基于近红外光谱检测的水泥生料成分建模研究
发布时间：2020-12-09 22:06
我国是世界水泥生产大国,水泥产量连续多年居世界首位。水泥行业是典型的流程行业,水泥生产过程中生料质量波动会对后续环节造成一定影响。国内水泥企业多采用人工采样实验室化验的方式得到水泥生料的成分信息,该方式存在严重的时滞问题,无法及时反馈生产线中的生料质量变化;也有少数企业引进了中子活化在线分析仪用于产品成分检测,但是中子活化在线分析仪维护成本高且具有辐射风险,限制了该设备的应用普及。近红外光谱检测技术在近年来发展迅速,具有快速、无损、无污染的检测优点,在多个领域内得到推广。本文以水泥出磨生料近红外光谱及其成分含量为研究对象,基于近红外光谱检测技术和定量分析方法建立水泥生料四种主要氧化物成分含量的近红外光谱定量模型,具体工作如下:首先,在温湿度相对稳定的实验室环境下,完成了水泥生料粉末的近红外光谱采集,分析了光谱采集过程中生料样本密度对于生料样本光谱的影响,给出了水泥生料光谱采集的最适样本密度。然后,运用主成分分析-马氏距离法对样本光谱进行了异常剔除,运用SPXY法划分样本集;分别测试了多种预处理方法处理后四种成光谱模型的预测能力,根据结果最终选择采用S-G一阶导数法处理面向SiO
【文章来源】：济南大学山东省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
同一生料样本不同含水量光谱图
基于水泥生料成分的近红外光谱建模研究12图2.2同一样本不同压样压力光谱图图2.3同一样本不同压样压力局部光谱图（1）不同压样压力对样本光谱吸收峰峰值的影响任取一生料样本，在不同压样压力下测量样本光谱，压力范围从0g到500g以50g为单位递增，共获得光谱11份，统计各光谱主要波峰信息如表2.1。
基于水泥生料成分的近红外光谱建模研究12图2.2同一样本不同压样压力光谱图图2.3同一样本不同压样压力局部光谱图（1）不同压样压力对样本光谱吸收峰峰值的影响任取一生料样本，在不同压样压力下测量样本光谱，压力范围从0g到500g以50g为单位递增，共获得光谱11份，统计各光谱主要波峰信息如表2.1。
【参考文献】：
期刊论文
[1]水泥大国的责任与目标[J]. 韩仲琦. 中国水泥. 2019(12)
[2]SPA-PLS的高含水原油近红外光谱含水率分析[J]. 韩建,李雨昭,曹志民,刘强,牟海维. 光谱学与光谱分析. 2019(11)
[3]便携式近红外光谱仪在鉴定无花果品质中建模效果研究[J]. 王允虎,孙蕾,王成忠,孙锐. 齐鲁工业大学学报. 2019(04)
[4]基于iPLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选[J]. 周孟然,卞凯,胡锋,来文豪,闫鹏程. 光谱学与光谱分析. 2019(07)
[5]中子活化水泥元素在线分析仪综合评价[J]. 鹿晓泉,李楠楠,刘亚民,任静怡. 水泥. 2019(S1)
[6]X射线荧光分析仪在水泥生产质量控制中的全过程应用[J]. 邓洋,韩伟. 水泥. 2019(S1)
[7]南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比（英文）[J]. 白铁成,王涛,陈佑启,MERCATORIS Beno■t. 光谱学与光谱分析. 2019(04)
[8]中子活化水泥元素分析仪在某水泥公司自动配料过程的应用[J]. 张伟,张海涛. 科技风. 2019(03)
[9]产能严重过剩 水泥行业何以盈利[J]. 孟帆,孟宪红. 中国建材. 2018(12)
[10]基于MC-UVE、GA算法及因子分析对葡萄酒酒精度近红外定量模型的优化研究[J]. 王怡淼,朱金林,张慧,赵建新,顾小红,朱华新. 发光学报. 2018(09)
博士论文
[1]光谱化学计量分析方法及其在舌诊的应用[D]. 李哲.天津大学 2016
[2]基于近红外光谱技术的稻谷中霉菌和毒素检测研究[D]. 张强.东北农业大学 2015
[3]近红外光谱建模方法及温度效应研究[D]. 单瑞峰.南开大学 2014
[4]烟叶通用近红外定量模型稳健性研究[D]. 秦玉华.中国海洋大学 2014
[5]矿物近红外光谱信息提取及应用研究[D]. 武子玉.吉林大学 2005
硕士论文
[1]蜂蜜品质的近红外光谱检测方法研究[D]. 刘晨.西安理工大学 2019
[2]面向苹果检测的近红外光谱信息处理技术研究[D]. 张宁.济南大学 2019
[3]基于近红外光谱数据的多模型融合建模方法研究[D]. 李速专.温州大学 2019
[4]水溶葡萄糖近红外光谱测试及特征波长优选算法研究[D]. 葛旭通.燕山大学 2019
[5]预测控制在水泥生料质量控制中的应用[D]. 俞振.济南大学 2017
[6]高稳定水泥生料品质在线激光检测研究[D]. 弓瑶.山西大学 2016
[7]水泥生料配料过程优化控制系统的设计及开发[D]. 刘志勇.辽宁工业大学 2016
[8]基于自动配料的水泥生料质量控制研究[D]. 万新.济南大学 2015
[9]傅立叶变换近红外光谱技术测定传统豆制品品质研究[D]. 李慧.西北农林科技大学 2008
[10]利用2.5MeV中子进行水泥生料多元素分析实验装置的研究[D]. 贺平.东北师范大学 2007
本文编号：2907552
【文章来源】：济南大学山东省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
同一生料样本不同含水量光谱图
基于水泥生料成分的近红外光谱建模研究12图2.2同一样本不同压样压力光谱图图2.3同一样本不同压样压力局部光谱图（1）不同压样压力对样本光谱吸收峰峰值的影响任取一生料样本，在不同压样压力下测量样本光谱，压力范围从0g到500g以50g为单位递增，共获得光谱11份，统计各光谱主要波峰信息如表2.1。
基于水泥生料成分的近红外光谱建模研究12图2.2同一样本不同压样压力光谱图图2.3同一样本不同压样压力局部光谱图（1）不同压样压力对样本光谱吸收峰峰值的影响任取一生料样本，在不同压样压力下测量样本光谱，压力范围从0g到500g以50g为单位递增，共获得光谱11份，统计各光谱主要波峰信息如表2.1。
【参考文献】：
期刊论文
[1]水泥大国的责任与目标[J]. 韩仲琦. 中国水泥. 2019(12)
[2]SPA-PLS的高含水原油近红外光谱含水率分析[J]. 韩建,李雨昭,曹志民,刘强,牟海维. 光谱学与光谱分析. 2019(11)
[3]便携式近红外光谱仪在鉴定无花果品质中建模效果研究[J]. 王允虎,孙蕾,王成忠,孙锐. 齐鲁工业大学学报. 2019(04)
[4]基于iPLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选[J]. 周孟然,卞凯,胡锋,来文豪,闫鹏程. 光谱学与光谱分析. 2019(07)
[5]中子活化水泥元素在线分析仪综合评价[J]. 鹿晓泉,李楠楠,刘亚民,任静怡. 水泥. 2019(S1)
[6]X射线荧光分析仪在水泥生产质量控制中的全过程应用[J]. 邓洋,韩伟. 水泥. 2019(S1)
[7]南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比（英文）[J]. 白铁成,王涛,陈佑启,MERCATORIS Beno■t. 光谱学与光谱分析. 2019(04)
[8]中子活化水泥元素分析仪在某水泥公司自动配料过程的应用[J]. 张伟,张海涛. 科技风. 2019(03)
[9]产能严重过剩 水泥行业何以盈利[J]. 孟帆,孟宪红. 中国建材. 2018(12)
[10]基于MC-UVE、GA算法及因子分析对葡萄酒酒精度近红外定量模型的优化研究[J]. 王怡淼,朱金林,张慧,赵建新,顾小红,朱华新. 发光学报. 2018(09)
博士论文
[1]光谱化学计量分析方法及其在舌诊的应用[D]. 李哲.天津大学 2016
[2]基于近红外光谱技术的稻谷中霉菌和毒素检测研究[D]. 张强.东北农业大学 2015
[3]近红外光谱建模方法及温度效应研究[D]. 单瑞峰.南开大学 2014
[4]烟叶通用近红外定量模型稳健性研究[D]. 秦玉华.中国海洋大学 2014
[5]矿物近红外光谱信息提取及应用研究[D]. 武子玉.吉林大学 2005
硕士论文
[1]蜂蜜品质的近红外光谱检测方法研究[D]. 刘晨.西安理工大学 2019
[2]面向苹果检测的近红外光谱信息处理技术研究[D]. 张宁.济南大学 2019
[3]基于近红外光谱数据的多模型融合建模方法研究[D]. 李速专.温州大学 2019
[4]水溶葡萄糖近红外光谱测试及特征波长优选算法研究[D]. 葛旭通.燕山大学 2019
[5]预测控制在水泥生料质量控制中的应用[D]. 俞振.济南大学 2017
[6]高稳定水泥生料品质在线激光检测研究[D]. 弓瑶.山西大学 2016
[7]水泥生料配料过程优化控制系统的设计及开发[D]. 刘志勇.辽宁工业大学 2016
[8]基于自动配料的水泥生料质量控制研究[D]. 万新.济南大学 2015
[9]傅立叶变换近红外光谱技术测定传统豆制品品质研究[D]. 李慧.西北农林科技大学 2008
[10]利用2.5MeV中子进行水泥生料多元素分析实验装置的研究[D]. 贺平.东北师范大学 2007
本文编号：2907552
本文链接：https://www.wllwen.com/jianzhugongchenglunwen/2907552.html
