【摘 要】
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目前,海面溢油污染已经成为海洋污染中最严重的问题,不仅威胁着海洋生态环境,也严重影响着人们的健康,而激光诱导荧光技术凭借探测灵敏度高、方便灵活、快速及无损等优点,在海面溢油探测中占据重要地位。然而,应用LIF技术对海面溢油探测的研究主要集中在油膜厚度反演及油种分类识别等方面,对于乳化溢油定量分析方面的研究相对较少。因此,本文以荧光光谱为基础并结合回归分析模型来实现对乳化溢油的高效、准确地定量分析。
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目前,海面溢油污染已经成为海洋污染中最严重的问题,不仅威胁着海洋生态环境,也严重影响着人们的健康,而激光诱导荧光技术凭借探测灵敏度高、方便灵活、快速及无损等优点,在海面溢油探测中占据重要地位。然而,应用LIF技术对海面溢油探测的研究主要集中在油膜厚度反演及油种分类识别等方面,对于乳化溢油定量分析方面的研究相对较少。因此,本文以荧光光谱为基础并结合回归分析模型来实现对乳化溢油的高效、准确地定量分析。主要研究内容如下。首先,在实验室搭建LIF测量系统,以0#柴油和#3煤油为研究对象,制备不同其次,实现乳化柴油和乳化煤油的定量分析研究,以最小二乘支持向量机回归模型为基础,并利用遗传算法、遗传算法和粒子群算法结合的混合算法（GAPSO）对LSSVM模型的参数进行优化,以连续投影法算法筛选出信息量高的波长作为模型输入,含油率作为模型输出,分别建立GA-LSSVM和GAPSO-LSSVM回归模型。根据决定系数R~2和均方根差RMSE等评判标准,并与SVM、LSSVM和PSO-LSSVM模型进行比较,验证优化LSSVM模型的性能。结果表明,GA-LSSVM和GAPSO-LSSVM回归模型性能较好,均具有良好的预测精确度。最后,实现柴油、煤油水包油乳化液的定量分析研究,利用径向基函数网络算法从原始光谱信号中准确分离出海水的拉曼信号光谱分量,并计算出拉曼峰强度、峰面积和半峰宽等拉曼光谱参数。基于此,在考虑各自变量相互作用和未考虑各自变量相互作用情况下,建立了水包油乳化液浓度的多元非线性回归模型,并与多元线性回归模型进行对比分析。结果表明,考虑各自变量相互作用的多元非线性模型精度高,误差小,可以实现水包油乳化液的定量分析研究。含油率的乳化柴油和乳化煤油,采集其荧光光谱;制备一定范围低浓度的柴油和煤油的水包油乳化液,采集其荧光光谱。
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