首页 杂志概况 投稿须知 在线投稿 在线阅读 征订启事 广告服务 行业资讯 企业动态 资料中心  专访报道 会展信息 ENGLISH

引用本文:   温国基, 戴连奎, 刘薇. 基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析. 分析化学, 2021, 49(1): 85-94. doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201500 [复制]

Citation:   WEN Guo-Ji , DAI Lian-Kui , LIU Wei . Raman Spectroscopic Quantitative Analysis Based on Genetic Algorithm and Linear Superposition Principle. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2021, 49(1): 85-94. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201500 [复制]

基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析

通讯作者:  戴连奎, lkdai@zju.edu.cn

收稿日期: 2020-08-16

基金项目: 国家自然科学基金项目(No.U1609213)资助。

Raman Spectroscopic Quantitative Analysis Based on Genetic Algorithm and Linear Superposition Principle

Corresponding author:  DAI Lian-Kui , lkdai@zju.edu.cn

Received Date:  2020-08-16

Fund Project:  Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.U1609213).

提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)与线性叠加模型的拉曼光谱定量分析算法。仅需已知一种主要物质的拉曼光谱,即可基于一批包括该物质的混合物样本,结合相关分析获得各组分的特征峰位;再利用遗传算法拟合优化混合物对应的纯物质光谱矩阵;最后利用拟合得到的光谱矩阵,建立混合物中各种物质的拉曼光谱定量分析模型。本方法只在模型训练过程优化模型参数时计算量较大,而在实际预测时只需进行简单的矩阵运算即可,实时计算量很小,适用于连续在线应用。本方法可应用于液相或气相混合物的定量分析。以天然气为例,仅知主要组分甲烷的拉曼光谱时,基于一组已知其组成与拉曼光谱的天然气训练样本,建立了天然气中主要组分(CH4、C2H6、C3H8、CO2、N2、H2、CO)拉曼光谱定量分析模型;对于测试样本集,对应的预测均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.488%、0.103%、0.358%、0.079%、0.087%、0.126%和0.022%,复相关系数(Multi-correlation coefficient,R2)分别为0.995、0.991、0.990、0.991、0.998、0.999和0.999。尽管此结果不及所有纯物质光谱均已知情况下得到的结果,但为大多数纯物质光谱未知的情况提供了一种解决方案。

关键词:   遗传算法, 拉曼光谱, 定量分析, 天然气, 线性叠加
Key words:   Genetic algorithm, Raman spectroscopy, Quantitative analysis, Natural gas, Linear additive
[1]

ESTEKI M, SHAHSAVARI Z, SIMAL-GANADARA J. Food Res. Int., 2019, 122:303-317.

[2]

JOHANNES K. Energies, 2015, 8(4):3165-3197.

[3]

KIEFER J, SEEGER T, STEUER S, SCHORSCH S, WEIKL M C, LEIPERTZ A. Meas. Sci. Technol., 2008, 19(8):1-9.

[4]

MARTEAU P, ZANIERSZYDLOWSKI N, AOUFI A, HOTIER G, CANSELL F. Vib. Spectrosc., 1995, 9(1):101-109.

[5]

SHARMA R, POONACHA S, BEKAL A, VARTAK S, WELING A, TILAK V, MITRA C. Opt. Eng., 2016, 55(10):104103.

[6]

NUMATA Y, SHINOHARA Y, TANAKA H. Spectrosc. Lett., 2019, 52(5):306-311.

[7]

CHEN Y L, DAI L K. Anal. Sci., 2019, 35(5):511-515.

[8]

AIDILA J A, SOARES F L F, FARIAS M A D, CARNEIRO R L. Anal. Lett., 2017, 50(7):1126-1138.

[9]

BONOLDI L, FRIGERIO F, DI PAOLO L, SAVOIN A, BARBIERI D, GRIGO D. Energy Fuels, 2018, 32(9):8955-8965.

[10]

KARUNATHILAKA S R, YAKES B J, FARRIS S, MICHAEL T J, HE K Q, CHUNG J K, SHAH R, MOSSOBA M M. Food Anal. Methods, 2018, 11(4):969-979.

[11]

HE S X, FANG S X, LIU X H, ZHANG W, XIE W Y, ZHANG H, WEI D P, FU W L, PEI D S. Chemom. Intell. Lab. Syst., 2016, 15:1-9.

[12]

LI Z, GUAN A H, GE H Y, LIAN F Y. Microchem. J., 2017, 132:185-189.

[13]

KOSEK F, CULKA A, ROUSAKI A, VANDENABEELE P, JEHLICKA J. Spectrochim. Acta A, 2020, 243:118818.

[14]

KUYLIEV B T, JUMABOEV A J, KHUSHVAKTOV K A, MEYLIEV L O, ABOSONOV A A, HUDOYBERDIEV B G. Ukrainian J. Phy., 2019, 64(1):72-78

计量
  • PDF下载量(11)
  • 文章访问量(79)
  • HTML全文浏览量(3)

目录

基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析

温国基, 戴连奎, 刘薇

Figures and Tables