线宽为1 Hz左右的激光探测光钟跃迁谱线。半导体激光器的线宽为500 kHz,长期漂移量为90 MHz/h,为了满足铝离子光谱探测的要求,将激光频率稳定在法布里-珀罗(F-P)腔上。振动噪声为F-P腔的主要噪声之一,为了降低F-P腔的振动敏感性,理论分析了激光频率稳定的F-P腔振动敏感性。通过有限元方法模拟分析了F-P腔的弹性形变与其形状和支撑位置的关系,设计了激光波长为534 nm时激光振动敏感性为0.53 kHz/(m?s^(2))的F-P腔,为实现低振动噪声激光提供了理论依据,在原子钟和精密谱测量领域具有重要的应用价值。