一种机器学习结合在线拉曼的HMX转晶实时监测方法

    公开(公告)号:CN118706812A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410746029.8

    申请日:2024-06-11

    摘要: 本发明提供了一种机器学习结合在线拉曼的HMX转晶实时监测方法,属于化学物质分析技术领域,包括以下步骤:利用搅拌釜式反应器,在控制的条件下进行晶型转换,通过在线拉曼光谱仪实时采集光谱数据,与X射线衍射仪的结果相结合,构建数据集。通过对数据集进行Savitzky‑Golay一阶导数预处理和自适应灰狼优化算法的变量优选,进一步建立了偏最小二乘法定量模型。该模型通过五折交叉验证法建立,并用于预测验证集样品的性能,以决定系数R2和平均绝对误差MAE为评估指标,有效提升了定量模型的精确度。本发明采用上述的一种机器学习结合在线拉曼的HMX转晶实时监测方法,对实时监测晶型转变过程具有重要应用价值。

    基于四步策略选择的乌醋溶液近红外光谱波长选择方法

    公开(公告)号:CN116578836A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310249561.4

    申请日:2023-03-15

    摘要: 本发明公开的基于四步策略选择的乌醋溶液近红外光谱波长选择方法,属于分析化学和炸药在线检测技术领域。本发明实现方法为:对采集到的乌醋溶液近红外光谱预处理,采用化学分析法测定乌醋溶液近红外光谱曲线对应的乌洛托品浓度;利用无信息变量消除法对预处理后的光谱进行特征波长选择,得到特征波长集合S1;利用差分算法对集合S1中的波长变量筛选,得到特征波长集合S2;利用布谷鸟算法对基于差分算法下的集合S2中的波长变量筛选,得到特征波长集合S3;利用连续投影算法SPA对布谷鸟算法下的集合S3中的波长变量筛选,得到波长变量集合S,即基于四步策略选择实现乌醋溶液近红外光谱波长选择。本发明具有检测效率高与实用性强的优点。

    基于拉曼光谱特征峰面积比的HMX转晶过程实时监测方法

    公开(公告)号:CN118329868A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410744573.9

    申请日:2024-06-11

    IPC分类号: G01N21/65 C07D257/02

    摘要: 本发明提供了一种基于拉曼光谱特征峰面积比的HMX转晶过程实时监测方法,属于化学物质分析技术领域,包括以下步骤:首先,将α‑HMX粗品完全溶解于混合溶剂中进行转晶;然后,通过在线拉曼光谱仪定时采集光谱数据,并对数据进行预处理和特征峰面积比的计算;接着,建立拉曼光谱特征峰面积比与β‑HMX含量之间的定量关系模型;最后,利用此模型实时监测HMX转晶过程。本发明采用上述的一种基于拉曼光谱特征峰面积比的HMX转晶过程实时监测方法,简化了传统的转晶监测流程,减少了样品准备和处理时间,能够实时精确监控β‑HMX的含量变化,从而优化生产过程并确保产品质量。

    一种硝酸-硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测方法

    公开(公告)号:CN115950854B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202211540998.5

    申请日:2022-12-02

    摘要: 本发明涉及一种硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测方法,具体涉及一种由待测硝酸‑硝酸铵溶液的近红外光谱数据与已知硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度数据预测待测溶液中硝酸铵浓度的方法,属于炸药工艺和近红外光谱定量分析领域。该方法利用硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度与近红外光谱数据间的关系,通过光谱拟合预测待测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度。本发明的方法使用随机森林回归学习算法,构建了硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测模型,可有效减少使用线性回归等模型出现的过拟合现象。本发明利用在线近红外光谱数据,通过建立的模型可快速预测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度值,有利于观察HMX的生产稳定性,达到保证最终产品质量的目的。