[发明专利]一种具有无测点温度补偿功能的近红外物性参数测量方法

摘要

本发明公布了一种具有无测点温度补偿功能的近红外物性参数测量方法，包括采集具有代表性的样品，并在不同温度水平下采集各个样品的近红外光谱，同时记录实验条件如温度等；然后，对采集的光谱做预处理，建立样品温度的近红外预测模型，同时分别建立低温和高温点的物性参数近红外预测模型；最后，从低温点或者高温点对不同温度进行修正计算，构造任意温度下的物性参数校正模型。本发明将温度作为显式因素变量建立温度校正模型，因而在使用近红外测量时，可以依赖光谱本身对温度的响应，完成不同温度下的物性测量，从而不需要直接温度测量信息和相关计算。

主权项

1.一种具有无测点温度补偿功能的近红外物性参数测量方法，其特征在于包括下述步骤：(1)收集多个样品在多个设定温度下的近红外光谱；(2)对步骤(1)中收集的近红外光谱进行导数运算，将产生的导数近红外光谱做主元分析PCA，剔除统计异常值；(3)以温度Tc作为预测变量，导数近红外光谱波数作为自变量，用偏最小二乘算法PLS建立温度校正模型：Tc＝A1x1+A2x2+…AnxnAi,i＝1,2,…n是回归系数，xi是导数近红外光谱在波数i＝1,2,…n处的数值；(4)对步骤(1)中收集的近红外光谱进行以待测物性参数模式为目标的预处理；对预处理后的近红外光谱做主元分析PCA，剔除统计异常值；(5)选取最高温度所对应的实验数据组，以待测物性参数作为预测变量，步骤(4)中预处理后近红外光谱波数作为自变量，用偏最小二乘算法PLS建立高温点物性参数Ph的校正模型：Ph＝B1y1+B2y2+…BnynBi,i＝1,2,…n是回归系数，yi是预处理后光谱在波数i＝1,2,…n处的数值；(6)选取最低温度所对应的实验数据组，以待测物性参数作为预测变量，步骤(4)中预处理后近红外光谱波数作为自变量，用偏最小二乘算法PLS建立低温点物性参数Pl的校正模型：Pl＝C1z1+C2z2+…CnznCi,i＝1,2,…n是回归系数，zi是预处理后近红外光谱在波数i＝1,2,…n处的数值；(7)从低温点或者高温点对不同温度水平进行模型修正计算，构造任意温度下的物性参数修正模型：Pc＝Pl+{(Pl0‑Ph0)/(Tl‑Th)}×(Tc‑Tl)或Pc＝Ph‑{(Pl0‑Ph0)/(Tl‑Th)}×(Th‑Tc)Pl0，是同一个样品在低温点物性参数校正模型和高温点物性参数校正模型的最低温点的模型预测值，Ph0是同一个样品在低温点物性参数校正模型和高温点物性参数校正模型的最高温点的模型预测值，Th，Tl分别是实验的最高和最低温度点的温度模型预测值，Pc是在温度Tc下的物性测量值。