pls校正集对ft-ir光谱定量分析精度的影响论文

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1、中国科学技术大学硕士学位论文PLS校正集对FT-IR光谱定量分析精度的影响姓名：刘便霞申请学位级别：硕士专业：分析化学指导教师：邵利民2011-05摘要摘要本论文在详细综述了偏最小二乘法（PLS）在傅立叶变换红外光谱(FT-IR)定量分析应用的基础上，以提高PLS模型的预测精度为目的，以选取校正集为研究对象，通过分析PLS模型的预测误差，提出了一种选取校正集的新方法。同时，在该方法的基础上，对其进行了优化和改进，进一步提高PLS模型的预测精度。具体工作包括以下三个方面：1.通过分析牧场附近NH3的傅立叶变换红外光谱,系统研究了气体样品FT-IR光谱定量分析的误差；分析了不同精度要

2、求下的定量方法及其实现。选择63个实测光谱作为分析对象,其中NH3的浓度分布在0-1400ppm-m。定量分析采用3个NH3参考光谱,浓度分别为40，700和1300ppm-m。结果表明，基于单一参考光谱的定量分析在精度要求不高(如相对误差小于5%)时仍有实用价值，而且简单易行，但其适用范围会随定量精度要求的提高而变窄，直到无效。借助一个-1高光谱分辨率(0.125cm)的参考光谱，通过迭代求得待测组分的浓度。研究表明，FT-IR光谱分析的优越性在于只需要一个高分辨率的参考光谱即可得到一系列不同浓度的低分辨率参考光谱，方便在定量分析中使用多个参考光谱。2.提出了用多重校正集来提高

3、PLS处理大浓度范围的FT-IR光谱的预测精度。该方法原理是将较大的浓度范围平均分为几个小的浓度范围，然后在每个小浓度范围上分别建立单一校正集用于预测该浓度范围的光谱。由于浓度范围大会导致吸光度和浓度关系出现严重的非线性，进而使常规PLS模型的预测精度下降。而多重校正集相对灵活，预测精度较高，相对误差从常规的6%降低为1.5%。另外，对该方法进行了优化，分别对校正集的个数、PLS因子数的选取、基线的消除和浓度范围的变化等条件进行了研究。3.在全波段建模中，很多干扰因素的存在会影响PLS的预测精度，所以需要对PLS模型进行波段的选取。研究中，选取了三组不同波段，分别研究了水的-1吸

4、收、吸收峰强度及非线性对PLS模型的影响。结果表明，使用970-955cm波段的数据建模，NH3的PLS模型的预测精度高、建模时间短且运算速度快。另外，在NH3无吸收的波段，水的干扰对NH3的PLS模型无显著影响；但是在NH3有吸收的波段，水的干扰对NH3的PLS模型却有显著影响，在建模时，应该将该波段剔除掉。关键词:偏最小二乘法，傅里叶变换红外光谱，气体样品，校正集，因子数，波段选取，误差分析ⅠAbstractABSTRACTThisthesisincludesareviewoftheapplicationandimprovementofPLSregressionontheOp

5、en-pathFouriertransforminfraredspectra(OP/FT-IR).InordertoimprovetheaccuracyofPLSregression,wefocusedonthecalibrationset.WeanalyzedquantitativetheerrorsofPLSregressionandproposedastrategyofbuildingthecalibrationset.Moreover,thismethodwasimprovedandoptimized.Theprimarycontentofthethesisissumma

6、rizedasfollows.1.Open-pathFouriertransforminfraredspectraweremeasuredaroundanimalfarms.ByanalyzingthosespectrafortheconcentrationsofNH3,asystematicinvestigationwascarriedoutonthequantitativeerrors.63spectrawerechosenasthetargetsinwhichtheconcentrationsofNH3varysignificantly,from0to1400ppm-m.I

7、nthequantitativeanalysisofthe63spectra,threereferencespectrawereused.TheconcentrationsofNH3inthereferenceare40,700and1300ppm-m,respectively.Theresultsindicatedthatthequantitativemethodbasedonsinglereferenceispracticallyapplicablewhentheaccura