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拉曼光谱结合后向间隔偏最小二乘法用于调和汽油辛烷值定量分析
王拓 , 戴连奎 , 马万武
doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.170278
采用后向间隔偏最小二乘(Backward interval partial least squares,BiPLS)提取汽油拉曼光谱特征谱段,并用于研究法辛烷值(Research octane number,RON)的定量分析。实验中首先使用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分训练集、交叉验证集和测试集,并采用稳健回归方法剔除异常的样本数据,再结合BiPLS方法筛选特征谱段,利用特征谱段建立偏最小二乘模型。与全谱段偏最小二乘模型的预测性能对比结果表明,后向间隔偏最小二乘方法可使输入模型的特征数据维数降低50.00%,交叉验证均方根误差(Root mean square error of cross validation,RMSECV)降低18.92%,预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)降低13.86%。后向间隔偏最小二乘方法可有效提取汽油拉曼光谱的特征谱段,降低模型复杂度,同时提高模型预测精度,在调和汽油研究法辛烷值定量分析方面有较好的应用前景。
关键词: 调和汽油, 拉曼光谱, 辛烷值, 后向间隔偏最小二乘
基于拉曼光谱的天然气主要组分定量分析
高颖 , 戴连奎 , 朱华东 , 陈昀亮 , 周理
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.181401
经脱硫脱水处理后的天然气组分包括甲烷、乙烷、丙烷、二氧化碳、氮气、氢气、一氧化碳以及C4以上(记为C4+)的未知烷烃成分等物质,其中前7种组分为天然气中的主要组分,占天然气含量的90%以上。在运用已有的拉曼光谱分析方法对天然气成分进行分析时,少量的C4+未知烷烃组分会对结果造成较大的影响。本研究提出了一种新的拉曼分析方法,由拉曼光谱自动分解算法和定量分析模型组成。首先,基于拉曼光谱的线型叠加性,利用非线性最小二乘法将天然气拉曼光谱分解为7种纯物质组分的拉曼光谱分量和若干个洛伦兹谱峰之和的形式,其中C4+未知烷烃成分的含量是用各种烷烃分子共有的C-H变形振动峰反映。然后,利用训练样本来建立其它物质相对于甲烷的特征峰面积和对应的浓度之间的模型。相比于已有的拉曼分析方法,本算法克服了含有C4+未知烷烃成分的天然气组分的检测难题,且具有较好的稳定性和准确性。实验结果表明,此方法对甲烷、乙烷、丙烷、二氧化碳、氮气、氢气和一氧化碳的最大绝对测量误差分别为0.57%、0.37%、0.21%、0.07%、0.18%、0.04%和0.13%;与气相色谱检测结果的相关系数也分别达到了0.997、0.986、0.991、0.998、0.993、1.000、0.995和0.982。
关键词: 天然气, 拉曼光谱, 洛伦兹谱峰, 非线性最小二乘法, 光谱分解
结合多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的拉曼光谱分解算法
刘薇 , 戴连奎
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.171505
拉曼光谱解析法通常需要已知纯物质的光谱。本研究提出了一种结合多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的拉曼光谱分解法。此方法基于拉曼光谱的线性叠加模型,在不需要已知混合物中纯物质组分的前提下,首先对混合物光谱矩阵进行主成分分解;使用渐进因子法分析混合物光谱矩阵测量点方向上各特征值的出现及消失顺序,从而得到纯物质组分个数及纯物质谱峰范围,实现对纯物质光谱矩阵的初步估计;使用基于洛伦兹谱形约束的交替迭代最小二乘算法进一步优化纯物质谱形。在优化过程中,首先对纯物质光谱进行洛伦兹函数拟合,并基于拟合得到的纯物质光谱进行交替迭代最小二乘回归,得到更新后的纯物质光谱矩阵与系数矩阵。重复上述过程,直到对混合物光谱的拟合误差小于设定的阈值。将本方法应用于吸附塔循环液的混合物拉曼光谱分解,得到了其中所包含的相关纯物质谱图,通过对主要成分对二甲苯进行多次小样本的定量分析实验,证明了本方法的有效性。
关键词: 多元曲线分辨, 拉曼光谱, 洛伦兹函数, 渐进因子分析, 交替迭代最小二乘法
基于拉曼光谱技术的联苯苄唑药物有效成分的快速鉴定和生产溯源研究
罗思恒 , 周志明 , 黄剑英 , 潘城 , 李玲玲 , 郑淑凤 , 张志敏 , 刘国坤
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.191462
有效成分的定性和定量分析是药物分析的核心。实际样品测定中,通常需要进行样品前处理,以消除复杂辅料成分的干扰,此过程耗时长,且难度较大。因此,发展快速定性筛查技术,提高药物分析的工作效率非常必要。本研究以联苯苄唑药品作为模型药物,将拉曼光谱技术和主成分分析(Principal components analysis,PCA)和支持向量机(Support vector machine,SVM)等机器学习算法联用,探讨了其用于药物有效成分快速定性分析的可行性。针对不同药品中辅料成分复杂、组成不一,并且其拉曼光谱谱图与低含量(1%)的联苯苄唑分子的谱图存在明显交叠的问题,以原料药的拉曼光谱为基准,利用PCA方法精准定位和提取成品药拉曼谱图中联苯苄唑分子的特征拉曼光谱信息,实现了准确定性分析。本研究无需获得每一种辅料的特征拉曼光谱谱图,根据拉曼谱图中1600和1650 cm-1等处谱峰的细微差异,采用PCA方法结合SVM分类器策略,实现了药物生产溯源的准确区分和鉴定。本研究为药物分析研究提供了一种无损快速溯源的分析方法。
关键词: 拉曼光谱, 主成分分析, 有效成分鉴定, 生产溯源
基于数据融合的生物毒素及生物调节剂快速识别研究
南迪娜 , 刘卫卫 , 傅文翔 , 李宝强 , 孔景临
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201137
建立了多种生物毒素和生物调节剂的电喷雾离子迁移谱和拉曼光谱分析方法,构建了几类代表性生物毒素、生物调节剂及常见无毒白色粉末共26种物质的离子迁移谱和拉曼光谱数据库,其中包括乌头碱、河豚毒素等生物碱,缓激肽、P物质等生物调节剂及其同分异构体等结构类似物,芋螺毒素、α-银环蛇毒素、蓖麻毒素等多肽和蛋白质毒素和食盐、面粉、蛋白粉等常见无毒物。在此基础上,利用线性判别分析、二次判别分析、k近邻、朴素贝叶斯模型、分类决策树、Sigmoid核函数支持向量机共6种模式识别算法对单一和融合数据进行识别归类,不同方法的识别准确率在76.0%~97.2%范围内,并分析了方法识别准确率差异原因。研究发现,以支持向量机模型建立的融合识别算法准确率高达97.2%。本方法能区分两种生物调节剂的多个结构类似物,可用于不明白色粉末的识别归类。
关键词: 数据融合, 模式识别, 拉曼光谱, 离子迁移谱, 生物毒素
拉曼光谱结合稀疏非负最小二乘算法用于混合物组分识别
颜凡 , 朱启兵 , 黄敏 , 刘财政 , 张丽文 , 张恒
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.191256
拉曼光谱数据含有与被测物质组分相对应的指纹谱信息,是混合物组分识别的有效方法。传统的拉曼光谱法用于混合物组分检测时,存在光谱特征提取困难、搜索比对算法性能容易受数据库大小影响、识别精度难以保证等问题。针对此问题,本研究提出了一种基于稀疏非负最小二乘算法的混合物组分拉曼光谱识别方法。本方法将待识别的混合物光谱数据看作是各种纯净物光谱数据的线性表示;考虑到混合物组分数量相对于数据库中纯净物数量具有稀疏特性,利用稀疏最小二乘算法获得混合物光谱在纯净物光谱数据中的线性表示系数;并根据统计学中的2δ准则确定疑似组分;在此基础上,利用迭代最小二乘算法并结合T检验方法,实现混合物组分的最终识别。本研究基于自建的500种纯净物拉曼光谱数据库,对组分等体积比混合的19个混合物样本和不同体积比的81个样本进行了组分识别。结果表明,在等体积比情况下,本算法的查准率为90.24%,查全率为88.10%;对于不同体积比的混合物样本,整体查准率为93.22%,查全率为83.65%,表明此算法具有良好的稳定性和准确度。
关键词: 混合物组分识别, 拉曼光谱, 稀疏非负最小二乘算法