近红外光谱法测定烷烃分子的拓扑指数

利用近红外光谱法测定了烷烃分子的分子连接指数 ,并探讨了混合烃分子连接指数与单烃分子连接指数之间的关系。结果表明 :单烷烃分子连接指数具有可测性 ,而混合烃分子连接指数与单烃的分子连接指数之间存在线性加和的关系     

近红外光谱法测定烷烃分子的拓扑指数

利用近红外光谱法测定了烷径分子的分子连接指数，并探讨了混合烃分子连接指数与单烃分子连接指数之间的关系。结果表明：单烷烃分子连接指数具有可测性，而混合烃分子连接指数与单烃的分子连接指数之间存在线性加和的关系。     

近红外光谱法测定黄芩提取物中黄芩苷含量

应用近红外光谱技术探讨了黄芩提取物中黄芩苷含量的快速检测新方法.共收集12个不同厂家的100批黄芩提取物样品,利用Nicolet 6700型傅立叶变换近红外光谱仪采集样品近红外漫反射光谱,通过HPLC法测定黄芩苷含量值,结合偏最小二乘法(PLS)建立黄芩苷含量的近红外定量校正模型,并通过筛选合适的光谱预处理方法、建模区间和主成分数获得最优模型.所建最优校正模型的相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)和内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.995、0.440和2.259;经外部验证,模型的预测相关系数(r2)、预测均方差(RMSEP)和平均回收率分别为0.988、0.486和100.190%.结果表明,该方法可用于不同厂家黄芩提取物中黄芩苷含量的直接测定,操作简便,无污染,结果准确可靠,可实现大批量样品的快速分析.     

在线拉曼光谱仪测定粗汽油中芳烃各组分含量的研究

基于在线拉曼光谱仪,采用拉曼光谱和化学计量学法,结合偏最小二乘(PLS)法,通过一定数量的芳烃样品进行实验,建立了快速、准确测定粗汽油产品中芳烃的仿真模型,计算芳烃各组分在粗汽油样品中的体积分数。实验数据表明:拉曼光谱结合PLS模型与传统检测方法相比,具有分析速度快、准确性高、重复性好等特点,可以在一定程度上替代传统的色谱检测,在实际生产中有极为广泛的应用。     

基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

研究石脑油的烃组成预测问题.针对石脑油组分极其复杂和冗余特点,传统的检测方法求解方法复杂、测定时间过长等难题,为了提高准确度,提出一种基于在线拉曼光谱技术结合主成分粒子群算法的预测方法.首先获得石脑油样品的拉曼谱图,利用主成分分析对数据进行降维处理,消除数据间的冗余信息,然后采用粒子群算法对主成分分析后的数据进行预测,得到各个组成成分在石脑油中的质量分数,并将样品预测值与真实值的相关性进行分析.实验结果表明:相对于其他预测方法,该方法准确性高,现场适应性强,测定时间短,是一种高效、实时性好的石脑油组成预测方法.     

基于ZigBee的六氟化硫微水含量在线监测装置的研究

基于ZigBee的SF6气体微水含量在线监测装置由处理器、数据采集和调理装置、ZigBee无线网络通信技术、报警控制装置以及电源电路组成。本装置通过监测SF6气体的湿度、温度、压力等相关数据信息,采用无线信息融合技术降低了测量误差,实现了测量系统自动定标、测量数据的补偿和确定输出报警信号,提高了测量的精度和可信度,延长了使用寿命。     

近红外光谱法测定黄酒中氨基酸态氮和酒精度的研究

黄酒中氨基酸态氮和酒精度的常规测定方法步骤繁琐,时效性差.在研究黄酒的近红外光谱和化学计量学的基础上,采用偏最小二乘法建立模型,并以该模型对未知黄酒样品的氨基酸态氮和酒精度含量进行预测,验证模型可靠性.氨基酸态氮建模结果:决定系数为95.19%,均方差为0.041;酒精度建模结果:决定系数为96.82%,均方差为0.26.氨基酸态氮外部检验的预测均方差为0.063;酒精度外部检验的预测均方差为0.20.结果表明该方法应用于黄酒品质的检测,操作简便、快速、准确.     

傅立叶变换近红外光谱法快速检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量

采用傅立叶变换近红外光谱法检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量。以常规化学分析测定值作建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归法建立鲜猪肉各组分含量的定量分析模型,并以肉样平行扫描光谱验证分析模型预测的准确性和重现性。结果,肉样肌内脂肪、蛋白质和水分模型预测值和化学分析测定值的配对t检验差异均不显著(P>0.05),预测均方差(RMSEP)分别为0.110、0.238和0.193;模型重复预测的相对标准偏差(RSD)分别为0.667%、0.192%和0.007%。结果表明,该方法结果准确可靠,适用于鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分的快速定量检测。     

近红外光谱定量模型的优选及在线应用

针对近红外光谱在线监测软件算法模型扩展功能受限和对外服务能力受限的问题,论文设计出一种预测精准且开放服务能力强的近红外在线葡萄糖浓度监测系统。首先,对原始的光谱数据进行预处理,对比多种奇异样本剔除算法以及区间选择算法,从而优选出最佳区间并建立葡萄糖浓度的定量分析模型。然后,将优选模型嵌入到基于java和websocket的后台检测接口中,解决模型嵌入问题,采用微信小程序作为前端展示平台可以很好地解决平台不适应问题。经过测试分析,所嵌入的优选模型具有更好的预测精度,所设计系统可以跨平台多终端远程访问,实时监测效果良好。     

17集总动力学模型和线性PLS模型在连续重整装置芳烃收率在线预测上的应用

本论文将17集总反应动力学模型和线性回归模型用于在线预测工业级连续重整装置的芳烃收率。首先对17集总模型进行了简化处理从而提高模型计算速度,然后使用偏最小二乘法(PLS)对线性回归模型的参数进行估计,从而提高模型求解精度和稳定性。离线验证结果证明两个模型都是非常适合的。在此基础上,提出了有效的在线预测和在线校正策略,两个模型的在线预测精度分别是0.52wt%(重量百分数)和0.39wt%,与离线模拟精度几乎相当。两个模型可以同时用于在线预测,发挥各自的优势。     

近红外反射光谱分析在抗生素片剂质量控制中的应用

本文讨论了近红外反射光谱分析在头孢片剂固体样品物理化学性质测定方面的应用，分析结果显示该方法可以很好的确认生产过程中的原料及其制品的质量，同时还可以得到满意的水分含量测定结果。     

SRTI型工业裂解炉裂解石脑油的全周期生产数学模拟

根据Kumar提出的结焦动力学模型,提出了芳香烃结焦母体浓度的计算方法。在综合裂解反应动力学、辐射传热和结焦动力学模型的基础上,完成了SRT－IV型工业裂解炉裂解石脑油的全周期工艺模拟计算,模拟结果与实际较为符合。从而为SRT－IV型炉的优化和先进控制打下了良好的基础。     

石脑油在SRT-IV型工业炉清洁辐射管中裂解的数学模拟

为了更准确模拟石脑油工业裂解实际生产情况 ,提出基于实际装置的炉膛烟气温度分布的二次函数形式和反应管路的局部压降计算思想。根据Kumar提出的分子反应动力学模型 ,关联质量、热量和动量衡算关系式 ,建立了SRT IV型工业裂解炉辐射段的清洁管工艺裂解数学模型。模拟计算结果表明 ,裂解炉管出口各项指标与工厂现场标定数据吻合较好     

微机在快速检测致癌性多环芳烃中的应用

采用微型计算机和同步光谱联用技术,可以不经过预分离而直接测定环境样品中的致癌性多环芳烃.该方法简便、快速、灵敏,最低检测限可达5x10~(-10)g,线性范围至少三个数量级,测定结果和常规的高效液相色谱法的结果相比两者不超过20%,但测定一个样品的时间由原来一小时缩短为几分钟,而且易于实现仪器化.     

在线近红外光谱分析技术及应用

过程分析技术在优化生产控制、稳定产品质量、降低劳动成本、提高经济效益等方面起到越来越重要的作用,其中在线近红外光谱分析技术是目前发展最快和最具有前景的过程分析技术之一。介绍了在线近红外光谱分析系统的组成和特点,以及在石化、化工和制药领域的实际应用情况。应用实例表明,将在线近红外光谱分析技术用于生产过程可为厂家带来可观的经济效益。     

红外和近红外光谱法在中药定性分析中的应用

目的:为中药的光谱研究提供参考.方法:综述了近年来红外和近红外光谱法在中药定性分析领域的应用,并对2种光谱技术的特点进行了比较a结果与结论:红外和近红外光谱法具有全面、快速、客观、无损等优点,为中药质量控制提供了新的思路.     

近红外和高光谱技术用于小麦籽粒蛋白含量预测探索

以57份小麦籽粒为样本,分别采用Vertex 70傅立叶近红外光谱仪(单籽粒测样附件)和近红外增强型高光谱成像系统采集光谱,建立预测小麦籽粒蛋白含量的模型。基于近红外的小麦单籽粒模型相关系数为0.52,交叉校验均方根误差为0.807;而基于高光谱建立的模型相关系数为0.81,交叉校验均方根误差为0.7035。结果表明:在样本量少且为籽粒形态时,可优先考虑高光谱技术替代传统的近红外单籽粒采样模式来检测样本内部品质,但其实用性还有待进一步验证。若深入结合图像信息,高光谱技术在农产品内外品质检测方面有更广阔的应用。     

近红外分析技术在汽油调合中的应用

近红外光谱分析是一种用于各种碳氢有机物组成和性质指标分析的重要检测技术.从近红外分析基本原理出发,分别介绍了近红外光谱的获取、传输、预处理、检测和分析技术的各种应用技术,探讨了定性和定量分析所涉及的各种分析、建模的步骤和方法,主要针对近红外光谱分析技术在汽油调合中的应用方法作了较为具体的说明.该技术已在炼化企业得到成功应用,并获得了明显的经济效益和社会效益.     

基于变量纯度的波长选择方法在近红外光谱分析中的应用

提出了一种基于光谱纯度值的变量选择方法。对光谱中各变量计算其纯度值后,按降序将相应变量排列,采用PLS交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对3组分混合物体系及烟草样品的近红外光谱进行变量选择,并与全谱变量建模的结果进行了比较。结果表明本实验给出的波长变量优选方法是一种比较有效和实用的变量筛选方法,通过变量筛选,可极大地减少光谱信息重叠,从而提高定量校正模型的预测精度和建模效率。     

基于ARM9的近红外山茶油无损检测仪研究

基于ARM9微处理器对山茶油无损检测仪的硬件和软件进行了研制,仪器硬件由近红外光谱采集模块和基于ARM9的嵌入式控制系统组成,近红外光谱采集模块包括仪器光路、AD620信号放大和AD7705 A/D转换电路。仪器光路由近红外LED光源、窄带滤光片、菲尼尔透镜和光电检测器组成。嵌入式控制系统以高性价比、低功耗的S3C2440A为核心,包括Nand Flash,SDRAM,USB,UART,LCD显示屏和触摸屏等外围设备。同时在嵌入式Linux系统下完成了AD7705驱动程序和基于QT的系统软件设计,实现了对山茶油的检测。对山茶油体积分数进行了建模和预测,结果表明:预测体积分数值与实际体积分数值基本一致。