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第一篇化学建模论文范文参考：PLSR用于化学化工建模的几个关键问题的研究
偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)作为一种基于因子分析的多变量校正方法,近年来广泛应用于化学、化工、经济、环境、食品、教育心理等领域.本文以PLSR方法的功能拓展和实际应用为主线,针对化学化工问题及其样本数据所具有的时变性、非线性、存在离群点及多因变量等特征,提出了拓展和改进PLSR功能的几个关键问题,使其能适应上述特性,满足实际需要,分别设计了加权分块递归偏最小二乘、模糊逻辑偏最小二乘、快速稳健偏最小二乘和基于极小极大估计的多因变量偏最小二乘等方法,并将这些方法应用于化学物质结构与性质间关系、化工生产过程等实际问题建模,效果显著.全文的主要内容可归结为以下五个部分,其中包括了研究工作所取得的主要成果.
1、系统回顾了偏最小二乘方法的发展历史、研究现状及应用领域,阐述偏最小二乘方法的基本原理及基本性质,简要介绍了偏最小二乘方法的诸多辅助分析技术. 2、为满足PLSR方法适于时变数据建模的要求,推导与构建了加权分块递归偏最小二乘回归方法.该方法基于相关多变量时变样本数据,采用偏最小二乘方法,以分块递归的方式,为过程变量建立软测量模型,并在分析时变数据特性的基础上,引入样本加权策略,以使模型具有跟踪过程变化的能力,同时提出选定加权函数相关参数的方法和步骤.将该法实际应用于某公司PTA装置溶剂脱水塔,为塔釜排出液H_2O含量建立软测量模型,与已有方法相比,它提高了建模效率,改进了模型预测性能,从而对确保生产过程稳定,有效控制产品质量具有重要意义. 3、提出模糊偏最小二乘(fuzzy PLS,FPLS)算法的新方案.该算法针对化学化工数据的非线性及PLS成分对的单输入单输出特性而构建的,同时它可克服高维变量系统模糊建模引起的规则“组合爆炸”以及变量间的耦合关系导致模型泛化能力较弱.其中成对PLS成分间的模糊模型,按因变量成分随自变量成分的变化剧烈程度(幅度和频度)和逼近精度要求自适应确定模糊规则总数和规则前件参数,由最小二乘方法确定规则后件参数.为更好实现每对成分间第二篇化学建模论文样文：几种新化学/生物分析方法及分析数据建模算法的研究与应用
21世纪是环境科学、生命科学以及材料科学的世纪,这些科学的基础研究和高技术开发都需要分析科学的支持,同时也对分析科学提出了新的挑战.近年来分析科学发展极为迅速,在化学修饰电极、压电阻抗分析技术、色谱分析技术以及后端数据处理、算法建模等领域的研究十分活跃,取得了大量理论和应用研究成果,极大推动了相关学科的发展.本文在广泛的文献调研基础上,开展了下述几个方面的研究工作：
1、采用β-环糊精／聚乙酰苯胺／多壁碳纳米管(β-CD/poly(N-acetyaniline)/M WNTs)修饰的玻碳电极(GC)测定对苯二酚(HQ).采用循环伏安法研究了HQ与修饰电极上β-CD的包合作用.HQ被包合在β-CD的空腔内,可以观察到可逆的伏安图.并详细讨论了扫描速度、溶液pH和富集时间对HQ峰电流的影响.实验表明,在1×,10-6～5×,10-3 mol L-1浓度范围内阳极峰电流与HQ浓度成比例,线性回归方程为：I/μA等于0.4197+15.3036 CHQ/mmol L-1,相关系数为0.9989,检测限为8×,10-7 mol L-1.另外,该电化学传感器也显示了良好的稳定性、重现性和回收率.
2、将具有分子识别功能的β-环糊精(β-CD)通过疏水作用固定在碳纳米管表面,通过生物聚合物壳聚糖将含有β-CD的碳纳米管层层自组装到玻碳电极表面,首次制备了一种具有分子识别功能和可降低背景电流的碳纳米管多层自组装膜.由于β-CD能有效的分散碳纳米管,同时使碳纳米管的表面由疏水性变成亲水性,因而可以使组装的碳纳米管形成一种相对紧凑的三维空间结构.与不含β-CD的碳纳米管组装膜相比,含有β-CD的多层碳纳米管组装膜不仅具有分子识别功能还同时能降低碳纳米管修饰电极在溶液中的电容性背景电流,因而可以提高信噪比.
3、根据巯基乙磺酸钠(MES)修饰金电极结合阳极溶出伏安法(SWASV)可监测大分子污染物存在下的重金属离子的特性,首次采用方波阳极溶出伏安法测定了非活性铜绿假单胞菌菌体同时吸附Cd2+和Cu2+过程中自由金属离子的含量,通过MES有效地避免了铜绿假单胞菌接触电极表面,在5-50μM浓度范围内,Cd2+和Cu2+的阳极溶出峰电位分别为-0.13 V和0.34 V,阳极溶出峰电流与金属离子浓度表现出良好的线性关系.基于电化学检测结果,研究了吸附的动力学过程和吸附平衡.通过非线性拟合,对Cd2+和Cu2+在单独存在和共同存在两种情况下与铜绿假单胞菌结合的动力学参数和最大吸附量进行了讨论.
4、采用压电阻抗技术-紫外可见分光光度联用技术研究了铜绿假单胞菌与大肠杆菌在单独和混合微生物体系下两种微生物的生长特性及其对Cr(VI)还原动力学研究.研究结果表明,在单独微生物培养体系下,两种微生物的生长均受到了Cr(Ⅵ)的抑制,但相比大肠杆菌,铜绿假单胞菌对Cr(VI)的耐受性要强很多,铜绿假单胞菌的最大生长比速率(μm)从2.3942 h-1降到了1.8551 h-1；在混合微生物体系中,铜绿假单胞菌为优势菌种,其生长严重地抑制了大肠杆菌的生长,大肠杆菌的最大生长比速率(μm)从0.871 h-1降到了0.153 h-1,铜绿假单胞菌自身的生长却没有受到明显的影响.同时对Cr(Ⅵ)的还原过程进行动力学建模研究和非线性拟合,得到了单独和混合微生物体系对Cr(Ⅵ)还原的动力学模型和参数,在两种微生物初始浓度均为4.5×,108cells mL-1时,半还原速率常数和最大比还原速率常数分别为80.05 mg Cr(VI) L-1和3.674 mg Cr(VI) cells-1 h-1,残差分析结果表明,本文建立的数学模型很好地表征了这两种微生物还原Cr(VI)的动力学过程.
5、建立了一种测定烟草中多酚物质(绿原酸、芸香苷和莨菪亭)的快速、简单及可靠的胶束液相色谱法(Micellar Liquid Chromatography, MLC)分析方法.烟末经溶剂提取后,酚类物质直接使用MLC分析,紫外检测波长为340 nm.胶束液相流动相的组成通过计量学的方法确定,最优的洗脱相组成为0.022 molL-1十二烷基硫酸钠和0.45%(体积分数)1-丙醇溶液(pH等于5.0).分析色谱柱为Eclipse XDB-C18(150 mm×,3.0 mm,5μm).绿原酸、芸香苷和莨菪亭的检测限分别为0.15,0.29和0.22μg mL-1.此方法已成功地应用于烟草中的多酚定性和定量分析,其分析时间在10分钟之内.
6、为揭示烟草中性香味成分与烟草品质之间的内在联系,并借此探索烟草品质评价的新方法,采用水蒸气蒸馏法-气质联用分析手段,对烟草中性香味成分进行分析,并结合遗传算法—BP神经网络化学计量学方法对数据进行处理,建立预测模型.结果表明,本文采用的样品预处理及仪器分析手段,能全面、准确的获取烟草中性香味成分,共定性定量76种重要中性成分；数据处理首先采用遗传算法进行特征因子选择,共挑选出28种显著性成分,然后运用BP网络建立相关性模型,与直接采用神经网络建模相比,不仅简化了模型,而且增强了模型的预测能力.训练样本拟合误差可控制在2%以内,预测误差可控制在5%以内.采用的整套技术手段可较好的应用于烟草品质评价.
7、率先在对某卷烟厂提供的200余种不同批次烟草样品系统分析及指纹图谱技术分析基础上,建立了全面反映烟草及制品感官特性的烟草成分原始指纹图谱数据库；采用特征选择、聚类分析等多种计量学应用算法对数据库进行压缩,筛选出有效的特征因子、确定出影响烟草吸食感和风味的特征空间及对应权重,建立起了烟草感官特性和化学成分之间的联系；在此基础上,采用Visual Basic高级语言将相关算法程序化,开发出了具有实际应用价值的烟草识别与智能配烟系统软件.该系统具有功能齐全、灵活方便、准确可靠、界面清晰美观以及程序修改、数据补充方便等显著特点.
第三篇化学建模论文范文模板：烟叶近红外光谱特征提取与相似性度量研究
随着烟草企业联合重组步伐和大品牌关注度的提高,对烟叶原料资源的整合与深度利用、产区烟叶风格特色凸显以及传统的配方研发与质量控制模式都提出了严峻的挑战.传统原料质量评价手段主要利用烟叶化学成分的实验室检测、烟叶外观质量的定性描述以及专家评吸感官质量数据,实现单项指标评价和烟叶质量评判,但目前这种技术手段依然存在烟叶质量评价滞后、不全面、不统一,烟叶总体质量摸不透、技术评价手段单一以及烟叶品质区划方法不到位等实际问题.近红外光谱方法（NIRS）主要利用有机物中含有C-H、N-H、O-H、C-C等化学键的振动,而烟叶中含有的总糖、总氮、还原糖、烟碱、叶绿素等化学成分均具有丰富含氢基团,可通过现代化学计量学的手段,挖掘烟叶光谱中蕴含的关键特征,为近红外定性、定量分析提供可能,解决了单靠传统化学方法难以快速完成问题.本文以近红外光谱特征原理分析入手,围绕着烟叶近红外光谱特征分析、高维光谱的降维特征映射、光谱波长点变量选择、PLS建模特征成分提取以及烟叶质量与特色风格的相似性度量技术等关键技术开展深入研究.本文取得创新成果如下：
1、本文运用谱图解析和化学计量学技术剖析了烟叶关键化学成分、风格特征成分在近红外光谱图中的有效表达.烟草中常规化学成分与含量较高的致香成分均与近红外光谱之间存在直接或间接的关系,这些特征表达对烟叶定量检测及对烟草品种、产地、部位、等级、风格特色等定性判别分析有着重要基础作用.
2、因近红外光谱具有“高维、重叠、非线性、冗余”特征,在进行光谱特征提取与相似性度量时会出现维数灾难、信息处理困难以及距离失效等问题,本文提出了基于改进邻域的局部保持投影方法INLPP,并在其邻域图构造中加入了流行距离计算方法,将光谱数据从高维空间向低维空间的特征映射,同时保留原始数据中的丰富组成和非线性结构信息,在低维空间下很好实现了烟叶光谱的内在规律提取、可视化分析与相似性度量.同时,将INLPP算法与PCA、LDA、LPP算法进行了对比分析,该算法能够有实现降维而且能够保持非线性数据结构.
3、面对近红外光谱中波长点多,谱带归属困难、光谱重叠严重,且噪声、测量误差较大等问题,本文提出了基于CARS的波长变量选择方法,将选出的波长点用于总糖、总氮、总烟碱指标建模,与全波长相比,模型性稳健性和转移性有了很大提高,减少了采用全部波段的光谱建立多元校正模型的工作量.
4、在近红外定量建模中,PLS是目前应用效果最好、最广泛的建模方法之一, PLS方法主要通过抽取潜在成份,对包含多因变量和多自变量的数据进行建模分析.如何从抽取出的偏最小二乘成份中选择部分有价值、有意义成份作为最终建模成分是其工程应用中主要面对问题.本文改进了PLS抽取主成分原则和因子数优化方法,保证抽取的成分对因变量解释能力最强,同时对自变量有最佳综合表达能力,改进的PLS方法对模型性能有较大提高.
5、原料质量的传统认知模式已无法完成对原料质量的可用性评价和风格特色的综合评价,本文在局部保持投影的映射空间下,将类别信息加入到邻域优化计算中,获得了低维空间下的不同样本相似性度量.利用近红外光谱特征提取与相似性度量技术,开展烟叶品质近红外快速检测与数字化评价,推进传统品质认知模式转变,弥补和解决了传统品质评价方法的不足.
6、根据本文对近红外特征分析中的多个关键技术研究,自主研发了网络化烟叶品质快速检测分析系统,利用系统中的多种数据分析方法对烟叶进行品质区划研究,实现了对烟叶化学成分检测以及主要产区不同香型风格判别.评价结果与专家对产区烟叶品质评价基本一致,为近红外在烟草行业的深入应用奠定了重要基础.
第四篇化学建模论文范例：纳米集成电路化学机械抛光工艺建模与仿真及可制造性设计技术研究
集成电路产业无疑是有史以来发展速度最为迅猛的产业之一.随着特征尺寸的持续不断缩小,集成电路的性能和集成度均以几何速度飞速增长.但集成电路制造工艺进入纳米时代后,严重的工艺参数偏差导致集成电路性能及成品率的迅速恶化,可制造性设计和成品率问题已成为纳米集成电路设计的致命性难题,集成电路设计由此进入可制造性设计与成品率驱动(DFM/DFY)的新时代.
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化学机械抛光(CMP:Chemical Mechanical Polishing)工艺会使互连线及其层间介质在厚度方向上产生偏差,进一步导致互连线电学参数的偏差,由于互连线主宰集成电路性能,最终造成电路性能的偏差和不可预测.因此,化学机械抛光工艺已成为影响集成电路性能和成品率的最主要因素之一.
为解决化学机械抛光工艺所带来的可制造性和成品率问题,一方面,我们需要建立精确的CMP工艺模型,从而可以更好地理解CMP工艺过程,提高工艺优化的效率,并为设计者提供准确的厚度偏差信息；另一方面,我们也需要在设计阶段考虑CMP的可制造性问题,研究基于考虑抛光平整度的版图模式优化技术,如哑元金属填充方法(Dummy Fill)等,从而使制造出的芯片具有更高的成品率.本博士论文的工作主要针对以上两方面展开研究.论文的主要贡献如下：1.化学机械抛光工艺建模和仿真方法
本文提出了一种全新的基于广义粗糙抛光垫模型的化学机械抛光工艺仿真方法.相比于已有的CMP物理模型,广义粗糙抛光垫模型具有以下优点：1)采用高度分布函数和自相关函数等统计特性来描述抛光垫的粗糙表面,相比于传统的基于Greenwood-Williamson等统计接触理论的CMP模型,本模型的输入参数具有更加明确的物理定义,且更易于通过实际测量获得.因此,该方法可以用于分析不同的抛光垫表面粗糙特性对抛光平整度的影响规律,可用于指导抛光垫的表面设计和优化.2)采用谱展开方法(Spectral Representation Method)和非线性变换方法(Nonlinear Transformation Method)来生成符合任意给定统计特性的抛光垫粗糙表面,从而无需对抛光垫表面形貌或分布做任何的假设或近似,该方法可以处理任意随机分布的表面,具有普适性强、精度高的优点.3)采用共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)结合快速傅立叶变换方法(FFT)求解抛光垫粗糙表面与芯片之间的粗糙接触问题,进一步提高了仿真的计算效率.数值实验表明,本文提出的模型仿真结果与实测数据吻合的很好.本文提出的仿真方法可用于分析CMP工艺相关参数以及版图模式,特别是抛光垫粗糙特性,对芯片抛光平整度的影响.
2.化学机械抛光工艺哑元金属填充算法
针对现有哑元金属填充算法存在的计算速度和精度不能兼顾的难题,本文在国际上首次提出了一种哑元金属填充完全多项式时间近似算法(FPTAS:Fully Polynomial Time Approximation Scheme).本文首次将哑元金属填充问题转化成标准的覆盖线性规划问题(CLP:Covering Linear Program),然后根据CLP问题的良好特性提出一种近似算法,保证在O(ε-2m2logm)的计算复杂度下求得的哑元金属填充结果最差不超过最优解的1+ε倍.因此,通过调节近似常数ε,该算法可以在计算效率和精度间做出最佳权衡.此外,该近似算法既可以应用于求解传统的密度驱动的哑元金属填充问题,又可以应用于求解考虑耦合电容影响的哑元金属填充问题,数值实验结果表明该近似算法对以上两种问题都具有很好的有效性.另外,受完全多项式时间近似算法的启发,本文进而提出一种哑元金属填充启发式算法.数值实验结果表明,该启发式算法以很小的精度损失为代价可获得比近似算法更高的计算效率；而与传统的Monte-Carlo启发式算法相比,该启发式算法无论是在计算精度还是运行时间上都具有明显的优势.
第五篇化学建模论文范文格式：植物纤维原料化学定量方法研究及其近红外预测模型构建
植物纤维原料广泛应用于纺织、造纸、饲料及生物质能源等多个领域.而化学成分含量作为其主要的参数指标对这些领域的原料评价、科学研究及工业生产都具有重要的指导意义.然而,大量对植物纤维原料化学成分的定量研究一直停留在湿化学分析方法阶段,且部分领域的分析标准存在一定的误差.随着科技的发展,新的分析方法逐渐显露出巨大的优势.本研究就湿化学分析方法存在的问题,结合现代分析技术如高效液相色谱法(HPLC)、近红外光谱法(NIR)等的帮助建立了相对准确的植物纤维原料化学成分湿化学分析体系及快速的近红外模型预测体系.论文的主要工作及结论如下：
1.利用真空干燥、傅里叶转换红外光谱及高效液相色谱技术建立了相对准确的植物纤维原料化学成分湿化学分析方法.
(1)利用真空干燥技术解决了分析过程中有机溶剂抽提物的增重问题,同时避免了高温加热过程中抽提物蒸发和氧化等问题.
(2)通过多次循环试验结合origin软件和数学拟合得到多糖热降解动力学方程,并使用高效液相色谱技术验证了纤维原料在湿化学分析中多糖高温降解的问题.接着,根据所建立多糖热降解动力学方程和多元正交实验建立了适当的湿化学分析温度体系.最终确定烘干温度60℃和水浴温度60℃下所得到的水溶物含量较为准确.
(3)研究木质素和单糖定量分析方法.发现并解决了热碱降解木质素而在分析过程中造成的误差,使分析结果的相对误差大幅降低.
2.优化样品近红外采集最佳条件.研究了原料粒径大小和光谱分辨率对近红外光谱采集准确度的影响,并确立了合理的近红外光谱采集参数.
以美国南部松树为对象,通过对木板、1/8英寸木片以及20目、40目和80目木粉为样品进行近红外光谱扫描,分别建立了相应的木质素预测模型.结果发现：随着样品粒径的减小,近红外光谱重现性提高,其木质素预测模型交叉验证决定系数R2提高,且交叉验证预测误差均方根RMSEP减小.而在样品由木板粉碎成1/8英寸木屑和由40目到80目这两个过程中近红外模型预测能力提高显著.最终确定80目为本研究采集近红外光谱的最佳样品粒径.
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使用80目样品,在光谱分辨率16cm-1、4cm-1和2cm-1下对样品进行近红外光谱扫描,并建立相应木质素近红外光谱.结果显示在光谱分辨率为4cm-1下所建立的木质素近红外模型最好,最终确定光谱分辨率4cm-’为本研究近红外光谱扫描最佳分辨率.
3.确定了关键化合物的近红外光谱波段,研究特征波段和全光谱建模对相应化学成分近红外模型质量的影响,并建立软木主要化学成分近红外预测模型.
通过对样品进行针对性预处理以除去样品中相应化学成分,然后采集样品原料和预处理后样品的近红外光谱.对两种光谱进行对比并结合其它分析,确定相应化学成分近红外特征谱段.最终得到植物纤维原料主要化学成分近红外吸收的特征谱段.其分别为：水分5050-5360cm-1,色素8500-10000cm-1,脂蜡质(有机溶剂抽提物)4000-8500cm-1,木质素5800-6900cm-1,多糖类(纤维素、半纤维素)4000-5100cm-1,6900-8500cm-1.
以美国南部松树(软木)为对象,使用研究得到的湿化学分析改进方法结合美国国家可再生能源实验室(NREL)提供的HPLC方法对其进行有机溶剂抽提物、木质素和各种单糖的定量分析.根据美国南部松树的半纤维素结构特征使用单糖成分对其进行定量,进而得到纤维素含量.使用全光谱和研究得到的各种化学成分特征谱段对所有化学成分进行近红外建模工作.结果发现使用特征光谱建模后,样品有机溶剂抽提物、木质素,综纤维素和纤维素预测能力均比全光谱建模有大幅提高.
4.进行了近红外模型预测能力扩展研究和近红外模型稳健性研究.
选取木质素为建模指标,以美国南部松树为样品,通过氯化法去木质素作用对高木质素含量样品进行逐级去除,从而扩展样品木质素含量范围.研究建立预处理样品木质素近红外模型、样品原料和预处理样品总体木质素近红外模型.最终建模结果为预处理样品木质素模型交叉验证决定系数R2等于0.99,交叉验证均方残差为RMSEP等于0.72%:预测结果决定系数R2等于0.99,预测误差均方根为RMSEP等于0.68%,相对分析误差RPD值为12.7.可对经预处理后的木材样品进行准确的预测工作.样品原料和预处理样品总体木质素模型预测结果决定系数r2等于0.99,预测误差均方根为RMSEP等于0.6%,相对分析误差RPD值为14.34.从而可对木材所有样品(木材原料和预处理材料)进行预测工作.
继续使用新鲜样品对模型预测新样品的稳健性进行研究.研究结果表明当同类新鲜样品指标含量高于模型预测能力时,模型对新鲜样品预测能力较差.研究发现将新鲜样品其中一个样品信息加入所建立的近红外模型中时,模型对新鲜同类样品的预测能力将会大大提高,此方法可用于提高近红外模型质量,增加模型的稳健性和对未知样品集的预测.
5.研究对各种类型植物纤维原料,包括苎麻(韧皮类植物),美国南部松树(软木)及多品种硬木分别建立了相应的近红外预测模型.建模结果如下：
使用改进苎麻化学成分分析方法对苎麻主要化学成分进行分析,然后对其进行近红外建模,最终得到苎麻主要化学成分近红外模型纤维素预测决定系数r2等于0.95, RPD等于4.54,胶质含量r2等于0.91, RPD等于3.37,可以对苎麻纤维素和胶质进行精确预测工作；半纤维素r2等于0.75, RPD等于2.61,模型质量较差.
建立了硬木和软木主要化学成分近红外模型.最终得到硬木和软木主要化学成分如有机溶剂抽提物、木质素、综纤维素和纤维素近红外模型决定系数均高于0.90,具有较好的预测能力.硬木和软木半纤维素同苎麻样品一样决定系数低于0.90,不能胜任精确的预测工作.
研究发现,同时对多品种样品进行建模时的模型质量低于单一品种样品建模质量.
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化学建模引用文献:
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