本方法采用Brimrose Luminar 3060 AOTF-NIR在线近红外光谱仪采集了不同水分含量的甲醇样品的光谱数据。结果表明，Brimrose AOTF-NIR光谱仪可以在线定量测定甲醇中的低水分杂质。利用偏最小二乘法建立了预测模型。该模型的sep为18.8ppm/1000pem，测量值与预测值的相关系数为0.9982。这些数据证明，Brimrose光谱仪可以定量测量甲醇中的水杂质，误差很小。甲醇的其他特性也可以测量和建模。Brimrose光谱仪的速度和稳定性使其成为过程控制的理想工具。AOTF技术允许快速扫描，无需移动部件，允许实时在线过程控制。描绘水分杂质水平实时变化的趋势图可以显示为输出。可预先确定高和低报警级别以及高和低报警级别，这些参数可用于过程控制。实时分析可以比其他方法快得多，并且可以在很短的时间内用于优化过程。
1.光谱
图1.甲醇中水分以50ppm增量添加时的透射光谱
图2.甲醇中水分以50ppm增量添加的吸收光谱
图3.甲醇中水分从1888nm到1965nm的吸收光谱
图4.甲醇中水分从1900nm到1950nm的吸收光谱。
甲醇加水后的吸收光谱清楚地显示了从1900nm到1950nm的吸水区域的变化。在这个区域，人们可以看到由于水含量的变化而导致的光谱数据差异。pls 1回归模型将证实Brimrose光谱仪能够利用光谱数据和回归模型方便地定量甲醇中的水分含量。
2.回归与建模
图5.甲醇中水分的pls-1回归模型
该模型的计算结果很好，表明甲醇中水含量与光谱数据有很好的相关性。相关系数为0.9986，sec为16.1，sep为18.7。这些数字证实了测定甲醇中微量水的可行性。当校准模型使用100个或更多数据点的较大样本集时，结果会更好。
图6.pls-1模型的回归系数与甲醇中水分的光谱数据相关
回归系数表示模型从中获取相关信息的波长区域。该模型显然从1950nm区域获取了大部分信息，该区域是水分吸收的区域。回归系数证实了模型是从波长范围获取信息的，在波长范围内，光谱变化是由于水分的变化而发生的。
2、结论
研究结果表明，利用Brimrose AOTF-NIR光谱仪的光谱数据和标定模型，定量测定甲醇中微量水分是可行的。考虑到用于校准模型的样本集较小，结果特别好。过去的经验表明，使用100个或更多数据点的样本集将使模型更加精确和可靠。过去的经验也表明，由实验室数据生成的校准模型可以很容易地转换为实时在线设置。模型的计算结果很好，回归系数证实了模型是从1950nm左右的吸水区域获取信息的。预测模型信噪比非常高，从更大的样本集创建的校准模型应该能够定量分析甲醇中的微量水分，其含量不超过10ppm。Brimrose光谱仪速度快，没有运动部件，是实时在线过程控制的理想工具。Luminar 3060 多路光谱仪可以使用多达16个通道来测量和分析16个不同处理点的数据。校准模型可用于测量不同化学品中的不同参数，并且可以在一到两分钟内读取每个通道的读数。
