典型文献
基于近红外光谱快递预测石脑油单体烃分子组成
文献摘要:
提供了一种快速测定石脑油分子水平组成的方法,以石脑油的族组成(PINA)和单体烃组成的实验室气相色谱分析数据样本为基础,建立了石脑油的单体烃分布比例库;采用样本增强(DA)法生成大量虚拟样本,以石脑油近红外光谱(NIR)作为输入变量,结合偏最小二乘法(PLS)建立了石脑油PINA组成预测模型,利用K-近邻回归法(KNR)建立了石脑油单体烃分布比例预测模型.预测结果表明,在数据样本范围内,利用所建模型可以快速测定石脑油的单体烃分子组成.
文献关键词:
石脑油;详细组成;虚拟样本;近红外光谱
中图分类号:
作者姓名:
刘秋芳;褚小立;陈瀑;李敬岩
作者机构:
中国石化石油化工科学研究院,北京 100083
文献出处:
引用格式:
[1]刘秋芳;褚小立;陈瀑;李敬岩-.基于近红外光谱快递预测石脑油单体烃分子组成)[J].石油炼制与化工,2022(01):86-92
A类:
PINA,KNR
B类:
近红外光谱,快递,石脑油,单体烃,烃分子,分子组成,快速测定,油分,分子水平,族组成,烃组成,气相色谱分析,样本增强,DA,虚拟样本,NIR,偏最小二乘法,PLS,近邻回归,回归法,详细组成
AB值:
0.305131
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。