【摘 要】
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醇类B5生物柴油作为一种新型的清洁能源,是理想的传统柴油替代品,其醇类添加剂是醇类B5生物柴油品质评价的重要指标。因此,醇类B5生物柴油中醇类含量的快速准确定量分析对其燃料的质量控制与品质分析具有重要的科学意义与实用价值。本文从醇类B5生物柴油中醇类含量快速准确定量分析的实际需求出发,建立基于红外光谱结合偏最小二乘的醇类B5生物柴油中不同醇类添加物定量分析方法。其研究内容如下:（1）以B5生物柴油
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醇类B5生物柴油作为一种新型的清洁能源,是理想的传统柴油替代品,其醇类添加剂是醇类B5生物柴油品质评价的重要指标。因此,醇类B5生物柴油中醇类含量的快速准确定量分析对其燃料的质量控制与品质分析具有重要的科学意义与实用价值。本文从醇类B5生物柴油中醇类含量快速准确定量分析的实际需求出发,建立基于红外光谱结合偏最小二乘的醇类B5生物柴油中不同醇类添加物定量分析方法。其研究内容如下:（1）以B5生物柴油添加剂--正丁醇为研究对象,以近红外光谱（NIR）为测试手段,分别建立基于标准曲线法和偏最小二乘法（PLS）结合NIR光谱的B5生物柴油中正丁醇定量分析方法。首先,采集30个不同正丁醇含量B5生物柴油样品的NIR光谱,并建立正丁醇含量与特征峰(4790 cm-1和6283 cm-1)之间的校正曲线;然后,以全波段NIR光谱作为输入变量建立PLS校正模型,考察不同预处理方法对PLS校正模型预测性能的影响,并进一步探索PLS校正模型的预测性能随不同变量选择方法（iPLS和biPLS）的变化规律。在最优化的光谱预处理方法和变量选择方法等条件下,建立B5生物柴油中正丁醇定量分析的PLS校正模型。结果表明,相比标准曲线法,PLS校正模型表现出较为优异的预测能力,D1st-iPLS-PLS校正模型的预测能力最佳（其预测集的R~2、RMSE和MRE分别为0.9999、0.0899%和0.0091）。因此,建立了基于NIR技术结合D1st-iPLS-PLS的B5生物柴油中正丁醇定量分析方法,可为混合醇类B5生物柴油品质分析检测提供新思路与新方法。（2）以B5生物柴油添加剂--甲醇、乙醇和正丁醇为研究对象,以中红外光谱（MIR）为测试手段,分别建立PLS结合MIR光谱的B5生物柴油中甲醇、乙醇和正丁醇定量分析方法。首先,采集40个不同甲醇、乙醇和正丁醇含量B5生物柴油样品的MIR光谱;然后,以全波段MIR光谱作为输入变量建立PLS校正模型,考察不同预处理方法对PLS校正模型预测性能的影响,并进一步探索PLS校正模型的预测性能随不同输入变量(400-1500cm-1、1500-2700 cm-1和2700-4000 cm-1)的变化规律。最后,基于最优输入变量建立B5生物柴油中甲醇、乙醇和正丁醇定量分析的PLS校正模型。结果表明,400-1500cm-1-D1st-PLS校正模型获得了最优的预测结果,对于甲醇、乙醇和正丁醇,最优的预测集R~2分别为0.9630、0.9669和0.9667;RMSE分别为0.6581%、0.8671%和1.5031%。因此,建立了基于MIR技术结合400-1500 cm-1-D1st-PLS的B5生物柴油中甲醇、乙醇和正丁醇定量分析方法,可为混合醇类B5生物柴油品质分析开拓思路和新方法。（3）以B5生物柴油添加剂--甲醇、乙醇和正丁醇为研究对象,以MIR为测试手段,建立基于PLS结合MIR的B5生物柴油中甲醇、乙醇和正丁醇定量分析方法。首先,考察了不同变量选择方法（iPLS和siPLS）对PLS校正模型的影响;随后,在此基础上,采用PSO和SPA方法进一步对输入变量进行优化,探索PLS校正模型预测性能的变化规律;最后,基于最优输入变量建立B5生物柴油中甲醇、乙醇和正丁醇定量分析的PLS校正模型。结果表明:对于甲醇,iPLS-PSO-PLS校正模型预测性能最好,预测集R~2、RMSE和MRE分别为0.9676、0.5208%和0.1299;对于乙醇,siPLS-PSO-PLS校正模型预测性能最佳,预测集R~2、RMSE和MRE分别为0.9669、0.8671%和0.1403;对于正丁醇,siPLS-PLS校正模型预测性能最佳,预测集R~2、RMSE和MRE分别为0.9741、1.3155%和0.0968。因此,混合变量方法对PLS校正模型的预测性能有显著提升,有望作为一种B5生物柴油醇类添加剂检测方法应用于实践当中。
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