黄尧
- 作品数：12 被引量：37H指数：4
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学机械工程文化科学农业科学更多>>
- 不同固液相组分下土壤蒽的激光诱导荧光发射光谱特性研究被引量：1
- 2019年
- 以蒽为研究对象,研究了不同土壤固、液相组分下蒽的激光诱导荧光发射光谱特性。结果显示,在266 nm激光激发下,土壤蒽在420 nm和444 nm附近分别具有荧光峰,当土壤的原生矿物和次生矿物比例发生变化时,蒽的荧光光谱峰位置未发生明显偏移,420 nm处荧光峰处强度的相对标准偏差为4.52%;土壤中腐殖质种类、浓度改变时,蒽的荧光强度随浓度增大而降低,在不同浓度的腐殖酸和富里酸的土壤中,420 nm处的荧光峰处强度的相对标准偏差分别为38.1%和27.4%,且正交实验的极差分析结果表明腐殖酸对强度影响大于富里酸;受到重金属污染后的土壤蒽的激光诱导荧光强度明显下降,但液相重金属不同浓度的土壤中,蒽在420 nm处的荧光强度差异不大,荧光峰位置未发生明显偏移.在土壤中含有不同浓度的Cd时,其相对标准偏差为1.60%,含有不同浓度的Cu时,其相对标准偏差为2.05%,含有不同浓度的Pb时,其相对标准偏差为4.54%。因此,采用荧光峰强度定标法测定时,应考虑固液组分变化导致的光谱强度差异。该研究结果为采用激光诱导荧光光谱技术对土壤蒽准确测量提供了基础数据。
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- 关键词：激光诱导荧光光谱
- 基于社会化媒体电子文献数据库服务功能模型的研究被引量：1
- 2012年
- 社会化媒体是互联网的一个发展方向,在信息服务向知识服务转变、用户在线学术交流需求增加的背景下,为了给用户提供更好的服务和体验,可以尝试将社会化媒体的功能要素融合到电子文献数据库中。本文拟提出一个基于社会化媒体的电子文献数据库服务功能模型,用以指导将来的电子文献数据库相关服务平台的研究和开发。
- 黄尧
- 关键词：社会化媒体电子文献数据库社会化网络服务
- 紫外脉冲激光作用下土壤中多环芳烃的分解与荧光发射特性被引量：1
- 2020年
- 多环芳烃是具有致突变、致癌和致畸作用的一类持久性有机污染物,广泛分布在大气、水、土壤等不同环境介质中。多环芳烃一旦进入土壤便会长期存留于其中,土壤成为环境中多环芳烃的重要储藏库和最终归宿。土壤中的多环芳烃可以通过多种途径进入人体,对人类健康造成威胁。因此,对土壤中多环芳烃的监测十分必要。当前,传统的土壤多环芳烃检测方法过程繁琐、费时,不利于污染场地多环芳烃的大范围快速检测,而基于激光诱导荧光光谱技术的土壤多环芳烃检测法能够快速识别、检测土壤中的有机污染物。多环芳烃类物质具有易挥发,可被紫外光降解等特性,实验中紫外激光能量的选择至关重要,本文利用实验室搭建的266 nm激光诱导荧光系统,以蒽、芘、菲为研究对象,探究不同激光能量下多环芳烃分解和荧光光谱的变化特性。结果表明,当激光的能量密度变化时,荧光中心峰位置未发生偏移,但蒽、芘、菲三种多环芳烃荧光峰处最大强度的相对标准偏差随激光能量密度的下降呈现出先下降后上升的趋势:当能量密度为8.54 mJ·cm^-2时,三种物质在10次光谱测量结果的相对标准偏差均为最大,蒽、芘、菲三种物质的荧光峰强度相对标准偏差分别在1.72,1.00和1.47 mJ·cm^-2的能量密度下达到最小值;蒽、芘、菲在100 s时,分解率分别达到59.3%,69.8%和63.6%,在较高的能量下,蒽、芘、菲三种物质发生了较快的分解,芘相比于其他两种多环芳烃类物质更易发生光降解和热分解等作用,荧光峰强度相对标准偏差也高于蒽与菲;蒽在激光能量密度为1.72 mJ·cm^-2时,10 s时的分解率已经接近于0,100 s时分解率仅为12.8%,荧光峰强度相对标准偏差达到最低,当激光能量密度降至0.88 mJ·cm^-2时,蒽在100 s内的分解几乎可以忽略不计;对于芘而言,当激光能量密度降至1.00 mJ·cm^-2以下时,分解作用
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- 关键词：激光诱导荧光土壤多环芳烃能量密度
- 基于迭代逼近算法的土壤中机油和柴油混合物荧光信号重叠特性研究（英文）被引量：2
- 2020年
- 随着我国经济的迅速发展,石油制品需求量与日俱增,伴随着工农业生产活动,大量石油制品进入土壤,造成严重的土壤石油污染。土壤中的石油污染物会对植物生长产生危害,并通过食物链威胁人类健康,因此需对土壤中的石油污染物进行现场、快速检测。激光诱导荧光技术(Laser-Induced fluorescence, LIF)具有检测速度快、灵敏度高、可现场检测等优点,但在检测土壤中有机污染物时,面临着荧光光谱重叠严重等问题。为了研究土壤中机油和柴油混合物荧光信号的重叠特性,制备了10种含有不同浓度机油、柴油混合物的土壤样品。通过搭建LIF实验系统,获取不同混合浓度的机油和柴油的荧光光谱,对油类荧光光谱进行了最大值归一化处理,建立土壤中机油、柴油混合光谱的反演关系,以最小残差平方和为指标,使用迭代逼近算法计算出土壤荧光光谱中柴油和机油样品的荧光贡献率。分别使用了全谱法和截取特征光谱两种方法计算机油和柴油的荧光贡献率。全谱法是在混合油样的全波段光谱(200~600 nm)范围进行迭代逼近,截取特征光谱方法是在截取油样光谱(330~460 nm)段进行迭代逼近。(330~460 nm)范围内包含了混合油样的所有光谱特征。用计算出的机油的荧光贡献率与机油样品浓度做线性拟合时发现,截取特征光谱法的拟合系数R为0.989,优于全谱法的0.923。分别用全谱法、截取特征光谱法计算出的荧光贡献率以及归一化机油、柴油光谱合成混合油归一化光谱,与实际归一化混合光谱比较,截取特征光谱法计算的平均相对误差为3.38%,优于全谱的8.79%,其原因是全谱法比截取特征光谱法引入了更多的噪声信号,所以在计算油类荧光贡献率时产生了较大的误差。选取机油和柴油归一化光谱上300, 350, 400, 450和500 nm等5个位置的荧光强度与归一化混合油光谱做多元线性回归拟合,计算
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- 关键词：土壤激光诱导荧光机油柴油
- 土壤多组分PAHs激光诱导二维荧光光谱定量方法研究被引量：4
- 2020年
- 激光诱导荧光技术具有实时、快速的优势,并且无需对样品做预处理,是土壤多环芳烃定量分析检测的一种重要分析手段。然而土壤中多环芳烃种类繁多,激光诱导荧光光谱重叠严重,在无法进行化学分离的情况下实现土壤中多环芳烃的精确定量是难点之一。本文采用266 nm可移动激光诱导荧光系统获取了农田土壤多环芳烃的荧光光谱,研究了基于单变量线性回归、加权非负最小二乘多元线性回归和支持向量回归的多组分多环芳烃定量分析方法。结果表明:采用单变量线性回归,蒽和菲的相关系数均小于0.90,平均相对误差均大于20%;与单变量线性回归相比,加权非负最小二乘多元线性回归提高了两组分多环芳烃污染土壤中蒽和菲的预测精度,但在多组分多环芳烃污染土壤中的平均相对误差仍在20%以上。最后,采用GWO-DE优化的支持向量机回归模型分析了多组分多环芳烃污染土壤中的蒽和菲,蒽的平均相对误差由多元线性回归的23.1%下降至5.02%,菲的平均相对误差从20.8%下降到4.83%。该研究为提高土壤多组分多环芳烃激光诱导荧光定量分析的准确性提供了方法支撑。
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- 关键词：多环芳烃激光诱导荧光光谱
- 土壤PAHs荧光光谱数据定量分析方法研究
- 多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbon，PAHs)是一类具有“三致”作用的持久性有机化学污染物，实现土壤PAHs现场快速检测，对于土壤污染分布调查、污染场地治理修复、污染事故应急处理等具...
- 黄尧
- 关键词：土壤监测多环芳烃激光诱导荧光光谱
- 文献传递
- 非平滑非负矩阵分解解析土壤多环芳烃三维荧光光谱被引量：5
- 2020年
- 采用荧光分光光度计直接获取土壤中多环芳烃(PAHs)的三维荧光光谱,并利用非平滑非负矩阵分解(nsNMF)对其进行解析,结果表明,非负矩阵分解(NMF)能够从混叠光谱中提取出单一多环芳烃的荧光光谱信号。在随机初始值下,nsNMF优于基于交替式非负最小二乘的标准非负矩阵分解(NMF/ANLS),解析光谱与参考光谱的相似系数均在0.824以上。特别是在农田土壤中,菲和蒽的解析光谱与标准参考光谱的相似系数分别由0.758、0.845(NMF/ANLS)提高到0.907、0.913(nsNMF)。三维荧光光谱结合nsNMF能够实现土壤多环芳烃组分的快速识别。
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- 关键词：光谱学三维荧光光谱非负矩阵分解土壤多环芳烃
- 持久性有机污染物荧光光谱检测技术研究进展被引量：7
- 2019年
- 持久性有机污染物(POPs)种类繁多,分布范围广,对生态环境和人体健康的危害性已引起广泛关注。环境中POPs的监测分析对于污染评价、污染物修复和生产管理等有着重要的意义。基于色谱分离技术的传统检测方法具有检测限低、灵敏度高、稳定性好等优点,但也普遍存在周期长、消耗高、过程繁琐等弊端。荧光光谱分析法具有样品使用少、预处理简单、快速、无损等优势而发展迅速,国内外学者开展了大量研究工作,形成了比较完善的方法体系。介绍了我国现行环境标准中POPs的控制浓度和检测方法,综述了近年来直接/间接荧光、同步荧光扫描联用技术、化学多维校正-三维荧光光谱法和激光诱导荧光技术对POPs检测方面的应用和研究进展,重点包括土壤及水体中多环芳烃、多氯联苯、有机氯农药等,着重介绍了最新研究成果,总结了技术各自适用的情况,分析了不足与待完善之处,并针对POPs的直接荧光光谱检测技术今后的研究与应用方向提出了展望,为进一步发展POPs的荧光光谱快速检测技术提供参考。
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- 关键词：持久性有机污染物荧光光谱环境污染
- 基于三维荧光光谱的土壤中石油类有机物分类识别被引量：9
- 2019年
- 基于三维荧光光谱法,以含有不同类型润滑油、机油、柴油、汽油的土壤样品为研究对象,分别提取不同土壤样品的三维荧光光谱,然后计算不同样品的荧光强度均值、标准差、重心横纵坐标、相关系数、长轴斜率、偏度和峰度等7个特征参数,并作为不同油类的识别特征。对7个特征参数进行主成分分析(PCA),前3个主成分累计贡献率为88.79%,但经聚类分析发现5w-40型润滑油和15w-40型润滑油的主成分混叠较强,无法准确实现分类。将经PCA得到的3个主成分作为反向传输人工神经网络的输入量,将石油烃有机物的种类作为输出量,以进行油类识别,综合识别率达到95.6%。实验结果表明,基于三维荧光光谱方法直接从油污土壤中识别污染油可行,该方法为后续研究基于三维荧光光谱识别土壤中油类污染物提供了技术支持,具有较好的应用前景。
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- 关键词：物理光学土壤三维荧光光谱
- 基于激光诱导荧光的溢油厚度定量检测实验研究被引量：10
- 2019年
- 海上溢油油膜厚度的定量检测是实现溢油量准确估计的重要依据和手段,为制定石油污染应急响应提供了基础数据。本文基于激光诱导荧光(LIF)的方法以柴油(0#diesel)、机油(Mobil motor oil 20w-40)、润滑油(Shell Helix 15w-40,Shell Helix 10w-40,Shell Helix 5w-40)为研究对象,重点分析了油膜厚度-荧光发射强度关系,检出限以及油膜厚度在不同水体中定量检测的准确性。结果表明:0#柴油和美孚机油20w-60的荧光光谱特征与润滑油的光谱特征有明显不同,柴油的荧光峰位于326nm其FWHM为60nm,美孚机油20w-60则具有三个荧光峰分别位于360nm/375nm/390nm其FWHM为100nm。三种润滑油(壳牌润滑油15w-40、壳牌润滑油10w-40、壳牌润滑油5w-40)的荧光光谱重叠明显,荧光峰分别位于334,344和343nm且FWHM分别为75,45和50nm。5种油膜的荧光强度均随油膜厚度的增加而增加,校正曲线的相关性分别为0.997 8,0.997 9,0.996 4,0.997 8和0.996 0,均具有较好的相关性,5种油膜检出限分别为0.03,0.02,0.02,0.03和0.05μm,0#柴油在合成海水A和B中的平均相对误差为5.04%和8.73%,平均相对标准偏差分别为4.37%和8.36%,美孚机油20w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为7.99%和9.97%,平均相对标准偏差为4.78%和6.23%。壳牌润滑油15w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为8.54%和13.69%,相对标准偏差为5.05%和9.08%。壳牌润滑油10w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为6.33%和12.38%,平均相对标准偏差为2.85%和7.92%。壳牌润滑油5w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为4.28%和11.57%,平均相对标准偏差为3.56%和7.73%。可见5种油膜在不同水体中定量检测的平均相对误差均小于14%,平均相对标准偏差均小于10%,研究结果可以实现对薄油膜的测量,为海上油膜厚度的在线监测提供了技术手段。
- 陈宇男杨瑞芳赵南京赵南京黄尧张瑞琦祝玮
- 关键词：激光诱导荧光油膜厚度在线监测
