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为提高利用近红外光谱(NIRS)分析技术进行油页岩含油率的原位检测时的建模精度,需要采用适当的方法进行数据预处理。本研究利用实际和合成油页岩样品,结合光谱和矩阵2类数据预处理方法,研究不同方法及其组合对油页岩光谱数据一致性、样品含油率偏最小二乘法(PLS)的模型精度的影响。结果表明:在11种光谱数据预处理方法中,一阶导数、正则化、中心化以及适当的组合(如平滑、消噪和消基线后分别加中心化)等光谱预处理方法,可提高相同样品光谱数据间的一致性;在11种光谱预处理和3种矩阵处理的组合方法中,3种数据预处理组合方法(中心化、一阶导数2种光谱预处理+中心化矩阵预处理、一阶导数光谱预处理+正则化矩阵预处理)可提高合成样品含油率PLS模型的精度。 相似文献
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为实现油页岩含油率的快速单点测量,研究了基于近红外波长组合的油页岩含油率快速检测方法。以高岭土与机油混合的模拟样品为研究对象,利用便携式近红外光谱分析技术,研究了近红外波长组合选择方法。该方法采用自制的便携式光谱仪获得全光谱反射率数据,结合微分和多元散射校正数据处理及相关系数法进行波长初步筛选,将组合生成算法与留一交互校验多元线性回归(MLR)建模相结合,确定最佳波长组合,并用MLR建模对单点测量获得的最佳波长组合光谱数据进行了实验验证。结果表明:最佳波长组合为1 644,1 720,2 210,2 260nm,30个建模样品的校正集和预测集的决定系数为0.995 4和0.997 7,11个验证样品的验证集的决定系数为0.990 1。该方法为研制基于单点测量的油页岩含油率快速检测光谱仪提供了基础。 相似文献
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