论文摘要
为构建样品中的被测组分(TNT)的含量与其红外光谱之间的数学模型,从生产线上采集以及按相同方法制备了共计155个样品并采集了它们的红外光谱,根据计算所得光谱残留F值判别并剔除异常光谱。随机选取63个样品的光谱作为校正集,其余92个样品的光谱作为验证集。另外采用常规的溶剂提取-红外光谱法测定了这些样品中TNT的含量作为建模参考值。在最优模型波段(cm-1)为:9 114.1~8 331.2,7 671.6~7 189.5,6 514.5~5 666,5 102.8~4 929.3,4 744.14~4 728.71的条件下,根据校正集的光谱数据,用偏最小二乘法建立数字模型。通过交叉检验均方根误差,RMSECV-维数曲线的理想程度以及光谱主成分分析结果选取了最优模型。采用χ2检验法,以及根据预测标准差和Bias值,结合验证集样品的光谱和数据,评估了方法的精确度和准确度。从TNT含量在36.68%~46.95%内的8个样品的测定结果得出其预测值的Bias值为0.078%,SEP%为0.514%。说明方法的准确度和精密度良好,且无需使用有机试剂。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵云,王小军,马骁,关云山,崔明鑫,胡鑫
关键词: 近红外光谱法,混合炸药,三硝基甲苯,快速分析
来源: 理化检验(化学分册) 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 化学,燃料化工,武器工业与军事技术
单位: 青海大学化工学院,甘肃银光化学工业集团有限公司
基金: 青海省基础研究计划自然科学基金青年项目(2019ZJ963Q),青海省基础研究计划自然科学基金面上项目(2018ZJ916),青海省重大科技专项(2018-GX-A8)
分类号: O657.33;TQ560.72
页码: 1202-1207
总页数: 6
文件大小: 831K
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