基于支持向量机的红外光谱天然气分析系统

【摘要】：针对天然气组分浓度分析过程中海量训练样本无法实现、天然气组分气体的主次特征吸收谱线重叠严重、气相色谱分析法分析速度慢、无法进行实时在线分析等问题,将支持向量机(SVM)这一新的信息处理方法与红外光谱分析法结合,应用于天然气组分浓度分析中,利用SVM处理小样本的能力解决海量样本问题;通过建立反映天然气光谱数据样本与天然气组分浓度关系的SVM校正模型,解决天然气组分气体主、次特征吸收谱线重叠严重的问题;利用红外光谱分析速度快的优点,缩短分析时间。设计研制了基于SVM和红外光谱的天然气分析系统。该系统使用傅立叶红外光谱仪获取天然气红外光谱数据样本,对红外光谱数据样本进行数据预处理后,通过SVM校正模型进行计算分析,得出天然气组分浓度。实验结果表明,该方法的最大偏差为3.95%,与气相色谱分析法相比,具有分析速度快、可实时在线分析等优点。 【作者单位】： 西北工业大学自动化学院 西安交通大学电气工程学院 空军工程大学理学院 上海化工研究院 西安交通大学电气工程学院
【关键词】： 支持向量机 红外光谱 天然气组分 浓度 校正模型 定量分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目“基于多波长窄带光谱扫描技术的全光纤混合气体定量检测系统的研究”(编号:60772016) 陕西省科技计划资助项目“基于SVM的混合气体红外光谱多参量数字分析关键技术研究及应用”(编号:2007K05-05)研究成果
【分类号】：TE967
【正文快照】： 衡量天然气性能的主要指标之一是甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的组分浓度。天然气组分浓度在生产和测量过程中,存在如下的问题。(1)天然气具有组分多、组分浓度范围大的特点。例如,如果每种组分气体浓度按1%的间隔标定100个点,则7组分天然气需1007个天然气样本。

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