基于ATR-FTIR技术的温度对原油含水率影响研究

发布时间：2023-02-11 15:48

　　对不同含水率的样本在室温(25℃)和变温(30,40℃及50℃)时得到的红外光谱数据进行主成分分析,分别建立室温、变温时含水率的概率神经网络模型,判别准确率为98.53%,95.25%,室温条件优于变温条件,建立偏最小二乘定量分析模型,得到30℃附近为最佳检测温度,其训练集决定系数R²为0.99,均方根误差RMSEC为1.06,测试集决定系数r²为0.94,均方根误差RMSEP为2.04。

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【文章目录】：
1 实验部分
    1.1 材料与仪器
    1.2 实验方法
2 结果与讨论
    2.1 光谱曲线定性解析
    2.2 光谱数据的提取优化
    2.3 基于概率神经网络的判别分析
        2.3.1 室温时含水率判别模型
        2.3.2 变温时含水率判别模型
    2.4 最佳检测温度范围的确定
3 结论



本文编号：3740676