| Индекс УДК | 535.33 |
|
Study on the Detection Method of Soil-Motor Oil Contamination Combined with Genetic Algorithm Spectral Wavelength Selection N. Jiang, M. Jing, B. Si [et al.] |
|
| Аннотация | Для классификации и определения типа и содержания нефтяных углеводородных примесей в поверхностном слое почвы обычно используется флуоресцентная спектрометрия. Для исследования выбраны три распространенных моторных масла, доступных на рынке: трансмиссионное масло Loxson L-CKC220, моторное масло APSIN 10W-40 и масло Jaguar 200 SF MA 15W-40. Спектры флуоресценции масел получены с использованием метода индуцированной флуоресценции, длины волн выбраны с помощью генетического алгоритма (GA), модели обнаружения построены путем объединения регрессионных алгоритмов RF, AdaBoost и GBDT для классификации, идентификации и анализа прогнозирования концентрации масла. Средняя точность классификации и идентификации масел CKC220, APSIN 10W-40 и Jaguar 200 SF MA 15W-40 составляет 83. 9, 97. 8 и 92. 2% соответственно. Сравнительный анализ результатов прогнозирования трех моделей регрессии концентрации показывает высокую точность прогнозирования всех алгоритмов. GA в сочетании с GBDT имеет наилучшие показатели прогнозирования для масел CKC220, APSIN 10W-40 и Jaguar 200 SF MA 15W-40 и улучшает точность прогнозирования на 62. 7, 42. 3 и 48. 3% по сравнению с выбором длины волны без использования GA. Предложенный метод выбора длины волны на основе GA в сочетании с алгоритмами машинного обучения имеет высокую надежность и точность для классификации загрязнений моторного масла в почвах. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 91, № 4. - С. 614 |
