PLS-SVR提升多组分气体混合分析精度：基于AOTF-NIR光谱的定量研究

本文主要探讨了如何利用偏最小二乘法(PLS)和支持向量回归机(SVR)相结合的方法来提升多组分气体，特别是甲烷、乙烷和丙烷的定量分析准确性。作者针对AOTF-NIR光谱仪在收集这些气体的近红外光谱数据时，提出了一种新的分析策略。 AOTF-NIR光谱仪作为一种高效、精确的近红外光谱技术，因其在多个领域的广泛应用而备受关注，包括食品分析、环境监测、工业过程控制等。然而，现有的商业化产品主要用于固体和液体的分析，对于气体测量的应用还相对较少。本文作者针对这一空白，对AOTF-NIR光谱仪进行了改造，为液体制作了一个可抽真空的气室，以便对气体进行近红外光谱的采集。 在数据分析阶段，作者采用偏最小二乘法(PLS)对收集到的光谱数据进行预处理，通过降维提取出能有效反映气体成分特征的潜在变量。接着，这些潜在变量被输入到支持向量回归机(SVR)中，构建了定量分析模型。这种结合方式的优势在于，PLS能够处理高维数据和冗余信息，而SVR则以其在小样本学习和非线性关系建模方面的优势，提高了模型的预测精度。 实验结果显示，当混合气体中各组分体积分数大于0.5时，通过PLS-SVR模型进行的定量分析具有很高的准确度，其均方根误差(RMSE)小于1.27。这意味着该模型能够在实际应用中提供可靠的气体浓度测量，这对于气体工业、环境监控以及能源领域的气体成分分析具有重要意义。 这项研究不仅提升了多组分混合气体的定量分析技术，也为AOTF-NIR光谱仪在气体检测领域的拓展提供了新的思路和方法，为相关行业的精准测量和控制提供了强有力的技术支撑。