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基于近红外光谱技术的废弃油脂酸值的快速检测方法研究

论文摘要

快速检测生物柴油原料(废弃油脂)的酸值对生物柴油生产制造具有重要意义。本研究利用近红外光谱分析技术建立了废弃油脂酸值的预测模型,分别采用滑动平均法(Moving Average,MA)、均值归一化法(Mean Normalization,MN)、标准正态变量法(Standard Normal Variate,SNV)和基线偏置校正法(Baseline Offset Correction,BOC)对原始光谱进行预处理,相应的交叉校验决定系数均大于0.694。应用潜变量神经网络建模法对未知酸值样品进行预测,结果表明,应用近红外光谱分析技术,可实现对废弃油脂酸值的快速测定。

论文目录

  • 1 实验部分
  •   1.1 材料与仪器
  •   1.2 废弃油脂样品配制方法
  •   1.3 废弃油脂酸值化学分析方法
  •   1.4 近红外光谱采集方法
  •   1.5 光谱处理与建模方法
  • 2 结果与讨论
  •   2.1 样品酸值特征
  •   2.2 样品光谱预处理
  •   2.3 样品酸值LV-ANN模型
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 卢美贞,彭礼波,杨海清

    关键词: 生物柴油,酸值,光谱分析,人工神经网络

    来源: 化工时刊 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 化学,燃料化工,石油天然气工业

    单位: 浙江工业大学浙江省生物燃料利用技术研究重点实验室

    基金: 浙江省公益技术应用研究(分析测试)项目(2017C37054)

    分类号: O657.33;TE667

    DOI: 10.16597/j.cnki.issn.1002-154x.2019.10.007

    页码: 21-23+28

    总页数: 4

    文件大小: 214K

    下载量: 60

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ab37f844302763b3e6a028bb.html