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矿井突水一直威胁着煤矿井下施工人员的生命安全,准确且快速识别矿井突水水源类型对于矿井的安全生产起到关键性作用。激光诱导荧光(LIF)光谱技术识别矿井突水水源,有效避免了常规的水化学法需要测定多种化学参数,水源识别时间过长的缺点。提出一种间隔偏最小二乘法(iPLS)与粒子群联合支持向量分类算法(PSO-SVC)相结合的方法,iPLS算法常应用于光谱波段优选和模型的回归分析,PSO-SVC则在机器学习领域有着重要的应用,激光诱导荧光技术具有快速的时间响应、测量精度高等特点,iPLS和PSO-SVC算法运用于光谱图和光谱数据的分析,进而可以对突水水源类型识别分类。首先,用淮南矿区采集到的7种(每种水样30组)共210组荧光光谱数据进行实验,对老空水、灰岩水、灰岩水和老空水不同体积比混合水样的激光诱导荧光光谱图的差异性进行分析。比较了留出法和Kennard-Stone样本划分方法所得到的PSO-SVC模型分类准确率,采用留出法得到的训练集水样(140组)和测试集水样(70组)作为实验样本。其次,用iPLS算法将全光谱波段依次按10~25波段区间进行等分,选取划分区间的RMSECV(交叉验证均方根误差)值小于全光谱波段RMSECV值(阈值)的波段作为特征波段,结合光谱图对比分析了划分10和14个子区间的建模结果,发现通过直接观察得到的特征波段与iPLS算法筛选出的特征波段存在误差。最后,在不进行去噪、降维等预处理条件下,根据iPLS划分不同区间数的评价指标统计数据,选取划分11个区间所筛选出具有561个波长点的410.078~478.424和545.078~674.104 nm特征波段范围数据作为PSO-SVC模型的输入,以iPLS结合PSO-SVC算法筛选出的特征波段与全光谱波段、直接观察得到波段建模准确率相比,训练集与测试集的分类准确率高达100%,PSO寻优到的最佳惩罚系数c为1.367 0,核函数参数g为0.576 2。从实验结果可以看出,利用iPLS进行荧光光谱的特征波段筛选是切实可行的,提取出的特征波段能充分反映出全光谱波段的有效信息,为激光诱导荧光光谱技术用于矿井突水水源精准在线识别的研究提供了理论依据。 相似文献
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为开发新型高温释放型烟用香料,以2,3,5,6-四甲基吡嗪和薄荷醇为原料,经过酯化反应制备了3,6-二甲基-2,5-吡嗪二甲酸二薄荷醇酯(DPAME).采用在线热裂解-气相色谱-质谱联用技术(Py-GC-MS)在空气氛围和不同的温度(300、600和900 ℃)下,对DPAME进行热裂解研究,裂解产物经GC-MS进行了定性和半定量分析.结果表明,DPAME在300 ℃下裂解产生了多种有致香效果的醛类、薄荷烯和薄荷醇等;在600 ℃和900 ℃下裂解产生了烯烃类、烷基吡嗪、薄荷醇和薄荷烯等香味物质,并且吡嗪类的种类和相对含量在这两个温度下明显增加.结合DPAME的热裂解产物分析和卷烟感官评吸结果,初步推测了其可能的裂解机理.采用该方法可以方便、快速地分离鉴定物质的热裂解产物,为该物质在烟草中的加香应用提供理论依据. 相似文献
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