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        近IR測定神經網絡分析在廢塑料非破壞辨別中的應用

        發布時間:2017-3-14 閱讀:

        中國塑料測試近IR測定/神經網絡分析在廢塑料非破壞辨別中的應用孟平蕊李良波(山東建材學院化工系,濟南250022)介紹采用近IR/神經網絡分析迅速辨別多種塑料的方法。在近IR的1. 3~2.3,um范圍內51種塑料約300個試樣,使用標準化的二次微分波譜數據,輸入在一個三層視感控器的神經網絡元中進行分析,結果表明,對50種塑料辨別的平均命中率為0刖言廢塑料的處理主要有直接掩埋、焚燒和再循環利用三種方法。直接掩埋因其體積大場地受限;焚燒由于產生有毒物質也不合適。

        因此,從地球環境保護的角度或從原料(原油)枯竭的地球資源角度考慮,推廣廢塑料的再循環利用法勢在必行。

        塑料的再循環利用有塑料的再加工、分解成原料單體、裂解成氣體或液體,還有作為熱和能源而回收等方法。但無論哪種方法都離不開塑料的辨別。

        有關塑料的辨別方法,相對密度、X射線衍射法和近紅外光譜法已實用化,尤其適合塑料等聚合物的研究9‘10,將近IR波譜進行二次微分,然后再進行神經網絡分柝1112,探討了迅速辨別多種塑料的新方法。

        1方法1.1試樣為了開發廢塑料再循環用的塑料種類辨別法,所用試樣均是從工廠和家庭提供的塑料廢棄物中收集的。形狀有各式各樣(同類塑料的不同品牌、不同等級、添加物、用途不同為不同試樣)顏色也從透明到很深不等,共收集51種塑料287個試樣(詳見表1)。其中聚苯乙烯和聚乙烯試樣占多數。

        1.測定裝置上述試樣用日本AOTF型近紅外分光計測定其反射光譜。波長1.0~2.5分辯率0.0005Mm,在1.3~2.3Mm測定,掃描2000次,測定5次取平均值。

        1.3數據處理將上述測定的數據輸入到神經網絡元系統,進行以下操作:將上述實測波譜數據10個取平均作掃描2 000次計算二次微分波譜圖。(0.9~0.9范圍)使其標準化(結果見)。

        收集譜圖內的最大值或最小值表1被測塑料的名稱和試樣數符號名稱數目符號名稱數目聚苯乙烯聚砜聚乙烯聚甲基戊烯聚丙烯聚硫醚丙烯腈/丁二烯/苯乙烯共聚物聚氨酯聚乙縮醛硬橡膠聚氯乙烯環氧樹脂丙烯腈/苯乙烯合成橡膠聚碳酸酯馬來酰胺聚碳酸酯一丙烯腈/丁二烯/苯乙烯共聚物聚丁烯聚對苯二甲酸乙二醇酯聚酯橡膠聚甲基丙烯酸甲酯聚萘二甲酸乙二醇酯尼龍6聚酰亞胺尼龍66聚苯醚纖維素聚苯硫醚蜜胺聚四氟乙烯聚對苯二甲酸丁二醇酯聚偏二氯乙烯酚醛聚偏二氟乙烯脲甲醛樹脂苯乙烯/丁二烯共聚物乙烯一醋酸乙烯共聚物合成橡膠離子鍵聚合物硅樹脂聚芳基醚苯乙烯馬來酸共聚物聚酰亞胺苯乙烯三元共聚物聚芳基化合物熱塑性合成橡膠聚醚醚酮熱塑性橡膠聚乙烯亞胺熱塑性聚氨酯1.4程序系統是一種階層型神經網絡元。主要成分和峰簇等統計分析,使用Infometix制Einsight軟件進行。

        1.5神經網絡訓練組成。在輸入層輸入各種塑料的近IR二次微分數據,在輸出層將各種塑料的識別號作為標準進行練習,輸入層的單元數是198個(2⑴個二次微分處理時缺少兩端的)。在對51種塑料的辨別時,輸出層設定為6個單元,將塑料的識別號轉換為二進制作為標準數據進行學習。中間層是30個單元。

        2結果2.1主成分分析為了考察本方法對50種塑料辨別的可能性,首先計算出50種塑料各自的平均波譜。用該數據進行主成分分析,分別將第1主成分(因素1)和第二主成分(因素2)作為橫坐標和縱坐標作圖,見各種塑料在空間內相互分散分布無重疊,據此預測用近IR數據可以辨別50種塑料。

        2.2辨別實驗為了考察辨別方法的可行性,進行如下實驗:將試樣數在10個以上的塑料作為測將10種測試對象的波譜分別進行峰簇分析,將試樣分成2~4個峰簇。

        計算出各個峰簇的平均波譜。

        非測試對象也計算出平均波譜。

        用這些平均波譜進行神經網絡訓練。

        將測試對象的波譜數據輸入神經網絡,從輸出層的數值求波譜的識別號,計算命中率。按以上操作順序所求各試樣的命中率見表2.在測試的10種塑料中,POM、AS、PS均獲得了極高的命中率,ABS命中率最低,總體平均命中率為77% 3討論本文所述塑料辨別方法的平均命中率為77%似乎尚不能滿足實用化要求。但該辨別測試實驗的神經網絡分析所用數據只有2~4個峰簇數據知對命中中率極低的等塑料試樣數目峰簇數命中的試樣數命中率/%總計期待進一步增加峰簇數據,提高命中率。在開發實用的廢塑料再循環利用辨別裝置時,盡可能使所有塑料試樣的命中率都接近100 %.為此,本方法有望成為十分有用的塑料ABS和PC/ABS命中率極低,主要是這些塑料的實測波譜ABS共聚物的組成不同差別很大。但對50種塑料使用極少的峰簇數據,可獲得平均命中率接近80 %的結果,7巖元睦夫,河野澄夫,魚住純。近赤外分光法入門。幸書房,1994129 8尾崎幸洋,河田聰。近赤外分光法。學會出版七一7也證明了多種塑料迅速辨別方法可開發的可能性。

        由于采用神經網絡分析塑料種類可任意增加,即使是塑料種類增加到100種以上,使用本方法也可以辨別。

        本方法所用近IR測定裝置體積小、價格便宜,可迅速辨別多種塑料,非常適合廢塑料處理的現場辨別。

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