發(fā)布時間：2017-10-16 03:12

  本文關(guān)鍵詞：基于近紅外、中紅外和拉曼光譜法甲醇柴油品質(zhì)檢測研究

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【摘要】：隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展,石油資源日益匱乏,尋求內(nèi)燃機石油產(chǎn)品替代燃料受到各國重視。甲醇柴油是一種重要的新型柴油替代燃料,得到了世界各國研究學者的廣泛開發(fā)和研究。然而,甲醇柴油品質(zhì)的參差不齊嚴重影響其在國內(nèi)的推廣使用,對甲醇柴油品質(zhì)的檢測至關(guān)重要。本文用甲醇柴油作為實驗研究的對象,采用了近紅外、中紅外和拉曼三種光譜技術(shù),對甲醇柴油的甲醇含量、粘度指標進行了定量分析研究。以尋求一種簡便、快速、環(huán)保的甲醇柴油品質(zhì)檢測方法及準確可靠的定量檢測模型,為我國甲醇柴油的推廣和品質(zhì)的監(jiān)管提供參考的依據(jù)。主要研究成果如下:1.以甲醇柴油樣品為研究對象,利用近紅外光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析,采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果,并對甲醇含量、粘度指標的不同回歸校正方法的效果進行了分析比較。結(jié)果證明:多元散射校正的甲醇含量和粘度全交互驗證PLS模型預(yù)測效果均是最適宜的;在建立的甲醇含量指標偏最小二乘回歸法(PLS)、支持向量機(SVM)和最小二乘支持向量機(LS-SVM)三種數(shù)學模型中,LS-SVM模型的預(yù)測效果是最佳的;對粘度而言,建立的主成分回歸(PCR)、PLS與LS-SVM三種模型中,LS-SVM模型的預(yù)測效果也是最好的。2.利用中紅外光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析,采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果,并對甲醇含量、粘度指標的PCR、PLS和LS-SVM三種模型的預(yù)測效果進行了分析比較。結(jié)果證明:基線校正的甲醇含量和粘度PLS模型預(yù)測效果均是最適宜的;經(jīng)過基線校正處理后的光譜數(shù)據(jù),甲醇含量和粘度的LS-SVM模型均是最佳的。3.利用拉曼光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析。首先,采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果;然后,選擇用最佳的預(yù)處理方法處理后的光譜數(shù)據(jù)作為輸入,采用連續(xù)投影算法(SPA)對其進行變量的篩選,并建立了PLS、SPA-PLS和SPA-LSSVM三種預(yù)測模型,比較其預(yù)測效果。結(jié)果證明:多元散射校正(MSC)的甲醇含量和粘度的PLS模型預(yù)測效果均是最佳的;甲醇含量和粘度的MSC-SPA-PLS模型均優(yōu)于MSC-PLS模型,說明SPA篩選算法作為變量提取方法的有效性;甲醇含量和粘度的MSC-SPA-LSSVM模型取得較高的精度,預(yù)測效果最佳。4.綜上所述,近紅外、中紅外和拉曼光譜三種檢測方法對甲醇柴油甲醇含量和粘度檢測是可行的,都取得了很高的檢測精度,能夠達到實際工業(yè)檢測標準。其中,近紅外光譜法檢測效果是最好的。本研究中,非線性LS-SVM模型得到較好的預(yù)測效果,獲得較高的預(yù)測精度。
【關(guān)鍵詞】：甲醇柴油 近紅外 中紅外 拉曼
【學位授予單位】：華東交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U473.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 主要符號說明9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 光譜分析技術(shù)在柴油品質(zhì)檢測中的應(yīng)用11-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容和技術(shù)路線13-15
• 1.4 本章小節(jié)15-16
• 第二章 基本理論與方法概述16-24
• 2.1 近紅外、中紅外和拉曼光譜基本原理16-17
• 2.1.1 紅外光譜分析原理16-17
• 2.1.2 拉曼光譜分析原理17
• 2.2 近紅外、中紅外和拉曼光譜分析方法17-21
• 2.2.1 光譜分析流程17-18
• 2.2.2 光譜預(yù)處理方法18-19
• 2.2.3 拉曼光譜波段篩選19-20
• 2.2.4 光譜檢測模型建立方法20
• 2.2.5 模型評價方法20-21
• 2.3 實驗相關(guān)儀器介紹21-23
• 2.3.1 近紅外光譜儀21
• 2.3.2 中紅外光譜儀21-22
• 2.3.3 激光共聚焦拉曼光譜儀22
• 2.3.4 粘度測試儀22-23
• 2.4 本章小節(jié)23-24
• 第三章 甲醇柴油品質(zhì)近紅外光譜檢測研究24-35
• 引言24
• 3.1 實驗材料與方法24-26
• 3.1.1 實驗材料24-25
• 3.1.2 光譜采集25
• 3.1.3 品質(zhì)指標測定25-26
• 3.1.4 光譜數(shù)據(jù)處理方法26
• 3.2 結(jié)果與討論26-33
• 3.2.1 甲醇柴油近紅外譜圖分析26-27
• 3.2.2 光譜預(yù)處理方法選擇27-29
• 3.2.3 模型建立29-33
• 3.3 本章小節(jié)33-35
• 第四章 甲醇柴油品質(zhì)中紅外光譜檢測研究35-41
• 引言35
• 4.1 材料與方法35-37
• 4.1.1 實驗材料35
• 4.1.2 光譜采集35-36
• 4.1.3 品質(zhì)指標測定36-37
• 4.2 光譜預(yù)處理方法選擇37-38
• 4.3 模型建立38-39
• 4.4 本章小節(jié)39-41
• 第五章 甲醇柴油品質(zhì)拉曼光譜檢測研究41-50
• 引言41
• 5.1 實驗部分41-42
• 5.1.1 實驗儀器與試劑41
• 5.1.2 樣品制備41-42
• 5.1.3 拉曼光譜采集42
• 5.1.4 品質(zhì)指標測定42
• 5.2 結(jié)果與討論42-49
• 5.2.1 光譜預(yù)處理方法42-44
• 5.2.2 SPA算法篩選設(shè)定44
• 5.2.3 甲醇含量變量篩選與建模44-47
• 5.2.4 粘度變量篩選與建模47-49
• 5.3 本章小節(jié)49-50
• 第六章 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 研究結(jié)論50-51
• 6.2 研究展望51-52
• 參考文獻52-57
• 個人簡歷 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文57-58
• 致謝58

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本文編號：1040274