基于近紅外、中紅外和拉曼光譜法甲醇柴油品質(zhì)檢測研究.pdf

1、隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展，石油資源日益匱乏，尋求內(nèi)燃機石油產(chǎn)品替代燃料受到各國重視。甲醇柴油是一種重要的新型柴油替代燃料，得到了世界各國研究學(xué)者的廣泛開發(fā)和研究。然而，甲醇柴油品質(zhì)的參差不齊嚴重影響其在國內(nèi)的推廣使用，對甲醇柴油品質(zhì)的檢測至關(guān)重要。本文用甲醇柴油作為實驗研究的對象，采用了近紅外、中紅外和拉曼三種光譜技術(shù)，對甲醇柴油的甲醇含量、粘度指標進行了定量分析研究。以尋求一種簡便、快速、環(huán)保的甲醇柴油品質(zhì)檢測方法及準確可靠的定量檢測模

2、型，為我國甲醇柴油的推廣和品質(zhì)的監(jiān)管提供參考的依據(jù)。主要研究成果如下：
　　1.以甲醇柴油樣品為研究對象，利用近紅外光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果，并對甲醇含量、粘度指標的不同回歸校正方法的效果進行了分析比較。結(jié)果證明：多元散射校正的甲醇含量和粘度全交互驗證PLS模型預(yù)測效果均是最適宜的；在建立的甲醇含量指標偏最小二乘回歸法（PLS）、

3、支持向量機（SVM）和最小二乘支持向量機（LS-SVM）三種數(shù)學(xué)模型中，LS-SVM模型的預(yù)測效果是最佳的；對粘度而言，建立的主成分回歸（PCR）、PLS與LS-SVM三種模型中，LS-SVM模型的預(yù)測效果也是最好的。
　　2.利用中紅外光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果，并對甲醇含量、粘度指標的PCR、PLS和LS-SVM三種模型的預(yù)測效

4、果進行了分析比較。結(jié)果證明：基線校正的甲醇含量和粘度PLS模型預(yù)測效果均是最適宜的；經(jīng)過基線校正處理后的光譜數(shù)據(jù)，甲醇含量和粘度的LS-SVM模型均是最佳的。
　　3.利用拉曼光譜法對甲醇柴油的甲醇含量、粘度進行定量分析。首先，采用并比較了平滑、基線校正、多元散射校正、歸一化和原始光譜等五種預(yù)處理方法的效果；然后，選擇用最佳的預(yù)處理方法處理后的光譜數(shù)據(jù)作為輸入，采用連續(xù)投影算法（SPA）對其進行變量的篩選，并建立了PLS、SPA-

5、PLS和SPA-LSSVM三種預(yù)測模型，比較其預(yù)測效果。結(jié)果證明：多元散射校正(MSC)的甲醇含量和粘度的PLS模型預(yù)測效果均是最佳的；甲醇含量和粘度的MSC-SPA-PLS模型均優(yōu)于MSC-PLS模型，說明SPA篩選算法作為變量提取方法的有效性；甲醇含量和粘度的MSC-SPA-LSSVM模型取得較高的精度，預(yù)測效果最佳。
　　4.綜上所述，近紅外、中紅外和拉曼光譜三種檢測方法對甲醇柴油甲醇含量和粘度檢測是可行的，都取得了很高的檢