基于顆粒粒度信息分布特?征的動態光散射加權反演

徐敏 申晉 黃鈺 徐亞南 朱新軍 王雅靜 劉偉 高明亮

1)(山東理工大學電氣與電子工程學院,淄博 255049)

2)(天津工業大學電氣工程與自動化學院,天津 300387)

寬分布和雙峰分布顆粒的準確反演是動態光散射技術至今未能有效解決的難題,尤其峰值位置比小于2:1且含有大粒徑顆粒(>350 nm)的雙峰分布.造成這一難題的主要原因包括:1)單角度測量數據的粒度信息含量不足;2)常規反演方法對測量數據的噪聲抑制以及粒度信息利用缺乏針對性.對測量數據(即光強自相關函數)的研究發現,數據噪聲主要分布在長延遲時段,而粒度信息集中分布在衰減延遲時段.基于此,本文提出了采用粒度信息分布為底數、調節參數為指數的權重系數對自相關函數進行加權反演的約束正則化方法.由于采用了與粒度信息分布一致的權重系數,該方法既充分利用了衰減延遲時段的粒度信息,又有效地抑制了長延遲時段的數據噪聲.不同噪聲水平下,寬分布和雙峰分布顆粒體系的反演結果表明,與常規反演方法相比,這一方法可以獲得更為準確的寬分布和近雙峰分布的反演結果.

1 引 言

動態光散射技術(dynamic light scattering,DLS)是測量亞微米及納米顆粒粒度及分布的有效方法,廣泛應用在科學研究和工業生產中[1,2].應用光子相關光譜理論[3],該技術通過對散射光的光強信號進行自相關運算獲得光強自相關函數(autocorrelation function,ACF),通過反演光強ACF獲得待測顆粒的粒度分布(particle size distribution,PSD),具有測量速度快、靈敏度高、非接觸測量且能夠給出顆粒物的連續分布等諸多優點.但對寬分布和雙峰分布顆粒而言,由于單角度測量數據的粒度信息“含量”不足,這一方法仍難以給出理想的測量結果.

與單角度相比,多角度動態光散射技術(multiangle dynamic light scattering,MDLS)可以提供更多的粒度信息[4?7].隨著DLS逐漸向多角度測量的方向發展,基于不同優化原理的反演方法,包括正則化方法[8,9]、貝葉斯方法[10,11]、神經網絡方法[12],Chahine方法[13]等相繼用于MDLS.這些反演方法(包括智能算法)通過算法各自的特點或優勢來克服顆粒粒度反演對第一類Fredholm積分方程求解的病態性,均未涉及ACF數據中粒度信息與噪聲的分布特征問題,寬分布和雙峰分布顆粒的測量仍然存在諸多問題.特別是雙峰位置比小于2:1的情況或高噪聲水平下的測量,通常無法得到雙峰分布或所得結果嚴重偏離真實分布.一般認為,測量數據中的噪聲增加了粒度反演的病態性.2015年,Zhu等[14]提出了利用噪聲分布對ACF加權的反演思路,削弱或消除了長延遲時段的數據噪聲,得到了小粒度(6 350 nm)范圍內峰值位置比達1.7:1的雙峰分布.2017年,Xu等[15]分析了雙峰顆粒ACF中的粒度信息分布(particle size information distribution,PSID),并提出根據PSID對ACF加權的正則化方法.該方法采用測量數據為底數、PSID為指數的權重設置方法,通過增大衰減延遲時段ACF數據的權重,提高了粒度信息的利用率,改善了雙峰識別能力,使得反演的雙峰位置比達到1.2:1.這一結果表明該方法具有較高的雙峰分辨能力,其不足之處在于對測量數據的信噪比有較高要求,當噪聲水平超過0.3%時,則不能得到準確的反演結果,這使其難以應用于粒度變化的過程監測以及在線測量時對短數據量信號的分析,因為對DLS而言,隨著測量數據量的減少,信噪比會急劇下降.

本文進一步分析了ACF中的粒度信息和數據噪聲的分布特征,在此基礎上提出利用PSID對ACF針對性加權的約束正則化方法(character weighted constrained regularization,CW-CR方法).通過使用與PSID一致的權重,大大提高了粒度信息利用率和噪聲抑制能力,在高于文獻[15]1個數量級的噪聲水平下獲得了準確的寬分布和雙峰分布.

2 DLS理論

DLS中,散射角θ處的光強ACF為

式中,iθ(t)和分別是散射角θ處的散射光光強信號和與之對應的光強ACF,T0和τ分別是測量時間和延遲時間.在實測中,光強ACF數據可通過使用光子相關器獲得

式中,B是光強ACF數據的測量基線,β(θ)(6 1)是空間相干因子,是歸一化的電場ACF數據,其中參數j(1 6j6M)表示光子相關器的第j通道.

MDLS中,對于稀溶液的散射顆粒,散射角θr處的電場ACF為

式中,λ0,kB,T,η,nm,d,θ分別是入射光在真空中的波長、Boltzmann常數、樣品溶液的絕對溫度、溶液的黏度系數、溶液的折射率、顆粒粒度和散射角;CIθr(di)是粒徑為di的顆粒在散射角θr處的Mie散射光強與總光強的比值,可通過Mie散射理論[16,17]獲得;f(di)是離散的PSD,共有N個離散點;先驗權重系數kθr滿足式可簡化為

3 ACF中的噪聲抑制與粒度信息利用

3.1 ACF中的噪聲分布

實測中,DLS的光強和電場ACF(圖1(a)和圖1(b)所示)具有相同的指數衰減特征,并在衰減過程中受到數據噪聲影響,尤其在長延遲時段.由于在電場ACF的計算過程中光強ACF的開方過程((3)式所示)放大了其中的數據噪聲,電場ACF中的數據噪聲對測量結果的影響明顯大于光強ACF中數據噪聲的影響,這一情況增加了反演過程的病態性.

圖1 DLS中的歸一化光強自相關函數(a),歸一化電場自相關函數(b),電場自相關函數中的數據噪聲(c)和粒度信息分布(d)以及IW CR方法所用權重系數分布(IW D)和CWCR方法所用權重系數分布(CW D)(e)Fig.1.Normalized ACF of intensity(a)and field(b)in DLS;the distribution of the data noise(c)and the particle size in formation(d)in the field ACF,and the distribution of the weighted parameter in the IWCR method(IW D)as well as the distribution of the weighted parameter in the CWCR method(CW D)(e).

采用Daubechies小波函數對實測電場ACF進行頻率分解后得到的噪聲分布如圖1(c)所示,可見長延遲時段的數據噪聲遠大于短延遲時段的數據噪聲.在粒度反演過程中,這一噪聲直接干擾了反演PSD對應的ACF與實測ACF之間的殘差計算,從而導致PSD反演失真.

3.2 ACF中的粒度信息分布

對于不同PSD,粒度信息在ACF中的分布是不同的.對此,文獻[15]使用平均粒度重構了等效單峰數據,采用重構數據與原始數據之差的絕對值得到了粒度信息分布(如圖1(d)所示),可見粒度信息集中分布在ACF的衰減延遲時段,而長延遲時段ACF的粒度信息含量極少.

3.3 ACF的噪聲抑制與粒度信息利用

在顆粒粒度反演中,常規正則化方法在全部相關通道中平均計算ACF的殘差模值,未考慮數據噪聲和粒度信息在ACF中的分布特征.這一方面使得長延遲時段的高水平噪聲未能得到有效抑制,另一方面對衰減延遲時段影響峰值分辨的關鍵粒度信息沒能充分利用.因此,通過常規正則化方法很難獲得準確的寬分布和雙峰分布.針對ACF中的數據噪聲問題,Zhu等[14]提出了采用ACF作為權重對殘差進行加權的正則化方法,通過使用逐漸衰減的權重系數抑制了長延遲時段的數據噪聲,從而在單角度測量中得到了峰值比達1.7:1的雙峰PSD.此后,Xu等[15]采用測量數據為底數、粒度信息分布為指數的權重設置方法,通過使用較大權重(或較小權重)處理所含粒度信息較多(或較少)的測量數據,在有效抑制數據噪聲的同時提高了粒度信息的利用率,從而在MDLS測量中得到了峰值比達1.2:1的雙峰PSD.但是,上述方法的測量條件均限于不高于10?3量級的噪聲水平.

文獻[15]中,以ACF為底數、PSID為指數的權重系數分布(IWD)如圖1(e)所示,在數據噪聲大的長延遲時段(Section III),ACF與IWD的數值均接近零值,因此無論采用ACF加權的WCR方法還是采用IWD加權的IWCR方法,均能有效抑制Section III的數據噪聲對粒度反演的影響.在粒度信息集中的衰減延遲時段(Section II),IWD的數值大于ACF的數值,因此IWCR方法對粒度信息的利用優于WCR方法.在粒度信息含量較少的初始延遲時段(Section I),兩種加權方法所用權重參數均大于其他延遲時段,這一與粒度信息分布不相一致的加權策略,削減了兩種加權方法對Section II粒度信息的利用效果.

本文提出的CW-CR方法,通過采用與粒度信息分布更趨一致的權重系數CWD(如圖1(e)所示),可在抑制Section III數據噪聲的同時,避免Section I權重系數對Section II粒度信息利用的影響,進而提高了對粒度信息的利用率和抗噪聲的能力.基于該方法,由權重系數結合的加權多角度電場ACF數據為

通常,(7)式的求解可表示為

4 模擬數據的特征加權反演

采用對數正態分布[22],本文模擬了不同PSD(單峰窄/寬分布、雙峰分布)的MDLS數據,且采用CW-CR方法得到了不同噪聲水平(3×10?4,3×10?3,3×10?2)下的反演結果.通過比較常規反演方法(Tik-CR)所得的結果,研究了CW-CR方法對不同PSD的反演性能和抗噪聲能力.其中,對數正態分布為

式中,d1和d2是顆粒的標稱直徑,σ1和σ2是相應的標準偏差,a和b是用來調節峰值高度的分布參數,d和f(d)是顆粒粒度及其分布.相應的光強ACF數據通過結合(3)式和(5)式獲得,含噪ACF數據通過添加高斯噪聲獲得.

MDLS的模擬條件為kB= 1.3807×10?23J/K,T=298.15 K,η=0.89 cP,nm=1.3316,λ0=632.8 nm,θr=30?,40?,…,140?;B=1,β=0.7;dmin=0.01 nm,dmax=800.01 nm,其中dmin和dmax分別是最小和最大的顆粒粒度,而且離散粒度共150點.

表1是PSD的分布參數及相應屬性,其中PP是峰值位置、RPP是峰值位置比、RPH是雙峰高度比,D是累積量分析法得到的平均粒度.此外,為表征PSD反演的準確性,本文引入了三個性能評價指標:雙峰高度比(RPH)、峰值位置相對誤差(EPP),分布誤差(V):

表1 PSD的分布參數和屬性Table 1.Parametes and properties of the simulated PSDs.

式中,f(d),HIP,PP是PSD及其分布峰值和峰值位置;true和meas分別表示真實值和反演測量值.

475 nm單峰窄分布、464 nm單峰寬分布、150 nm/500 nm雙峰分布、350 nm/500 nm雙峰分布的模擬反演結果分別如圖2—圖5所示,對應的性能評價參數如表2—表5所示.圖中‘True’, ‘Tik-CR’和 ‘CW-CR’分別表示 ‘真實’的PSD,Tikhonov約束正則化和特征加權約束正則化的反演結果.圖(a1),(a2),(a3)(或(b1),(b2),(b3),(c1),(c2),(c3))分別表示3×10?4(或3×10?3,3×10?2)噪聲水平下的單角度(90?)、三角度(70?,90?,110?)、六角度(30?,50?,…,130?)PSD反演的結果. 表中δ,‘True’,‘One’,‘Three’和‘Six’分別表示噪聲水平、‘真實’的PSD以及上述單角度、三角度和六角度PSD反演的結果.

對475 nm單峰窄分布而言,無論Tik-CR方法還是CW-CR方法,所得結果的分布誤差均隨散射角個數的增加而減小;在反演條件相同時,CW-CR方法所得結果的分布誤差普遍小于Tik-CR方法.六角度DLS測量中,CW-CR方法所得結果的分布誤差在3×10?4,3×10?3,3×10?2噪聲水平下分別為0.0014,0.0021,0.0031.

此外,Tik-CR方法的結果受噪聲的影響較大,尤其在高噪聲水平下反演結果會嚴重偏離真實值.其中,單角度測量的峰值位置相對誤差為0.101;多角度(三角度和六角度)測量的峰值位置相對誤差低于0.020,同時出現虛假峰(前者為103 nm虛假峰,后者為204 nm虛假峰).與Tik-CR方法相比,CW-CR方法的反演結果受噪聲的影響較小,即便在高噪聲水平下也能保證反演結果的準確性,避免了虛假峰出現,此時的峰值位置相對誤差為0.在低噪聲水平下,兩種反演方法均可得到低于0.03的峰值位置相對誤差,但Tik-CR方法所得結果受噪聲的影響比CW-CR方法顯著.

對于464 nm單峰寬分布,反演結果的分布誤差具有與475 nm單峰窄分布相同的特點.在3×10?4噪聲水平下,采用CW-CR方法反演六個角度的ACF數據可使測量結果具有更小的分布誤差(0.008);而在3×10?3和3×10?2噪聲水平下,三角度PSD反演的結果具有更小的分布誤差(0.006和0.005).

此外,Tik-CR和CW-CR方法均能使反演結果的峰值位置相對誤差低于0.032,但Tik-CR方法所得結果受噪聲的影響比CW-CR方法顯著.與Tik-CR方法相比,在單個散射角測量中,CW-CR方法可以在高噪聲水平下獲得比較準確的峰值位置,使得峰值位置相對誤差低至0.002;在三個散射角測量中,CW-CR方法在不同噪聲水平下均可獲得比較準確的峰值位置,并使峰值位置相對誤差低于0.01,而Tik-CR方法高于0.02;在六個散射角的測量中,CW-CR方法在3×10?4噪聲水平下可獲得更小的峰值位置相對誤差(0.009),Tik-CR方法為0.037,但3×10?3和3×10?2噪聲水平下的反演結果仍存在偏差.

圖2 475 nm 單峰窄分布在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度粒度反演結果Fig.2.The recovery of 475 nm unimodal narrow PSD by using single-(1),three-(2)and six-(3)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表2 475 nm單峰窄分布顆粒粒度反演的性能參數Table 2.The performance values about the recovery of 475 nm unimodal narrow PSD.

圖3 464 nm 單峰寬分布在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度粒度反演結果Fig.3.The recovery of 464 nm unimodal broad PSD by using single-(1),th ree-(2)and six-(c)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表3 464 nm單峰寬分布顆粒粒度反演的性能參數Table 3.The performance values about the recovery of 464 nm unimodal broad PSD.

圖4 150 nm/500 nm雙峰分布在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度粒度反演結果Fig.4.The recovery of 150 nm/500 nm bimodal PSD by using single-(1),three-(2)and six-(3)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表4 150 nm/500 nm雙峰分布顆粒粒度反演的性能參數Table 4.The performance values about the recovery of 150 nm/500 nm bimodal PSD.

圖5 350 nm/500 nm雙峰分布在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度粒度反演結果Fig.5.The recovery of 350 nm/500 nm bimodal PSD by using single-(1),three-(2)and six-(3)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表5 350 nm/500 nm雙峰分布顆粒粒度反演的性能參數Table 5.The performance values about the recovery of 350 nm/500 nm bimodal PSD.

在150 nm/500 nm雙峰分布的粒度反演中,兩種方法在單角度測量下的峰值位置均嚴重偏離真實值,分布誤差偏大,但相對而言CW-CR方法所得結果的雙峰高度比更加接近真實值;多角度測量結果的峰值位置相對誤差遠小于單角度測量的數值,尤其CW-CR方法可以得到更加準確的峰值位置、雙峰高度比或更小的分布誤差.尤其在六角度測量中,采用CW-CR方法可以獲得更為準確的反演結果:其中3×10?4噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.007:0.004,雙峰高度比為1.074:1,分布誤差為0.0060;3×10?3噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.007:0.004,雙峰高度比為0.608:1,分布誤差為0.0049;3×10?2噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.027:0.004,雙峰高度比為0.694:1,分布誤差為0.0059.

對于350 nm/500 nm雙峰分布,通過反演單角度ACF數據,Tik-CR方法僅獲得單峰分布,而CW-CR方法獲得了雙峰分布.相對而言,CW-CR方法具有比Tik-CR方法更小的分布誤差,但隨噪聲水平增加其數值有所增大.在多角度測量中,兩種反演方法均可獲得相對準確的反演結果,并且CW-CR方法受噪聲的影響小.相同反演條件下,CW-CR方法可以獲得比Tik-CR方法更準確的反演結果,具有更加準確的峰值位置、雙峰高度比,或更小的分布誤差,尤其在六角度測量中CW-CR方法可獲得更加準確的反演結果.其中,3×10?4噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.006:0.004,雙峰高度比為0.594:1,分布誤差為0.0034;3×10?3噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.009:0.007,雙峰高度比為0.638:1,分布誤差為0.0031;3×10?2噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.037:0.004,雙峰高度比為0.718:1,分布誤差為0.0047.

對比圖2和圖3,在單峰分布中,寬分布反演結果的分布誤差小于窄分布,CW-CR方法所得結果的分布誤差小于Tik-CR方法.在高噪聲水平下,Tik-CR方法所得窄分布結果出現了明顯偏差,而CW-CR方法可避免這一偏差出現;而寬分布反演結果未出現這一偏差.這樣的結果可從數據噪聲、粒度信息以及顆粒粒度反演的相互關系中得到解釋.475 nm單峰窄分布和464 nm單峰寬峰分布的粒度信息分布如圖6(a)所示,可見475 nm單峰窄分布的粒度信息呈單峰值分布,容易受到高水平噪聲的影響,其結果易出現偏差;與475 nm單峰窄分布相比,464 nm單峰寬峰分布的粒度信息呈雙峰值分布,在相同條件下可提供更多的粒度信息,進而改善反演結果的準確性.

圖6 475 nm單峰窄分布與464 nm單峰寬分布(a)以及150 nm/500 nm雙峰分布與350 nm/500 nm雙峰分布(b)顆粒的粒度信息在對應ACF中的分布Fig.6.The distribution of the particle size in formation in the ACFs from 475 nm unimodal narrow PSD and 464 nm unimodal broad PSD(a),as well as 150 nm/500 nm and 350 nm/500 nm bimodal PSD(b).

雙峰分布中,與近雙峰分布相比,遠雙峰分布反演結果的峰值位置相對誤差更小,雙峰高度比更準確.在單角度測量中,近雙峰顆粒只能獲得單峰分布,即便CW-CR方法可以獲得雙峰分布,其與真實分布之間仍存在嚴重偏差;而遠雙峰分布仍可獲得相對準確的雙峰分布.這一結果同樣可從數據噪聲、粒度信息以及顆粒粒度反演的相互關系中得到解釋.350 nm/500 nm和150 nm/500 nm雙峰分布的粒度信息分布如圖6(b)所示,可見雙峰分布的粒度信息呈雙峰值分布,其中遠雙峰分布的粒度信息遠遠大于近雙峰分布的粒度信息,受噪聲的影響較小.相同條件下,遠雙峰分布可以提供更多的粒度信息用以改善結果的準確性.

此外,CW-CR方法通過使用較大(或較小)的權重系數處理粒度信息多(或少)的自相關數據,可提高粒度信息的利用率,結合多角度動態光散射技術后可進一步改善反演結果的準確性.

5 實驗驗證

本文對標準聚苯乙烯乳膠顆粒(Duke Scientific,California)的單峰體系(300 nm±3 nm)和雙峰體系(300 nm±3 nm/502 nm±4 nm)進行了MDLS測量,其中雙峰顆粒體系的雙峰高度比(即顆粒數比)為5:1,測量裝置由一個波長為632.8 nm的垂直偏振He-Ne激光器、一個步進電機控制的測角儀(Brookhaven Instruments,Inc.BI-200SM)和一個64通道的數字相關器(Brookhaven Instruments Inc.BI-2030 AT)組成,散射角分別為30?,40?,…,120?. 此外, 經1 mM NaCl溶液稀釋后的標準聚苯乙烯乳膠懸濁液需放在25 mm直徑的高質量立體石英樣品池中待測并保持恒溫298.15 K;為獲得高度連續的光強ACF數據,使用單模光纖探針探測接收散射光信號.為確保測量準確,檢測前還須對測角儀進行角對齊檢查.不同噪聲水平下的光強ACF數據可根據(10)式通過對歸一化的光強ACF數據添加不同噪聲水平的高斯噪聲獲得.

針對以上所述單峰和雙峰顆粒體系,本文進行了單角度(90?)、三角度(70?,90?,110?)和六角度(30?,50?,…,110?和120?)PSD反演,所得結果分別如圖7和圖8所示,對應性能參數分別列于表6和表7. 圖中,‘Tik-CR’和‘CW-CR’分別表示Tikhonov約束正則化和特征加權約束正則化的反演結果,其中圖(a1),(a2),(a3)(或(b1),(b2),(b3),(c1),(c2),(c3))分別表示 3×10?4(或 3×10?3,3×10?2)噪聲水平(δ)下的單角度(one)、三角度(three)和六角度(six)DLS測量的結果.表中‘True’表示‘真實’的顆粒粒度分布.此外,反演所用角度權重通過迭代遞歸方法[7]求取;因待測顆粒體系的具體分布未知,實測中采用峰值位置(PP)、峰值位置相對誤差(EPP)、雙峰高度比(RPH)評價反演結果.

圖7 300 nm 標準聚苯乙烯乳膠顆粒在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度粒度反演結果Fig.7.The recovery result from the 300 nm unimodal standard polystyrene latex particle by using single-(1),three-(2)and six-(3)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表6 300 nm標準聚苯乙烯乳膠顆粒的粒度反演性能參數Table 6.The performance values about the recovery of the 300 nm unimodal polystyrene latex particle.

在300 nm單峰分布顆粒體系的粒度反演中,Tik-CR和CW-CR方法在低噪聲水平下均可獲得準確的峰值位置.對Tik-CR方法而言,除3×10?4噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0.033外,其他情況的反演結果均為0.在高噪聲水平下,CW-CR方法可獲得比Tik-CR方法更加準確的峰值位置,特別在單角度測量中,CW-CR方法可使反演結果的峰值位置相對誤差低至0.033,但Tik-CR方法為0.067.

對于峰值位置比1.67:1的300 nm/502 nm雙峰分布顆粒體系,采用CW-CR方法處理相同的動態光散射數據可獲得比Tik-CR方法更為準確的峰值位置;采用同一方法,反演結果的峰值位置相對誤差隨所用散射角個數的增加而減小.特別在多角度顆粒測量中,CW-CR方法所得結果不但具有更加準確的峰值位置,還具有更加準確的雙峰高度比,其中六角度顆粒粒度反演的結果更準確:3×10?4噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0:0.036,雙峰高度比為5.396:1;3×10?3噪聲水平下的峰值位置相對誤差低至0:0.004,而Tik-CR方法為0.033:0.036;3×10?2噪聲水平下的峰值位置相對誤差為0:0.036,雙峰高度比為6.894:1.

圖8 300 nm/502 nm 標準聚苯乙烯乳膠顆粒在3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)噪聲水平下的單(1)、三(2)和六(3)角度反演結果Fig.8.The recovery result from the 300 nm/502 nm bimodal standard polystyrene latex particle by using single-(1),three-(2)and six-(3)angle analysis at 3×10?4(a),3×10?3(b),3×10?2(c)noise levels.

表7 300 nm/502 nm標準聚苯乙烯乳膠顆粒的粒度反演性能參數Table 7.The performance values about the recovery of the 300 nm/500 nm bimodal polystyrene latex particle.

6 結 論

與單角度相比,MDLS通過反演含有更多粒度信息的ACF數據,改善了粒度反演的結果.同時,改善的效果受到了ACF中的數據噪聲和反演方法信息利用率的影響.在提供更多粒度信息的基礎上,能否有效抑制數據噪聲、充分利用粒度信息成為提高PSD(尤其寬分布和雙峰分布)反演準確性的關鍵.DLS測量中,ACF中的數據噪聲和顆粒粒度信息均具有非均勻分布的特點,前者主要分布在ACF的長延遲時段,而后者則主要分布在衰減延遲時段.采用平均處理方式的常規反演方法,未能有針對性地抑制在長延遲時段的數據噪聲和充分利用影響峰值分辨的關鍵時段的粒度信息.

針對粒度反演過程中的粒度信息利用與數據噪聲抑制問題,本文提出了利用粒度信息分布為權重對ACF加權,以提高信息利用與噪聲抑制針對性的CW-CR方法.模擬與實測ACF數據在不同噪聲水平下的PSD反演結果表明:與常規約束正則化方法相比,CW-CR方法可在抑制長延遲時段數據噪聲的同時,充分利用衰減延遲時段的粒度信息,進而實現了在高于文獻[15]1個數量級的噪聲水平下對寬分布和雙峰分布的準確反演.對單峰和雙峰分布顆粒的粒度信息分布以及反演結果的進一步分析表明:對單峰分布顆粒而言,ACF中的數據噪聲是影響PSD反演的主要因素,在反演過程中直接干擾了反演所得PSD的ACF與實測ACF之間的殘差計算,導致PSD反演結果失真.相對而言,雙峰分布顆粒(特別是近雙峰顆粒)粒度反演準確性還顯著受制于反演方法對ACF中粒度信息的利用率.當顆粒粒度信息不能有針對性地提取和利用時,即便在噪聲很小的情況下也難以獲得準確的反演結果,尤其對于近雙峰分布.因此,在提高自相關函數中粒度信息“含量”的基礎上,如何提高反演方法的信息提取與噪聲抑制能力,是進一步提高動態光散射測量準確性的關鍵.

本文采用的單峰分布(300 nm)和雙峰分布(300 nm/502 nm)聚苯乙烯乳膠顆粒實驗數據由澳洲G roup Scientific Pty Ltd的Thom as教授提供,感謝其對本文工作提供有意義的建議.