基于近紅外、中紅外和拉曼光譜法甲醇柴油品質(zhì)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展，石油資源日益匱乏，尋求內(nèi)燃機(jī)石油產(chǎn)品替代燃料受到各國(guó)重視。甲醇柴油是一種重要的新型柴油替代燃料，得到了世界各國(guó)研究學(xué)者的廣泛開發(fā)和研究。然而，甲醇柴油品質(zhì)的參差不齊嚴(yán)重影響其在國(guó)內(nèi)的推廣使用，對(duì)甲醇柴油品質(zhì)的檢測(cè)至關(guān)重要。本文用甲醇柴油作為實(shí)驗(yàn)研究的對(duì)象，采用了近紅外、中紅外和拉曼三種光譜技術(shù)，對(duì)甲醇柴油的甲醇含量、粘度指標(biāo)進(jìn)行了定量分析研究。以尋求一種簡(jiǎn)便、快速、環(huán)保的甲醇柴油品質(zhì)檢測(cè)方法及準(zhǔn)確可靠的定量檢測(cè)模

2、型，為我國(guó)甲醇柴油的推廣和品質(zhì)的監(jiān)管提供參考的依據(jù)。主要研究成果如下：
　　1.以甲醇柴油樣品為研究對(duì)象，利用近紅外光譜法對(duì)甲醇柴油的甲醇含量、粘度進(jìn)行定量分析，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果，并對(duì)甲醇含量、粘度指標(biāo)的不同回歸校正方法的效果進(jìn)行了分析比較。結(jié)果證明：多元散射校正的甲醇含量和粘度全交互驗(yàn)證PLS模型預(yù)測(cè)效果均是最適宜的；在建立的甲醇含量指標(biāo)偏最小二乘回歸法（PLS）、

3、支持向量機(jī)（SVM）和最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）三種數(shù)學(xué)模型中，LS-SVM模型的預(yù)測(cè)效果是最佳的；對(duì)粘度而言，建立的主成分回歸（PCR）、PLS與LS-SVM三種模型中，LS-SVM模型的預(yù)測(cè)效果也是最好的。
　　2.利用中紅外光譜法對(duì)甲醇柴油的甲醇含量、粘度進(jìn)行定量分析，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果，并對(duì)甲醇含量、粘度指標(biāo)的PCR、PLS和LS-SVM三種模型的預(yù)測(cè)效

4、果進(jìn)行了分析比較。結(jié)果證明：基線校正的甲醇含量和粘度PLS模型預(yù)測(cè)效果均是最適宜的；經(jīng)過基線校正處理后的光譜數(shù)據(jù)，甲醇含量和粘度的LS-SVM模型均是最佳的。
　　3.利用拉曼光譜法對(duì)甲醇柴油的甲醇含量、粘度進(jìn)行定量分析。首先，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果；然后，選擇用最佳的預(yù)處理方法處理后的光譜數(shù)據(jù)作為輸入，采用連續(xù)投影算法（SPA）對(duì)其進(jìn)行變量的篩選，并建立了PLS、SPA-

5、PLS和SPA-LSSVM三種預(yù)測(cè)模型，比較其預(yù)測(cè)效果。結(jié)果證明：多元散射校正(MSC)的甲醇含量和粘度的PLS模型預(yù)測(cè)效果均是最佳的；甲醇含量和粘度的MSC-SPA-PLS模型均優(yōu)于MSC-PLS模型，說明SPA篩選算法作為變量提取方法的有效性；甲醇含量和粘度的MSC-SPA-LSSVM模型取得較高的精度，預(yù)測(cè)效果最佳。
　　4.綜上所述，近紅外、中紅外和拉曼光譜三種檢測(cè)方法對(duì)甲醇柴油甲醇含量和粘度檢測(cè)是可行的，都取得了很高的檢