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1.
紫外-可见光谱-偏最小二乘法测定渣油四组分含量   总被引:4,自引:0,他引:4  
褚小立  袁洪福  陆婉珍 《分析化学》2000,28(12):1457-1461
用已建立的渣油聚类和识别模型将渣油分为坟渣油、减压渣油和加氢渣油,用紫外-可见光谱-偏最小二乘法(UV-PLS)分别建立了这3种渣油的饱和烃、芳烃、胶质和沥青质四组分测定模型。该方法的测定结果与经典洗脱色谱法(EC)的结果相吻合。与EC方法相比,该方法具有快速、操作简单、不需分离,重复性好等特点。  相似文献   
2.
原位实时近红外光谱研究核壳乳液聚合过程   总被引:1,自引:0,他引:1  
将苯乙烯(St)和丙烯酸丁酯(BA)单体以不同的聚合方式制备核壳乳液和共聚乳液, 并采用近红外光谱技术实现了对乳液反应过程的原位实时监测, 通过对近红外光谱的谱带归属和主成分分析, 为近红外光谱技术判别乳液聚合过程提供了科学依据, 也为判断反向核壳乳液核壳翻转的拐点提出了一种新的方法. 采用簇类独立软模式法(SIMCA)建立了定性判别模型, 得到了很好的判别结果, 为进一步研究近红外光谱技术用于核壳乳液聚合过程奠定了基础.  相似文献   
3.
采用近红外光谱分析技术在线测量苯乙烯(St)/丙烯酸正丁酯(BA)乳液聚合体系中残余单体的含量. 共设计9个半连续方式的St/BA乳液共聚反应, 在反应过程中实时取样测量其残余单体含量, 并记录取样时刻对应的聚合体系的近红外光谱. 采用多元散射校正法(MSC)处理光谱, 有效地克服了乳胶粒子散射效应对近红外光谱分析的影响. 采用主成分分析法(PCA)对乳液体系的近红外光谱数据进行了解析. 选取6个聚合反应对应不同反应时间的72个样品, 用于建立校正模型, 另外3个聚合反应共取36个样品用于校正模型的验证, 并在反应设计上体现了乳化剂用量的变化, 从而使校正模型对乳化剂用量的变化具有一定的适应性. 研究结果表明, 所得模型对残余单体St和BA含量的预测结果标准差(SEP)分别为0.08026和0.05305.  相似文献   
4.
汽油族组成的近红外光谱快速测定   总被引:16,自引:4,他引:12       下载免费PDF全文
以荧光指示剂吸附色谱法(FIA)测定汽油族组成结果为基础,采用近红外光谱和化学计量学方法建立了快速、准确测定催化裂化馏出口汽油族组成(饱和烃、烯烃和芳烃)的分析模型;试验表明,该法分析速度快、重复性好、成本低,特别适用于生产中间控制分析。  相似文献   
5.
聚异丁烯高活性端基含量及相对分子质量测定方法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
综合使用核磁,VPO和近红外光谱分析技术对聚异丁烯活性端基含量以及相对分子质量的测定进行了详细研究,分别建立核测定聚异丁烯活性端基含量以及其他烯键含量和近红外光谱快速测量聚异聚丁烯活性端基含量。其他烯键含量和相对分子质量的分析方法。成对t检验结果表明,近红外光谱分析方法测定结果与核磁和VPO方法测定结果之间无显著性差异。  相似文献   
6.
分子光谱分析技术结合化学计量学已成为一种非常活跃的食用油鉴别方法。然而,当不同类型的样本之间的光谱差异极其微小时,利用传统的分类技术也很难将其分开。为了完成相似品种食用油的快速识别和分类,收集了包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油七种食用油的衰减全反射红外光谱,在此基础上,采用图像识别的方法对七种食用油进行快速分类。在所提出的图像识别方法中,首先,将通过多元散射校正预处理后的红外光谱吸光度矩阵进行自相关运算,利用等高线原理根据吸光度强度值的不同生成光谱图像,以扩大的光谱差异并提高光谱可视化。然后,根据图像膨胀的原理找到光谱图像的局部特征点,将其作为图像特征。最后,使用BP神经网络对特征点进行训练和分类预测。为了对比所提出的方法,PCA-BP和KL-BP的方法被用于与图像识别的方法进行比较,实验结果表明,图像识别方法的正确识别率为94.4%,高于PCA-BP的66.7%和KL-BP的83.3%。所提方法为实现食用油的快速识别和检测提供了一条新的有效途径。  相似文献   
7.
采用漫反射近红外光谱方法测定聚乙烯醇(简称PVA)的醇解度与挥发分含量。从PVA生产线选取120个样品,分别用容量法与恒重法测量样品的醇解度与挥发分含量。用光栅扫描近红外光谱仪采集样品光谱,光谱范围1 000~1 800nm。样品光谱用卷积平滑、卷积求导、均值中心化与正交信号校正方法进行预处理后,与样品的醇解度与挥发分含量,采用PLS1定量校正方法建立近红外分析模型。醇解度与挥发分含量模型的校正相关系数R_C分别为0.976和0.981,校正标准偏差SEC分别为0.176和0.197,验证相关系数R_P分别为0.967和0.969,验证标准偏差SEP分别为0.202和0.193。方法具有速度快,操作方便的特点,分析结果满足PVA生产过程醇解度与挥发分含量的检测要求。  相似文献   
8.
光谱多元分析校正集和验证集样本分布优选方法研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
分析了校正集和验证集样品数随性质分布不均匀性对光谱多元分析校正的不良影响,揭示了实际光谱多元校正中"均值化"现象,即性质值小的样本预测值结果偏大,性质值大的则偏小,提出了一种优选样品新方法—Rank-KS。其综合考虑光谱空间和性质空间对样本进行挑选,将性质空间平均分为若干小区间,在每个小区间内分别利用Kennard-Stone法和随机法进行校正集和验证集样本的挑选,这样得到的校正集和验证集可明显改善样本数随性质分布的均匀性。以红外光谱测定汽油中碳酸二甲酯(DMC)含量和近红外光谱测定二甲亚砜溶液二甲亚砜浓度为研究对象,分别采用Rank-KS、随机法、Kennard-Stone、浓度梯度法和SPXY等方法选择校正集和验证集样品,使用多元线性回归和偏最小二乘法建立模型,比较这些方法对光谱多元校正分析的影响,结果表明Rank-KS方法可改善校正集和验证集样品数随性质分布的均匀性;对于样本数分布中间局部样本多和两端局部少、或者局部没有样本的样本集,使用Rank-KS算法挑选校正集,无论使用MLR还是PLS1建立多元分析模型,均能明显改善其模型预测能力,使得到的模型的预测均方根最小。  相似文献   
9.
诱导期是评价汽油氧化安定性的重要指标。国内燃油市场汽油流通量较大,但目前仍采用传统GB/T 8018—87方法测定汽油诱导期,工序繁琐,耗时较长,难以实现对每批油品及时检测,无法满足汽油品质监管需求。为此,本文提出了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)测定汽油诱导期的快速分析方法。设计和集成了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱的智能型专用燃油品质快速分析系统,集光谱采集、数据处理、显示与存储等于一体。设计的测样附件由9次反射的衰减全反射(ATR)硒化锌晶体和带密封的不锈钢盖组成,具有光程恒定,注样和清洗方便等优点。研究了光谱扫描次数和重复装样次数对光谱信噪比的影响规律,确定了最佳扫描次数为15次,装样次数为4次。从京津地区收集64个不同牌号、不同生产时间的汽油样本,采用GB/T 8018—87方法测定其诱导期数值作为建模参考数据。使用该系统采集油样红外光谱。对光谱数据进行均值中心化、一阶求导预处理,采用偏最小二乘PLS方法将汽油红外光谱与其诱导期数据进行关联,建立车用汽油诱导期定量校正模型,其决定系数(R2)0.897,校正标准偏差(SEC)68.3min,预测标准偏差(SEP)91.9min。模型专用燃油品质快速分析系统预测汽油诱导期的相对偏差均小于5%,满足GB方法重复性允差要求。与传统GB方法相比,该方法操作简单,分析速度快,单个样本检测仅需3min,对油品储运及销售过程中快速准确品质监管有积极意义。  相似文献   
10.
SIMCA采用PCA模型参数和F检验构造计算T2i/T2ucl和Si/Q统计量作为样本分类的新属性,并计算待测样本到各类主成分空间的欧式距离作为判别类别的依据,是一种最常用和优秀的光谱分类方法。但是,在Q对T2作图平面上,以欧式距离确定的样本分布范围是一个圆,多数情况下并不一定能符合实际样本分布规律。本文在分析了SIMCA理论缺陷的基础上,提出了一种新方法,即用马氏距离代替欧氏距离作为判别依据来判断样本的类别。并设计了采用红外光谱判别组分比例很接近的掺假食用油样本的实验,以及用近红外光谱判别相近皮毛样本的实验。用调和比5%~8%的食用油红外光谱PCA模型,分别以马氏距离和欧式距离计算出其样本的分布范围,结果表明马氏距离的分类与识别能力更强。新方法和SIMCA对动物皮毛样本的正确识别率分别为87.5%和75%,对比例相近的食用油调和油的正确识别率分别为65%和55%。结果表明新方法对化学组成差异微小的样品分类精度明显优于SIMCA。  相似文献   
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