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基于近紅外光譜的煙粉粒徑建模

日期:2025-05-08 00:13
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摘要:近年來,近紅外光譜技術在**產業(yè)的應用取得突破性的進展,許多研究成果實現了應用近紅外光譜技術對**特定的原料化學成分、外加添加劑、成品等的建模分析及應用。

 

近紅外是發(fā)現*早的非可見光區(qū)域,近紅外主要是對含氫基團X-H(X=C、N、O)振動的倍頻和合頻吸收。不同種類的有機物對近紅外光譜的不同波段有著不同程度的吸光度或透過率,這意味著不同化合物的光譜圖形狀是不同的。同時,濃度的高低也會影響吸光度或透過率,符合朗伯比爾定律。因此,通過收集大量已知性質的樣品光譜數據,可以建立起光譜數據與樣品性質之間的關聯(lián)模型。近紅外光譜分析技術具有對物質反饋的靈敏度高、傳遞的信息快,且在檢測樣品時無前處理、無污染、方便快捷等優(yōu)點。近紅外光譜(NIRS)是一種強大的分析技術,在食品、制藥、環(huán)境監(jiān)測、農業(yè)等各個領域都有廣泛的應用。

近年來,近紅外光譜技術在**產業(yè)的應用取得突破性的進展,許多研究成果實現了應用近紅外光譜技術對**特定的原料化學成分、外加添加劑、成品等的建模分析及應用。近紅外光譜技術在不同行業(yè)中的多樣化應用,證明了NIR光譜學在為各種應用提供**高效分析解決方案方面具有較大的潛力。

以玉溪K326**原料9個不同目數粒徑粉體樣本作為研究對象,通過采集不同煙粉粒徑的近紅外光譜信息,建立不同煙粉粒徑的近紅外光譜預測模型,同時結合特征波長變量優(yōu)選算法簡化模型,為后續(xù)不同**原料粒徑快速檢測提供了一種快速鑒別分析的方法,同時可監(jiān)測原料磨粉粒徑過程中質量的穩(wěn)定性。

 

**粉末粒徑檢測

采用激光粒度分析儀對不同梯度100、200、300、400、600、800、1000、1200、1400、1600目的**超細粉樣品進行粒度分布檢測。每個梯度檢測樣品≥20個。

不同粒徑研磨的中位粒徑

 

不同煙粉粒徑目數趨勢圖

 

煙粉粒徑(NIR)近紅外儀器參數

MPA近紅外光譜儀(德國,Bruker),配備內徑10cm的鍍金積分球采樣附件,光斑向上,光斑直徑2cm,用于水平測試樣品,鍍金背景,直徑50mm的樣品杯,不銹鋼壓樣制樣器。光譜采集OPUS軟件中進行。

煙粉粒徑(NIR)近紅外數據采集

打開近紅外光譜儀,預熱30min,去除背景干擾,采集方式為漫反射旋轉掃描。將不同粒徑煙粉100、200、300、400、600、800、1000、1200、1400、1600目的**超細粉樣品依次放入樣品杯中,用壓樣器輕輕壓平杯中樣品,固定每個杯中樣品厚度為6cm,把樣品放置光譜儀旋轉臺上掃描。掃描時以積分球鍍金內壁作為背景。光譜采集的掃描范圍:3600~12500cm-1;分辨率8cm-1,掃描次數:64次。進行譜圖采集得到樣品的光譜。

煙粉粒徑近紅外建模方法

采用偏*小二乘法(PartialLeastSquares,PLS)建立近紅外光譜與粒徑間的定量分析模型。在OPUS軟件中調入400個樣品的近紅外光譜,再將粒徑一一對應輸入,選擇交叉檢驗。光譜數據的預處理利用軟件自帶優(yōu)化功能進行優(yōu)化,選擇出*佳譜區(qū)、光譜預處理方法及主成分數,利用*優(yōu)條件建立**超微粉體的粒徑的定量模型,通過決定系數(R2)和內部交叉檢驗均方差(RMSECV),光譜異常值與樣品光譜及校正集樣品光譜相關,在模型不斷交叉檢驗結果時,對嚴重偏離擬合線或偏差大于3倍平均偏差的樣品給予剔除,確定*佳的建模方案。

煙粉粒徑分布模型驗證

用已經建立的粒徑模型對其進行預測,檢驗預測值與參考值的線性關系,考察線性相關系數R2,均方根誤差RMSECV和殘留偏差RPD。

 

不同粒度下光譜特性模型分析

將不同粒徑的煙粉D50中位粒徑數據作為模型建立的參比數據,輸入軟件中,在對應的樣品譜圖中建立不同目數煙粉中位粒徑。運用矢量歸一法(MSC)和一階導數法對其進行處理,去除影響度,使光譜峰變陡,易于辨認較小的特征峰。OPUS軟件采用的定量回歸方法為偏*小二乘法(PLS),當光譜數量重組時,可計算出PLS維數。模型建立后,不斷進行內部交叉檢驗,剔除異常數據,直至模型檢驗顯示通過。

不同目數煙粉定量分析模型參數

 

不同目數煙粉粒徑近紅外圖

 

可以看出,不同的煙粉粒徑在3500~5500cm-1區(qū)間有吸收峰,5000cm-1左右峰較低且范圍較寬,4000cm-1時峰較為陡峭。不同粒度下的煙粉呈現出不同的吸收強度。

不同粒度下光譜特性分析模型優(yōu)化

不同目數煙粉中位粒徑真值和預測值的相關性原始圖

 

偏移量:5.468維數:1;R2=83.16;RMSECV=15.3;偏移:0.0211;斜率:0.861;相關系數:0.9124

從不同目數超微粉粒徑模型真值和預測值的線性原始關系圖可以看出,模型的決定系數R2、RMSECV均不理想,相關系數R2為0.9124,均方根誤差RMSECV為15.3,維數為1。此模型部分數據點偏離擬合線且大于3倍平均偏差,表示預測值與真實值偏差較大,需不斷進行內部交叉檢驗,剔除異常數據,直至模型檢驗顯示通過,得到線性關系圖。

不同目數煙粉中位粒徑真值和預測值的相關性校正圖

 

偏移量:0.300;維數:5;R2=98.77;RMSECV=3.28;偏移:0.0326;斜率:0.989;相關系數:0.9938

粒徑預測模型的評價指標表

 

從不同目數超微粉粒徑模型真值和預測值的線性校正關系圖可以看出,模型的決定系數R2、RMSECV均比較理想,相關系數R2為0.9938,均方根誤差RMSECV為3.28,維數為5,殘留偏差為9。

 

不同粒度下光譜特性分析模型驗證

由不同目數煙粉粒徑真值和預測值模型數據可以看出,偏差范圍在0.00~0.21μm,差值的平均值為0.06μm,在可接受范圍內,即煙粉中位粒徑真值和預測值無顯著差異。

不同目數煙粉粒徑檢測真值和預測值

 

 

 

 總結

(1)通過400個樣品進行全掃描得出在3500~5500cm-1期間有吸收峰,5000cm-1左右峰較低且范圍較寬,4000cm-1時峰較為陡峭,不同粒徑的煙粉光譜上呈現出不同的吸收強度。

(2)通過偏*小二乘法(PLS)建立預測不同粒徑超微粉體的近紅外分析模型,相關系數大于0.9,殘留偏差大于2,表明模型適用于不同粒徑的超微粉體的快速分析。

(3)采用近紅外檢測方法對不同粒度煙粉進行建模、檢測、驗證。結果表明,近紅外測定模型的預測值與實際粒徑值數據之間無明顯差異,預測**度高。

 


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