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土壤漏油含量光谱预测实验研究与分析  
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【英文篇名】 Experiment Research and Analysis of Spectral Prediction on Soil Leaking Oil Content
【下载频次】 ★★☆
【作者】 余璐; 刘学斌; 刘贵忠; 冯玉涛; 王爽; 于涛;
【英文作者】 YU Lu; LIU Xue-bin; LIU Gui-zhong; FENG Yu-tao; WANG Shuang; YU Tao; Laboratory of Spectral Imaging Technique; Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics; Chinese Academy of Sciences; School of Electronic and Information Engineering; Xi'an Jiaotong University; University of Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国科学院西安光学精密机械研究所; 西安交通大学电子与信息工程学院; 中国科学院大学;
【文献出处】 光谱学与光谱分析 , Spectroscopy and Spectral Analysis, 编辑部邮箱 2016年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 土壤; 漏油; 光谱; 反射率; 预测模型;
【英文关键词】 Soil; Oil leaking; Spectral; Reflectance; Prediction model;
【摘要】 针对土壤漏油污染的检测、分析和含量预测等实际问题,用关中平原常见普通土壤、柴油、机油及油土混合物为研究对象,设计被不同油种污染以及不同污染程度的土壤光谱特征实验。采用光谱分析的方法来获取光谱指数,测量并分析渗漏相同含量两个油种的油土混合物以及渗漏不同含量同一油种的油土混合物的光谱特征及其差异,根据分析结果建立一个基于反射特征的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型。研究表明:(1)渗漏相同含量不同油种时,渗漏柴油的土壤的反射率低于渗漏机油的土壤;渗漏柴油和机油的土壤均在1 740和2 328nm附近出现双吸收谷特征,且在每一个吸收谷点处渗漏柴油的土壤的光谱吸收深度和光谱吸收指数均低于渗漏相同含量机油的土壤。(2)建立的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型相关系数r的值达到0.854,说明模型具有较强的稳定性;评价模型预测能力的均方根误差RMSE值为0.016证明该模型具有较好预测能力,可以对土壤柴油渗漏含量进行有效的预测。
【英文摘要】 The spectral analysis method was applied experimentally to extract the spectral indices,measure and analyze the spectral characteristics and their difference of the mixture which are composed in soil in Central Shaanxi Plain and the diesel and motor oil respectively,aiming to provide solutions to practical difficulties in detecting,analyzing the spectral characteristics and difference between the soil leaking with equal content diesel and motor oil and predicting the leaking content of diesel in the soil.Th...
【基金】 国家自然科学基金项目(41005019); 国家(863计划)项目资助
【更新日期】 2016-05-10
【分类号】 X833
【正文快照】 3.中国科学院大学,北京100049引言近年来,由石油泄漏引起的爆炸火灾等事故频发,对人民生命财产安全以及生态环境带来了严重的威胁[1-2],人们面临土壤漏油污染带来的一系列问题,同时,也对土壤漏油污染的检测、分析和评估提出新的要求。在很多领域中光谱分析技术都已获得了大量广

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