CN111595992A - 一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法，包括如下步骤：使用标气标定寻峰区间，取出寻峰区间内的色谱信号；采用中心滑动均值滤波法平滑色谱信号，滤掉毛刺和噪声；选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；确定峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的数据点进行计算和处理，设置适当的窗口宽度，以预设峰顶点为起点向左边滑动，若窗口内的值满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满足此条件，那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰起点，同理确定峰终点，寻峰结束。本发明所公开的寻峰方法可以快速准确的寻峰，提高了在线气相色谱仪测量成分和浓度的准确性和实时性。

Description

一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法

技术领域

本发明属于色谱仪测量系统的信号处理技术领域，是一种在线气相色谱峰单峰精确快速的寻峰方法。

背景技术

在线气相色谱仪是持续监控大气中挥发性有机物的成分和浓度的仪器。测量原理是进入仪器的气体中若存在某种成分，会在相应的时间点出峰，通过峰面积大小便可计算出成分的浓度。由于色谱仪是周期性循环运行的，为了能严密监测大气中的成分，循环周期必须尽可能的短，因此高精度快速的寻峰算法对提高色谱仪的性能至关重要。

目前，寻峰算法主要有直接寻峰算法、半峰检测算法、蒙特卡洛算法、概率统计算法、高斯拟合法、遗传算法等。直接寻峰算法及半峰检测算法计算复杂度低、响应时间短，但其抗噪性能差，不适合复杂工程环境下的色谱寻峰；蒙特卡洛算法、概率统计算法线性度较差，寻峰精度有限；高斯拟合算法及多项式拟合算法寻峰精度较高，但对谱型要求严格；遗传算法虽然可以提高寻峰准确度，但是需要较长的训练时间以确定参数中参量，不适合实时运算。

基于以上原因，现有的寻峰算法不适用于在线气相色谱仪的寻峰。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种快速精确的寻峰算法，快速确定峰的起点和终点，以提高色谱仪的检测效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种色谱峰快速寻峰方法，包括如下步骤：

（1）使用标气标定寻峰区间，取出寻峰区间内的色谱信号，接下来就是对区间内的信号做处理；

（2）采用中心滑动均值滤波法平滑色谱信号；经过平滑滤波后的色谱信号去掉了毛刺和噪声，为下一步的寻峰做准备，提高了寻峰的准确性；

（3）选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；

（4）确定峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的数据进行计算和处理，设置适当的窗口宽度，以预设峰顶点为起点向左边滑动，若窗口内的值满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满足此条件，那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰起点。同理确定峰终点；

（5）确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与色谱信号所围成的面积便是峰面积。根据校准曲线便可计算出该成分的浓度。

上述方案中，所述步骤（4）中确定峰起点和终点的计算方法为：一阶导数及一阶导数变化趋势法，将这些数据的一阶导数记为d₁,d₂，…，d_n-1，条件1 为d₁<d₂<…<d_n-1，条件2为d_i>0，若窗口内的数据满足条件1或者条件2则继续向左滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件1并且不满足条件2时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰起点。同理设条件3 为d₁>d₂>…>d_n-1，条件4为d_i<0，若窗口内的数据满足条件3或者条件4则继续向右滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件3并且不满足条件4时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰终点，得到峰终点。若开始第一个窗口便符合可确定为峰起点或峰终点的条件，则判定为该区域内没有峰，结束寻峰。

在实际情况下，即使是经过滤波平滑的色谱信号也仍然会存在噪声，它们使上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足。这里采用一种抗噪声算法，以条件1为例具体做法如下：

（1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0,置窗口内数据一阶差分最大值d_max=0,置奖分参数B=0。

（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n-1，循环比较d_i和d_max若d_i>d_max则B=B+1,P=P+B, d_max=d_i。若d_i<=d_max,则B=0。

（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P_T比较，若P>P_T，则判定窗口内数据满足条件1。

通过上述技术方案，本发明提供的气相色谱信号快速寻峰方法的优点和积极效果是：

采用本发明的快速寻峰方法，每一步都是简单的比较，以及对相应的一维数组进行操作，计算机的计算时间复杂度为低；抗噪声能力强，在实际检测过程中，检测到的电压信号不稳会存在一定的噪声，因此可以显著提高气相色谱仪的性能。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为气相色谱峰快速寻峰算法流程图；

图2为甲烷峰示例图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。

如图1所示，一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法，该寻峰算法可以快速准确地寻找到峰的起点、顶点、终点，进而计算出峰的面积得到相应成分

的浓度，提高在线监测时效性和准确性。

具体实施例如下：

S1、使用标气标定寻峰区间。

检测设备的温度及压力等条件设定后，每个成分的峰出现的时间基本是固定的，据此可以标定出各个成分的寻峰时间。在实际监测的过程中，由于温度、压力不是百分百稳定，峰也会出现微小偏移，为了能使峰出现在寻峰区间内，可以适当增加寻峰区间的宽度。如图2横坐标是时间，纵坐标是信号值，甲烷的出峰时间为0.87-1.02（单位是分钟），可以设置0.84-1.05为寻峰区间。

S2、采用中心滑动均值滤波法平滑寻峰区间的色谱信号。

根据峰型确定滑动窗口，以图2 的甲烷峰为例，设置滑动窗口的宽度为20。从第10个数据开始，每个数据的值为前后20个数据的均值。也可以采用同样的方法进行多次滤波，这里采用的是两次滤波。图2中红色的曲线是滤波后的信号，可明显看出比原始信号平滑了很多。色谱信号经过中心滑动均值滤波后变得平滑，有利于后续寻峰。经过平滑滤波后的色谱信号去掉了毛刺和噪声，为下一步的寻峰做准备，提高了寻峰的准确性。

S3、选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；

找到数据最大的点和该点所处的位置，作为预设峰顶点，并记录。图2中一共有500个数据，顶点是第242个点，及图中最高点小竖线的位置。

S4、确定峰起点和峰终点；

根据上述抗噪声算法，设定窗口宽度为N=15,P_T=60,设置条件1 ：d₁<d₂<…<d_n-1的评价参数为P1，条件2：d_i>0的评价参数为P2。确定为峰起点的条件是不满足条件1并且不满足条件2，即P1< P_T并且P2< P_T。由S3得知峰顶点为第242个点，那么第一个窗口为从242-N=227至242之间的点，计算得到条件1和条件2的评价参数为P1=1,P2=91由于P1< P_T,P2> P_T，所以不符合确定峰起点的条件，峰窗口向左移动一个点继续计算。直到移动至第82个点为窗口的第一个点时，该窗口内计算得到的评价参数P1=9,P2=55,即P1< P_T并且P2< P_T，符合峰起点判定条件，所以确定第82个点为峰起点，即图2中左边小竖线的位置。结束向左寻峰。

接下来确定峰终点，与确定峰起点的条件相反，设置条件3：d₁>d₂>…>d_n-1，评价参数为P3,条件4：d_i<0,评价参数为P4。确定为峰终点的条件是不满足条件3并且不满足条件4即P3< P_T并且P4< P_T。第一个窗口为从242至242+N=257之间的点。计算得到条件3和条件4的评价参数为P3=1,P4=105由于P3< P_T,P4> P_T，所以不符合判定峰终点的条件，峰窗口向右移动一个点继续计算。直到移动至第422个点时P3=55,P4=55由于P3< P_T并且P4< P_T，符合峰终点的判定条件，所以确定第422个点为峰终点，即图2中右边小竖线的位置。寻峰结束。

确定峰起点和峰终点中，即使是经过滤波平滑的色谱信号也仍然会存在噪声，它们使上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足。这里采用一种抗噪声算法，以条件1为例具体做法如下：

（1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0,置窗口内数据一阶差分最大值d_max=0,置奖分参数B=0；

（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n-1，循环比较d_i和d_max若d_i>d_max则B=B+1,P=P+B, d_max=d_i。若d_i<=d_max,则B=0；

（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P_T比较，若P>P_T，则判定窗口内数据满足条件1。

S5、计算峰面积，计算成分浓度；

确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与色谱信号所围成的面积便是峰面积，即图2所示封闭区间的面积。该面积可以使用曲线与X轴围成的面积减去直线与X轴围成的面积得到。根据校准曲线便可计算出该成分的浓度。

对于以上所选的实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）使用标气标定寻峰区间，取出寻峰区间内的色谱信号，然后对区间内的信号做处理；

（2）采用中心滑动均值滤波法平滑色谱信号；

（3）选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；

（4）确定峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的数据进行计算和处理，设置窗口宽度，以预设峰顶点为起点向左边滑动；

若窗口内的值满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满足此条件，

那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰起点；

以预设峰顶点为起点向右边滑动，若窗口内的值满足单调下降趋势，则继续向右滑动，直到不满足此条件，那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰终点；

（5）确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与色谱信号所围成的面积便是峰面积；

根据校准曲线计算该成分的浓度。

2.根据权利要求1所述的一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，所述步骤（4）中确定峰起点和终点的计算方法为：

一阶导数及一阶导数变化趋势法，将这些数据的一阶导数记为d₁,d₂，…，d_n-1，条件1 为d₁<d₂<…<d_n-1，条件2为d_i>0，若窗口内的数据满足条件1或者条件2则继续向左滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件1并且不满足条件2时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰起点；

设条件3 为d₁>d₂>…>d_n-1，条件4为d_i<0，若窗口内的数据满足条件3或者条件4则继续向右滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件3并且不满足条件4时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰终点，得到峰终点；

若开始第一个窗口便符合可确定为峰起点或峰终点的条件，则判定为该区域内没有峰，结束寻峰。

3.根据权利要求2所述的一种在线气相色谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，所述步骤（4）中，即使是经过滤波平滑的色谱信号也仍然会存在噪声，上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足；采用抗噪声算法，条件1的判断步骤如下：

（1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0,置窗口内数据一阶差分最大值d_max=0,置奖分参数B=0；

（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n-1，循环比较d_i和d_max若d_i>d_max则B=B+1,P=P+B, d_max=d_i；

若d_i<=d_max,则B=0；

（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P_T比较，若P>P_T，则判定窗口内数据满足条件1。

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