摘要
同位素分析在地质学、考古学、化学、医学研究等领域有非常重要的应用。简并四波混频(Degenerate four-wave mixing,DFWM)光谱技术因具有高灵敏度、高分辨率、高信噪比的特点，有望发展为一种可靠的、低成本的同位素分析技术。但传统的DFWM过程涉及三束入射光，且需要形成特定的空间配置以满足相位匹配条件，因此装置较为复杂，抗干扰能力较差。此外，自吸收的存在给同位素定量分析带来了较大的困难。本文使用单束柱矢量光场改进了传统DFWM光谱技术，并采用机器学习算法实现了同位素的高精度定量分析。具体工作如下： (1)提出了一种基于单束矢量光场的简并多波混频(Degenerate multi-wave mixing,DMWM)方案。利用柱矢量光场的偏振非均匀但具有轴对称分布的特点，使单束矢量光场通过偏振片之后，获得空间分离的多束相位匹配光束。改变螺旋相位板的拓扑荷数，选择适当的空间滤光片，将空间配置满足相位匹配条件的光束聚焦于Rb原子蒸气池中，得到了DFWM、简并六波混频(Degenerate six-wave mixing,DSWM)、以及共存的多个DFWM信号。由于参与DMWM过程的光束源自同一束矢量光，它们的相对位置是固定的，这就极大地简化了光学系统，降低了光路调整的复杂程度，抗干扰的能力得到增强，对提高FWM光谱技术的实用性，以及测量结果的准确性具有重要意义。 (2)将随机森林(Random forest,RF)算法用于DFWM光谱同位素分析中。由于DFWM为共振过程，所产生的DFWM信号在样品中传输时存在自吸收的问题。而同位素丰度不同，所以不同同位素对于DFWM信号的自吸收程度不同，导致所得DFWM光谱信号强度比值无法直接准确的反映同位素丰度比值。且样品浓度越高，自吸收越严重，同位素比值确定越困难。为此，首先测量了不同浓度下同位素丰度比值已知的样品的DFWM光谱，用RF算法对所得光谱进行特征分析学习，建立模型，进而对未知原子同位素丰度比值样品的DFWM光谱进行分析，得到同位素丰度比值。以Rb同位素为例，分析所得同位素丰度比值与真实值的误差最低仅为0.04％，实现了同位素丰度比值的定量测量。 本论文首次提出了一种基于矢量光场的单光束DFWM光谱装置，并采用RF算法实现了同位素丰度比值的定量测量，简化了实验装置，提高了系统的可靠性与稳定性，增强了光谱分析的识别效率与准确性，在地质学、考古学、化学、医学研究等领域具有潜在的应用价值和广泛的应用前景。
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