紫外线臭氧浓度检测仪

近日，日本石卷专修大学科学家shinji nakagomi带领团队成功研制出一种能够在数毫秒内检测出紫外线是否存在的新型光电二级管。相关研究成果日前发表于《应用物理快报》。　　据了解，紫外线具有高能量，能够破坏、分解dna，所以是人们的防范对象。虽然在通常境况下，受臭氧层保护，太阳发出的紫外线并不能到达地球表面，但是，由于臭氧层存在空洞，部分紫外线还是会&ldquo 泄漏&rdquo 进来。因此，监测不同地区紫外线的强度可以获知当地臭氧层的状况。　　老式的紫外线监测装置的主要部件为真空管。这种设备虽然价格低，但寿命短、体积大，为此，已经逐步被光电二极管所替代。光电二级管的工作原理为，其内部有一个名为pn结的结构。这种结构由两块相同的半导体组成，其中一块半导体带有正电荷，另一块带有负电荷。当高能量的光，例如紫外线照射在pn结上时，电流即在两块半导体中产生，进而反映出这种光的存在。　　普通光电二极管主要由氮化铝或金刚石构成，只能监测到特定频率的紫外线。最新的研究发现，氧化镓材料对所有频率的紫外线均有较强敏感性，这意味其理论上可以监测所有频率的紫外线。同时，氧化镓材料还对自然光不敏感，使其在监测紫外线时，能够摆脱自然光的干扰。　　然而，问题是，研制出带有正电荷的氧化镓，也就是p型氧化镓半导体存在很大困难。　　为此，shinji nakagomi和同事研究出一种与pn结不同的结构&mdash &mdash 异质结。这种结构由两块不同半导体组成&mdash &mdash 氧化镓材料作为n型半导体，碳化硅材料作为p型半导体，有效避开了上述难题。　　实验发现，这种新型二极管继承了氧化镓材料的优点，具有覆盖所有种类紫外线和对自然光不敏感双重特性。　　&ldquo 我们研究最大的成功在于，这种光电二级管由氧化镓和碳化硅两种材料组成，并且其结构为异质结。&rdquo shinji nakagomi表示，新型光电二极管还有一个优势&mdash &mdash 其对紫外线特别敏感，反应时间只需数毫秒。

1月7日至16日和1月28日至31日，我国中东部大部分地区持续出现雾霾天气。由国家空间科学中心自主研制的紫外臭氧总量探测仪利用吸收性气溶胶指数AAI(The Absorbing Aerosol Index)成功对雾霾进行监测。中国气象局正是利用该风云三号气象卫星紫外臭氧总量探测仪实现了对雾霾事件的全过程监测。图1和图2为1月29至30日的雾霾监测情况。　　由于雾霾的发生时常伴随着云等亮背景信息，因此利用可见光光学遥感卫星准确的监测雾霾具有较大的困难。风云三号紫外臭氧总量探测仪具有实时、大范围雾霾环境监测能力，相对于地面监测，卫星AAI指数可以监测连续空间分布的雾霾天气及其移动发展趋势，在空间覆盖方面具有优势，为雾霾的空间分布研究提供实时、大范围观测资料。该技术即将被中国气象局纳入雾霾天气业务监测运行系统。　　AAI值的大小与大气中对紫外线具有吸收作用的气溶胶含量密切相关。普通云或者冰雪AAI指数很小甚至是负值，而雾霾对紫外具有强烈的吸收作用，AAI指数会明显增大，因此通过AAI可以很好地克服云或冰雪的影响，对雾霾进行监测。图1 紫外臭氧总量探测仪雾霾监测图像2013年1月29日10:15(北京时)　　图2 紫外臭氧总量探测仪雾霾监测图像2013年1月30日10:15(北京时)

窗外寒风呼啸时，窝在室内总是格外温暖，但这也给新冠病毒等空气传播的病原体提供了可乘之机。长期以来，紫外线消毒灯是室内空气消毒的高效选择，然而其也可能将空气中的化合物转化为潜在的有害物质。如今，研究人员针对紫外线消毒灯的影响进行建模，发现其在消毒作用和产生空气污染物间存在利弊权衡。研究发现，波长在222纳米的紫外线灯更适合用于室内消毒，因为这种波长的光对人类更安全。相关论文12月2日发表于《环境科学与技术通讯》。通常的紫外消毒灯波长约为254纳米，属于UVC波段，消毒能力强。然而，这一波段的紫外线光可能灼伤眼睛或皮肤，增加眼部疾病和皮肤癌的风险。此外，UVC波段的光可能引发空气质量问题，如分解空气中的分子，由此形成氢氧自由基和臭氧等强氧化剂。这些氧化剂可把空气中的挥发性有机化合物转化为过氧化物和醛酮化合物，而紫外线灯可进一步将其分解为有机自由基。这些强氧化剂和有机自由基会发生二次反应，进而产生更多的挥发性有机化合物和颗粒物，其中有些可能对人体健康造成负面影响。研究人员借助计算机模型，评估了不同类型的紫外线光在典型室内条件下的影响。研究发现，与单独通风相比，两种紫外线波长都将显著降低新冠病毒的感染风险。模型预测，这些紫外线光将与室内空气中的挥发性有机化合物二次反应。尽管只会产生少量挥发性有机化合物、臭氧和颗粒物，但数量不容忽视。基于这些结果，研究小组建议在空气传播病原体的高风险环境中使用紫外线消毒灯。在这种情况下，消毒的好处可抵消新增空气污染物的风险。研究人员指出，这项研究的结果仅限于计算机模型所选择的条件，在现实世界中可能有所不同。