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期刊信息/Journal information
光谱学与光谱分析
光谱学与光谱分析

高松

月刊

1000-0593

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010-62181070

100081

北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院

光谱学与光谱分析/Journal Spectroscopy and Spectral AnalysisCSCD北大核心CSTPCDEISCI
查看更多>>本刊系中国光学学会会刊，由钢铁研究总院、中国科学院物理研究所、北京大学、清华大学联合承办的学术性刊物。刊登主要内容：激光光谱测量、红外、拉曼、紫外、可见光谱、发射光谱、吸收光谱、X-射线荧光光谱、激光显微光谱、光谱化学分析、国内外光谱化学分析最新进展、开创性研究论文、学科发展前沿和最新进展、综合评述、研究简报、问题讨论、书刊评述。本刊适用于冶金、地质、机械、环境保护、国防、天文、医药、农林、化学化工、进出口商检等各领域的科学研究单位、高等院校、光谱仪器制造厂家、从事光谱学与光谱分析的研究人员、高等院校有关专业教师和研究生、有关专业管理干部。《光谱学与光谱分析》为我国首批自然科学核心期刊，中国科协优秀科技期刊，中国科协择优支持基础性、高科技学术期刊，是中国科技论文、中国科学引文数据库、中物理文摘、中国学术期刊文摘的统计源刊，被国外的SCI，AA，CA，EI，MEDLINE，AJ等文献结构收录。
正式出版
收录年代

    温度和光照对动车组用矿物型变压器油荧光特性的影响

    赵恩波史泽林刘云鹏李晨曦...
    2233-2239页
    查看更多>>摘要：牵引变压器渗漏油检测是动车组运行故障检测的重要部分.动车组运行故障图像检测系统采集的近红外底板图像中渗漏变压器油痕迹与水迹的特征相似,致使列检员与图像识别算法均无法有效识别渗漏油痕迹,进而导致渗漏油故障的误报率高,影响列车的正常运行和检修效率.由于水不具有荧光特性,而矿物型变压器油具有紫外荧光特性,故可通过荧光成像将两者区分.另外,由于动车组运行季节、地域、时间段不同,致使渗漏的变压器油处于不同的环境条件中,进而影响渗漏油的荧光特性.而渗漏油的荧光特性决定荧光成像系统激发光源波长和成像波段的选取.因此,为了明确动车组用矿物型变压器油的荧光特性,以及两个主要环境因素温度、光照对荧光特性的影响,首先制备了不同温度、不同光照条件下的变压器油样本;而后,利用荧光光谱仪采集样本的三维荧光光谱,进而分析样本的荧光特性、温度和光照对荧光特征峰位置和强度的影响.结果表明,动车组用矿物型变压器油具有两个较强的荧光激发/发射峰,分别位于350/382 nm和350/402 nm;温度的升高引起荧光强度下降,但未改变荧光波峰位置;光照强度的增加与光照时间的延长都引起荧光强度下降,但未显著改变荧光波峰的位置;在动车组运行监测时间间隔内,温度和光照未显著改变油品的荧光特性.实验结果为荧光成像检测动车组用矿物型变压器油的渗漏故障提供了实验依据和数据支持.

    变压器油渗漏油检测温度光照荧光特性动车组

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    萃取分光光度法测定氯化钾体系中的十八胺

    宋忠梅路淼张慧芳张鹏瑞...
    2240-2249页
    查看更多>>摘要：十八胺是冷结晶-正浮选法生产氯化钾的常用捕收剂,用量显著影响浮选分离效率.由于其会吸附在氯化钾表面,不可避免地在氯化钾中残留,不利于高纯钾盐产品的开发.针对氯化钾生产过程及产品中十八胺含量测定的需求,依据十八胺和溴酚蓝通过范德华力和氢键络合的作用原理,开发了以乙酸丁酯为萃取剂、溴酚蓝钠盐为显色剂的萃取分光光度法测定氯化钾中十八胺的浓度.考察了溶液pH、十二烷基吗啉、共存盐、平衡时间、显色剂用量对十八胺浓度测量的影响.结果表明:当溶液pH从3～9逐渐增大时,十八胺与溴酚蓝的络合作用减弱且络合分子极性增大,导致吸光度降低;在pH＜5时,十二烷基吗啉和溴酚蓝能形成有色络合物,当pH为6～9时萃取液吸光度值趋近于零;共存氯化钾、氯化钠、硫酸钾、氯化镁等溶液的离子强度增大,氢键作用减弱但络合分子的盐析效应增强,溶液中微量的Li+、NH4+和B对萃取液吸光度影响不大;显色剂用量过大时,吸光度值太大且不符合朗伯-比尔定律,平衡时间影响较小.选择测定条件为:溶液的pH为6、离子强度为1 mol·L-1,2 mmol·L-1显色剂的用量为0.50 mL,采用缓冲溶液定容至25 mL,反应5 min后加入5.00 mL乙酸丁酯萃取,待分层平衡2 min后于458 nm处测定萃取液吸光度,工作曲线为 A=0.049 49c+0.066 24(R2=0.992 3,ε=1.33 × 104 L·mol-1·cm-1,0～10 mg·L-1).该方法的相对标准偏差为0.33％～2.63％,平均相对误差为-0.90％,十八胺和十二烷基吗啉混合体系的平均相对误差为-0.25％.采用该方法测得正浮选精钾母液中十八胺含量为8.66 mg·L-1,加标回收率为95.5％～106％,可用于测定盐湖钾肥生产过程中十八胺的浓度.

    十八胺萃取分光光度法氯化钾十二烷基吗啉盐湖

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    电感耦合等离子体原子发射光谱基体匹配校准法测定镍基合金中铬含量

    刘洁谭胜楠戚振南任玲玲...
    2250-2255页
    查看更多>>摘要：铬元素在镍基合金中具有多重作用,对增加合金涂层耐磨性具有突出贡献,同时,铬能在高温燃气作用下生成致密的氧化保护膜,显著提高合金抗高温氧化和热疲劳性能.在高铬含量的情况下,铬容易与合金中的钛、铝、钼等元素形成有害相而降低合金的强度.对镍基合金中铬元素的准确定值非常关键.镍基合金样品使用氢氟酸、盐酸、硝酸经过微波消解后,采用基体匹配,配制校准溶液测定镍基合金中铬元素在分析谱线的净强度从而计算得出含量.针对镍基合金中镍、钼、铁等高含量元素对铬含量测定有干扰,选择干扰元素少、灵敏度适中的266.602 nm为分析谱线,系统考察了基体效应和共存元素的干扰效应,采用配制校准溶液时,将含量大于5％的元素均进行等同含量的匹配,配制铬元素低标校准溶液KlCr,配制铬元素高标校准溶液KhCr,制备样品溶液KSCr,利用电感耦合等离子体原子发射光谱仪,依次测定低标校准溶液KlCr、样品溶液KSCr、高标校准溶液KhCr在分析谱线的净强度,按照公式计算得出铬含量.利用标准参考物质评价了方法的准确性,采用YS/T 539.4-2009进行对比分析验证了方法的可靠性.结果表明,方法的检出限(LOD)和定量限(LOQ)分别为0.05和0.10 μg·mL-1,测定结果的相对标准偏差(RSD)不大于2.5％,标准参考物质的测定值与认定值对比分析结果的相对误差(RE)小于2.5％.该方法操作方便、检测准确,拓宽了 ICP-OES光谱法测定镍基合金中铬元素含量的检测范围,检测下限由2％降为0.1％,检测范围上限由30％升为33.5％,大大提高了镍基合金中铬元素含量检测的效率和准确度,适用于各种牌号的镍基合金中铬元素含量的测定.

    电感耦合等离子体原子发射光谱基体匹配校准法镍基合金铬

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    高温高压条件下单一CO2体系的傅里叶红外光谱定量模型及天然包裹体应用

    黄亚浩薛一帆文志刚陈俊林...
    2256-2261页
    查看更多>>摘要：傅里叶红外光谱是可以用于定性识别天然流体包裹体组分的原位无损分析技术,目前针对于天然包裹体的温度—压强—组分的定量分析是激光谱学地质应用的重点和难点以及发展方向,傅里叶红外光谱对于天然流体包裹体的定量方法和模型尚未建立.通过高压毛细硅管封装技术结合傅里叶红外光谱仪,对单一 CO2体系2v2+v3和v1+v3伸缩振动双峰进行40～80 ℃,60～500 bar压强范围下红外光谱的采集和观测,获取了不同温度和压强范围下红外光谱参数,通过拟合和计算获取该体系下傅里叶红外光谱的峰面积和峰位移,建立了 CO2的2v2+v3和v1+v3伸缩振动双峰体系下傅里叶红外光谱流体的密度与峰面积,压强与峰面积的标定模型,并明确CO2的2v2+v3和v1+v3伸缩振动双峰形态随温度压强的变化特征,讨论了峰位移随温度和压强的变化.通过单一 CO2组分傅里叶红外光谱定量技术,在40 ℃下,采集莺歌海盆地黄流组储层中石英裂隙内纯CO2包裹体的伸缩振动双峰峰面积来计算的密度,同时在室温下,采集包裹体的拉曼光谱,对比利用两种不同原位分析测试方法所计算密度,验证了傅里叶红外光谱定量分析的可行性,傅里叶红外光谱定量分析相比于拉曼光谱定量分析具有不受实验仪器和环境限制的优点,其定量方法可以避免由于仪器所处不同实验室之间产生的误差.

    傅里叶红外光谱CO2流体包裹体莺歌海盆地

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    基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法

    王书涛万金丛刘诗瑜张金清...
    2262-2267页
    查看更多>>摘要：现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性.为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型.为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络"退化"问题的ResNet-18.对于186个芒果样本,采用70％的样本进行训练,30％的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Preci-sion)、召回率(Recall)、F1 值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标.建立传统1 D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42％,80.35％,76.78％和67.85％.结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路.

    芒果种类识别CBAM注意力机制近红外光谱残差网络

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    本刊声明

    《光谱学与光谱分析》期刊社
    2267页
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    近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别

    胡彩平傅兆民许鸿嘉武斌...
    2268-2272页
    查看更多>>摘要：生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素.所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的.近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间.但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法.首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1 557个维度的光谱数据降至包含22个维度.然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵.最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用Antaris Ⅱ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集.实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据.随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号.为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较.将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3.最终得到的分类准确率分别为43.33％、96.67％、96.67％和98.33％.可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别.

    近红外光谱模糊线性判别分析模糊非相关判别转换模糊非相关QR分析生菜

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    关于《光谱学与光谱分析》调整审稿费收费标准的通知

    《光谱学与光谱分析》期刊社
    2272页
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    基于CGAN增强的新冠病毒拉曼光谱深度学习分类研究

    张印冯程成夏启胡挺...
    2273-2278页
    查看更多>>摘要：新型冠状病毒的出现给全球经济、公共安全等方面带来严重损失.如今新型冠状病毒仍然在全球肆虐,加强病毒的检测和诊断是一项急需解决的工作,快速且准确地诊断新冠病毒对疫情防控尤为重要.随着技术的发展,深度学习在检测识别方面有了许多突破性进展,吸引着研究者的广泛关注.然而深度学习需要大量数据进行模型训练,而新冠病毒的拉曼光谱采集过程受到器件和环境等诸多问题的限制,导致获取大批量的数据非常困难.有限的训练数据会阻碍深度学习模型的训练,导致深度学习模型训练受阻,精度有限,以至于深度学习模型在真正的检测中表现不佳.为解决这一问题,该研究引入条件生成对抗网络,自动提取拉曼光谱数据特征,通过学习生成新的光谱来完成新冠病毒的拉曼光谱数据扩充工作.这些方法能有效增加训练集数量从而提高模型准确性.利用数据增强后的拉曼光谱数据和深度神经网络以及传统的机器学习方法逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、KNN算法,完成新冠病毒的诊断.实验结果表明,深度神经网络对是否感染新型冠状病毒的预测准确率达到98％,高于传统机器学习算法,证明了深度学习模型在新冠病毒拉曼光谱检测中的优越性.该研究还对比了增强前后的数据集在不同模型中的表现,证明了数据增强的作用.与传统的检测方法相比,该方法具有无损、快速、准确等特点,为生物医学检测新冠病毒提供了一种新的思路.该方法可以为快速准确检测新冠病毒提供辅助,所采用的方法不仅可以应用于新冠病毒检测,还可以推广到其他疾病的诊断中,具有一定的实际应用价值.

    新型冠状病毒诊断神经网络拉曼光谱数据增强定性分类

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    基于W几何形的恒星光谱分子带检测

    陈奋王颖刘福窑
    2279-2283页
    查看更多>>摘要：研究关注由分子内部能级变化引起的光谱分子带的识别和检测,有助于研究恒星光谱类型和参数估计.首先从分子带的曲线趋势出发,运用曲线分析对分子带进行识别,并剔除具备W形但下降趋势明显的伪分子带.借鉴多类型多分类准则的识别思路,将检测出的分子带尖峰深度、W形宽度、曲线趋势和回升趋势四个参数作为训练特征.这四个参数综合考虑了始点变化速率、曲线变化趋势、极值点分布和曲线形状因素.其次,为了验证该方法的可行性与可靠性,利用LightGBM(light gradient boosting machine)模型分别对F型恒星光谱和分子带特征参数进行识别,准确率分别为97.62％和99.16％,进一步验证了所提取分子带的准确性.本工作不仅能挖掘出晚期恒星,提高数据标签的准确性,还能在准确识别的基础上,利用LightGBM机器学习模型检测未知型光谱自动识别晚期恒星,提高了识别效率并且减少了内存占用.

    W几何形特征分子带检测曲线趋势分类识别恒星光谱

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