糖厂澄清工段生产指标建模及操作参数优化

针对亚法糖厂澄清工段清汁色值和清汁残硫量难以在线测量的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的在线极限学习机软测量方法。先用核主元分析法确定影响清汁质量的关键参数,建立基于在线极限学习机的软测量模型。同时利用人工蜂群算法对在线极限学习机的隐层参数进行寻优,优化所建模型。最后,使用带约束的粒子群对软测量模型进行优化求解,得到典型工况下的最优操作设定值,为后续工况操作提供参考依据。仿真结果表明,基于人工蜂群优化的在线极限学习机模型能够准确地预测清汁色值和残硫量,同时基于此模型优化的操作参数设定值能够达到期望的指标。     

纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

对氯苯酚提取-液相色谱法分析烟草中的磷酸腺苷

建立了新鲜烟叶中三磷酸腺苷(ATP)、二磷酸腺苷(ADP)和单磷酸腺苷(AMP)3种磷酸腺苷同时测定的方法。烟草样品经过对氯苯酚提取、纯化后,采用三乙胺缓冲液作为流动相洗脱,经C18色谱柱分离,在259 nm波长对样品进行检测。与高氯酸(PCA)法,以及DNA常用的苯酚提取法进行了比较,结果均表明:低温下以对氯苯酚提取的效果较佳,使用三乙胺缓冲液流动相具有分离效率高、检出灵敏的优点。在线性范围(5~200μg/mL)内,磷酸腺苷浓度与峰面积具有很好的相关系数(r>0.9999),检出限达到纳克级水平,氯苯酚法对ATP,ADP和AMP的平均回收率分别为96.8%,97.2%和93.3%,RSD均小于5%。     

基于ELM的硫熏强度软测量模型

硫熏强度是亚法糖厂澄清工段的关键工艺参数之一。硫熏强度过低会影响澄清效果,过高会造成成品糖二氧化硫残留过高。目前由于缺乏合适的硫熏强度在线测量装置,该参数主要采用人工取样和离线化验的检测方式,化验滞后时间较长,难以根据该指标及时指导实际生产的问题。为此本文采用极限学习机(ELM)方法建立了硫熏强度软测量模型,并与基于支持向量机(SVM)、径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络的硫熏强度软测量模型进行对比分析。结果显示,基于ELM的硫熏强度软测量模型具有训练收敛速度快、模型精度高和泛化性能好等优点,可以满足实际糖厂澄清工段的要求。     

微波消解ICP—MS测定有机肥中的砷、铅、镉、镍和铬

建立了一种基于电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定有机肥中砷、铅、镉、镍和铬等元素的方法。探究了湿法消解和微波消解两种样品前处理方法对有机肥中重金属元素的提取效果。结果表明：微波消解法提取效率较高,方法与国标GB／T23349相比,两种方法测定的结果不存在显著性差异;采用国家水系沉积物标准物GBW07311、GBW07312及土壤标准物GBW07401、GBW07404对方法的准确性和可靠性进行评价,其测定数据与标准值相吻合。方法对砷、铅、镉、镍、铬的检出限分别为0．06、0．009、0．04、0．01、0．02μg／L,加标回收率在95．88％-106．07％之间,精密度（RSD）均小于5％。该方法可快速、准确测定有机肥料中砷、铅、镉、镍和铬含量,为有机肥料中上述元素的检测提供了快速稳定的方法。