本文關(guān)鍵詞：基于石油熒光特性的Logistic回歸鑒別海上溢油的研究　出處：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：油種鑒別已成為溢油事故分析的重要環(huán)節(jié),雖然我國也開展了許多溢油鑒別的研究,但鑒別技術(shù)仍需要進一步提高,特別是在快速、準確鑒別溢油油種方面。目前,大部分的溢油鑒別都是定性的譜圖研究,而關(guān)于量化鑒別溢油油種的研究較少。因此,本文針對這一課題,建立了針對性強、正確率較高的鑒別原油和燃料油的Logistic回歸模型。本實驗采集了22種原油以及12種燃料油,并進行了為期30天的風(fēng)化實驗。采用恒波長同步熒光法在AX=30nm對油樣的熒光特性進行檢測。分析了 34種油樣的熒光譜圖,提取出280±2nm、300±2nm、320±2nm、380±2nm處的熒光強度值進行研究。風(fēng)化前后I280nm、I200nm、I332nm、I380nm的修正余弦相似系數(shù)在0.91-0.98之間,表明短期風(fēng)化對油樣熒光特性影響不大。因此,用未風(fēng)化油樣建立的模型同樣適用于短期風(fēng)化油樣。本文對風(fēng)化前油樣I280nm、I300nm、I332nm、I380nm進行了正態(tài)分析、方差膨脹因子分析、因子分析。正態(tài)分析結(jié)果表明,原油和燃料油的I280nm、I300nm、I332nm、I380nm不符合正態(tài)分布;方差膨脹因子分析結(jié)果顯示,I380nm與I280nm、I300nm、I332nm存在著一定的相關(guān)關(guān)系,表明其信息重疊,將其優(yōu)化掉。因子分析將I280nm、I300nm、I332nm、I380nm的熒光信息提取出兩個公共因子,分別表征了 98%、99%、98%、97%的原始信息。本研究基于Logistic回歸分析方法,利用方差膨脹因子分析優(yōu)化的信息以及因子分析提取出的公共因子進行建模。結(jié)果顯示,基于方差膨脹因子分析的Logistic回歸模型對風(fēng)化前后油樣的鑒別總正確率分別為93%、98%;基于因子分析的Logistic回歸模型對風(fēng)化前后油樣的鑒別總正確率分別為81.5%、84%�；诜讲钆蛎浺蜃臃治龅腖ogistic回歸模型的鑒別效果較好。以該模型對風(fēng)化前后15種非建模油樣進行鑒別,其鑒別正確率均達到93%。本文建立的鑒別油種的Logistic回歸模型,為今后用于實時和在線地鑒別溢油種類的便攜式熒光檢測器的研制提供了一個理論依據(jù)。
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【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X55

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本文編號：1352409