Представлены результаты исследований идентификации светлых нефтепродуктов методом комбинационного рассеяния через различные промежутки времени в целях пожарно-технической экспертизы. Для оценки результатов применялся метод моделирования с помощью нейронных сетей.
светлые нефтепродукты, спектроскопия комбинационного рассеяния, нейронные сети, пожарно-техническая экспертиза
1. Гаврилов Д.А., Гаврилова Т.С., Преображенский Н.Б. Экспресс-анализ: одним взглядом // Наука из первых рук. 2011. № 4 (40).
2. Крылов А.С., Втюрин А.Н., Герасимова Ю.В. Обработка данных инфракрасной фурье-спектроскопии: метод. пособие. Красноярск: Институт физики СО РАН, 2005.
3. Тарасевич Б.Н. Основы ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье. Подготовка проб в ИК-спектроскопии. М.: МГУ, 2012.
4. Ahmadjian M., Brown C.W. Petroleum identification by laser Raman spectroscopy // Analytical Chemistry. 1976. Т. 48. № 8. С. 1 257-1 259.
5. Винарский В.А. Хроматография. Курс лекций в двух частях. Ч. 1: Газовая хроматография. Минск: БГУ, 2002.
6. Миронов В.Л. Основы сканирующей зондовой микроскопии. М.: Техносфера, 2009.
7. Гаврилов Д.А. О проведении анализа состава воды в зоне нефтедобычи в реальном масштабе времени // Технологии техносферной безопасности. 2012. № 2. С. 16-16.
8. Rand S.J. Significance of tests for petroleum products. ASTM International, 2003. Т. 1.
9. Головко В.А., Галушкин А.И. Нейронные сети: обучение, организация и применение // Нейрокомпьютеры и их применение. 2001. Кн. 4.
10. Адаптивное построение иерархических нейросетевых классификаторов / С.А. Доленко [и др.] // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 1-2. С. 4-11.
11. Speight J.G. Handbook of petroleum product analysis. John Wiley & Sons, 2015.
