红外光谱技术在气体检测中的应用

根据气体在红外光谱区的吸收,可以采用红外光谱来检测气体的浓度.本文介绍了红外光谱技术在气体浓度检测方面的应用情况以及国外的研究进展.以甲烷和一氧化碳气体为例,描述了用红外半导体激光器或发光二极管结合红外光谱技术实现的气体探测系统.最后介绍了几种气体传感系统的实例.     

红外光谱技术在宝玉石鉴定中的应用

阐述红外光谱技术在宝玉石鉴定的特点,分析红外光谱鉴定数据的收集、存储、挖掘的方法,包括光谱红外技术中的透射技术、漫反射技术、镜面反射技术、衰减全反射技术的应用。     

基于红外光谱技术的毒品检测研究进展

聚焦于红外光谱技术在毒品检测领域的研究和应用现状,主要介绍了将傅里叶变换衰减全反射红外光谱技术(Attenuated Total Reflection-Fourier Transform Infrared Spectroscopy, ATR-FTIR)用于毒品定性分析和混合毒品分类分析以及将近红外光谱技术用于毒品定量和溯源分析的相关研究。红外光谱凭借自身准确、简便、快速、实用的特点,与化学计量学的多种算法进行有效结合,可进一步为毒品的判断、分类、溯源提供量化指标。随着与机器学习、神经网络等人工智能技术的进一步融合,红外光谱技术将在未来的毒品实验室分析和现场快速检测中发挥巨大作用。     

光谱技术在核桃检测领域的研究进展

近年来,光谱技术发展极为迅速,可利用物质对光的吸收、反射和透射等特性对物质进行定性和定量分析,是一种快速无损检测技术,被广泛应用于农产品的检测研究.核桃,作为我国栽培历史悠久的一种营养价值丰富的重要农产品,众多学者对其进行了长期而深入的研究.从品种鉴别、长势监测、品质鉴定、分选加工4个方面总结了高光谱和红外光谱技术在核桃检测领域的研究进展,并对比分析了各种光谱检测技术的优劣,提出了核桃相关检测中尚存的问题,并对核桃无损检测研究的发展前景进行了展望.     

基于LS-SVM的红外光谱技术在奶粉脂肪含量无损检测中的应用

脂肪是奶粉中重要的组成部分,实现对奶粉中脂肪含量的快速、无损检测十分重要,为此研究了400～6666cm-1范围的红外光谱技术对不同品种奶粉的脂肪含量的无损检测.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对光谱透射率值和脂肪含量值进行建模.模型在全红外波段范围对样本脂肪含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2p)达到0.9796,预测误差均方根(RMSEP)为0.8367.预测结果要优于BP人工神经网络(Back Propagation Neural Networks, BP-NN).说明红外光谱技术能够实现奶粉脂肪含量的无损检测,检测过程比化学检测方法简单快速,操作性强.文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模.模型预测结果显示分别基于中红外光谱和近红外光谱区域的模型预测效果都比全波段建模略差.本研究为今后奶粉脂肪含量快速无损检测仪器的开发奠定了理论基础.     

红外光源在有害气体检测中的应用研究

研究了红外光源在有害气体检测中的地位和作用。介绍了三类 不同红外光源的结构原理,比较了它们相互之间的优缺点,并对其应用情况进行了综述。然后详细分析 了气体检测技术对红外光源性能的要求以及在光源选型时的注意事项。最后,根据有害气 体检测的发展需求,阐明了红外光源的发展趋势。     

热红外高光谱成像仪光谱匹配盲元检测算法

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响,红外焦平面阵列不可避免地存在盲元,严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像,空间维只剩一维,与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标,有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发,以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据,在数据规则化处理的基础上,自动提取有效像元目标的伪光谱曲线,采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验,结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息,检测精度较高,盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。     

红外光谱技术在废弃物分拣中的应用

据www．vision-systems．com网站报道,在挪威,大多数的废弃物分拣都是在家里完成的,而另外的许多欧洲国家则已经选择了其他途径。在德国,有大约200个分拣中心对包装纸、纸板箱以及一次性瓶子等包装废弃物进行分拣。这些包装的制造商们按照其产品的再利用价值来给分拣中心提供相应的资金。     

红外光谱在翡翠研究中的应用

应用紫外一可见一近红外光吸收谱法和傅立叶红外粉末透射光谱法对翡翠进行了分析.分析结果发现:翡翠存在一些特征吸收峰;不同特征的翡翠其吸收峰亦有差异,这些差异为翡翠的研究提供了有用的信息.     

逐线积分气体吸收模型及其在FTIR气体检测中的应用

介绍了一种精确的逐线积分痕量气体吸收模型,该模型适用于中红外波段大气环境中痕量气体和污染气体检测的理论研究和工程应用。该模型利用HITRAN光谱数据库,考虑了展宽、线翼截断、温度修正及光谱分辨率变化等情况,可以有效地模拟大气环境中多种气体的红外吸收特征。文中详细描述了模型的算法细节,并给出了模型计算的结果与傅里叶变换光谱仪(FTIR)实测数据的对比,还举例介绍了吸收模型在FTIR气体探测技术中的实际应用,并使用该模型对测量的红外傅里叶变换光谱进行了定量分析,模拟了计算校准谱,并与实测光谱进行了非线性最小二乘拟合,实现了在无需测量校准气体的情况下同时对多种气体进行浓度的反演。     

可调谐激光光谱系统在气体检测中的应用

为准确快速地检测气体浓度,对可调谐激光吸收光谱法进行了分析。从理论分析可知,偶次谐波分量在谐振位置有最大值,且幅度逐次下降,因此采用二次谐波检测的方法来获取气体浓度。建立了气体浓度检测实验系统,对浓度在0%～15％之间的甲烷气体试样进行了实验研究。理论分析及实验结果表明,二次谐波的幅度值与气体浓度值之间的线性相关度可达0.994,说明通过二次谐波可以准确获得气体的浓度信息。     

LIBS水下原位探测技术研究进展

作为一种分析技术,激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)近年来在各个领域有着快速的发展, 在水下的应用也逐渐受到关注。对LIBS水下研究从实验室模拟到现场试验、从机理研究到技术发展都进行了回顾,并以 中国海洋大学研制的深海LIBS原位探测系统LIBSea为例,给出了LIBS系统在海洋探测中获得的典型结果,最后对未 来5~10年LIBS水下研究方向进行了展望。     

溶液中铬元素的激光诱导击穿光谱检测

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对含铬污水溶液中的重金属元素铬开展了探测实验。根据一系列含铬浓度不同的污水样品的LIBS实验结果,获得元素浓度和强度之间的关系曲线,即定标曲线。对CrⅡ(283.43nm)及CrⅠ(425.45nm)两处谱线进行了分析和比较。实验发现,283.43nm处原子辐射信号强度比425.45nm谱线强2倍;从定标曲线的线性相关度及信背比来看CrⅡ(283.43nm)谱线要优于CrⅠ(425.45nm)。计算二者检测限,质量浓度分别为80μg/mL(283.43nm)及170μg/mL(425.45nm)。实验采用CrⅡ(283.43nm)的定标曲线对含铬污水溶液进行了定量分析,测得该污水溶液的含铬质量浓度为333μg/mL,与采用原子吸收分光光度计所得到的检测结果(309μg/mL)符合较好。结果表明,在对铬元素进行LIBS检测时选用CrⅡ(283.43nm)谱线要优于CrⅠ(425.45nm)谱线。采用LIBS方法可实现对污水溶液中Cr元素的快速检测,具有很好的应用前景。     

激光诱导击穿光谱技术在环境监测中的应用综述

激光诱导击穿光谱技术具有可以实现多种元素同时测量、可以实现原位/在线测量、可以对气体、液体、固体及气溶胶等多种物质进行测量等优点,被用于空气、水、土壤等环境监测的各个领域。针对不同的检测对象,从样品准备、实验设计、数据处理、应用结果等4个方面介绍了近年国内外的研究进展。概述了激光诱导击穿光谱技术在环境监测领域中的应用现状和发展前景。     

基于傅里叶变换红外光谱技术测量气溶胶中硫酸盐的含量

气溶胶化学组成复杂,对硫酸盐含量进行定量分析时,基体干扰不明确,标准加入法具有可以消除基质效应的特点,而红外光谱具有测量速度快,操作简单等优势,因此实验利用标准加入法与红外光谱相结合的方法对气溶胶中SO42-的含量进行测量.在SO42-的标准加入量为0～0.3636 mg·mL-1范围内时,标准加入量与吸光度值之间线性关系良好,相关系数为0.974,回归方程为A=0.4720m.利用差谱技术对回归方程系数进行了验证实验,准确率为98.5％,同时对已知SO42-含量的气溶胶加标样品进行回收率实验,平均回收率为99.56％.实验结果说明此方法有效的消除了基质效应对SO42-定量分析的影响,为以后快速、实时测量气溶胶中硫酸盐含量建立了基础.     

污染云团特征参数的被动FTIR遥感监测

利用被动傅里叶变换红外光谱辐射仪（ＦＴＩＲ）遥感监测污染云团红外光谱,考虑到仪器视场的影响,给出表征污染云团特征参量的浓度程长程（ＣＬ）的计算方法,并对野外实验的结果进行分析与讨论。     

基于FTIR光谱技术的霉菌菌种判别研究

为了找出一种快速、简便、准确的方法来探究霉菌试验后武器装备表面生长的霉菌种类,按照标准的试验方法进行了霉菌试验,利用傅里叶红外光谱仪对经过不同菌种腐蚀后的样本进行了测试,获取了光谱数据,并通过对数据进行初步的主成分分析确定了光谱数据的识别区域。采用最小距离匹配、光谱角匹配、光谱信息散度、光谱协方差、主成分分析、偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)、随机森林等分类算法建立了识别模型。研究结果表明,随机森林算法能够很好地识别霉菌种类,准确率预期在98%以上。基于合适的分类算法,傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared, FTIR)技术能够实现对菌种的有效鉴别。     

主成分分析联合Fisher判别在紫外-可见光谱法水质检测中的应用

水质类型的判别是实现光谱法水质参数准确检测的重要前提。针对直接光谱法水质检测系统采集的光谱数据信息冗余较大的问题, 利用主成分分析消除信息指标间的相关性,实现光谱数据的降维和特征信息提取。采集某化工厂和某溪水水样的紫外-可见光谱数据, 利用主成分分析联合Fisher判别的方法建立判别模型,以12组水样光谱数据作为训练样本,6组作为测试样本,对模型的判别能力进行论证和检验,并与传统的Fisher判别模型进行对比实验。实验结果表明,利用主成分分析联合Fisher判别模型可以有效消除信息冗余带来的影响,相比传统的Fisher判别模型具有分类精度高、回代误判率为零、计算时间短等优点,计算时间由传统Fisher判别方法的0.6733 s减少到0.6012 s。该方法为直接光谱法水质类型判别工程实用化提供了一种高效手段。