陈海翔,刘乃安,舒立福,宗若雯.热重数据的平滑和微分[J].火灾科学,2004,13(1):1-10.
热重数据的平滑和微分
Smoothing and Differential of Thermogravimetric Data
投稿时间:2003-09-26  修订日期:2003-11-17
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DOI:10.3969/j.issn.1004-5309.年.期.顺序
基金项目:
作者单位
陈海翔 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 
刘乃安 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 
舒立福 中国林业科学研究院消防研究室 
宗若雯 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 
中文关键词:  热重  微分热重  平滑  滤波  
英文关键词:TG  DTG  smoothing  Vondrak method  Gaussian method  average smoothing  filtering  
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中文摘要:
      在热分析技术中 ,经常要采用高质量的数据平滑方法。本文采用 3种平滑方法来得到微分热重(DTG)数据 ,并比较了效果。从应用于实验数据和模拟数据的效果来看 ,可以认为Vondrak和高斯光滑方法有各自的优点 ,并且好于平均光滑方法。从原始TG数据计算的动力学参数和从平滑得到的DTG数据计算得到的参数很好的一致。这表明平滑算法是有效的 ,可以直接地应用于热动力学分析中。
英文摘要:
      High quality data smoothing is frequently required in the thermal analysis. In this paper three smoothing methods, i.e. Moving Average smoothing, Gaussian smoothing, and Vondrak smoothing, are investigated in detail for pre-treatment of biomass decomposition data to obtain the DTG curves, and the smoothing results are compared. It is concluded that by choosing reasonable smoothing parameters based on the spectrum analysis of the data, the Gaussian smoothing and Vondrak smoothing can be reliably used to obtain DTG curves. The kinetic parameters calculated from the original TG curves and smoothed DTG curves have excellent agreement, and thus the Gaussian and Vondrak smoothing algorithms can be used directly and accurately in kinetic analysis.
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