基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测

论文摘要

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱（NIRS）与偏最小二乘（PLS）回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法（GSA）构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法（GSA-iPLS）和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法（DGSA-PLS）分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1 844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数（Rp2）为0. 920,预测均方根误差为7. 178,相对分析误差为3. 805。与全谱建模相比,DGSAPLS模型的RMSEP减小了15. 87%。通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。

论文目录

• 0 引言
• 1 材料与方法
•   1.1 样品采集与制备
•   1.2 碳氮比的测定
•   1.3 光谱数据采集
•   1.4 波长优选方法
•     1.4.1 GSA算法
•     1.4.2 GSA-iPLS算法
•     1.4.3 DGSA-PLS算法
•   1.5 回归模型建立及评价
• 2 结果与分析
•   2.1 采集数据分析
•   2.2 特征波长优选
•     2.2.1 GSA-iPLS特征谱区优选
•     2.2.2 DGSA-PLS特征波长优选
•   2.3 回归模型评价与分析
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘金明,程秋爽,甄峰,许永花,李文哲,孙勇

关键词: 厌氧发酵,碳氮比,近红外光谱,偏最小二乘回归,遗传模拟退火算法

来源: 农业机械学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 一般化学工业,自动化技术

单位: 东北农业大学工程学院,黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,中国科学院广州能源研究所中国科学院可再生能源重点实验室,东北农业大学电气与信息学院,黑龙江省寒地农业可再生资源利用技术及装备重点实验室

基金: “十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAD21B03),中国科学院可再生能源重点实验室开放基金项目(Y907k81001)

分类号: TP18;TQ920.1

页码: 323-330

总页数: 8

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