缅甸硬玉岩的结构与显微构造:硬玉质翡翠的成因意义

对翡翠的结构及其成因进行了评述. 依据其形成阶段及岩相学特征将缅甸硬玉岩的结构首次分为三大类: 原生结构、变形变质结构及后生充填结构. 依据各大类结构的具体特征作了进一步分类, 对每一结构进行了详细的描述, 并对每种结构的宝石学意义进行了讨论. 强调了变形变质作用是翡翠形成必不可少的条件, 指出多期、多阶段性和变形机制因硬玉岩所处的位置不同而出现明显差异, 从而导致翡翠具有独特的场口特征.     

基于连续分类策略的动物油红外光谱无损识别

为实现对市面上常见以及实际案件中出现的动物油样本进行快速无损识别,借助光谱分析技术和机器学习算法,基于连续分类策略,对不同动物油样本在种类及品牌/来源地方面进行区分和认定。收集了247份动物油样本(鸡油、牛油、鹅油、猪油、羊油、鸭油),对其进行红外光谱扫描,采用自动基线校正和峰面积归一化消除样本基线漂移和量纲不一致情况;再分别采用Savitzky-Golay平滑、二项式平滑、邻域平均法、FFT滤波、一阶导数和二阶导数对红外光谱进行预处理,比较了6种预处理方法在降噪方面的差异性,同时构建不同预处理方法下的随机森林、贝叶斯网络以及最小二乘支持向量机3种分类模型,开展各样本“种类—品牌/来源地”的连续分类工作。结果表明,相较于未预处理模型,经过预处理后,模型的识别能力均有提升,其中采用FFT滤波预处理结合随机森林模型可较好区分6种动物油,其对6种动物油样本品牌/来源地的识别准确率由高到低依次为鸡油、牛油、鹅油、猪油、羊油、鸭油;对实际案件中2份检材进行验证性分析,结果与实际情况相符合。红外光谱结合机器学习算法可应用于基于连续分类策略的动物油的快速无损识别。     

山东蒙阴金刚石的红外光谱特征及其分类

山东蒙阴金刚石的红外光谱存在本征峰、氮、氢及包裹体的吸收峰,并且三种形式的都影响金刚石的颜色。随着褐色调的加深,三种氮的吸收峰均有所增强,但增长幅度有所不同。     

3种副伤寒沙门氏菌的傅里叶变换红外光谱快速分类鉴定

建立高效的致病菌分类、鉴定方法是保障食品卫生安全和人类健康的重要技术手段。红外光谱技术具有信息全面,分辨率高,鉴定速度快等优点。本文采用傅里叶变换红外光谱技术采集副伤寒沙门氏菌的3个亚种(甲型、乙型、丙型)的近红外光谱,建立这3种菌的一阶导数谱数据库。结合主成分分析和分级聚类分析两种化学计量分析方法,成功建立不同亚种菌种的聚类分析模型,实现副伤寒沙门氏菌亚种水平上的区分;加标验证试验证明建立的标准菌株光谱数据库和聚类分析模型可用于可疑目标菌的分类鉴定。研究结果表明FT-IR技术可用于甲型、乙型、丙型副伤寒沙门氏菌的分类鉴定,具有操作简便、快捷,结果准确,成本低廉等优点。     

傅立叶变换红外光谱技术对3种李斯特氏菌的快速分类鉴定

为建立李斯特氏菌属内单核细胞增生李斯特氏菌、绵羊李斯特氏菌、英诺克李斯特氏菌3种菌的傅立叶变换红外(Fourier transform infrared,FT-IR)光谱数据库及FT-IT分类鉴定方法,作者应用FT-IR技术对3种李斯特氏菌进行指纹图谱数据采集,建立了3种李斯特氏菌的标准FT-IR导数谱数据库,同时结合化学计量学分析方法,建立了基于主成分分析(principalcomponent analysis,PCA)和分级聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)两种聚类分析模型。结果表明,两种聚类模型均可成功将3种李斯特氏菌进行区分,FT-IR光谱数据库可用于FT-IR技术对3种可疑李斯特氏菌进行鉴定。FT-IR分析方法简便、快速、易操作,结果重现性好,是一种区分3种李斯特氏菌的有效方法。     

缅甸硅化木的宝石学特征及其开发前景

硅化木是古代树木经地质作用而形成的木化石,其主要化学成分为SiO2。采用偏光显微镜和红外光谱仪对缅甸硅化木样品进行研究,结果发现,其有两种类型,一种为玉髓硅化木,主要由隐晶质石英和少量的粒状石英组成,折射率为1.54,密度为2.52 g/cm3,摩氏硬度为6.6,其内部有深棕色和白色絮状包裹体,红外光谱特征吸收峰为1 088,556.1,462.8 cm-1;另一种为蛋白石硅化木,主要由蛋白石组成,含有少量的隐晶质石英,折射率为1.45~1.46,密度为1.92~2.07 g/cm3,摩氏硬度为4.95~5.17,从其纵切面上可见排列整齐的木质纤维结构,横切面上呈细小孔洞状,其中一些已经转变为玉髓硅化木,红外光谱特征吸收峰在1 102,787,474 cm-1附近。据初步分析,缅甸硅化木具有良好的开发前景。     

傅立叶变换红外光谱技术对常见食源性致病菌和真菌快速分类鉴别

目的:为满足食品安全检测中常见食源性致病微生物的检测需求,探索利用傅立叶红外光谱技术（Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR）建立常见食源性致病菌和真菌的种间分类鉴定方法。方法:应用FT-IR技术采集13种常见食源性致病菌977.9~1805.3 cm?1波数范围以及12种真菌900~1800 cm?1和2800~3700 cm?1波数范围的红外光谱,使用主成分分析（principal component analysis,PCA）和分级聚类分析（hierarchical cluster analysis,HCA）两种化学计量分析方法对数据进行分析,通过加标实验检验方法的准确性。结果:建成菌种光谱导数谱数据库,并构建2种聚类分析模型,确定HCA方法能够分别将13种致病菌和12种真菌在种间水平准确聚类,加标样品中的可疑待测菌均能够准确聚类到相应菌种。结论:该研究结果说明本文建立的FT-IR技术结合HCA聚类分析方法,可以实现常见食品中致病菌和真菌菌种的快速鉴定。     

丙烯酸酯及其共聚物的红外光谱鉴

本文较系统地阐述了丙烯酸酯、甲基丙烯酸酯聚合物、丙烯酸酯或甲基丙烯酸酯与其他单体的共聚物的分子结构及其对应的红外光谱。提供了分辨该类聚合物所用的单体的方法，对丙烯酸酯系列产品的鉴定、剖析、检验和新产品开发具有一定的指导作用。     

化学计量学结合中红外光谱的浓香型白酒分类研究

为探究无损、快速和准确判别不同类型浓香型白酒的方法,该研究选取不同酒度和不同品牌浓香型白酒作为研究对象。利用傅里叶变换中红外光谱仪采集120份酒样的原始光谱,结合平滑滤波与标准正态变换分别对原始光谱进行预处理,采用主成分分析比较光谱预处理效果。光谱数据按Kennard-Stone方法以7∶3的比例划分为训练集和测试集,经数据归一化后使用蚱蜢算法优化支持向量机和误差反向传播人工神经网络进行建模分析。试验结果表明,光谱预处理结合主成分分析不能区分不同酒度和品牌的浓香型白酒,但平滑滤波处理后不同酒度酒样的聚类区分较好,标准正态变换处理后不同品牌酒样的聚类区分更好,二者都能有效减少中红外光谱的噪音,提高识别的精度。基于蚱蜢算法优化支持向量机和误差反向传播人工神经网络模型进行判别时,训练集和测试集的酒样分类准确率均为100%。综上所述,利用中红外光谱结合化学计量学可快速准确地判别不同酒度以及不同品牌浓香型白酒,可为白酒的香型区分、产地溯源、市场监管和售后管理等提供数字化方案。     

丙烯酸酯及其共聚物的红外光谱鉴定

本文较系统地阐述了丙烯酸酯，甲基丙烯酸酯取合物，丙烯酸酯或甲基丙烯酸酯与其他单体的共聚物的分子结构及其对应的红外光谱。提供了分辨该类聚合物所用的单体的方法，对丙烯酸酯系列产品的鉴定，剖析，检验和新产品开发具有一定的指导作用。     

辽宁宽甸绿色云母玉的宝石学特征及颜色成因探讨

近期,笔者获得来自辽宁东部宽甸地区的绿色玉石,为研究该样品的宝玉石学特征及其颜色成因,采用常规的宝石学鉴定方法及偏光显微镜、红外光谱仪、激光拉曼光谱仪、X射线粉末衍射仪、X射线荧光光谱仪、光纤光谱仪等测试仪器,对其进行了宝石学、矿物学、光谱学特征及主要化学成分和微量元素的研究。结果表明,该玉石的主要矿物组成为白云母,质量分数达98%以上,具鳞片变晶结构,少量的红色矿物为金红石;Cr3+类质同象替代白云母中的Al3+是该样品产生绿色的主要原因,依据国家珠宝玉石名称的标准,应将该样品定名为云母玉。     

红外光谱联合主成分分析在貂毛皮鉴别中的应用

基于红外光谱,联合SPSS软件的主成分分析和分类判别方法对60组貂毛皮与60组易混非貂毛皮进行鉴别分析（随机抽取100组数据作为训练数据,余下20组作为验证数据）。结果表明：通过主成分分析可以从大量光谱信息中提取有用的信息,成功地将原2696个波数变量降维到8个新的主成分变量,使问题得到简化,提高了分析效率;通过分类判别成功建立了貂毛皮与非貂毛皮的典型判别函数、貂毛皮和非貂毛皮的Bayes分类函数。多种验证方法表明：100组训练数据的典型判别函数、Bayes分类函数自身验证分类正确率均为97.0%、交叉验证分类正确率为95.0%;20组验证数据分类正确率达100%。红外光谱联合主成分分析用于貂毛皮真假鉴别效果良好。     

朴素贝叶斯分类模型在中红外光谱测原料奶掺假中的应用研究

现有常规乳与乳制品掺假检测方法主要是利用鲜乳以及所掺入物质的物理化学性质进行测定,每种方法只能检测一种掺假成分,所以比较费时、烦琐。中红外光谱具有分析快速、操作方便、成本低、对样品不造成损伤、无需前处理、再现性好、不污染环境等优点。通过朴素贝叶斯分类模型建立生鲜牛奶和掺假原料奶的判别模型,判断未知样是否属于掺假原料奶。     

红外光谱技术的发展及其在造纸中的应用

介绍了红外光谱分析技术的研究进展的发展前景,对红外光谱分析技术在制浆造纸领域的应用进行了综述。     

合成硬玉玉石的矿物学研究

通过X射线粉末衍射、偏光显微镜、电子探针、红外显微镜微区反射光谱、激光拉曼光谱等测试手段对几件绿色合成硬玉玉石样品进行仔细研究后发现, 它是由结晶质和玻璃质物质组成, 结晶质部分很少, 结晶矿物为自形的长柱状硬玉, 玻璃质物质的成分与硬玉的化学成分基本接近, 但其w(SiO2)和w(Al2O3)明显偏高, 而w(Na2O)明显偏低. 合成硬玉玉石的结构比天然翡翠的要简单得多.     

红外光谱多次内反射法及其在纺织科学上的应用

红外光谱多次内反射技术已在纺织科学上得到了广泛的应用，本文介绍了该技术的装置、原理和应用情况。差示、热解、偏振等多次内反射技术在国外已得到了广泛的应用。该技术是纺织科学研究与生产不可缺少的分析测试手段。     

红外光谱快速识别食用植物油种类的研究

为实现食用植物油种类的快速无损识别,为公安实战中打击“食药环”犯罪提供参考,借助衰减全反射-傅里叶变换红外光谱技术对不同类别、品牌食用植物油进行了多层次分类识别工作。采用标准正态变换(SNV)和一阶导数预处理消除基线和其他背景干扰,使得重叠峰发生分离,从而提高检测的分辨率和灵敏度,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,结合基于布谷鸟搜索算法优化的极限学习机(CS-ELM)模型对不同种类和品牌的食用植物油进行分类识别,同时对比随机森林模型与CARS-CS-ELM融合模型在食用植物油快速分类检测方面的准确率。结果表明,基于CARS-CS-ELM融合模型对3类植物油样本总体进行分类,其分类准确率达到85.19%,其中小磨香油、花生油、玉米油样本训练集的品牌分类准确率依次为92.5%、100%、96.7%,测试集品牌分类准确率均为100%,而随机森林模型的9个品牌食用植物油分类准确率仅为80%。综上,CARS-CS-ELM融合模型对食用植物油快速分类识别效果较好,可为食用植物油的无损快速检验提供一定的参考与借鉴。     

乌骨鸡黑色素及其降解产物的红外光谱结构解析

采用氨水-过氧化氢法和碳酸钾-过氧化氢法对乌骨鸡黑色素进行降解,并通过傅里叶红外光谱法对乌骨鸡黑色素及其降解产物可溶性部位的红外光谱学性质进行研究。结果显示：乌骨鸡黑色素降解产物可溶性部位与乌骨鸡黑色素在红外图谱上有较多相似之处,在3600～3100cm-1、2950～2850cm-1、1680～1630cm-1、1570～1515cm-1、1240～1200cm-1均有不同强度的吸收峰,特别是在1650cm-1附近均出现乌骨鸡黑色素的特征强吸收峰,推测经过氧化氢降解反应获得的乌骨鸡黑色素降解产物可溶性部位中含有乌骨鸡黑色素骨架结构片段,酰胺基团和环状烯烃可能是构成乌骨鸡黑色素骨架结构的主要基团。