杨哲:基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定论文

杨哲:基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定论文

本文主要研究内容

作者杨哲,王玉田,陈至坤,刘婷婷,商凤凯,王书涛,程朋飞,王君竹,潘钊(2019)在《基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定》一文中研究指出:三维荧光光谱结合多元校正分析对石油类污染物复杂多组分体系测定方法多谱图混叠,且易受到空白荧光和干扰物荧光影响降低了测定准确性。提出在三维荧光光谱中增加一维温度信息构造激发波长-发射波长-温度-样品(EEM-temperature data array)的四维荧光光谱数据阵列,应用四线性成分模型建立高维荧光光谱定性定量分析的方法。实验证明在15~25℃温度范围内,矿物油荧光光谱轮廓形状不随温度变化,而其强度随温度线性变化,满足四线性要求,这为构建四维荧光光谱发展高维数据的三阶校正提取更丰富的有效信息提供了可能。三阶校正不仅可以在干扰物共存的情况下对感兴趣组份进行定量测定,即具有"二阶优势",还具有更高的选择性和灵敏性,可以对高共线性和背景干扰的重叠光谱表现更好的解析能力,即"三阶优势"。对0#柴油、 97#汽油和机油为混合油待测组分,腐殖酸为水体干扰组分组成的复杂体系污染油样品为进行实验,得到的三维荧光光谱利用平行因子(PARAFAC)算法和交替惩罚三线性分解(APTLD)算法进行二阶校正分析,将三维荧光光谱在温度方向上堆叠构成增加温度维度的四维荧光光谱数阵,并将其利用四维平行因子算法(4-PARAFAC)和交替惩罚四线性分解(APQLD)算法进行三阶校正分析,比较, 0#柴油、 97#汽油和机油的预测结果表明增加了影响荧光光谱的温度因素构造的四维荧光光谱提高了有效信息提取能力,四维荧光光谱结合高阶校正算法能提高油种光谱识别和浓度精确检测,较传统的三维荧光光谱分析提高了回收率(recovery rate)和预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP),有利于石油类污染物的有效,准确,实时,绿色环保检测。同时指出了4-PARAFAC和APQLD算法各自的特点及其不同适用环境,为油类污染物检测具体情况提供算法选择依据。引入温度参量的四维荧光光谱结合三阶校正算法的检测技术较三维荧光光谱技术,在组分光谱定性分辨和浓度定量检测方面能对复杂体系油类污染物实现快速有效,绿色无污染地检测,实现"数学分离"更有效代替"化学分离"。

Abstract

san wei ying guang guang pu jie ge duo yuan jiao zheng fen xi dui dan you lei wu ran wu fu za duo zu fen ti ji ce ding fang fa duo pu tu hun die ,ju yi shou dao kong bai ying guang he gan rao wu ying guang ying xiang jiang di le ce ding zhun que xing 。di chu zai san wei ying guang guang pu zhong zeng jia yi wei wen du xin xi gou zao ji fa bo chang -fa she bo chang -wen du -yang pin (EEM-temperature data array)de si wei ying guang guang pu shu ju zhen lie ,ying yong si xian xing cheng fen mo xing jian li gao wei ying guang guang pu ding xing ding liang fen xi de fang fa 。shi yan zheng ming zai 15~25℃wen du fan wei nei ,kuang wu you ying guang guang pu lun kuo xing zhuang bu sui wen du bian hua ,er ji jiang du sui wen du xian xing bian hua ,man zu si xian xing yao qiu ,zhe wei gou jian si wei ying guang guang pu fa zhan gao wei shu ju de san jie jiao zheng di qu geng feng fu de you xiao xin xi di gong le ke neng 。san jie jiao zheng bu jin ke yi zai gan rao wu gong cun de qing kuang xia dui gan xing qu zu fen jin hang ding liang ce ding ,ji ju you "er jie you shi ",hai ju you geng gao de shua ze xing he ling min xing ,ke yi dui gao gong xian xing he bei jing gan rao de chong die guang pu biao xian geng hao de jie xi neng li ,ji "san jie you shi "。dui 0#chai you 、 97#qi you he ji you wei hun ge you dai ce zu fen ,fu shi suan wei shui ti gan rao zu fen zu cheng de fu za ti ji wu ran you yang pin wei jin hang shi yan ,de dao de san wei ying guang guang pu li yong ping hang yin zi (PARAFAC)suan fa he jiao ti cheng fa san xian xing fen jie (APTLD)suan fa jin hang er jie jiao zheng fen xi ,jiang san wei ying guang guang pu zai wen du fang xiang shang dui die gou cheng zeng jia wen du wei du de si wei ying guang guang pu shu zhen ,bing jiang ji li yong si wei ping hang yin zi suan fa (4-PARAFAC)he jiao ti cheng fa si xian xing fen jie (APQLD)suan fa jin hang san jie jiao zheng fen xi ,bi jiao , 0#chai you 、 97#qi you he ji you de yu ce jie guo biao ming zeng jia le ying xiang ying guang guang pu de wen du yin su gou zao de si wei ying guang guang pu di gao le you xiao xin xi di qu neng li ,si wei ying guang guang pu jie ge gao jie jiao zheng suan fa neng di gao you chong guang pu shi bie he nong du jing que jian ce ,jiao chuan tong de san wei ying guang guang pu fen xi di gao le hui shou lv (recovery rate)he yu ce jun fang gen wu cha (root mean square error of prediction, RMSEP),you li yu dan you lei wu ran wu de you xiao ,zhun que ,shi shi ,lu se huan bao jian ce 。tong shi zhi chu le 4-PARAFAChe APQLDsuan fa ge zi de te dian ji ji bu tong kuo yong huan jing ,wei you lei wu ran wu jian ce ju ti qing kuang di gong suan fa shua ze yi ju 。yin ru wen du can liang de si wei ying guang guang pu jie ge san jie jiao zheng suan fa de jian ce ji shu jiao san wei ying guang guang pu ji shu ,zai zu fen guang pu ding xing fen bian he nong du ding liang jian ce fang mian neng dui fu za ti ji you lei wu ran wu shi xian kuai su you xiao ,lu se mo wu ran de jian ce ,shi xian "shu xue fen li "geng you xiao dai ti "hua xue fen li "。

论文参考文献

  • [1].石油类污染物检测节能方法应用研究[J]. 周华.  资源节约与环保.2014(10)
  • [2].基于荧光光谱检测的食品安全探讨[J]. 刘煦,陈浩.  食品界.2017(03)
  • [3].薄膜富集——X射线荧光光谱测定植物中的Cu、Co、Ni[J]. 赵成林,马跃贤,刘彬.  新疆环境保护.1987(01)
  • [4].荧光光谱的新发展及在海洋有机化学研究中的应用[J]. 朱桂海.  东海海洋.1988(02)
  • [5].卟啉及其金属配合物的可见和荧光光谱性能的研究[J]. 高福,蒲宝珊.  化学试剂.1988(06)
  • [6].激光诱导钡的原子与离子荧光光谱研究[J]. 段忆翔,王松岳,金巨广,黄本立.  应用化学.1988(05)
  • [7].X射线荧光光谱测定氧化铝催化剂中共存元素含量[J]. 陈锁志,刘云岚.  光谱实验室.1989(04)
  • [8].X-射线荧光光谱分析铜精矿中的铜和铁[J]. 陈法荣.  岩矿测试.1989(02)
  • [9].光和风对油污染荧光光谱的影响[J]. W.WERNER,王静芳.  交通环保.1989(Z1)
  • [10].湖底沉积物中硅铝等元素的X荧光光谱测定[J]. 张进棠.  武汉化工学院学报.1989(02)
  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的杨哲,王玉田,陈至坤,刘婷婷,商凤凯,王书涛,程朋飞,王君竹,潘钊,发表于刊物光谱学与光谱分析2019年08期论文,是一篇关于四维荧光光谱论文,石油类污染物论文,三阶校正论文,高阶优势论文,光谱学与光谱分析2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自光谱学与光谱分析2019年08期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    杨哲:基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定论文
    下载Doc文档

    猜你喜欢