在现代光通信网络中,高效、灵活地管理日益增长的数据流量是核心挑战。作为波分复用(WDM)系统中的关键节点设备,光分插复用器(OADM)发挥着不可或缺的作用。它允许在中间站节点直接上下(Add/Drop)特定波长的光信号,而无需将所有信号进行光电转换,极大地提升了网络效率和灵活性。因此,深入剖析光分插复用器的优缺点,对于网络规划工程师、系统集成商乃至配电系统设
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概述
参数
- 窗口类型 / Window Type : UV Window, IR Window
- 窗口形状 / Window Shape : Round
- 基底/材料 / Substrate/Material : N-BK7
- 镀膜材料 / Coating Material : MgF2
- 表面质量 / Surface Quality : 60-40 scratch-dig
- RoHS / RoHs : Yes
规格书
AI 智能分析
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基于平台30万篇光学领域SCI论文分析
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油样荧光高光谱成像及其在组分分析与厚度估算中的定量应用
K均值聚类 主成分分析 荧光高光谱成像 油类检测
对溢油事故进行快速响应与分析至关重要,但始终面临挑战。本研究开发了一套基于光栅-棱镜结构的紧凑型荧光高光谱系统,该系统能实现油类组分分析并对油膜厚度进行定量估算。该光谱仪波长范围为366-814纳米,光谱分辨率达1纳米。通过测定三种原油及其多种混合物的组分,验证了光谱系统方案的可行性。研究进一步发现油膜厚度与荧光高光谱强度呈线性关系,证实了利用荧光数据进行油膜厚度定量测量的可行性。该荧光高光谱成像系统不仅能实现油品识别、分布分析,还可检测油膜厚度,将其搭载于无人机等平台,在溢油事故应急中具有应用前景。
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精密仪器实验方案
1. 实验设计与方法选择:设计并搭建了一套荧光高光谱检测系统,采用405 nm线激光作为激发光源,配备自主研制的棱镜-光栅-棱镜结构成像光谱仪进行检测。系统包含电动平移台用于样品扫描。方法包括光谱校准、数据预处理(背景扣除、条纹噪声消除、Savitzky-Golay平滑)以及采用PCA和K-means聚类进行油品分类、线性回归进行厚度估算的数据分析。 2. 样品选择与数据来源:使用三种原油及其混合物(见表1)进行组分分析。通过向培养皿水中精确添加不同体积柴油,制备100-400 μm厚度(间隔25 μm)的油膜样品,模拟溢油场景。 3. 实验设备与材料清单:设备含405 nm线激光器(200 mW)、二向色分束镜(DMLP425R,Thorlabs)、长通滤光片(FELH0450,Thorlabs)、成像透镜(AC254-030-A,Thorlabs)、狭缝、非球面消色差透镜(#49-665,Edmund)、带光栅(GT25-03,Thorlabs)的棱镜-光栅-棱镜结构、CMOS相机(ASI74MM,ZWO)、电动平移台、样品槽、校准光源(HG-1,Ocean Optics)及移液器。材料包括原油样品、柴油和水。 4. 实验流程与操作规范:系统通过校准光源进行标定。油样检测时电动平移台以20 mm/s速度移动,每50 μm采集一次曝光100 ms的图像。厚度估算时每份柴油样品扫描50幅图像,间距0.5 mm。预处理包含背景扣除、噪声消除和平滑,经PCA降维后采用K-means聚类分析油品分布,通过线性回归建立荧光强度与油膜厚度的关系。 5. 数据分析方法:采用非线性迭代偏最小二乘法PCA进行降维,K-means聚类将光谱归类为油品类型,线性回归分析荧光强度与油膜厚度的关系并计算决定系数R2。
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电话
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