通过分析不同乙烯含量的聚丙烯样品的拉曼光谱, 并结合偏最小二乘法(PLS), 对聚丙烯中的乙烯含量进行了研究。 对比聚乙烯和聚丙烯的拉曼光谱, 分析了50～600, 600～1 600及2 700～3 100 cm-1等三个特征谱段的拉曼光谱谱图; 建立了乙烯含量的PLS回归模型, 发现利用50～3 600 cm-1全谱段拉曼光谱建立的乙烯含量模型的预测效果最佳, 与近红外光谱(NIR)的检测值结果相近, 与真实值间的线性相关系数(r)、 平均相对误差(RAD)和均方根误差(RMSE)分别为0.995, 2.65%和0.319。 对50～3 600 cm-1范围的拉曼光谱进行PLS分析, 发现第一项PLS成分的载荷分布能够反映乙烯含量与聚丙烯分子结构间的关系, 即与CH2的数量成正相关, 而与CH3, C—H和C—C键的数量成负相关。 研究表明, 利用拉曼光谱可实现乙丙共聚聚丙烯中乙烯含量的快速检测。

借助拉曼光谱, 对聚氯乙烯(PVC)-环己酮溶液的浓度进行了检测。 通过偏最小二乘法(PLS)分析发现, 第一项PLS成分(factor 1)的得分与PVC溶液浓度成正比关系, factor 1的载荷分布能有效地反映出溶液浓度与溶液中的PVC和环己酮含量的关系。 建立了PVC溶液浓度的PLS回归预测模型, 模型预测结果与真实值间的r值和均方根误差(RMSE)分别为0.996 3和2.775。 提取PVC和环己酮的拉曼特征峰, 包括PVC中的C—Cl键(620, 695 cm-1)和环己酮中的脂环族酮(1 709 cm-1), 通过特征峰内标法, 建立了PVC溶液浓度的预测模型, 预测值与真实值间的r和RMSE值分别为0.994 1和3.151。 研究表明, 拉曼光谱能够实现溶液中PVC浓度的快速、 准确的检测, 对优化PVC溶剂法回收工艺具有积极意义。