基于近红外光谱技术的大豆种子老化级别快速鉴别方法研究

大豆种子容易发生老化并丧失活力,大豆种子活力检测对目前农业生产具有重要意义。以2020年收获的大豆种子为样本进行人工老化试验,老化时间设置为1、2、3、4、5、6 d,以未老化的种子作为对照组,每个老化等级30个样本。扫描获取全部210条近红外光谱数据,以4∶1的比例划分样本集。对原始光谱数据建立BP网络模型1,再分别采取多元散射校正和标准正态变量对原始光谱进行预处理,建立模型2、模型3。比较3种模型可以发现,预处理技术能缩短模型训练时间,同时可以消除部分噪声,提高模型预测能力,且经过标准正态变量处理后的模型结果较优,由于预处理后的数据维度并未发生变化,模型的训练时间较长,不利于实际应用。因此,采取主成分分析、连续投影法、竞争自适应重加权法对经过标准正态变量处理后的数据进行特征波长变量提取,将光谱数据由原来的1845维降到10维、23维和150维。对经过特征波长变量提取后的数据分别建立BP网络模型,得到模型4、模型5、模型6。综合鉴别上述6种模型,其中模型6的分类准确率达到93.43%,训练时间2.25 s,说明该模型可以较好地实现对7类不同老化级别的大豆种子快速、无损鉴别。

纳米Pt/ZnO异质结构的制备及其气敏性能

三乙胺(TEA)作为挥发性有机化合物(VOCs)的一种重要组成,会对人体和环境造成严重的危害,因此检测三乙胺具有十分重要的意义。然而目前三乙胺实际检测存在高成本和操作耗时的问题,因此迫切需要一种制备简单以及便于监测和检测三乙胺的方法。本文采用水热法设计合成了半导体氧化物Pt/ZnO异质结构,并对其气敏性能进行了系统研究。用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)、BET氮吸附、紫外-可见光光谱(UV-vis)和X射线光电子能谱(XPS)分别表征了样品的晶体结构和微观形貌、孔结构、能带结构以及分子结构和表面元素价态结构。研究表明,形貌以不规则的纳米颗粒形式存在、孔径分布主要在3.5nm左右,属于介孔结构。气敏研究表明:在研究范围内,纳米Pt/ZnO最佳工作温度持续上升,因此选取在ZnO最佳工作温度下(180℃)去探讨Pt的掺杂对ZnO气敏性能的影响。在ZnO最佳工作温度下,Pt摩尔分数为0.5%的Pt/ZnO样品对100μL/L的TEA的灵敏度相比ZnO提高了66倍,吸附脱附时间分别提高118s和19s。气敏机理研究表明,复合材料中异质结的生成是气敏性能提升的重要原因。

耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型

目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉米种子为研究对象,采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。为了提高模型的精度和稳健性,提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题,采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。MIV方法实现了对波长影响值的排序,但缺乏选取波长影响阈值的指标,因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIV),实现特征波长范围的有效分割。针对SPA提取特征变量数目确定的问题,设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优,实现了自适应的SPA(SPA)特征提取。使用耦合MIV-SPA算法对具有1845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取,提取出特征波长37个,主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近,表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。为了测试该算法对模型性能的影响,建立了全谱BP模型、MIV-BP模型、SPA-BP模型、MIV-SPA-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级,MIV-SPA-BP模型的预测平均准确率可达99.1%,预测精度高于其他模型;其计算平均时间为14.382 s,低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPA-BP模型的计算时间(101.224 s),但高于全谱模型的平均计算时间(0.2531 s);其最佳表现交叉熵为0.007892,远远低于另外4个模型。实验结果表明:MIV-SPA算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度,实现种子活力多等级、精确、无损检测,为种子活力检测模型的优化提供参考。

SMCC特征提取融合BP神经网络实现玉米种子活力快速分级

为了实现玉米种子活力多等级快速、精确、无损检测,建立一种基于类间相关系数和最小法(SMCC)特征提取融合BP神经网络的检测模型。首先用人工加速老化的方法将玉米种子老化为5个等级,用近红外漫反射光谱仪采集样本光谱;然后采用主成分分析(PCA)和SMCC方法分别提取光谱特征作为BP神经网络的输入,以对应的老化等级作为输出建立模型并训练;以模型预测精度、交叉熵和迭代次数作为评价指标。结果表明,SMCC特征提取结合BP神经网络建立的模型最佳。

工业锅炉供热中的节能技术分析

工业锅炉属于供热系统重要组成部分之一,其节能问题受到人们高度关注。由于供热锅炉运行效率和热源、管网以及设备使用等效率均有直接影响,无论是锅炉设计,还是安装或者运行管理都可影响锅炉节能性能。对此,下文重点对于影响供热锅炉能耗原因深入分析,并结合具体原因,探讨供热锅炉使用过程节能技术的运用,以期提高锅炉使用效率。

燃气锅炉供热现存问题及节能技术应用分析

燃气锅炉供热系统运行的过程中,为了减少能耗,可以应用先进的节能技术,属于其中的重中之重,和锅炉供热系统运行的效率密切相关。并且,对于燃气锅炉供热系统而言,合理利用节能技术能够满足相关要求。有关系统设计工作者应该科学分析燃气锅炉供热过程中存在的问题和不足,引入先进的节能技术,达到相关节能规定,使燃气锅炉供热系统运行的效率也得以提升。本文对燃气锅炉供热系统运行过程中显现出来的问题加以阐述,分析了增强燃气锅炉供热系统节能效果的关键点,说明了燃气锅炉供热系统中节能技术的具体应用措施,以期带给相关节能技术人员有效的启发。

供热燃气锅炉烟气余热深度利用技术的应用研究与分析

伴随清洁能源天然气的广泛应用,当前城市最主要的一种供热方式就是天然气热电联产和燃气锅炉供热。锅炉里燃烧的天然气所释放出的热量无法全部被应用,由此会产生一定损失,而排烟损失则是各种热损失最明显的。要是可以充分回收利用烟气排放中的热量,不仅能提升锅炉热效率,而且有利于节能减排。对此,本文将简要探讨供热燃气锅炉烟气余热深度利用技术。