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在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外(NIR)光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400~1 700和1 900~2 200 nm光谱区域,100%棉和100%聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘(PLS)法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数RC=0.998、预测相关系数RP=0.997、预测标准差SEP=1.121,模型预测正确率可达97%。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3%以内时,二者的一致性在90%以上,当误差在±5%以内,二者的一致性在95%以上,分析时间小于10 s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。 相似文献
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在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外(NIR)光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400~1 700和1 900~2 200nm光谱区域,100%棉和100%聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘(PLS)法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数RC=0.998、预测相关系数RP=0.997、预测标准差SEP=1.121,模型预测正确率可达97%。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3%以内时,二者的一致性在90%以上,当误差在±5%以内,二者的一致性在95%以上,分析时间小于10s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。 相似文献
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利用近红外光谱技术对354个废旧涤/棉混纺织物进行研究,通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和定性鉴别系数建立了不同光谱特征的涤/棉混纺织物近红外定性分析模型。染色涤/棉混纺织物NIR光谱主要有两大类,一类具有正常涤/棉光谱特征,另一类光谱由于样本中染料、颜料和消光剂等化学助剂的影响,使光谱谱线成斜线,失去其光谱特征。如以全部样本建模,模型识别率较低。故将样本分为两类:斜线光谱样本和正常光谱样本,分别建立NIR定性分析模型。NIR定性分析模型建立后,根据验证结果分别对建模的谱区、预处理方法和主因子数进行优化,以提高模型的稳健性和可靠性。结果表明,样本分别建模后,模型的识别率大大提高,用验证集样本进行内部验证,正常光谱和斜线光谱所建模型的识别率均达99%,其校正集相关系数RC均为0.991,验证集相关系数RP分别为0.983和0.984、校正标准差SEC分别为0.887和0.453、预测标准差SEP分别为1.131和0.573。用150个界外样本分别对正常光谱样本模型和斜线光谱样本模型进行外部预测检验,模型识别率分别达91.33%和88.00%,表明所建NIR定性分析模型能够较好地在回收现场进行涤/棉混纺织物的鉴别。 相似文献
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微课应用到初中数学教学中是一种愿景,应当根据学生数学学习需求设计微课应用模式,结合学生学习情况思考微课应用效果,不断创新微课应用方式,确保学生在微课辅助下能够全面增强数学综合素质. 相似文献
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我国每年产生废旧纺织品超过2 600多万吨,且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势,而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确,而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下,利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1 060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图,利用卷积神经网络方法,依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练,建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型,其二维模型较优,该模型是将901~2 500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像,再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值,取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮,每次取32个样... 相似文献
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改进了Baskakov-Kantorovich算子在复空间的定义,研究了该算子的性质及对复空间解析函数的逼近,得到了Baskakov-Kantorovich型算子在紧圆盘上的逼近速度刻画. 相似文献
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在24 ℃和0.1~900 MPa压力下测量了含50%水的乙醇溶液和纯乙醇的激光拉曼光谱。研究结果表明,纯乙醇和50%乙醇溶液中的C—H基团振动波数均随压力的增大而增大,它们的各振动峰与压力的关系分别为: 纯乙醇: ν1=2 881.890+0.001 27 P+6.213×10-6 P2;ν2=2 928.707+0.004 38 P+4.772×10-6 P2;ν3=2 973.457+0.008 89 P+3.245×10-6 P2;50%乙醇溶液: ν1 =2 885.616+0.010 8 P-2.699×10-6 P2;ν2 =2 932.734+0.013 7 P-3.346×10-6 P2;ν3 =2 978.115+0.016 5 P-4.914×10-6 P2。另外,还观察到在低于550 MPa压力范围,50%乙醇溶液中的氢键强度随压力的增大而明显增加,550 MPa以上压力时不再随压力而发生变化。 相似文献
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