基于判别分析与K近邻算法对塑料吸管的红外光谱分析

为建立一种塑料吸管物证的高效、准确分类方法,利用红外光谱法对来自全国的4个品牌共42个塑料吸管样本进行了检验。经过前期光谱预处理后,利用主成分分析法提取出了25个主成分,累积方差贡献率为99. 689%,并将其作为判别变量进行判别分析。判别结果区分效果良好但交叉验证正确率仅为73. 8%,有待进一步提高。因此将判别得分作为特征变量导入K值为1的K近邻算法中,构建起了分类正确率为100%的K近邻算法模型,实现了对塑料吸管物证的准确分类。     

克劳斯装置中温有机硫水解催化剂研究

针对硫磺回收装置克劳斯二级反应器有机硫水解率较低的问题,采用新型共浸技术研发了中温有机硫水解催化剂。考察了催化剂的耐硫性能及温度对催化剂性能的影响。实验结果表明,在220~300℃的温度范围内,催化剂表现出较高的有机硫水解性能;且在H_2S、SO_2、CS_2体积分数变化的范围内,均优于现阶段二级反应器中装填的活性氧化铝催化剂。     

天然气净化厂硫磺回收及尾气处理过程有机硫的产生与控制措施

天然气净化厂硫磺回收及尾气处理装置尾气中有机硫含量对SO_2减排有重要影响。研究表明,硫磺回收装置的燃烧炉、催化反应器及尾气处理装置的加氢水解反应器中均会生成有机硫。对此,可通过减少酸气中烃类含量、提高燃烧炉温度、选择合适催化剂类型以及保持较高的加氢水解反应温度等措施,有效降低有机硫的生成量。同时,对于过程中生成的有机硫,应优化催化剂组合方式,在各级反应器中叠加水解,并保持加氢水解单元的高效转化,将进入灼烧炉的有机硫含量降至最低,从而实现生产装置尾气排放达标。     

硫磺回收装置加氢还原尾气超重力脱硫工艺技术研究

还原吸收尾气处理工艺广泛应用于硫磺回收装置含硫尾气处理,是减少尾气中SO_2排放最为有效的方法之一。硫磺回收装置加氢还原尾气的显著特点为:压力低,碳硫比高,要求吸收过程硫化氢脱除率高,同时具有吸收选择性。利用超重力技术强化传质及气液接触时间短等特点,将超重力技术应用于加氢尾气脱硫工艺中,考察了转速、气液比、贫液温度、气体流量等操作参数对脱硫性能及CO_2共吸收率的影响。结果表明,超重力技术应用于硫磺回收装置加氢还原尾气脱硫工艺中优势显著。     

CT系列催化剂在大型天然气净化厂的应用效果分析及活性预测技术研究

硫磺回收装置是含硫天然气开发生产的配套处理装置,对酸气中H 2S进行催化转化,能起到资源回收、降低SO2排放的重要作用,而装置所用催化剂的性能很大程度上决定其硫回收率的高低,对装置整体运行效率有重要影响。分析评价了CT系列催化剂在某大型天然气净化厂硫磺回收装置的应用效果情况,并以催化剂反应热力学平衡为基础,结合催化剂性能变化研究,对在运催化剂的活性进行预测。结果表明,通过活性预测技术的应用,可为装置的平稳、安全、高效运行提供科学客观的性能参数,也能为CT系列催化剂的持续改进与优化提供参考。     

判别分析结合系统聚类对易拉罐环的XRF检验

为实现对易拉罐环的鉴别分类,利用X射线荧光光谱法(XRF)对28个不同品种的易拉罐环样本成分进行检验。对样本元素的种类和含量进行初步分析后,根据样本中含量最多的5种元素进行系统聚类。经过系统聚类后样本被分为了5个类别,检验分类是否准确后将聚类分类结果作为分析依据进行判别分析,提取累积贡献率为98.2%的两个判别函数绘制判别分类图,发现样本在判别函数平面空间内类别之间明显区分开来,最终交叉验证正确率和原始分类正确率分别为82.1%和96.4%,表明该方法能对易拉罐环进行有效的分类识别。     

基于判别分析与ANN的药品铝塑包装泡罩XRF分析

目的针对案件现场常见的药品铝塑包装泡罩,为达到对其分类识别的目的,提出系列检验分析、数据处理方法。方法采用X射线荧光光谱法对45个药品铝塑包装泡罩样本所含元素进行检验并讨论分析。对检验结果进行无监督的系统聚类,利用离差平方和法计算欧氏距离进而将未知样本分为5类。结果将分类结果作为变量进行判别分析,选取累积方差百分比为97.8%的2个判别函数,其类内平方和与总平方和之比为0.015和0.394,具有较强的解释能力。绘制的样本判别分类图将5类样本类之间相互区分开来,样本总体判别正确率为95.6%。提取样本在判别函数上的判别得分构建了人工神经网络,最终分类正确率为97.8%。结论利用X射线荧光光谱法对药品铝塑包装泡罩进行检验,将元素种类及含量作为变量进行了分类,并构建了45个药品铝塑包装泡罩样本的人工神经网络分类模型,可借助该模型进一步实现对于案件现场未知类别的药品铝塑包装泡罩样本的分类识别。