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大家好，我是David Weindorf，

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00:00:10,967 --> 00:00:14,133
德克萨斯理工大学的研究副院长。

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00:00:14,133 --> 00:00:17,200
今天我们有幸见到Julia Kagiliery。

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00:00:17,200 --> 00:00:19,533
Julia，请介绍一下你自己，你来自哪里？

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00:00:19,533 --> 00:00:22,467
我是佛罗里达州杰克逊维尔市

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00:00:22,467 --> 00:00:26,567
Episcopal中学的高中生，我17岁。

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00:00:26,567 --> 00:00:29,733
你跟我有机会在一起做了些研究，

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00:00:29,733 --> 00:00:31,600
这种情况前所未有。

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00:00:31,600 --> 00:00:32,767
大致谈一下你的经历。

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00:00:32,767 --> 00:00:35,400
你都做了什么？
我们是怎么开始这项研究工作的？

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00:00:35,400 --> 00:00:38,300
在这项研究中，我们主要是

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00:00:38,300 --> 00:00:40,833
预测褐煤中的硫含量，

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00:00:40,833 --> 00:00:43,800
因为褐煤中高浓度的硫

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00:00:43,800 --> 00:00:49,533
实际上与酸雨有关，褐煤的高度腐蚀性酸

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00:00:49,533 --> 00:00:51,367
实际上可能来自积雨云，

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00:00:51,367 --> 00:00:56,200
而且会侵蚀不同的土壤、生态系统和森林。

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00:00:56,200 --> 00:00:58,367
在进行这项研究时，你使用了

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00:00:58,367 --> 00:01:00,967
奥林巴斯开发的某种相当前沿的技术。

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00:01:00,967 --> 00:01:02,533
是的。讲讲这种技术。

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00:01:02,533 --> 00:01:04,467
我们在工作中使用的一种工具

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00:01:04,467 --> 00:01:05,933
对我们的研究来说非常重要，

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00:01:05,933 --> 00:01:07,633
那就是便携式X射线荧光分析仪，

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00:01:07,633 --> 00:01:11,433
我们使用这种分析仪检测

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00:01:11,433 --> 00:01:13,900
褐煤中的铁含量和硫含量，

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00:01:13,900 --> 00:01:15,600
而且是以一种可预测的方式。

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00:01:15,600 --> 00:01:18,400
太棒了！你是只使用XRF技术，

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00:01:18,400 --> 00:01:21,567
还是也使用了其他技术？

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00:01:21,567 --> 00:01:24,200
这项研究真正创新的部分是

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00:01:24,200 --> 00:01:26,567
我们使用了近端传感方式

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00:01:26,567 --> 00:01:29,267
和多个传感器，以获得一些预测性算法。

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00:01:29,267 --> 00:01:33,000
可以说我们实际上还使用了其他几种技术，

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00:01:33,000 --> 00:01:35,567
其中一种就是Nix Pro色彩传感器，

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00:01:35,567 --> 00:01:38,633
还有VIS-NIR光谱仪。

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00:01:38,633 --> 00:01:41,000
真棒！在完成这项研究之后，你还打算

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00:01:41,000 --> 00:01:44,833
在研究中继续使用这些近端传感器吗？

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00:01:44,833 --> 00:01:46,933
也许在将来的其他研究项目中使用？

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00:01:46,933 --> 00:01:50,233
会的。我们希望明年能在

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00:01:50,233 --> 00:01:53,000
巴西的拉夫拉斯联邦大学进行这项研究，

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00:01:53,000 --> 00:01:54,967
以分析植物的组成成分。

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00:01:54,967 --> 00:01:57,300
很好！感谢你今天来到这里与我们分享你的经历。

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00:01:57,300 --> 00:01:59,200
非常荣幸，谢谢！