在线拉曼光谱仪测定石油产品馏程的仿真算法

介绍了在线拉曼光谱仪的特点及结构组成。在现有仪器研制的基础上,采用拉曼光谱和化学计量学方法建立了快速、准确测定石油产品馏程的分析仿真模型。仿真模型中具体算法采用偏最小二乘法(PLS),并收集了一定数量的苯的同系物样品进行实验,并对模型的预测值与样品真实值的相关性进行了分析。实验数据仿真结果表明,该模型与传统馏程检测方法相比具有分析速度快,准确性高,重现性好等特点,特别适用于生产中间控制分析,在实际生产过程中已得到应用。

基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

研究石脑油的烃组成预测问题。针对石脑油组分极其复杂和冗余特点,传统的检测方法求解方法复杂、测定时间过长等难题,为了提高准确度,提出一种基于在线拉曼光谱技术结合主成分粒子群算法的预测方法。首先获得石脑油样品的拉曼谱图,利用主成分分析对数据进行降维处理,消除数据间的冗余信息,然后采用粒子群算法对主成分分析后的数据进行预测,得到各个组成成分在石脑油中的质量分数,并将样品预测值与真实值的相关性进行分析。实验结果表明:相对于其他预测方法,该方法准确性高,现场适应性强,测定时间短,是一种高效、实时性好的石脑油组成预测方法。

基于过程分析技术细胞培养中多指标实时检测

为了实现悬浮动物细胞培养过程细胞生长状态和生化指标的实时在线检测,以中国仓鼠卵巢细胞(CHO)培养过程为研究对象,采用原位显微镜和在线拉曼光谱仪实时在线获得CHO细胞培养体系的图像和拉曼光谱图,并通过实时在线图像处理和基于遗传算法结合偏最小二乘法的化学计量学建模,分别实时获得培养体系中细胞的密度、直径分布、培养液中葡萄糖和乳酸浓度。图像处理结果与离线生化分析仪结果相一致;葡萄糖质量浓度校正模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.085 g×L^(-1),预测决定系数RP2为0.999,乳酸质量浓度校正模型RMSEP为0.055 g×L^(-1),RP2为0.966。结果表明,上述检测方法可用于细胞培养过程的细胞密度、直径分布和2个生化指标的实时准确监测,减少了离线检测的繁琐和染菌风险。