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一种测定柴油十六烷值的化学计量学方法

  • 发布时间: 2024-12-16
预算 双方协商
基本信息
成果方:华北电力大学(保定)
合作方式:技术转让
成果类型:发明专利,
行业领域
绿色化工技术
成果描述

本发明公开了一种测定柴油十六烷值的化学计量学方法。首先将柴油测定的原始近红外光谱数据进行标准化处理后,采用无信息变量消除UVE方法对其所含变量(波长)进行筛选;然后将包含不同变量数目的已知柴油光谱矩阵与对应的十六烷值之间建立偏最小二乘PLS模型,采用多模型共识方法预测未知样本的十六烷值。将单个模型的预测值通过加权法计算出总预测值;最后,通过多次重复预测过程,将这些预测值通过平均法计算得出未知样本最终的预测结果。本发明方法应用于实际柴油样本十六烷值的测定,取得良好的效果;从精确度和稳定性方面均改善了PLS线性模型结合近红外光谱法预测柴油十六烷值的性能,能够准确、快速、简便地检测柴油的十六烷值。

应用范围
近红外光谱(NIRs)区产生吸收的结构基团主要为X-H,而组成石油产品的各种化合物都具有该结构。所以,NIRs以其简便、快速、无损、重现性好等特点几乎用于石油化工检测的各个环节,发挥了重要的作用。柴油作为一种复杂烃类混合物,近红外光谱结构十分复杂,谱图重叠现象严重。因此,对柴油的近红外光谱数据进行特征信息提取,建立其指标(十六烷值、密度、凝点等)与光谱数据之间的关系模型,是保证油品品质的关键步骤。
柴油的十六烷值(CN)是衡量柴油燃烧性能的主要指标。传统的十六烷值测定方法国际上多采用ASTMD613实验方法,我国制定的GB/T386亦是参照采用ASTMD613方法。该方法需要大量的油样,耗时长,测定费用高。目前对于近红外光谱技术结合化学计量学方法用于柴油十六烷值的测定,已有文献报道。普遍认为,柴油的十六烷值与光谱信号之间存在非线性关系,采用非线性算法支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等要优于多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLS)等线性算法建模。
前景分析
本发明的化学计量学方法,从精确度和稳定性两方面均改善了PLS线性模型结合近红外光谱来预测柴油十六烷值的性能,能够准确、快速、简便地检测柴油中的十六烷值。

联系方式

  • 联系人:

    李艳坤

  • 联系电话:

    19933576696

  • 通讯地址:

    河北省保定市永华北大街619号

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