Развитие мультисенсорного подхода в оптическом спектральном анализе Богомолов Андрей Юрьевич

brief description

Богомолов, Андрей Юрьевич.Развитие мультисенсорного подхода в оптическом спектральном анализе : диссертация ... доктора химических наук : 02.00.02 / Богомолов Андрей Юрьевич; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»]. - Самара, 2020. - 307 с. : ил.

Оглавление диссертациидоктор наук Богомолов Андрей Юрьевич
ВВЕДЕНИЕ
1. ОПТИЧЕСКИЕ МУЛЬТИСЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ В АНАЛИТИЧЕСКОЙ СПЕКТРОСКОПИИ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
1.1 Современные направления в развитии оптической спектроскопии
1.1.1 Лабораторная спектроскопия
1.1.2 Спектроскопия в анализе технологических процессов
1.1.3 Материалы, технические решения и методы исследования
1.1.4 Анализ спектральных данных
1.1.5 Децентрализация и персонализация анализа
1.2 Оптические мультисенсорные системы
1.2.1 Определение ОМС
1.2.2 Отличительные особенности
1.2.3 ОМС и одноканальные сенсоры
1.2.4 Архитектура и принцип работы ОМС
1.2.5 Конструкционные элементы ОМС
1.2.6 Классификация ОМС
1.3 Анализ спектральных данных и данных ОМС
1.3.1 Хемометрика как метод анализа спектральных данных
1.3.2 Предварительная обработка данных
1.3.3 Отбор переменных и объектов
1.3.4 Разведочный факторный анализ данных
1.3.5 Регрессионный анализ данных и многомерная градуировка
1.3.6 Дискриминантный анализ данных
1.3.7 Проверка градуировочной модели
1.3.8 Стратегии моделирования
1.3.9 Планирование градуировочного эксперимента
1.3.10 Хемометрика процессов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ К ГЛАВЕ
2. МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ОМС
2.1 Цикл разработки ОМС
2.1.1 Подход к разработке
2.1.2 Основные этапы и задачи разработки
2.2 Моделирование информационных каналов ОМС
2.2.1 Выбор метода и полноспектральные измерения
2.2.2 Конфигурация оптических каналов
2.2.3 Алгоритм оптимизации
2.2.4 Интервальный метод отбора переменных при одновременной оптимизации предобработки данных
2.2.5 Техника измерения
2.3 Сбор и низкоуровневая обработка данных ОМС
2.3.1 Сбор данных и их свойства
2.3.2 Нормирование мультисенсорных данных
2.3.3 Обеспечение прецизионности измерения
2.3.4 Выбор эталонного образца
2.3.5 Безэталонный количественный анализ
2.4 Построение и валидация моделей в процессе разработки ОМС
2.4.1 Предобработка мультисенсорных данных
2.4.2 Особенности построения градуировочных моделей для ОМС
2.4.3 Многоуровневая валидация модели
2.4.4 «TPT cloud» - комплекс программ для анализа многомерных данных и разработки ОМС «в облаке»
ЗАКЛЮЧЕНИЕ К ГЛАВЕ
3. ПЛАНИРОВАНИЕ ГРАДУИРОВОЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
3.1 Введение в планирование многокомпонентного градуировочного эксперимента
3.1.1 Понятия и определения
3.1.2 ПЭ как оптимизационная проблема
3.1.3 Оценка результата ПЭ
3.2 Требования к набору градуировочных образцов
3.2.1 Некоррелированность факторов
3.2.2 Равномерность заполнения
3.2.3 Покрытие экспериментального пространства
3.2.4 Встроенная проверка
3.2.5 Интерпретируемость
3.2.6 Дополнительные характеристики
3.3 Диагональный дизайн многокомпонентного градуировочного эксперимента
3.3.1 Основные допущения и правила конструирования
3.3.2 Диагональный дизайн градуировки для двух компонентов
3.3.3 Обобщение ДД для градуировки трёх и более компонентов
3.3.4 Расширенные схемы ДД
3.4 Примеры специальных дизайнов градуировочного эксперимента для различных приложений
3.4.1 Планирование градуировочного эксперимента для определения жира и белка в молоке
3.4.2 Дизайн градуировочного эксперимента в АКТП
ЗАКЛЮЧЕНИЕ К ГЛАВЕ
4. ОМС В АНАЛИТИЧЕСКОМ КОНТРОЛЕ ПРОЦЕССОВ
4.1 Аналитическое пространство и траектория процесса
4.1.1 Основные понятия и определения
4.1.2 Дискретизация сбора данных
4.1.3 Визуализация траекторий
4.1.4 Проблема избыточности аналитического пространства
4.2 Разрешение и анализ траекторий
4.2.1 Методология анализа процессов
4.2.2 Качество траектории
4.3 Применение траекторий процесса
4.3.1 Анализ процесса в реальном времени
4.3.2 Мониторинг процессов
4.3.3 Контроль процесса
4.3.4 Понимание процесса
4.3.5 Оптимизация процесса
ЗАКЛЮЧЕНИЕ К ГЛАВЕ
5. ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ ОМС
5.1 Определение жира и общего белка в молоке
5.1.1 Оптический анализ молока на содержание жира и белка
5.1.2 Обоснование спектрального метода определения молочного жира и белка в области 400-1100 нм
5.1.3 Построение рабочих моделей
5.1.4 Перенос модели методом коррекции наклона и отсечения
5.1.5 Разработка светодиодного анализатора
5.1.6 Пространственно-разрешённая спектроскопия и безэталонный метод измерения в анализе молока
5.2 Контроль качества фармацевтических продуктов
5.2.1 Анализ процессов фармацевтических производств
5.2.2 Построение точной градуировочной модели для онлайн-мониторинга содержания воды в грануляте
5.2.3 Онлайн-мониторинг массовой доли воды и толщины покрытия в процессах изготовления пеллет
5.2.4 Онлайн-прогноз профилей растворения АФИ из БИК-спектров пеллет в процессе их изготовления
5.3 Онлайн-мониторинг ферментации Засскатотусеъ cerevisiae
5.3.1 Мониторинг биотехнологических процессов
5.3.2 Разработка мультисенсорной системы в ИК-области
5.3.3 Мониторинг процесса ферментации посредством ИК- и БИК-спектроскопии
5.3.4 Флуориметрический мониторинг процесса ферментации
5.3.5 Разрешение траектории процесса ферментации из данных 2D-флуориметрии
5.4 Оптические методы диагностики рака почки
5.4.1 Методы, проблемы и задачи онкологической диагностики
5.4.2 Образцы
5.4.3 Разработка и тестирование светодиодного сенсора для диагностики рака почки
5.4.4 Эффект комбинации флуоресцентной и ИК-спектроскопии
5.5 Экологический мониторинг почв
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. ГЕРЕРАТОР СХЕМ ДИАГОНАЛЬНОГО ДИЗАЙНА НА ЯЗЫКЕ «MATLAB» С ПРИМЕРАМИ
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. СТАНДАРТНЫЕ ОБРАЗЦЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ В. ПРАКТИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ АНАЛИТИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИСЕНСОРНОГО ПОДХОДА