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J-GLOBAL ID：201902288279890853   整理番号：19A1903667

SPXYアルゴリズムによるNIR分光法を用いたセメント原料粉中の酸化物含有量の迅速定量【JST・京大機械翻訳】

Fast determination of oxide content in cement raw meal using NIR spectroscopy with the SPXY algorithm

著者 (8件)： Yang Zhenfa (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jingshi Road, 250061 Jinan, China. [e-mail]) ,  Xiao Hang ,  Zhang Lei ,  Feng Dejun ,  Zhang Faye ,  Jiang Mingshun ,  Sui Qingmei ,  Jia Lei
資料名： Analytical Methods  (Analytical Methods)
巻： 11  号： 31  ページ： 3936-3942  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2324A  ISSN： 1759-9660  CODEN： AMNECT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分最小二乗(PLS)アルゴリズムと組み合わせたNIR分光法を研究し,セメント生産のプロセスにおけるセメント原料粉サンプル中のCaO,SiO_2,Al_2O_3,およびFe_2O_3の高速定量のための新しい分析法を得た。x(スペクトル変数)とy(化学値)空間の両方を考慮に入れた結合x-y距離(SPXY)に基づくサンプル集合分割と名付けたKennard Stone(KS)に基づく改良アルゴリズムを適用して,セメント生粉サンプルをキャリブレーションと予測サブセットに分割し,SPXYの効果をランダムサンプリング(RS),KSとDuplexのそれと比較した。最適予測は,SPXY法によるほとんどの場合に得られ,平均予測誤差は,CaO,SiO_2,Al_2O_3およびFe_2O_3に対して,それぞれ,0.1430%,0.1,206%,0.0667%および0.0306%であり,SPXYおよびPLSアルゴリズムと組み合わせた較正サブセットは,セメント原料粉試料中の酸化物含有量の迅速で正確な定量を達成できた。Copyright 2019 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *近赤外分光分析 ,  *酸化物 ,  *粉体 ,  予測 ,  予測誤差 ,  *セメント ,  無作為抽出 ,  *アルゴリズム ,  部分集合 ,  スペクトル ,  部分最小二乗法 ,  *迅速分析
準シソーラス用語： 最適予測 ,  *セメント原料 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分析機器  (CC02020S) ,  電気化学反応  (CB07050F) ,  無機物質中の元素の物理分析  (CC03022H)

タイトルに関連する用語 (6件)： アルゴリズム ,  NIR分光法 ,  セメント原料粉 ,  酸化物 ,  含有量 ,  迅速定量