高分辨及常规光谱技术

高分辨率阿尔法光谱学
高分辨率阿尔法光谱学是一种精细的分析技术，可以用来研究物质的化学组成和分子结构。

该技术可以测量物质中强子和中性子的能级，从而确定该物质的原子成分和化学键类型。

高分辨率阿尔法光谱学可以应用于多种领域，包括材料科学、生物医学、天文学等。

例如，在材料科学中，该技术可以用来研究纳米材料和表面化学反应；在生物医学中，它可以用来探究蛋白质结构和药物作用机制；在天文学中，它可以用来研究星系的成分和演化历史。

高分辨率阿尔法光谱学的原理基于射线衰减和原子结构的量子力学。

该技术需要复杂的实验设备和数据分析工具，但它可以提供独特的信息和洞见，对于理解物质和探索科学问题具有重要的意义。

1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。

遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。

定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。

光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。

细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。

传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。

举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。

一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。

2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。

高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。

如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。

(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。

(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。

(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。

众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。

光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。

高光谱图像处理技术的使用方法与技巧高光谱图像处理技术是一种在特定波长范围内连续获取大量光谱信息的技术。

它不仅可以提供丰富的光谱数据，还能提供高分辨率的空间信息，因此在许多领域都有广泛的应用。

本文将介绍高光谱图像处理技术的使用方法与一些常用的技巧。

首先，高光谱图像的处理流程主要包括预处理、特征提取和分类三个步骤。

预处理是为了去除图像中的噪声和杂质，使得后续的特征提取和分类工作更加准确。

常见的预处理方法包括影像校正、光谱校正和噪声去除等。

影像校正是为了解决图像中的光照不均匀问题，常用的方法有常规平滑和直方图匹配等。

常规平滑方法可以通过滤波算法去除图像中的噪声和高频分量，提高图像的可视性。

而直方图匹配则可以通过调整图像的亮度和对比度，使得不同图像之间的光照条件保持一致。

光谱校正是为了解决不同设备采集的高光谱数据存在光谱偏移的问题。

通常可以通过使用已知光谱的参考物质进行校正，如大气校正和地物光谱响应校正等。

大气校正可以去除大气对光谱数据的影响，使得数据更加准确。

地物光谱响应校正则是为了减少不同地物对光谱数据的影响。

噪声去除是为了去除因设备等原因造成的图像噪声，提高图像的质量。

常见的噪声去除方法包括中值滤波、高斯滤波和小波分析等。

中值滤波是一种基于排序统计的方法，通过对图像中的像素排序并取中值来去除噪声。

高斯滤波则是一种常用的线性滤波方法，通过将像素的值与周围像素的值按照一定的权重进行加权平均，得到滤波后的像素值。

小波分析是一种基于频域的方法，通过对图像进行频域分解和重构来去除噪声。

接下来是特征提取。

高光谱图像的特征提取是为了从原始数据中提取出与目标信息相关的特征。

常用的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。

光谱特征提取是通过对高光谱数据进行光谱统计分析来获得与目标信息相关的参数。

常用的统计参数包括均值、方差、偏度和峰度等。

这些参数可以反映出光谱数据在不同波段上的分布情况。

纹理特征提取是为了从高光谱图像中提取出纹理信息。

1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。

遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。

定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。

光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。

细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。

传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。

举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。

一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。

2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。

高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。

如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。

(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。

(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。

(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。

众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。

光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。

高分辨质谱和普通质谱
高分辨质谱和普通质谱是两种不同类型的质谱分析技术，它们在分辨率、准确性
和适用范围等方面有所不同。

高分辨质谱（HRMS）是一种能够提供较高质量分辨率的质谱仪器，它能够将样品中的离子按照质量-荷电比（m/z）进行分离和检测。

高分辨质谱具有较窄
的质谱峰宽，可以更好地解析出样品的组成和结构信息，适用于分析复杂的样品
和需要高分辨率的数据。

普通质谱（GC-MS）则是一种较为常见的质谱分析技术，它通常结合气相色谱（GC）使用，主要用于分析气体和易挥发的有机化合物。

普通质谱的分辨率相对较低，但它的灵敏度和定量分析能力较高，适用于对痕量组分进行分析。

总的来说，高分辨质谱和普通质谱各有其特点和应用范围。

在选择使用哪种技术时，需要根据具体的实验需求和分析目标进行综合考虑。

高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是一种基于光谱信息的图像处理方法，可以获取物体在不同波段上的光谱信息，对物体进行准确的分类和识别。

随着光谱成像技术的不断发展，高光谱图像处理技术得到了广泛应用，并取得了一系列重要进展。

下面将重点介绍高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势。

1. 高光谱图像分类和识别技术高光谱图像分类和识别是高光谱图像处理中的核心任务。

近年来，深度学习技术的快速发展为高光谱图像分类和识别问题提供了新的解决方案。

采用深度学习方法可以从高光谱图像中提取更丰富的特征表示，提高分类和识别的准确性。

对于一些特定的应用领域，如农业、环境监测等，可以通过深度学习技术进行特定目标的检测和识别，进一步提高高光谱图像处理的效果。

2. 光谱信息融合技术高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，但由于每个波段的分辨率较低，可能存在光谱混叠等问题。

光谱信息的融合技术成为了高光谱图像处理的研究热点之一。

光谱信息融合技术通过将不同波段的光谱信息进行融合，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。

目前，光谱信息融合技术主要包括基于图像的光谱信息融合和基于特征的光谱信息融合。

未来研究可以进一步研究多模态光谱信息融合技术，在光谱信息融合的同时考虑其他传感器的数据，进一步提高图像处理的效果。

3. 高光谱图像超分辨率重建技术由于高光谱图像分辨率较低，难以满足一些应用需求，因此高光谱图像超分辨率重建技术成为当前研究的热点之一。

高光谱图像超分辨率重建技术旨在通过利用光谱信息和空间域信息，提高图像的空间分辨率，从而更好地表达物体的细节特征。

目前，高光谱图像超分辨率重建技术主要包括基于插值的方法、基于学习的方法和基于边缘的方法等。

未来研究可以进一步提高超分辨率重建的效果和速度，同时考虑多模态数据的情况，提高图像处理的效果。

高光谱图像处理技术在农业、环境监测、遥感和医学等领域具有广泛的应用前景。

未来的研究可以进一步深入研究高光谱图像处理技术的前沿问题，提出更好的解决方案，并结合其他领域的技术和方法，进一步提高高光谱图像处理的效果和应用。

D O I :１０．１１９７３/l h j yＧh x ２０１８１０００６㊀高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱法测定铀铌铅矿重选流程样品中铅的含量张宏丽１,２,３,姚明星１,２,３,肖㊀芳１,２,３,倪文山１,２,３,高小飞１,２,３∗(１．中国地质科学院郑州矿产综合利用研究所,郑州４５０００６;２．国家非金属矿资源综合利用工程技术研究中心,郑州４５０００６;３．国土资源部多金属矿评价与综合利用重点实验室,郑州４５０００６)摘㊀要:采用盐酸(１５m L )Ｇ硝酸(５m L )Ｇ氢氟酸(１０m L )Ｇ高氯酸(２m L )体系溶解铀铌铅矿样品(０．０３００~０．２０００g ),盐酸(１＋９)溶液作为分散介质,选择P b２８３．３０６n m 作为分析谱线,提出了高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱法(H R ＧC SA A S)测定铀铌铅矿重选流程样品中铅的方法.结果表明:检出限(３s )为０．０２１m g L －１.按标准加入法对铀铌铅矿样品中的铅进行回收试验,回收率为９７．８％~１０３％,测定值的相对标准偏差(n ＝９)均小于５．０％,满足国家地质矿产行业标准D Z /T０１３０－２００６的要求.关键词:高分辨率分光系统;连续光源原子吸收光谱法;铀铌铅矿;铅;重选样品中图分类号:O ６５７．３１㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ４０２０(２０１８)１０Ｇ１１４９Ｇ０４㊀㊀矿物组成复杂㊁种类繁多,矿石是矿物的集合体,为准确测定矿石中某一元素的含量,需针对不同的矿物组成㊁不同的元素含量水平,采用不同的分析方法进行测定.矿石中铅一般赋存于方铅矿㊁白铅矿和铅钒中.常规的消解方法有酸溶和碱熔两种,其中酸溶更为常用.但对组分特殊的矿物,则需对溶矿方法进行改进,如含重晶石的银铅矿中铅的测定需采用碱熔方法,同时加入一定量的氯化钡以消除硫酸钡对铅测定的干扰,进而实现矿石中铅的准确测定[１].陕西华阳川铀铌铅多金属超大型矿床具有矿量大㊁矿种多㊁易开采等特点[２].矿石中主要共存组分为铀㊁铌㊁铅㊁钡㊁锶㊁稀土元素等,其中铅主要赋存于方铅矿和白铅矿中.依据标准G B /T １４３５３．２－２０１０,该类铅矿石可采用王水(硝酸和盐酸按体积比１ʒ３混合)分解,在５％(质量分数)硝酸溶液下进行测定.但因陕西华阳川铀矿中富含铌元素,该元素收稿日期:２０１７Ｇ１０Ｇ２２基金项目:中国地质调查局地质调查项目(D D ２０１６００７０;㊀１２１２０１０１７０００１６０９０１)作者简介:张宏丽,助理研究员,主要从事污染物化学分析测定㊀及无机元素分析测试方法的研究∗通信联系人.g _x _f _d ＠１６３．c o m在硝酸介质中易发生水解,会对溶液中的铅造成共沉淀干扰.因此,需对已有溶样方法进行改进,以实现对铀铌铅矿物中铅的准确测定.目前测定铅的方法主要为容量法[３]㊁原子吸收光谱法(A A S )[４]和电感耦合等离子体原子发射光谱法(I C P ＧA E S)[５]等.容量法主要用于分析铅的质量分数在１０．０％左右的样品,A A S 与I C P ＧA E S 主要用于分析低质量分数(０．０x ％~１０．０％)铅的样品.其中A A S 具有设备性价比高㊁稳定性好㊁准确度高和操作简单等优点.相比于普通空心阴极灯作光源的原子吸收光谱仪,高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱仪(H R ＧC SA A S )的高聚焦氙灯实现了光谱的连续发射,色散率和分辨率高,降低了共存元素的光谱干扰,二极管阵列检测器实现了全谱测定,现已被用于水质[６]㊁土壤[７]㊁食品[８]㊁金属制品[９Ｇ１０]的检测等方面.本工作针对陕西华阳川铀铌铅矿物,采用盐酸Ｇ硝酸Ｇ氢氟酸Ｇ高氯酸溶解样品,讨论了溶样酸用量㊁分散介质㊁分散介质酸度对测定结果的影响及其他干扰元素的干扰情况,建立了一种高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱法(H R ＧC SA A S )测定铀铌铅矿重选流程样品中铅的分析方法.９４１１１㊀试验部分１．１㊀仪器与试剂C O N T R A A７００型高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱仪.铅标准储备溶液:１０００m gL －１.铅标准溶液:１００m gL －１,由铅标准储备溶液稀释而成.酒石酸溶液:２００m gL －１.盐酸㊁硝酸㊁氢氟酸㊁高氯酸㊁酒石酸均为分析纯;试验用水均为去离子水.１．２㊀仪器工作条件分析谱线P b２８３．３０６n m ;积分模式为平均值,读数时间为３s ;有效像素点为５个;全钛燃烧头,１００mm ;乙炔Ｇ空气火焰;燃气流量６５L h －１;标准校正模式.１．３㊀试验方法将待测矿石样品在１０５~１１０ħ烘干,称取０．０３００~０．２０００g 置于１００m L 聚四氟乙烯烧杯中,用少量水润湿.加入１５m L 盐酸,盖上表面皿后置于电热板上加热至沸腾,５m i n 左右后取下;稍冷后加入５m L 硝酸,置于电热板上加热至沸腾,５m i n 左右后取下;稍冷后用水清洗表面皿和杯壁,加入１０m L 氢氟酸和２m L 高氯酸,置于电热板上加热至高氯酸冒白烟,２m i n 后取下冷却至室温;加入２m L 酒石酸溶液后,用少量水清洗表面皿及烧杯四壁,加入２０m L 盐酸(１＋１)溶液,继续置于电热板上加热至微沸,取下冷却至室温,用水定容至１００m L ,摇匀,按仪器工作条件测定.随同样品分析处理空白溶液.２㊀结果与讨论２．１㊀样品分散介质的选择铀铌铅矿重选后的精矿㊁中矿和尾矿中矿物组成主要有铌钛铁矿㊁铌钛铀矿㊁方铅矿㊁磁铁矿㊁钾长石㊁钠长石㊁石英㊁方解石和重晶石.试验结果表明,采用盐酸Ｇ硝酸Ｇ氢氟酸Ｇ高氯酸即可溶解样品[１１].溶解样品过程中先加盐酸,使样品中的硫形成硫化氢挥发后再加入硝酸,避免了盐酸和硝酸同时加入时形成王水,将硫化铅氧化成硫酸铅沉淀;加入氢氟酸分解样品中的硅酸盐矿物,高氯酸发烟使样品中的硅和过量的氢氟酸完全挥发.溶液中含有共存的铌,在硝酸介质中容易水解,并对铅造成共沉淀干扰[１２],因此试验采用盐酸(１＋９)溶液作为分散介质.２．２㊀分析谱线和像素点针对光谱法吸光度最佳范围在０．２~１．０内的特点,试验以常用的P b２８３．３０６n m 作为分析谱线[１３],测定１,３,５个像素点条件下标准溶液系列的吸光度,结果见表１.表１㊀在不同像素点下标准溶液系列的吸光度T a b ．１㊀A b s o r b a n c e o f s e r i e s o f s t a n d a r d s o l u t i o n s a td i f fe r e n t p i x e l po i n t s 样品１像素点３像素点５像素点标准零点(０．００m gL －１)０００标准溶液１(２．００m g L －１)０．０３０．０７０．１０标准溶液２(５．００m g L －１)０．０７０．１８０．２４标准溶液３(１０．０m g L －１)０．１２０．３３０．４４标准溶液４(１５．０m g L －１)０．１７０．４５０．６１标准溶液５(２０．０m gL －１)０．２２０．５８０．７８㊀㊀由表１可知:选择５个像素点作为测定取值点可满足上述要求.试验选择分析谱线P b２８３．３０６n m 和５个像素点,并采用自动扣背景模式进行测定.２．３㊀共存元素的干扰试验中存在的干扰主要为背景吸收及共存元素的光谱干扰.通过选择H R ＧC SA A S 的自动扣除背景模式,消除了测定过程中的背景吸收.由图１显示,铅测定的分析谱线没有受到邻近谱线的光谱干扰.图１㊀铅的吸收光谱F i g ．１㊀A b s o r p t i o ns pe c t r u mof P b ２．４㊀标准曲线及检出限移取铅标准溶液０,２．００,５．００,１０．００,１５．００,２０．００m L 分别置于一组１００m L 容量瓶中,以盐酸(１＋９)溶液作为分散介质,定容,摇匀.此标准溶液系列中铅的质量浓度分别为０,２．００,５．００,１０．００,１５．００,２０．００m gL －１,按仪器工作条件进行测定,０５１１并绘制标准曲线.铅的测定范围为２０．００m g L －１以内,回归方程为y ＝－４．９ˑ１０－４x ２＋４．８７２ˑ１０－２x ＋４．３４０ˑ１０－３,相关系数为０．９９９６.连续测定１１份空白溶液,得出标准偏差s ,以３倍的标准偏差计算方法的检出限(３s ),铅的检出限为０．０２１m g L －１.陕西华阳川铀矿原矿中铅的质量分数在０．３６％左右,经过重选后得到的流程样品中铅的质量分数在０．１％~６．０％之间.通过调节样品的称样量,保持最终待测溶液中铅的质量分数在１８．０m g L －１以内,包含在标准曲线测定范围内.２．５㊀精密度和回收试验按试验方法对实际铀铌铅矿原矿㊁精矿㊁中矿和尾矿重选流程样品中铅进行测定,每个样品平行测定９次,测定值及其相对标准偏差(R S D )见表２,并对样品进行加标回收试验,回收率结果见表２.表２㊀精密度和回收试验结果(n ＝９)T a b ．２㊀R e s u l t s o f t e s t s f o r p r e c i s i o n a n d r e c o v e r y(n ＝９)样品测定值w /％本底值ρ/(m gL －１)加标量ρ/(m gL －１)测定总量ρ/(m gL －１)回收率/％R S D/％尾矿０．１２１．２５５．００６．３１１０１４．６原矿０．３４３．２５５．００８．１７９８．４４．４中矿１．２３９．０７１０．００１８．９３９８．６１．２精矿３．５５１６．７７２０．００３６．３２９７．８１．３精矿４．５７１２．６６２０．００３３．３１１０３１．０㊀㊀由表２可知:铅的加标回收率为９７．８％~１０３％,表明对于铀铌铅矿重选流程样品中铅的测定,该方法满足国家地质矿产行业标准D Z /T０１３０－２００６要求[１４](待测元素质量分数大于１．０ˑ１０－４时,加标回收率为９５％~１０５％).本工作采用高分辨率分光系统Ｇ连续光源原子吸收光谱法测定铀铌铅矿重选流程样品中铅的含量.该方法操作简单㊁测定结果准确,用于实际样品分析,结果满意.参考文献:[１]㊀罗磊,付胜波,肖洁,等．电感耦合等离子体发射光谱法测定含重晶石的银铅矿中的铅[J ]．岩矿测试,２０１４,３３(２):２０３Ｇ２０７．[２]㊀惠小超,何升．陕西华阳川铀㊁铌㊁铅多金属矿石工艺矿物学研究[J ]．金属矿山,２０１６,４５(５):８５Ｇ９０．[３]㊀袁永海,尹昌慧,唐沈,等．E D T A 滴定法测定铅矿石中铅含量时铋的干扰及消除[J ]．理化检验Ｇ化学分册,２０１６,５２(１２):１３９７Ｇ１３９９．[４]㊀胡晓静,曾泽,黄大亮．石墨炉原子吸收光谱法测定磷矿石中微量铅[J ]．理化检验Ｇ化学分册,２００６,４２(５):３８３Ｇ３８４．[５]㊀张世龙,吴周丁,刘小玲,等．电感耦合等离子体原子发射光谱法测定多金属矿石中铁㊁铜㊁铅㊁锌㊁砷㊁锑㊁钼和镉的含量[J ]．理化检验Ｇ化学分册,２０１５,５１(７):９３０Ｇ９３３．[６]㊀彭淑香,张丽君,杨光冠,等．分散液相微萃取Ｇ连续光源Ｇ石墨炉原子吸收光谱法测定水样中痕量钴[J ]．苏州科技学院学报(工程技术版),２０１５,２８(４):１２Ｇ１７．[７]㊀叶少媚,李云松,杨秋菊,等．全自动石墨消解Ｇ连续光源原子吸收光谱法顺序测定土壤中９种金属元素[J ]．现代农业科技,２０１６(１０):１６１Ｇ１６２．[８]㊀胡玥,丁玉竹,高旭东,等．微波消解Ｇ高分辨连续光源原子吸收光谱法测定锁阳和韭菜籽中的重金属元素含量[J 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u４５０００６,C h i n a;２．C h i n aN a t i o n a lE n g i n e e r i n g R e s e a r c hC e n t e r f o rU t i l i z a t i o no f I n d u s t r i a lM i n e r a l s,Z h e n g z h o u４５０００６,C h i n a;３．K e y L a b o r a t o r y o f E v a l u a t i o na n d M u l t i p u r p o s eU t i l i z a t i o no f P o l y m e t a l l i cO r e s,M i n i s t r y o f L a n da n dR e s o u r c e s,Z h e n g z h o u４５０００６,C h i n a)A b s t r a c t:A m e t h o do fh i g hr e s o l u t i o no p t i c a lm o n o c h r o m a t i cs y s t e mＧc o n t i n u u m s o u r c ea t o m i ca b s o r p t i o n s p e c t r o m e t r y(H RＧC SA A S)w a s p r o p o s e d f o r t h e d e t e r m i n a t i o no f l e a d(P b)i n g r a v i t y s e p a r a t i o n p r o c e s s s a m p l e s o fUＧN bＧP b p o l y m e t a l l i co r e,w i t hP b２８３．３０６n m a s t h ea n a l y t i c a l l i n e．T h es a m p l e(０．０３００－０．２０００g)w a s d i s s o l v e db y a s y s t e mo fH C l(１５m L)ＧHN O３(５m L)ＧH F(１０m L)ＧH C l O４(２m L)a n dd i s p e r s e d i n１０％(φ)H C l s o l u t i o n．A s s h o w nb y t h er e s u l t s,t h ed e t e c t i o n l i m i t(３s)w a s０．０２１m g L－１．T e s t f o r r e c o v e r y w a sm a d eb y s t a n d a r da d d i t i o nm e t h o d f o rP b i ns a m p l e so fUＧN bＧP b p o l y m e t a l l i co r e,g i v i n g r e s u l t s i nt h er a n g eo f９７．８％－１０３％,w i t hR S D s(n＝９)a l l l e s s t h a n５．０％,a n d t h i s r e s u l t s f u l f i l e d t h e r e q u i r e m e n t o f t h en a t i o n a l s t a n d a r d f o r g e o l o g y a n dm i n e r a l i n d u s t r y(D Z/T０１３０－２００６)．K e y w o r d s:h i g h r e s o l u t i o n o p t i c a l m o n o c h r o m a t i c s y s t e m;c o n t i n u u m s o u r c e a t o m i c a b s o r p t i o n s p e c t r o m e t r y;UＧN bＧP b p o l y m e t a l l i c o r e;l e a d;g r a v i t y s e p a r a t i o n p r o c e s s s a m p l e２５１１。

１．高分辨分子光谱高分辨分子光谱与分子的内部结构密切相关，是研究分子结构的有效方法，可用来研究谱线的精细和超精细分裂、塞曼和斯塔克分裂、光位移、碰撞加宽、碰撞位移等效应。

在高分辨分子光谱的实验研究中对光源的要求非常严格，通常要求具有较高的输出功率、非常窄的线宽、宽光谱调谐范围、较好的频率稳定性和自动的电子扫描装置。

⑴中红外光谱测量我们公司代理德国ELS 公司的SpectroStar 是用VersaDisk-1030固体激光器来泵浦的高功率单频中红外（2-5μm ）OPO （ SpectroStar ），它填补了世界上在该谱段没有高功率单频光源的历史，为从事高分辨率中红外光谱的科研人员提供了有力的科研工具。

SpectroStar 特点：● 高功率：输出功率可达几Ｗ（3W@2.954nm ）。

● 窄线宽：单频，线宽<10-4cm -1。

● 调谐范围：2-5um （调谐V ersaDisk-1030腔内的双折射滤光片）。

● 电子扫描控制：实现波长的扫描，连续扫描范围大约为5cm -1。

⑵近红外、可见光谱测量我们公司代理的德国RadiantDyes 公司的钛宝石/染料单频环行腔激光器非常适合应用于高分辨分子光谱的研究。

钛宝石/染料单频环行腔激光器的主要参数：●调谐范围（染料）：400-850nm；●调谐范围（钛宝石）：700-950nm；●线宽：1MHz；●频率漂移：100MHz/小时；●扫描范围：30GHz；●模式：TEM00；●偏振：垂直；与竞争对手相比的优势：●钛宝石/染料单频环行腔激光腔内的薄厚标准具可以同时使用并单独调节，这是获得优秀光束质量的必要条件。

●它的数字扫描发生器可以连续地或手动地向长波或者短波调谐。

扫描可以停在任意波长，然后继续调谐（连续或手动）。

●扫描过程用户既可以设置扫描时间，也可以设置扫描速度（1MHz/秒）。

●参考腔会把任何频率漂移转换成误差信号，高频误差信号反馈给安装在PDT上的折叠腔镜，低频误差信号反馈给布儒斯特窗来控制腔长稳定，因此整个系统的频率稳定性非常好。

高分辨红外光谱
高分辨红外光谱通常指的是能够在红外光区域（通常是2.5微米到25微米波长范围）内以较高分辨率进行光谱分析的技术。

红外光谱是通过记录样品在红外辐射下的吸收、透射或反射而得到的光谱，广泛应用于化学、生物学、材料科学等领域。

以下是一些关于高分辨红外光谱的关键特点和应用：
1.分辨率：高分辨红外光谱通常具有很高的分辨率，可以更细致地分辨不同的吸收峰，提供更详细的分析信息。

2.准确性：高分辨红外光谱能够提供更准确的峰位和峰面积，有助于准确鉴定样品中的分子或官能团。

3.应用领域：在化学分析中，高分辨红外光谱广泛用于有机和无机化合物的结构鉴定，药物分析，食品安全检测，以及环境监测等领域。

4.材料科学：在材料科学中，高分辨红外光谱可用于研究材料的晶体结构、官能团的变化，以及表面特性等。

5.生物医学应用：在生物医学领域，高分辨红外光谱被用于研究生物分子的结构、药物的相互作用，以及疾病标志物的检测。

6.光谱图像学：高分辨红外光谱可以与红外光谱成像技术结合，生成空间分辨的光谱图像，有助于区分不同区域的化学成分。

7.实验技术：高分辨红外光谱的获得通常涉及先进的光学和光谱仪器，如傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）。

总的来说，高分辨红外光谱在各个科学领域中发挥着关键的作用，为研究者提供了强大的工具来深入了解物质的结构和性质。

高光谱成像技术的原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述是引言部分的一部分，它旨在向读者介绍高光谱成像技术的基本概念和背景。

高光谱成像技术是一种基于光谱分析的图像获取方法，可以获取物体在不同波长下的光谱信息，从而实现对物体的精细分析和识别。

该技术结合了光谱学、光学和图像处理等多学科的知识，广泛应用于农业、环境保护、地质勘探、医学等领域。

传统的成像方法一般只能获取物体的灰度或彩色图像，而高光谱成像技术能够获取物体在数百个或数千个连续波长范围内的光谱数据，使得物体的细微差别能够被有效检测和分析。

通过对不同波长下的光谱反射率进行分析，可以获得物体的光谱特征，比如吸收峰、反射特性等，从而可以实现对物体的材质、组织、化学成分等进行定量和定性分析。

高光谱成像技术的应用非常广泛。

在农业领域，可以通过对农作物的高光谱图像进行分析，实现对农作物的健康状况、营养状况和水分状况的监测和管理。

在环境保护领域，可以通过对水体、土地和大气环境等进行高光谱成像，实现对环境质量的监测和评估。

在地质勘探领域，可以利用高光谱成像技术进行矿产勘查和地质灾害监测。

在医学领域，可以通过高光谱成像技术实现对皮肤病变、肿瘤和血液疾病等进行快速诊断和监测。

然而，高光谱成像技术也存在一些局限性。

首先，高光谱成像技术需要大量的光谱数据和复杂的图像处理算法，对硬件设备和计算资源的要求较高。

其次，高光谱成像技术对环境的光照条件和物体的表面特性比较敏感，可能受到光照不均匀和表面反射率变化等因素的影响。

此外，高光谱成像技术在实际应用中仍面临一些挑战，如传感器的成本和体积、采集速度的限制等。

尽管高光谱成像技术存在一些挑战和限制，但随着科学技术的不断进步，相信在未来的发展中，高光谱成像技术将更加成熟和普及，为各个领域提供更多的应用和发展机会。

文章结构部分的内容应该包括文章的主要章节和内容安排。

这部分通常介绍整篇文章的组织架构，让读者能够清楚地了解整篇文章的内容和结构。