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基于便携式近红外光谱仪的柴油硫质量分数检测
被引量：
5
1
作者
郑权
祝诗平
+2 位作者
齐宝华
唐鑫
黄华
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期232-238,共7页
柴油中的硫是机动车排放造成大气污染的主要成分之一,目前各国政府制定了限定柴油硫质量分数的措施,因此研究对柴油中硫质量分数的快速检测方法具有重要意义.应用便携式近红外光谱仪采集不同硫质量分数柴油的光谱,共采集261份柴油的近...
柴油中的硫是机动车排放造成大气污染的主要成分之一,目前各国政府制定了限定柴油硫质量分数的措施,因此研究对柴油中硫质量分数的快速检测方法具有重要意义.应用便携式近红外光谱仪采集不同硫质量分数柴油的光谱,共采集261份柴油的近红外光谱数据,利用Kennard-Stone(K-S)算法以3∶1比例将样本划分为校正集和预测集.对原始光谱在全谱区间采用去中心化、归一化、多元散射校正和15点2次平滑等多种预处理.实验结果表明,去中心化预处理方法对建立柴油硫质量分数的偏最小二乘回归(PLSR)模型效果最优,其决定系数(R2)为0.894和预测均方根误差(RMSEP)为89.17,相对分析误差(RPD)为3.089.比较了蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和竞争性自适应加权抽样(CARS)两种波长选择算法,最终使用CARS算法提取得到35个特征波长点进行高斯过程回归(GPR)建模的结果最佳,其R2为0.967,预测均方根误差为45.378,相对分析误差为5.616.结果表明,利用便携式近红外光谱技术建立柴油硫质量分数定量预测模型,实现对柴油中硫质量分数快速和无损的近红外定量检测具有可行性.
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关键词
近红外光谱
柴油硫质量分数
便携式
波长选择
高斯过程回归
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职称材料
题名
基于便携式近红外光谱仪的柴油硫质量分数检测
被引量：
5
1
作者
郑权
祝诗平
齐宝华
唐鑫
黄华
机构
西南大学工程技术学院
重庆航天楷世科技有限公司
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期232-238,共7页
基金
重庆市自然科学基金项目(CSTC,2008BB1091)。
文摘
柴油中的硫是机动车排放造成大气污染的主要成分之一,目前各国政府制定了限定柴油硫质量分数的措施,因此研究对柴油中硫质量分数的快速检测方法具有重要意义.应用便携式近红外光谱仪采集不同硫质量分数柴油的光谱,共采集261份柴油的近红外光谱数据,利用Kennard-Stone(K-S)算法以3∶1比例将样本划分为校正集和预测集.对原始光谱在全谱区间采用去中心化、归一化、多元散射校正和15点2次平滑等多种预处理.实验结果表明,去中心化预处理方法对建立柴油硫质量分数的偏最小二乘回归(PLSR)模型效果最优,其决定系数(R2)为0.894和预测均方根误差(RMSEP)为89.17,相对分析误差(RPD)为3.089.比较了蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和竞争性自适应加权抽样(CARS)两种波长选择算法,最终使用CARS算法提取得到35个特征波长点进行高斯过程回归(GPR)建模的结果最佳,其R2为0.967,预测均方根误差为45.378,相对分析误差为5.616.结果表明,利用便携式近红外光谱技术建立柴油硫质量分数定量预测模型,实现对柴油中硫质量分数快速和无损的近红外定量检测具有可行性.
关键词
近红外光谱
柴油硫质量分数
便携式
波长选择
高斯过程回归
Keywords
near infrared spectroscopy(NIRS)
sulfur content in diesel fuel
portable
wavelength selection
gaussian process regression
分类号
O433.1 [机械工程—光学工程]
U473.12 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于便携式近红外光谱仪的柴油硫质量分数检测
郑权
祝诗平
齐宝华
唐鑫
黄华
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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