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J-GLOBAL ID:201902283610846072   整理番号:19A0658331

二次元蛍光分光法を用いたディーゼル燃料の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Diesel Fuel Using Two-Dimensional Fluorescence Spectroscopy
著者 (4件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 8942-8950  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0805B  ISSN: 0887-0624  CODEN: ENFUEM  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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大気汚染は重大な問題であり,汚染物質の放出を減少させるために,政府はディーゼル燃料中の硫黄濃度を制限する環境規則を確立した。ディーゼル流中の硫黄含有量の制御は,この成分のオンライン測定を必要とし,純粋な時間遅れと操作が容易である。この点において,二次元(2D)蛍光分光法はソフトセンサ開発のための有望な選択となる。蛍光品質にもかかわらず,蛍光分光データのプロセス知識への変換は簡単なタスクではなく,多変量解析を必要とする。本研究は,超低硫黄ディーゼル流(Diesel S10)を監視するための2D蛍光分光法の適用性と,より高い硫黄濃度(Diesel S100)を有するULSDとディーゼル流の間の識別能力を評価することを目的とした。異なる試料群の蛍光スペクトルの評価は,Diesel S10とDiesel S100の間の組成の変化を捉える技術の能力を明らかにした。部分最小二乗判別分析(PLS-DA)及びランダムフォレスト(RF)を用いて得られた結果は,蛍光分光法がDiesel S10及びDiesel S100試験試料の分類に適用できることを示した。両方法で較正したモデルは100%の正しい分類を達成した。RF実施は,ディーゼル燃料分類のためのカスタマイズされたセンサの開発に用いることができる,いくつかの特定の励起/発光対(4)の選択において,より良かった。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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精製プロセス  ,  石油と石油製品の性質,分析,試験 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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