[发明专利]基于近红外建模的汽油/柴油检测分析方法及装置

说明书

本公开提供一种基于近红外建模的汽油/柴油检测分析方法及装置，能够根据汽油/柴油样品的近红外检测值以及各个成分的湿化学值进行结合关联，进而构建对应的数据库，形成近红外分析模型，这样，就可以利用近红外分析模型对待检测的汽油/柴油的各项成分含量数据进行检测分析，使得检测得到的各成分含量的准确度得到有效提高。

技术领域

本公开涉及油品检测技术领域，尤其涉及一种基于近红外建模的汽油/柴油检测分析方法及装置。

背景技术

近红外光谱分析方法已广泛应用于油品性质分析中，同传统的实验室化验方法相比，该方法具有分析速度快、精度高和耗费少等优点。

但是现有技术中的近红外光谱分析，一般只对汽油/柴油的近红外光谱进行分析，根据近红外光谱确定汽油/柴油的各个成分含量或者相应的数据指标。单靠近红外光谱的分析可能会使汽油/柴油的各项指标检测的不准确，检测精度不高。

发明内容

有鉴于此，本公开的目的在于提出一种基于近红外建模的汽油/柴油检测分析方法及装置，能够解决或部分解决上述技术问题。

基于上述目的，本公开第一方面提供了一种基于近红外建模的汽油/柴油检测分析方法，包括：

S1，获取n个汽油/柴油样品；

S2，提取每个所述汽油/柴油样品中的硫成分、辛烷成分、芳烃成分、烯烃成分和其他成分；

S3，利用近红外设备获取每个所述汽油/柴油样品的近红外光谱；

S4，利用湿化法对每个所述汽油/柴油样品的各项成分进行检测，获取每个所述汽油/柴油样品的所述硫成分的第一湿化学值，所述辛烷成分的第二湿化学值，所述芳烃成分的第三湿化学值，所述烯烃成分的第四湿化学值，和所述其他成分的第五湿化学值；

S5，从每个所述汽油/柴油样品的所述近红外光谱中选择信息量的相关性最大的区域为近红外光谱区域；

S6，对每个所述汽油/柴油样品的所述近红外光谱区域进行一阶导数处理后，再进行多元线性回归处理得到近红外检测值；

S7，将每个所述汽油/柴油样品的所述近红外检测值与所述第一湿化学值、所述第二湿化学值、所述第三湿化学值、所述第四湿化学值和所述第五湿化学值利用偏最小二乘法运算处理进行关联；

S8，计算每个所述汽油/柴油样品的各项成分关联后的近红外检测值与对应湿化学值之间的均方根误差，将均方根误差大于误差阈值的汽油/柴油样品的关联后的数据删除；

S9，利用剩余的汽油/柴油样品的关联后的数据构建数据库，将所述数据库作为近红外分析初始模型；

S10，利用n个汽油/柴油样品对所述近红外分析初始模型进行交叉检验，得到近红外分析模型；

S11，将待检测的汽油/柴油利用红外设备获取待分析近红外光谱，以及利用湿化法对待检测的汽油/柴油进行处理得到各项成分对应的待分析湿化学值；

S12，将所述待检测的汽油/柴油的待分析近红外光谱和各项成分对应的待分析湿化学值输入至所述近红外分析模型中，利用近红外模型进行处理确定所述待检测的汽油/柴油的各项成分的含量数据。

进一步地，步骤S10具体包括：

S10-1，对n个汽油/柴油样品进行排序N₁，N₂……N_n，从n个汽油/柴油样品中选取N₁汽油/柴油样品作为检验样品，剩余的汽油/柴油样品作为建模样品；

S10-2，利用建模样品按照上述步骤S2至S9的方案在构建的近红外分析初始模型之上再次构建近红外分析初始模型；