[发明专利]一种可规避干扰因素的机油油品质量检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种机油油品质量的检测方法，特别是涉及一种可规避干扰因素的机油油品质量检测方法。

背景技术

润滑油又被称为机油，被形象地称为汽车发动机的“血液”。润滑油的品质好坏关系到发动机能否正常运行，选择品质较好的润滑油不仅能够保证发动机的正常工作，同时也可以延长其工作寿命，提高使用性能。而随着近年来国际油价的上涨，润滑油的价格也在大幅度上升，品质高的和品质低的润滑油产品价格甚至相差数倍，在利益的驱使下，一些不法商贩就开始以次充好，掺假来牟取暴利。而这些掺假的润滑油单一的从外观上来判断是很难做出准确的判断，这也给市场监管造成困难。

传统润滑油的品质指标检测中通常采用标准方法对理化指标进行检测，此方法在操作上较为繁琐，存在信息遗漏、人为误差和环境影响等缺点。因此，研究一种可规避干扰因素，能够快速、无损、经济的润滑油品质检测方法具有重要的现实指导意义。而光谱检测以其非破坏性、快速、简单等特点，使其在食品、生物、医药、石油化工等行业得到广泛的应用。拉曼光谱因其自身的特点，作为一种分子结构鉴别手段，早已被应用到食品安全、有机化合物、塑料以及石油化工等领域的检测和真伪鉴别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可规避干扰因素的机油油品质量检测方法，具体地说，就是一种使用激光拉曼光谱分析技术，快速间接检测润滑油的化学组成含量、理化特性的方法。该方法所使用到的装置包括：激光共焦显微光谱仪、带有制冷的CCD探测器和TV监视仪、PC机、机油油品质量数据库。拉曼光谱在分析结构分子过程中能够反映出样本中所含苯、饱和烃、烯烃等在拉曼光照下的分子变化及结构信息的大分子组分物质。

本发明提供的一种可规避干扰因素的机油油品质量检测方法，包括如下步骤：

步骤一：建立机油油品质量数据库。

第1步：收集具有代表性的机油样品作为训练集。

第2步：在标准实验室对各训练集进行化学方法检测，获取被检测机油的化学组成含量、及理化特性。

第3步：测定训练集机油样品的激光拉曼光谱，并进行相应的预处理。

第4步：选择合适的分析方法，在实验室测试所得数据和激光拉曼光谱之间建立机油品质定量和定性分析关系模型。

第5步：通过建立机油品质定量和定性分析关系模型，建立机油油品质量数据库。

步骤二：机油油品质量检测。

第1步：采集需检测的机油样本。

第2步，测定所采集机油样本的激光拉曼光谱，并进行相应的预处理。

第3步，选择合适的分析方法，建立校正后的标准光谱曲线。

第4步，进行光谱数据的数学转换，并与机油油品质量数据库中的数据进行比较分析。

第5步，确定机油油品质量等级。

所述预处理过程为多元散射校正（MSC）过程。

所述分析方法为偏最小二乘判别分析法（PLS-DA）。

本发明方法通过利用拉曼光谱，结合MSC校正法和PLS-DA校正法，可快速准确的判定机油油品的质量，且操作简便，环境适应性强；同时，还可节省大量实验仪器及人力资源。

附图说明

图1：机油油品质量数据库建立流程图。

图2：机油油品质量检测流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

一种可规避干扰因素的机油油品质量检测方法，包括以下步骤。

步骤一：建立机油油品质量数据库。

第1步：收集具有代表性的机油样品作为训练集。收集各润滑油生产厂商的机油样本，保存在同种环境下，以备检测。

第2步：在标准实验室进行化学检测。在标准实验室对各训练集进行化学方法检测，获取被检测机油的化学组成含量、及理化特性。

第3步：获得激光拉曼光谱。测定训练集机油样品的激光拉曼光谱，并进行相应的预处理。

第4步：选择合适的校正方法，在实验室测试所得数据和激光拉曼光谱之间建立机油品质定量和定性分析关系模型。

第5步：通过建立机油品质定量和定性分析关系模型，建立机油油品质量数据库。

步骤二：机油油品质量检测。

第1步：采集需检测的机油样本。

第2步，测定所收集机油样本的激光拉曼光谱，并进行相应的预处理。

第3步，选择合适的校正方法，建立校正后的标准光谱曲线。

第4步，完成光谱数据的数学转换。

第5步，进行比较分析，将第4步转换后的数据与机油油品质量数据库中的数据进行比较分析。

第6步，确定机油油品质量等级。