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期刊信息/Journal information
量子电子学报
量子电子学报

龚知本

双月刊

1007-5461

LK@aiofm.ac.cn

86-551-65591564

230031

安徽省合肥市1125邮政信箱

量子电子学报/Journal Chinese Journal of Quantum ElectronicsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国光学学会基础光学专业委员会和中国科学院安徽光学精密机械研究所共同主办、科学出版社出版、国内外公开发行的学术期刊，全国物理类及无线电电子学、电信技术类核心期刊，其宗旨是致力于报导和反映我国量子电子学及相关的交叉学科领域中最新的实验和理论研究成果，有创见的专题综述教和教学研究，为促进国内外学术交流和发展我国的量子电子学事业服务。读者对象为高等院校有关专业的师生以及相关研究所和公司的科研工作者、工程师。
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    基于激光诱导击穿光谱技术的水中氮元素检测

    杨新艳王鑫李东东王玺...
    506-513页
    查看更多>>摘要：利用气溶胶辅助激光诱导击穿光谱(LIBS)技术实现了对水中富营养化元素氮的实时在线准确快速检测.针对传统的同心雾化器对液体的进样量受液体物理性质限制的缺陷,本文采用微量注射泵辅助进样实现不同盐度待测样的相同进样量.结果表明,采用微量注射泵,N I 746.831 nm绝对光谱强度的平均相对标准偏差DRSAV由19.51%改善至6.78%,定量分析检测极限 LoD 由5.45改善至1.57 mg/L,预测浓度与制备浓度的线性决定系数R2、平均相对误差 ER 和交叉验证均方根误差 ERMSCV 分别由 0.2830、45.80%和 23.96 mg/L 改善至 0.9043、10.33%和4.28 mg/L.本研究的结果表明微量注射泵辅助进样可实现气溶胶辅助LIBS技术对水中氮元素的精准灵敏检测.

    光谱学激光诱导击穿光谱水气溶胶氮微量注射泵

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    基于LIBS-GD联用技术定量检测黄河水中Cu元素

    常佳伟王亚锐马鑫荣韩伟伟...
    514-521页
    查看更多>>摘要：针对目前定量检测液体中重金属元素含量方法存在的缺陷,引入了激光诱导击穿光谱-辉光放电联用(LIBS-GD)技术,并用于黄河水中铜(Cu)元素的检测.通过对不同质量浓度Cu标准溶液的测定,采用内标法建立了Cu的标准曲线,并得出Cu的检出限为0.045 mg/L.实验测量了不同采样点黄河水中Cu的质量浓度,并与火焰原子吸收光谱(AAS)方法进行了对比,结果显示,两种方法的测量结果一致性良好.LIBS-GD联用技术在Cu元素检测方面表现出良好的性能,为水体中重金属元素的检测提供了更简便高效的选择.

    光谱学激光诱导击穿光谱-辉光放电联用技术内标法铜元素

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    TC4钛合金样品硬度对激光诱导等离子体温度的影响研究

    杨楠程天乐史广源皮雨欣...
    522-532页
    查看更多>>摘要：钛合金具有密度小、强度高、耐腐蚀等优良特性,目前已被广泛应用于压气机盘和叶片制造等航空制造领域.然而,钛合金材料的硬度较低,在服役过程中极易出现摩擦损耗等问题,从而降低部件的使用寿命.因此,原位、实时的硬度监测对钛合金部件在使用过程中的性能评估具有重要意义.本工作利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对TC4钛合金样品热处理后的不同硬度进行了表征.实验结果发现,随着样品硬度增大,材料的激光诱导等离子体温度呈上升趋势,表明激光诱导等离子体温度可以作为金属硬度的重要表征参数.研究还进一步探究了材料硬度变化对等离子体温度影响的内在机理.

    光谱学硬度检测激光诱导击穿光谱等离子体温度TC4钛合金

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    基于SPA-SVR模型的LIBS铁精矿矿浆中铁品位的在线测量

    张奇张占胜陈彤张鹏...
    533-542页
    查看更多>>摘要：浮选是选矿过程中的重要一步,浮选过程中矿浆品位是选矿工艺需要实时掌握的重要指标.实验室开发了基于激光诱导击穿光谱的在线矿浆成分分析仪SIA-LIBSlurry,可以通过采集光谱数据对浮选过程中矿浆的各元素含量进行实时测量.但铁矿浆光谱数据维度较高,数据间强烈的多重共线性和非线性问题增加了建模的复杂度.为了解决该问题,本工作比较了两种变量选择算法:竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA),并结合支持向量机回归(SVR)建立定量分析模型.研究结果表明:全谱6116个变量建立的SVR模型精度较低,预测均方根误差为1.45%;CARS筛选出的231个变量建立的CARS-SVR模型的预测能力有所提高,预测均方根误差为1.09%;SPA筛选出的12个变量建模,SPA-SVR模型取得了最佳预测效果,预测均方根误差降到了0.97%.说明SPA-SVR模型具有较高的预测准确率,有助于提高SIA-LIBSlurry分析仪在线监测的准确性.

    光谱学激光诱导击穿光谱铁矿浆特征筛选支持向量机铁品位

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    陶瓷碎片的激光诱导击穿光谱快速鉴别方法

    王韶仪冯中琦许文忠侯佳佳...
    543-552页
    查看更多>>摘要：对陶瓷碎片进行在线、快速分类检测在考古学中有着重要的意义.激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有非接触、快速、无需样品制备等特点,非常适用于陶瓷碎片的在线分类检测.实验利用自主研制的微型纳秒激光器搭建了微型LIBS系统,对陶瓷碎片进行快速检测,并使用主成分分析(PCA)提取出陶瓷光谱数据的主成分与载荷从而对古代陶瓷碎片样品进行分析.分析结果表明利用PCA可以对陶瓷碎片进行识别,但相近的元素组成不能被准确区分.进一步使用线性判别分析(LDA)进行分类后发现,古代陶瓷碎片样品的光谱均被正确分类.最后应用LDA分类算法对全部18块陶瓷碎片样品进行分类鉴别,总分类正确率达到98.15%.研究结果表明,利用微型LIBS装备可快速、准确识别文物碎片,可为文物碎片的保护与修复提供有效帮助.

    光谱学激光诱导击穿光谱陶瓷碎片主成分分析线性判别分析

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    高重频激光诱导击穿光谱结合卷积神经网络的岩石岩性分析研究

    杨妙战晔付钰婷杨光...
    553-564页
    查看更多>>摘要：地质分析能为地质资源勘探提供重要的信息和依据.激光诱导击穿光谱(LIBS)技术是一种快速、准确和原位的岩石分析判别方法.将高重频LIBS技术应用于岩石样品的岩性分析,再结合卷积神经网络(CNN)模型进行分类,不仅解决了传统大能量单脉冲激光器体积大、重量沉等问题,还克服了机器学习需要人为调整参数的不足,同时也顺应LIBS技术逐渐向着便携化、小型化、精确化以及智能化的发展趋势.本研究利用高重频LIBS实验平台对岩石压片样品进行光谱采集,根据岩石的产地和岩性,将岩石样品分为5类和9类,结合1D-CNN和ResNet34卷积神经网络模型对岩石进行分类识别.研究结果表明,针对两种样品分类情况,平均分类识别准确率分别达到99.43%和97.14%,高重频LIBS与CNN模型结合可以实现良好的岩石分类结果.最后基于MATLAB App Designer开发了用于岩石岩性分析的系统软件,实现了对岩石的快速分类,提高了地质勘查效率.

    光谱学岩石分类高重频激光诱导击穿光谱卷积神经网络

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    《量子电子学报》征稿简则

    封3页
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