基于近红外光谱的透平油微量水分检测  被引量:3

Near Infrared Spectroscopy Measurement of Moisture Content in Turbine Oil Using Relevance Vector Machines

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作  者:侯明明[1] 喻其炳[1] 焦昭杰[1] 李川[1] 

机构地区:[1]重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心,重庆400067

出  处:《重庆工商大学学报(自然科学版)》2012年第3期94-98,共5页Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition

基  金:国家自然科学基金(50905193);重庆市科技计划项目(2009DA0001-A13;2010BB4249;2010BB4261)

摘  要:传统的石油产品水分检测存在试剂有毒、操作复杂、测量时间长、受环境影响大、满足不了在线快速检测等问题;在此利用近红外光谱快速测定透平油中微量水分,利用关联向量机对测定的光谱数据进行建模,实验结果表明:最大绝对误差和均方根误差分别为20.99×10-6(V/V)、11.11×10-6(V/V),说明该模型具有较高的预测能力,对实现透平油微量水分的快速检测具有重要意义。There are evident limitations in traditional measurement of moisture content in oils, such as poisonous reagents, complicated operations, time-consuming, susceptible to environmental interferences and unable on-line quick measurement. A fast determination of the moisture content in turbine oil by near infrared spectroscopy has been introduced in this paper. The relevance vector machine was employed to model the spectral data. The Maximum Absolute Error and the Root Mean Square Error of the experimental results are respectively 20.99 × 10^-6 (V/V) and 11. 11 × 10^-6 (V/V). The results indicate that the proposed model features good prediction performance and thus plays an important role in fast measurement of moisture content in turbine oil

关 键 词:透平油 近红外光谱 微量水分 关联向量机 

分 类 号:X705[环境科学与工程—环境工程]

 

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