详情

原文传递一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法

专利名称：	一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法
摘要：	本发明公开了一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法，对波段650～4000cm‑1的原始光谱数据采用Savitzky‑Golay平滑法，平滑点数选择5，并进行标准正态变量SNV处理，再采用一阶Savitzky‑Golay倒数处理，再进行均值中心化处理；通过CARS变量筛选法对上述不同SBS含量的改性沥青的主要波数变量进行筛选；基于matlab分析软件采用BP神经网络对上述主成分进行分析，调整参数得到最优结构网络，从而得到最优预测模型。本发明制样科学、简单，能够快速成型试样并脱模，样品均匀性较好，效率高，测试方法简便、快捷，能够准确测试出及改性沥青的红外图谱，将光谱学与化学计量学相结合，试验方法重复性和再现性好，分析速度快，操作简单。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	广东华路交通科技有限公司
发明人：	王志祥;陈楚鹏;刘新海;许新权;方杨;何伟杰;李善强;吴传海;周勇
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-20T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201910022587.9
公开号：	CN109752338A
分类号：	G01N21/35(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	510550 广东省广州市白云区钟落潭镇广从八路1180号
主权项：	1.一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法，其特征在于，包括如下步骤： 1)配制不同SBS含量的改性沥青，然后制备改性沥青试样，使用傅里叶红外光谱仪对样品进行测试； 2)选择一个改性沥青样品，然后在试验仪器中设置扫描次数，选择分辨率，然后对于同一个样品重复装样测试，获得平均光谱； 3)对波段650～4000cm-1的原始光谱数据采用Savitzky-Golay平滑法，平滑点数选择5，并进行标准正态变量SNV处理，再采用一阶Savitzky-Golay倒数处理，再进行均值中心化处理； 4)通过CARS变量筛选法对上述不同SBS含量的改性沥青的主要波数变量进行筛选； 5)基于SPASS分析软件对上述预处理的数据进行主成分分析，统计累计贡献率； 6)分析得到不同含量SBS改性沥青的第1到第3主成分的得分图； 7)基于mat lab分析软件采用BP神经网络对上述主成分进行分析，调整参数得到最优结构网络，从而得到最优预测模型； 8)根据已知含量的SBS改性沥青红外光谱测试结果，进一步验证所得模型的精确性，预测SBS含量均值应该控制在0.1％的范围之内，否则进行重新建立模型，对未知含量SBS改性沥青进行红外检测，并根据预测模型对该改性沥青中SBS的含量进行预测。 2.根据权利要求1所述的一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法，其特征在于：在第一步改性沥青配制过程中充分搅拌和剪切混合SBS改性剂的基质沥青1-3小时，并在硅胶试模上成型改性沥青试样并脱模。 3.根据权利要求1所述的一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法，其特征在于：在第七步中经过反复试验得到的最优结构输入层为3个输入单元，隐含层为5个隐含单元和1个输入层单元的三层BP神经网络模型，对100个样本进行学习训练，限定最大迭代次数为2500，得到的最终拟合残差为1.002×10-3。 4.根据权利要求1所述的一种改沥青中SBS改性剂含量快速测定方法，其特征在于：在第七步中经过反复试验得到的最优结构输入层为3个输入单元，隐含层为5个隐含单元和1个输入层单元的三层BP神经网络模型，对60个样本进行学习训练，限定最大迭代次数为2000，得到的最终拟合残差为2.002×10-3。
所属类别：	发明专利