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基于拉曼光谱的天然气主要组分定量分析
高颖 , 戴连奎 , 朱华东 , 陈昀亮 , 周理
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.181401
经脱硫脱水处理后的天然气组分包括甲烷、乙烷、丙烷、二氧化碳、氮气、氢气、一氧化碳以及C4以上(记为C4+)的未知烷烃成分等物质,其中前7种组分为天然气中的主要组分,占天然气含量的90%以上。在运用已有的拉曼光谱分析方法对天然气成分进行分析时,少量的C4+未知烷烃组分会对结果造成较大的影响。本研究提出了一种新的拉曼分析方法,由拉曼光谱自动分解算法和定量分析模型组成。首先,基于拉曼光谱的线型叠加性,利用非线性最小二乘法将天然气拉曼光谱分解为7种纯物质组分的拉曼光谱分量和若干个洛伦兹谱峰之和的形式,其中C4+未知烷烃成分的含量是用各种烷烃分子共有的C-H变形振动峰反映。然后,利用训练样本来建立其它物质相对于甲烷的特征峰面积和对应的浓度之间的模型。相比于已有的拉曼分析方法,本算法克服了含有C4+未知烷烃成分的天然气组分的检测难题,且具有较好的稳定性和准确性。实验结果表明,此方法对甲烷、乙烷、丙烷、二氧化碳、氮气、氢气和一氧化碳的最大绝对测量误差分别为0.57%、0.37%、0.21%、0.07%、0.18%、0.04%和0.13%;与气相色谱检测结果的相关系数也分别达到了0.997、0.986、0.991、0.998、0.993、1.000、0.995和0.982。
关键词: 天然气, 拉曼光谱, 洛伦兹谱峰, 非线性最小二乘法, 光谱分解
结合多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的拉曼光谱分解算法
刘薇 , 戴连奎
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.171505
拉曼光谱解析法通常需要已知纯物质的光谱。本研究提出了一种结合多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的拉曼光谱分解法。此方法基于拉曼光谱的线性叠加模型,在不需要已知混合物中纯物质组分的前提下,首先对混合物光谱矩阵进行主成分分解;使用渐进因子法分析混合物光谱矩阵测量点方向上各特征值的出现及消失顺序,从而得到纯物质组分个数及纯物质谱峰范围,实现对纯物质光谱矩阵的初步估计;使用基于洛伦兹谱形约束的交替迭代最小二乘算法进一步优化纯物质谱形。在优化过程中,首先对纯物质光谱进行洛伦兹函数拟合,并基于拟合得到的纯物质光谱进行交替迭代最小二乘回归,得到更新后的纯物质光谱矩阵与系数矩阵。重复上述过程,直到对混合物光谱的拟合误差小于设定的阈值。将本方法应用于吸附塔循环液的混合物拉曼光谱分解,得到了其中所包含的相关纯物质谱图,通过对主要成分对二甲苯进行多次小样本的定量分析实验,证明了本方法的有效性。
关键词: 多元曲线分辨, 拉曼光谱, 洛伦兹函数, 渐进因子分析, 交替迭代最小二乘法
拉曼光谱结合后向间隔偏最小二乘法用于调和汽油辛烷值定量分析
王拓 , 戴连奎 , 马万武
doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.170278
采用后向间隔偏最小二乘(Backward interval partial least squares,BiPLS)提取汽油拉曼光谱特征谱段,并用于研究法辛烷值(Research octane number,RON)的定量分析。实验中首先使用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分训练集、交叉验证集和测试集,并采用稳健回归方法剔除异常的样本数据,再结合BiPLS方法筛选特征谱段,利用特征谱段建立偏最小二乘模型。与全谱段偏最小二乘模型的预测性能对比结果表明,后向间隔偏最小二乘方法可使输入模型的特征数据维数降低50.00%,交叉验证均方根误差(Root mean square error of cross validation,RMSECV)降低18.92%,预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)降低13.86%。后向间隔偏最小二乘方法可有效提取汽油拉曼光谱的特征谱段,降低模型复杂度,同时提高模型预测精度,在调和汽油研究法辛烷值定量分析方面有较好的应用前景。
关键词: 调和汽油, 拉曼光谱, 辛烷值, 后向间隔偏最小二乘