科學家在幾乎完全的黑暗中檢測到了近十萬種顏色的寬光譜

2020-10-21 科技領航人

我們的眼睛僅對三個光譜色帶(紅色,綠色,藍色)敏感,如果顏色變得很暗,人們將無法分辨顏色。光譜學家可以通過光波的頻率識別更多顏色,並可以通過光譜指紋來區分原子和分子。在一項原理驗證實驗中,來自馬克斯-普朗克量子光學研究所(MPQ)和路德維希-馬克西米利安大學(LMU)的娜塔莉·皮奎(NathaliePicqué)和西奧多·漢施(TheodorHänsch)現在已在近乎完全黑暗的環境中檢測到了近100,000種顏色的寬光譜。該實驗使用了兩個鎖模飛秒雷射器和一個光子計數檢測器。結果剛剛發表在《美國國家科學院院刊》上。

圖註:光子計數雙梳狀光譜儀。 脈衝重複頻率稍有不同的兩個鎖模飛秒雷射束與分束器疊加。 一個輸出在通過樣品併到達光子計數檢測器之前被高度衰減。 在比通常使用的功率弱十億倍的功率水平下,檢測到的光子的統計信息將攜帶有關樣品的信息以及其可能非常複雜的光譜。

鎖模飛秒雷射器發出成千上萬條尖銳的光譜線,這些光譜線的頻率均勻分布。這樣的雷射頻率梳現在被廣泛地用於計數雷射的振蕩,並且它們用作光學原子鐘中的鐘表。當西奧多·漢施(TheodorHänsch)和約翰·霍爾(John L. Hall)獲得2005年度諾貝爾物理學獎時,頻率梳技術得到了突出的體現。

在過去的15年中,MPQ的娜塔莉·皮奎(NathaliePicqué)利用頻率梳開發了寬帶光譜的新方法。在她的雙梳光譜技術中,一個雷射器的所有梳線同時在很寬的光譜範圍內詢問樣品,而間距稍有不同的第二個雷射器的梳線會干擾快速光電探測器以進行讀出。一對梳齒線,每個雷射束一對,在檢測器信號中產生射頻跳動音符。這些射頻信號可以被計算機數位化和處理。樣品中的任何光譜結構在射頻信號的梳理中都重新顯示為相應的圖案。有效地將光信號減慢一個很大的係數,該係數等於雷射重複頻率除以重複頻率之差。這種功能強大的光譜儀工具的獨特優勢包括:幾乎無限的光譜解析度,可以通過原子鐘進行校準以及無需任何掃描或機械移動部件即可高度一致地採集複雜光譜。

娜塔莉·皮奎(NathaliePicqué)和西奧多·漢施(TheodorHänsch)現在證明,在光子計數方式中,雙梳狀光譜可以擴展到極低的光強度。即使功率非常低,以至於平均在2000個雷射脈衝的時間內僅記錄一次咔嗒聲,也可以在光子計數檢測器的咔嗒聲統計中觀察到幹擾信號。在這種情況下,極不可能在檢測路徑中同時存在兩個光子,每個光子來自一個雷射器。如果人們假設檢測前存在光子,則無法直觀地解釋該實驗。

在光強度下工作的能力比通常使用的低十億倍,這為雙梳子光譜學的發展開闢了新的前景。娜塔莉·皮奎(NathaliePicqué)說:「現在,該方法可以擴展到最多可用微弱頻率梳源的光譜區域,例如極紫外或軟X射線區域。可以通過高度衰減的材料或通過大範圍的反向散射,來獲取光譜信號從納米樣品中提取雙梳狀光譜到單個原子或分子,這僅產生微弱的螢光信號,這是可行的。」

西奧多·漢施(ThodorHänsch)記得在實驗室中,當檢測器點擊的統計數據中首次出現幹擾模式時的那一刻:「我非常激動。即使在雷射光譜學工作超過 50 年之後,在我看來,單個檢測到的光子可以"感知"兩種雷射器及其大量的梳線和樣品的複雜光譜,這似乎與直覺大相逕庭。」

相關焦點

  • 近紅外光譜分析技術在食品加工中的應用
    近紅外光譜主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化學鍵的信息,因此分析範圍幾乎可覆蓋所有的有機化合物和混合物。農產品中的蛋白質、澱粉、粗纖維、脂肪等成分具有含氫基團,在近紅外區都有特定的吸收光譜,每種成分都有特定的吸收特徵。利用近紅外分析儀檢測食品的常規成分,具有快速、準確、成本低等特點。
  • 近紅外光譜技術在飼料工業中的應用
    近紅外光譜是指波長範圍介於可見區(VIS)與中紅外區(MIR)之間的電磁波,波長為780-2500nm範圍內的一段電磁波。物質中的不同組分或同一組分的不同含氫基團在近紅外區域有豐富的吸收光譜。近紅外光譜主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化學鍵的信息,因此分析範圍幾乎可覆蓋所有的有機化合物和混合物。
  • 世界本來沒有顏色?科學家發現大腦中的「調色板」機制
    繽紛顏色是大腦的一種主觀創造,是視覺大腦通過對來自視網膜的光譜信息進行加工處理,並賦予不同光譜信息不同的標籤,才讓人類不僅能在自然界更好地生存,而且還感知到一個多彩絢麗的美麗世界。(中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心供圖)大千世界,絢麗多彩。
  • 科學家首次研製完全隱形裝置
    目前,加拿大科學家最新研製一種隱形裝置,能夠首次實現物體「完全消失」,即使在自然光線環境下。當光線照射在物體上,某些顏色的能量會被光纖層轉移,最終,抵達觀察者視線的光波幾乎與另一側的光線完全相同,從而導致物體在白天「消失隱形」。
  • 紀念諾貝爾獎級科學家:近紅外光譜技術之父Karl Norris
    1924年法國科學家J Lecomte首次提出分子指紋圖譜的概念,發現中紅外光譜可以識別同分異構體(如所有的辛烷異構體)。這一發現為二次世界大戰期間,將中紅外光譜用於分析性質相似的碳氫燃料以及橡膠產品提供了重要信息,人們真正認識到了中紅外光譜的實用價值。
  • ...技術、趨勢、檢測,你想學的近紅外知識都在這裡——近紅外光譜...
    (NIR)光譜是一種快速簡便的分析技術,它適用於幾乎所有類型物料的測量,具有分析通用性。在實際應用中,我們往往只注重成分含量數據,而忽略了其他的數據,但恰恰是這部分我們忽略的數據,對我們如何評價近紅外數據的準確性,經常起到至關重要的作用。四川威爾檢測技術股份有限公司高級工程師宋濤在報告中詳細介紹了近紅外檢測過程中的數據準確性問題。
  • 液態金屬合成納米級薄膜光電探測器,眨眼間發現更寬的光譜範圍
    光電探測器通過將光攜帶的信息轉換為電信號來工作,並被廣泛用於從遊戲機到光纖通信,醫學成像和運動探測器的技術中。當前,光電探測器無法在一種設備中感測超過一種顏色。這意味著它們比與之集成的其他技術(例如矽晶片)更大,更慢。而原子級薄材料儘管具有引人入勝的性能,但仍面臨著不斷擴展的挑戰,妨礙了實際部署。
  • 光譜分析儀的工作原理
    出射狹縫用來限制光譜帶寬,一般位於物鏡的焦點上。狹縫通常由兩個具有銳利刀口的精密金屬片構成,分為固定狹縫、單邊可調非對稱式狹縫和雙邊可調對稱狹縫幾種。用於光色測量的亮度計中,兩個狹縫通常設計為等寬,且不能自行調節。在用於材料分析的亮度計中,狹縫往往設計成可由儀器自動調節寬度。
  • 近紅外光譜分析技術在紅茶加工製作中的應用介紹
    打開APP 近紅外光譜分析技術在紅茶加工製作中的應用介紹 佚名 發表於 2020-03-29 17:19:00 可以說,從種植茶葉到學會制茶、泡茶,茶葉在我國已經有6000多年的歷史。由於茶葉中含有兒茶素、膽甾烯酮、肌醇、葉酸、泛酸等成分,可以增進人體健康,因此,茶與咖啡、可可並列為「世界三大飲料」,在全世界廣受歡迎。
  • 隱身衣有戲:科學家首次研製完全隱形裝置
    原標題:隱身衣有戲:科學家首次研製完全隱形裝置恭喜「麻瓜」們距離穿上現實生活中的隱形鬥篷又近了一步!科學家們已經開發出一種新技術,可以讓物體在陽光下隱形。光譜偽裝技術通過改變與物體相互作用的光的頻率,從而來使得物體變得不可見。
  • 高光譜成像檢測分類織物
    理論上高光譜成像可以識別所有這些類型的材料以及混合織物中不同纖維類型的比例。因此進行了如下實驗。實驗中使用了三臺SPECIM高光譜相機。FX10型攝像機捕獲的波長在400到1000 nm之間,Spectral Camera SWIR模型捕獲的波長在1000到2500 nm之間,而FX-17攝像機捕獲的波長在900到1700 nm之間。
  • 近紅外光譜技術的優缺點分析
    60年代中後期,隨著各種新的分析技術的出現,加之經典近紅外光譜分析技術暴露出的靈敏度低、抗幹擾性差的弱點,使人們淡漠了該技術在分析測試中的應用,此後,近紅外光譜再次進進了一個沉默的時期。  70年代產生的化學計量學(Chemometrics)學科的重要組成部分--多元校正技術在光譜分析中的成功應用,促進了近紅外光譜技術的推廣。
  • 基於阿里雲應用的食品光譜分析安全檢測方案
    雖然世衛組織明確了COVID-19不是食品安全問題,但此次疫情卻給食品行業帶來新的變化,切實推動了雲服務在食品檢測行業的發展。針對防疫所帶來的更多基於雲服務的大數據分析需求,食品檢測行業需要新的解決方案來滿足這一需求。對此,技術型分銷商Excelpoint世健公司推出了基於阿里雲應用的食品光譜分析安全檢測方案。
  • 宇宙究竟什麼顏色?原來是……
    它的顏色究竟是哪一種,到現在還僅僅是一個推測而已。在美國天文學會舉行的一次會議上,兩位美國科學家宣布,他們通過分析20萬個星系所發出的光譜推測,宇宙呈現出的顏色應該是米色。但他們嫌這一說法不夠確切,於是便邀請科學界的有關專家來為宇宙顏色命名。
  • 我們如何看到顏色?科學家發現大腦「調色板」
    然而,英國科學家牛頓早在300多年前就意識到,光是無色的,但用稜鏡能把陽光分離出七彩光波。 人們之所以能看到色彩斑斕的世界,則要歸功於大腦裡的「調色板」。 我國科學家近期的一項研究成果,能幫助人們了解大腦具有的「藝術家」氣質。
  • 我們如何看到顏色?科學家發現大腦「調色板」
    然而,英國科學家牛頓早在300多年前就意識到,光是無色的,但用稜鏡能把陽光分離出七彩光波。人們之所以能看到色彩斑斕的世界,則要歸功於大腦裡的「調色板」。我國科學家近期的一項研究成果,能幫助人們了解大腦具有的「藝術家」氣質。
  • 閔順耕談近紅外光譜技術發展動態
    2013年9月23日,「近紅外光譜應用新進展」專場研討會如期召開。閔順耕教授做題為《從NIR 2013看近紅外光譜技術發展動態》的綜述性報告,報告中介紹了NIR 2013的概況以及會上所展現出來的近紅外光譜新技術。
  • 宇宙中出現的第一種顏色是這種色
    文前你猜猜看第一種顏色是什麼?宇宙沐浴在光的海洋中,從年輕恆星的藍白色閃爍到氫氣雲的深紅色輝光。除了人眼所能看到的顏色,還有X射線和伽馬射線的閃光,強大的射電爆發,以及宇宙微波背景微弱而無時無刻不在的輝光。宇宙充滿了看得見的和看不見的顏色,古老的、新產生的。但在所有這些中,有一種顏色出現在所有其他顏色之前,那就是宇宙的第一種顏色。
  • 近紅外光譜分析數據和模型(一)
    振動能級的能量(常用振動頻率表示)間隔大體上是等距離的,因此由基態躍遷到第二、第三、…激發態時,所產生的吸收峰頻率約等於基頻峰頻率的二倍、三倍、…,因此,它們被稱為倍頻峰。各種分子振動模式的基頻峰通常落在中紅外光譜範圍,而倍頻峰落在近紅外光譜範圍內。另外一類峰稱為組頻峰,它表示一種頻率的紅外光同時被兩個振動所吸收,即光的能量用於兩種振動能級的躍遷,也屬於近紅外光譜範圍。