第一篇：化學(xué)前沿講座作業(yè)

金屬罐消解－ 石墨爐原子吸收法直接測(cè)定

土壤中鎘和鎳

董杰

(河西學(xué)院化學(xué)化工學(xué)院化學(xué)化學(xué)121班，1251101105，1563509541@qq.com)

摘要: 利用金屬罐加熱酸消解－ 石墨爐原子吸收法直接快速測(cè)定土壤中的Cd 和Ni。該方法前處理操作過(guò)程簡(jiǎn)便、省力，干擾小，空白低，所用設(shè)備簡(jiǎn)單，成本低廉。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法測(cè)定土壤中的重金屬，測(cè)定結(jié)果準(zhǔn)確可靠，重復(fù)性好。經(jīng)國(guó)家一級(jí)土壤標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)樣品測(cè)定驗(yàn)證，結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值吻合。Cd、Ni 的回收率分別為97.5% ～ 102.5%、98.7% ～ 101.6%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為3.25%、1.12%，方法檢出限為0.1、1.0 μg /L。關(guān)鍵詞: 金屬罐 消解 石墨爐 土壤 Cd Ni 土壤是人類賴以生存的主要自然資源之一，也是生態(tài)環(huán)境的重要組成部分。隨著工業(yè)、城市污染的加劇和農(nóng)用化學(xué)物質(zhì)種類、數(shù)量的增加，土壤重金屬污染日益嚴(yán)重。重金屬在土壤中積累，達(dá)到一定程度便會(huì)對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生不良影響，進(jìn)一步通過(guò)食物鏈最終影響［1］人體健康。在中國(guó)，隨著污灌面積不斷擴(kuò)大，土壤重金屬的污染問(wèn)題日益嚴(yán)重，近年來(lái)，突發(fā)性的環(huán)境污染事件驟增，其中重金屬污染的案例占很大比例。重金屬污染問(wèn)題已日益嚴(yán)

［2］重，對(duì)污染環(huán)境的治理迫在眉睫，因此，對(duì)土壤中的重金屬進(jìn)行定性和定量分析，對(duì)于防治重金屬污染，維持生態(tài)平衡，保護(hù)人們的健康，都有著十分重大的意義。目前，常用的土

［3］［4］壤重金屬檢測(cè)分析方法有: 激光誘導(dǎo)擊穿光譜法，感應(yīng)耦合電漿質(zhì)譜法，火焰原子吸［5］［6］［7］收光譜法，石墨爐原子吸收光譜法和分光光度計(jì)比色法。上述方法或者樣品前處理較為麻煩;或者測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)精密度不高;或者使用的儀器較為復(fù)雜，測(cè)量成本高。而GB /T 17141—1997《土壤質(zhì)量鉛、鎘的測(cè)定石墨爐原子吸收分光光度法》測(cè)定Cd 的方法，又存在著檢測(cè)限太高，干擾大，需加基體改進(jìn)劑而導(dǎo)致的效果不好、穩(wěn)定性差、波動(dòng)性大等問(wèn)題。本文采用金屬罐消解－ 石墨爐法快速直接測(cè)定土壤樣品中的Cd、Ni 含量，具有操作簡(jiǎn)單，進(jìn)樣量少，準(zhǔn)確度高，定量準(zhǔn)確、迅速等優(yōu)點(diǎn)，所得結(jié)果準(zhǔn)確、可靠。實(shí)驗(yàn)部分

1．1 主要儀器與試劑

美國(guó)PE—600 原子吸收分光光度計(jì)，鎘、鎳空心陰極燈，與主機(jī)配套石墨爐，自動(dòng)進(jìn)樣器，塞曼扣背景。濃硝酸、氫氟酸，均為GB 以上級(jí)。高純氬氣: 純度為99.999%。標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備溶液: 鎘、鎳質(zhì)量濃度均為1.00 mg /mL(標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)研究中心)。標(biāo)準(zhǔn)工作溶液: 鎘、鎳質(zhì)量濃度均為0.01 mg /mL，使用時(shí)按要求逐級(jí)稀釋。實(shí)驗(yàn)用水為去離子水。1．2 儀器測(cè)量條件

測(cè)量條件見(jiàn)表1。

表1 石墨爐測(cè)量條件

［8 － 9］1．3 金屬罐消解溶解方法

稱取土壤樣品0.1 g(精確至0.000 1 g)于聚四氟乙烯消解罐中，加入1 mL HF + 2 mL HNO3溶液，將聚四氟乙烯管放置于金屬罐中密封，置烘箱中于180 ～ 190 ℃加熱24 ～ 30 h，冷卻，將聚四氟乙烯管取出，放置在電熱板上蒸至近干(140 ℃左右)，再加少許HNO3(＜ 1 mL)，蒸干(干透)，加入2 mLHNO3 + 3 mL 去離子水，如前密封，置烘箱內(nèi)于140 ℃加熱4 ～ 5 h，冷卻至室溫，直接定容到100 mL 容量瓶中，待測(cè)。隨同做空白試樣。1．4 校準(zhǔn)曲線的繪制

準(zhǔn)確配制0、0.05、0.1、0.5、1.0、2.5 μg /L的鎘標(biāo)準(zhǔn)溶液及0、5、10、20、30、50 μg /L 的鎳標(biāo)準(zhǔn)溶液，按照表1 設(shè)定的儀器條件測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)溶液，繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。同時(shí)測(cè)定空白試樣。1．5 樣品測(cè)定

將已處理好的土壤樣品在測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)曲線相同條件下進(jìn)行測(cè)定，同時(shí)做全程序試劑空白，然后計(jì)算其含量。結(jié)果與討論

2．1 樣品消解方法

采用金屬罐消解法消解土壤樣品時(shí)，為控制好空白，避免樣品損失，消解液加入量不宜太多，溫度不宜太高，時(shí)間不宜太長(zhǎng)。金屬罐消解通過(guò)樣品與酸的混合體內(nèi)部發(fā)熱，熱量損失很少，從而使樣品快速分解。消解時(shí)，硝酸加入量要適宜，太高會(huì)造成測(cè)定結(jié)果偏低，而且在高溫下硝酸對(duì)石墨爐具有腐蝕性，造成儀器的損害。如果消解后硝酸殘留量多，可在通

［10］風(fēng)櫥中低溫加熱，蒸發(fā)至近干。用混合酸分解土樣，能徹底破壞土壤晶格，適于重金屬的測(cè)定，消解過(guò)程中要控制好溫度和時(shí)間。2．2 金屬罐消解條件的選擇

對(duì)HNO3 － HF 這一消解體系，按照不同用量、消解溫度及消解時(shí)間進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明，酸比例為2 ∶

1、溫度為190 ℃、消解時(shí)間在24 ～ 30 h，能獲得滿意的結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果如圖1 ～ 3 所示。

圖1 混酸不同比例與A 的關(guān)系

圖2 消解時(shí)間與A 的關(guān)系

θ /℃

圖3 消解溫度與A 的關(guān)系

2．3 方法檢出限

以空白溶液測(cè)定10 次的標(biāo)準(zhǔn)偏差的3 倍所對(duì)應(yīng)的濃度作為檢出限，測(cè)得鎘的檢出限為0.1 μg /L，鎳的檢出限為1.0 μg / L。此檢出限可以滿足日常監(jiān)測(cè)要求。2．4 干擾試驗(yàn)

++2 +2 +2 +3 + 試驗(yàn)表明，在所選試驗(yàn)條件下，5000 倍的K、Na、Ca、Mg、Zn，250 倍的Fe、4 +6 +2 +2 +2 +Mn、Mo、Cu，800 倍以下的Pb、Co 對(duì)測(cè)定無(wú)干擾。2．5 方法的精密度及穩(wěn)定性試驗(yàn)

土壤測(cè)定用ESS—1 質(zhì)控樣作分析質(zhì)量控制樣，測(cè)定15 次，其重復(fù)性和穩(wěn)定性見(jiàn)表2。由表2 看出，Cd、Ni 的測(cè)定值在標(biāo)準(zhǔn)值的范圍之內(nèi)，RSD 分別為3.25%及1.12%。2．6 線性方程與線性范圍

將Cd、Ni 標(biāo)準(zhǔn)溶液均用1% 的HNO3溶液介質(zhì)逐級(jí)稀釋配制系列標(biāo)準(zhǔn)工作溶液，系列準(zhǔn)工作溶液質(zhì)量濃度見(jiàn)表3，按1． 2 儀器條件測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)溶液的譜線強(qiáng)度，對(duì)譜線強(qiáng)度X 和標(biāo)準(zhǔn)溶液的濃度Y 進(jìn)行線性回歸，得線性方程與相關(guān)系數(shù)(表3)。

表2 ESS—1 質(zhì)控樣重復(fù)性和穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2．7 加標(biāo)回收率試驗(yàn)

按照限定的工作條件和金屬罐消解程序，在樣品中分別加入不同量的Cd、Ni 標(biāo)準(zhǔn)溶液進(jìn)行加標(biāo)回收試驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4，由表4 可知，待測(cè)元素Cd、Ni的回收率均接近100%，表明方法準(zhǔn)確可靠。2．8 樣品測(cè)定

用本試驗(yàn)方法對(duì)實(shí)際土壤樣中的Cd、Ni 含量進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如表5 所示。由表5 可看出所采集土壤中Cd、Ni 的含量情況，Cd 含量范圍在0.052 ～0.266 mg /kg之間，Ni 含量范圍在15.7 ～ 58.2 mg /kg之間。均能達(dá)到土壤的環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求。

表5 土壤樣品的分析結(jié)果

結(jié)語(yǔ)

(1)用金屬罐消化樣品快速、完全、易保存。

(2)用石墨爐原子吸收法直接測(cè)定土樣，用ESS—1 質(zhì)控樣作對(duì)照測(cè)定及加入標(biāo)準(zhǔn)作回收試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果證明方法可靠。

參考文獻(xiàn)

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第二篇：《化學(xué)專業(yè)前沿講座》心得體會(huì)

“綠色化學(xué)”——化學(xué)的未來(lái)

——《化學(xué)專業(yè)前沿講座》心得體會(huì)

為期八周的《化學(xué)專業(yè)前沿講座》課程已經(jīng)接近尾聲，在課程學(xué)習(xí)過(guò)程中，各位任課老師都自己研究方向的最前沿成就，可謂是“八仙過(guò)海，各顯神通”呀！這門(mén)課程給我影響最深的就是盡管各位老師的研究?jī)?nèi)容都不盡相同，但是其研究發(fā)展方向都在朝著同一個(gè)方向目標(biāo)進(jìn)行——綠色化學(xué)。

綠色化學(xué)又稱環(huán)境無(wú)害化學(xué)，在其基礎(chǔ)上創(chuàng)新的技術(shù)稱綠色技術(shù)、環(huán)境友好技術(shù)或潔凈技術(shù)，是用化學(xué)的技術(shù)和方法去減少或消除有害物質(zhì)的生產(chǎn)和使用，處于當(dāng)前國(guó)際化學(xué)研究的前沿領(lǐng)域。

綠色化學(xué)的核心是：利用化學(xué)原理從源頭上減少和消除工業(yè)生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的污染。按照綠色化學(xué)的原則，在理想的化工生產(chǎn)方式是：反應(yīng)物的原子全部轉(zhuǎn)化為期望的最終產(chǎn)物。

根據(jù)綠色化學(xué)的概念，它應(yīng)該具有以下主要特點(diǎn)： 1．充分利用資源和能源，采用無(wú)毒、無(wú)害的原料；

2．在無(wú)毒、無(wú)害的條件下進(jìn)行反應(yīng)，以減少向環(huán)境排放廢物； 3．提高原子的利用率，力圖做到所有作為原料的原子都吸納都產(chǎn)品中去，真正實(shí)現(xiàn)“零排放”；

4．生產(chǎn)出有利于環(huán)境保護(hù)、社區(qū)安全和人體健康的環(huán)境友好的產(chǎn)品。

綠色化學(xué)的口號(hào)最早產(chǎn)生于化學(xué)工業(yè)非常發(fā)達(dá)的美國(guó)。1990年，美國(guó)通過(guò)了一個(gè)“防止污染行動(dòng)”的法令。1991年后在，“綠色化學(xué)”由美國(guó)化學(xué)會(huì)（ACS）提出并成為美國(guó)環(huán)保署（EPA）的中心口號(hào)。經(jīng)過(guò)十多年的研究和探索，綠色化學(xué)的研究者們總結(jié)出了綠色化學(xué)的12條原則，這些原則可作為實(shí)驗(yàn)化學(xué)家開(kāi)發(fā)和評(píng)估一條合成路線、一個(gè)生產(chǎn)過(guò)程、一個(gè)化合物是不是綠色的指導(dǎo)方針和標(biāo)準(zhǔn)。綠色化學(xué)給化學(xué)家提出了一項(xiàng)新的挑戰(zhàn)，國(guó)際上對(duì)此很重視。1996年，美國(guó)設(shè)立了“綠色化學(xué)挑戰(zhàn)獎(jiǎng)”，以表彰那些在綠色化學(xué)領(lǐng)域中做出杰出成就的企業(yè)和科學(xué)家。綠色化學(xué)將使化學(xué)工業(yè)改變面貌，為子孫后代造福。

現(xiàn)代社會(huì)都在追求綠色生活，綠色化學(xué)對(duì)于綠色生活的形成有很重要的意義。我們作為建設(shè)國(guó)家的下一代，以及學(xué)習(xí)化學(xué)專業(yè)，真的非常有必要認(rèn)真鉆研和學(xué)習(xí)這一方面的內(nèi)容，發(fā)展技術(shù)，為創(chuàng)建綠色社會(huì)做出自己的努力。所以，現(xiàn)在的我們一定要好好學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，使自己在更廣闊的領(lǐng)域有更高的建樹(shù)。

第三篇：前沿講座

計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)科前沿知識(shí)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能，通常是指用攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀的三維世界的識(shí)別。人與其他動(dòng)物一樣，視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官功能的產(chǎn)生，首先在于進(jìn)化過(guò)程中生存的需要。根據(jù)美國(guó)心理學(xué)家Gibson的理論，人的視覺(jué)不管有多少用處，但主要功能可概括為適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)?？吹狡嚊_過(guò)來(lái)，你會(huì)趕快回避；看到前面有激流，你不會(huì)冒然趟過(guò)去。“適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)”還是比較抽象的概念。事實(shí)上，為了適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)，視覺(jué)系統(tǒng)需要能識(shí)別物體（可想而知，一個(gè)人連親戚、同事、朋友都不認(rèn)識(shí)，會(huì)怎樣生活），能判斷物體的運(yùn)動(dòng)以及確定物體的形狀和方位（否則，無(wú)法抓取物體）。所以，物體識(shí)別、物體定位、物體三維形狀恢復(fù)和運(yùn)動(dòng)分析，就構(gòu)成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要研究?jī)?nèi)容。

隨著自動(dòng)化水平不斷的提高，機(jī)器視覺(jué)在自動(dòng)化行業(yè)中應(yīng)用也是越來(lái)越多，而機(jī)器視覺(jué)在我國(guó)可以說(shuō)處于剛起步發(fā)展階段，機(jī)器人視覺(jué)是一門(mén)新興的發(fā)展迅速的學(xué)科，八十年代以來(lái), 機(jī)器人視覺(jué)的研究已經(jīng)歷了從實(shí)險(xiǎn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用的發(fā)展階段。從簡(jiǎn)單的二值圖象處理到高分辨率多灰度的圖象處理,從一般的二維信息處理到三維視覺(jué)機(jī)理以及模型和算法的研究都取得了很大的進(jìn)展。而計(jì)算機(jī)工業(yè)水平的飛速提高以及人工智能、并行處理和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科的發(fā)展,更促進(jìn)了機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)用化和涉足許多復(fù)雜視覺(jué)過(guò)程的研究。

目前，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)正在廣泛地應(yīng)用于視覺(jué)檢測(cè)、機(jī)器人的視覺(jué)引導(dǎo)和自動(dòng)化裝配領(lǐng)域中。在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)之中，視覺(jué)檢測(cè)往往是不可缺少的環(huán)節(jié)。比如，汽車零件的外觀，藥品包裝的正誤，IC字符印刷的質(zhì)量，電路板焊接的好壞等等，都需要眾多的檢測(cè)工人，通過(guò)肉眼或結(jié)合顯微鏡進(jìn)行觀測(cè)檢驗(yàn)。大量的人工檢測(cè)不僅影響工廠效率，而且?guī)?lái)不可靠的因素，直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與成本。另外，許多檢測(cè)的工序不僅僅要求外觀的檢測(cè)，同時(shí)需要準(zhǔn)確獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)，比如零件的寬度，圓孔的直徑，以及基準(zhǔn)點(diǎn)的坐標(biāo)等等，這些工作則是很難靠人眼快速完成。近年來(lái)發(fā)展迅猛的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解決了這一問(wèn)題。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)一般采用CCD照相機(jī)攝取檢測(cè)圖象并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，再采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)對(duì)圖象數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖象特征值，并由此實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別，坐標(biāo)計(jì)算，灰度分布圖等多種功能。然后再根據(jù)其結(jié)果顯示圖象，輸出數(shù)據(jù)，發(fā)出指令，配合執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成位置調(diào)整，好壞篩選，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等自動(dòng)化流程。與人工視覺(jué)相比較，機(jī)器視覺(jué)具有精確，快速，可靠，和易數(shù)字化等優(yōu)點(diǎn)。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機(jī)、轉(zhuǎn)鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計(jì)算機(jī)的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話，則機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換，也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。將近80%的工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)主要用在檢測(cè)方面，包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過(guò)程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的分類和選擇也集成于檢測(cè)功能中。例如生產(chǎn)線上的單攝像機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，它的視覺(jué)系統(tǒng)用來(lái)檢測(cè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，決定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求，并根據(jù)結(jié)果，產(chǎn)生相應(yīng)的信號(hào)輸入上位機(jī)。圖像獲取設(shè)備包括光源、攝像機(jī)等；圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng)；輸出設(shè)備是與制造過(guò)程相連的有關(guān)系統(tǒng)，包括過(guò)程控制器和報(bào)警裝置等。數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，進(jìn)行分析和產(chǎn)品控制，若發(fā)現(xiàn)不合格品，則報(bào)警器告警，并將其排除出生產(chǎn)線。機(jī)器視覺(jué)的結(jié)果是CAQ系統(tǒng)的質(zhì)量信息來(lái)源，也可以和CIMS其它系統(tǒng)集成。

由于沒(méi)有通用的機(jī)器視覺(jué)照明設(shè)備，所以針對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)到最佳效果。過(guò)去，許多工業(yè)用的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)用可見(jiàn)光作為光源，這主要是因?yàn)榭梢?jiàn)光容易獲得，價(jià)格低，并且便于操作。常用的幾種可見(jiàn)光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是，這些光源的一個(gè)最大缺點(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。以日光燈為例，在使用的第一個(gè)100小時(shí)內(nèi)，光能將下降15%，隨著使用時(shí)間的增加，光能將不斷下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實(shí)用化過(guò)程中急需要解決的問(wèn)題。另一個(gè)方面，環(huán)境光將改變這些光源照射到物體上的總光能，使輸出的圖像數(shù)據(jù)存在噪聲，一般采用加防護(hù)屏的方法，減少環(huán)境光的影響。由于存在上述問(wèn)題，在現(xiàn)今的工業(yè)應(yīng)用中，對(duì)于某些要求高的檢測(cè)任務(wù)，常采用X射線、超聲波等不可見(jiàn)光作為光源。但是不可見(jiàn)光不利于檢測(cè)系統(tǒng)的操作，且價(jià)格較高，所以，目前在實(shí)際應(yīng)用中，仍多用可見(jiàn)光作為光源。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，視覺(jué)信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過(guò)這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺(jué)效果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。圖像的增強(qiáng)用于調(diào)整圖像的對(duì)比度，突出圖像中的重要細(xì)節(jié)，改善視覺(jué)質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)特性圖表，與對(duì)比度緊密相連。圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)龐大的，一幅512*512個(gè)像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256 K字節(jié)，若假設(shè)每秒傳輸25幀圖像，則傳輸?shù)男诺浪俾蕿?2.4M比特/秒。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過(guò)程中，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮顯得非常重要，數(shù)據(jù)的壓縮主要通過(guò)圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。圖像邊緣銳化處理主要是加強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣和細(xì)節(jié)，形成完整的物體邊界，達(dá)到將物體從圖像中分離出來(lái)或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測(cè)出來(lái)的目的。圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對(duì)應(yīng)于某一物體表面，在進(jìn)行分割時(shí)，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測(cè)度度量。圖像的識(shí)別過(guò)程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過(guò)程，即利用識(shí)別算法來(lái)辨別景物中已分割好的各個(gè)物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)必須完成的一個(gè)任務(wù)。

在本世紀(jì)四、五十年代發(fā)展起來(lái)的線性濾波器以其完善的理論基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)處理方便，易于采用FFT和硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，一直在圖像濾波領(lǐng)域占有重要地位，其中以WIENER濾波器理論和卡爾曼濾波理論為代表。但是線性濾波器存在著計(jì)算復(fù)雜度高，不便于實(shí)時(shí)處理等缺點(diǎn)。雖然它對(duì)高斯噪聲有良好的平滑作用，但對(duì)脈沖信號(hào)干擾和其它形式的噪聲干擾抑制效果差，信號(hào)邊緣模糊。為此，1971年，著名學(xué)者TUKEY提出非線笥濾波器——中值濾波器，即把局部區(qū)域中灰度的中值作為輸出灰度，并將其與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論結(jié)合起來(lái)，使用迭代方法，比較理想地將圖像從噪聲中恢復(fù)出來(lái)，并且能保護(hù)圖像的輪廓邊界，不使其變模糊。近年來(lái)，非線性濾波理論在機(jī)器視覺(jué)、醫(yī)學(xué)成像、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)，也反過(guò)來(lái)促使該理論的研究向縱深方向發(fā)展。

第四篇：前沿講座

智能控制及其應(yīng)用

院 － 系： 信息工程與自動(dòng)化學(xué)院 專 業(yè)： 模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 年 級(jí)： 2011 級(jí) 學(xué)生姓名： 朱 丹 學(xué) 號(hào)： 2011204082 任課教師： 楊承志、馮麗輝、萬(wàn)舟

2011年11月

摘要

智能控制是自動(dòng)控制發(fā)展的高級(jí)階段，是人工智能、控制論、信息論、系統(tǒng)論、仿生學(xué)、進(jìn)化計(jì)算和計(jì)算機(jī)等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門(mén)新興的邊緣交叉學(xué)科。智能控制的主要方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制與專家系統(tǒng)，為解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題提供了有效的理論和方法。目前，智能控制已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等眾多領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞： 智能控制 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制 專家系統(tǒng)

ABSTRACT

Intelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is comprehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary computation, computer and so on.It is a new edge of the overlapping subject.The main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert system.In order to solve the complex control problem which is difficult to solve by the traditional methods.It provides effective theory and method.At present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development prospects.Keywords: intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system

引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，許多新方法和技術(shù)進(jìn)入工程化、產(chǎn)品化階段，這對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)，促進(jìn)了智能控制理論在控制技術(shù)中的應(yīng)用，以解決用傳統(tǒng)的方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題。智能控制不僅包含了自動(dòng)控制、人工智能、系統(tǒng)理論和計(jì)算機(jī)科學(xué)的內(nèi)容，而且還從生物學(xué)等學(xué)科汲取豐富的營(yíng)養(yǎng)，正在成為自動(dòng)化領(lǐng)域中最興旺和發(fā)展最迅速的一個(gè)分支學(xué)科。

一、智能控制的基本概念和特點(diǎn)

傳統(tǒng)的控制方法是建立在被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型之上的，而智能控制是針對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性、不確定性等提出來(lái)的。IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會(huì)把智能控制歸納為：智能控制系統(tǒng)必須具有模擬人類學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。一個(gè)智能控制系統(tǒng)一般應(yīng)具有以下一些特點(diǎn)：

1.智能控制具有混合控制特點(diǎn)，系統(tǒng)能以知識(shí)表示非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過(guò)程，采用開(kāi)閉環(huán)控制和定性決策及定量控制相結(jié)合的多模態(tài)控制方式；

2.智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對(duì)象及環(huán)境的有關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力；

3.智能控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，能從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來(lái)分析和綜合系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的控制目標(biāo)； 4.智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力；

5.智能控制系統(tǒng)能對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)(如非線性、多變量、時(shí)變、環(huán)境擾動(dòng)等)進(jìn)行有效的全局控制，并具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。

二、智能控制的主要方法 2.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對(duì)難以建立精確數(shù)學(xué)模型的對(duì)象實(shí)施的一種控制，其成功應(yīng)用的根源在于模糊邏輯本身提供了由專家構(gòu)造語(yǔ)言信息并將其轉(zhuǎn)化為控制策略的一種系統(tǒng)的推理方法，以模糊集合、模糊語(yǔ)言變量與模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，以先驗(yàn)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)為控制規(guī)則。其基本思想是用機(jī)器模擬人對(duì)系統(tǒng)的控制,就是在被控對(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊控制器近似推理等手段,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制。在實(shí)現(xiàn)模糊控制時(shí)主要考慮模糊變量的隸屬度函數(shù)的確定,以及控制規(guī)則的制定二者缺一不可。

2.2 專家控制

專家控制是智能控制的一個(gè)重要部分，它在將人工智能中專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同自動(dòng)控制的理論和方法有機(jī)結(jié)合的基礎(chǔ)上，在未知環(huán)境下模仿專家的智能，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的有效控制。專家系統(tǒng)一般由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)制和知識(shí)獲取系統(tǒng)等組成。知識(shí)庫(kù)用于存儲(chǔ)某一領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)性知識(shí)、原理性知識(shí)、可行操作與規(guī)則等，可通過(guò)知識(shí)獲取系統(tǒng)對(duì)原有知識(shí)進(jìn)行修改和擴(kuò)充。推理機(jī)根據(jù)系統(tǒng)信息并利用知識(shí)庫(kù)中知識(shí)按一定的推理策略來(lái)解決當(dāng)前的問(wèn)題。解釋機(jī)制對(duì)找到的知識(shí)進(jìn)行解釋，為用戶提供了一個(gè)人機(jī)界面。通過(guò)對(duì)知識(shí)的獲取與組織,按某種策略適時(shí)選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理,以實(shí)現(xiàn)對(duì)控制對(duì)象的控制。專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高;可通過(guò)調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)境的變化,適應(yīng)性好;通過(guò)專家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強(qiáng)。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)元的活動(dòng),利用神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)與權(quán)值的分布來(lái)表示特定的信息,通過(guò)不斷修正連接的權(quán)值進(jìn)行自我學(xué)習(xí),以逼近理論為依據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制等方式實(shí)現(xiàn)智能控制。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的不斷深入，新的模型不斷推出，在智能控制領(lǐng)域中，應(yīng)用最多的是BP網(wǎng)絡(luò)Hopfield網(wǎng)絡(luò)等。與傳統(tǒng)控制相比，它具有以下重要特性：○1非線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在理論上可以充分逼近任意非線性函數(shù)；○2自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力；○3并行式分布處理機(jī)制；○4數(shù)據(jù)融合能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)處理、系統(tǒng)辨識(shí)和優(yōu)化、模式識(shí)別、故障診斷、機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得成功應(yīng)用，它對(duì)智能控制的發(fā)展應(yīng)用將具有重大而深遠(yuǎn)的意義。

三、智能控制的應(yīng)用

目前，智能控制已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等眾多領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

3.1機(jī)械制造

在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中,需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來(lái)解決難以或無(wú)法預(yù)測(cè)的情況,人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè),它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)制造過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模,利用傳感器融合技術(shù)來(lái)進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。利用模糊集合和模糊關(guān)系的魯棒性,將模糊信息集成到閉環(huán)控制的外環(huán)決策選取機(jī)構(gòu)來(lái)選擇控制動(dòng)作。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力,進(jìn)行在線的模式識(shí)別,處理那些可能是殘缺不全的信息。

3.2 智能儀器

隨著微電子技術(shù)、微機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)通訊技術(shù)的迅速發(fā)展，自動(dòng)化儀器正朝著智能化、系統(tǒng)化、模塊化和機(jī)電一體的方向發(fā)展，微型計(jì)算機(jī)或微處理機(jī)在儀器中得到廣泛應(yīng)用，已成為儀器的核心組成部件之一。它能夠?qū)崿F(xiàn)信息的記憶、判斷、處理、執(zhí)行以及測(cè)控過(guò)程的操作、監(jiān)視和診斷，因而這類儀器被稱為”智能儀器”。

3.3 智能機(jī)器人

智能機(jī)器人是一種能夠代替人類在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下從事危險(xiǎn)、復(fù)雜勞動(dòng)的自動(dòng)化機(jī)器，是集機(jī)械學(xué)、力學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、控制論、計(jì)算機(jī)、人工智能和系統(tǒng)工程等多學(xué)科知識(shí)于一身的高新技術(shù)綜合體。機(jī)器人研究者們所關(guān)心的主要研究方向之一是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的規(guī)劃與控制。一個(gè)規(guī)定的任務(wù)出臺(tái)之后，設(shè)計(jì)人員首先必須作出滿足該任務(wù)要求的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃；然后，規(guī)劃再由控制來(lái)執(zhí)行，該控制足以使機(jī)器人適當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生所期望的運(yùn)動(dòng)。

3.4 智能監(jiān)控

在許多的工業(yè)連續(xù)生產(chǎn)線，其生產(chǎn)過(guò)程需要監(jiān)視和控制，以保證高性能和高可靠性。為保持物理參數(shù)具有一定的精度確保產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，我們已在一些連續(xù)生產(chǎn)線或工業(yè)裝置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋轉(zhuǎn)水泥窯的模糊控制、汽車工業(yè)的高級(jí)模糊邏輯控制、軋鋼機(jī)的神經(jīng)控制、工業(yè)鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識(shí)基控制等。

3.5 醫(yī)療過(guò)程智能控制

從70年代中葉起，專家系統(tǒng)技術(shù)就被成功的應(yīng)用于各種醫(yī)療領(lǐng)域。醫(yī)用智能過(guò)程控制的新例子之一就是一個(gè)用于控制手術(shù)過(guò)程中麻醉深度的病人平均動(dòng)脈血壓(MAP)的模糊邏輯控制系統(tǒng)。MAP是衡量麻醉深度的重要參數(shù)。在該控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)時(shí)，我們采用模糊關(guān)系函數(shù)和語(yǔ)言規(guī)則。本系統(tǒng)已在許多不同的外科手術(shù)中得到成功應(yīng)用。

四、智能控制的發(fā)展前景

智能控制廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等多個(gè)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)控制無(wú)法解決的實(shí)際控制問(wèn)題。但是智能控制仍然只處于開(kāi)創(chuàng)性階段。就目前智能控制系統(tǒng)的研究和發(fā)展來(lái)看，智能控制還有許多問(wèn)題有待解決，主要有以下幾點(diǎn)： ○1加強(qiáng)理論研究，給出智能控制的穩(wěn)定性、可測(cè)性、可控性、魯棒性定義及準(zhǔn)則；○2解決知識(shí)獲取和優(yōu)化的瓶頸問(wèn)題，特別是動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的知識(shí)獲取和分類； ○3加強(qiáng)各種智能控制方法結(jié)合的耦合度； ○4加強(qiáng)學(xué)習(xí)問(wèn)題的研究，進(jìn)而加快收斂速度，提高實(shí)時(shí)控制能力； ○5融入更多領(lǐng)域知識(shí)，拓寬智能控制的范圍。

智能控制是一門(mén)跨學(xué)科、需要多學(xué)科提供基礎(chǔ)支持的科學(xué)，智能控制很難存在普遍、統(tǒng)一的理論體系，因此，建立具有開(kāi)放性、形式非唯一的集成化智能控制框架是現(xiàn)實(shí)的，也是必要的。

參考文獻(xiàn)

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2007(8).

第五篇：近代化學(xué)前沿

有機(jī)合成中的生物催化

07級(jí)化學(xué)三班鄭黃濤

背景介紹

近年來(lái)生物科學(xué)發(fā)展迅速，酶科學(xué)方面研究頗多，許多人將微生物轉(zhuǎn)化或者酶轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用在有機(jī)化學(xué)合成中，在各方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。許多復(fù)雜有機(jī)化合物的合成工藝中的某些重要反應(yīng)都已可以用生物轉(zhuǎn)化或是微生物轉(zhuǎn)化替代。尤其隨著對(duì)單一對(duì)映體功能的藥物需求量的增長(zhǎng)，生物催化也已經(jīng)用于不對(duì)稱合成中。

研究對(duì)象

生物催化指的是，利用某種酶將有機(jī)合成原料（底物）轉(zhuǎn)化為另一種物質(zhì)（產(chǎn)物）。在通常的生物體內(nèi)，酶僅作為一種生物催化劑，催化生物新陳代謝中必須的反應(yīng)，但它的催化作用并不局限于生物自身的物質(zhì)，同時(shí)也能轉(zhuǎn)化外源物質(zhì)，即催化非天然反應(yīng)。相對(duì)于傳統(tǒng)的有機(jī)合成方法，酶催化有以下一些優(yōu)勢(shì)：

1、高效率

通常情況下，相比于傳統(tǒng)催化劑，酶促反應(yīng)可以將速率提高108-1010倍，有時(shí)甚至高達(dá)1014倍，大大超出傳統(tǒng)催化劑催化能力[1]。

2、環(huán)境友好傳統(tǒng)的有機(jī)合成催化劑，有些需要強(qiáng)酸強(qiáng)堿高溫高壓這樣的苛刻條件，實(shí)現(xiàn)這些條件需要耗費(fèi)大量的能源，有些催化劑含有Cd2+、Hg2+等重金屬離子，甚至CN-這樣的劇毒物質(zhì)，對(duì)環(huán)境也是大大的不利。而酶本身來(lái)源于生物體系，自然是可以被自然界降解的。

3、溫和條件使用，大大避免了副反應(yīng)

4、酶彼此相容[2]由于各種酶催化條件相似，專一性又強(qiáng)，由此可以采用一鍋煮地方法，連續(xù)催化多步反應(yīng)，省去了轉(zhuǎn)移中間體的麻煩。

5、強(qiáng)選擇性酶促反應(yīng)就很強(qiáng)的選擇性特別是立體選擇性，因此可用于不對(duì)稱合成。研究方法

針對(duì)各類生物催化反應(yīng)，改變影響生物轉(zhuǎn)化速率的各個(gè)因素，比如微生物種類及培養(yǎng)方法、反應(yīng)介質(zhì)、底物結(jié)構(gòu)以及一些物理因素如氧的供應(yīng)、攪拌系統(tǒng)、攪拌程度和溫度等，以研究各種條件下的轉(zhuǎn)化速率。

國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

當(dāng)今生物轉(zhuǎn)化領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入了充滿活力蓬勃發(fā)展的階段，在當(dāng)今有機(jī)合成中酶已經(jīng)占據(jù)重要地位[3~5]。

此領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向就是其在手性藥物合成中的應(yīng)用。由于生物體對(duì)藥物手性要求非常高，往往只有一種對(duì)映體有藥效，另一種無(wú)藥效甚至有毒性，于是藥物的手性合成就顯得尤為重要。酶本身源自生物體系，有很強(qiáng)的立體選擇性，在此方面自然極其有用。一個(gè)有代表性的例子是先鋒霉素的生產(chǎn)，當(dāng)用化學(xué)—酶法時(shí)，制備步驟有以前的l0步減少到了6步[6]。水解酶由于對(duì)底物要求寬泛，對(duì)映選擇性高，不需要輔酶因子，最常用于有機(jī)物生物轉(zhuǎn)

化，對(duì)水解酶的研究最多，應(yīng)用也最多。[7]

隨著化學(xué)家對(duì)非天然化合物生物轉(zhuǎn)化研究的加深，也促進(jìn)了越來(lái)越多的不同形式與純度的的酶的商業(yè)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。[8]

研究前景展望

此領(lǐng)域有待開(kāi)發(fā)一套簡(jiǎn)單的模型以幫助預(yù)測(cè)一個(gè)給定反應(yīng)的立體化學(xué)結(jié)果。另外還需要尋找更豐富的可用于生物轉(zhuǎn)化領(lǐng)域的酶，以擴(kuò)大該領(lǐng)域的應(yīng)用面。

總之，隨著人們對(duì)綠色化學(xué)的重視，以及對(duì)有機(jī)產(chǎn)品手性要求的提高，有機(jī)合成中生物轉(zhuǎn)化的應(yīng)用將越來(lái)越寬泛，相信它在不久的將來(lái)將會(huì)體現(xiàn)出不可估量的價(jià)值！

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