净分析信号预处理在喷气燃料重质组分快速分析中的应用

摘要：为了改善干扰信息与分析组分浓度变化产生偶然相关造成的分析模型预测精度下降的问题,将净分析信号概念引入多种烃类化合物构成的喷气燃料重质组分快速分析中。利用净分析信号(NAS)算法进行样品近红外光谱预处理,并结合偏最小二乘回归(PLS)建立反映喷气燃料重质组分含量信息的终馏点校正模型(NAS-PLS),并与常规PLS校正模型进行对比分析。结果表明,NAS预处理结合PLS方法相比常规PLS方法显著减小了建模所需主因子数,交互预测偏差降低了33%,模型的准确性和适应性得到一定的提高。净分析信号算法应用于近红外光谱模型预处理过程,对构成复杂且干扰未知的样品建立近红外光谱模型具有一定的借鉴作用。