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摘要
甲醇汽油因其辛烷值高、成本低等优势成为新型化石燃料替代物，其甲醇含量的精确检测是决定其品质的重要环节，甲醇汽油组分的精确定量检测与分析对于缓解我国传统石油资源短缺但需求量增多的现状具有重大的现实意义。甲醇汽油中甲醇检测的常规方法如酒醇仪测定法、速测盒测定法等，操作复杂，准确定性低。近红外光谱分析具有测量速度快、灵敏度高、可连续测量等诸多优点，在石油化工领域定性、定量分析中具有巨大应用潜力。为研究甲醇汽油近红外光谱无损定量检测方法，配制了0.5%～30%组分的甲醇汽油标准样品，设计了甲醇汽油近红外光谱数据采集系统并采集60个组分的甲醇汽油近红外光谱数据；利用移动平均平滑法、 S-G卷积平滑法(Savitzky-Golay)和多元散射校正(MSC)对甲醇汽油近红外光谱数据进行预处理分析，研究了BP人工神经网络(ANN)和主成分回归(PCR)模型的决定系数和均方根误差，对两种算法的结果和预测效果进行对比。结果显示：各模型的均方根误差均小于1%, SG平滑-主成分回归预测模型拟合度最好，其决定系数为0.998 98;基于SG卷积平滑算法和神经网络算法建立的模型预测值与真值偏差最小，其均方根误差RMSEP为0.322 84%。研究表明近红外光谱检测分析技术检测甲醇汽油中的甲醇含量应用中SG平滑-神经网络预测模型性能较好，满足应用需求，因而为甲醇汽油组份实际检测应用提供了科学依据，为有效开发与利用甲醇汽油提供了技术支持。
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