本方法采用Brimrose Luminar 3060 AOTF-NIR在線近紅外光譜儀采集了不同水分含量的甲醇樣品的光譜數據。結果表明，Brimrose AOTF-NIR光譜儀可以在線定量測定甲醇中的低水分雜質。利用偏最小二乘法建立了預測模型。該模型的sep為18.8ppm/1000pem，測量值與預測值的相關系數為0.9982。這些數據證明，Brimrose光譜儀可以定量測量甲醇中的水雜質，誤差很小。甲醇的其他特性也可以測量和建模。Brimrose光譜儀的速度和穩定性使其成為過程控制的理想工具。AOTF技術允許快速掃描，無需移動部件，允許實時在線過程控制。描繪水分雜質水平實時變化的趨勢圖可以顯示為輸出。可預先確定高和低報警級別以及高和低報警級別，這些參數可用于過程控制。實時分析可以比其他方法快得多，并且可以在很短的時間內用于優化過程。
1.光譜
圖1.甲醇中水分以50ppm增量添加時的透射光譜
圖2.甲醇中水分以50ppm增量添加的吸收光譜
圖3.甲醇中水分從1888nm到1965nm的吸收光譜
圖4.甲醇中水分從1900nm到1950nm的吸收光譜。
甲醇加水后的吸收光譜清楚地顯示了從1900nm到1950nm的吸水區域的變化。在這個區域，人們可以看到由于水含量的變化而導致的光譜數據差異。pls 1回歸模型將證實Brimrose光譜儀能夠利用光譜數據和回歸模型方便地定量甲醇中的水分含量。
2.回歸與建模
圖5.甲醇中水分的pls-1回歸模型
該模型的計算結果很好，表明甲醇中水含量與光譜數據有很好的相關性。相關系數為0.9986，sec為16.1，sep為18.7。這些數字證實了測定甲醇中微量水的可行性。當校準模型使用100個或更多數據點的較大樣本集時，結果會更好。
圖6.pls-1模型的回歸系數與甲醇中水分的光譜數據相關
回歸系數表示模型從中獲取相關信息的波長區域。該模型顯然從1950nm區域獲取了大部分信息，該區域是水分吸收的區域。回歸系數證實了模型是從波長范圍獲取信息的，在波長范圍內，光譜變化是由于水分的變化而發生的。
2、結論
研究結果表明，利用Brimrose AOTF-NIR光譜儀的光譜數據和標定模型，定量測定甲醇中微量水分是可行的。考慮到用于校準模型的樣本集較小，結果特別好。過去的經驗表明，使用100個或更多數據點的樣本集將使模型更加精確和可靠。過去的經驗也表明，由實驗室數據生成的校準模型可以很容易地轉換為實時在線設置。模型的計算結果很好，回歸系數證實了模型是從1950nm左右的吸水區域獲取信息的。預測模型信噪比非常高，從更大的樣本集創建的校準模型應該能夠定量分析甲醇中的微量水分，其含量不超過10ppm。Brimrose光譜儀速度快，沒有運動部件，是實時在線過程控制的理想工具。Luminar 3060 多路光譜儀可以使用多達16個通道來測量和分析16個不同處理點的數據。校準模型可用于測量不同化學品中的不同參數，并且可以在一到兩分鐘內讀取每個通道的讀數。
