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J-GLOBAL ID：201702233276753274   整理番号：17A1282417

近赤外分光法によるメタノール中のメタノールの定量【JST・京大機械翻訳】

Determination of Methanol Content in Methanol Diesel Based on Near Infrared Spectroscopy

著者 (3件)： Ouyang Aiguo (華東交通大学机電工程学院,光机電技術及応用研究所,江西 南昌 330013) ,  Huang Zhihong (華東交通大学机電工程学院,光机電技術及応用研究所,江西 南昌 330013) ,  Liu Yande (華東交通大学机電工程学院,光机電技術及応用研究所,江西 南昌 330013)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 4  ページ： 1118-1122  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近赤外分光法と化学量論法を用いて,メタノール中のメタノールの定量分析を行った。実験室で調製した32種類の異なる濃度[濃度範囲2%~25.8%(φ)]のメタノールディーゼル溶液を研究対象とし、4500~7000 cm-1のスペクトル範囲内において、以下の結果を得た。部分最小二乗(PLS),サポートベクトルマシン(S VM)および最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)の3つの定量的解析モデルを確立した。SVMモデルを構築する際に、比較分析を通じて、動径基底関数(radial basis function、RBF)はSVMモデルの核関数として、より高い予測精度を得ることができる。最終的に,PLS,SVM,およびLS-SVMモデルの予測相関係数は,それぞれ0.9889,0.9983,0.9989であり,予測二乗平均平方根誤差(RMSEP)は,それぞれ0.4052,0.3563であった。0.062 4により,3つの予測モデルは良好な効果を達成し,最適予測モデルはLS-SVMモデルを用いることができることが分かった。研究結果により、近赤外分光法と化学量論法を併用することにより、メタノールディーゼル中のメタノール含有量の測定に対して実行可能性があり、良好な効果が得られることが分かった。近赤外分光法と化学量論法を用いて、メタノールディーゼル中のメタノール含有量に対して定量分析を行い、近赤外分光法によるメタノールディーゼルのメタノール含有量を迅速かつ非破壊的に測定するための参考と応用価値を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動径基底関数 ,  定量分析 ,  相関係数 ,  *近赤外分光分析 ,  核関数 ,  スペクトル ,  予測モデル ,  定量的分析 ,  部分最小二乗法 ,  化学量論 ,  予測 ,  サポートベクトルマシン ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 予測精度 ,  比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Near infrared spectroscopy ,  Methanol diesel ,  Quantitative analysis

分類 (4件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H) ,  食品の分析  (FJ01030U)

物質索引 (1件)： メタノール

タイトルに関連する用語 (3件)： 近赤外分光法 ,  メタノール ,  定量