基于近红外、中红外和拉曼光谱法甲醇柴油品质检测研究

发布时间：2017-10-16 03:12

  本文关键词：基于近红外、中红外和拉曼光谱法甲醇柴油品质检测研究

  更多相关文章： 甲醇柴油 近红外 中红外 拉曼

【摘要】：随着汽车工业的快速发展,石油资源日益匮乏,寻求内燃机石油产品替代燃料受到各国重视。甲醇柴油是一种重要的新型柴油替代燃料,得到了世界各国研究学者的广泛开发和研究。然而,甲醇柴油品质的参差不齐严重影响其在国内的推广使用,对甲醇柴油品质的检测至关重要。本文用甲醇柴油作为实验研究的对象,采用了近红外、中红外和拉曼三种光谱技术,对甲醇柴油的甲醇含量、粘度指标进行了定量分析研究。以寻求一种简便、快速、环保的甲醇柴油品质检测方法及准确可靠的定量检测模型,为我国甲醇柴油的推广和品质的监管提供参考的依据。主要研究成果如下:1.以甲醇柴油样品为研究对象,利用近红外光谱法对甲醇柴油的甲醇含量、粘度进行定量分析,采用并比较了平滑、基线校正、多元散射校正、归一化和原始光谱等五种预处理方法的效果,并对甲醇含量、粘度指标的不同回归校正方法的效果进行了分析比较。结果证明:多元散射校正的甲醇含量和粘度全交互验证PLS模型预测效果均是最适宜的;在建立的甲醇含量指标偏最小二乘回归法(PLS)、支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种数学模型中,LS-SVM模型的预测效果是最佳的;对粘度而言,建立的主成分回归(PCR)、PLS与LS-SVM三种模型中,LS-SVM模型的预测效果也是最好的。2.利用中红外光谱法对甲醇柴油的甲醇含量、粘度进行定量分析,采用并比较了平滑、基线校正、多元散射校正、归一化和原始光谱等五种预处理方法的效果,并对甲醇含量、粘度指标的PCR、PLS和LS-SVM三种模型的预测效果进行了分析比较。结果证明:基线校正的甲醇含量和粘度PLS模型预测效果均是最适宜的;经过基线校正处理后的光谱数据,甲醇含量和粘度的LS-SVM模型均是最佳的。3.利用拉曼光谱法对甲醇柴油的甲醇含量、粘度进行定量分析。首先,采用并比较了平滑、基线校正、多元散射校正、归一化和原始光谱等五种预处理方法的效果;然后,选择用最佳的预处理方法处理后的光谱数据作为输入,采用连续投影算法(SPA)对其进行变量的筛选,并建立了PLS、SPA-PLS和SPA-LSSVM三种预测模型,比较其预测效果。结果证明:多元散射校正(MSC)的甲醇含量和粘度的PLS模型预测效果均是最佳的;甲醇含量和粘度的MSC-SPA-PLS模型均优于MSC-PLS模型,说明SPA筛选算法作为变量提取方法的有效性;甲醇含量和粘度的MSC-SPA-LSSVM模型取得较高的精度,预测效果最佳。4.综上所述,近红外、中红外和拉曼光谱三种检测方法对甲醇柴油甲醇含量和粘度检测是可行的,都取得了很高的检测精度,能够达到实际工业检测标准。其中,近红外光谱法检测效果是最好的。本研究中,非线性LS-SVM模型得到较好的预测效果,获得较高的预测精度。
【关键词】：甲醇柴油 近红外 中红外 拉曼
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U473.1
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 主要符号说明9-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 光谱分析技术在柴油品质检测中的应用11-13
• 1.3 本文研究内容和技术路线13-15
• 1.4 本章小节15-16
• 第二章 基本理论与方法概述16-24
• 2.1 近红外、中红外和拉曼光谱基本原理16-17
• 2.1.1 红外光谱分析原理16-17
• 2.1.2 拉曼光谱分析原理17
• 2.2 近红外、中红外和拉曼光谱分析方法17-21
• 2.2.1 光谱分析流程17-18
• 2.2.2 光谱预处理方法18-19
• 2.2.3 拉曼光谱波段筛选19-20
• 2.2.4 光谱检测模型建立方法20
• 2.2.5 模型评价方法20-21
• 2.3 实验相关仪器介绍21-23
• 2.3.1 近红外光谱仪21
• 2.3.2 中红外光谱仪21-22
• 2.3.3 激光共聚焦拉曼光谱仪22
• 2.3.4 粘度测试仪22-23
• 2.4 本章小节23-24
• 第三章 甲醇柴油品质近红外光谱检测研究24-35
• 引言24
• 3.1 实验材料与方法24-26
• 3.1.1 实验材料24-25
• 3.1.2 光谱采集25
• 3.1.3 品质指标测定25-26
• 3.1.4 光谱数据处理方法26
• 3.2 结果与讨论26-33
• 3.2.1 甲醇柴油近红外谱图分析26-27
• 3.2.2 光谱预处理方法选择27-29
• 3.2.3 模型建立29-33
• 3.3 本章小节33-35
• 第四章 甲醇柴油品质中红外光谱检测研究35-41
• 引言35
• 4.1 材料与方法35-37
• 4.1.1 实验材料35
• 4.1.2 光谱采集35-36
• 4.1.3 品质指标测定36-37
• 4.2 光谱预处理方法选择37-38
• 4.3 模型建立38-39
• 4.4 本章小节39-41
• 第五章 甲醇柴油品质拉曼光谱检测研究41-50
• 引言41
• 5.1 实验部分41-42
• 5.1.1 实验仪器与试剂41
• 5.1.2 样品制备41-42
• 5.1.3 拉曼光谱采集42
• 5.1.4 品质指标测定42
• 5.2 结果与讨论42-49
• 5.2.1 光谱预处理方法42-44
• 5.2.2 SPA算法筛选设定44
• 5.2.3 甲醇含量变量筛选与建模44-47
• 5.2.4 粘度变量筛选与建模47-49
• 5.3 本章小节49-50
• 第六章 结论与展望50-52
• 6.1 研究结论50-51
• 6.2 研究展望51-52
• 参考文献52-57
• 个人简历 在读期间发表的学术论文57-58
• 致谢58

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本文编号：1040274