基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测

• 作者: 刘金明 孙勇 李文哲 甄峰 程秋爽 许永花
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 化学
• 关键词: 厌氧发酵 碳氮比 近红外光谱 偏最小二乘回归 遗传模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 农业生物环境与能源工程
• 页码范围: 323-330
• 页数: 8页
• 分类号: O657.33
• 字数: 6331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.11.036

摘要

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率.全谱1 844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量.DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(R2)为0.920,预测均方根误差为7.178,相对分析误差为3.805.与全谱建模相比,DGSA-PLS模型的RMSEP减小了15.87％.通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力.本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文哲	东北农业大学工程学院	177	2022	23.0	35.0
3	许永花	东北农业大学电气与信息学院	9	48	3.0	6.0
4	刘金明	东北农业大学工程学院	37	151	7.0	11.0
8	程秋爽	东北农业大学工程学院	1	0	0.0	0.0
9	甄峰	中国科学院广州能源研究所中国科学院可再生能源重点实验室	8	94	4.0	8.0