基于三维荧光光谱的土壤中石油类有机物分类识别

论文摘要

基于三维荧光光谱法,以含有不同类型润滑油、机油、柴油、汽油的土壤样品为研究对象,分别提取不同土壤样品的三维荧光光谱,然后计算不同样品的荧光强度均值、标准差、重心横纵坐标、相关系数、长轴斜率、偏度和峰度等7个特征参数,并作为不同油类的识别特征。对7个特征参数进行主成分分析（PCA）,前3个主成分累计贡献率为88.79%,但经聚类分析发现5w-40型润滑油和15w-40型润滑油的主成分混叠较强,无法准确实现分类。将经PCA得到的3个主成分作为反向传输人工神经网络的输入量,将石油烃有机物的种类作为输出量,以进行油类识别,综合识别率达到95.6%。实验结果表明,基于三维荧光光谱方法直接从油污土壤中识别污染油可行,该方法为后续研究基于三维荧光光谱识别土壤中油类污染物提供了技术支持,具有较好的应用前景。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 左兆陆,赵南京,孟德硕,黄尧,殷高方,刘建国,谷艳红

关键词: 物理光学,土壤,三维荧光光谱,石油烃有机物,识别,聚类,主成分分析

来源: 激光与光电子学进展 2019年22期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,环境科学与资源利用

单位: 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室,中国科学技术大学,中国科学院合肥物质科学研究院安徽省环境光学监测技术重点实验室,合肥学院先进制造工程学院

基金: 国家重点研发计划（2016YFD0800902-2）,国家自然科学基金（61705238）,安徽省科技重大专项（16030801117）,安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0547）,中科院安徽光学精密机械研究所所长基金（AGHH201602）

分类号: X833;O657.3

页码: 188-194

总页数: 7

文件大小: 466K

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