标题:湿度对水泥生料近红外光谱检测的影响及补偿方法
作者:肖航; 杨振发; 张雷; 张法业; 隋青美; 贾磊; 姜明顺
作者机构:[肖航]山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[杨振发]山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[张雷]山东大学控制科学与工程学院 更多
通讯作者:Zhang, Lei
通讯作者地址:Zhang, L (corresponding author), Shandong Univ, Coll Control Sci & Engn, Jinan 250061, Peoples R China.
来源:光谱学与光谱分析
出版年:2020
卷:40
期:3
页码:867-872
DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2020)03-0867-06
关键词:近红外光谱; 水泥生料; 湿度; 偏最小二乘法
摘要:近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水; 泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为S; iO_2,Al_2O_3,Fe_2O_3和CaCO_3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次; 光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热; 30min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷; 雾器对其喷雾两次,然后搅拌30s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测; 量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度; 梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4 000~5; 000cm~(-1),建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5; 200cm~(-1)处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模; 型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO_2,Al_2O_3,Fe_2O_3和CaCO_3的预测均方根误差R; MSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具; 有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS;SCIE
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85082136669&doi=10.3964%2fj.issn.1000-0593%282020%2903-0867-06&partnerID=40&md5=d7eb9f41ec062bb6dee21c5257ec7ab5
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