[发明专利]基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法

说明书

本发明涉及一种基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法，具体涉及一种基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法快速区分燃料油、中东原油和非中东原油，属于海洋环境污染监测与治理领域。本发明选取正构烷烃、荧光特征和Ni/V构建多维化学指纹，利用偏最小二乘算法对正构烷烃的8个诊断比值进行分析提取出3个主成分，并以db7小波基对同步荧光光谱进行6层离散小波变换分析，在d3下提取出5处荧光信息，最后利用穷举法筛选出诊断比值第一主成分、d3(332±2nm)的小波系数和Ni/V作为建模变量。所建模型对建模油样鉴别准确率达到100％，对非建模和风化后的燃料油和原油判别准确率分别达到88.89％和95.50％。

技术领域

本发明涉及一种基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法，具体涉及一种基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法快速区分燃料油、中东原油和非中东原油，属于海洋环境污染监测与治理领域。

背景技术

近年来，随着石油工业和海上运输业的发展，海面溢油事故时有发生。海上溢油会对附近海域生态系统造成危害，导致污染地区发生经济损失，甚至对人类健康造成严重危害。因此，及时准确鉴别溢油种类，采取合适的保护措施显得尤为重要^[1]。

几十年来，国内外学者利用气相相色谱法(GC)、气相色谱—质谱法(GC-MS)、全二维气相色谱(GC-GC)、高效液相色谱法(HPLC)^[2-5]、紫外光谱法(UV)、傅里叶变换红外光谱法(FTIR)、分子荧光光谱法(FS)^[6-7]等方法，通过分析油样当中的正构烷烃、多环芳烃和生物标记物等100多种化合物对油样进行鉴别。近年来一些学者也开始把主成分分析(PCA)、偏最小二乘分析(PLS)、平行因子分析(PARAFAC)、聚类分析、T检验、回归分析、判别分析等多元统计方法引入溢油鉴别。Wang等^[8]利用不同浓度下的同步荧光光谱，进行主成分分析、偏最小二乘分析和Gabor小波分析，通过支持向量机(SVM)进行分类，实现了不同类型溢油100％和相似溢油92％正确率的分类。Azimah等^[9]在采用GC–FID和GC–MS方法的基础上，结合主成分分析对溢油进行鉴别，结果显示提高溢油鉴别准确率同时缩短了鉴别时间。目前对于溢油的鉴别多为单一维度油指纹，但海洋环境中溢油组分极为复杂，这一类单一维度分析鉴别方法对风化后溢油鉴别存在着不确定性和局限性。而刘晓星等^[10]利用正构烷烃、Ni/V特征和荧光特征建立多维化学指纹，提高了对海上长期风化原油和燃料油的准确性。

发明内容

本发明选取正构烷烃、荧光特性和Ni/V值多个化学指标为建模参数，通过Fisher判别函数建立多维化学指纹鉴别模型，实现中东原油、非中东原油和燃料油量化判别，同时对未建模和风化后油样进行判别验证。

基于多维化学指纹量化模型判别海上溢油种类的方法，包括下述步骤：

①获得待测油样中如下8个正构烷烃特征参数：n-C₁₇/Pr、n-C₁₈/Ph、Pr/Ph、(n-C₁₉～n-C₂₀)/(n-C₁₉～n-C₂₂)、CPI、低分子量烷烃/高分子量烷烃LMW/HMW(简写为L/H)、奇偶优势碳之比OEP1和OEP2，将获得的8个特征参数分别利用下述公式进行均值标准化，

CPI’＝(CPI-1.031058)/0.108341；

L/H’＝(L/H-3.510389)/4.785483；

C_19-20/C_19-22’＝(C_19-20/C_19-22-0.57226)/0.133963；

C₁₇/Pr’＝(C₁₇/Pr-2.733146)/1.410578；