[发明专利]一种快速测定发动机燃料质量指标的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速测定发动机燃料质量指标的方法，具体地说，涉及一种采用中红外光谱技术，结合逐步线性回归技术快速测定柴油、汽油或喷气燃料的各质量指标。

背景技术

发动机用途不同，导致其发动机燃料种类繁多。比如，柴油发动机使用柴油动力燃料、汽油发动机使用汽油动力燃料，飞机发动机使用喷气燃料。发动机燃料质量直接关系发动机工况。若使用质量不合格燃料，发动机工作异常，甚至导致发动机故障，因此需要严格监控燃料质量。目前，发动机燃料质量指标的检测主要采用以下模式：从加油站采集燃料样品，然后送往质量检测部门采用标准方法测定各质量指标，然后再将结果反馈相关执法部门。该模式存在检测周期长，成本高，不利于对燃料质量监控。目前，依然存在燃料质量以次充好，以假充优等现象。为此，迫切需要燃料质量快速分析技术，能够现场抽查燃料质量，提高燃料质量监督能力。

由于近红外光谱技术具有快速、多性质分析以及适合在线无损分析特点，目前已越来越多的应用于石化行业，在燃料质量检测和打假方面具有不可替代的作用。由于近红外光谱属于分子振动光谱，波长范围为700-2500nm，为分子倍频和组合频吸收，峰形为宽峰；特征性弱，只对X-H基团(X为C、O等)有吸收；信号弱，抗干扰能力强。正是由于近红外光谱具有上述特点，所以必须借助现代的化学计量学和计算机技术，近红外光谱技术才能很好的应用。随着化学计量学和计算机的迅猛发展以及近红外光谱仪器环境适应能力强，价格便宜，推动了近红外光谱技术迅猛发展，现已成为烃类(C-H)燃料质量快速检测和在线过程监控技术。

中红外光谱也属于属于分子振动光谱，为分子振动的基频吸收，波数范围为400-4000cm^-1(波长为2.5微米～25微米)。从其定义来看，中红外光谱与近红外光谱只是波长范围。从其产生的本质来看，可以很好的发现二者光谱形貌特征有明显区别，从而导致最终所采用的技术和应用领域有很大的区别。与近红外光谱相比，中红外光谱峰形为尖峰，特征性强，各类官能团(包括X-H和其它非X-H官能团)均有明显的吸收；信号强，微量组分或添加剂均有吸收，所以中红外光谱技术主要用于分析化学领域的未知物质官能团鉴定，属于“四大谱”之一，用于未知物质化学结构鉴定。由于中红外光谱仪器的环境适应能力弱，仪器昂贵，所以该技术目前还很难用于石化行业的质量检测和种类识别。

从理论上分析，中红外光谱不仅对燃料主要烃类组成有吸收，而且对少量非烃类组分以及微量添加剂组分均有响应，所以如果中红外光谱技术与化学计量学技术结合，将会实现近红外光谱技术所不能实现的功能，比如锰型添加剂含量测定。

发明内容

本发明目的是提供一种快速测定发动机燃料质量指标的方法，具体地说，涉及一种采用中红外光谱技术，结合逐步线性回归技术，快速测定柴油、汽油和喷气燃料的质量指标。

具体步骤如下：

第一步，收集具有一定数量的发动机燃料样品作为训练集；

第二步，测定训练集样品的中红外吸收光谱；

第三步，采用标准方法测定训练集样品的质量指标；

第四步，采用逐步线性回归技术建立各质量指标与中红外光谱吸光度的线性回归方程；

第五步，对于未知燃料样品质量指标的测定，用户首先测定其红外光谱，然后由计算机利用光谱和建立的方程，测定各质量指标。

所述第二步红外光谱测定方式为透射方式。

所述第四步的逐步线性回归方程为：其中y为质量指标，k_i为i波长的回归系数；A_i为波长i的吸光度，b为系数，m为特征变量数目。

所述多元线性回归方程建立过程如下：

(1)采用F检验，评价各个波长对质量指标y的显著性。选择一个对质量指标(y)最显著的吸光度A₁，建立一元回归方程：y＝k₁A₁+b₁，F的计算公式为：

F=QiQ(n-1-1)]]>