Problems of risk management in the technosphere Problems of risk management in the technosphere Проблемы управления рисками в техносфере 1998-8990 66795 ПОЖАРНАЯ ТАКТИКА, ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЦЕССОВ ГОРЕНИЯ И ТУШЕНИЯ FIRE TACTICS, PHYSICO-CHEMICAL BASES OF COMBUSTION AND EXTINGUISHING PROCESSES ПОЖАРНАЯ ТАКТИКА, ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЦЕССОВ ГОРЕНИЯ И ТУШЕНИЯ Possibilities of application of optical absorption spectroscopy with using pattern recognition method for rapid motor fuels identification Возможности применения абсорбционно-оптической спектроскопии с использованием метода распознавания образов для идентификации моторных топлив Егорова Н И Egorova N I Конюшенко И О Konyushenko I O Немец В М Nemetz V M Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru Санкт-Петербургский государственный университет ru Saint-Petersburg state university ru Санкт-Петербургский государственный университет ru Saint-Petersburg state university ru 25 12 2016 25 12 2016 2016 4 66 74 12 12 2016 20 12 2016 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/66795/view

Обсуждаются результаты исследования влияния условий эксперимента на информативность спектров, используемых в тестировании моторных топлив методом распознавания образов. Рассмотрены возможности оптических спектров пропускания, используемых в качестве первичных образов исследуемых объектов. Многомерный статистический анализ результатов многомерных измерений проводился методом главных компонент, причем достаточно высокий уровень информативности выбирается уже при применении первых двух главных компонент. Показано заметное повышение информативности спектроскопических образов при оптимальном выборе толщины поглощающего слоя.

Discusses the results of studies of the influence of experimental conditions on the information content of the spectra used in the testing of motor fuels by the method of pattern recognition. Considers the possibility of the optical spectra used as the primary images of the studied objects. Multivariate statistical analysis of the results of the dimensional measurement was carried out using principal component, and a relatively high level of informativeness is chosen already during the application of the first two principal components. Shows a marked improvement in the information content of spectroscopic images at the optimal choice of the thickness of the absorbing layer.

 моторные топлива оптическая спектроскопия метод распознавания образов метод главных компонент motor fuels optical spectroscopy pattern recognition method principal components method

Вершинин В.И. Хемометрика в работах российских аналитиков // Журнал аналитической химии. 2011. Т. 66. № 11. С. 1 124-1 134. Vershinin V.I. Hemometrika v rabotah rossiyskih analitikov // Zhurnal analiticheskoy himii. 2011. T. 66. № 11. S. 1 124-1 134. Родионова О.Е., Померанцев А.А. Хемометрика: достижения и перспективы // Успехи химии. 2006. Т. 75. № 4. С. 302-321. Rodionova O.E., Pomerancev A.A. Hemometrika: dostizheniya i perspektivy // Uspehi himii. 2006. T. 75. № 4. S. 302-321. Власова И.В., Вершинин В.И., Цюпко Т.Г. Методология спектрофотометрического анализа смесей органических соединений. Проблема неаддитивности светопоглощения // Журнал аналитической химии. 2011. Т. 66. № 1. С. 25-33. Vlasova I.V., Vershinin V.I., Cyupko T.G. Metodologiya spektrofotometricheskogo analiza smesey organicheskih soedineniy. Problema neadditivnosti svetopogloscheniya // Zhurnal analiticheskoy himii. 2011. T. 66. № 1. S. 25-33. Brereton P.G. Chemometric. Data analysis for the Laboratory and chemical plant. Wiley. 2003. 489 p. Brereton P.G. Chemometric. Data analysis for the Laboratory and chemical plant. Wiley. 2003. 489 p. Massart D.L., Vandeginste B.G., Buydens L.M.L., De Long, Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics. Part B. Elsevier. Amsterdam, 1998. 710 c. Massart D.L., Vandeginste B.G., Buydens L.M.L., De Long, Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics. Part B. Elsevier. Amsterdam, 1998. 710 c. Вершинин В.И., Дерендяев Б.Г., Лебедев К.С. Компьютерная идентификация органических соединений. М.: Академкнига, 2003. 197 с. Vershinin V.I., Derendyaev B.G., Lebedev K.S. Komp'yuternaya identifikaciya organicheskih soedineniy. M.: Akademkniga, 2003. 197 s. Власова И.В., Вершинин В.И., Шелпакова А.С. Хемометрические алгоритмы в спектрофотометрическом анализе неразделенных смесей органических веществ // Вестник ОмГУ. 2010. № 2. С. 14-24. Vlasova I.V., Vershinin V.I., Shelpakova A.S. Hemometricheskie algoritmy v spektrofotometricheskom analize nerazdelennyh smesey organicheskih veschestv // Vestnik OmGU. 2010. № 2. S. 14-24. Королев В.Н., Маругин А.В., Цареградский В.Б. Метод определения детонационных характеристик нефтепродуктов на основе регрессионного анализа спектров поглощения в ближнем инфракрасном диапазоне // Журнал технической физики. 2000. Т. 70. Вып. 9. С. 83-88. Korolev V.N., Marugin A.V., Caregradskiy V.B. Metod opredeleniya detonacionnyh harakteristik nefteproduktov na osnove regressionnogo analiza spektrov pogloscheniya v blizhnem infrakrasnom diapazone // Zhurnal tehnicheskoy fiziki. 2000. T. 70. Vyp. 9. S. 83-88. Kelly J.J., Barlow C.H., Jinguji T.M., Callis J.B. Prediction of gasoline octane numbers from near-infrared spectral features in the range 660-1215 nm // Anal. Chem. 1989. Vol. 61. № 4. P. 313-320. Kelly J.J., Barlow C.H., Jinguji T.M., Callis J.B. Prediction of gasoline octane numbers from near-infrared spectral features in the range 660-1215 nm // Anal. Chem. 1989. Vol. 61. № 4. P. 313-320. Kelly J.J., Callis J.B. Nondestructive analytical procedure for simultaneous estimation of the major classes of hydrocarbon constituents of finished gasolines // Anal. Chem. 1990. Vol. 62. № 4. P. 1 444-1 451. Kelly J.J., Callis J.B. Nondestructive analytical procedure for simultaneous estimation of the major classes of hydrocarbon constituents of finished gasolines // Anal. Chem. 1990. Vol. 62. № 4. P. 1 444-1 451. Дронов С.В. Многомерный статистический анализ: учеб. пособие. Барнаул: Алтайский госуниверситет, 2003. 213 с. Dronov S.V. Mnogomernyy statisticheskiy analiz: ucheb. posobie. Barnaul: Altayskiy gosuniversitet, 2003. 213 s. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: пер. с англ. М.: Наука, 1979. 367 с. Fukunaga K. Vvedenie v statisticheskuyu teoriyu raspoznavaniya obrazov: per. s angl. M.: Nauka, 1979. 367 s. Balabin R.M., Safieva R.M., Lomakina E.J. Gasoline classif cation using near infrared (NIR) spectroscopy data: Comparison of multivariate techniques // Anal. Chim. Acta. 2010. Vol. 671. № 1-2. P. 27-35. Balabin R.M., Safieva R.M., Lomakina E.J. Gasoline classif cation using near infrared (NIR) spectroscopy data: Comparison of multivariate techniques // Anal. Chim. Acta. 2010. Vol. 671. № 1-2. P. 27-35. О возможности применения метода главных компонент в аналитической абсорбционной спектроскопии / В.В. Берцев [и др.] // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 12. С. 12-16. O vozmozhnosti primeneniya metoda glavnyh komponent v analiticheskoy absorbcionnoy spektroskopii / V.V. Bercev [i dr.] // Zavodskaya laboratoriya. Diagnostika materialov. 2002. T. 68. № 12. S. 12-16. Труды VIII Петербургского междунар. форума ТЭК / В.Б. Борисов [и др.]. СПб., 2008. С. 253-255. Trudy VIII Peterburgskogo mezhdunar. foruma TEK / V.B. Borisov [i dr.]. SPb., 2008. S. 253-255. Хачумов М.В. Расстояния, метрики и кластерный анализ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 1. С. 81-89. Hachumov M.V. Rasstoyaniya, metriki i klasternyy analiz // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2012. № 1. S. 81-89.