基于PARAFAC和ART算法的油类污染物荧光检测

采用平行因子分析(PARAFAC)和交替残差三线性(ART)算法,对石油类污染物进行测量与识别,重点对比分析了两种算法对油种鉴别的差异。在实验中,将以CCl4为溶剂的95号汽油、0号柴油与普通煤油溶液作为研究对象,以不同浓度的石油类物质混合液作为实验样本,利用F-7000荧光分光光度计对样本进行检测,以得到各样本的三维荧光数据。测量样本的组分数估计值预设为3时,采用PARAFAC算法得到的柴油、汽油和煤油样品的回收率分别为(95.60±3.60)%、(94.67±3.66)%和(95.49±4.49)%;ART算法无需预设组分数,其测量得到的柴油、汽油和煤油样本的回收率分别为(96.58±2.