燃油存在“消耗量大”、 “相对低质”、 “前端缺少清洁”、 “末端排放缺乏控制”四大问题, 我国的空气污染60%以上来自煤和油的燃烧, 雾霾问题很大程度上取决于能源问题。 快速准确地实现汽油、 柴油、 煤油等成品油的鉴别与测量, 对于实施空气污染监测及治理具有重要意义。 在精确地表征成品油种类信息的基础上, 为了提高网络模型的识别效率, 采用主成分分析方法将高维空间进行降维处理。 对最常用的三维荧光光谱基于激发-发射矩阵(excitation-emission matrix, EEM)数据进行主成分分析以提取更精细、 更深层的特征参量。 分类过程中应用交叉验证的方法避免发生“过拟合”现象。 设计鉴别和测量双重处理的神经网络, 将神经网络模式识别结果反馈到浓度网络的输入端, 与相对斜率、 综合本底参数、 相对荧光强度一起测量相应种类的浓度输出, 利用可拓神经网络模式识别技术实现成品油的鉴别与测量。 应用可拓神经网络方法实现成品油种类模式识别的平均识别率达到0.99, 浓度平均回收率为0.95。 模式识别平均耗时为2.5 s, 仅为PARAFAC模型分析方法的48.5%。 该方法显著提高了运算速度, 且应用效果理想。 需要指出的是, 在分析诸如成品油、 茶叶、 农药等成分复杂的混合物时, 应针对具体待测物制作相应的校正样本, 用以确保分析的准确性与精度。

采用傅里叶变换红外(FTIR)和拉曼(FT-Raman)光谱技术直接、 快速地测定了脱毒繁育和硫磺熏制的三组不同祁菊花样品有效药用成分及含量的变化。 对所测样品的FTIR, FT-Raman光谱进行分析对比, 结果表明, 三组祁菊花样品的FTIR光谱在1 800～500 cm-1区间多个红外吸收峰的强度存在明显差异, 特征峰形状也略有差异。 FT-Raman谱特征峰的形状有明显差异。 FTIR和FT-Raman谱直观地反映出茎尖脱毒繁育会使祁菊花的挥发油、 黄酮类物质等药用成分含量升高, 硫磺熏制使其减少。 FTIR和FT-Raman光谱技术为检测脱毒繁育及硫磺熏制引起祁菊花有效药用成分的变化建立科学依据, 也为检测其物质成分含量提供一种有效方法。

开展了基于光纤后向相干瑞利散射原理的分布式光纤传感在管道安 全实时监测系统中的信号数值模拟和实验研究。 采用多个连续脉冲周期光纤相干后向瑞利散射光在有扰动情况的一维脉冲响应理论模型, 解释了外部扰动对整个后向 瑞利散射信号的影响。并且对理论模型进行数值模拟, 直观展示了相干后向瑞利散射光功率关系曲线;通过对4 km长度的 光纤进行扰动传感实验, 有效地定位了扰动的发生;并且提出了一种利用软件寻峰归一化 提高后向瑞利散射功率信号信噪比的方法, 可以减少平均次数, 从而增大可提取扰动频率范围。

基于相干后向瑞利散射原理搭建了一套分布式光纤传感系统, 并设计了一种优化的掺铒光纤放大器。以此为基础进行实验, 分析了消光比、传感距离和传感光纤前后端反射等几个关键因素对相干后向瑞利散射波形的影响。实验结果表明：适当地设计电光调制器偏置电压与掺铒光纤放大器, 可明显改善注入脉冲信号峰值功率和消光比；由于注入信号光消光比的限制, 短距离传感比长距离传感更容易获得优良的散射信号；消除传感光纤前后端的菲涅耳反射也能显著提升散射信号的质量与稳定性。