Афонин Д.Н. Применение регрессионного анализа для идентификации полиэтилена высокой и низкой плотности посредством ИК-спектрометрии // Бюллетень инновационных технологий. Т. 2, № 3(7). С. 15-17.
УДК 303.7
Санкт-Петербургский филиал Российской таможенной академии
Аннотация
В статье рассмотрена возможность применения регрессионного анализа для идентификации полиэтилена высокой и низкой плотности посредством инфракрасной спектрометрии. Предложенная технология может применяться для идентификации практически любых органических соединений.
Ключевые слова: инфракрасная спектрометрия, таможенный контроль, полиэтилен, регрессионный анализ.
St. Petersburg Branch of the Russian Customs Academy
Abstract
The article considers the possibility of using regression analysis to identify high and low density polyethylene by infrared spectrometry. The proposed technology can be used to identify virtually any organic compounds.
Keywords: infrared spectrometry, customs control, polyethylene, regression analysis.
Приоритетным направлением таможенного контроля при выявлении занижения таможенной стоимости при перемещении полиэтилена через таможенную границу ЕАЭС является проверка кода ТН ВЭД ЕАЭС товара. Достоверно зная код ТН ВЭД ЕАЭС товара можно более обоснованно проводить контроль метода определения таможенной стоимости, а также базы ее формирования. Более обоснованным может быть и анализ описания товара в 31 графе ДТ, а также анализ весовых характеристик товарной партии изделий из полиэтилена.
Для идентификации полимеров высокой и низкой плотности мы использовали регрессионный анализ. При проведении ИК-спектрометрии на приборе FT-801 все анализируемые образцы изображаются в виде спектрограммы [1, 2] Рис. 1.
Рис. 1 Спектрограмма ИК-спектрометрии исследованного образца
Рис. 2. Файл с результатами ИК-спектрометрии исследованного образца
Для проведения регрессионного анализа необходимы числовые значения, для этого преобразовываем данные прибора в обычном текстовом файле с расширением .jdx.
Основу исследования составили 8 образцов полиэтилена высокой плотности и 8 образцов полиэтилена низкой плотности. Для исследования использовалась приставка МНПВО с элементом из селенида цинка. Полученные результаты были экспортированы в файл MSExcel для последующего анализа рис. 3.
Рис. 3. Результаты экспорта данных ИК-спектрометрии в MSExcel
Регрессионный анализ проводился в программе Statistica 12. При этом использовался алгоритм последовательного включения признаков. Применение данного алгоритма позволило выявить, что наиболее значимые отличия спектров полиэтилена высокой плотности от полиэтилена низкой плотности находятся на длинах волн 671.36, 3109.82, 3727.15, 3819.75 нм рис. 4. Данные длины волн и использовались нами при последующем анализе.
Рис. 4. Результаты применения алгоритма последовательного включения признаков
В результате проведенного исследования была получена регрессионная модель:
Y=2.415+X671.35×3,613×10-10-X3109.82×5,153×1-09-X3727.15×2,041×10-10+X3819.75×2,549×10-10
где Х671.35, Х3109.82, Х3727.15, Х3819.75 – амплитуды спектра на соответствующих длинах волн.
Данная модель имеет характеристики, представленные в таблице 1.
Таблица 1. Результаты регрессионного анализа данных спектрометрии
|
Множественный R |
0,999999294 |
|
R-квадрат |
0,999998589 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,999998076 |
|
Стандартная ошибка |
0,000716339 |
|
Наблюдения |
16 |
Таким образом, построенная модель позволяет с очень высокой точностью идентифицировать полиэтилен высокой и низкой плотности. И это может быть использовано для проверки кода ТН ВЭД ЕАЭС изделия из полиэтилена, что является первым этапом разработанного ранее алгоритма. Следует заметить, что такой метод идентификации в последующем может быть применен не только к полиэтилену, но и кто всем полимерам.
Ежевская Т.Б., Бубликов А.В. Пробоподготовка и методы исследования различных объектов на ИК фурье-спектрометре с приставками, включая ИК микроскоп и МНПВО, при проведении криминалистических экспертиз: сб материалов № 4 Международной конференции, М.: Эксперт-Криминалист, 2014. С. 28–34.
Таскаев В.И., Диденко Н.А., Громовенко В.В. Проблемы идентификации и классификации линейного полиэтилена низкой плотности // Таможенная политика России на дальнем востоке. 2016. № 1 (62). С. 91–108.
Поступила в редакцию 22.07.2018
Афонин Дмитрий Николаевич – доктор медицинских наук, профессор кафедры технических средств таможенного контроля и криминалистики Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии, e-mail: tstk@spbrta.ru
|
Электронный научно-практический журнал "Бюллетень инновационных технологий" (ISSN 2520-2839) является сетевым средством массовой информации - регистрационный номер Эл № ФС77-73203 по вопросам публикации в Журнале обращайтесь по адресу bitjournal@yandex.ru |