基于三维荧光谱降维处理的矿物油识别研究

以汽油、煤油和柴油为研究对象,并将其作为整体研究,不考虑其中具体组分,利用荧光光谱分析技术,提出一种通过将光谱数据矩阵首尾相连,求取其包络线,利用其表观统计量(选用标准偏差、峰度系数和偏度系数)将三维光谱降为二维光谱的方法,该方法对于光谱有一定程度重叠但光谱形状相似性较低的体系有较好的适用性。结合聚类方法,对油种进行识别,识别率达98%,依据朗伯比尔定律,测定三种油类的荧光强度与浓度的拟合曲线,并对其进行定量分析,加标回收率可达95%以上。并与目前常用的平行因子法进行分辨效率的比较,在计算时间上提高了43%。