基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

• 作者: 丁妍 於拯威 朱倩 程明霄
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 在线拉曼光谱仪 主成分分析 粒子群优化算法 石脑油
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 69-72,75
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4088字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程明霄	南京工业大学自动化与电气工程学院	112	564	12.0	14.0
2	朱倩	南京工业大学自动化与电气工程学院	5	21	3.0	4.0
3	丁妍	南京工业大学自动化与电气工程学院	4	17	3.0	4.0
4	於拯威	南京工业大学自动化与电气工程学院	6	32	4.0	5.0