简介概要

中温煤沥青甲苯不溶物等4项指标的近红外预测模型的建立

来源期刊:理化检验-化学分册2020年第8期

论文作者:金丹 王海洋 王守凯

文章页码:893 - 896

关键词:近红外光谱;偏最小二乘法;预测模型;甲苯不溶物含量;喹啉不溶物含量;软化点温度;结焦值;中温煤沥青;

摘    要:采用仪器所配的积分球分析模块采集了中温煤沥青样品的近红外漫反射光谱图,采用一阶导数(SG1D)、标准正态变化(SNV)等方法对所得的原始光谱进行了预处理。分别采用GB/T2292-2018、GB/T 2293-2019、GB/T 2294-2019、GB/T 8727-2008测定了样品的甲苯不溶物(TI)含量、喹啉不溶物(QI)含量、软化点和结焦值等4项指标。以4项指标的光谱数据为自变量,测定值为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了测定值与光谱数据的预测模型。结果表明:4项指标的预测值和测定值的相关性较好,决定系数(R2)分别为0.82,0.79,0.71,0.96,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.48%,0.35%,1.11℃,0.35%,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.59%,0.45%,1.10℃,0.52%,模型具有较好的预测能力,可满足煤沥青制成过程质量控制的需求。

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中温煤沥青甲苯不溶物等4项指标的近红外预测模型的建立

金丹1,王海洋1,王守凯1

1. 中钢集团鞍山热能研究院有限公司煤焦油系新型材料制备技术国家地方联合工程中心

摘 要:采用仪器所配的积分球分析模块采集了中温煤沥青样品的近红外漫反射光谱图,采用一阶导数(SG1D)、标准正态变化(SNV)等方法对所得的原始光谱进行了预处理。分别采用GB/T2292-2018、GB/T 2293-2019、GB/T 2294-2019、GB/T 8727-2008测定了样品的甲苯不溶物(TI)含量、喹啉不溶物(QI)含量、软化点和结焦值等4项指标。以4项指标的光谱数据为自变量,测定值为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了测定值与光谱数据的预测模型。结果表明:4项指标的预测值和测定值的相关性较好,决定系数(R2)分别为0.82,0.79,0.71,0.96,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.48%,0.35%,1.11℃,0.35%,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.59%,0.45%,1.10℃,0.52%,模型具有较好的预测能力,可满足煤沥青制成过程质量控制的需求。

关键词:近红外光谱;偏最小二乘法;预测模型;甲苯不溶物含量;喹啉不溶物含量;软化点温度;结焦值;中温煤沥青;

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