红蓝复合光是植物生长发育最有效的光谱组合, 且红蓝光LED成为植物工厂进行水培叶菜生产的主流光源。 采收前进行LED红蓝光连续光照具有增产和提高品质的作用, 在植物工厂水培叶菜生产中具有应用前景。 在植物工厂中应用水培方法和ICP-AES分析技术, 研究了采收前LED红蓝光连续光照(CL)光质对三种供氮水平下水培生菜干物质累积和营养元素含量和累积量的影响。 在光强150 μmol·m-2·s-1下, 试验设置了8, 10和12 mmol·L-1三种供氮水平(N8, N10和N12), 并在采收前3天设计了2种红蓝光质(2R:1B和4R:1B)的连续光照处理, 光强为150 μmol·m-2·s-1。 结果表明, 增加供氮水平可促进水培生菜地上部干重增加, 采收前三天红蓝光CL后生菜地上部干重增加。 供氮水平对生菜N, C和P含量无显著影响, 而供氮水平的增加提高了Ca和Mg含量, 但K, Fe, Mn, Cu和Zn含量却随氮水平升高呈现出降低的趋势。 生菜地上部中N, Ca和Mg的累积量随供氮水平的增加而提高, 但C, K, P和Fe的累积量与供氮水平无关, 而微量元素Mn, Cu和Zn随氮水平升高呈现降低趋势。 除C以外, 其他营养元素含量和累积量均受采收前三天CL红蓝光质和供氮水平的共同影响。 N浓度水平N10和N12条件下, 红蓝光4:1连续光照更有利于获得较高的营养元素含量和累积量。 CL处理显著提高了生菜干物质中C的含量, 但降低了K, P和Fe含量, 对N, Ca, Mg, Mn, Cu和Zn的含量无显著影响; CL增加了N, C, K, P, Ca和Mg的累积量, 但不影响微量元素的累积量。 总之, 高氮肥供给有利于提高水培生菜干物质产量和Ca和Mg含量和累积量。 高氮水平下辅以LED红蓝光4:1连续光照有利于增加较高的营养元素含量和累积量。 CL处理提高了生菜干物质中C的含量, 增加了N, C, K, P, Ca和Mg的累积量, 但对微量元素的累积量无影响。 高氮肥和采收前红蓝光CL可提高多数大中量营养元素的含量与累积量。
连续光照 电感耦合等离子原子光谱 光质 氮水平 营养元素吸收 Continuous light Inductively coupled plasma-atomic emission spectroscopy Light quality Nitrogen level Nutrient uptake 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3884
1 北京理工大学机械与车辆学院车辆传动国家重点实验室, 北京 100081
2 江麓机电集团公司, 湖南 湘潭 411100
原子发射光谱分析得到的磨损微粒元素浓度是综合传动装置性能劣化评估和剩余寿命预测的重要监测指标。 由于系统随机劣化过程和光谱测量误差的影响, 油液光谱数据中不可避免包含系统劣化随机性和光谱测量不确定性。 然而, 现有基于油液光谱数据的剩余寿命预测研究中, 没有考虑劣化过程的随机性和测量的不确定性对剩余寿命预测的影响。 因此, 针对综合传动装置劣化随机性和油液光谱数据测量不确定性对寿命预测的影响, 提出一种考虑系统随机劣化和数据不确定测量的综合传动装置劣化过程建模方法。 基于随机过程首中时间的概念, 定义了综合传动装置的剩余寿命; 基于Wiener随机过程, 建立了考虑系统随机劣化和不确定测量数据的综合传动装置劣化模型, 利用极大似然估计方法, 估计了劣化过程模型的参数; 利用卡尔曼滤波技术, 实现了综合传动装置劣化状态的实时估计与更新, 进一步得到了考虑系统劣化随机性和光谱数据测量不确定性的剩余寿命分布。 研究结果表明, 提出的劣化建模方法能够准确估计装置的运行状态, 避免了采用条件维护时间对装置进行维护与保养的局限性; 综合传动装置的维护时间预测值比条件维护时间延长了193 Mh(113.5%) ; 考虑光谱数据测量不确定性的剩余寿命预测方法优于不考虑测量不确定性的方法。
油液光谱分析 剩余寿命 Wiener过程 不确定测量 综合传动 Atomic emission spectroscopy Remaining useful life Degradation model Uncertain measurements Power-shift steering transmission
中北大学电子测试技术国家重点实验室, 山西 太原 030051
基于原子发射双谱线测温原理, 提出了基于硅光电倍增管的光电测温系统, 介绍了该测温装置的结构及测温原理。基于原子光谱数据库选择Al I 690.6 nm和Al I 708.5 nm作为测温时的温标谱线, 通过光电测温计测量铝在纯氧中燃烧时的温度, 并将其与热电偶测量的温度进行对比。结果表明, 两种方法测得温度的平均相对误差为1.5%, 证明了基于原子发射双谱线测温技术的可行性。
原子与分子物理学 原子发射光谱 瞬态高温 原子光谱数据库 硅光电倍增管 激光与光电子学进展
2017, 54(10): 100201
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
转炉炼钢的终点控制包括钢水出钢时温度及其成分的控制, 炉口火焰能够反映炉内脱碳速率及转炉运行参数等。 工业炉燃烧火焰可见光谱段, 普遍存在着钾(K)和钠(Na)等碱金属元素的原子发射谱线, 利用K的特征谱线相对比值可以计算火焰温度。 基于辐射双色法, 三色法和谱线相对强度法对转炉口火焰温度进行了测量; 数据处理过程中对特征谱线进行了基线拟合提取, 小波脊线拟合提取; 特征谱线进行了Gauss函数和Lorenz函数拟合。 结果表明, 辐射测温法对谱线比较敏感, 选择合理的波段能够有效, 精确地测量火焰温度; 采用谱线相对强度法受制于特征谱线的数学模型、 谱线的跃迁机率、 能级的简并度及火焰的光学厚度, 需要分辨率非常高的光谱仪才能进行高温转炉火焰中电子温度的测量。
氧气顶吹回转炉 辐射测温 原子发射光谱 火焰温度 小波脊线 Basic oxygen furnace Radiation thermometry Atomic emission spectroscopy Flame temperature Wavelet ridge 光谱学与光谱分析
2017, 37(4): 1243
常压高频等离子体由于其无电极污染、 能量密度大、 温度高及气氛可控的特点而得到了广泛应用, 电子温度是影响其使用性能的关键参数, 根据发射光谱使用玻尔兹曼图解法计算是最常用且最可行的诊断方法, 但由于跃迁几率数据可靠性、 环境背景、 仪器误差、 数据处理误差等原因, 不同研究者根据不同谱线计算的结果通常不具有可比性。 为了得到可靠性高的电子温度计算结果, 针对存在SiO2颗粒的常压高频空气等离子体, 以光谱范围为200～1 077 nm的7通道高分辨光纤光谱仪为测量工具, 该研究讨论了元素、 光谱段选择对计算结果可靠性的影响。 结果表明, 由于N2占电离气体的主要部分且不参与化学反应, N Ⅰ发射谱线是最佳选择, 使用738～940 nm内N Ⅰ的谱线计算的拟合度为095, 计算的电子温度最为可靠; 由于Si和O极易结合成SiO2颗粒, 此二元素的能量不再满足玻尔兹曼分布, 计算结果的可靠性较差, 因此不能使用Si和O元素的发射谱线计算电子温度; 使用掺入Ar的谱线同样不能得到可靠的电子温度计算结果。 因此, 为了有效诊断等离子体电子温度, 在不同应用场合中, 应当根据实际情况, 合理选择测量光谱范围及光谱仪, 选取合适的粒子及其发射谱线。
高频等离子体 发射光谱 电子温度 Atmosphere high frequency air plasma Atomic emission spectroscopy Electron temperature
1 北京理工大学机械与车辆学院车辆传动国家重点实验室, 北京100081
2 中北大学机械与动力工程学院, 山西 太原030051
3 中国人民解放军驻627厂军代室, 湖南 湘潭470050
原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法。 作为一种非直接测量方法, 油液光谱数据是车辆综合传动装置可靠性评估中的系统性能劣化的重要监测指标, 可用于系统失效评估与剩余寿命预测。 针对油液光谱数据这类型的一元劣化失效, 随机过程尤其是Wiener过程模型具有良好的计算分析性质, 在基于性能劣化的可靠性分析中应用日趋广泛。 通过对车辆综合传动装置运行中的实时采样, 共取得50个油液光谱样本。 采用其中三种指示元素的线性回归方程来计算综合传动装置运行中每个瞬时的特征值与均值。 基于正漂移Wiener过程, 建立了综合传动装置的劣化失效预测模型, 并基于R语言环境进行了随机微分方程的仿真与求解。 得到了油液光谱中的Fe, Cu和Mo元素含量增长趋势的预测结果以及三种指示元素各自的首中时间。 经比较, 劣化失效周期的预测值较之条件维护时间延长了27 Mh(15.9%)。 维护时间的延长, 能够有效的减少全寿命周期内的维护次数, 并最终降低维护成本。 研究结果表明, 该方法适用于综合传动装置的磨损与失效预测、 全寿命周期费用与维护计划的优化。 同时, 也可推广至其他复杂机械系统的失效预测与评价等相关领域。
油液光谱分析 Wiener过程 综合传动 失效预测 Atomic emission spectroscopy Wiener process Power-shift steering transmission Failure prediction 光谱学与光谱分析
2015, 35(9): 2620
1 北京理工大学机械与车辆学院, 北京 100081
2 中北大学机械与动力工程学院, 山西 太原 030051
3 中国石油集团济柴动力总厂, 山东 济南 250306
原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法.以综合传动全寿命磨损试验不同阶段采集的多个油液样本为研究对象,分别运用基于模糊隶属度的稳健核主成分分析(RKPCA)与传统主成分分析(PCA)对光谱数据进行主成分提取与对比.在剔除光谱数据中的干扰元素后,计算与比较两种方法的主成分数量与贡献率,并利用RKPCA主成分进行综合传动多摩擦副的分类识别;对光谱数据和RKPCA特征值分别进行模糊C均值聚类,对比两种聚类结果应用在磨损状态评价中的效果.研究表明,由于光谱数据离群值与非线性影响,RKPCA较PCA的主成分数量稍小且累积贡献率高,说明前者能更有效地降低变量维数;通过RKPCA主成分与摩擦副组件的相关性分析可以看出,该方法可以精确的实现综合传动多摩擦副、多磨损部位的分类与识别,进而分类评价不同摩擦副的磨损状态;RKPCA特征值的模糊C均值聚类结果与光谱数据直接聚类结果相比,前者能更精确的定位磨损状态转化的临界点,从而准确评价综合传动整体磨损状态.油液光谱RKPCA分析方法的创新在于将特征值变化规律引入整体磨损状态评价,实现整体评价与关键摩擦副的分类评价相结合.这样不仅有助于综合传动大修期的准确判断,还能给出需维修部件建议.该方法也适用于其他复杂机械系统的磨损监测与评价等相关领域.
油液光谱分析 综合传动 磨损状态 Atomic emission spectroscopy RKPCA RKPCA Power-shift steering transmission Wear 光谱学与光谱分析
2015, 35(5): 1370
西安文理学院 应用物理研究所, 西安 710065
基于1064 nm Nd: YAG激光器, 对比研究了紫铜和黄铜等离子的特征参数。洛仑兹函数拟合Cu I 324.75 nm得到紫铜和黄铜等离子体的电子密度分别是3.6×1017 cm-3和3.3×1017 cm-3。为了减小谱线自发辐射跃迁几率不确定性和测量误差带来的计算误差, 采用改进型迭代玻耳兹曼算法精确求解紫铜等离子体和黄铜等离子体的电子温度分别是6316 K和6051 K, 分析表明, 两种等离子体特征参数的差异主要是由于黄铜中的锌元素的电离能(9.39 eV)大于铜元素的电离能(7.72 eV)而造成的。实验数据证实激光诱导的紫铜和黄铜等离子体满足局部热力学平衡模型和光学薄模型。
原子发射光谱 激光诱导击穿光谱 等离子体 电子温度 电子密度 atomic emission spectroscopy LIBS plasma electron temperature electron number density 强激光与粒子束
2014, 26(2): 022011
1 西安邮电大学 电子工程学院, 西安 710121
2 西安文理学院 物理与机械电子工程学院, 西安 710065
利用1064 nm Nd: YAG激光器研究了激光诱导铁条等离子体的特征参数。为了减小测量误差和谱线自发辐射跃迁几率不确定性带来的计算误差，采用改进的迭代Boltzmann方法精确求解铁等离子体的电子温度为8058 K。Lorentz函数拟合Fe I 376.553 nm得到等离子体的电子数密度为8.7×1017 cm-3。分析表明等离子体的加热机制主要是逆轫致过程，其吸收系数是0.14 cm-1。实验数据证实激光诱导铁等离子体处于局部热力学平衡状态和光学薄状态。
原子发射光谱 激光诱导击穿光谱 等离子体 电子温度 电子数密度 atomic emission spectroscopy laser-induced breakdown spectroscopy plasma electron temperature electron number density
1 哈尔滨工业大学精密工程研究所, 黑龙江 哈尔滨150001
2 沈阳航动科技开发有限公司, 辽宁 沈阳110043
大气等离子体加工反应过程中, 等离子体发生装置的热稳定过程对去除率有直接影响, CF4是化学反应中活性F*原子的提供者, O2是重要的辅助气体。 为了寻找这三者对大气等离子体加工反应过程的影响规律, 采用大气等离子体加工系统进行加工、 光谱仪监控等离子体反应过程的活性F*原子的光谱变化。 实验结果表明, 在大气压等离子体加工系统中: 热稳定后, 活性F*原子强度基本不随时间变化; 随着CF4含量的增加, F*原子谱线轮廓发生了自吸收现象, 这说明采用光谱法研究CF4含量对活性F*原子含量的影响是不完全准确的; 由于O2易和CF4解离的中间产物反应, 抑制活性粒子重新组合, 因此一定范围内随着O2含量增加, 活性F*原子增加。
大气等离子体 原子发射光谱 材料去除率 Atmospheric pressure Atomic emission spectroscopy Material removal rate
