基于光声光谱的乙烯检测技术

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简介：
本研究介绍了一种利用光声光谱技术进行乙烯气体检测的方法。通过精确分析，该技术能够实现对低浓度乙烯的有效识别和量化，在农业、环境监测等领域具有广泛应用前景。乙烯(C2H4)是石油化工产业中的基本化工原料，并且具有爆炸性，也常被用作煤层自燃的标识气体。为了实现对低浓度乙烯的有效检测，我们构建了一套基于近红外可调谐二极管激光器的低成本光声光谱测量系统。通过分析乙烯在近红外波段内的吸收谱线，确定了位于1620.44纳米处的一条特定吸收谱线作为监测对象，并结合使用波长调制吸收技术，以光声池的共振频率为二极管激光器的调制频率，利用该吸收入射信号的二次谐波来实现对乙烯浓度的反演。实验结果显示系统对于乙烯测量具有0.688% 的准确度和1.16×10^-5 浓度级别的探测极限，并且通过连续30分钟内对同一样品进行多次测试验证了系统的良好稳定性，所有这些结果均表明这套系统在低浓度乙烯检测方面有重要的应用价值。

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客服

基于光声光谱的乙烯检测技术

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本研究介绍了一种利用光声光谱技术进行乙烯气体检测的方法。通过精确分析，该技术能够实现对低浓度乙烯的有效识别和量化，在农业、环境监测等领域具有广泛应用前景。乙烯(C2H4)是石油化工产业中的基本化工原料，并且具有爆炸性，也常被用作煤层自燃的标识气体。为了实现对低浓度乙烯的有效检测，我们构建了一套基于近红外可调谐二极管激光器的低成本光声光谱测量系统。通过分析乙烯在近红外波段内的吸收谱线，确定了位于1620.44纳米处的一条特定吸收谱线作为监测对象，并结合使用波长调制吸收技术，以光声池的共振频率为二极管激光器的调制频率，利用该吸收入射信号的二次谐波来实现对乙烯浓度的反演。实验结果显示系统对于乙烯测量具有0.688% 的准确度和1.16×10^-5 浓度级别的探测极限，并且通过连续30分钟内对同一样品进行多次测试验证了系统的良好稳定性，所有这些结果均表明这套系统在低浓度乙烯检测方面有重要的应用价值。

基于LabVIEW的光声光谱检测系统的开发(2011年)

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本研究于2011年开展，致力于利用LabVIEW平台开发高效、精确的光声光谱检测系统，推动气体分析技术的进步。我们设计了一套基于LabVIEW的光声光谱检测系统，该系统能够通过计算机实现仪器控制、实验参数设置、数据自动采集与处理，并且可以动态监控实验过程并实时显示结果。使用这套系统测量了Er2O3的光声光谱，所得结果与其标准光声谱线一致。实验结果显示：该系统操作简便、性能稳定，适用于固态样品的光声光谱检测。

基于Aspen Plus的乙烯聚合合成高密度聚乙烯的流程模拟技术

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本研究利用Aspen Plus软件对乙烯聚合生产高密度聚乙烯的过程进行详细建模与优化，旨在提高工艺效率和产品质量。在当今的化工领域中，模拟技术已经成为研究和设计复杂化工过程的重要工具。特别是在高分子材料的生产过程中，模拟技术的应用可以帮助工程师优化工艺流程，提高产品的质量和产量。本段落探讨了Aspen Plus软件这一广泛应用于化工流程模拟的工具，它能够有效地预测乙烯聚合合成高密度聚乙烯（HDPE）的过程表现。乙烯聚合是通过化学反应将单体乙烯转化为聚合物的一种过程，在工业生产中通常采用高压或溶液聚合的方法进行。使用Aspen Plus对这个过程进行模拟可以让工程师详细地分析各个环节中的化学反应、热传递和质量传递等参数，这对于设计优化反应器及其它相关设备具有重要意义。高密度聚乙烯作为一种重要的塑料材料，因其优异的物理性能，在包装、建筑和汽车等行业有着广泛的应用。合成HDPE的过程包括复杂的物理和化学变化，例如聚合物链的增长与终止以及分子量控制等步骤。Aspen Plus软件能够模拟这些反应，并提供相应的动力学模型，帮助工程师理解微观机制。在乙烯聚合到高密度聚乙烯的生产过程中，通过调整操作参数如温度、压力或催化剂活性等因素的变化来预测反应速率和产物分布是非常重要的。此外，该模拟还能分析并优化反应器的设计方案，例如选择合适的搅拌速度以控制温度分布等措施，确保过程稳定运行，并且能够评估可能的操作问题，以便提前采取预防性措施。值得注意的是，在HDPE的生产过程中还涉及到一系列分离步骤来获得高纯度的产品。通过Aspen Plus软件模拟这些物理分离过程（如蒸馏、萃取和过滤），工程师可以优化操作参数以减少能耗并提高产品的收率与质量。对于化学工程领域的专业人士来说，使用Aspen Plus进行流程设计及工艺优化提供了极大的便利性。它能够基于数学模型来预测实际的化工生产状况，并且通过其内置的大规模数据库以及物性估算方法提供精确的数据支持。总之，Aspen Plus软件在乙烯聚合合成高密度聚乙烯的过程中扮演着关键角色：不仅模拟化学反应和物理分离过程，还帮助工程师优化工艺流程、减少能耗与原料消耗并提高产品的质量和产量。随着化工领域的不断进步和发展，此类仿真技术的应用前景将更加广阔。

基于光谱图像的苹果糖度无损检测技术研究

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本研究致力于探索利用光谱图像技术对苹果进行非破坏性糖度检测的方法，旨在提高水果品质评价的准确性和效率。本研究利用光谱图像技术探讨了苹果内部品质的无损检测方法。通过采集不同波长（分别为632 nm、650 nm、670 nm、780 nm、850 nm 和900 nm）的光谱图像，并对这些图像进行灰度分布分析，发现洛伦兹分布(LD)是最优拟合函数。进一步将苹果糖度与所得到的洛伦兹分布参数相结合，通过多元线性回归建立了基于单波长、双波长组合、三波长组合和四波长组合的最佳校正方程，相关系数R分别为0.622、0.776、0.831 和 0.813。实验结果表明，光谱图像技术可以有效地用于无损检测苹果糖度，并为利用计算机图像进行水果内部品质评估提供了技术支持。

基于子空间模型GLRT的高光谱目标检测技术方法

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本研究提出了一种基于子空间模型的广义似然比检验(GLRT)算法，用于提升高光谱图像中目标检测的准确性和鲁棒性。高光谱目标检测方法中的GLRT（广义似然比检验）子空间模型如下： 1. 假设背景单一且可由多变量正态分布表示； 2. 训练与检测所用的背景光谱相同； 3. 用于训练和测试的数据集是独立的； 4. 目标与背景的关系为相加关系，而非替代关系。 S矩阵包含有关目标的先验信息。其中，列数P代表目标子空间的维度；当P增大时，所含的信息量会减少。若S满秩，则不可逆。该算法操作简便，用户只需将数据替换到指定位置即可运行。

光电检测技术题库

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《光电检测技术题库》汇集了大量关于光电检测领域的经典与最新试题，涵盖理论知识和实践应用，是学习者及从业人员巩固提高的必备参考书。光电检测技术题库对于长春理工大学的学生来说，在考研和期末考试中有一定的参考价值。

高光谱和多光谱数据的融合技术

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本研究聚焦于探索与开发高光谱及多光谱数据融合的技术方法，旨在提升图像在分类、识别等方面的精度与效率。高光谱与多光谱数据融合在城市规划、土地利用以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。本段落主要针对高光谱图像空间分辨率较低的问题进行探讨。

红外光信号接收电路的设计基于光电检测技术

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本项目专注于设计一种高效的红外光信号接收电路，采用先进的光电检测技术，旨在实现快速、准确的数据传输与信号处理。由于红外器件的广泛应用，对红外光信号检测的研究备受学者关注。为解决太阳光干扰问题，在光电检测原理的基础上，根据红外光信号与噪声的特点设计了前置调理电路。该电路利用光敏三极管将微弱的光信号转换成电信号，并通过放大和滤波等处理步骤消除部分高频和低频噪声，使转换后的电信号达到后续电路所需的幅度范围。实验结果显示，这种检测方法能够有效满足一般场合下红外光信号的检测需求，输出电压可以从毫伏级提升至几伏特级别，并能过滤掉太阳光中的大部分高频与低频分量。

基于光谱奇异值检测的高光谱遥感中小目标探测方法

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本研究提出了一种利用光谱奇异值检测技术来提升高光谱遥感中微小目标识别精度的方法。通过分析和处理高光谱数据中的奇异值，显著增强了对小型地物目标的检出能力与定位准确性。这种方法特别适用于复杂背景下的目标探测任务，具有广阔的应用前景。一种基于光谱奇异值检测的高光谱遥感小目标探测方法。

基于四光源的光度立体技术检测金属表面缺陷.zip

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本研究探讨了利用四光源的光度立体技术在检测金属表面缺陷中的应用，通过分析不同光照条件下表面反射特性，实现对细微损伤的有效识别与评估。 Halcon光度立体相关资源不是示例代码。需要的用户可以下载用于自己的项目代码。