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标题: 汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真 [打印本页]
作者: 武帅    时间: 2020-9-17 09:50
标题: 汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真
汽油辛烷值NIR数据处理与建模仿真 ' k. L: Q6 i; X

- B9 F6 s( q6 a1 M  S  H摘要
; G) g- m( Z, R  F4 s1 [) U6 N' m随着当今计算机与各类程序软件的开发使用 , 化学计量学不断发展 , 人们可以在近红外光谱区内采集大量的数据 , 并使
% Y' N7 T9 ]- P4 Z; }2 u+ A: t用各种有效的统计方法 , 把近红外光谱技术应用于定性与定量 。近红外光谱为分子振动光谱的倍频和组合频谱带 , 主要是对含
/ X0 J# `( _% F3 x/ X$ Q" g氢基团的吸收 , 包含有绝大多数类型有机物的组成 与分子结构的丰富信息 。原理是基于不同的基团或同一基团在不同化学环境 $ M: c5 T1 F. r/ Y/ `% G, c
之中吸收波长的差异 。该技术具有快速 、简便 、样品无需处理 、适合在线分析等特点 。近红外光谱技术主要应用于农产品 、医 : w! o/ u4 X0 M! t, j
学 、制药等行业 , 研究的热点方向是仪器的相关改进和新的化学计量学算法 。对近红外光谱数据进行处理的常用化学计量学方
$ o+ q! {0 s. c法为多元校正方法 , 主要有逐步多元线性回归 、主成分回归 、偏最小二乘法 、拓扑学方法以及人工神经网络法等 。本文介绍了
  m- B% j( \, z& j! b0 o) {近红外光谱分析技术以及在相关领域中的应用 。通过对汽油近红外光谱数据的考察 , 建立汽油辛烷值的定量校正模型 。分别采
8 T8 v$ j5 k$ {, M" `& D- C用偏最小二乘回归与主成分回归建立校正模型并实现分析 。实验结果表明 , 应用仿真工具可以对近红外光谱数据进行有效并可
/ n: j3 p) [+ t) l$ `0 ^4 v* I/ n靠的处理与分析 。' }8 t- L# P) W+ o
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