[發明專利]一種臭氣濃度在線監測方法有效
| 申請號: | 201811628873.1 | 申請日: | 2018-12-28 |
| 公開(公告)號: | CN109633094B | 公開(公告)日: | 2021-08-03 |
| 發明(設計)人: | 馮元群;林文浩;高翔;王靜;孫曉慧;樓振綱;戴爭博;劉勁松 | 申請(專利權)人: | 浙江省環境監測中心 |
| 主分類號: | G01N33/00 | 分類號: | G01N33/00 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 高燕 |
| 地址: | 310012 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 臭氣 濃度 在線 監測 方法 | ||
1.一種臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)在某一工況條件下,采集氣體樣品并直接進入在線質譜儀進行全掃描分析,獲得該氣體樣品的質譜數據,所述質譜數據包括該氣體樣品被電離后的相關離子及其離子強度;
同步采用人工監測方法檢測該氣體樣品的臭氣濃度;
(2)重復步驟(1),得到不同工況條件下的若干組質譜數據和相對應的臭氣濃度,建立被測氣體的質譜數據-臭氣濃度數據庫;
(3)構建異味監測模型,所述異味監測模型包括:
歸一化模塊,對輸入的質譜數據進行歸一化,通過設定維度得到對應的特征向量;
主成分分析模塊,采用主成分分析法對所述特征向量進行降維;
支持向量回歸模塊,采用徑向基函數為核函數,以降維后的特征向量為輸入,以對應的臭氣濃度為輸出;
(4)將所述數據庫中的數據樣本分為訓練集和測試集,對異味監測模型進行訓練;
在生產工藝或生產產品發生變化時,重復步驟(1)-(4),更新質譜數據-臭氣濃度數據庫,修正異味監測模型;
(5)采用在線質譜儀對待測氣體樣品進行全掃描分析,獲得待測氣體樣品的質譜數據,輸入至訓練好的異味監測模型后,獲得該待測氣體樣品的臭氣濃度。
2.根據權利要求1所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,所述的人工監測方法為三點比較式臭袋法。
3.根據權利要求1所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,采用在線質譜儀對氣體樣品進行全掃描分析時,全掃描范圍為質荷比1~200m/z,獲得氣體樣品質荷比1~200 m/z離子的離子強度。
4.根據權利要求1或3所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,所述的在線質譜儀采用70eV的電子電離源。
5.根據權利要求1所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,訓練集與測試集的比例為7:3~5:5。
6.根據權利要求1所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,步驟(4)包括:
(4-1)將數據庫中的數據樣本分為訓練集和測試集,通過歸一化模塊對訓練樣本和測試樣本的質譜數據進行歸一化,得到對應的特征向量;
(4-2)通過主成分分析模塊對所述特征向量進行降維處理;
(4-3)利用訓練樣本的特征向量對支持向量回歸模塊進行訓練,采用調參函數GridSearchCV對支持向量回歸模塊的懲罰因子C以及核函數寬度σ進行優化;
(4-4)獲得優化后的懲罰因子C以及核函數寬度σ,進而得到訓練好的異味監測模型。
7.根據權利要求6所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,步驟(4-2)中,設定主成分分析模塊的維度,使得各主成分的貢獻率為80%以上。
8.根據權利要求6所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,步驟(4-3)中,所述的懲罰因子C選自1、10、100和1000。
9.根據權利要求6所述的臭氣濃度在線監測方法,其特征在于,步驟(4-3)中,所述的核函數寬度σ選自0.01、0.1、1、10和100。
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