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基于傅里叶变换红外光谱技术的多组分气体定量分析研究

作　者: 高明亮
导　师: 赵建华
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 安全技术及工程
关键词: 傅里叶变换红外光谱 多组分气体 定量分析 偏最小二乘 BP神经网络 支持向量机
分类号: O434.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 359次
引　用: 5次
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内容摘要


有毒有害气体定量分析研究对火灾现场决策和实施有效救援、火灾早期阴燃产生气体的探测、气体泄漏诊断和材料特性的研究有重要作用。当前的气体检测技术在适用范围、灵敏度、可靠性、抗干扰性、使用寿命、便捷和经济性等方面各有特点和不足。傅里叶变换光谱技术（FTIR）以其精度高、适用范围广、响应迅速、寿命长、使用方便等特点成为气体定量分析领域较为理想的检测手段。搭建基于FTIR技术气体定量分析的实验系统,通过对低浓度的8组分有毒有害气体CO、CO2、NO、NO2、SO2、HCl、HBr、HCN进行检测,建立PLS回归模型。通过合理选择光谱区间,筛选样本,选择模型参数以及后期的校正,使得模型本身的相关系数达到0.99以上,校正误差均方根RMSEC达到15ppm以下。对20组样本进行预测,其预测结果偏差不超过该组分满量程的±2% F.S.。除CO2外（CO2的量程范围广）,各组分的预测误差均方根RMSEP不超过20ppm。为了提高模型的可推广性和验证模型的抗干扰性,将光谱数据矩阵计算范围扩展到全波段。为了关注红外光谱数据气体浓度数据之间的非线性对应关系,通过组合创新发展了的三种非线性方法:多项式偏小二乘法PPLS、偏最小二乘结合BP神经网络法PLS-BP以及最小二乘支持向量机法LS-SVR,并与两种经典线性方法:偏最小二乘PLS和经典最小二乘CLS作对比,分析了各种模型本身性能、对气体浓度预测能力以及模型难易程度。从校正均方根误差RMSEC来看,非线性模型PPLS、PLS-BP、LS-SVR模型本身性能明显高于经典线性模型CLS和PLS。其中以PLS-BP模型本身的性能最佳,其每个组分的RMSEC值达到了2以下。从测定系数R2来分析校正模型对本组验证集的预测性能。在对非线性程度高、内部组分干扰性强的气体建模时,非线性模型PPLS、PLS-BP、LS-SVR模型预测性能明显高于经典线性模型CLS和PLS,对每个组分的预测测定系数R2值都能达到0.9以上。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 研究背景概述  9-11
  1.2 当前气体检测技术的应用概述  11-13
    1.2.1 电化学法  11
    1.2.2 电气方法  11-12
    1.2.3 光学法  12-13
  1.3 傅里叶变换红外光谱技术（FTIR）  13-14
  1.4 气体红外光谱定量分析方法学的研究进展  14-15
  1.5 本文的研究目标和主要内容  15-16
第二章 FTIR 光谱仪工作原理  16-25
  2.1 傅里叶变换红外（FTIR）光谱仪的物理结构  16-22
    2.1.1 光源  17
    2.1.2 光阑  17-18
    2.1.3 干涉仪  18
    2.1.4 检测器  18-19
    2.1.5 多次反射气体池  19-22
  2.2 FTIR 光谱仪的理论基础  22-25
    2.2.1 朗伯比尔（Lambert-Bill）定律  22-23
    2.2.2 干涉光的傅里叶变换与反变换  23-25
第三章 红外光谱定量分析方法的实际运用  25-48
  3.1 光谱数据预处理  25-29
    3.1.1 光谱基线校正  25-27
    3.1.2 光谱平滑  27
    3.1.3 导数光谱  27
    3.1.4 小波变换(WT)  27-28
    3.1.5 数据标准化  28-29
  3.2 多元校正建模  29-46
    3.2.1 简单朗伯比尔定律  29-30
    3.2.2 最小二乘法（CLS）  30-33
    3.2.3 主成分回归（PCR）  33-35
    3.2.4 偏最小二乘法（PLS）  35-39
    3.2.5 人工神经网络（ANN）  39-43
    3.2.6 支持向量机法(SVM)  43-46
  3.3 定量校正模型的验证与评价  46-48
第四章 八组分混合毒性气体定量分析  48-58
  4.1 实验系统  48-52
    4.1.1 仪器参数及过程控制  48-49
    4.1.2 实验样本  49
    4.1.3 光谱数据讨论  49-52
  4.2 结果与讨论  52-56
    4.2.1 模型参数选择  52-53
    4.2.2 样品筛选  53-54
    4.2.3 建立校正模型  54-56
    4.2.4 模型验证  56
  4.3 结论  56-58
第五章 定量分析方法的比较研究  58-72
  5.1 理论基础  58-61
    5.1.1 多项式偏小二乘法（PPLS）  58-59
    5.1.2 偏最小二乘结合BP 神经网络法（PLS-BP）  59-60
    5.1.3 最小二乘支持向量机法  60-61
  5.2 实验部分  61-63
    5.2.1 实验样品与仪器  61-62
    5.2.2 光谱数据讨论  62-63
  5.3 结果与讨论  63-70
    5.3.1 CLS 模型  63-65
    5.3.2 PLS 模型  65-66
    5.3.3 PPLS 模型  66-67
    5.3.4 PLS-BP 的结构与参数选择  67-69
    5.3.5 LS-SVR 的结构与参数选择  69-70
  5.4 结论  70-72
第六章 全文总结与展望  72-74
参考文献  74-76
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果  76-77
致谢  77

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中图分类: > 数理科学和化学 > 物理学 > 光学 > X射线、紫外线、红外线 > 红外线
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