近红外光谱在石油产品测试评定中的应用

文章详细地介绍了近年来近红外光谱分析技术在石油产品化学及物理特性分析中应用,指出它在轻质燃料油的各种理化性能的分析中有着独特的优越性,在现场或在线分析中有着广泛的应用前景。     

水中有机污染物的近红外光谱快速鉴别

讨论了水中有机污染物的近红外光谱,指出不同的有机污染物在近红外光谱区表现出不同的特征,用该特征结合化学计量学技术可快速对有机污染物做出鉴别。     

双通道差分式阻抗谱检测技术及仪器研究

阻抗谱检测的目的在于获取不同物质之间微弱的介电差异信息或同一物质的介电变化信息,并据此对其组成、结构及其变化特征进行分析.常规单通道的阻抗谱检测技术对于物质间的差异和变化信息检测易受传感器和样品体系等基底信号的影响.本研究提出了一种基于AD5933阻抗转换芯片简化阻抗测量的双通道差分式阻抗谱检测技术,并研制了检测仪器,在1 ～ 91 kHz频率范围内,对比分析了基底信号分别为200,400和1000 mV,响应信号增加量0～100 mV时双通道差分和单通道检测的灵敏度,并考察了在激励峰峰值为18 V的条件下,汽油、柴油、喷气燃料及润滑油共7个样品在单通道,以空气及喷气燃料为参比的双通道差分检测的灵敏度差异.结果表明,单通道检测受基底信号影响较大,随基底信号增加,检测灵敏度降低;双通道差分式检测技术的灵敏度为单通道检测的1～2个数量级,且不受基底信号影响;以喷气燃料为参比的差分检测灵敏度分别是以空气为参比的差分检测及单通道检测的5 ～10倍及9～12倍,证实了通过合理选择参比样品,双通道差分检测能够极大地提高阻抗检测灵敏度.     

基于近红外光谱技术的内燃机油鉴别研究

针对常规近红外光谱技术测试内燃机油时光谱信号响应低,对大分子基团分辨率不高,以及光谱信息与其结构组成之间存在非线性关系等难点,提出了一种基于电压为外扰方式的内燃机油二维近红外光谱测试技术,介绍了近红外光谱具有分形的特征.运用小波变换将近红外光谱分解至不同分辨尺度,然后计算各尺度分量的分形维数(盒维数),用近红外光谱的小波基分形参量替代近红外光谱的采样值.计算结果表明,在不同小波基和不同分解尺度下,内燃机油近红外光谱具有不同的盒维数,得到了近红外光谱在分形意义下的特征信息.以美孚、埃索和壳牌3种内燃机油品种鉴别分类问题为实例,比较研究了近红外光谱采样值与小波基分形参量,K近邻法的交互验证计算结果表明,小波基分形参量的分类效果优于近红外光谱采样值.采用近红外光谱技术测试内燃机油的结构组成信息是可行的.     

化学计量学的发展现状

简要讨论了化学计量学的历史，评价了它的现状，指出了存在的问题，并提出了一些改进化学计量学形象与地位的建议。     

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用,结果表明应用相关的化学计量学方法采用近红外光谱进行物质的定性分析是可行的。     

含芘环的缩氨基硫脲类化合物的合成及其对汞离子的识别

合成了芘甲醛-4-甲基缩氨基硫脲(1)、芘甲醛-4-(4-乙苯基)缩氨基硫脲(2)、芘甲醛-4,4-二甲基缩氨基硫脲(3)三个化合物,并通过质谱、元素分析、傅立叶红外光谱和核磁共振氢谱进行了结构表征.利用荧光激发和发射光谱,对其荧光活性进行研究,并考察了对溶液中汞离子的识别作用.在分别向三种化合物的溶液中逐步滴加汞离子时,其特征的荧光发射波长处对应的强度值都呈现规律性变化.因此可利用比率荧光法实现对汞离子配合过程的观测.结果表明,三种化合物都能与汞离子形成1:1的配合物,配合常数分别为4.57×104,5.54×104和2.12×104L/mol,其检测下限分别为4.56×10-6,2.61×10-6和5.49×10-6mol/L.     

广义二维相关光谱技术及其应用

广义二维相关光谱技术目前逐渐成为光谱分析中广泛应用的研究方法,综述了其历史发展、基本原理、获取谱图方法、数学计算过程、谱图性质及其解释规则,并介绍了二维红外、近红外、拉曼和荧光光谱相关光谱技术在各个领域中的应用,展望了广义二维相关光谱技术的发展趋势.     

汽油辛烷值的介电谱技术测定

利用介电谱仪采集汽油样品介电谱数据,基于已知辛烷值(研究法和马达法测定)的校正集样品,采用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)建立校正模型,然后利用所建模型定量预测验证集汽油样品辛烷值(研究法和马达法测定).所建定量模型对验证集样品预测结果的绝对误差:研究法辛烷值不超过0.7个单位,马达法辛烷值不超过0.5个单位.并对介电谱技术的相关关键技术问题进行了讨论分析.研究结果表明:介电谱技术作为一种新的汽油辛烷值快速测定方法可行并具有较好的应用前景.     

红外光谱评价内燃机油抗氧化性能的研究

红外光谱快速检测石油产品性能是近年来发展的新技术,目前国内外在该领域的研究仅限于测试燃料油性能,由于润滑油组成、结构复杂,红外光谱技术测试润滑油性能的研究还未见报道.文章研究了润滑油组成、结构的红外光谱特征,提出了根据内燃机油组成、结构对抗氧化性能的贡献来提取其光谱信息的技术路线.结合BP神经网络和自组织神经网络的优点,发展了量化自组织神经网络数学模型,该数学模型具有自组织神经网络的定性聚类功能和BP神经网络的定量分析功能,与BP神经网络相比较,量化自组织神经网络具有更好的鲁棒性,测试结果优于BP神经网络,该论文的研究为润滑油性能的快速检测提供了一种新的技术手段.