基于支持向量机的天然气组成多维光谱定量分析方法

摘要

针对天然气中甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的特征吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机(SVM)用于天然气组成多维光谱分析中,提出了一种新的基于多维光谱的天然气组成定量分析方法.利用SVM核函数变换,将天然气的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归函数,得出天然气组成.实验结果表明,该方法的检验组成最大偏差为2.28%,与传统的方法相比,具有分析速度快、可实时在线分析、不限制光谱数据维数等优点,具有重要的理论和应用价值.