本文關(guān)鍵詞：甲醇柴油品質(zhì)的拉曼光譜檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： 光譜學(xué) 拉曼光譜 甲醇柴油 甲醇含量 黏度 偏最小二乘 連續(xù)投影算法

【摘要】：利用拉曼光譜檢測(cè)技術(shù),對(duì)甲醇柴油的甲醇含量和黏度進(jìn)行定量檢測(cè)研究。93個(gè)甲醇柴油樣品作為被檢測(cè)的對(duì)象,劃分校正集(72個(gè))和預(yù)測(cè)集(21個(gè))。分析比較了光譜的不同預(yù)處理方法的全交互驗(yàn)證偏最小二乘(PLS)模型效果;然后以最優(yōu)預(yù)處理方法得到的光譜數(shù)據(jù)為輸入,結(jié)合連續(xù)投影算法(SPA)建立不同的回歸校正模型,并進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明,甲醇含量的多元散射校正-偏最小二乘(MSC-PLS)模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu),其校正集相關(guān)系數(shù)RC為0.9761,交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)RCV為0.9551,校正集均方誤差(RMSEC)為1.5089,交互驗(yàn)證均方誤差(RMSECV)為2.0630;黏度的MSC-PLS模型預(yù)測(cè)效果也是最優(yōu)的,RC為0.9794,RCV為0.9580,RMSEC為0.0907mPa·s,RMSECV為0.1292mPa·s。
【作者單位】： 華東交通大學(xué)光機(jī)電及應(yīng)用研究所;
【關(guān)鍵詞】： 光譜學(xué) 拉曼光譜 甲醇柴油 甲醇含量 黏度 偏最小二乘 連續(xù)投影算法
【基金】：基金項(xiàng)目:南方山地果園智能化管理技術(shù)與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心(贛教高字[2014]60號(hào))
【分類號(hào)】：TE626.24;O657.37
【正文快照】： 近年來,拉曼光譜技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、藥品、催化材料以及石化等許多領(lǐng)域的定性定量檢測(cè)中[1-2]。相比近紅外光譜,拉曼光譜還具有其他特點(diǎn):1)水的拉曼光譜強(qiáng)度很弱,所以拉曼光對(duì)水分子不敏感,可以在溶液檢測(cè)中排除水的影響;2)拉曼光譜測(cè)量范圍比紅外光譜寬,所含分子信息

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