[目的]基于太赫兹时域光谱技术,对水体中汞(Hg)、镉(Cd)、铜(Cu)3种重金属进行检测,旨在太赫兹光谱范围内找出3种重金属的特征频率点,同时为构建水体中3种重金属类别和浓度识别以及含量的预测模型提供方法借鉴。[方法]分别配置不同浓度的Hg、Cd、Cu重金属溶液,用太赫兹光谱衰减反射模式采集样品的时域数据,通过离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)、标准正态变换(standard normal transformation, SNV)与二阶导数(second derivative, SD)去噪,主成分分析(principal component analysis, PCA)、多维度缩放(multiple dimension scaling, MDS)与线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)降维,再通过随机森林(random forest, RF)、k邻近算法(k-nearest neighbor, KNN)和概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)进行重金属类别与浓度的检测建模,最后采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)与反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)进行浓度预测建模。[结果]一定浓度范围内Hg和Cd溶液的吸收系数谱分别在1.7 THz与1.2 THz处有明显吸收峰变化,未发现Cu溶液吸收系数谱随浓度改变的规律。PNN与KNN模型可对3种重金属水体进行准确检测,构建的PCA-PNN模型可分别对Hg、Cd和Cu溶液进行浓度识别,准确率分别为99.45%、95.93%和99.25%。构建的DCT-LDA-BPNN模型可用于溶液中的Hg、Cd和Cu这3种重金属含量预测,决定系数分别为0.996、0.986和0.999,均方误差分别为0.008、0.026和2.164。[结论]本试验证明太赫兹光谱对不同浓度的Hg、Cd、Cu溶液有较好的定性与定量分析能力,能为水体重金属检测提供重要参考。

将太赫兹时域光谱系统应用于本科实验教学,使学生熟悉太赫兹时域光谱系统的使用,提高学生的动手实践能力,激发学生的科研兴趣。通过前沿科研仪器设备与本科实验教学的结合,推动研究型和创新型人才的培养。

基于差分脉冲伏安法和线性扫描伏安法检测重金属原理,结合LabVIEW虚拟仪器技术,自主开发了重金属在线检测系统。该系统主要由电化学检测系统、溶液搅拌系统、自动滴加系统、清洗系统以及LabVIEW应用软件操作系统5部分组成。使用步进电机控制搅拌系统确保溶液搅拌速度的稳定性,其一致性结果要高于普通磁力搅拌器;用注射泵向电解池内滴加缓冲液和标准液。对样品镉离子检验中,相关系数达到了0.9998,结果满足现场检验的稳定性和准确性的要求。该系统操作界面简单、自动化程度高,适用于低成本的现场检测与数据分析。

运用植物修复(phytoremediation)技术,选取金鱼藻(Ceratophyllum demersum L.)、伊乐藻(Elodea nuttallii)、苦草(Vallisnerianatans)3种沉水植物,比较研究不同pH与镉浓度对它们生长及去除镉效果的影响。结果表明,3种沉水植物均能耐受一定浓度范围的镉污染,并能不同程度地去除水体中的镉;在实验对照组中,金鱼藻与伊乐藻在pH为8.5、镉浓度为15μg/L的溶液中,去除镉的能力最强,苦草在pH为7.5、镉浓度为10μg/L的溶液中,去除镉的能力最强。在沉水植物活体中,伊乐藻对水体镉的抗性和去除率最大(达92%),金鱼藻次之(达90...

近年来,随着我国工农业的高速发展,尤其是无节制的矿藏开采、"三废"排放、汽车尾气以及农业化学投入品的滥用,重金属污染已成为我国当前最严重的环境污染问题之一,因此土壤重金属监测工作显得尤为重要。但是,目前的土壤重金属检测标准方法仍以实验室确证性分析为主,无法用于土壤重金属的现场、快速分析,从而难以从源头上及时、有效地对土壤重金属污染进行监测和预防,开发重金属快速检测设备和技术势在必行。从土壤样品的基质特点来看,固体进样分析是最可行的技术方案,主要包括电热蒸发(ETV)原子光谱、X射线荧光光谱(XRF)、激光烧蚀(LA)、激光诱导击穿光谱(LIBS)、X射线吸收光谱(XAS)、中子活化(INAA)等。上述固体进样分析技术均无需样品消解处理,高效、快捷,但是部分技术的检出能力和稳定性尚难以满足土壤质量标准的全部要求,如XRF、LA、LIBS,还有部分技术难以实现现场化,如LA、XAS、INAA等。因此,基于电热蒸发(ETV)固体进样的原子光谱分析技术在分析灵敏度、稳定性和小型化方面具有特殊的优势。ETV是利用电加热将样品中的待测元素以气溶胶的形式导入原子化器或激发源的技术,可实现土壤中常见重金属元素的快速、高效导入,技术简单、通用性强,适用于原子吸收、原子荧光、原子发射、无机质谱等多种检测系统。ETV常采用碳、金属、石英等材料,如石墨管、多孔碳管、钨丝、铼丝、石英管,其中利用高熔点金属的电磁感应电热蒸发技术具有无冷点、升/降温速度快、易于小型化的优势。但是,土壤样品基质复杂,基体干扰一直是困扰ETV技术应用的核心瓶颈问题。新型的气相富集(GPE)、介质阻挡放电(DBD)、基体改进及背景校正等技术,有望实现土壤基体干扰的有效消除。特别是GPE技术,在特异性捕获消除基体干扰的同时,还可以通过预富集提高仪器的分析灵敏度。通过上述技术的集成与创新,可以有效解决固体进样的分析灵敏度和基体干扰问题,这将为土壤重金属速测技术的研发提供新的思路,从而为土壤环境监测与治理工作提供有效的技术支撑。

通过对鳃、肝脏、肾脏、心脏、背肌、腹肌和尾肌等器官与肌肉中6种重金属(Pb、Cd、Cu、Cr、As和Hg)的调查,分析了百花湖野生鲢和鲤体内重金属含量水平、分布特征及其与水体重金属之间的相关性。在所测4种器官和3处肌肉组织中,鲢和鲤体内重金属平均含量由高到低的顺序为Cu>Pb>Cr>Cd>As>Hg;在鲢和鲤各器官中,Cr和Cu表现出较强的相关性,其相关系数分别为r=0.878(P<0.05);以6种重金属为依托的鱼体器官自身之间的相关性较强,但各器官与沉积物和水质中重金属平均含量之间的相关...

【目的】探讨巯基改性玉米秸秆粉对水体重金属离子的吸附性能,为农业秸秆的资源化利用及污水治理提供理论依据。【方法】以化学改性的方法,制备出吸附剂巯基改性玉米秸秆粉,并以未改性的玉米秸秆粉为对照,通过批试验探讨巯基改性玉米秸秆粉对水溶液中重金属离子(Zn2+、Cd2+、Cu2+、Ni 2+、Pb2+和Hg2+)的吸附性能。【结果】改性玉米秸秆中含有9.8g/kg的巯基。未改性玉米秸秆粉对水体重金属离子的吸附率不足5%,而经巯基改性后可达97%以上。巯基改性玉米秸秆粉在pH 5～7时对Hg2+的吸附量达到稳定,对水体中除Pb2+以外的其余重金属离子吸附能力达到最大时的pH为6～9。随着重金属离子质量...

传统毫米波安检雷达成像基于点目标假设而忽略了散射的影响,但随着频率提升至太赫兹(THz)频段,目标表面应视为粗糙而须考虑散射的影响。该文采用微扰法(SPM)求解粗糙表面的后向散射系数,在传统安检雷达成像模型的基础上模拟了不同粗糙度下的成像结果。通过与Lambert表面和理想镜反射表面的模拟成像结果对比,分析了粗糙度和频率等散射关键参数对太赫兹成像结果的影响。结果表明:在太赫兹安检雷达成像场景下,材料表面后向散射角越宽,成像质量越好;后向散射特性曲线的角宽度和形状共同影响成像分辨率和峰值旁瓣比;提高电磁波频率有利于粗糙表面成像。

为使学生能了解国内外科技研究热点,并改进相对陈旧的实验内容,以最新研究内容为基础,为学生开设了基于光声光谱的微量气体检测实验。介绍了实验原理、实验系统总体设计方案以及关键实验模块的设计与实现,取得了预期的结果。

随着工业化的不断推进，土壤重金属污染情况十分严重。重金属污染对于环境保护，人类安全都有很大的影响。砷作为一种毒性很强的重金属元素，对其进行反演研究，这对环境保护有着重要意义。传统的土壤重金属含量检测方法多为繁杂的实验室化学处理方法，耗费大量时间且成本高昂。为研发一种快速、准确检测土壤砷含量的方法，首先在可见光-近红外光波段获得原始反射光谱，使用三波段光谱指数分析波段间的相互作用，利用相关系数法获得最优的光谱参数组合，从而提取优质光谱特征。双隐含层极限学习机（TELM）是一种前馈神经网络模型。TELM在单隐含层极限学习机的基础上引入了新的隐含层和学习机制，有较高的性能。但是由于TELM第一隐含层参数是随机获得的，容易导致模型的不稳定，利用粒子群优化（PSO）算法对该层参数进行寻优。PSO是一种经典的智能优化算法，具有很强的全局搜索能力。针对PSO容易陷入局部最优点的缺点，引入新的交叉策略，通过该交叉策略，可以帮助其摆脱局部最优，并提出基于三波段光谱指数和交叉粒子群算法的双隐含层极限学习机混合模型（TPC-TELM）。为验证模型的有效性，将其与多个机器学习模型（如单层极限学习机和TELM等）进行对比，并引入均方根误差（RMSE）和皮尔逊相关系数（r）作为性能指标来衡量模型的性能。结果表明：利用三波段光谱指数可以帮助提取优质光谱特征，通过引入交叉策略，增强模型的探索能力。相对于其他几个机器学习模型，TPC-TELM模型的RMSE最小，为0.680 9,r值最大，为0.865 6，说明所提出模型的优越性和有效性。

通过采集鄱阳湖入长江口流域地表和地下水体，并对水体中重金属空间分布特征和来源进行分析，评价了水体重金属对人体健康风险。研究区水体主要阳离子为Ca~(2+),主要阴离子为HCO_3~-、SO_4~(2-),地下水水化学成分的主要成因为水岩相互作用。地表水重金属平均浓度高低顺序为Cr>Fe>Zn>Pb>Cu>Mn, Cr浓度变化幅度最大，Cr与Fe在地表水中重金属总浓度中的贡献率最大，分别为54.36%和19.50%。地下水重金属平均浓度高低顺序为Mn>Fe>Cr>Zn>Pb>Cu。研究区重金属污染可能来源于研究区周围冶炼厂排污废水和城市工业排放的污废水。地表水体和地下水体中，Cr对人体健康的风险均最高。地表水体中Cr对儿童的HQ_(der)、HI>1,Pb次之。地下水体中，Cr对人体的HQ_(der)、HI>1,Mn次之。研究为鄱阳湖流域地下水资源保护与饮用水水安全提供科学依据。

苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．

为提高全蛋粉掺假检测的准确度和检测效果，应用近红外光谱技术对全蛋粉掺假进行定性判别并对掺假含量进行定量分析。分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数、二阶导数等6种不同预处理方法，对原始光谱数据进行预处理，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）及CARS-SPA结合算法对光谱数据进行特征波长筛选，建立集成学习（ensemble learning,EL）模型对掺假蛋粉进行定性判别，建立偏最小二乘模型（PLSR）对掺假含量进行定量分析。结果显示：在对掺假蛋粉进行定性判别方面，一阶导数为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果最佳，EL模型对掺假蛋粉样本总体判别准确率达到98.18%，对各类掺假蛋粉样品的判别准确率在97.78%以上。在对掺假蛋粉含量进行定量分析方面，多元散射校正为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果更佳，对一组分掺假、二组分掺假、三组分掺假和所有掺假样本的PLSR浓度预测模型的预测集相关系数（Rp）分别为0.958 5、0.931 2、0.945 6和0.955 8，均方根误差（RMSEP）分别为4.689 1、5.813 4、4.604 1和3.802 9。研究结果表明，近红外光谱技术可用于蛋粉掺假检测，为监管机构检测蛋粉掺假提供参考。

【目的】明确可见光和近红外光谱快速无污染检测猪肉颜色的可行性。【方法】采用漫反射光纤探头测定真空包装猪肉的光谱,用国际发光照明协会(CIE)规定的亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)、色相和饱和度对猪肉颜色进行评价。【结果】测得任意厚度真空包装猪肉的可见光谱和近红外光谱,经二阶微分处理,用偏最小二乘法进行回归分析后,所有肉色的相关系数均大于0.83,且预测值与测定值之间无显著差异。【结论】用漫反射光纤探头的可见光和近红外光谱可以预测猪肉肉色,且精度较高。利用可见光和近红外光谱可以实现猪肉颜色的快速无污染检测。

分析上海世博园区水体底泥中Hg、Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、As、Se等重金属(类金属)含量,结果表明,Hg为(0.35±0.17)mg/kg,Cu为(65.86±11.33)mg/kg,Zn为(190.9±28.9)mg/kg,Cd为(0.3585±0.0611)mg/kg,Pb为(32.50±11.04)mg/kg,Cr为(180.7±68.5)mg/kg,As为(10.8±5.5)mg/kg,Se