基于拉曼光谱技术的可燃液体快速检测研究

• 作者: 刘倩莹 贺鹏飞 冯巍巍 杨思节 蔡宗岐 王焕卿
• 来源期刊: 光电技术应用
• 关键词: 拉曼光谱 可燃液体 随机森林 支持向量机 谱峰
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理|Signal and Information Processing
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1255.2021.01.012

摘要

拉曼光谱作为一种分子“指纹”图谱,能够根据物质分子间的振动对物质进行定性分析,广泛应用在很多领域.拉曼光谱可应用于便携式监测系统,但其数据量偏大,如果不对其数据处理,会增加后续的分析时间,影响自动识别的速度.文中选取九种常见可燃液体90#汽油、93#汽油、97#汽油、丙酮、二甲苯、甲醇、乙醇、乙二醇、叔丁醇为例,对其进行数据预处理分析,特征峰提取效果显著,进而对数据进行512点的压缩,然后选取支持向量机(support vector machine,SVM)分类算法和随机森林分类算法进行模型训练.研究结果表明,随机森林算法的识别可燃液体样品的交叉验证精度高于SVM算法,随机森林算法的均方误差的结果也都优于SVM算法.运用拉曼光谱技术可明显检测出可燃液体样品的谱峰,对数据进行压缩,提高分析速度,可为后续仪器小型化提供技术参考.