[发明专利]一种基于偏最小二乘法对醇类汽油总醇含量测定的方法有效

专利信息
申请号: 201910282869.2 申请日: 2019-04-10
公开(公告)号: CN109991206B 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 李华;贺瑶;王甜;李茂刚 申请(专利权)人: 西安石油大学
主分类号: G01N21/65 分类号: G01N21/65;G06F17/18
代理公司: 西安汇恩知识产权代理事务所(普通合伙) 61244 代理人: 张伟花
地址: 710065 陕西*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 最小二乘法 汽油 含量 测定 方法
【说明书】:

发明提供了一种基于偏最小二乘法对醇类汽油总醇含量测定的方法,该方法为利用拉曼光谱仪器对若干个醇类汽油进行光谱数据采集,分为校正集和测试集,对校正集的光谱数据通过十折交叉验证的方法寻优,得到最优潜变量,建立基于全谱和特征峰波段的偏最小二乘法校正模型,预测测试集的醇类汽油中各醇类的含量,得到醇类汽油总醇含量。本发明通过十折交叉验证的方法,对偏最小二乘法校正模型进行了优化,提高了偏最小二乘法校正模型的准确性。从而建立了一种快速、无损、准确定量分析醇类汽油中各醇类的方法,为油品质量检测、便携式拉曼检测仪的推广提供了理论基础和技术支撑。

技术领域

本发明属于光谱分析技术领域,具体涉及一种基于偏最小二乘法对醇类汽油总醇含量测定的方法。

背景技术

醇类汽油是指将甲醇或乙醇和添加剂以一定的比例掺入到传统汽油之中产生的新型液体燃料,由于醇类来源广且可再生,辛烷值高,排放环保,故醇类汽油在一定程度是传统汽油的改良。混合燃料中的醇类含量是一个关键指标,它直接影响发动机的表现。醇类汽油中,若醇类的含量过多,则燃料的热值低,产生相同热值需要增加油耗,且必须对发动机改造,否则会腐蚀发动机油路系统的橡胶阻塞燃料系统。同时,因醇类的高汽化潜热,发动机在低温条件下会产生冷启动现象。另一方面,醇类含量过低,则无法凸显醇类汽油的优良抗暴性能及低成本的经济优势。因此亟需一种高效的定量测定醇类汽油的方法。目前,测定醇类汽油中醇类含量的常规检测方法有气相色谱法、荧光光谱法、高效液相色谱法、近红外光谱法等,这些技术需要对样品进行前处理,检测速度慢,对样品造成损伤,加之设备大,无法实现醇类汽油的实时、在线分析。

拉曼光谱(raman spectroscopy,RAMAN)是一种能反映被测物分子结构信息及数量的分子光谱技术,可以定量、定性地分析待测样本,具有分析速度快、使用方便及无需复杂的样品前处理等优势,因此,拉曼光谱技术被认为是最有前途的分析手段之一。近年来,拉曼光谱技术广泛应用于考古、有机物、食品安全、医学检测、矿物质等领域,尤其在能源领域具有很大的应用潜力。目前,拉曼光谱技术在能源领域的应用主要包括汽油产地及牌号的判别、木质纤维素的发酵过程控制和醇类汽油质量检测等。常见的基于拉曼光谱的醇类汽油定量分析方法主要有内标法、归一化等方法。若采用归一化进行建模,由于甲醇的一个特征峰与汽油中饱和烃的特征峰很接近,故甲醇的特征峰容易受到汽油中饱和烃的影响,进而影响整个醇类汽油的建模,所以不宜使用饱和烃特征峰强度作为归一化的标准。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术的不足,提供种基于偏最小二乘法对醇类汽油总醇含量测定的方法,该发明通过十折交叉验证的方法,将校正集的光谱数据寻优,用得到的最优潜变量建立基于全谱和特征峰波段的偏最小二乘法校正模型,预测测试集的醇类汽油中各醇类的含量,对偏最小二乘法校正模型进行了优化,提高了偏最小二乘法校正模型的准确性。从而建立了一种快速、无损、准确定量分析醇类汽油中各醇类的方法,为油品质量检测、便携式拉曼检测仪的推广提供了理论基础和技术支撑。

为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种基于偏最小二乘法对醇类汽油总醇含量测定的方法,包括以下步骤:

步骤一、利用拉曼光谱仪器分别对甲醇、乙醇、甲醇和乙醇的混合物、若干个含有预设甲醇浓度的甲醇-汽油样本进行光谱数据采集;

步骤二、利用拉曼光谱仪器对若干个醇类汽油进行光谱数据采集;

步骤三、将步骤二的若干个醇类汽油分为校正集和测试集,所述校正集和测试集的样品数量比为2:1;

步骤四、对步骤三中校正集的光谱数据通过十折交叉验证的方法寻优,得到偏最小二乘法校正模型的最优潜变量;

步骤五、利用步骤四得到的最优潜变量建立基于全谱和特征峰波段的偏最小二乘法校正模型,利用建立的偏最小二乘法校正模型预测步骤三中测试集的醇类汽油中各醇类的含量,得到醇类汽油总醇含量。

优选地,步骤一中所述甲醇和乙醇的混合物中甲醇和乙醇的体积比为1:1。

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