具有相同分子基团的多组分气体现场在线光谱分析

针对目前傅里叶变换红外光谱分析还不能独立应用于气体成分多、部分成分具有同种分子基团、气体浓度变化范围大的复杂多组分混合气体的在线分析问题,文章以甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷和正丁烷五种轻烷烃气体的混合气体的光谱分析为例,提出采用充分考虑气体温度、压力及干扰气的影响,采用特征提取、光谱畸变识别与修正、神经网络的鲁棒建模与分层建模的方法来实现具有相同分子基团的混合气体光谱分析。最后给出了五种轻烷烃气体的光谱与气相色谱的在线分析结果。分析结果对比曲线表明,两种仪器分析结果曲线几乎完全重合,这说明该文提出的光谱分析方法可以独立应用于具有相同分子基团的多组分气体混合气体现场在线分析,解决了科学研究和工程应用中气体组分复杂、气体浓度变化范围大的复杂多组分混合气现场分析难题。

冶炼过程的在线光谱分析

利用石英光纤、光栅光谱仪、CCD探测器、微机组成在线光谱分析系统．测量该系统的光谱分辨率、时间响应及探测灵敏度，并对模拟炼钢过程进行在线光谱分析．

在线近红外光谱分析技术在S Zorb装置上的应用

为应用在线近红外光谱分析技术对汽油吸附脱硫(S Zorb)装置物料进行在线分析,基于大量有代表性的S Zorb装置原料汽油和产物脱硫汽油样品,采集其近红外光谱,结合化学计量学方法建立了预测S Zorb装置物料密度、辛烷值、蒸气压、馏程和烃组成的近红外光谱分析模型,模型交互验证结果表明,近红外光谱分析方法与标准方法之间具有良好的一致性。通过配置在线近红外光谱分析系统和应用所建S Zorb装置物料多性质近红外光谱分析模型,将在线近红外光谱分析技术应用于某炼油厂S Zorb装置对原料汽油和脱硫汽油进行在线分析,可在1 min内完成对3路物料的密度、辛烷值、蒸气压、馏程和烃组成合计65个指标的在线分析。S Zorb脱硫汽油密度(20℃)的预测标准偏差为1.5 kg m^(3),研究法辛烷值(RON)的预测标准偏差为0.2,烯烃质量分数和芳烃质量分数的预测标准偏差分别为0.46百分点和0.51百分点,蒸气压预测标准偏差为1.5 kPa,初馏点、10%馏出温度、50%馏出温度、90%馏出温度和终馏点的预测标准偏差分别为2.0,1.7,2.1,2.3,2.8℃,方法精度和检测速率满足工业现场快速分析的需求。

基于STM32单片机的在线恒温光谱分析系统研制与测试

近红外波段(NIR,波长范围:780~2500 nm)在线光谱分析技术具有小型化、快速检测、结果稳定可靠等优点,在工业现场检测领域有着广泛的应用。由于近红外光谱分析系统受温度影响较大,传统的光栅分光在线光谱分析系统所采用的光谱仪通常仅对探测器制冷,光路部分仍然会受到温度影响产生波长漂移等测量误差。此外,系统也多采用PC计算机来进行数据采集和控制,并通过配备独立的工业通讯模块实现光谱分析系统与产线总控系统的通讯,不仅增加了设备成本与体积,也显著降低了系统的稳定性。针对这些问题,基于STM32单片机开展了在线恒温光谱分析系统研制与测试。系统采用STM32单片机来控制近红外光谱仪,通过设定和修改采集间隔时间并采集光谱数据,对光谱数据进行预处理,来计算得到目标样品的理化指标。对于温度控制,开发了在STM32单片机上运行的基于比例-积分-微分(PID)控制算法的恒温控制系统,对光谱仪整体(包含光路和电路部分)实现了闭环恒温控制。同时,开发了基于STM32单片机的工业通讯接口(包含Modbus协议通讯和4~20 mA电流信号通讯)。系统实验测试结果表明,该设计能够长时间稳定运行,并有效降低了环境温度变化对光谱数据带来的干扰。在长达48小时的系统运行过程中,光谱仪温度稳定控制在5℃左右,温控精度优于0.25℃。相对于未恒温控制的运行模式,恒温控制条件下的平均吸收光谱强度相对标准差显著减小,并实现了数据采集、预处理、样品理化指标计算、工业信号通讯及温度控制的一体化设计,以满足工业现场在线检测需求。

光谱分析、光谱测量

O433.1 2000042342人工神经元网络在光谱识别中的应用=Artificial neural network application in spectral recognition[刊,中]/张良培,李德仁(武汉测绘科技大学土地科学院.湖北,武汉(430070))

拉曼光谱分析技术在资源微生物发酵性能评价中的应用

微生物发酵过程是细胞新陈代谢进行物质转化的过程,为了提高目标产物的转化率,需要对微生物发酵动态特性进行实时分析,以便实时优化发酵过程。拉曼光谱(Ramanspectroscopy)量化测试作为一种有应用前景的在线过程分析技术,可以在避免微生物污染的条件下,实现精准监测,进而用于优化控制微生物发酵过程。【目的】以运动发酵单胞菌(Zymomonas mobilis)为例,建立微生物发酵过程中葡萄糖、木糖、乙醇和乳酸浓度拉曼光谱预测模型,并进行准确性验证。【方法】采用浸入式在线拉曼探头,收集运动发酵单胞菌发酵过程中多个组分的拉曼光谱,采用偏最小二乘法对光谱信号进行预处理和多元数据分析,结合离线色谱分析数据,对拉曼光谱进行建模分析和浓度预测。【结果】针对运动发酵单胞菌,首先实现拉曼分析仪对单一产品乙醇发酵过程的精准检测,其次基于多元变量分析,建立葡萄糖、乙醇和乳酸浓度变化的预测模型,实现对发酵过程中各成分浓度变化的准确有效分析。【结论】成功建立了一种评价资源微生物尤其是工业菌株发酵液多种组分的拉曼光谱分析方法。该方法为运动发酵单胞菌等工业菌株利用多组分底物工业化生产不同产物的实时检测,以及其他微生物尤其工业菌株的选育和过程优化提供了新方法。