[发明专利]双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法在审
申请号: | 201710529469.8 | 申请日: | 2017-07-02 |
公开(公告)号: | CN107421900A | 公开(公告)日: | 2017-12-01 |
发明(设计)人: | 李刚;张盛昭;罗永顺;张梦秋;林凌 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G01N21/31 | 分类号: | G01N21/31 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人: | 李林娟 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 光程 透射 光谱 测量 袋装 复杂 溶液 成分 含量 方法 | ||
1.一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
光源出光光口与光谱接收装置入射狭缝紧贴包装袋,光源对复杂溶液进行透射,光谱接收装置采集透射光谱;
位移平台在保证光源出光光口和光谱接收装置入射狭缝同轴前提下,控制光源移动,光谱接收装置采集透射光谱;
将两个位置处透射光谱的各个波长下光强比值求对数得到吸收光谱,并归一化处理,与已有化学分析的结果对比,建立数学模型;
采集未知复杂溶液两位置处的透射光谱,对两透射光谱的比值求对数得到的吸收光谱进行归一化,并带入数学模型计算,得到复杂溶液所测目标成分的含量;
所述方法通过控制位移平台改变光程,在不同光程长处采集同一光源下的袋装复杂溶液的透射光谱,消除光源变化和包装袋带来的影响,提高复杂溶液成分含量的分析精度,解决包装袋内复杂溶液成分含量的无损检测。
2.根据权利要求1所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,位移平台控制光源移动,由光谱接收装置采集透射光谱的步骤具体为:
光源在位置a处对复杂溶液进行透射,由光谱接收装置采集透射光谱;
位移平台控制光源移动至位置b,由光谱接收装置采集透射光谱;
或,
光源对包装袋内的复杂溶液进行透射,由光谱接收装置在位置a处采集透射光谱;
位移平台控制光谱接收装置移动至位置b,由光谱接收装置在位置b处采集透射光谱;
或,
在位置a处由光源对包装袋内的复杂溶液进行透射,在位置a’处由光谱接收装置采集透射光谱;
位移平台控制光源和光谱接收装置分别移动至位置b、b’处,由光谱接收装置采集透射光谱。
3.根据权利要求1或2所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在光源处设置一光纤,作为入射光纤,且保证入射光纤与光谱接收装置入射狭缝紧贴包装袋且同轴;
或,
在光谱接收装置处设置一光纤,作为出射光纤,且保证出射光纤与光源出光光口紧贴包装袋且同轴;
或,
在光源与光谱接收装置处分别设置入射光纤与出射光纤,且保证入射光纤与出射光纤紧贴包装袋且同轴。
4.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,
a位置为入射光纤的第一位置,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对位置a下的透射光谱;在保证入射光纤与出射光纤同轴的前提下,控制入射光纤移动到位置b处,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对位置b下的透射光谱。
5.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,
a位置为出射光纤的第一位置,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对位置a下的透射光谱;在保证出射光纤与出射光纤同轴的前提下,控制出射光纤移动到位置b处,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对位置b下的透射光谱。
6.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,
a、a’分别为入射光纤和出射光纤的第一位置,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对该位置下的透射光谱;在保证入射光纤与出射光纤同轴的前提下,控制入射光纤和出射光纤分别移动到位置b、b’处,由光谱接收装置采集入射光纤与出射光纤相对该位置下的透射光谱。
7.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,所述光源为超连续宽谱激光,该超连续宽谱激光覆盖可见光波段、或近红外光波段、或两者的组合,可直接发光或经入射光纤传导。
8.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,所述位移平台为步进电机;所述光谱接收装置为光谱仪。
9.根据权利要求3所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,所述光源为氙灯宽谱光源或溴钨灯宽带光源,该氙灯宽谱光源或溴钨灯宽带光源覆盖可见光波段、或近红外光波段、或两者的组合,可直接发光或经入射光纤传导;所述位移平台为磁铁吸合装置。
10.根据权利要求1-3中任一权利要求所述的一种双光程透射光谱测量袋装复杂溶液成分含量的方法,其特征在于,
所述数学模型利用主成分分析、人工神经网络、偏最小二乘回归、支持向量机、信号分析或统计方法建立。
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