基于便携式拉曼光谱的汽油快速识别模型

为实现汽油牌号和研究法辛烷值（RON）的快速现场检测,基于便携式拉曼光谱仪采集的113个汽油样品的光谱信号,采用主成分分析法和偏最小二乘法判别分析法（PLS-DA）分别建立了汽油牌号模型,采用偏最小二乘法建立了汽油RON快速预测模型。结果表明：在基线校正后的光谱数据基础上,经主成分分析并经求导处理后建模,样品分类正确率可达92.92%,而PLS-DA建模的正判率均在95%以上,对于92号、95号汽油的区分效果良好;基于偏最小二乘法的汽油RON快速预测模型的预测集相关系数为0.8927,预测均方根误差为0.6096,预测值与实际值具有较好的相关性。     

聚乙烯本体温度的拉曼光谱检测

基于聚乙烯本体温度与其凝聚态结构具有一一对应关系,通过对拉曼光谱进行偏最小二乘法(PLS)分析,建立了聚乙烯本体温度的PLS回归预测模型。聚乙烯本体温度的模型预测值与真实值的相关系数、平均相对误差和预测均方根误差分别为0.999,1.01%,1.32,完全能满足实际工业生产对聚乙烯本体温度控制的要求。对1 350～1 530 cm-1内的拉曼光谱进行PLS分析发现,第一项PLS成分的载荷分布能反映聚乙烯本体温度与聚乙烯凝聚态结构间的关系,即与无定形相含量成正相关,而与结晶相含量成负相关。研究结果表明,利用拉曼光谱可实现聚乙烯本体温度的快速检测。     

有机包裹体的拉曼光谱测定

作者采用激光拉曼光谱微观分析技术,对矿物中的有机包裹体内的分子成分进行测定。该文对测定过程的样品要求、包裹体寻找、测试条件的选择、拉曼信号的判断、谱图处理以及影响因素和背景扣除等作了详细介绍。拉曼光谱分析技术具有微观、原位、多相态、高分辨、稳定性好等特点,是测定有机包裹体成分的快速有效的方法,可为含油气盆地分析、油气成藏、资源评价和勘探提供可靠依据。     

基于支持向量机的天然气组成多维光谱定量分析方法

针对天然气中甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的特征吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机(SVM)用于天然气组成多维光谱分析中,提出了一种新的基于多维光谱的天然气组成定量分析方法。利用SVM核函数变换,将天然气的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归函数,得出天然气组成。实验结果表明,该方法的检验组成最大偏差为2.28%,与传统的方法相比,具有分析速度快、可实时在线分析、不限制光谱数据维数等优点,具有重要的理论和应用价值。     

激光拉曼光谱气体分析的研究

通过改进及优化激光拉曼光谱仪的相关性能,得到了较稳定的激光拉曼光谱基线;考察了环境温度、积分时间和测试压力等因素对激光拉曼光谱响应信号的影响,并对实验条件进行了优化;采用激光拉曼光谱仪对乙烯装置裂解气中的6种基础气体H2,CH4,C2H4,C2H6,C3H6,C3H8的含量进行了测定。实验结果表明,优化的实验条件为环境温度23.5℃、积分时间25 s、测试压力0.5 MPa;在优化的实验条件下,激光拉曼光谱法的分析结果与气相色谱法的分析结果大致相当,且两种方法的重复性实验的相对标准偏差均小于2%,表明激光拉曼光谱法具有较好的重复性。相对于气相色谱法,激光拉曼光谱气体分析法有利于加快分析数据的反馈速度,并降低分析成本。     

激光拉曼光谱技术及其在石化领域的应用

简单介绍了拉曼光谱的产生及其基本原理,介绍了几种激光拉曼光谱新技术,重点综述了激光拉曼光谱技术在国内外石化领域的应用情况,包括分析聚合物种类、测定聚合物密度等物性指标,分析油品辛烷值和十六烷值,测定气体中甲烷等烃类以及表征催化剂形态等,并在此基础上提出了今后激光拉曼光谱技术的发展方向。     

基于支持向量机的红外光谱天然气分析系统

针对天然气组分浓度分析过程中海量训练样本无法实现、天然气组分气体的主次特征吸收谱线重叠严重、气相色谱分析法分析速度慢、无法进行实时在线分析等问题，将支持向量机（SVM）这一新的信息处理方法与红外光谱分析法结合，应用于天然气组分浓度分析中，利用SVM处理小样本的能力解决海量样本问题；通过建立反映天然气光谱数据样本与天然气组分浓度关系的SVM校正模型，解决天然气组分气体主、次特征吸收谱线重叠严重的问题；利用红外光谱分析速度快的优点，缩短分析时间。设计研制了基于SVM和红外光谱的天然气分析系统。该系统使用傅立叶红外光谱仪获取天然气红外光谱数据样本，对红外光谱数据样本进行数据预处理后，通过SVM校正模型进行计算分析，得出天然气组分浓度。实验结果表明，该方法的最大偏差为3.95%，与气相色谱分析法相比，具有分析速度快、可实时在线分析等优点。     

Ni修饰氧化钛相变的紫外拉曼光谱研究

The Ni-modified TiO2 was synthesized using two methods including co-precipitation(Ni doped TiO2, Ni-TiO2) and wet impregnation(Ni loaded TiO2, Ni/TiO2). The surface and bulk crystalline phases of Ni-modified TiO2 were investigated by using X-ray diffractometry(XRD), UV Raman spectroscopy, TEM, and SEM. It is observed that Ni doping can promote the phase transition and grain size growth of TiO2. Moreover, the propagation of the rutile phase from the bulk into the surface region of TiO2 is increased when the Ni doping amount reaches up to 3%. However, in Ni/TiO2, it is found out that the surface and bulk phase transformation of TiO2 can be inhibited after impregnation of 1% of Ni on the TiO2. Compared with the co-precipitation method, Ni species may be more enriched in the surface of the Ni/TiO2 sample upon adoption of the impregnation method, and the direct contact of anatase particles of TiO2 is avoided. As a consequence, the phase transition in the surface and bulk region of TiO2 can be effectively inhibited by Ni loading. Additionally, the activity of the photocatalytic degradation of RhB on the 3Ni-TiO2-600 ℃ sample is higher than that on the 3 Ni/TiO2-600 ℃ sample. The phase junction formed between anatase and rutile in the surface region of 3Ni-TiO2-600 ℃ may the main reason for its high photocatalytic activity.     

显微激光拉曼光谱仪的地质应用

显微激光拉曼光谱仪作为一种新型的微区分析仪器,其高精度、方便、快捷、无损的特点,为地学研究中新技术、新方法的应用提供了最先进的手段。通过研究不同物质拉曼光谱的变化特征,可以帮助确定流体包裹体中流体的成分和盐度,同时利用激光诱导荧光还可以获得显微组分的荧光变化特性。因此,激光拉曼光谱分析可以为流体性质、沉积环境及成藏期次研究提供重要依据。     

拉曼和红外光谱快速评价原油性质的可行性比较

分子光谱技术如中红外和近红外光谱已应用于原油性质的快速分析,而拉曼光谱在这方面的应用鲜有报道。为探讨拉曼光谱进行原油性质快速分析的可行性,采用拉曼、中红外、近红外3种分子光谱方法结合化学计量学来预测原油的密度、残炭和蜡含量,对3种方法采集原油光谱的重复性和预测原油性质的准确性进行了比较。结果表明,拉曼光谱采集原油信号的重复性差,分析原油性质的准确性较低,在进行原油性质快速分析方面存在较大的局限性。     

基于主成分分析的距离判别分析方法在岩性识别中的应用

针对复杂储层岩性识别难度较大的情况,本文引入基于主成分分析的距离判别分析方法,将测井资料来划分岩性,看作是一种类别判别问题,通过计算样本到各个类的距离大小来判别样品类别的归属;建立了测井解释的岩性识别模型,并利用该模型对测试样本进行预测,预测结果与实际结果相比较具有较好的一致性,实验表明,基于主成分分析的距离判别分析方法在岩性识别问题中有着一定的应用前景。     

基于金刚烷指纹参数的主成分分析法识别柴油类型

基于气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)建立了柴油中金刚烷类烃指纹化合物的定性、定量分析方法,对催化裂化柴油、加氢裂化柴油、直馏柴油中金刚烷类烃指纹化合物的含量进行了分析。分析结果显示,金刚烷类烃指纹化合物在3种柴油中的含量和分布特点都有所不同,同一类型柴油中部分金刚烷类烃指纹化合物的分布具有相似性。根据金刚烷类烃指纹化合物在不同类型柴油中的分布特点总结出指纹参数,并结合主成分分析对3类柴油进行了类型识别,在主成分分析得到的样品分布图中,相同工艺来源的样品相互聚集,不同工艺来源的柴油间相互离散,可实现对3种不同类型柴油的识别和区分。     

主成分分析法在超声波乳化柴油制备中的应用

 首次采用主要成分分析(PCA)法, 分析了在用超声波设备制备乳化柴油过程中的乳化剂HLB值、掺水率、乳化剂用量、乳化温度、超声波声强、超声波作用时间等6个因素对乳化柴油稳定性的影响. 结果表明, 乳化剂的HLB值、乳化温度和超声波作用时间是影响乳化柴油稳定性的主要因素. 经实验验证表明, 主成分操作参数控制方程具有一定的可靠性. 因此, 通过优化模型, 可以在较少实验次数下得到稳定性较好的乳化柴油(分层时间大于40h), 可为超声乳化实验提供理论依据.     

基于随机波浪谱对深水区自升式平台动力响应分析

用MSC/PATRAN建立一工作水深为122 m的JU2 000E型自升式平台三维模型。通过对模型进行模态分析,得到平台模态质量和模态刚度矩阵,然后采用波浪谱分析方法,研究平台在随机波浪力作用下的动力响应,以图为平台正常作业和维护提供参考。     

基于GA-SVR的CO_2驱原油最小混相压力预测模型

为了得到更精确的CO_2驱原油最小混相压力,考虑挥发组分(N_2+CO_2+CH_4+H_2S)含量、中间烃组分(C_(2-6))含量、重质组分(C_7~+)含量、重质组分的相对分子质量、重质组分密度以及温度的影响,建立了基于遗传算法参数寻优的支持向量回归机模型。模型优点在于使数据结构风险最小化,是基于数据精度高和回归函数复杂性适宜的条件下进行全局参数寻优得到最优模型,根据测试样本数据可以给出预测结果,得到更为准确的最小混相压力数值。该模型计算结果平均相对误差为3.44%,与文献中的实验结果、细管实验结果对比,具有较好的准确性。