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关键词： TDLAS技术   多组分气体   吸收光谱   煤矿   长距离传输  

摘要： 采用可调谐半导体激光吸收光谱技术分析了气体浓度与谐波强度之间的关系，并设计了多组分气体长距离输送系统对矿山有害气体进行远程实时监控，实现千米外对矿井环境内多种气体的实时浓度监测。在理论推导的基础上，对矿井中可能出现的一氧化碳气体（CO）、二氧化碳气体（CO2）、甲烷气体（CH4）和乙烯气体（C2H4）四种气体进行了标定，获得了浓度标定曲线及检测下限，检测下限均可达到10-4以下。对甲烷气体标定得到的线性相关系数R达到0.995 54，检测下限为2.2×10-6，探测的稳定度为0.137%。在矿井应用中，长时间监测结果与矿方所拥有的气体检测系统检测到的数据变化趋势一致，随机抽取样本与第三方检测结果误差在5%以内。该多组分气体监测系统具有准确度高、监测限低和稳定性好等优点，可为矿山气体安全提供可靠的数据支持。

关键词： 几何量计量   X射线坐标测量机   射线空间分辨力   标准器   量值溯源  

摘要： 针对现有计量型X射线坐标测量机空间分辨力标准器无法溯源的问题，研发了新型可溯源的空间分辨力标准器，并对其校准方法进行了探索研究。首先，基于线对卡法，利用光刻和电感耦合等离子体(ICP)刻蚀工艺研制了可定期溯源栅格标准器。然后，通过扫描电子显微镜实现了标准器的量值溯源，得到标准器的栅格周期为4～40μm,结果的均匀性可达0.1%,满足目前计量型X射线坐标测量机空间分辨率溯源需求。最后，采用3D打印技术设计制备可拆卸的封装保护结构，便于标准器在产业中推广使用。上述方法有利于改善X射线坐标测量机等仪器的校准工作，提升现阶段的精度水平。

关键词： TDLAS技术   多组分气体   吸收光谱   煤矿   长距离传输  

摘要： 采用可调谐半导体激光吸收光谱技术分析了气体浓度与谐波强度之间的关系，并设计了多组分气体长距离输送系统对矿山有害气体进行远程实时监控，实现千米外对矿井环境内多种气体的实时浓度监测。在理论推导的基础上，对矿井中可能出现的一氧化碳气体（CO）、二氧化碳气体（CO2）、甲烷气体（CH4）和乙烯气体（C2H4）四种气体进行了标定，获得了浓度标定曲线及检测下限，检测下限均可达到10-4以下。对甲烷气体标定得到的线性相关系数R达到0.995 54，检测下限为2.2×10-6，探测的稳定度为0.137%。在矿井应用中，长时间监测结果与矿方所拥有的气体检测系统检测到的数据变化趋势一致，随机抽取样本与第三方检测结果误差在5%以内。该多组分气体监测系统具有准确度高、监测限低和稳定性好等优点，可为矿山气体安全提供可靠的数据支持。

关键词： 敌我识别   辐射源个体识别   多维特征   Transformer  

摘要： 针对目前敌我识别辐射源个体识别（Specific Emitter Identification of Identification Friend or Foe， SEI-IFF）研究不足的问题，提出一种基于多维特征与Transformer网络的SEI-IFF方法。该方法首先从单个脉冲及信号全局等多维度获取如相位、幅度、时间、功率谱密度等信号特征；结合Transformer网络，进一步提取不同IFF辐射源个体特征中如前后关联特性的细微特征并最终实现SEI-IFF。试验结果表明，所提方法针对20个目标搭载的IFF辐射源个体的平均识别正确率达95.3%，可较准确地完成SEI-IFF，有助于提升战场SEI-IFF效率。

关键词： 应急监测   硫化物   便携式气相分子吸收光谱仪   稳定性  

摘要： 建立了快速准确的水质硫化物应急监测方法。对固定化条件、pH、保存时间等影响准确度的因素进行了研究；结合产业特点、类型识别、实验分析等手段，确定干扰物质及其剂量，提出适用于应急监测的前处理方法；研究了仪器内置曲线特性，并对地下水、地表水、工业废水等进行测定。结果表明：样品中添加乙酸锌-乙酸钠固定剂，调节pH至10 ～ 12，可提高样品的稳定性和保存期限。SO32-和S2O32-产生光谱正干扰，采用沉淀分离法进行前处理。便携式气相分子吸收光谱仪测定速度快、抗干扰能力强、可实现自动化批量进样，仪器内置曲线精密度和准确度好，不同类型水样测定的精密度为1.6% ～ 9.3%，加标回收率为88.4% ～ 95.8%，满足应急监测快速准确的要求，可为突发性环境事件水质硫化物的测定提供技术参考。

关键词： 自然保护区   溶解性有机质   三维荧光光谱   结构方程模型   响应机制  

摘要： 针对莫莫格自然保护区，选择3个水体，利用三维荧光光谱结合平行因子分析（PARAFAC）探究溶解性有机质（DOM）的组成、光谱特征和来源;采用二维相关光谱结合结构方程模型分析DOM组分变化及其与水质指标的响应关系.结果表明，水体DOM受内源和外源共同作用，腐殖化特征明显，蛋白质组分含量较低.PARAFAC共识别出微生物代谢产物（C1）、类富里酸（C2和C4）、类胡敏酸（C3）和类色氨酸（C5）等5种组分，其中C1组分含量最高（41.37%）;DOM来源、组成、转化与保护区内水生动、植物生长环境下的微生物代谢过程紧密相关，采用2D-COS表征沿水流方向DOM组分的变化顺序为:C4→C2→C3→C1→C5，类富里酸（C2和C4）含量的变化幅度大于类色氨酸，类色氨酸的含量相对比较稳定.C1、C5组分与CODMn呈显著正相关，表明其具有同源性，主要来源于藻类生长死亡过程中产生的大量有机物.DOM来源和组成对水环境因子有直接或间接的影响，DOM主要通过腐殖化程度直接影响水质状态，影响权重为48.84%;DOM组分C2和C3间接影响水质状态，影响权重为12.84%.莫莫格自然保护区水体DOM组成与水环境因子响应机制的研究，可为自然保护区水生态保护提供理论依据.

关键词： 扩散映射   反向传播神经网络   激光诱导荧光光谱   特级初榨橄榄油   掺假  

摘要： 为实现一种快速、无损、非侵入检测特级初榨橄榄油所含廉价植物油浓度的预测方法，本文提出一种基于扩散映射结合反向传播神经网络的算法模型实现激光诱导荧光光谱检测特级初榨橄榄油的掺假浓度。本研究采用360 nm的紫外激光作为荧光光谱的激励源，通过荧光探头激发油菜籽油、大豆油、葵花籽油等廉价植物油混合特级初榨橄榄油产生的激光诱导荧光光谱信号，分析了廉价植物油和特级初榨橄榄油的荧光光谱特征和差异，解译并判定了激光诱导荧光光谱谱峰对应的化学物质成分，利用扩散映射算法提取了荧光光谱的特征信息并完成了高维数据向低维数据的映射，基于反向传播神经网络算法实现了对廉价植物油掺假特级初榨橄榄油浓度的预测。实验结果表明激光诱导荧光光谱技术结合扩散映射和反向传播神经网络算法模型可以满足对油菜籽油、大豆油、葵花籽油等廉价植物油混合特级初榨橄榄油的浓度预测，其中定量模型测试集的决定系数均大于0.9890，均方根误差均小于0.0010。总之，本文提出的廉价植物油掺假特级初榨橄榄油的浓度预测方法具有良好的性能表现，其在规范我国橄榄油市场秩序、促进国内橄榄油生产企业的健康发展具有重要的意义和价值。同时，为市场监督管理部门的现场执法应用提供了一种可供参考的荧光方法。