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| 近红外光谱法分析油页岩含油率中异常样品识别和剔除方法的研究 | |
| 引用本文： | 赵振英,林君,张怀柱.近红外光谱法分析油页岩含油率中异常样品识别和剔除方法的研究[J].光谱学与光谱分析,2014,34(6):1707-1710. |
| 作者姓名： | 赵振英 林君 张怀柱 |
| 作者单位： | 赵振英:吉林大学仪器科学与电气工程学院, 吉林 长春130061 林君:吉林大学仪器科学与电气工程学院, 吉林 长春130061 张怀柱:吉林大学仪器科学与电气工程学院, 吉林 长春130061 |
| 基金项目： | 国家潜在油气资源（油页岩勘探开发利用）产学研用合作创新项目子课题（OSR-02-04）资助 |
| 摘 要： | 研究了漫反射近红外(NIR)光谱法分析油页岩含油率过程中异常样品的识别和剔除方法。在近红外光谱定量分析中,环境变化和操作失误等都会产生异常样品,异常样品的存在会导致模型的预测能力下降,因此异常样品的剔除是建模过程中的关键步骤。分别采用主成分分析—马氏距离(PCA-MD)法和半数重采样(RHM)法识别油页岩光谱数据中的异常样品,通过剔除异常样品后所建的偏最小二乘(PLS)分析模型的性能来评价PCA-MD与RHM方法对异常样品的识别能力。实验中考察了不同MD阈值和RHM置信度对异常样品剔除结果的影响,比较了单独和同时应用PCA-MD及RHM法识别并剔除异常样品后所得PLS模型的预测能力。结果表明:与所有样品参与建模时预测偏差均方根(RMSEP)相比,采用PCA-MD法时阈值取平均值与标准偏差之和时RMSEP降低了48.3%;采用RHM法时置信度取85%时RMSEP降低了27.5%;同时采用PCA-MD法和RHM法时RMSEP降低了44.8%,研究内容有效地提高了分析模型的预测能力。 |
| 关 键 词： | 近红外光谱 异常样品剔除 油页岩 含油率 |
| 收稿时间： | 2013/7/17 |
Research on Outlier Detection Methods for Determination of Oil Yield in Oil Shales Using Near-Infrared Spectroscopy |
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| ZHAO Zhen-ying;LIN Jun;ZHANG Huai-zhu.Research on Outlier Detection Methods for Determination of Oil Yield in Oil Shales Using Near-Infrared Spectroscopy[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2014,34(6):1707-1710. | |
| Authors: | ZHAO Zhen-ying;LIN Jun;ZHANG Huai-zhu |
| Institution: | ZHAO Zhen-ying;LIN Jun;ZHANG Huai-zhu;College of Instrumentation & Electrical Engineering,Jilin University; |
| Abstract: | |
| Keywords: | Near-infrared spectroscopy Outliers detection Oil shale Oil yield |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |