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2019
04-172019
04-11應(yīng)用LIBS技術(shù)對鈾礦石進(jìn)行元素分布測量(Mapping)和伴生分析
礦物巖石的研究中,傳統(tǒng)的地學(xué)分析儀器對于貧礦石元素檢測較為困難:例如光學(xué)顯微鏡、電子探針、電子掃描顯微鏡、LIF或XRF技術(shù)等。主要原因是礦物中的金屬相較小(μm),或者其中的膠態(tài)組分中元素難以檢測,或者二者兼有;并且要經(jīng)過相當(dāng)復(fù)雜的預(yù)處理。此外,這些傳統(tǒng)地學(xué)分析儀器不能進(jìn)行原位測量或者非接觸式測量。本例中的砂巖型鈾礦主要成分是石英、粘土基質(zhì)及輔助礦物(如氧化物、硫化物或碳酸鹽);其成礦作用是成礦液體侵入晶裂空隙或者與石英砂間的黏土基質(zhì)反應(yīng)的結(jié)果。對其中的U元素進(jìn)行分析,困難在于:§元素分布很不2019
04-08EcoGIS安防與環(huán)境污染監(jiān)測技術(shù)方案
近年來隨著我國工業(yè)化發(fā)展速度加快,環(huán)境污染與安防問題日益凸顯,特別是石油化工、化工廠及化工園區(qū)、固廢堆積污染與安防問題尤為突出,石油天然氣泄漏、化工生產(chǎn)儲存有毒有害易燃?xì)怏w泄漏等,不僅污染空氣、土壤和水資源,嚴(yán)重危害著居民身心健康,而且容易形成嚴(yán)重火災(zāi)爆炸隱患,其監(jiān)測預(yù)警極為重要。EcoGIS安防與環(huán)境污染監(jiān)測技術(shù)方案由EcoDrone環(huán)境污染專業(yè)無人機(jī)遙感系統(tǒng)、GIS-320(GasImagingsystem)污染氣體成像系統(tǒng)、EcoProbe污染氣體分析系統(tǒng)等組成。方案采用EcodroneU2019
03-29模塊式植物表型分析技術(shù)方案——擬南芥UV脅迫的響應(yīng)機(jī)制
植物面對各種生物和非生物脅迫時,會調(diào)整它們的響應(yīng)機(jī)制來優(yōu)化發(fā)育和適應(yīng)程序。UV輻射作為一種環(huán)境因子,會影響植物的光合過程并觸發(fā)細(xì)胞死亡。華沙生命科學(xué)大學(xué)的AnnaRusaczonek評估了紅/遠(yuǎn)紅光感受器光敏色素A和光敏色素B在擬南芥UV脅迫響應(yīng)中的作用。通過測量相關(guān)突變株的CO2同化、葉綠素?zé)晒猓ò晒獯銣鐒恿W(xué)曲線和OJIP快速熒光動力學(xué)曲線)、活性氧積累等,他發(fā)現(xiàn)UV脅迫干擾了光系統(tǒng)II,并增加了相關(guān)突變體的死亡率。圖1.UV處理的擬南芥野生型及突變株CO2同化速率反映了光合作用整個過程2019
03-18高光譜成像在海洋和湖泊沉積物結(jié)構(gòu)與成分分析中的應(yīng)用
瑞士Bern大學(xué)的MartinGrosjean等人(2014年)利用Specim公司的sisuSCS高光譜成像儀(400-1000nm)對波蘭?abińskie湖底沉積物樣芯進(jìn)行掃描分析,并概括高光譜技術(shù)特點(diǎn)如下:無需對沉積物樣本二次取樣非破壞性亞毫米級別空間分辨率低成本效益可以快速生成數(shù)據(jù)提供復(fù)制數(shù)據(jù)集的可能,這在其它分析手段中是很難實(shí)現(xiàn)的儀器照片和結(jié)果見下上圖為Bern大學(xué)古湖泊實(shí)驗(yàn)室的sisuSCS高光譜成像儀上圖為波蘭?abińskie湖底沉積物樣芯高光譜成像組圖,A利用近紅外波段對沉積2019
03-13“紅外熱成像+計算機(jī)視覺”動物行為研究系統(tǒng)
工業(yè)領(lǐng)域的某些技術(shù)手段因其成熟的體系和強(qiáng)大的適應(yīng)能力,常常被引入到科研領(lǐng)域。引入后往往能給學(xué)者莫大的驚喜,給他們的課題帶來驚人的突破。這里介紹的基于紅外熱成像和計算機(jī)視覺的動物行為研究系統(tǒng)便是其中一例。熱成像是記錄地球上任何物體釋放的、在電磁波譜中處于紅外波段的光并且對其成像的技術(shù)。物體和生命體的狀態(tài)和屬性能夠通過它們表面的溫度分布圖像來衡量。熱成像的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,例如工業(yè)、安防、軍事、科研等。在自然科學(xué)研究中,相較于其他方法,熱成像技術(shù)提供了一種安全、無損傷的測量和數(shù)據(jù)獲取手段。而且在人類2019
01-282019
01-282019
01-282019
01-28高光譜成像在咖啡豆、可可豆、小麥品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用
作物成分的分析和檢測通常采用化學(xué)方法,使用液相色譜(HPLC)或者分光光度法測量提取物。但是化學(xué)方法檢測需要研磨,具有破壞性,提取和分析所需的大量時間對于工業(yè)環(huán)境來說是不切實(shí)際的。高光譜成像(HSI)是食品科學(xué)領(lǐng)域中新技術(shù)。它可以快速,非破壞性和非接觸方式分析單個谷物或豆類樣品,并提供以高通量掃描樣品的可能性,同時可視化空間分布。英國的諾丁漢大學(xué)NicolaCaporasoa等研究人員利用Specim高光譜分別對咖啡豆的蔗糖、caffeine、脂質(zhì)等;可可豆的多酚含量等;小麥籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行無2019
01-222019
01-182019
01-10模塊式植物表型分析技術(shù)方案——蔬菜病害初期的快速檢測與鑒定
葉綠素?zé)晒?、UV-MCF多光譜熒光、紅外熱成像、以NDVI歸一化植被指數(shù)為代表的反射光譜等成像分析技術(shù)已經(jīng)是目前非常先進(jìn)也重要的無損植物表型檢測技術(shù),尤其適用于植物各種生物與非生物脅迫的檢測、預(yù)報與響應(yīng)機(jī)理研究。德國萊布尼茨蔬菜和觀賞植物研究所IGZ的Sandmann研究組對此進(jìn)行了多年的研究。他們用這幾項技術(shù)測試了各種不同參數(shù),試圖在蔬菜感染病菌的初期就將受到生物脅迫和未受到脅迫的植株區(qū)分開。后,他們使用了一種模式植物-病原體系統(tǒng):生菜-立枯絲核菌(Rhizoctoniasolani)體系,希2019
01-10模塊式植物表型分析技術(shù)方案——水稻抗旱新品種培育與表型鑒定
目前的氣候變化模型預(yù)測未來氣候?qū)痈珊岛透邷?。這兩者經(jīng)常會同步發(fā)生,進(jìn)而對水稻生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響,對糧食安全造成巨大的挑戰(zhàn)。因此,抗旱水稻品種的培訓(xùn)及其表型鑒定成為現(xiàn)今水稻研究的重大課題。英國謝菲爾德大學(xué)和水稻研究所進(jìn)行了這方面的合作研究。研究者通過操作一種高產(chǎn)水稻新品種IR64的OsEPF1發(fā)育信號水平,使這種水稻品種生成較少的氣孔。過表達(dá)OsEPF1約束了IR64水稻的氣孔發(fā)育他們使用植物培養(yǎng)室模擬溫室效應(yīng)造成的氣候變化:更高的溫度、更高的大氣CO2濃度、更少的水分。通過光合儀和Fluor2019
01-09模塊式植物表型分析技術(shù)方案——水稻病害與干旱抗性的無損定量檢測
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中,作物經(jīng)常會同時面臨生物和非生物脅迫的雙重影響。水稻作為種植面積廣的作物,從而面臨一系列的環(huán)境挑戰(zhàn)。在熱帶和亞熱帶地區(qū),水稻面臨的主要非生物脅迫就是干旱脅迫,同時如稻瘟病、白葉枯病等生物脅迫也會嚴(yán)重降低水稻的產(chǎn)量。氣候變化模型則預(yù)測環(huán)境變化將會進(jìn)一步加重這兩類脅迫的發(fā)生頻率與強(qiáng)度。因此,通過快速、無損、的植物表型光學(xué)分析技術(shù)進(jìn)行這方面的研究就成為了極其迫切的任務(wù)。捷克科學(xué)院變化研究所聯(lián)合美國堪薩斯州立大學(xué)、水稻研究所等單位開展了這方面的研究。研究者通過FP100手持式葉綠素?zé)晒鈨x2019
01-09模塊式植物表型分析技術(shù)方案——葡萄生長動態(tài)與品質(zhì)鑒定
為了進(jìn)一步減少低品質(zhì)葡萄的產(chǎn)量,減少歐盟對葡萄酒產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼,同時提高歐盟葡萄酒的競爭力,2011年歐盟啟動了EU科研項目PREMIVM(improvinggrapequalitywithmultiparametricfieldanalysisofgrapesandleavesinvineyards,通過葡萄園中葡萄與葉片的田間多參數(shù)分析提高葡萄品質(zhì))。葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)是目前檢測植物生長狀況與受脅迫程度為重要的無損測量技術(shù)之一,不但適用于測量葉片,也可以測量含有葉綠素的果實(shí)。同時葡萄果實(shí)在成熟過程中2019
01-09LIBS元素快速檢測和Mapping技術(shù)在食品和農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)中的應(yīng)用
食品檢測行業(yè)需要對食品中的元素種類、含量和分布進(jìn)行檢測。比如乳清摻假、肉類摻假、肉的種類來源、小麥粉質(zhì)量、面粉中灰分含量、烘焙食品中的鹽含量、有機(jī)蔬菜和傳統(tǒng)蔬菜區(qū)分、根據(jù)飽和脂肪酸含量做植物油分析等。應(yīng)用非常廣泛,舉不勝舉。傳統(tǒng)的元素分析方法,比如AAS或者ICP-MS等,對于食品檢測,困難在于樣品制備復(fù)雜繁瑣、引入其它復(fù)雜或者有害的化學(xué)物質(zhì)、不能原位在線檢測、不能對于元素分布情況做Mapping分析。因此食品行業(yè)和政府監(jiān)管部門迫切需要尋找一種快速靈敏、可原位檢測、不會引入新雜質(zhì)的方法。而LIB2019
01-092019
01-092018
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