[发明专利]一种测量SBS改性沥青中SBS改性剂含量的方法

摘要

本发明提供了一种测量SBS改性沥青中SBS改性剂含量的方法，该方法通过将已知梯度SBS含量的改性沥青标准样品的红外光谱数据进行预处理后训练集代入人工神经元网络程序中进行训练，并建立改性沥青标准样品红外光谱与SBS含量的回归模型，再将同样经过数据预处理后的改性沥青待测样品的光谱数据作为测试集代入该回归模型中，即可得改性沥青待测样品中SBS含量的预测值。其红外光谱数据预处理包含波长选择、背景扣除、基线校正、异常数据剔除和单位方差处理等方法，利用全光谱信息可有效解决非线性回归问题。该方法方法误差小、准确度高、重现性好、稳定性高，所需样品量小、预处理方法简单，可快速、有效的测定改性沥青中SBS含量。

主权项

1.一种测量SBS改性沥青中SBS改性剂含量的方法，其特征在于，包括以下检测步骤：步骤1，采集多个SBS改性沥青标准样品的红外光谱数据作为训练集，所述多个SBS改性沥青标准样品中，SBS改性剂含量不同；步骤2，采集SBS改性沥青待测样品的红外光谱数据作为测试集；步骤3，对所述训练集中的每个SBS改性沥青标准样品的红外光谱数据进行预处理，所述预处理依次为CO2吸收峰扣除、基线噪音扣除、基线较正、一次方差处理、异常数据剔除和二次方差处理，得每个SBS改性沥青标准样品的预处理光谱数据；步骤4，对所述测试集的红外光谱数据进行预处理，所述预处理依次为CO2吸收峰扣除、基线噪音扣除、基线较正、一次方差处理、异常数据剔除，并将测试集经异常数据剔除后的红外光谱数据和所述训练集经异常数据剔除后的红外光谱数据合并，得合并后的红外光谱数据，对所述合并后的红外光谱数据采用二次方差处理，提取二次方差处理后的红外光谱数据中的测试集的红外光谱数据，得测试集预处理光谱数据；步骤5，将所述每个SBS改性沥青标准样品的预处理光谱数据和所对应的SBS改性剂含量分别输入人工神经元网络中，进行回归分析，并建立SBS改性剂含量与SBS改性沥青标准样品的红外光谱数据的回归模型；步骤6，将所述测试集预处理光谱数据代入所述回归模型中，得所述SBS改性沥青待测样品中SBS改性剂的含量。