甲醇柴油品质的拉曼光谱检测

发布时间：2017-07-16 04:14

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【摘要】：利用拉曼光谱检测技术,对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象,划分校正集(72个)和预测集(21个)。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘(PLS)模型效果;然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入,结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型,并进行比较分析。结果表明,甲醇含量的多元散射校正-偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优,其校正集相关系数RC为0.9761,交互验证相关系数RCV为0.9551,校正集均方误差(RMSEC)为1.5089,交互验证均方误差(RMSECV)为2.0630;黏度的MSC-PLS模型预测效果也是最优的,RC为0.9794,RCV为0.9580,RMSEC为0.0907mPa·s,RMSECV为0.1292mPa·s。
【作者单位】： 华东交通大学光机电及应用研究所;
【关键词】： 光谱学 拉曼光谱 甲醇柴油 甲醇含量 黏度 偏最小二乘 连续投影算法
【基金】：基金项目:南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心(赣教高字[2014]60号)
【分类号】：TE626.24;O657.37
【正文快照】： 近年来,拉曼光谱技术广泛应用于农业、食品、药品、催化材料以及石化等许多领域的定性定量检测中[1-2]。相比近红外光谱,拉曼光谱还具有其他特点:1)水的拉曼光谱强度很弱,所以拉曼光对水分子不敏感,可以在溶液检测中排除水的影响;2)拉曼光谱测量范围比红外光谱宽,所含分子信息

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本文编号：547045