【摘 要】
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基于裂解气相色谱-质谱联用技术(PY-GC/MS)对两种类型汽油(93#和97#)的燃烧烟尘进行了定性和定量分析.对分析结果应用主成分分析法(PCA)进行降维预处理,然后利用软独立建模分
【机 构】
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中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,中国科学技术大学苏州研究院苏州市城市公共安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50974110);苏州市科技计划资助项目(SYJG0911)
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基于裂解气相色谱-质谱联用技术(PY-GC/MS)对两种类型汽油(93#和97#)的燃烧烟尘进行了定性和定量分析.对分析结果应用主成分分析法(PCA)进行降维预处理,然后利用软独立建模分类法(SIMCA)对93#和97#两种汽油分别建立了类模型.在显著性水平α=1%的条件下,两类模型对训练集的识别率为100%,拒绝率为100%;97#模型对未知样本预测集的识别率、拒绝率均为100%;93#模型对未知样本预测集的识别率、拒绝率达到80%.研究表明PY-GC/MS结合软独立建模分类法(SIMCA)可以实现对汽油燃烧烟尘的检测分析和类型判别.
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