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《浙江大学》 2013年
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拉曼光谱合成技术及其在甲醇汽油分析中的应用

姚捷  
【摘要】:拉曼光谱是一种分子散射光谱,具有非侵入、无需样品前处理、响应速度快、重现性好等特点,其应用范围遍及化学、物理学、生物学和医学等各个领域,对于纯定性分析、测定分子结构和定量分析都有很大价值。但是,拉曼光谱分析技术作为一种间接分析方法,必须先用相似的样品建立模型才能进行分析应用,所建立模型的精度极大程度上依赖于训练样本数据的数量、分布情况和准确性。然而,实际中往往很难采集到完备的训练数据,拉曼光谱分析技术的应用受到很大的阻碍。本文在现有拉曼光谱分析技术的基础上,以汽油等石油化工产品为研究对象,提出了一种基于拉曼光谱线性叠加原理的拉曼光谱合成技术。旨在突破现有拉曼光谱分析技术的局限性,实现拉曼光谱建模中训练数据的自动生成,解决拉曼光谱建模中训练数据获取困难等问题。本文的主要内容包括: ①简单介绍了拉曼光谱的原理、特点和应用现状,尤其是在本文研究对象石油化工领域的应用;介绍了拉曼光谱分析技术中的定量分析流程,常见拉曼光谱预处理方法和多元校正技术;阐述了训练数据在拉曼光谱建模时的重要性,并分析了现有拉曼光谱分析技术在此方面的局限性。 ②提出了一种基于拉曼光谱线性叠加原理的拉曼光谱合成技术,通过数学计算拟合期望样本的近似拉曼光谱,以解决现有拉曼光谱分析技术的局限性。以汽油和汽油中7种对油品指标有较大影响的物质为研究对象,配制相应汽油样品,测量其拉曼光谱并进行预处理;在验证了拉曼强度与物质浓度的线性关系的基础上,提出了具体的拉曼光谱合成模型以及模型参数的辨识方法;通过合成光谱与实测光谱的比较,对该模型的合成效果进行了检验。 ③基于拉曼光谱合成技术,对甲醇汽油中甲醇含量的定量分析问题进行了研究。通过与传统建模分析方法的比较,验证拉曼光谱合成技术在实际分析应用中的优势和意义。首先,配制12个不同甲醇含量的甲醇汽油样品,测量其拉曼光谱并进行预处理。然后,采用PLS方法建立了甲醇含量校正模型,其交叉检验标准差(SECV)为1.463%,但是,当仅采用4个样本作为训练集时,其预测检验标准差(SEP)达到4.248%。之后,利用拉曼光谱合成技术合成8条期望的拉曼光谱数据,替代样本的实测数据加入到训练集,更新后的甲醇含量校正模型,其SEP下降至1.512%,精度有显著的提高。 ④基于本文的理论研究成果,研制了一种便携式甲醇汽油多指标快速分析仪,能够测定甲醇汽油中甲醇含量等7个关键性油品指标。分别从外观、接口、硬件、软件等各方面对仪器的设计与开发过程进行了全面的介绍。该仪器具有分析速度快、分析效率高、微量采样、无需样品前处理、只需少量训练数据等优势,可满足甲醇汽油行业各个环节的质量检测要求,在甲醇汽油领域具有广阔的应用前景。
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