基于微波谐振技术的活性炭重量检测

作者：郑家忠; 李志刚; 陈风; 郭忠明; 王澍; 计敏

来源：激光与光电子学进展, 2022, 1-16+18.

• 微波谐振技术
• 基线校正
• 惩罚最小二乘法
• 活性炭
• 重量

为提高活性炭含量检测的效率与精度，基于微波谐振技术设计了一种活性炭滤棒微波幅值变化信号采集装置，并将高斯滤波和惩罚最小二乘算法相结合对微波幅值变化信号进行降噪和基线扣除处理。首先，比较了不同高斯窗口长度的滤波效果；其次选用非对称最小二乘法（ASLS）、自适应迭代重加权惩罚最小二乘法（AIRPLS）、非对称重加权惩罚最小二乘法（ARPLS）和多约束重加权惩罚最小二乘法（DRPLS）等4种处理方法对微波幅值变化信号进行基线校正，再求出基线校正后微波幅值变化信号的峰高、峰面积与半峰宽，然后比较了基于支持向量回归机（SVR）、偏最小二乘（PLS）算法与BP神经网络建立的模型的预测结果。结果显示：活性炭重量的最佳模型为“峰面积-活性炭重量”，模型决定系数（R~2）为0.9924，平均绝对误差(MAE)为0.7979mg，相对标准偏差(RSD)为1.4962%。活性炭重量重复性检测最大标准差为1.85mg，活性炭重量检测的最小绝对偏差为0.03mg，活性炭重量检测最小相对偏差为0.05%。该方法为烟用活性炭滤棒中活性炭的定量分析提供了一种快速有效的方法。

• 单位
  福建中烟工业有限责任公司; 中国科学技术大学; 中国科学院合肥物质科学研究院