[发明专利]基于高光谱技术石蜡内部组分综合等级评定

说明书

本发明公开了一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，包括如下步骤：通过高光谱分选仪分别获取石蜡样本的高光谱数据；运用主成分分析法对所得样品的高光谱数据进行等级区分；根据上述等级区分结果以及专家依据石蜡内部组分对不同等级石蜡样本对应综合评价的分数，运用Matlab软件建立BP神经网络预测模型，实现对石蜡等级的快速检测；基于SPSS软件利用上述实验数据建立合理的主成分回归模型(PCR)，得出石蜡内部组分综合等级评定结果。本发明方法科学合理，便于操作，检测准确率高，能有效的快速的依据石蜡内部组分划分石蜡的综合等级。

技术领域

本发明涉及石蜡的内部组分综合等级评定领域，具体涉及基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法。

背景技术

石蜡是从石油、页岩油或其他沥青矿物油中提取出来的，为白色或淡黄色半透明物，具有相当明显的晶体结构，石蜡的主要成份是正构烷烃，但市售的石蜡不可能是100％的正构烷烃，而含有少量环烷烃、异构烷烃、芳香烃、不饱和烃、微量铁、硫、氮等无机物杂质，这些杂质可以让石蜡带“石蜡味”、带色(特别是长期暴露在空气中颜色逐渐变深)、降低沸点等性能，综合评定石蜡内部组分，确立评定标准，严格划分石蜡的使用范围，防止劣质石蜡的滥用，影响消费者的生命安全。因此需要建立一种基于高光谱技术石蜡内部组分综合等级评定的有效方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，科学合理，流程短，便于操作，检测准确率高，能有效的快速的评定石蜡的组分。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，包括如下步骤：

S1、通过高光谱分选仪分别获取石蜡样本的高光谱数据；

S2、运用主成分分析法(PCA)对所得样品的高光谱数据进行等级区分；分析所得高光谱数据曲线走势趋于一致性，反映了石蜡内部组分整体性相似，而不同等级石蜡光谱数值大小有所差别，证明石蜡内部成分局部有差别，因此可以将光谱数据作为代表真实有效的石蜡内部组分为判断依据区分不同等级的石蜡样本；

S3、根据步骤S2的等级区分结果以及专家依据石蜡内部组分对不同等级石蜡样本对应综合评价的分数，运用Matlab软件建立BP神经网络预测模型，实现对石蜡等级的快速检测；

S4、基于SPSS软件利用上述实验数据建立合理的主成分回归模型(PCR)，得出石蜡内部组分综合等级评定结果。

其中，所述步骤S1的具体步骤为：

通过高光谱分选仪对每一个石蜡样本分别选取上、下、左、右、中5个感兴趣区域，每个感兴趣区域大小约为100像素点，然后求5个感兴趣区域的平均光谱作为该样本的光谱数据。

其中，所述步骤S2的具体包括如下步骤：

将上述光谱数据对石蜡进行不同等级的划分，依据主成分分析法(PCA)降维原理，将多维光谱数据进行重新的数学关联，去除数据中的冗余信息，PCA后的前三组分含量达到了99.85％，选取前三组分作为判断依据划分石蜡等级，实现预期效果，可以划分评定中四类不同等级的石蜡，结果表明利用高光谱技术测定石蜡组分来划分石蜡内部组分等级是可行的。

其中，所述步骤S3的具体包括如下步骤：

将测定石蜡组分的光谱数据与专家评分关联，建立BP神经网络预测模型，预测效果符合预期，模型结果相关系较高，标准误差较低，结果表明专家评分依据是根据石蜡组分含量评定的，可以根据其评分建立相应的数学模型。

其中，所述步骤S4的具体步骤为：