【摘要】 通过判别分析和傅立叶变换红外光谱（FTIR）相关的聚类分析，将柴油/生物柴油混合燃料在燃料混合物中生物柴油含量的0%至100%之间进行分类，如图1所示为生物柴油/柴油FTIR光谱。

近年来，为了减少世界对化石燃料的依赖，对可再生能源的研究数量有所增加。使用生物燃料是减少对石油衍生物依赖的最有希望的替代品之一。燃料混合物的判别分析也可用于确定生物柴油（甲基或乙基）的原材料来源和类型。开发可追溯和识别生物柴油生产中使用的不同原材料的技术变得越来越重要。

 

Mazedia及其同事[1]使用中红外（MIR）和监督化学计量工具PLS-DA来区分六种不同的生物柴油/柴油混合物。分析的混合物是大豆、麻疯树和废煎炸油中的甲基酯和乙酯。使用的最佳区域约为2920 cm−1，介于1750−1730 cm−2之间，这归因于CH3的对称拉伸（C−H）和羰基键的拉伸（C=O）。

 

图1生物柴油/柴油FTIR光谱。

 

在Victor Hugo J. M. dos Santos等人的这项工作中[2]，使用的多元统计技术是偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、主成分分析（PCA）、类类比的软独立建模（SIMCA）、层次聚类分析（HCA）和支持向量机（SVM）。通过判别分析和傅立叶变换红外光谱（FTIR）相关的聚类分析，将柴油/生物柴油混合燃料在燃料混合物中生物柴油含量的0%至100%之间进行分类，如图1所示为生物柴油/柴油FTIR光谱。

 

在这项工作中，确定了四个相关区域进行样本判别，以解释模型的方差。在3050和2750 cm−1之间的第一个光谱区域对应于C−H键的对称和不对称拉伸以及sp2碳C的C−H链的拉伸C=C−H。该区域对于不同来源的甲酯之间（图2b）和两种柴油之间（图2c）的相互分离非常重要。1800和1650 cm−1之间的第二个光谱区域是最显著的，对应于羰基伸缩振动带C=O和C=C.由于柴油中没有酯，羰基是区分生物柴油和柴油样品的一个很好的选择（图2a），但也为区分混合物中使用的甲酯类型设定了一个重要区域（图1b）。

 

图2 主成分分析：(a)所有成分的负荷；(b)装载生物柴油；(C)装载柴油

 

所有的多元统计技术都能够区分油源和混合物中的酯百分比。这项工作中给出的最佳结果表明，C-SVM是所提出的应用程序的最佳多变量模型，此外，重要的是要强调将支持信息与红外光谱相结合的可能性，以开发一个更稳健的多元分类模型，该模型主要用于生物柴油含量更高（30−100%v/v）的混合物。

 

[1] Mueller, D.; Ferrão, M.; Marder, L.; da Costa, A.; de Cassia de,Sousa Schneider, R. Sensors 2013, 13 (4), 4258−4271.

[2] Energy Fuels 2016, 30, 6, 4905–4915, Publication Date:May 11, 2016.

 

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