【摘要】：生物柴油作為一種石化柴油的綠色替代燃料,目前主要通過與石化柴油調和的方式使用。然而,由于調和燃料的質量參差不齊,生物柴油在國內并未得到推廣。推廣生物柴油調和燃料的使用急需完善其質量檢測技術。調和燃料的調和比對于燃料的性能有著極大的影響。對調和燃料的調和比進行快速檢測不僅有助于調整發(fā)動機的噴油狀態(tài),優(yōu)化其使用性能,還將有助于生物柴油調和廠家控制其產品的質量,實現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化操作。生物柴油及其調和燃料的檢測技術分為色譜法與光譜法兩類。相對于色譜法,光譜法分析速度快、成本低,尤其適用于在線檢測。目前雖然已有少量采用光譜分析技術進行調和比檢測的研究,但并沒有深入研究不同光譜、不同處理方法的效果。本文分別采用近紅外與拉曼光譜結合多種化學計量學方法,對調和燃料的調和比建立了相應的檢測模型,完善了生物柴油調和比的檢測技術。本研究的主要內容包括以下幾個方面：1.搭建了一套近紅外光譜與拉曼光譜雙光譜采集系統(tǒng),對62個生物柴油調和燃料的樣本同時進行近紅外光譜與拉曼光譜的采集工作。然后對采集的樣本進行異常樣本剔除,并確定建模用樣本。2.提出了一種新的基于統(tǒng)計數(shù)據驅動的波長選擇方法。該方法無需人為判斷波長變量的重要與否,僅需設定統(tǒng)計分析總次數(shù)與最大篩選次數(shù),客觀有效地進行特征波長選擇；并提出了一種新的模型綜合評價誤差指標,以該指標指導波長子集的保留與否。然后,以兩個近紅外光譜數(shù)據集對本方法進行了驗證,分析結果表明本方法能夠較大地精簡模型并提高模型的精度。最后,對算法中兩個參數(shù)的設置問題進行了討論。3.對采集的調和燃料的近紅外光譜進行了分析,并比較了多種化學計量學方法(包括預處理、波長選擇以及回歸校正方法)的效果,最終確定了最適宜的化學計量學方法。首先對近紅外光譜進行一階微分與去趨勢處理,然后采用本文提出的方法進行波長選擇,最終以30個特征波長(原波長個數(shù)的5.859%)建立PLS回歸模型,模型的誤差為RMSEC=0.0195、RMSEP= 0.0170,相關系數(shù)R=0.9974,模型的預測相對標準偏差為7.15%。4.對采集的調和燃料的拉曼光譜進行了分析。首先對拉曼光譜進行基線校正,然后采用本文提出的方法進行波長選擇,最終以35個特征波長(僅為原變量個數(shù)的2.186%)建立PLS回歸模型,模型的誤差為RMSEC=0.0080、RMSEP= 0.0083,相關系數(shù)R=0.9996,模型的預測相對標準偏差為2.34%�？傊�,本文提出的基于統(tǒng)計數(shù)據驅動的波長選擇策略適用于近紅外光譜與拉曼光譜的特征變量選擇,能夠有效地簡化模型,提高模型的精度與穩(wěn)定性,與常用的波長選擇方法相比具有明顯的優(yōu)勢。而對于生物柴油調和比的檢測問題,兩種光譜分析技術均能夠達到快速檢測的目的；其中拉曼光譜分析技術相對來說具有更高的精度,尤其適用于未來實際的工業(yè)在線檢測。
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【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O657.3;TE667

【參考文獻】

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本文編號：2372454