化學(xué)計(jì)量學(xué)與遙感FTIR技術(shù)聯(lián)用對(duì)復(fù)雜多組分體系的定性定量研究.pdf

1、本文利用化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法，結(jié)合遙感傅里葉紅外光譜(Fourier transforminfrared Spectrum，F(xiàn)TIR)技術(shù)，對(duì)大氣環(huán)境中的有毒易揮發(fā)有機(jī)化合物(VolatileOrganic Compounds，VOCs)進(jìn)行了較為深入的定性、定量研究。主要研究?jī)?nèi)容如下： 1．基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的多組分遙感FTIR譜圖解析。針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)和模型“過(guò)擬合”的問(wèn)題，采用偏最小二乘法(PLS)和主成分

2、分析法(PCA)，對(duì)輸入．ANN 的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分提取，利用遺傳算法(GA)進(jìn)行波長(zhǎng)選擇，以簡(jiǎn)化模型、剔除不相關(guān)的變量、加快分析速度。建立了PLS-BP-ANN-PCA-BP-ANN、GA-BP-ANN和BP-ANN四種模型，對(duì)譜帶混疊嚴(yán)重的多組分體系成功地進(jìn)行了同時(shí)定量分析。在苯、甲苯、甲醇、氯仿和丙酮五組分大氣VOCs的定量測(cè)定中，對(duì)四種方法的預(yù)測(cè)誤差比較，PLS-BP-ANN模型顯示了最為穩(wěn)健的能力。 2．模型傳遞

3、方法用于解析遙感FTIR譜圖。將模型傳遞的思想引入到遙感FTIR譜圖的分析中，模型傳遞就是將一臺(tái)儀器所獲得的數(shù)據(jù)建立的校正模型，直接用到另一臺(tái)儀器測(cè)得的數(shù)據(jù)上，旨在簡(jiǎn)化分析過(guò)程并獲得好的預(yù)測(cè)精度，這樣就可消除同一樣品在不同儀器上的測(cè)量誤差。而遙感FTIR的問(wèn)題，本文將其理解為樣品在實(shí)測(cè)中相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)紅外譜圖所出現(xiàn)的偏差。采用普魯克分析(PA)就是去除儀器間的差異，PA的基本思想是去除X(如吸光度)中與Y(如濃度)不相關(guān)的部分。由于其更針對(duì)

4、在不同儀器上的量測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理，消除這些信號(hào)間的差別，同時(shí)具有較好的適應(yīng)性，因此是一種更有意義的模型傳遞方法。本研究利用PA實(shí)現(xiàn)了四組分一丙酮、苯、氯仿和甲醇?xì)怏w混合物的BP-ANN模型在兩臺(tái) FTIR 儀器上的傳遞，預(yù)測(cè)精度高，實(shí)現(xiàn)了EPA數(shù)據(jù)對(duì)遙感數(shù)據(jù)的分析。 3．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究大氣VOCs的分類。針對(duì)BP-ANN 學(xué)習(xí)收斂速度慢、建模過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)層數(shù)及每層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)難以確定和易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，本文提出了適用于模式分

5、類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network，PNN)和學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。在氯仿、甲醇、丙酮、己烷、甲苯和二氯甲烷六組分大氣VOCs的定性測(cè)定中，對(duì)PNN、LVQ和BP-ANN三種方法的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行比較，結(jié)果表明：PNN方法的分類精度最好，達(dá)到93.3％。而且由于PNN的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練速度

6、快、新的訓(xùn)練樣本也很容易加入到以前訓(xùn)練好的分類器中，因此它很適合于大氣環(huán)境的實(shí)時(shí)、在線定性監(jiān)測(cè)，能起到及時(shí)預(yù)警的作用。 4．遙感FTIR譜圖的模式識(shí)別。創(chuàng)造性地將主成分提取與線性判別分析(Linear DiscriminantAnalysis，LDA)相結(jié)合的方法，引入到遙感 FTIR 光譜的分析中，建立了PLS-LDA、PCA-LDA對(duì) VOCs 的模式識(shí)別方法。在對(duì)譜圖相互嚴(yán)重混疊干擾的五組分-己烷、苯、甲苯、丙酮和二氯甲