红外光谱论文模板

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摘要:本文介绍了红外线感应开关的原理，采用热释电红外探头（PT8A2621）将接收到的微弱信号加以放大，然后驱动继电器，制成红外热释电感应开关。本开关能探测来自移动人体的红外辐射，只要人体进入探测区域，开关会自动开启。该设计可作为企业、宾馆、商场及住宅的走廊、楼梯、电梯间、卫生间、库房等处的自动开关，起到“人来灯自亮，人走灯自灭”的作用，既新颖方便，又节约用电，在某些场所还能起到威慑盗窃活动的防范作用。本设计结构简单，本身不发任何类型的辐射，器件功耗很小，价格低廉，隐蔽性好，应用范围广，所以可以通过扩展而达到实际的应用。
关键词：红外线，感应开关，红外辐射，探测区域
Abstract：this article will normally introduce the theory of dopuler effect, which advance PT8A2621 to zoom out micro-signal. then drive the relay, complete the infrared -heat electric on- off. this switch can mensurate moving-body infraed ray. once coming into the mensurate area, the switch will automatically turn on .this invitation could be used as auto-on-off in corporation, hotel, mall and could induce house like the lane, stairs, bathroom, stockroom. bringing the effectness that coming on, leaving off. it is innovate and convient, also reduce the expanse of electricity, could resist the steal activities. its structure is very simple. it can emit no ray, small size, low price, well cover-up, widely used, attach to practical advantage when spreaded.
Keywords: Infrared, Sensor switch, Infrared radiation, Detection of regional
引言：作为世界上最大的发展中国家，我国是一个能源生产和消费大国。能源生产量仅次于美国和俄罗斯，居世界第三位；基本能源消费占世界总消费量的l／10，仅次于美国，居世界第二位。中国又是一个以煤炭为主要能源的国家，发展经济与环境污染的矛盾比较突出。近年来能源安全问题也日益成为国家生活乃至全社会关注的焦点，日益成为中国战略安全的隐患和制约经济社会可持续发展的瓶颈。上个世纪90年代以来，中国经济的持续高速发展带动了能源消费量的急剧上升。自1993 年起，中国由能源净出口国变成净进口国，能源总消费已大于总供给，能源需求的对外依存度迅速增大。煤炭、电力、石油和天然气等能源在中国都存在缺口，因此节能思想尤为重要，节能的中心思想是采取技术上可行、经济上合理以及环境和社会可接受的措施，来更有效地利用能源资源。为了达到这一目的，需要从能源资源的开发到终端利用, 更好地进行科学管理和技术改造,以达到高的能源利用效率和降低单位产品的能源消费。由于常规能源资源有限，而世界能源的总消费量则随着工农业生产的发展和人民生活水平的提高越来越大，世界各国十分重视节能技术的研究，特别是节约常规能源中的煤、石油和天然气，因为这些还是宝贵的化工原料；电力作为一种洁净方便的能源广泛的应用与我们的生活与生产方面，因此电能的节能尤为重要，要节能首先就要做到节约能源，其次再通过科学研究发明更加人性化和节能的用电器。
热释电红外传感器是一种能检测人或动物发射的红外线而输出电信号的传感器。早在1938年，有人提出过利用热释电效应探测红外辐射，但并未受到重视，直到六十年代，随着激光、红外技术的迅速发展，才又推动了对热释电效应的研究和对热释电晶体的应用。热释电晶体已广泛用于红外光谱仪、红外遥感以及热辐射探测器，它可以作为红外激光的一种较理想的探测器。它目标正在被广泛的应用到各种自动化控制装置中。除了在我们熟知的楼道自动开关、防盗报警上得到应用外，在更多的领域应用前景看好。比如：在房间无人时会自动停机的空调机、饮水机。电视机能判断无人观看或观众已经睡觉后自动关机的机构。
1红外线感应灯控制系统研究的目的意义
课题目的：本课题是设计一个红外线感应灯控制系统控制系统，通过本设计了解红外线感应灯控制系统的工作原理，进而研究红外线感应灯控制系统的设计方法。
通过已学的模拟电路知识设计红外线感应灯控制开关电路，再利用由光敏电阻组成的光感电路来控制感应灯开关的触发与否，将控制开关与节能灯组成家庭照明系统。
课题意义：现代化家居照明系统要适应网络时代的发展，应引入智能化的概念。在传统的家居照明系统中，一般都是综合布线，使用刀开关来控制，灯具的寿命短，较费电。但近年来，随着经济的发展和科技的进步，人们对照明灯具节能和科学管理提出了更高的要求，使得照明控制在智能化领域的地位越来越重要。而在商品房的建设热潮中，各大楼盘和房地产商也意识到了智能照明的重要性。使用智能照明控制系统，更能体现其在节能与管理方面的优势。红外智能节电开关由于触发的时候不需要人发出任何声音，而是人走过时身体向外界散发红外热量最终控制灯具的开启，当人离开后，经过一定时间的延时，自动熄灭。因为不同于声光控灯，不需要声音和开关控制，从而避免了声控噪音的侵扰，同时因为它是感应人体热量控制开关，所以避免了无效电能的损耗，达到节能效果。
现在的公共场所照明（比如公共走廊及楼梯间）应用最多的还是几年前出现的声光控延时灯具和开关。这种灯具和开关的出现，实现了人来灯亮，人走灯灭，目前已成为公共场所照明开关的主流产品。当然，这种产品在某种程度上说确实实现了节能的目的，但同时也给人们的生存环境造成了一定的破坏。由于产品本身性能的限制，这种声光控灯具和开关自动控制的实现需要（超过60分贝）声音的配合，这就给大众需要的安静环境造成一定的噪声污染。
随着社会的发展和人们对生态环境的重视，这种声光控灯具和开关已慢慢不能满足人们的需要，这就要求更加节能和环保的自动照明控制产品的出现，以满足人们对高质量生活的需求。
红外智能节电开关是以成熟的红外感应技术为平台，加入更多的高新技术元素而形成的一种具有广阔市场前景的高科技产品，它的出现弥补了声光控技术的缺陷，它的自动控制的实现不需要声音和其他会给环境造成影响的条件的配合，而是人走过时身体向外界散发红外热量最终实现它的自动控制功能。
2红外线感应灯控制系统的现状及发展趋势
我国照明缺乏独创产品，模仿产品居多，基础加工落后，只顾外表，轻视功能，产品的品种比较单一，性能差。尤其是在“智能”照明方面，缺乏创新，与国外智能灯具在技术研究方面有着不小的差距。我国现阶段的照明系统一般采用主电源经配电箱分成多路配电输出线，提供照明灯回路用电，由串接在照明灯回路中的开关面板直接接通或断开供电线来实现对灯的控制，灯只有开和关两种状态，无逻辑时序及亮、暗调光控制，因而无法形成各种灯光亮度组合的场景及系统控制。而美国、日本等国家和台湾地区对LED照明效益进行了预测，美国55%白炽灯及55%的日光灯被LED取代，每年节省350亿美元电费，每年减少7.55亿吨二氧化碳排放量。日本100%白炽灯换成LED，可减少1～2座核电厂发电量，每年节省10亿公升以上的原油消耗。台湾地区15%白炽灯换成LED，每年节省110亿度电。全球性的能源短缺和环境污染在经济高速发展的中国表现得尤为突出，节能和环保是中国实现社会经济可持续发展所急需解决的问题。每年照明电能消耗约占全部电能消耗的12%～15%，作为能源消耗的大户，必须尽快寻找可以替代传统光源的节能环保光源。LED以其较之于传统照明光源所没有的优势，诸如较低的功率需求、较好的驱动特性、较快的响应速度、较高的抗震能力、较长的使用寿命、绿色环保以及不断快速提高的发光效率等，成为目前我国今后照明系统发展的方向。基于目前国内国际形势，尤其是能源紧缺，智能照明必是以后照明系统的发展方向。智能照明将会使人们利用起来更加便利，改善家庭环境，提高管理水平，减少维护费用，不仅为建筑照明提供多种的艺术效果，而且使灯具控制和维护变得更为简单，而且具有可靠性高、安装布线容易。

色谱分析技术论文

色谱分析技术能够实现原料分离，分析环节中同时完成多种任务，下面是我为大家精心推荐的色谱分析技术论文，希望能够对您有所帮助。

涂料检测中的现代色谱分析技术应用分析

摘 要：文章首先介绍了气相色谱法涂料检验的原理，并对检验环节中常见的问题以及解决对策进行分析。从技术的优缺点两方面进行。其次重点分析高效液相色谱法的应用原理，并对涂料检测环节的技术要点做出总结。帮助提升检测结果的准确性。

关键词：涂料检测;现代色谱;气相色谱法

1 高效液相色谱法

该种技术融合了传统工艺中的优点，同时也对存在的问题做出优化，更高效的解决检测期间的影响问题。这种技术能够实现原料分离，分析环节中同时完成多种任务，与传统方法相比较在时间上会有明显的减少，尤其是对受热程度的分析判断，更高效合理。检验环节中常见的加热问题，成为色谱分析的首要影响因素，如果不能合理的设置温度，很容易造成分析结合与实际情况不符合。大部分涂料都是液体形式的，在性质上更具有稳定性，原料选取的量也能得到控制。随着对环保和健康的日益重视，国家陆续出台了一些涂料相关的有毒有害标准，涂料的生产工艺和配方也随之调整优化。但也不乏有生产厂家使用现行标准中还未被限量的有毒有害物质来替代已被限量的物质。这就要求在检验工作中不仅要依照现行标准对涂料样品进行检验，还要积极发现还未被限量的有毒有害物质。涂料产品成分复杂多样，高效液相色谱法属于分离性分析方法，能够对绝大部分的有机物进行分析，尤其是对挥发性不强，高温易分解的物质，能获得比其他方法更好更稳定的结果。

涂料中含有的化学物质可能会对环境造成污染，因此目前的检测工作也大部分是针对生态环保来进行的，目的在于避免质量检测不达标的物质投入到使用中。因此检测工作要有明确的目标，对待检物质中可能会含有的污染物进行判断。有毒涂料防污剂有机锡的HPLC分析在船舶防污涂料抑制海洋生物污损中发挥了非常有效的作用，随着海洋监测技术的发展，有机锡的毒性和对生态系统的危害越来越多地被人类认识。海洋环境中的有机锡浓度很低(10-12～10-9)，而且种类繁多，因此用传统的仪器很难满足高灵敏度、高选择性的分析要求。其中较成熟的方法是以GC(凝胶色谱)为分离手段，配以适合金属离子分析的检测器。

HPLC能对不适应GC的有机锡进行分析，适用于大多数极性及非极性有机锡化合物的直接分离。不需萃取及衍生，在常温下可直接分离样品中不同形态的锡，不但缩短了分析时间，而且还减少了分析过程中可能的损失;可通过改变固定相和流动相获得最佳分离;尤其适用于具有生物活性化合物的分离与形态分析。凝胶色谱法是液相色谱法的一种，其分离原理与其他色谱法不同，是按分子体积的大小进行分离，所以也称为体积排阻色谱法。高效凝胶渗透色谱是20世纪60年代发展起来的一种液相色谱方法，主要用途是测定高聚物的相对分子质量及其分布。

2 气相色谱法

2.1 裂解气相色谱-傅里叶变换红外光谱联用

能够用来判断树脂涂料中的组成成分，同样是针对光谱来进行，该种技术方法在所得结果上更具有全面性，融合了两种技术方法中的优点，在对色谱类型进行判断时可以直接显示结果。生产工艺不断进步后，涂料中的含有成分也在逐渐复杂化，高分子结构在普通的红外光谱下不容易分析。关于该种色谱技术，在国内的研究起步较晚，应用环节也是根据已有的研究结果来探讨的。

我国学者在研究过程中，提取涂料中的成分，将检测得到的成分含量录入到计算机设备中进行分析，更准确的定位色谱表现形式与其中涂料含量的函数关系。该种技术可以选择任意部分涂料进行检测，不需要对测试点进行选取，节省时间的同时也能够减少标样点，对未来的工作开展有很大帮助。这一特征性也是该技术能够得到应用落实的原因。

红外光照作用下，涂料发生的裂解反应是检测开展的依据，不需要再次选择分析的样本，可以直接根据反应过程来分析结果。面对比较复杂的分析对象时，仅仅依靠简单的裂解很难实现目标，简单的升高温度能够促进涂料裂解，再根据反应发生的情况来判断是否达到可以检测的点。红外光照在其中发挥着催化的作用，可以应对化合物检测。但涂料的形式并不是如此简单，还包含了聚合物形式，红外光谱检测的效果便会受到阻碍。

2.2 裂解气相色谱-质谱联用

涂料由几大部分组成，树脂原料常常被应用在基料制作中。对于耐高温性质好，并且不容易分离的材料，不能再通过高温裂解的方式来检验。但检验方法在原理上都相同，遇到的难题是如何促使裂解反应发生。常见的方法是对分子结构链进行破坏，涂料中的成分自然分解，此时在对色谱表现形式进行分析，能更好的完成任务。裂变过程中会散发出能量，不同分子结构链变化期间所散发的热量也不相同，同时也与基料自身耐高温形式相关。

了解到裂变需要经过高温加热来实现分析检测时，关键技术是对温度的控制，如果加热温度超出了需求范围，很容易造成分子结构链过于零散，影响到结果的判断。不可忽略的一点是，涂料在高温状态下其中的一些物质容易发生氧化反应，分解出检测环节不需要的物质，对任务开展产生阻碍。由此可见，这种方法虽然操作过程简单，结果分析准确，但却容易受外界因素影响。

涂料在高温环境下发生反应变化需要一段融合的时间，而破坏结构链是在高温加热的瞬间完成的。检测环节中，可以在短时间内瞬间升高温度，这样能够避免物质的高温氧化反应，提升检测结果的可靠性。影响物质并不能被完全消除，只是尽可能的将生成量控制在合理范围内，不对检验分析造成影响。根据检验结果可以了解到，不同的基料材质对涂料色谱表现形式会产生影响，在检测环节需要对原料组成成分进行判断，明确高温状态下可能会发生的反应类型。任务进行期间，需要选取不同涂料的样品来测试，避免掺入其他杂质。所选取的量要均等，观察检测结果的同时将原始数据整理记录，用于后续的分析检验环节，可以更好的对比。根据反应发生的形式对检验技术进行选择，涂料色谱分析在流程上会有明显的进步。

3 结论

快速灵敏的仪器分析法在很大程度上取代了繁琐费时的化学分析法，打破了化学分析的局限，极大地提高了分析工作的效率、分析精度与可靠性，而先进的色谱技术已成为涂料成分检测不可缺少的重要手段。

参考文献

[1] 宋晓波，兰小军，丁立群.现代色谱分析技术在涂料检测中的应用[J].上海涂料，2013(03).

[2] 尹洧.色谱分析技术在食品检测中的应用[J].农业工程，2012(08).

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中红外光谱（MIR）的介绍

此本来自自己硕士论文的综述部分。

FT-MIR在检测某特定物质时会根据该物质的官能键与官能团，产生属于该物质的特征波。研究表明在使用多自变量建立预测某物质模型的过程中，选出该物质特征波来作为自变量，不仅能提高模型预测的准确性，还能增强模型的稳定性（Leardi et al 2002, Zou et al 2010, Vohland et al 2014）。John等较早提出了特征选择主要分为两大类，第一类为过滤法，其是独立于预测变量的特征选择算法，并且单独度量各个自变量的重要性，过滤掉在数据分析中几乎没有用的特征；第二类为封装法，其是将所有自变量逐一添加或删除应用在某类算法中，根据模型结果找到最佳自变量组合（John et al 1994）。两者各有优缺点，过滤法速度快，但其不能根据建立模型的结果来分析自变量，而封装法能够结合建立模型准确性的结果来选择变量，但其计算量比过滤法大且有过拟合的风险（Saeys et al 2007）。但随后还出现了第三种嵌入法，其在算法构建中加入了特征波选择，与封装法类似，但其不能用于其他算法（只能适用筛选特征波的算法），优点在于比封装法降低了计算量（Saeys et al 2007）。所以比较合理的筛选光谱特征波方法是先使用过滤法缩小范围，再使用封装法或嵌入法筛选最终特征波。

定性判别分析（Discriminant Analysis）是在已知特征与类别的训练集上建立判别模型，再使用判别模型对已知特征与未知类别的新数据进行分类预测。 定性判别分析根据判别准则可分为Fisher判别、距离判别和Bayes判别。Fisher判别是将多维数据投影到某一个维度上，使各类的总体之间最大限度分开，再选择合适判别规则将新的样本分类判别。距离判别是先计算出已知分类的各类别的重心，再对未知类别的数据计算其与各类重心的距离，与某类重心距离最近则归于该类。Bayes判别是由先验概率计算出后验概率，再根据后验概率分布对新数据作出统计推断。 定量分析（Quantitative Analysis）是通过某类算法使自变量能够较为精确地预测因变量的一种回归方法，且因变量一般为连续变化的数据，其一般分为线性、广义线性与非线性三种。主要有：偏最小二乘法（Partial least squares, PLS），主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA），决策树（Decision Tree, DT），人工神经网络（Artificial neural network，ANN），支持向量机（Support Vector Machine, SVM），K最近邻算法（K Nearest Neighbor, KNN），逻辑回归（Logistic Regression, LR），随机森林（Random Forest, RF）。这8中算法的理论部分请查看 机器学习 部分 11 与 12 篇。

定性判别模型的评价可使用混淆矩阵，混淆矩阵及其相关参数是最简单与最直观的评价指标之一，以二分类为例，混淆矩阵如表1-3，可基于混淆矩阵计算出判别模型的评价指标

推导出的参数有：

定量分析模型的评价指标主要有决定系数（coefficient of determination，R2 ）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE），R2值越大表示模型越好（0≤R2≤1），RMSE越小表示模型越好（RMSE≥0）。 计算公式如下：

在不同数据集中，可分别计算出相应的R2与RMSE参数。在训练集中，其中公式（2）中n=样本数-主成分数-1时，全部数据建模的参数表示为校正R2C（Calibration coefficient of determination，R2C）与校正RMSEC（Root mean square error of calibration，RMSEC）；当公式（2）中n=样本数-交叉验证时留出的样本数时，建模的参数表示为交叉R2CV（Cross-calibration coefficient of determination，R2CV）与交叉RMSECV（Root mean square error of cross-calibration，RMSECV）；在测试集中，当公式（2）中n=样本数时，验证结果得到的参数为验证R2V（Validation coefficient of determination，R2V）与验证RMSE p （Root mean square error of validation，RMSEp）。