激光与光电子学进展, 2019, 56 (3): 033002, 网络出版: 2019-07-31 复制并引用该论文  被引通知

图 & 表

图 1. 损失函数的变化过程

Fig. 1. Change process of loss function

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图 2. ACM的数据分析流程图

Fig. 2. Data analysis flow chart of ACM

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图 3. 基于ACM的三线性分解

Fig. 3. Trilinear decomposition based on ACM

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图 4. 标准溶液未校正的三维荧光光谱和预处理后的三维荧光光谱。(a)(d) 0#柴油;(b)(e) 95#汽油;(c)(f) 普通煤油

Fig. 4. Three-dimensional fluorescence spectra of uncorrected standard solution and after pretreatment. (a) (d) 0# Diesel; (b)(e) 95# gasoline; (c)(f) ordinary kerosene

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图 5. X1的核一致诊断结果及残差平方和分析结果

Fig. 5. X1 nuclear consensus diagnosis results and residual square sum analysis results

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图 6. 柴油、汽油和煤油的(a)(b) ATLD解析光谱与(c)(d) ACM解析光谱

Fig. 6. (a)(b) ATLD analytical spectra and (c)(d) ACM analytical spectra of diesel, gasoline and kerosene

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表 1样品中油类物质的质量浓度

Table1. Concentration of oil in the samplemg/L

Sample 0# Diesel 95# Gasoline Kerosene Sample 0# Diesel 95# Gasoline Kerosene 1 1.0 5.2 2.6 9 0.9 1.2 0.8 2 0.2 4.8 2.4 10 1.0 1.0 1.0 3 1.2 3.6 1.2 11 0.3 3.5 1.3 4 0.4 3.2 1.8 12 0.4 2.8 2.0 5 2.5 2.6 3.5 13 0.5 2.2 2.6 6 0.6 2.4 5.0 14 0.6 1.7 3.3 7 5.0 1.2 4.5 15 0.7 1.4 3.9 8 0.8 1.0 2.0 16 0.8 1.0 4.5

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表 2不同组分数下各算法解析柴油所得结果

Table2. Results obtained by each algorithm for analyzing diesel under different component numbers

Sample Actual N=3 N=4 ATLD SWATLD PARAFAC ACM ATLD SWATLD ACM 11 0.3 0.28 0.28 0.29 0.29 0.28 0.28 0.29 12 0.4 0.39 0.39 0.38 0.38 0.37 0.39 0.38 13 0.5 0.48 0.47 0.47 0.47 0.48 0.47 0.47 14 0.6 0.56 0.58 0.59 0.59 0.56 0.58 0.59 15 0.7 0.66 0.67 0.69 0.69 0.66 0.67 0.68 16 0.8 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 Average recovery /% 95.33 95.79 96.68 96.68 94.50 95.79 96.44

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表 3不同组分数下各算法解析汽油所得结果

Table3. Results obtained by each algorithm for analyzing gasoline under different component numbers

Sample Actual N=3 N=4 ATLD SWATLD PARAFAC ACM ATLD SWATLD ACM 11 3.5 3.41 3.36 3.38 3.39 3.41 3.29 3.39 12 2.8 2.69 2.56 2.77 2.76 2.69 2.56 2.76 13 2.2 2.08 2.08 2.10 2.16 2.08 2.08 2.16 14 1.7 1.68 1.64 1.67 1.68 1.68 1.64 1.68 15 1.4 1.38 1.36 1.37 1.38 1.38 1.29 1.38 16 1.0 0.94 0.94 0.95 0.96 0.94 0.94 0.96 Average recovery /% 96.57 94.93 97.01 97.83 96.57 93.76 97.83

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表 4不同组分数下各算法解析煤油所得结果

Table4. Results obtained by each algorithm for analyzing kerosene under different component numbers

Sample Actual N=3 N=4 ATLD SWATLD PARAFAC ACM ATLD SWATLD ACM 11 1.3 1.27 1.23 1.26 1.24 1.27 1.23 1.24 12 2.0 1.87 1.96 1.97 1.95 1.86 1.94 1.95 13 2.6 2.56 2.54 2.55 2.55 2.56 2.54 2.55 14 3.3 3.27 3.23 3.28 3.26 3.26 3.23 3.26 15 3.9 3.74 3.71 3.75 3.77 3.74 3.71 3.77 16 4.5 4.34 4.34 4.32 4.33 4.34 4.32 4.33 Average recovery /% 96.85 96.63 97.51 97.11 96.72 96.39 97.11

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陈至坤, 黄微, 程朋飞, 沈小伟, 王福斌. 基于组合算法的油类污染物三维荧光光谱分析[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(3): 033002. Zhikun Chen, Wei Huang, Pengfei Cheng, Xiaowei Shen, Fubin Wang. Three-Dimensional Fluorescence Spectra Analysis of Oil Contaminants Based on Algorithm Combination Methodology[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(3): 033002.