本文選題：近紅外光譜 + 固體推進劑�。� 參考：《固體火箭技術》2016年03期

【摘要】：建立了AOTF近紅外光譜儀檢測固體推進劑中多固體組分混合的方法,以PVB、MA、Al粉三固體組分在水中的混合為基礎,掃描樣品得到近紅外光譜,經(jīng)平滑、均值歸一化、標準歸一化(SNV)、基線校正和一階、二階導數(shù)預處理后,用偏最小二乘法(PLS)、交互驗證建立3種組分的定量校正模型。結果表明,不同預處理方法對結果影響不一,其中使用SNV預處理消除了光譜散射對結果的影響,得到的各組分定量校正模型最優(yōu)。3種組分中,定量校正模型決定系數(shù)均在0.95以上,以MA的模型決定系數(shù)最大,為0.991 377,對近紅外光譜本身沒有特殊吸收的組分Al粉,也得到了很好的定量校正模型,模型決定系數(shù)達到0.984 637。3種組分的定量校正模型對未知樣品進行預測時,絕對誤差均小于1%。因此,可用近紅外光譜分析法對多固體組分的混合進行測試。
[Abstract]:A AOTF near-infrared spectrometer was established to detect the mixing of multi-solid components in solid propellants. Based on the mixing of three solid components in water, the near infrared spectra were obtained by scanning the samples, which were smoothed and normalized by the mean value. After standard normalized SNV, baseline correction and first order and second order derivative pretreatment, partial least square method was used to establish the quantitative calibration model of three components. The results show that different pretreatment methods have different effects on the results, and the effects of spectral scattering on the results are eliminated by using SNV pretreatment. The determination coefficients of quantitative calibration models are all above 0.95, and the determination coefficient of MA model is the largest, which is 0.991. For Al powder, which has no special absorption in NIR spectrum itself, a good quantitative correction model has been obtained. In the prediction of unknown samples, the absolute error is less than 1 when the quantitative calibration model with a determination coefficient of 0.984 637.3 components is used to predict the unknown samples. Therefore, the mixing of multi-solid components can be measured by near-infrared spectroscopy.
【作者單位】： 南京理工大學化工學院;山西北方興安化學工業(yè)有限公司;
【基金】：基礎產(chǎn)品創(chuàng)新計劃火炸藥科研專項、江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目(PAPD)
【分類號】：V512

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本文編號：1801056