Resumen

Los tipos de petróleo crudo para producir asfalto tienen una influencia decisiva en varias medidas de rendimiento (incluyendo la resistencia al envejecimiento y la durabilidad) del asfalto. Para discriminar y predecir la fuente de petróleo crudo de las diferentes muestras de asfalto, se estableció un modelo de discriminación utilizando 12 picos de absorción característicos (CAP) de infrarrojos (IR) muy diferentes como variables predictivas. El modelo se estableció basándose en diversas tecnologías de reconocimiento de huellas dactilares (como el análisis de componentes principales (ACP) y el análisis de regresión logística multivariante) mediante el uso de la reflectancia total atenuada-espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (ATR-FTIR). De este modo, se puede discriminar eficazmente la fuente de petróleo crudo de las diferentes muestras de asfalto. En primer lugar, mediante el uso de PCA, los 12 CAPs en los espectros IR de las muestras de asfalto fueron sometidos a un procesamiento de reducción de dimensión para controlar las variables de los factores clave. Además, se calcularon las puntuaciones de varios componentes principales en las muestras de asfalto. Posteriormente, las puntuaciones de los componentes principales se analizaron mediante un modelo basado en el análisis de regresión logística multivariante para discriminar y predecir la fuente de petróleo crudo de las diferentes muestras de asfalto. El resultado mostró que el modelo de regresión logística muestra una bondad de ajuste favorable, con una precisión de predicción que alcanza el 93,9 para la fuente de petróleo crudo de las muestras de asfalto. El método presenta algunas ventajas destacadas (incluyendo la facilidad de operación y la alta precisión), lo cual es importante a la hora de controlar la fuente y la calidad y mejorar el rendimiento del asfalto.

• Materias:Agua Ingeniería de estructuras Asfalto Acero Concreto
• Subjects:Water Structural engineering Asphalt Steel Concrete
• Palabras claves:fuente de petróleo crudo, muestra de asfalto diferente, análisis de regresión logística, muestra de asfalto, tecnología de reconocimiento de huellas dactilares, reflectancia total atenuada, pico de absorción de características, fuente de asfalto, análisis de componentes principales, varios componentes principales
• Keywords:crude oil source, different asphalt sample, logistic regression analysis, asphalt sample, fingerprint recognition technology, attenuated total reflectance, characteristics absorption peak, source of asphalt, principal components analysis, various principal components