Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО
Поплавский, Юрий Андреевич
01.04.05
Кандидатская
2013
Томск
147 с. : ил.
Стоимость:
499 руб.
Оглавление
Введение
Глава 1 Математические алгоритмы и построение функциональных зависимостей между характеристиками веществ и их спектрами поглощения в дифракционных спектрофотометрических анализаторах
1.1 Автоматизация спектрофотометрических анализаторов и использование математических методов в спектрофотометрии
1.2 Калибровка дифракционных спектроанализаторов с исполь-
зованием модельных спектральных банков данных и экспериментальных спектров
1.2.1 Построение частотной шкалы в дифракционных спектроанализаторах
1.2.2 Приведение к единому виду экспериментальных и модельных спектров
1.3 Вычисление параметров с использованием моделей в виде линейной регрессии с применением метода регуляризации
1.4 Выводы к главе 1
Глава 2 Создание экспериментальных спектральных банков данных нефтепродуктов и спектрофотометрическое определении их параметров
2.1 Спектрофотометрическое определение параметров нефтепродуктов
2.2 Общая характеристика спектров углеводородов
2.3 Основные используемые алгоритмы и элементы программного обеспечения при определении параметров углеводородов
2.4 Спектрофотометрическое определение параметров светлых
нефтепродуктов в области 800-1600 нм
2.5 Спектральная «граница» фотометрической регистрации
спектров поглощения сырой нефти
2.6 Измерения относительной процентной концентрации нефтепродуктов в смесях
2.7 Определение концентрации нефтепродуктов в почве при разливе
2.8 Спектрофотометрическое определение времени разлива нефтепродуктов в почве в области 1700-3600 нм
2.9 Выводы к главе
Глава 3 Определение параметров газовых смесей с использованием экспериментальных и модельных эталонных спектральных банков данных
3.1 Спектральные банки данных колебательно - вращательных
спектров молекул и регистрация слабого поглощения
3.1.1 Использование спектральных банков данных и информационных систем в экспериментальных приложениях
3.1.2 Пороговая чувствительность спектрометра с многоходовой кюветой (МХК)
3.1.3 Оптимальная длина оптического пути в МХК
3.1.4 Источники излучения
3.1.5 Эксперимент с регистрацией поглощения паров воды
и обсуждение результатов
3.2 Спектрофотометрическое определение содержания продуктов горения и пиролиза лесных горючих материалов (ЛГМ)
в Большой аэрозольной камере (БАК)
3.2.1 Спектрофотометрический газоанализатор с МХК
3.2.2 Регистрация спектров продуктов пиролиза и горения
и результаты их анализа
3.3 Использование для газоанализа фоторегистрирующих систем на основе ПЗС-линеек
3.3.1 Функциональные особенности и основные технические характеристики фоторегистрирующей системы на основе ПЗС-линейки
3.3.2 Спектрофотометрическое определение температуры воздуха и концентрации в нем кислорода с использованием экспериментальных и расчетных спектров с калибровкой газоанализатора без эталонных газовых смесей
3.4 Контроль влажности воздуха при атмосферном давлении на сканирующем дифракционном спектрометре низкого разрешения в режиме долговременных непрерывных измерений
3.5 Гигрометрия природного газа
3.5.1 Определение параметров калибровочных функций газоанализатора
3.5.2 Спектрофотометрический гигрометр высокого давления ’’Зима”
3.5.3 Применение и перспективы спектрофотометрической гигрометрии
3.6 Выводы к главе
Заключение и основные выводы
Литература
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Коэффициент регуляризации А выбирается таким образом, чтобы значения к}, оказавшиеся отрицательными, не превышали по модулю задаваемой пользователем предполагаемой (ожидаемой) оптимальной ошибки определения концентраций. При А — 0 решение данной задачи будет совпадать с решением по методу наименьших квадратов.
В дальнейшем искомое значение любой определяемой характеристики /* анализируемого образца определяется путем подстановки найденных коэффициентов контрольных газовых смесей и их наблюдаемых в эксперименте характеристик спектров под номерами ].
/* = Е^х£)- (1Л6)
Выбор одной из двух описанных моделей: (1.11) или (1.13) с использованием регуляризации (1.12) (1.16). зависит от конкретной задачи, оптических параметров спектроанализатора и других особенностей, возникающих при нахождении интересующих характеристик исследуемого вещества. В дальнейшем возможен поиск функциональных зависимостей по банкам данных с учётом ’’совмещающих” параметров экспериментальных и модельных спектров.
В Техническом описании и инструкции по эксплуатации спектрофотометрических анализаторов [14] в разделе “ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ” приведено нескольких предписаний пользователю совершить определенную последовательность действий (алгоритмов) для достижения выполнения конкретных задач: определения шумовых параметров спектроанализаторов; калибровки частотной шкалы; создания приборного банка данных и подгонки функциональных зависимостей для поиска концентрации компонент в спиртово-водном растворе.
1.4 Выводы к главе
Описанный выше метод калибровки дифракционных спектроанализаторов с использованием расчетных и экспериментальных спектральных банков данных, позволяет эффективно восстанавливать характеристики
Название работы | Автор | Дата защиты |
---|---|---|
Образование кристаллических и фрактальных структур в ансамблях наночастиц и плазменных средах под действием оптического излучения | Исаев, Иван Леонидович | 2011 |
Модели и методы в теории интенсивностей колебательно-вращательных (КВ) линий и функция дипольного момента молекул атмосферных газов | Сулакшина, Ольга Николаевна | 2007 |
Светоиндуцированный дрейф (СИД) сложных атомов и некоторых явления, родственные СИД | Пархоменко, Александр Иванович | 1984 |