磁场对液化石油气燃烧性能影响的研究

本文报告了经磁场处理后的液化石油气燃烧热效率的改变情况．液化石油气经恒磁场处理后，再送入燃烧器（炉具）燃烧，可提高燃烧的热效率，从而达到节气的目的．实验结果表明，经适当的磁场处理后的燃烧热效率比没经磁场处理时提高了３－５％，节气率为４－７％．     

液化石油气蒸汽爆炸的模拟实验研究

液化石油气蒸汽爆炸是对其安全储运构成很大威胁的一种观象。本文设计了一个实验装置用以检测液化石油气容器在突然出现裂口后压力急剧变化的过程。该装置可模拟液化石油气容器发生蒸汽爆炸的现象。实验结果表明,液化石油气的突然泄放过程中确实可能出现压力的急剧反弹,有时甚至超过初始压力,很可能导致剧烈的蒸汽爆炸。     

DME/LPG混合燃料HCCI燃烧模拟

根据碳氢燃料化学反应系统具有层次结构的特性,本文通过分析二甲醚(DME)与液化石油气(LPG)的详细化学反应机理,构建了反映DME／LPG混合燃料均质压燃(HCCI)燃烧的详细化学反应机理．采用该机理应用单区燃烧模型对DME／LPG混合燃料HCCI燃烧的化学反应动力学过程进行了数值计算．计算结果与试验结果对比表明,所构建的DME／LPG混合燃料氧化的详细化学反应机理能够准确预测DME／LPG混合燃料的两阶段放热特性,对低温和高温着火始点的预测很好;但高温反应过程预测欠佳,高温反应机理需要改进．     

近红外光谱法快速测定车用汽油中多种添加剂含量

为解决汽油中添加过量含氧化合物和未列入国家产品标准的添加剂化合物快速检测技术问题,提出了一种近红外光谱结合斜投影算法实现汽油中添加剂含量的快速分析方法。实验选用了四种不同种类的无氧汽油,包括调和汽油、FCC精制汽油、重整汽油和脱硫汽油,配制不同浓度、不同种类的添加剂化合物的系列汽油样品,使用傅里叶变换近红外光谱仪测定其近红外光谱,采用斜投影算法将被测添加化合物光谱信号从汽油光谱信号中分离出来,建立一元回归的标准工作曲线。预测分析中,根据分离的被测化合物光谱和标准工作曲线计算被测样本的添加化合物含量。此方法测定结果与真实含量之间绝对偏差小于0.8,相对偏差小于8%,用于实际汽油样本,此方法与气相色谱标准方法测定结果之间的绝对偏差小于0.85,相对偏差小于6.85%。本方法有效地解决了一般化学计量学多元校正方法建模维护工作量大,模型稳健性差的问题。对开发适合现场油品快速检测和有效加强我国汽油质量监管力度具有重要意义。     

天然气调压站差压液化系统研究

液化天然气(LNG)调峰方式因其调峰能力强,设备占地面积少等优点,是门站进行调压的有效补充。本文采用透平膨胀机替代传统的节流阀,设计了一套天然气差压液化系统,将管道的高压天然气进行降压后输送至城市管网,同时利用天然气膨胀后的冷能获得LNG。文章对比了压缩机不同布置方式对液化率的影响,在设计系统中采用气源入口布置压缩机以提高天然气液化率,文中研究了气源压力、温度及流量对透平膨胀流程天然气液化率的影响,发现液化率会随着气源压力和流量的增大而增大,但会随着温度的升高液化率降低。     

土壤全氮田间Vis/NIR光谱测定方法研究

应用Vis/NIR光谱直接测定原始土壤属性具有重要的研究和应用价值。选取我国中部水稻土和潮土共103个土样,对比分析了两种土壤在田间环境下的湿态(R_w)和干态(R_d)光谱特征。采用相对变换光谱方法对湿态光谱进行了处理,结果表明该方法能够有效降低土壤水分的干扰和消除部分噪声,得到的变换光谱(R_n)与干态光谱在信息量和特征方面具有很高的相似度。以此建立了土壤TN的PLS回归估计模型,检验结果表明,R_n对水稻土和潮土TN的估计模型精度均高于R_w,修正判定系数分别从0.26和0.46提高到0.53和0.62。因此,相对光谱变换方法能够有效提高应用田间土壤光谱估计土壤参数的能力,建立的PLS模型可以用于测定TN含量,研究结果可作为实现田间实时分析土壤属性的工作基础。     

天然气超音速低温液化技术研究

液化是天然气利用的一种重要形式,在天然气消费中占有重要地位,天然气超音速液化技术是一种新型的天然气液化手段。为研究低温条件下天然气超音速凝结过程,特设计用于天然气超音速液化的Laval喷管,采用内部一致经典成核理论及Gyarmathy模型计算成核率及液滴生长率,在入口压力6 MPa、温度273.15 K的工况下,通过Fluent软件数值模拟了天然气超音速液化过程中主要参数在Laval喷管内的分布情况。结果表明:天然气进入Laval喷管后压力、温度不断降低(最低压力0.796 MPa,最低温度191 K),与等熵(无凝结)流动相比,天然气在Laval喷管喉部之后的一段距离饱和度增大到一定值时,由于释放潜热对气流的加热作用,压力开始升高,天然气产生凝结冲波现象,极限成核率为2.60×10~(21)/(kg·s);随着凝结潜热的释放,成核率急剧变为0;凝结核生成后伴随着液滴的继续生长,在Laval喷管出口处天然气凝结的液滴半径为3.90×10~(-7) m,液滴数目为7.42×10~(14)/m~3,液相质量分数达0.232,取得了良好效果。     

热分层对蒸汽爆炸过程影响的实验研究

本文针对液化石油气受热侵袭时出现的热分层及其对蒸汽爆炸的影响进行了模拟实验研究。在不同充装度(85％和45％)下的热响应实验证明,当储罐受到外部热源的侵袭时,在气液相区均存在着热分层。通过两种不同的加热形式,分别得到了分层度ξ>1和ξ=1的液化石油气。在此基础上进行了模拟蒸汽爆炸的泄压实验。通过实验数据的比较发现,由于分层区的存在,减小了液化石油气能量和压力泄放过程中的压力反弹,减小了蒸汽爆炸发生的可能。     

煤制天然气液化流程初步研究

鉴于煤炭清洁利用的必要性以及国内天然气供不应求的格局,煤制天然气(SNG)具有了一定的发展空间。以液化的方式储运煤制天然气是应对我国特殊的天然气市场结构的较好选择。而由于煤制天然气与常规天然气不同的组成,特别是氢气的存在,需要为其设计专门的液化流程。为了给流程的设计提供参考,在HYSYS软件上模拟分析了常规天然气液化流程(氮气膨胀流程和混合制冷剂流程)用于液化煤制天然气的可行性及其特点,发现常规天然气液化流程可以用于液化煤制天然气,只是流程的单位能耗稍有增加。另外,还通过模拟分析了精馏分离氢气对液化流程所产生的影响。     

泰安深燃天然气液化工艺研究

首先简单介绍国内外LNG生产及发展概况,根据目前较成熟的LNG液化工艺突出介绍了泰安深燃LNG项目液化工艺的选择,从工艺、流程及特点方面详细分析了泰安深燃在天然气净化、液化方面的技术,最后对比目前国内LNG工厂液化流程的优缺点,得出泰安深燃天然气液化工艺可行性结论。泰安深燃LNG项目是目前国内第一套投产的全部国产化设备的液化天然气生产装置,在天然气液化工艺方面成功运行的经验介绍,将对未来建设同类LNG生产装置具有一定的借鉴作用。     

多组分复杂体系光谱多元定量分析方法研究

为解决多元分析方法建模成本高及适用性差,严重制约其在光谱分析领域大量应用的难题,提出了一种新的多元定量分析方法。以汽油及其甲基叔丁基醚（MTBE）溶液的红外光谱为研究对象,使用五种汽油及其窄馏分建立背景光谱空间,用斜投影算法分离出混合光谱中纯MTBE光谱分量,建立纯光谱响应值与浓度之间的标准曲线,相关系数为0.995 2,截距仅为0.025,实现了多组分复杂体系中待测物的定量分析。与正交投影方法比较,新方法对五个预测样本的预测结果明显优于正交投影法。对17个实际油样的预测结果显示,新方法比PLS模型具有更好的适用性。新方法无需收集大量样本和建立复杂模型,方法简单,准确,适用性好。     

双光路测量结合净信号处理方法在葡萄糖浓度定量分析中的应用

在近红外无创血糖测量中,由于人体血糖浓度变化引起的光强变化非常小,光谱易受到测量仪器以及被测对象自身生理变化的影响。背景变化的影响在测量过程中是无法消除的,只能通过有效的方法来降低这种变化带来的影响,其中选择光学性质与待测物相似,通过扣除相似参考物的光谱来修正该影响是目前常用的手段之一。为减小背景变化对光谱信号的干扰,准确地提取葡萄糖的特异性信号,提出了一种双光路测量结合净信号(NAS)处理的参考测量方法,采用双光路双检测器系统同步测量参考物和被测样品的光谱,然后基于参考物的光谱构建噪声空间计算样品光谱中的葡萄糖的净信号,并在纯吸收和强散射介质中开展了葡萄糖的建模实验,最后,结合二维相关光谱(2DCOS)分析技术和偏最小二乘回归(PLSR)模型对该方法的有效性进行了评价。二维相关分析的结果表明,与直接扣除参考背景的方式相比,净信号处理能突出葡萄糖的特异信号;而PLSR模型的预测结果表明,双光路的效果要优于单光路扣除背景光谱,糖在水溶液和20%-Intralipid溶液中的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了35.25%和37.95%;而双光路结合净信号处理后,两种溶液的预测精度又分别提高了26.11%和14.84%。这表明,双光路测量和净信号分析相结合的方法能更有效地提取葡萄糖的特征信息,提高模型的预测精度,从而为无创血糖检测的实现提供更多可能。     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性, 比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法, 筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1), 培育60株番茄苗样本(每个处理6株), 使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片, 扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知: CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优, 但是预测性能远低于后者。其中, 基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳, 相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7, 0.118 3和3.291 0。因此, 近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标, 使模型更实用化。但是, 特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感, 更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强, 更适用于样品状态不均匀, 重现性较差的待测对象。因此, 特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合, 才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性,比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法,筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1),培育60株番茄苗样本(每个处理6株),使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片,扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知：CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优,但是预测性能远低于后者。其中,基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳,相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7,0.118 3和3.291 0。因此,近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标,使模型更实用化。但是,特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感,更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强,更适用于样品状态不均匀,重现性较差的待测对象。因此,特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合,才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

KOPLS-DA在掺杂牛奶判别中的应用

运用核隐变量正交投影(kernel orthogonal projection to latent structure, KOPLS)方法,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)和尿素牛奶(1～20 g·L-1)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱。选择4 200～4 800 cm-1为建模区间,采用KOPLS分别建立掺杂三聚氰胺、掺杂尿素、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别。研究结果表明：与偏最小二乘判别(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)和隐变量正交投影判别(orthogonal projections to latent structures discriminant analysis, OPLS-DA)建模方法相比,KOPLS-DA具有更强的掺杂判别能力,对掺杂三聚氰胺、掺杂尿素牛奶和两种掺杂牛奶的判别正确率分别为95%,100%和97.5%。     

芦丁和维生素C的近红外漫反射光谱技术定量分析研究

首次利用近红外漫反射技术和偏最小二乘法定量分析了复方芦丁片的主组分芦丁和维生素Ｃ混合样品的含量,所建立的预测方程对样品的预测值和真实值之间的相关系数为９９．７５％,芦丁和维生素Ｃ定标标准差分别为０．３６３％和１．０７８％。该方法快速、准确、不破坏样品。     

土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。