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原文传递一种聚丙烯再生料的鉴别方法

专利名称：	一种聚丙烯再生料的鉴别方法
摘要：	本申请公开了一种聚丙烯再生料的鉴别方法，通过利用预设的聚丙烯数据库，对每种样品特征数据与聚丙烯数据库中的图谱数据进行对比，确定每种样品特征数据对应的特征谱图数据，从而对样品特征数据进行数字化转换，以满足不同未知种类样品以符合模型输入的特征表达，以及满足未知种类样品采用不同样品分析手段进行分析的需求；最后利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种特征图谱数据，对待测聚丙烯样品进行鉴别，确定待测聚丙烯样品的再生料情况，从而利用决策树算法训练得到的客观权重对多种特征图谱数据进行综合分析，有效避免人工主观权重无法适用于未知种类样品鉴别的问题，提高鉴别结果的准确度。
专利类型：	发明专利
申请人：	金发科技股份有限公司;国高材高分子材料产业创新中心有限公司
发明人：	李建军;索倩倩;吴博;庞承焕;李卫领;谢晓琼;陈平绪;叶南飚;廖成玲
专利状态：	有效
申请日期：	2022-12-21T00:00:00+0800
发布日期：	2023-01-20T00:00:00+0800
申请号：	CN202211646060.1
公开号：	CN115629201A
代理机构：	广州三环专利商标代理有限公司
代理人：	颜希文
分类号：	G01N33/44;G01N30/88;G01N21/73;G01N25/20;G01N21/33;G01N21/3563;G06F18/2135;G;G01;G06;G01N;G06F;G01N33;G01N30;G01N21;G01N25;G06F18;G01N33/44;G01N30/88;G01N21/73;G01N25/20;G01N21/33;G01N21/3563;G06F18/2135
申请人地址：	510663 广东省广州市高新技术产业开发区科学城科丰路33号;
主权项：	1.一种聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，包括：获取待测聚丙烯样品；对所述待测聚丙烯样品进行样品分析，得到所述待测聚丙烯样品的多种样品特征数据；利用预设的聚丙烯数据库，对每种所述样品特征数据与所述聚丙烯数据库中的图谱数据进行对比，确定每种所述样品特征数据对应的特征谱图数据，所述聚丙烯数据库基于来源于多种聚丙烯再生料样本的图谱数据和聚丙烯原生料样本的图谱数据构建得到，其中所述聚丙烯再生料样本的图谱数据包括表征所述聚丙烯再生料样本中的预设降解化合物、预设元素和预设添加剂分别对应的图谱数据；利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种所述特征图谱数据，对所述待测聚丙烯样品进行鉴别，确定所述待测聚丙烯样品的再生料情况。 2.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述聚丙烯再生料样本的来源包括洗衣机桶料、饭盒、薄膜、保险杠、地台板、托盘和电池壳。 3.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述预设降解化合物包括氢过氧化物、羰基化合物、醇化合物、内酯、乙烯基、乙炔、烯丙基和醛类化合物中的一种或多种；预设元素包括Cd、Pb、Ba、Ti、Cu、Mn、Fe、Ca、Br和Zn中的一种或多种；预设添加剂包括荧光增白剂、阻燃剂和苯系增韧剂中的一种或多种。 4.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述预设添加剂的图谱数据通过傅立叶变换红外光谱仪、X荧光光谱仪、气相色谱质谱联用仪和紫外分光光度计中的至少一种进行分析得到。 5.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述预设降解化合物的图谱数据通过气相色谱质谱联用仪和差示扫描量热仪中的至少一种进行分析得到。 6.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述预设元素的图谱数据通过电感耦合等离子体发射光谱仪和X荧光光谱仪中的至少一种进行分析得到。 7.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种所述特征图谱数据，对所述待测聚丙烯样品进行鉴别，确定所述待测聚丙烯样品的再生料情况之前，还包括：基于主成分分析法，对所述样品特征数据进行降维，降维后的所述样品特征数据用于与所述图谱数据进行对比。 8.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种所述特征图谱数据，对所述待测聚丙烯样品进行鉴别，确定所述待测聚丙烯样品的再生料情况，包括：利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种所述样品特征数据对应的所述特征图谱数据，对所述待测聚丙烯样品进行鉴别，输出决策值；若所述决策值在预设决策值区间内，则判定所述再生料情况为所述待测聚丙烯样品属于再生料。 9.如权利要求1所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述利用预设的聚丙烯鉴别模型，根据多种所述特征图谱数据，对所述待测聚丙烯样品进行鉴别，确定所述待测聚丙烯样品的再生料情况之前，还包括：对多种聚丙烯再生料样本和聚丙烯原生料样本进行样品分析，得到训练样本数据，所述训练样本数据包括所述聚丙烯再生料样本的图谱数据和所述聚丙烯原生料样本的图谱数据；利用预设决策树算法，对所述训练样本数据进行训练，生成所述聚丙烯鉴别模型。 10.如权利要求9所述的聚丙烯再生料的鉴别方法，其特征在于，所述利用预设决策树算法，对所述训练样本数据进行训练，生成所述聚丙烯鉴别模型，包括：对所述训练样本数据进行降维，生成训练样本集；利用预设决策树算法，对所述训练样本集进行训练，并计算所述训练样本集中每个特征样本数据在所有可能的切分值时的基尼系数；以基于基尼系数最小时的特征样本数据作为最优特征节点，以基于基尼系数最小时的切分值作为最优子空间，建立以所述最优特征节点作为根节点时的左节点数据集和右节点数据集；根据所述左节点数据集和右节点数据集，生成决策树的子节点，直至无法继续生成子节点，得到原始决策树；对所述原始决策树进行剪枝，得到所述聚丙烯鉴别模型。