摘要：甲醇汽油因其辛烷值高、成本低等优势成为新型化石燃料替代物,其甲醇含量的精确检测是决定其品质的重要环节,甲醇汽油组分的精确定量检测与分析对于缓解我国传统石油资源短缺但需求量增多的现状具有重大的现实意义。甲醇汽油中甲醇检测的常规方法如酒醇仪测定法、速测盒测定法等,操作复杂,准确定性低。近红外光谱分析具有测量速度快、灵敏度高、可连续测量等诸多优点,在石油化工领域定性、定量分析中具有巨大应用潜力。为研究甲醇汽油近红外光谱无损定量检测方法,配制了0.5%~30%组分的甲醇汽油标准样品,设计了甲醇汽油近红外光谱数据采集系统并采集60个组分的甲醇汽油近红外光谱数据;利用移动平均平滑法、 S-G卷积平滑法(Savitzky-Golay)和多元散射校正(MSC)对甲醇汽油近红外光谱数据进行预处理分析,研究了BP人工神经网络(ANN)和主成分回归(PCR)模型的决定系数和均方根误差,对两种算法的结果和预测效果进行对比。结果显示:各模型的均方根误差均小于1%, SG平滑-主成分回归预测模型拟合度最好,其决定系数为0.998 98;基于SG卷积平滑算法和神经网络算法建立的模型预测值与真值偏差最小,其均方根误差RMSEP为0.322 84%。研究表明近红外光谱检测分析技术检测甲醇汽油中的甲醇含量应用中SG平滑-神经网络预测模型性能较好,满足应用需求,因而为甲醇汽油组份实际检测应用提供了科学依据,为有效开发与利用甲醇汽油提供了技术支持。

摘要：基于Savitzky-Golay (SG)卷积平滑、正态变量变换(SNV)、一阶导数法、附加散射校正(MSC)和小波去噪(WDS)等信号处理方法，对水中硝酸盐偏最小二乘(PLS)测量模型的影响进行实验研究，采用评估均方差(R MSEE)、预测标准差(R MSEP)、相关系数(R )、预测值与样本浓度值回归关系显著性F检验对预处理效果进行考察。实验结果表明，经SG卷积平滑预处理的PLS模型预测准确性优于其他处理方法。同时编写了该5种光谱预处理方法软件，实现了光谱数据采集与预处理、谱图绘制和光谱保存等功能。

摘要：可溶性固形物(Soluble solids contents, SSC)是单糖、双糖和多糖等可溶性糖的总称,是苹果口感和营养品质的关键评价指标之一。为实现苹果可溶性固形物的快速检测,采用STS和QE两款不同光谱仪采集光谱,开展SSC无损检测试验研究。对比分析卷积平滑(SG)、一阶导数(FD)、多元散射校正(MSC)等各种预处理方法及其组合方法,改善光谱信号的效果,对比STS和QE两款仪器的信噪比,并建立不同波长范围的偏最小二乘回归(PLS)模型,建立最佳预处理方法处理后的PLS模型。其中, SG-MSC组合预处理效果最好, STS和QE光谱仪测得的苹果光谱模型预测相关系数分别为0.951和0.859,预测均方根误差为0.433%和0.732%。结果表明,搭建的试验平台可实现苹果SSC的测量,且使用STS光谱仪采集到的光谱信号优于QE光谱仪,研究可为苹果SSC快速检测仪器的设计提供参考。

摘要：为降低检测成本及为高矿物样品无损检测技术提供保障,结合近红外检测技术原理,从硬件系统设计和软件系统设计两方面阐述了近红外光谱(NIRS)在线检测系统的设计与开发,采用面向对象的编程技术以实现在各种参数设置下的光谱采集、谱图显示、光谱预处理、校正模型的建立及未知样品的预测等功能,建立煤质水分含量的偏最小二乘定量模型,发现校正集和预测集的相关系数的平方分别为0.947和0.888,校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.46和0.55,说明模型的预测能力较强,其应用前景良好。