大气气溶胶对地球环境和人类健康有着重要的影响。对流层中的二次气溶胶是大气气溶胶的主要来源之一, 其形成一般分为两个阶段, 首先是形成临界核阶段, 然后是快速生长的过程。邻苯二甲酸和硫酸作为大气中常见的成核前体物, 目前对它们的成核机制研究较少。通过高精度的量化计算得到了团簇的结构和热力学参数, 蒸发速率分析表明相对于硫酸二聚体, 邻苯二甲酸和硫酸形成的异二聚体更加稳定, 即邻苯二甲酸的加入极大降低了硫酸团簇的蒸发速率, 说明邻苯二甲酸具有促进硫酸成核的作用; 光学属性分析表明团簇尺寸与瑞利散射以及各向同性平均极化率呈现正相关; 红外谱分析也表明了邻苯二甲酸-硫酸形成的异二聚体内存在着氢键, 这有利于形成稳定的成核团簇。

带间级联激光器(ICL)是近年来发展起来的高性能中红外光源, 覆盖中红外3~6 μm谱段。其具有电光效率高、阈值电流低、可室温连续工作等优点, 是痕量气体检测领域最具吸引力的半导体激光器之一。分析了中红外指纹吸收光谱的特征, 简述了带间级联激光器的发展、工作原理和特性, 综述了基于中红外宽带吸收光谱的高灵敏、特异性检测技术的发展, 并对今后发展做了讨论和展望。

离子诱导成核是大气中重要的成核类型,也是大气中新粒子的主要来源之一,它能对大气中 新粒子的形成产生重要影响。通过草酸根水合物的光电子能谱和红外谱模拟发现水分子的个数会影 响团簇的稳定性。相对于C2O2-4(H2O)3团簇分子,第4个水分子的加入能够有效地稳定草酸根分子上2个发生库仑排斥的电子。 草酸根水合物团簇中水分子之间的相互作用弱于水与草酸根之间的相互作用,红外谱的模拟表明水 分子的个数对草酸根的核结构影响较小。

基于纯牛奶、 掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离, 依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、 组内、 组间样品欧氏距离平均值, 提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个, 采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰, 构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱, 并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上, 分别建立掺杂尿素牛奶、 掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型, 确定模型中的“极值样品”, 组内、 组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型, 计算未知样品与“极值样品”的欧式距离, 并依据判别规则, 对未知样品进行判别。研究结果表明: 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别, 其判别正确率为100%, 验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01 g/L~3 g/L的掺杂牛奶样本各20个, 并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰, 构建二维相关同步谱, 研究其相关谱特性。在此基础上, 结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型, 可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别, 正确识别率达100%。同时, 将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来, 建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98, 预测均方根误差(RMSEP)为0.18 g/L, 说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理, 成本低, 为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。

将参量化二维相关谱方法与最小二乘向量机结合起来, 建立一种新的掺杂牛奶判别方法.采集48个合格纯牛奶样品, 并分别配置浓度范围0.01~0.3 g/L的掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶和掺杂四环素牛奶各16个.在研究纯牛奶和掺杂牛奶二维相关红外同步谱特性的基础上, 提取并计算了各样品相关同步谱的6个统计特征参量.将处理后的6个特征参量输入最小二乘支持向量机, 建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型, 该模型对未知样品的判别正确率为90.6%.结果表明：参量化二维相关谱和最小二乘支持向量机为快速判别牛奶是否掺杂提供了一种新的可能的方法.

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合, 建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。 分别配制含有尿素牛奶（1～20 g·L-1）和三聚氰胺牛奶（0.01～3 g·L-1）样品各40个。 研究了纯牛奶、 掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性, 在此基础上, 分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。 将这5个特征参数作为BP神经网络的输入, 分别建立掺杂尿素、 掺杂三聚氰胺、 两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型, 采用这些模型对未知样品进行预测, 其预测正确率分别为95%, 100%和96.7%。 研究结果表明: 该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息, 同时又减少了BP神经网络输入变量的维数, 实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来，建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶（1~20 g/L）和掺杂三聚氰胺牛奶（0.01~3 g/L）样品各40个，采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上，采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别，其判别正确率分别为95%、90%和92.5%，并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明：多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.

采用FTIR表征了聚醚砜/微纳纤维素复合膜材料的官能团特征, 利用XRD分析了复合膜材料的结晶度变化情况。 研究了微纳纤维素质量分数的变化对膜亲水性能的影响。 通过SEM观察了复合膜支撑层的膜结构。 结果表明, 复合膜材料同时具有聚醚砜、 微纳纤维素红外特征峰, 且没有新峰出现, 说明复合膜中微纳纤维素与聚醚砜为氢键缔合作用, 无新官能团的产生, 达到分子水平的相容。 微纳纤维素的存在使得复合膜结晶性能增强, 结晶度从37.7%增大至47.9%。 随着微纳纤维素质量分数的增加, 复合膜对水的范德华力和氢键力增强, 亲水角从55.8°下降至45.8°, 表面能从113.7 mN?m-2增加到123.5 mN?m-2, 从而提高了复合膜材料的亲水性。 复合膜多孔支撑层表面孔数较多, 孔径有所增大, 膜孔分布较为均匀。Cellulose Composite Membrane Material