喷气燃料性质的拉曼光谱分析

采用便携式激光拉曼光谱仪(激光光源为785 nm)测定并分析了喷气燃料的拉曼光谱特征.对拉曼光谱进行预处理,消除光源和噪音等影响,选取一定波长区间的光谱数据,结合偏最小二乘方法,采用去一法交互验证,建立了3号喷气燃料的10个理化性质模型.结果表明,可以采用便携式拉曼光谱仪测定喷气燃料冰点、粘度(20 ℃)、闪点、初馏点、10%回收温度、20%回收温度、50%回收温度、90%回收温度、终馏点和密度等质量指标,验证分析偏差(RMSEP)依次为1.4 ℃、0.020 mm2/s、1.6 ℃、0.001 g/cm3、2.4 ℃、1.4 ℃、1.2 ℃、1.0 ℃、1.5 ℃和3.6 ℃,低于或接近标准方法再现性要求.方法具有多参数、快速、不破坏样品、操作简便等优点,可用于现场喷气燃料质量的检测.     

近红外光谱的小波特性研究

通过对在柴油近红外光谱中加入模拟噪声和模拟背景构成的模拟光谱进行小波分析,考察了模拟噪声和模拟背景(线性、二阶和三阶非线性漂移)在小波时-频区域的分布.结果表明,近红外光谱的背景主要分布在低频部分,尤其是逼近部分;噪声主要分布在高频细节部分;反映柴油性质变化的信号主要分布在中间频率细节部分.利用小波变换可同时有效地扣除背景和噪声;选取中间频率细节的小波系数作为多元校正变量进行柴油性质分析,有利于提高分析精度和分析速度.     

小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究

提出了一种新的传递算法(WT-PDS)———小波变换-分段直接校正法,并详细讨论了模型传递参数和传递结果。首先利用小波变换对光谱进行压缩处理,采用PDS算法消除不同仪器之间压缩数据的差异,最后利用经校正的压缩数据进行分析,实现模型传递。本方法能够扣除不同仪器之间的大部分差异,大幅度改善分析精度。传递后模型分析精度与源机模型稳健性紧密相关。如果源机模型稳健性强,则能够实现不同仪器之间的共享。本方法能够实现源机的0#轻柴十六烷值、凝点、馏出温度;-10#轻柴十六烷值、凝点以及-10#军柴凝点和馏出温度共10个模型在5台仪器之间共享,简化了建模的成本。与传统的PDS相比,WT-PDS方法具有传递和建模变量少、速度快、光谱校正性能高等优点,而其模型分析精度与传统PDS基本一致。     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立.首先将原始光谱进行小波变换分解,得到系列小波细节系数,通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵,然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型.实验结果表明,该方法所建近红外校正模型的预测能力更强,并更具稳健性.     

结合小波变换与微分法改善近红外光谱分析精度

微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及对辛烷值分析精度改善情况。结果表明,微分光谱可以扣除原始光谱的基线漂移,提高分析精度,同时增加光谱的噪音;噪音对分析精度影响很大。微分光谱经过小波去噪处理后信噪比增加,辛烷值分析精度得到改善。     

小波变换在近红外光谱分析中的应用进展

小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。     

小波变换用于近红外光谱性质分析

以汽油研究法辛烷值分析为例,研究了小波变换在近红外光谱分析中的应用。对近红外光谱的小波特性、小波变换参数以及变量提取方法进行了详细研究。研究结果表明：光谱噪音、有用信息和背景分别分布在小波高、中和低频区域;母小波函数对性质分析结果影响很大;小波变换可以同时扣除光谱背景、去除噪音和压缩变量,具有运算速度快、分析精度高以及无需去噪后处理等优点,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

小波变换用于近红外光谱数据压缩

近红外光潜数据量大,需要较大数据存储空间和较长的建模时间、本文以成品柴油性质分析为例．将小波变换用于近红外光谱数据压缩处理,详细考察了小波压缩参数,比较了压缩前后潜图差异以及性质分析偏差的变化。研究结果表明．采用Daubechies小波函数(N=2)为母函数．进行3次分解,直接采用其逼近系数(Ca3)作为谱图压缩数据,其重构光谱与原始光谱基本一致直接利用逼近系数进行性质分析,其分析精度与原始光谱数据基本相当,存储空间减少至原来的1／8,且能够明显缩短其建模时间和分析时间。     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。首先将原始光谱进行小波变换分解，得到系列小波细节系数，通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵，然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型。实验结果表明，该方法所建近红外校正模捌的预测能力更强，并更具稳健性。