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光譜技術(shù)論文大全11篇

時間:2023-03-30 11:28:27

緒論:寫作既是個人情感的抒發(fā),也是對學(xué)術(shù)真理的探索,歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇光譜技術(shù)論文范文,希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

光譜技術(shù)論文

篇(1)

主管單位:中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會

主辦單位:中國光學(xué)學(xué)會

出版周期:月刊

出版地址:北京市

種:中文

本:大16開

國際刊號:1000-0593

國內(nèi)刊號:11-2200/O4

郵發(fā)代號:82-68

發(fā)行范圍:國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行

創(chuàng)刊時間:1981

期刊收錄:

CA 化學(xué)文摘(美)(2009)

SA 科學(xué)文摘(英)(2009)

SCI 科學(xué)引文索引(美)(2009)

CBST 科學(xué)技術(shù)文獻速報(日)(2009)

Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)

EI 工程索引(美)(2009)

中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(CSCD―2008)

核心期刊:

中文核心期刊(2008)

中文核心期刊(2004)

中文核心期刊(2000)

中文核心期刊(1996)

中文核心期刊(1992)

期刊榮譽:

聯(lián)系方式

篇(2)

潛心研究打基礎(chǔ)

創(chuàng)新性研究的突破性進展源于長期基礎(chǔ)研究的科學(xué)積累。1974年從工作了三年的無線電系被調(diào)回化學(xué)系分析站的吳瑾光因感興趣而主動選擇管理紅外光譜儀。當(dāng)時的分析站面向社會,為其他科研和工業(yè)生產(chǎn)單位提供技術(shù)支持,很多有技術(shù)疑難的單位經(jīng)常到北大尋求幫助。

75年前后,公路研究所試圖由炒瀝青鋪路改為先進的乳化瀝青;不用加熱又省原料的常溫鋪路。由展覽會得到了國外的兩個黑白溶液樣品,想要解析乳化瀝青的成份與原理。公路所找了很多單位,都無法解決。后來就找到了吳這兒來。她欣然接受了這項任務(wù),回家后和徐端夫一起討論研究方案。她先查了文獻研究了國際動態(tài),然后用自已做的色譜柱去分離,接著用紅外光譜檢測,再研究了表面活性劑的紅外圖譜,終于解決了這個問題。最后,便和公路所的研究人員確定了乳化瀝青的制造方案,在大連建產(chǎn)生產(chǎn)適用我國的表面活性劑,實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化,在5個省進行了乳化瀝青實驗鋪路。后該成果發(fā)展成國家大項目。

幾乎同時,北醫(yī)三院的周孝思主任來找北大化學(xué)系解決膽結(jié)石問題。膽石主要有膽固醇結(jié)石與色素型結(jié)石。色素結(jié)石難溶且食物脂肪低易患。此癥中國非常多,死亡率非常高,僅次于癌癥;歐美這種結(jié)石病人少見有關(guān)很少,不了解其成分與形成機理。后來,周主任就來找了吳瑾光教授。吳認為紅外光譜有可能提供一條突破口,于是就接下來了這項科研任務(wù)。徐端夫院士也很感興趣并參加合作,他們應(yīng)用配位化學(xué)的方法把90%以上的成分提取了出來,并對結(jié)石主要成分進行紅外研究和凝膠電泳鑒定。該成果后來在中華醫(yī)這會外科學(xué)會上做了報告,產(chǎn)生了很大的學(xué)術(shù)影響。在這工作的基礎(chǔ)上,該課題組又做了多年的結(jié)石研究,對結(jié)石成因提出新見解取得了一系列成果。在國內(nèi)多次得獎并獲得美國優(yōu)秀科研獎。

無創(chuàng)腫瘤診斷

后來,周醫(yī)生去美國賓西法尼亞大學(xué)跟其內(nèi)科主任S教授進修。周醫(yī)生向S教授介紹了與吳合作用紅外研究膽石的成果,S教授非常驚奇,他想做的工作中國竟已做成了,他是一位對紅外光譜有一定造詣的醫(yī)學(xué)博士。便邀請吳進行合作研究。吳赴美進行科研合作三個月,在國際會議上發(fā)表了幾篇論文。當(dāng)年年底,S教授就訪問中國,要求與吳科研組建立長期的合作。

90年代,當(dāng)腫瘤成為人類社會共同關(guān)注的醫(yī)學(xué)難題。已有的各種診斷方法都滿足不了手術(shù)治療的需求,非常迫切需要發(fā)明一種更快捷,更有效的檢測新方法。于是,由吳瑾光教授牽頭,把研究方向發(fā)展至腫瘤研究。

因為紅外光譜是分子結(jié)構(gòu)變化的靈敏探針,因此從分子結(jié)構(gòu)變化的角度入手,用紅外法研究細胞的分子結(jié)構(gòu)變化來檢測腫瘤。文獻常通用切片和勻漿法等破壞樣品方式制樣。他們突破常規(guī)的思維發(fā)展了一些新的檢測方法,從而做到了在不破壞樣品的前提下直接對腫瘤組織進行檢測。并與醫(yī)院合作,首先對凍存腫瘤樣品進行檢測,然后又設(shè)計改造了紅外光譜儀,使之穩(wěn)定可搬到了手術(shù)室外,對手術(shù)后新鮮腫瘤組織測定,建立了幾萬張規(guī)模的紅外光譜圖庫,較為系統(tǒng)地研究了10多種腫瘤的光譜特征,觀察到良性和惡性腫瘤的差別規(guī)律性。并進而用紅外光纖做原位在體腫瘤檢測。

在歸納比較總結(jié)這些實際數(shù)據(jù)的前提下,課題組從化學(xué)原理上反復(fù)論證紅外光譜檢測腫瘤的新方法的科學(xué)依據(jù),并把檢測結(jié)果與金標準病理結(jié)果相比較,嚴格論證;證明了該方向的實用性與高效性。

2004年6月,由北京大學(xué)化學(xué)院吳瑾光教授聯(lián)合北醫(yī)三院、北大口腔醫(yī)院、中科院化學(xué)所徐端夫院士課題組、北京第二光學(xué)儀器廠和西安交大第一醫(yī)院等共同完成的“腫瘤臨床診斷的紅外光譜新方法”的科研項目的成果由北京市科委主持通過了鑒定。

該項目率先提出了一種可用于腫瘤診斷和臨床醫(yī)療應(yīng)用的紅外光譜腫瘤檢測的新方法,它可在3-5分鐘快速準確地判斷腫瘤,實現(xiàn)了對腫瘤的在體、原位、實時檢測,可為外科醫(yī)生選擇手術(shù)方案提供快速診斷報告,對手術(shù)治療過程很有幫助。紅外檢測結(jié)果與病理診斷金一標準比較對照,兩者符合率達90%以上,該成果具有原創(chuàng)性并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。

三腺腫瘤診斷及現(xiàn)狀

在和醫(yī)院的合作中,口腔醫(yī)院提出了新的要求:由于腮腺部位神經(jīng)比較多,如手術(shù)中傷了神經(jīng),可能使臉部變形,比較麻煩。希望能做到腮腺腫瘤的無創(chuàng),預(yù)先診斷,以提供足夠的做手術(shù)方案的準備時間。

在一次偶然的機會中,吳發(fā)現(xiàn)從腺體表面皮膚,用中紅外光纖光譜能準確檢測出乳腺增生、良性腫塊和癌變等不同程度病變。后來試著把該技術(shù)轉(zhuǎn)移到腮腺的診斷,結(jié)果證明了從腮腺表面皮膚反映的光譜變化也完全能觀察到該腺體病變的情況。目前,這一新技術(shù)已能實現(xiàn)對腮腺、乳腺、甲狀腺三種腺體的診斷。這種無創(chuàng)、無痛苦、快速、便捷的檢測方法具有比較明顯好的應(yīng)用前景。目前,課題組已申請并獲得了該技術(shù)的中國和美國專利。

該方法所用的中紅外光纖是其中的關(guān)鍵技術(shù)。原來使用的是美國Spectech出產(chǎn)的中紅外光纖,這種光纖價格昂貴,易損壞,并且該項公司已停產(chǎn),而且國際上也找不到適用的中紅外光纖。課題組張元福教授經(jīng)過幾年的努力,現(xiàn)已研制成新的性能優(yōu)異的中紅外光纖,這種光纖耐用而不易損壞,且價格遠比國外進口光纖低,最近已經(jīng)在北大第三醫(yī)院投入臨床使用。至此,該課題組已經(jīng)完全掌握了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的整套體表無創(chuàng)診斷三種重要腺體良惡腫瘤的技術(shù)。

篇(3)

以往的血糖檢測研究多集中于長波近紅外(1 100~2 500 nm)[27],其主要原因是在這些區(qū)域,含有葡萄糖的甲基CH對稱伸縮振動和 OH伸縮振動的一級、二級倍頻,具有較強的葡萄糖特征吸收信號。然而這些區(qū)域內(nèi)水分子也會產(chǎn)生較強的吸收信號,在此干擾條件下使得在長波近紅外內(nèi)實現(xiàn)血糖的無損檢測幾乎是不可行的。本文則關(guān)注短波近紅外(700~1 100 nm)的檢測分析。在短波近紅外處,人體骨骼、肌肉、脂肪、皮膚等的吸收系數(shù)很小,該波段被譽為人體“光學(xué)治療窗”[8],處于該窗口的光學(xué)波段可以更有效地攜帶人體內(nèi)部的信息。而且短波近紅外包含了葡萄糖的甲基CH對稱伸縮振動的三倍頻和OH伸縮振動的三倍頻[9],具有檢測的可能性。長波近紅外區(qū)域制作成快速并行檢測所需的陣列檢測器,價格較為昂貴,且檢測時間較長。

相比較,短波近紅外光譜區(qū)域可以使用成本較低的Si基光敏元件,硅陣列檢測器CCD的技術(shù)也已成熟,可以大幅度提高檢測速度,有利于實現(xiàn)檢測設(shè)備[第一論文 網(wǎng) dylw.net]的小型化和低成本。本文對短波近紅外波段用于血液樣本中葡萄糖濃度的定量檢測的可行性進行探索。與長波近紅外相比,短波近紅外是更高倍頻(或合頻)的振動吸收,譜峰更寬,光譜重疊的情況會更嚴重。為了充分提取光譜信息,需要研究有效可靠的定量校正方法。本文在640~1 100 nm范圍內(nèi)測量血清短波近紅外光譜,采用間隔偏最小二乘法(interval partial least squares,IPLS)和移動窗口偏最小二乘法(moving window partial least squares,MWPLS)分析了吸光度與血清中葡萄糖濃度之間的量化關(guān)系。

1原理及方法

偏最小二乘法(partial least squares,PLS)是一種較為常用的近紅外光譜數(shù)據(jù)處理方法[10],主要用于線型模型的建立。為了更有效利用光譜信息,選擇血糖光譜信息最為豐富的波段進行建模,文章采用IPLS和MWPLS技術(shù),其主要原理和步驟如下:

IPLS:

(1)將整個光譜分割成若干個波段,對每個波段進行偏最小二乘分析,根據(jù)交叉驗證均方差(root mean square error of cross validation,RMSECV),從中找出最佳主成份數(shù);

(2)改變光譜分割的波段數(shù)目,按照(1)中的過程分析;(3)對比(2)中不同波段數(shù)時所得到的結(jié)果,最終找出最適宜建模的光譜區(qū)間。

MWPLS:

選取一個寬度為w的光譜窗口,從整個光譜(假設(shè)有n個波長點)的第一個波長點開始依次向右移動一個波長點直至最后,設(shè)置一最大主成分數(shù),對每個子波長區(qū)分別建立偏最小二乘法PLS 模型,分別得到不同主成分數(shù)里對應(yīng)PLS 模型的預(yù)測誤差(root mean square error of prediction,RMSEP),從而找出含有用信息的一個或幾個波長區(qū)。然后利用這些波長區(qū)建立PLS模型。

文章采用IPLS和MWPLS對血清樣品的短波近紅外光譜進行數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化時,模型最終的預(yù)測能力通過相關(guān)系數(shù)R,預(yù)測均方差RMSEP,偏差Bias的值來檢驗,其中RMSEP和Bias的定義如下:RMSEP=1Ip∑Ipi=1(y^i-yi)2(1)

Bias=1Ip∑Ipi=1(y^i-yi)(2)其中y^i表示樣本的預(yù)測值,yi表示樣本的實測值,Ip表示檢驗的樣本數(shù)。2數(shù)據(jù)測量及模型建立

2.1數(shù)據(jù)測量對13名志愿者在午飯后3h各抽取靜脈血約5 mL,為了擴大樣本血糖范圍,每名志愿者第一次抽血后口服葡萄糖50 g,30 min后再次抽血。每個樣品取少量全血用血糖儀測量其血糖值作為參考值,血糖濃度范圍4.9~8.3 mmol/L,剩余血樣經(jīng)分離得到血清約2.5 mL。使用UV1900紫外可見分光光度計室溫下測定樣品的吸收光譜,帶寬1 nm,測量波長范圍640~1 100 nm,采用10 mm光程的石英比色皿,以空氣作參比,測量其吸光度。樣品中,血清的提取及血清中葡萄糖濃度參考值由上海交通大學(xué)校醫(yī)院采用血糖儀測量后提供。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理為了避免除血糖濃度以外的因素對血清樣本光譜的干擾,根據(jù)馬氏距離采用最小半球體積法(smallest halfvolume,SHV)[第一論文 網(wǎng) dylw.net][11]對樣本中的奇異樣品進行篩選,結(jié)果如圖1所示。由圖1可以發(fā)現(xiàn)標記1的樣品其馬氏距離明顯高于其它樣品,經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)是由于該血清較其它樣品混濁,呈乳濁液狀,而乳濁液在光譜檢測時,由于溶液中顆粒的存在容易導(dǎo)致光線通過樣品池時產(chǎn)生散射,因此建立模型時將樣品1剔除較好。將奇異光譜剔除后,為了去除高頻噪聲,基線漂移等影響,對剩余的樣品在640~1 100 nm波段內(nèi)作基線校正,然后采用窗口寬度為10 nm,多項式次數(shù)為2的SavitzkyGolay平滑法對光譜作預(yù)處理[1213],處理后的血清光譜如圖2所示。

圖5可以看出,在915~1 065 nm這個波段建立PLS模型,當(dāng)主成分數(shù)為9時交叉驗證均方差RMSECV最小,因此選用這一譜段對血糖濃度進行回歸建模。用建立的模型對驗證集每一個樣品進行預(yù)測,其預(yù)測結(jié)果如圖6所示,相關(guān)系數(shù)R=0.982 2,預(yù)測均方差RMSEP=0.163 5 mmol/L,偏差Bias=-0.087 3 mmol/L。3結(jié)論本文主要研究了使用短波近紅外進行血糖濃度檢測的可行性。通過IPLS與MWPLS對640~1 100 nm血清光譜的數(shù)據(jù)建模,結(jié)果表明:(1)根據(jù)馬氏距離對樣品的光譜進行奇異樣品篩選,可以提高建模的準確性;(2)采用IPLS方法對全譜進行分析,能夠提取葡萄糖分子官能團對應(yīng)的近紅外特征譜段,從而有效提取光譜中有效信息建立較好的預(yù)測模型;(3)采用MWPLS的方法,能夠找出包含光譜有效信息的精確波長起止點,進一步優(yōu)化其預(yù)測模型。下一步的工作是將樣本濃度范圍擴大,從而使建立的模型適用范圍更廣泛,并提高血糖定量分析的準確性。本文的研究結(jié)果將為進一步發(fā)展短波近紅外的無損血糖檢測技術(shù)提供基礎(chǔ)。

參考文獻:

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[4]劉娟,王尚奇,簡水生.血糖濃度檢測技術(shù)的最新進展[J].激光生物學(xué)報,2005,14(5):393-396.

[5]李剛,劉玉良,林凌,等.采用多光程長建模方法檢測血液成分含量[J].分析化學(xué),2007,35(10):1495-1498.

[6]張?zhí)m,張清悅,南群,等.中紅外光譜法在無創(chuàng)血糖檢測技術(shù)中的應(yīng)用[J].光學(xué)與光電技術(shù),2008,6(2):81-84.

[7]王云,徐可欣,常敏.近紅外光譜技術(shù)檢測牛奶中脂肪及蛋白質(zhì)含量校正模型的建立[J].光學(xué)儀器,2006,28(3):3-7.

[8]陳文亮,徐可欣,杜振輝,等.人體無創(chuàng)血糖檢測技術(shù)[J].儀器儀表學(xué)報,2003,24(4):258-264.

[9]陸婉珍,袁洪福,徐廣通,等.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)[M].北京:中國石化出版社,2001:18-19,148-149.

篇(4)

Vol.2,4th Edition

2009

Hardcover

ISBN 9783540749523

W 德姆特勒德著

自1960年第一臺激光器問世以來的近50年中,激光光譜學(xué)一直是研究領(lǐng)域的重點,并且在科學(xué)、醫(yī)藥以及技術(shù)的許多方面取得顯著進展,得到越來越多的應(yīng)用。激光光譜學(xué)的發(fā)展部份地得力于新的實驗技術(shù)。這些新技術(shù)的出現(xiàn),激發(fā)了激光在化學(xué)、生物、醫(yī)藥、大氣研究、材料科學(xué)、計量學(xué)、光通訊網(wǎng)絡(luò)以及許多其它工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

為了讓讀者了解這些新發(fā)展,新版書中增加了很多新內(nèi)容,譬如:外腔倍頻,穩(wěn)定的連續(xù)參量振蕩器,可調(diào)的窄帶紫外光源,更靈敏的檢測技術(shù),可調(diào)的飛秒或次飛秒激光器,原子或分子激發(fā)的控制,能與飛秒激光器同步的頻率梳,相干的物質(zhì)波,以及在化學(xué)分析、醫(yī)藥診斷、工程中更多的應(yīng)用實例。此外,對一些章節(jié)的內(nèi)容如非線性光譜學(xué)、離子阱、超短激光脈沖、以及激光光譜的新發(fā)展等作了較大改進和擴充。新增的50張插圖展示了最新的開發(fā)和研究結(jié)果。這些新內(nèi)容需要在第三版《激光光譜學(xué)》中增加很多頁面,因此著者決定將第四版的《激光光譜學(xué)》分為兩卷。第一卷主要論述激光光譜學(xué)的基礎(chǔ)。第二卷介紹了激光光譜學(xué)的各種實驗技術(shù)及應(yīng)用。新技術(shù)及新實驗裝置包括:用光梳直接測量光波的絕對頻率和脈沖;可見飛秒激光高次諧波的阿秒時間分辨率;飛秒非共線光參放大器,以及用它來高速測量激發(fā)分子的快速動態(tài)過程,它也是詳細研究一些重要過程如眼視網(wǎng)膜的視覺過程,或葉綠素分子中的光合成過程的基本工具。

本書共10章:1.激光的多普勒極限吸收光譜和熒光光譜;2.非線性光譜;3.激光喇曼光譜;4.分子束的激光光譜;5.光泵和雙共振技術(shù);6.時間分辨激光光譜;7.相干光譜;8.碰撞過程的激光光譜;9.激光光譜的新發(fā)展;10.激光光譜學(xué)的應(yīng)用。每一章的末尾有練習(xí)題。書的末尾有習(xí)題答案、參考文獻及主題索引。

著者任職于德國凱澤斯勞滕大學(xué)(Universitt Kaiserslautern)物理系。目前他的教學(xué)及研究的興趣包括:實驗物理學(xué),激光光譜,原子、分子和光子,分子物理學(xué)。他曾撰寫數(shù)十部著作。

本書填補了前沿研究論文與基本原理和基本實驗技術(shù)之間的空白。適合于想深入了解激光光譜學(xué)的物理學(xué)家及化學(xué)家閱讀;也可作為研究生的教科書。凡是學(xué)過原子物理、分子物理、電動力學(xué)和光學(xué)的學(xué)生都能閱讀本書。

劉克玲,退休研究員

篇(5)

主管單位:四川省科學(xué)與技術(shù)協(xié)會

主辦單位:中國物理學(xué)會;原子與分子物理專業(yè)委員會

出版周期:雙月刊

出版地址:四川省成都市

種:中文

本:大16開

國際刊號:1000-0364

國內(nèi)刊號:51-1199/O4

郵發(fā)代號:62-54

發(fā)行范圍:國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行

創(chuàng)刊時間:1984

期刊收錄:

CA 化學(xué)文摘(美)(2009)

CBST 科學(xué)技術(shù)文獻速報(日)(2009)

Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)

中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(CSCD―2008)

核心期刊:

中文核心期刊(2008)

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期刊榮譽:

Caj-cd規(guī)范獲獎期刊

聯(lián)系方式

期刊簡介

篇(6)

 

眾所周知,氧化鐵具有許多優(yōu)異的性能,在催化、磁性存儲、氣敏、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[1-3]。近年來,納米氧化鐵的制備已經(jīng)取得了很大的進展,各種粒徑均勻、形貌可控的納米氧化鐵的研究已陸續(xù)被報道[4,5]。氧化鐵有多種存在形式,如α-Fe2O3、β-Fe2O3、γ-Fe2O3、ε-Fe2O3、Fe3O4等,它們在性能上有較大差異。

水熱法是一種重要的合成技術(shù),具有環(huán)境友好、相對低溫、產(chǎn)物純度高以及所得顆粒分散性好、粒徑分布窄、晶型好等優(yōu)點,逐漸成為一種重要的制備納米材料的新技術(shù)。論文參考。本研究以氯化鐵和氨水作為原料,通過水熱反應(yīng),粒徑約為80nm左右的球形α-Fe2O3納米粉體。

1. 實驗部分

1.1 試劑和儀器

試劑:FeCl3·6H2O,NH3·H2O。以上試劑均為分析純,國藥集團上海化學(xué)試劑公司。

儀器:H-800透射電子顯微鏡,日本;D/Max-RB X-射線衍射儀,日本;馬弗爐,上海賀德試驗設(shè)備有限公司;Spectrum 400紅外光譜儀,美國。論文參考。

1.2 實驗方法

稱取一定量的FeCl3·6H2O,配制成1.5mol/L的溶液,向該溶液中緩慢地滴加氨水,得紅褐色的凝膠狀樣品。將該樣品放入內(nèi)襯為聚四氟乙烯的高壓釜中,在120℃下反應(yīng)1min后冷卻至室溫。其中的沉淀物用蒸餾水洗滌數(shù)次后,在80℃干燥5h,得氧化鐵前驅(qū)體FeOOH。將前驅(qū)體于不同的溫度下煅燒,即可得α-Fe2O3納米粉體。

1.3樣品表征

應(yīng)用D/Max-RB X-射線衍射儀對樣品物相進行表征,其條件為:Cu靶,Kα射線,λ=1.541Å,管電壓40kV,管電流100mA,掃描速度4°/min,掃描范圍(2θ)20-75°;應(yīng)用H-800透射電子顯微鏡對樣品的形貌和粒徑大小進行了表征;應(yīng)用Spectrum 400紅外光譜儀對樣品進行表征。

2. 結(jié)果與討論

2.1 IR分析

圖1是將前驅(qū)體煅燒到400℃時所得的超細氧化鐵樣品的IR圖,顯示了氧化鐵的特征吸收峰。570cm-1的峰為Fe-O的伸縮振動,480cm-1的峰為Fe-O的彎曲振動。這一結(jié)果,與文獻報道的球形α-Fe2O3納米粉體的紅外光譜相當(dāng)。

圖1. 400℃時樣品的紅外光譜

2.2 XRD、TEM分析

圖2為前驅(qū)體在不同的溫度下煅燒5h后所得的XRD圖。從圖中可以看出,200℃時前驅(qū)體已經(jīng)完全分解成α-Fe2O3。在400℃其峰形與200℃時的峰相比更加尖銳,表明結(jié)晶度有所提高。根據(jù)Scherrer公式D=Kλ/βcosθ可計算出200、400℃時灼燒的樣品的平均粒徑分別為30、50nm。由此可見,隨著溫度的升高,所得的晶粒粒徑逐步變大,這一結(jié)果也說明了較高的溫度有利于晶粒的生長。

圖2. 樣品在不同溫度下的XRD圖

圖3為在400℃時灼燒的樣品的TEM圖。論文參考。從圖上可以看出,顆粒為球形,粒徑大約在80nm左右,分散性較好,團聚不明顯。

圖3. 樣品的TEM圖

2.3 α-Fe2O3納米粉體對聚乙烯的力學(xué)性能影響

為了考察α-Fe2O3對聚乙烯力學(xué)性能的影響,將α-Fe2O3(加入量為5%)與聚乙烯(PE)做成復(fù)合材料,具體過程如下:

篇(7)

中圖分類號:TE626.3文獻標識碼:A

0引言

油在相對運動表面過程中會由于高溫高壓或氧化應(yīng)激發(fā)生復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng);劑能否充分發(fā)揮其應(yīng)用的功效取決于本身的性質(zhì)和狀態(tài);盡管“狀態(tài)”確實是個很模糊的概念,但卻是在用油質(zhì)量相對于新油變化的一個尺度。從實際狀況來看,油性能降低的影響從小到大――例如自行車鏈條的不良只會導(dǎo)致蹬踏板比較費勁,然而一個噴氣式飛機引擎內(nèi)部軸承的不良則會導(dǎo)致嚴重的問題。油液監(jiān)測關(guān)注的是影響設(shè)備性能和可靠性的因素,提前獲取可靠的信息,從而為判斷是否換油或者加入新的添加劑提供參考。目前普遍采用的換油方式是依照時間周期或運行周期換油,然而通過油液監(jiān)測實現(xiàn)“按質(zhì)換油”可以避免不必要的換油,也可以預(yù)防因油性能過早衰減而引起的設(shè)備故障。油液監(jiān)測技術(shù)是一項成本低廉、效果明顯的故障預(yù)測與診斷技術(shù),在軍事、航空、航海運輸、煤炭開采、港口機械等需要用到昂貴重型機械的領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-2]。

油液監(jiān)測包含多項技術(shù)手段,包括鐵譜分析、顆粒計數(shù)、運動黏度、酸值、堿值、積炭的測量等,以及特定添加劑(如抗氧化劑、抗磨劑)的測量,特定污染物(如水分、乙二醇)、油總體氧化程度等項目。傅里葉變換紅外光譜作為油液監(jiān)測的一項重要技術(shù)組成,能夠在幾分鐘內(nèi)檢測出油質(zhì)量相關(guān)的眾多重要參數(shù)信息。由于油的絕大部分成分或污染物都有明確的紅外光譜特征,因此紅外光譜技術(shù)豐富的狀態(tài)信息能夠讓油液監(jiān)測工作者來確定設(shè)備或油樣是否存在潛在的隱患,也可以通過與參考性油樣(如新油)對比或?qū)υ谟糜瓦M行跟蹤檢測來達到監(jiān)測的目的。除了定性的功能,紅外光譜儀還有定量的功能,例如對酸、堿、水分含量的定量檢測。本論文著重討論了紅外光譜技術(shù)的優(yōu)點、局限、可以提升的方面,以及最新的定量方法進展[3-5]。

所有有機分子都能夠吸收與其分子振動頻率相同的振動頻率,每一種化合物都有易于識別的類似“指紋”功能的獨特紅外光譜特征。與此相似,每一種固定成分的油也有其特征性的紅外光譜特征,表現(xiàn)為每一種單獨化合物特征峰的相互交叉疊加的多峰圖形。

紅外光譜技術(shù)一個重要的優(yōu)點是對特征團的識別,例如CH3、CH2、OH、COOH、NH2都有特定的吸收峰,從而確認它們的存在和相互之間的比例。對化學(xué)功能團的識別與定量,是紅外光譜技術(shù)進行狀態(tài)監(jiān)測的基本原理之一,因為在用油在使用過程中發(fā)生的諸多化學(xué)變化會導(dǎo)致某些化合物的形成或減少。與此相似,本論文中提到的油定量分析都是圍繞功能團的紅外吸收以及其遵循的比爾定律(即樣品中某個化合物的濃度含量與該樣品中相應(yīng)官能團的紅外吸收量成正比)。

1.1定性紅外光譜監(jiān)測

由于油紅外光譜檢測結(jié)果的可變性和復(fù)雜性,在用油的紅外光譜狀態(tài)監(jiān)測一般采用的是趨勢比對法。前提是對在用油進行紅外光譜跟蹤分析并將分析結(jié)果的變化與油品質(zhì)量的變化相關(guān)聯(lián)。在紅外光譜技術(shù)發(fā)展的早期,此技術(shù)已經(jīng)被認為在在用監(jiān)測領(lǐng)域有重要應(yīng)用,但直到美國軍方進行了系統(tǒng)的研發(fā)之后才得以廣泛應(yīng)用。上世紀中期,紅外光譜狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)被進一步研究完善成為美軍聯(lián)合油液分析項目(JOAP)的一個組成部分。JOAP引入紅外光譜分析技術(shù)的初衷便是用此技術(shù)來進行在用油的狀態(tài)監(jiān)測,從而最大程度地降低機械故障率并提高劑的使用效果。由Toms領(lǐng)導(dǎo)的這項研究工作,對軍用在用油的紅外光譜隨時間變化的典型特征進行了廣泛且深入的研究,各種單獨的組分被加入到油樣中來觀察其紅外指標的變化。這個創(chuàng)造性的工作在紅外光譜的特征性變化與油品劣化過程之間建立了聯(lián)系,例如抗磨添加劑的損失、油品水分超標、氧化、積炭等,這些指標現(xiàn)在都已作為狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)應(yīng)用到了實際中。同時,光譜特征性變化與油品各個性能之間的必要關(guān)系,也是ASTM標準E2412-10“利用傅立葉紅外光譜監(jiān)測在用油狀態(tài)的方法(趨勢分析法)”中的監(jiān)測指標[6-9]。目前,商用的自動傅里葉紅外光譜分析儀使在用油快速的集中分析更加便利,監(jiān)測實驗室通常會將油液信息錄入專門的設(shè)備監(jiān)測管理系統(tǒng),通過這個系統(tǒng)對每一個設(shè)備取樣點位給出相應(yīng)的準確的分析報告。如果油樣分析結(jié)果或趨勢圖顯示該設(shè)備存在某種故障隱患,系統(tǒng)會給設(shè)備使用方做出提醒:例如“換油”、“監(jiān)控運行”或“防水”等。通過對設(shè)備進行油液分析的狀態(tài)監(jiān)測,可以減少不必要的換油和機械故障節(jié)約成本,尤其是對設(shè)備擁有量大的企業(yè)來說尤其明顯。對于某些沒有這樣經(jīng)驗性分析數(shù)據(jù)庫的設(shè)備使用方來說,完全可以利用商業(yè)化的油液分析實驗室來進行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測[10-11]。

1.2定量紅外光譜監(jiān)測

紅外光譜并不僅限于提供狀態(tài)監(jiān)測的趨勢數(shù)據(jù),而且能夠為關(guān)鍵的油品質(zhì)量參數(shù)(特別是酸值、堿值和水分)提供定量的分析數(shù)據(jù)。對于在用油品來說,這三種參數(shù)都是非常重要的油品質(zhì)量指標,通常會在狀態(tài)監(jiān)測過程發(fā)現(xiàn)油品的潛在問題之后對這三個參數(shù)進行分析和量化。根據(jù)不同用途,在大多數(shù)非燃燒相關(guān)的應(yīng)用中,作為氧化過程所導(dǎo)致的結(jié)果,油在很大程度上更易于酸化,產(chǎn)生出相對較弱的有機酸,同時在多數(shù)燃燒應(yīng)用中,酸性則是氧化和漏氣共同導(dǎo)致的結(jié)果,其中后者所產(chǎn)生的是強酸(硝酸、硫酸)。酸值分析法多限用于低灰分油品,此類油品中不含有酸中和堿性添加劑包(例如壓縮機油),但是它們的酸性會在氧化過程中慢慢積累起來。堿值分析法與包含堿性添加劑(通常稱之為洗滌劑)的高灰分油品相關(guān),從而中和以更快速度積累起來的較強酸性。因此,此類型油品中酸的形成并不會導(dǎo)致酸堆積,相反還可能會導(dǎo)致油品中預(yù)儲的堿的虧損,而這種虧損可通過堿值分析法進行測量。與這兩種測量密切相關(guān)的是水分,它不僅是反應(yīng)物,而且是一種反應(yīng)介質(zhì),與酸性相關(guān)的腐蝕以及油品中出現(xiàn)它時會產(chǎn)生的其他各種有害變化有極大的關(guān)聯(lián)。

在ASTM標準中,用于酸值、堿值和水分測定的方法,以及卡爾?費歇爾酸堿滴定法,均存在有各自的局限性,精確度和再現(xiàn)性也都比較有限,而且從設(shè)備和試劑方面考慮,檢測成本也相對比較昂貴。因此,出現(xiàn)了更加簡單、成本較低、更為可靠的自動紅外光譜法[12-14]。此外,F(xiàn)TIR 過程中實現(xiàn)的酸度和儲備堿度的測量與傳統(tǒng)的酸值和堿值測量多有不同,它們各自被重構(gòu)為酸含量(ACpKa)和堿含量(BCpKa),其中下標pKa表示在紅外光譜測定中采用的光譜活性堿和酸。酸含量和堿含量數(shù)據(jù)各自以mEq acid/g oil和mEq base/g oil表示,可以方便地轉(zhuǎn)換為酸值和堿值的單位mgKOH/g oil;然而,由于紅外光譜方法和ASTM 方法中采用的“滴定標準液”的pKa值存在差異,因此兩種方法獲得的結(jié)果不能等同。

紅外光譜測出的酸含量與滴定法測出的酸值之間的換算關(guān)系可以用下面的線性回歸方程表示:

紅外光譜測出的堿含量與滴定法測出的堿值之間的換算關(guān)系可以用下面的線性回歸方程表示:

紅外光譜法對于油中水含量的測定采用的是乙腈提取法,實驗證明這種簡單的提取方法可以進行卡爾?費舍爾水分測定,并且具備可重復(fù)性和足夠的靈活性[15]。

1.3現(xiàn)行傅里葉紅外光譜狀態(tài)監(jiān)測的一般程序

目前油樣的紅外光譜檢測都是取樣人員從目標設(shè)備上取樣后送往實驗室進行檢測,像其他各類狀態(tài)檢測技術(shù)一樣,取樣的周期是按照設(shè)備的類型、運行狀況、油的種類和歷史數(shù)據(jù)來制定的。檢測時,油樣被蠕動泵或注射器從油樣瓶注入100 μm的硒化鋅的投射池中,接著油樣的光譜數(shù)據(jù)將在一分鐘內(nèi)被采集出來。然后光譜儀的軟件會將吸收率或吸收峰曲線做出來,這些數(shù)據(jù)會傳輸?shù)焦芾硐到y(tǒng)中形成報告,投射池隨即被用溶劑油清洗后重新進樣來進行下一個油樣的檢測。

2傅里葉紅外光譜分析的局限性

傅里葉紅外光譜分析過程中一個主要問題是監(jiān)測結(jié)果的數(shù)據(jù)判讀嚴重依賴于不同的油品配方,因為油品的紅外吸收光譜帶可能會干涉到在用油的紅外光譜檢測過程中的光譜變化。在這方面,ASTM標準D7414-09提供了例證――通過使用趨勢分析法對在用油品和烴基油中氧化反應(yīng)進行狀態(tài)監(jiān)測的標準試驗方法。該方法可對光譜的羰基吸收區(qū)(吸收有機酯和有機酸)進行測量。在氧化檢測方面,這種測量方法在純烴基油品光譜中很有效,但在酯基油品的光譜測量中卻顯得毫無意義,因為酯鍵的羰基吸收光譜帶將覆蓋氧化反應(yīng)產(chǎn)生的所有有機酸和有機酯的羰基吸收光譜帶。也正因為如此,上述D7414-09方法的適用范圍,如標題所示,僅限于“石油和烴基油”?;陬愃频脑颍珹STM標準 E2412-10 單獨將劑限定為三類(石油基(曲軸箱)油、極壓(EP)液和多元醇酯液)。但是,在其中的任一類別中,都包含有許多由各種油供應(yīng)商推廣的不同專用配方以及設(shè)計用于特殊用途的獨特配方,而這些配方差異將在油品的紅外光譜中有所反映,這將使基于紅外光譜的油品狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的判讀變得更為復(fù)雜。這種背景下,便逐漸形成了兩種紅外光譜狀態(tài)監(jiān)測分析方法:直接趨勢分析法和差異趨勢分析法,它們各有自己的優(yōu)缺點。直接趨勢分析法基于這樣一種假設(shè)――能夠?qū)τ推返墓庾V特征重疊的不同時間的光譜變化進行追蹤,并據(jù)此形成油品的衰變曲線和干預(yù)標準。差異趨勢分析法的步驟則更為精密,包括收集在用油樣的光譜,以及從中減去相應(yīng)“新”油或其他適當(dāng)基礎(chǔ)油的光譜,從而使產(chǎn)生的凈光譜變化從差異光譜中分離出來。如果油品組分非常明確,并且能夠保證其中并未添加任何其他油品,這種方法就非常適用。直接趨勢分析法相比起來較為實用,但是沒有那么精密,比如說,對從卡車中獲取的油品進行常規(guī)檢測時,這種方法非常有效。而差異趨勢分析法則更精確,也更適用于檢驗齒輪油或者壓縮機油,這些設(shè)備中的油品配方極為特殊,同一種油品需要長期使用,而濕度、氧化狀態(tài)和添加劑成分的變化則是非常關(guān)鍵的衰變指標。然而,這種方法需要適當(dāng)基礎(chǔ)油的光譜信息包含在光譜數(shù)據(jù)庫之內(nèi),或者是被記錄為樣本分析方案的一個組成部分??偠灾?,無論是直接趨勢分析法還是差異趨勢分析法,它們都不能完全適用于每一種油品,前一種是由于配方依賴性,后一種則是出于對油品實際性能和實際工況的考慮。應(yīng)該注意的是,這些方法都是包含在ASTM的 E2412-10 和 D7418這兩個標準里邊,以及相關(guān)試驗方法之內(nèi)的。

3傅里葉變換紅外光譜分析擴大了油品分析范圍

鑒于上文所探討的問題,為油品設(shè)計出一種常規(guī)光譜分類體系,從而為不同配方的油品選取不同類型的光譜特征的基礎(chǔ)上進行狀態(tài)監(jiān)測的分析將非常有用。盡管概括來講,ASTM E2310-04 已提到過光譜的搜索和匹配路徑,但在該概念的發(fā)展過程中,一些疑難點將不得不做出再一次的強調(diào)。其中一個主要挑戰(zhàn)是,假定相應(yīng)的光譜變化反映不同的混合因素,需要最終完成對已產(chǎn)生化學(xué)變化的在用油品的正確分類。本文作者應(yīng)對該挑戰(zhàn)的潛在方式是使用區(qū)域選擇算法,從而在“決策樹”的各個分支優(yōu)化分類;但是,這樣就需要進行進一步的研究對該方法進行驗證。如果成功的話,不僅油品能夠根據(jù)它們的光譜相似性進行分組,并相應(yīng)地進行類別劃分,而且能夠針對各個油品“類別”形成適當(dāng)?shù)募t外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測方案,并且依據(jù)光譜區(qū)(可在其中為適當(dāng)興趣參數(shù)進行測量)進行驗證。如上文所述,ASTM E2412-10 僅為三類油(石油油、EP石油油和多元醇酯)指定了紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測測量參數(shù),而且盡管ASTM E2412-10 提到存在將其他油類型涵蓋在內(nèi)的可能性,然而尚難實現(xiàn)這一目標。如果為現(xiàn)有的生產(chǎn)配方設(shè)計出一種普遍的油品歸類系統(tǒng),并在新的配方投入使用時及時更新,不斷在拓寬紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測范圍將會大大方便油品紅外光譜分析工作。雖然要證明該方法對于紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測的廣泛可靠性并不是很容易,但是鑒于目前市場上油產(chǎn)品的巨大數(shù)量,使用基于光譜的分類系統(tǒng)將有效防止出現(xiàn)樣本的錯誤分類,而在現(xiàn)如今的紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測中此類應(yīng)用則比較缺乏。此外,該系統(tǒng)能夠克服與商品名稱和“最終使用”油命名相關(guān)的常見混淆問題。商品名稱和最終使用命名在業(yè)界可交換使用,但是產(chǎn)品在基礎(chǔ)油或添加劑方面卻不一定完全相同,而這一點往往會導(dǎo)致混淆及分析異常。由此,光譜分類系統(tǒng)(包括從礦物到酯基物質(zhì)及其結(jié)合物,以及其他油品類型,例如磷酸酯、聚二醇油品等等)最終將為數(shù)以千計的著名品牌的油提供簡易的相互參照型化學(xué)或功能劃分方案,并根據(jù)給定用途,為油購買者提供一種在多種產(chǎn)品中做出選擇的有效方式。

4紅外光譜狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的改進

以上內(nèi)容表明,盡管紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測的使用非常廣泛,成本效益也比較顯著,但它仍是一種有著很大提升和改進空間的技術(shù),通過不斷的改進,才能成為更加實用的分析工具。對于這個問題,紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測最新的光譜重構(gòu)技術(shù)提出了解決方案,這是一種對樣品處理量和溶劑使用有重大影響的技術(shù)。借助于這種技術(shù),通過使用低成本的含有獨特光譜標記的煤油或溶劑油將油樣稀釋,油樣的黏度降低,從而更快地被輸送到紅外光譜傳輸池,省去了油樣之間的溶劑沖洗流程。然后,稀釋液中存在的光譜指標能夠通過光譜重構(gòu)技術(shù),用去除稀釋液光譜的方式獲取原來凈油樣的光譜,圖1為如何進行光譜重構(gòu)的示意圖。

光譜重構(gòu)技術(shù)在熱油連續(xù)的油品分析和處理(COAT)系統(tǒng)中已有應(yīng)用。這是一種綜合的自動采樣和FTIR分析技術(shù)(圖2),使用單個的低通量固定容積液體泵將稀釋油樣裝入IR傳輸池,同時讓下一油樣流過傳輸池,這樣可將所有的油樣沖洗掉。但是,雖然光譜指標的存在還會使稀釋變得不那么精確,指標測量卻可確定精確的稀釋度。至于光譜重構(gòu),除了能夠在分析速度方面帶來大量效益之外(上升到180樣/小時,而傳統(tǒng)蠕動泵和基于注射泵的FTIR 自動采樣系統(tǒng)則僅為20~30樣/小時),它還將最大限度地減少磨損,確保KCl試池窗口使用的低成本(相比于ZnSe),并且所需樣本和溶劑相對較少,這也使它在與油品和溶劑所帶來的廢棄物方面將環(huán)境影響降至最低。除凈油品光譜并非直接測量而是從稀釋油樣的光譜中重建的之外,紅外光譜分析狀態(tài)監(jiān)測的工序過程與ASTM D7418-07一致,同時也需要按照要求嚴格執(zhí)行。狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)大量的對比結(jié)果是在標準條件下使用光譜重構(gòu)技術(shù)和對相應(yīng)的凈油樣進行傳統(tǒng)的紅外光譜分析獲取而來的,此結(jié)果有力地證明兩種程序所提供的數(shù)據(jù)一致。

5結(jié)論

傅里葉紅外光譜是用于在用油分析的一種重要的自動化狀態(tài)監(jiān)測篩查工具。目前,紅外光譜方法已根據(jù)樣本處理量借助光譜重構(gòu)技術(shù)進行了有效升級,分析速度已高達每小時180個預(yù)處理樣本。盡管基于紅外光譜的狀態(tài)監(jiān)測方法目前在很大程度上僅限于礦物源油品,但是可以預(yù)見的是,隨著技術(shù)的發(fā)展,紅外光譜的應(yīng)用范圍將會得到廣泛的拓展,深入到基礎(chǔ)油與配方油方面。更重要的是,最常見的定量后續(xù)分析:酸值、堿值和水分含量分析已發(fā)展成為了完全可行的自動化紅外光譜定量分析方法,這就顯著增強了紅外光譜在油分析方面的實用性能和分析功能。一般來說酸值和水分分析的應(yīng)用范圍遠遠不限于油自身,而且可被應(yīng)用到包括燃料油(柴油、汽油和生物柴油)、生物柴油原料、原油在內(nèi)的各種疏水性物質(zhì)上。總的來說,紅外光譜技術(shù)能否被廣泛接受很大程度上取決于它的商業(yè)化開發(fā)。當(dāng)然,如同其他檢測方法一樣,紅外光譜技術(shù)也存在一些缺點和局限性。例如,紅外光譜技術(shù)只反映分子結(jié)構(gòu)的信息,對原子、溶解態(tài)離子和金屬顆粒不敏感,也就是說,在對機械設(shè)備進行油液監(jiān)測的過程中,紅外光譜儀無法代替原子發(fā)射(吸收)光譜儀和鐵譜儀的作用;在商用檢測中要求紅外光譜檢測系統(tǒng)具有較高的樣品通過量,否則,每次的分析成本較高;此外,紅外光譜檢測系統(tǒng)對操作結(jié)果的再現(xiàn)性要求非常高,否則,譜圖采集系統(tǒng)或儀器響應(yīng)的微小變化會影響結(jié)果的準確性和精密度。

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篇(8)

1講清原理,幫助學(xué)生將“四譜”知識上升到理性認識?!八淖V”中的三譜UV、NMR和IR即是分子內(nèi)部運動的光性性質(zhì)的反眏。而其吸收峰的出現(xiàn)位置與分子中原子或基團的電子云分布和密度及成鍵方式有關(guān)。而吸收光譜的產(chǎn)生是由于電磁波與物質(zhì)分子相互作用,引起分子吸收特定頻率的電磁波,導(dǎo)致分子能級的躍遷,即產(chǎn)生吸收光譜。如引起分子電子能級躍遷的光譜稱紅外光譜(IR);引起分子中自旋核能級躍遷的吸收光譜稱為核磁共振譜(NMR);引起分子中振動和轉(zhuǎn)動能級躍遷的光譜稱為(IR)。但無論何種吸收光譜都是由于光物質(zhì)分子吸收能量,分子中的電子或自旋狀態(tài)或振動或轉(zhuǎn)動由低能態(tài)(基態(tài))躍遷到高能態(tài)(激發(fā)態(tài))而產(chǎn)生的,即任何一種躍遷形式主要由基態(tài)、激發(fā)態(tài)鍵的強度、電子云密度等所決定。因此我們在講四譜知識時,首先抓住利用電子效應(yīng)理論,把握波普分析的知識脈搏,把掌握知識的源頭上升到理性。電子效應(yīng)主要通過誘導(dǎo)效應(yīng)、共軛效應(yīng)(π-π、p-π、σ-π、σ-p)改變整個分子內(nèi)部能量狀態(tài),使基態(tài)、激發(fā)態(tài)鍵強度同時增大或減??;其中某一種狀態(tài)鍵強度增大或減小。因此,應(yīng)用電子效應(yīng),很容易判斷非共軛及共軛有機化合物的紫外吸收光譜的最大吸收波長及強度,利用電子效應(yīng)同樣可分析不同原子和官能團在IR和NMR圖譜中吸收峰出現(xiàn)的位置。抓住電子效應(yīng)的綱,就使波譜分析的目張。

2在波譜分析中進行類比教學(xué),找出相關(guān)官能團的異同點。不同類型的化合物常有相同或相關(guān)的官能團,故在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)學(xué)生對不同化合物的光譜特征吸收峰經(jīng)?;煜?,易張冠李戴。學(xué)生在學(xué)習(xí)中往往只會機械記憶某一化學(xué)鍵特征峰,缺乏整體分析聯(lián)系對比,這就需要教師在教學(xué)中注重這方面的訓(xùn)練和培養(yǎng)。運用聯(lián)系對比分析的教學(xué)方法可使學(xué)生系統(tǒng)掌握理解更多的光譜知識,為提高學(xué)生識圖解圖能力打下良好的基礎(chǔ)。如羧酸和醇中都有O-H鍵的紅外吸收峰,而醇中無>C=O鍵的吸收峰,故據(jù)有無羰基的吸收峰可對醇和羧酸進行鑒別,又如脂肪胺和芳胺均有氨基的紅外吸收峰,但根據(jù)有無芳環(huán)的特征吸收峰可對二者鑒別等等。通過聯(lián)系對比的教學(xué)方法,學(xué)生既能看到它們的相同點,又看到其不同點,最終使學(xué)生思路開闊,思維清晰,提高了學(xué)生分析問題和解決問題的能力。

3進行開放實驗,提高學(xué)生識譜能力?!八淖V”教學(xué)僅從課堂上講授理論要使學(xué)生掌握知識遠遠不夠。必須通過加大實踐課堂的教學(xué)環(huán)節(jié)、通過學(xué)生把綜合實驗合成的有機產(chǎn)品、畢業(yè)論文合成的產(chǎn)品、利用節(jié)假日及課余時間隨老師做科研項目的產(chǎn)品在儀器分析的開放實驗室在老師指導(dǎo)下進行測定,分析解圖,培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際的能力,提高學(xué)生綜合分析和解決問題能力。為此我們結(jié)合教學(xué)實踐和科研工作,自己編寫了一份“波譜解析實驗”講義,在其中的10個實驗中涵蓋了“四譜”內(nèi)容,讓學(xué)生逐一訓(xùn)練,并將綜合實驗的產(chǎn)品、畢業(yè)論文實驗產(chǎn)品和學(xué)生隨老師教學(xué)科研項目實驗產(chǎn)品進行四大光譜實驗綜合分析、鑒定結(jié)構(gòu),從而為他們后續(xù)從事科研工作奠定了扎實基礎(chǔ)。

4借助多媒體教學(xué)手段,提高波普分析課程教學(xué)質(zhì)量。隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,多媒體教學(xué)軟件作為課堂教學(xué)的主要工具已彰顯出其優(yōu)異的教學(xué)效果。由于其教學(xué)信息量大、效率高、表達形式直觀明了,已成為完成有機波譜分析教學(xué)難點的新趨勢和重要手段。我們考慮到有機波譜解析課程中有些知識難點使用傳統(tǒng)板書教學(xué)方法難以表達清楚,根據(jù)課程特點及規(guī)律,對“四譜”教學(xué)自制了CAI教學(xué)軟件,教師可根據(jù)實際情況充分利用計算機動畫效果進行形象直觀教學(xué)。課件制作內(nèi)容主要包括文本、圖像、動畫、影像、聲音等,圖片或圖像模塊中包合有較多的二維或三維動畫,這樣的教學(xué)方式起到了事半功倍的教學(xué)效果。我們還通過看全國名校如南京大學(xué)、北京大學(xué)、蘭州大學(xué)、中山大學(xué)等校制作的“四譜”實驗操作錄像,幫助學(xué)生掌握“四譜”教學(xué)知識。綜上所述:由于有機波譜分析是一門新興的邊沿學(xué)科,其內(nèi)容抽象繁雜、信息量大、涉及知識面廣、內(nèi)在規(guī)律性不強、具有大量的經(jīng)驗數(shù)據(jù),對沒有基礎(chǔ)從未接觸過該方面知識的初學(xué)者來說往往感到枯燥無味,學(xué)習(xí)中感覺不知所措、無從下手,也是有機化學(xué)學(xué)習(xí)中的重難點。在進行上述多項教學(xué)改革的同時,結(jié)合兄弟院校的經(jīng)驗,尤其是充分利用計算機動畫效果等Flash軟件功能和“四譜”錄像進行輔助教學(xué),取得了優(yōu)良的教學(xué)效果。同時我們還利用我校校園網(wǎng),建成了該門課程的輔助網(wǎng)站,學(xué)生可充分利用網(wǎng)站內(nèi)的電子教案、多媒體課件、名校的教學(xué)錄像及習(xí)題進行課后學(xué)習(xí)。任課老師還可在網(wǎng)站上答疑輔導(dǎo)。由于我們進行了多項教學(xué)改革,使學(xué)生在有機波譜分析課的學(xué)習(xí)中學(xué)有興趣,成效顯著。

本文作者:張來新趙衛(wèi)星工作單位:寶雞文理學(xué)院

篇(9)

中圖分類號:P23 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2013)03(a)-0039-02

天津市地處渤海灣頂,九河下梢,有數(shù)萬公頃淺海域和沼澤、灘涂,水庫和縱橫交錯的河流,星羅棋布的坑塘洼淀。天津市濕地含有海岸濕地、河流濕地、湖泊濕地等,為物種多樣性提供了良好的生態(tài)環(huán)境。北大港、團泊洼、大黃堡、爾王莊、七里海等濕地按國際評判標準的分類,都屬于相當(dāng)重要的等級。如何保護和合理開發(fā)利用濕地,成為保護天津城市生態(tài)環(huán)境與促進天津經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展重要課題,本人提出了利用遙感技術(shù)監(jiān)測天津濕地的狀況,希望為相關(guān)部門提供參考作用。

1 濕地的分類

濕地分為人工濕地和天然濕地兩大類詳細分類如表1所示。本論文研究的濕地范圍僅為天津海岸線以上的濕地,并不包括海岸線以下至低潮時水深不超過6 m的水域。

2 濕地地物光譜特征與識別研究

濕地的光譜特征主要是由水本身物質(zhì)的組成決定的,但是又受到了各種水狀態(tài)的影響。水體的反射主要在藍綠光波段,其他波段吸收都很強,特別到了近紅外波段吸收就更強。地表較純潔的自然水體對0.4~2.5μm 波段的電磁波吸收明顯高于絕大多數(shù)其它地物。

3 監(jiān)測的數(shù)據(jù)源

SPOT衛(wèi)星是法國空間研究中心(CNES)研制的一種地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)?!癝POT”系法文Systeme Probatoire d’Observation dela Tarre的縮寫,意即地球觀測系統(tǒng)。

每一影像覆蓋面積60×60km2。當(dāng)進行側(cè)向(可達27°)掃描時,每一影像覆蓋面積為80×80 km。

SPOT衛(wèi)星的普段參數(shù):(1)綠譜段(500~590 nm):該譜段位于植被葉綠素光譜反射曲線最大值的波長附近,同時位于水體最小衰減值的長波一邊,這樣就能探測水的混濁度和10~20 m的水深。(2)紅譜段(610~680 nm):它可用來提供作物識別、土壤和巖石表面的情況。(3)近紅外譜段(790~890 nm):能夠很好的穿透大氣層。在該譜段,植被表現(xiàn)的特別明亮,水體表現(xiàn)的非常黑。紅和近紅外譜段的綜合應(yīng)用對植被和生物的研究是相當(dāng)有利的。

此次監(jiān)測實驗用的是2011年的SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù),包含紅、綠、和近紅外3個波段。

4 濕地信息提取

4.1 監(jiān)督分類法

采用監(jiān)督分類的方法,利用航天遙感數(shù)據(jù)通過內(nèi)業(yè)判讀,依照濕地分類在影像上提取2011年的濕地信息。監(jiān)督分類 (supervised classification)又稱訓(xùn)練場地法,是以建立統(tǒng)計識別函數(shù)為理論基礎(chǔ),依據(jù)典型樣本訓(xùn)練方法進行分類的技術(shù)。即根據(jù)已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本,通過選擇特征參數(shù),求出特征參數(shù)作為決策規(guī)則,建立判別函數(shù)以對各待分類影像進行的圖像分類,是模式識別的一種方法。要求訓(xùn)練區(qū)域具有典型性和代表性。判別準則若滿足分類精度要求,則此準則成立;反之,需重新建立分類的決策規(guī)則,直至滿足分類精度要求為止。常用算法有:判別分析、最大似然分析、特征分析、序貫分析和圖形識別等。

這里采用最大似然法:假定每個波段中的每類的統(tǒng)計都呈現(xiàn)正態(tài)分布,并將計算出給定象元都被歸到概率最大的哪一類里。

4.2 濕地信息提取實驗

為了便于有效地分析和研究,通常選擇能夠反映地物信息的最佳的波段,它們反映了圖像中基本的重要的信息,稱之為圖像的特征。圖像特征是圖像分析的重要依據(jù)。特征提取是對分類精度和可靠性影響最大的因素之一。本論文實驗根據(jù)濕地的光譜特征用的是4、3、2假彩色波段,將根據(jù)影像反映的光譜特性基于監(jiān)督分類來提取信息。

圖1是根據(jù)遙感影像分類的獲得的濕地分類圖像在這里分水體、植被、樹木、居民地4類,輸出結(jié)果圖像。藍色為濕地、紅色為居民地、綠色為植被樹木。

參考文獻

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[2] 張曉龍,李培英,李萍,等.中國濱海濕地研究現(xiàn)狀與展望[J].海洋科學(xué)進展,2005(1).

[3] 牛明香,趙庚星.南四湖區(qū)濕地信息遙感提取技術(shù)研究[J].國土與自然資源研究,2004(1).

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[6] 張東水,蘭樟仁,邱榮祖.“3S”技術(shù)在福建省濕地研究中應(yīng)用進展[J].福建林業(yè)科技,2006(2).

篇(10)

中圖分類號:P578文獻標識碼: A

礦產(chǎn)資源作為一種基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),由于其廣泛應(yīng)用、不可替代性等原因,不僅在國民經(jīng)濟中占據(jù)著不可替代的重要地位,同時對我國的外交事務(wù)也有所影響。探月計劃的工作之一就是探索月球上的礦物資源。從小我們就知道,我國幅員遼闊,地大物博,礦藏豐富;但是同時人口眾多,因此人均資源占有量遠遠落后于世界平均水平。因此針對石油、鋼鐵、銅礦產(chǎn)而言,儲量甚至稱得上單薄稀少,尤其是銅礦產(chǎn)資源,有權(quán)威部門研究稱我國在這方面的儲量僅能保證幾年到十幾年的需求,因此勘查尋找新的銅礦產(chǎn)資源迫在眉睫,除了傳統(tǒng)的找礦方法之外,也有一些新的技術(shù)被應(yīng)用于勘查過程中。本文對銅礦產(chǎn)資源的主要特點、傳統(tǒng)勘查方法和近年來提出的新方法進行了總結(jié)和分析。

1我國銅礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀

我國有色金屬儲量和質(zhì)量最高的省份都當(dāng)屬云南省。如今有色金屬及其合金更是廣泛應(yīng)用于各種機械器材的制造中,在科技進步中占據(jù)重要作用,是不可或缺的原材料,在國家內(nèi)政外交中均占有一席之地。

我國銅礦產(chǎn)目前的基本情況是:(1)礦藏豐富,礦產(chǎn)總量多,鋅、錫、鈦等已知儲量均為世界第一,但是從地域上和種類上都比較分散,集中情況較差,缺少大型單一礦藏地帶,開采難度較大;(2)礦藏品味低,開發(fā)使用成本高,經(jīng)濟效益不高,因此除了提高采礦技術(shù),新礦的尋找也成為大家最關(guān)注的話題;(3)在工業(yè)生產(chǎn)中需求量比較高的礦產(chǎn)較少(如銅礦和鋁土礦等),且礦產(chǎn)本身規(guī)模大多比較?。ㄣ~礦中小型礦占到80%以上);(4)銅礦產(chǎn)本身利用率仍有一定的提升空間。

廣東省有色金屬儲量不多,主要是鉛鋅、稀土、鋁、銅等,省內(nèi)主要礦山包括信宜銀巖錫礦、茂名鈦礦、凡口鉛鋅礦等,但有色金屬行業(yè)資產(chǎn)比重(資產(chǎn)規(guī)模、銷售收入等)排在全國前五的行列;廣東省地質(zhì)部門參與眾多國內(nèi)外礦山的勘查工作,勘查水平和效果在我國名列前茅。

2傳統(tǒng)的銅礦產(chǎn)資源勘查方法

目前礦產(chǎn)勘查是指對礦產(chǎn)預(yù)查、普查、詳查和勘探的總稱。具體來說,是在區(qū)域地質(zhì)調(diào)查和成礦預(yù)測的基礎(chǔ)上,同時根據(jù)國內(nèi)外礦產(chǎn)品市場的需求,運用成礦理論作指導(dǎo),通過采用有關(guān)的勘查技術(shù)手段和方法,對有關(guān)的礦產(chǎn)資源所進行的專門性的地質(zhì)調(diào)查研究工作[1]。

礦產(chǎn)勘查工作本身是一項充滿挑戰(zhàn)的工作,需要從業(yè)人員始終保持飽滿的工作熱情、扎實的基礎(chǔ)、過人的耐心和抗打擊能力以及細致入微、多思考多觀察。一般來講,由于礦床本身的層次特點和勘查工作的高消耗性,勘查過程應(yīng)該分階段進行,在逐步深入的同時能夠防止投資的浪費。礦產(chǎn)多是分布相對集中的,因此通常新礦的尋找是在已知礦山、成礦區(qū)探測并逐漸向擴展。

目前,我國由于多年的積累和對于礦床的勘查工作的逐漸深入,已經(jīng)基本形成了“礦產(chǎn)地圖”,對于各類銅礦產(chǎn)資源的大致分布及儲藏地礦床本身的地質(zhì)特點都已經(jīng)有了比較深入的了解,在礦產(chǎn)勘查理論和方法上也都有不少的積累。例如數(shù)學(xué)方法在其中的應(yīng)用:數(shù)學(xué)廣泛應(yīng)用于銅礦產(chǎn)資源勘查中的多個方面,如特征分布規(guī)律的分析,數(shù)量、品味等分布曲線,概率分布法則,數(shù)學(xué)經(jīng)濟理論等。

傳統(tǒng)的礦產(chǎn)勘查方法和勘查影響因素主要包括:地槽、地臺、地洼等地質(zhì)條件對成礦特征的控制,斷裂控礦與褶皺控礦,地層、巖相控礦,區(qū)域地球化學(xué)因素控礦,礦產(chǎn)露頭、近礦圍巖蝕變、礦物學(xué)標志,鉛同位素定位找礦法,地球化學(xué)標志、地球物理標志、生物標志、人工標志等。一般來說,礦產(chǎn)與地質(zhì)關(guān)系最為緊密,不同的礦產(chǎn)對于周圍的環(huán)境也有所影響甚至一定程度反應(yīng)在人們的生活中。

3新興銅礦產(chǎn)資源勘查方法探索

跨學(xué)科綜合的方法近年來越來越受到重視,科技的發(fā)展也為學(xué)科的綜合提供了可能性。除了上述傳統(tǒng)的方法之外,近年來,很多其他的方法例如電吸附、吸附相態(tài)汞、有機氣體集成等也被運用于銅礦產(chǎn)資源的勘查中,并取得了一定成績。

強化異常找礦法的理論依據(jù)是根據(jù)將礦床對于其周圍地質(zhì)環(huán)境的影響而造成的非常微弱異常線性(如電、熱、磁等的異常)進行放大的方法展開的,目前已經(jīng)廣泛采用的如電吸附、偏提取等方法,經(jīng)實際勘查證明對于隱伏礦的勘查效果較好,對人為干擾的抗干擾效果較好,自從采用以來已經(jīng)有不少成功的案例,值得推廣。

高光譜遙感方法作為新技術(shù)方法的一種,在有色金屬資源勘查中是一種比較新的方法。不同的物體光譜特征不同,而光譜儀產(chǎn)生的多光譜、高光譜圖像不僅可以獲取可見光圖像,而且對各個波段的非可見光均可成像,通過將遙感圖像提取的信息與礦田構(gòu)造的要素結(jié)合在一起用來尋找礦床。遙感技術(shù)不僅對大范圍搜索上較為適用,同時也進一步開拓了電腦分析的途徑,不僅解放了人力物力,而且避免了主管判斷上的失誤,使結(jié)果更加客觀準確。光譜分析技術(shù)的進一步發(fā)展必將促進高光譜遙感在有色金屬資源勘查方面的進一步應(yīng)用。

此外,結(jié)合當(dāng)?shù)貍髡f、地名等開展的地質(zhì)普查工作仍要繼續(xù)。我國古代勞動人民有著樸素的智慧,通常一個地方的傳說、地名等流傳時間久遠的故事都與當(dāng)?shù)氐奶攸c有關(guān),鐵山、鐵嶺一般與金屬有關(guān),銀山出產(chǎn)銀色的金屬等等,雖然有時會有所差池,但一般這種指示作用都是正確的,只有結(jié)合現(xiàn)代科技與傳統(tǒng)文化,才能最快找到銅礦藏。

4結(jié)語

銅礦產(chǎn)資源的勘查涉及到礦床學(xué)、選礦學(xué)、采礦學(xué)、地質(zhì)學(xué)、古生物學(xué)等多種學(xué)科,甚至與經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)等都有所關(guān)聯(lián),在學(xué)科綜合化的今天,隨著科技的發(fā)展,遙感探測、數(shù)據(jù)處理、地理信息系統(tǒng)等也越來越多的運用其中,充分顯示出銅礦產(chǎn)的重要性。我們需要在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合先進技術(shù),不斷創(chuàng)新,在節(jié)約能源的同時尋找能源,做到“開源節(jié)流”,保證我國工業(yè)生產(chǎn)中對銅礦產(chǎn)的需要。

參考文獻:

篇(11)

利用表面增強拉曼光譜對有色纖維中染料進行表征,研究該方法對單根有色纖維上染料的檢測能力。方法:將制備好的納米銀溶膠直接滴加在有色纖維表面,采用InVia激光顯微共聚焦拉曼光譜儀在785nm激發(fā)波長,50倍物鏡條件下,對分散紅17染色的單根棉纖維進行拉曼光譜表征。結(jié)果:通過對分散紅17染色的單根棉纖維進行檢測,可以發(fā)現(xiàn),表面增強拉曼光譜可以檢測出纖維中的分散紅17染料。結(jié)論:表面增強拉曼光譜在檢測單根有色纖維中染料方面具有潛在的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞:

表面增強拉曼光譜;棉纖維;染料;分散紅17

在法庭科學(xué)微量物證鑒定領(lǐng)域,纖維是較為常見的檢測對象。通常,一起交通事故或盜竊案件中,需對事故現(xiàn)場遺留的纖維與被害人或嫌疑人所著衣物纖維進行比對,有助于對案件的偵破。拉曼光譜作為一種快速、無損的檢測手段,在法庭科學(xué)領(lǐng)域特別是實際檢案中發(fā)揮了極大的作用,因此也常被用于對纖維的比對檢驗,尤其是在微量物證鑒定過程中,待測纖維往往是單根纖維,在對纖維進行比對檢驗時,一方面,拉曼光譜可區(qū)分纖維種類;另一方面,拉曼光譜可反應(yīng)纖維中的染料信息,但大多數(shù)纖維染料含量少,拉曼譜峰相對較弱,在纖維種類相同的情況下,難以進一步實現(xiàn)對纖維的區(qū)分。表面增強拉曼散射光譜是鑒別表面增強拉曼散射基底/基質(zhì)上吸附分子、判斷吸附分子吸附取向、研究吸附分子的表面反應(yīng)和研究分子共吸附等現(xiàn)象的有力工具,可有效淬滅吸附分子的熒光以及增強分子本身的拉曼散射信號。近年來,表面增強拉曼光譜技術(shù)在法庭科學(xué)領(lǐng)域受到越來越高的重視,較多地研究集中于爆炸物及的探測和分析[1-5]。能夠采用表面增強拉曼光譜對纖維上的色料進行檢測,在法庭科學(xué)領(lǐng)域具有非常深遠的意義。目前,該技術(shù)局限于考古學(xué)和藝術(shù)領(lǐng)域[6-8],法庭科學(xué)領(lǐng)域?qū)υ擁椉夹g(shù)在纖維上色料檢測應(yīng)用的研究在國內(nèi)外均無文獻報道。以往,對于纖維上染料的表面增強拉曼分析需要采取一定的萃取技術(shù)將纖維上的染料提取下來,原因在于染料與纖維通常以鍵合的方式結(jié)合,使得金屬顆粒很難吸附染料分子[6]。直到2008年,Jurasekova[7]等人首次提出了無需萃取和水解的SERS方法。隨后,Idone[8]等課題組均提出了利用SERS對纖維的無損檢測。這些研究有利于表面增強拉曼光譜對纖維染料的研究,但基于應(yīng)用領(lǐng)域的局限性,染料類型多集中于天然染料。本實驗首次采用表面增強拉曼光譜技術(shù),將其用于對單根棉纖維中分散紅17的檢測,用以探究該方法在檢測有色纖維中合成染料方面的應(yīng)用前景,以期實現(xiàn)對有色纖維中染料的檢測、鑒別。

1實驗內(nèi)容

1.1銀溶膠的制備

向100mL,10-3M硝酸銀溶液中加入2mL,1%檸檬酸鈉,在70℃下快速攪拌1小時,得到灰綠色的銀納米顆粒溶液。隨后對制得的銀溶膠進行多次離心,并用去離子水清洗稀釋至原濃度。

1.2纖維的染色配置

200mL,10-4M分散紅17染料(結(jié)構(gòu)見圖1)溶液,將5cm×5cm的纖維(棉纖維)織物放入配置的染料溶液中,50℃下加熱30min后取出,晾干,并從中抽取單根纖維待測。

1.3實驗方法

在待測的纖維上滴加一滴銀溶膠,5min后將溶液移去。隨后將樣品直接放在樣品臺上待測,采用Renishaw顯微共焦激光拉曼光譜儀:激光器波長為785nm波長,掃描波數(shù)范圍為100~3200cm-1,物鏡放大倍數(shù)為50X,掃描次數(shù)、循環(huán)時間等根據(jù)具體樣本選取最優(yōu)條件。

2結(jié)果討論

2.1銀溶膠表征

圖2為銀溶膠的紫外吸收光譜,其對應(yīng)的最強吸收譜峰在450nm處。圖3為合成銀納米顆粒的掃描電鏡圖,從中可以看出,制得的銀納米顆粒尺寸在10nm~30nm左右。

2.2表面增強拉曼檢測

分散紅17染料在1600cm-1、1200cm-1以及1000cm-1左右處均有較強的拉曼散射(如圖4所示),而在對應(yīng)譜峰位置,純棉纖維,即未染色纖維,卻未有相應(yīng)的拉曼相應(yīng)。對染色棉纖維進行直接拉曼光譜表征,可以發(fā)現(xiàn),其在1600cm-1、1200cm-1處有較弱的拉曼散射,而經(jīng)SERS表征,相應(yīng)位置的拉曼散射峰得以顯現(xiàn)。

3總結(jié)

表面增強拉曼光譜可實現(xiàn)對單根棉纖維上少量染料(10-4M)的檢測,進一步有望在微量物證領(lǐng)域,對同種類(如均為棉纖維)而染料不同的單根纖維進行表征并進行區(qū)分。

參考文獻:

[2]姜杰,李明,張靜,高靜.拉曼光譜技術(shù)在爆炸物檢測中的應(yīng)用[J].光散射學(xué)報,2013,(4):367-374.

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