烷烴類氣體光譜數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、烷烴類混合氣體的定量分析在煤礦安全預(yù)警、石油開采和化工分析等諸多領(lǐng)域有著非常重要的意義。近紅外(NIR)光譜法用于氣體分析時,是通過獲取氣體的紅外吸收光譜來獲取信息,與傳統(tǒng)的氣相色譜法相比,具有靈敏度高、分析速度快、重復(fù)性好等優(yōu)點。但是,七組分烷烴氣體各組分之間存在嚴重的交叉敏感現(xiàn)象,這導(dǎo)致對七組分烷烴混合氣體進行定量分析非常困難。
　　本文將AOTF-NIR光譜儀用于混合氣體分析。首先介紹了采用AOTF-NIR光譜儀進行氣體定量

2、分析的基本原理,包括系統(tǒng)的硬件平臺和軟件平臺,并簡單介紹了光譜數(shù)據(jù)的來源;然后詳細介紹了建立七組分烷烴混合氣體的定量分析模型的具體過程;最后對模型進行了評價。
　　七組分烷烴混合氣體的定量分析模型由4個模塊組成,分別是:異常樣本剔除模塊、預(yù)處理模塊、特征提取模塊和回歸模塊。首先采用相對誤差殘差法剔除了原始樣本中的異常樣本。然后對原始光譜進行了平滑、導(dǎo)數(shù)、歸一化預(yù)處理,凈化了光譜信息。針對七種烷烴氣體的近紅外光譜嚴重交疊的問題,提出

3、了NIR光譜的兩種特征提取方法:主成分分析(PCA)法和核主成分分析(KPCA)法,這兩種方法都能很好地提取光譜的有效數(shù)據(jù)、降低光譜數(shù)據(jù)維數(shù)。最后將PCA與KPCA兩種特征提取方法與支持向量回歸機(SVR)耦合,建立七組分烷烴混合氣體的定量分析的兩種模型:PCA-SVR和KPCA-SVR。
　　文章最后對以上兩個模型在分析準確度、可靠性、消噪能力三個方面進行了對比,最終確定KPCA-SVR為七組分烷烴混合氣體定量分析的最終模型。并