柴油品质信息光谱响应特性与快速检测方法研究

发布时间：2021-11-16 15:07

　　柴油具有热效率高、动力性能好的优点,是使用最为广泛的石油产品之一,但柴油品质标准检测方法速度慢、成本高、过程复杂,阻碍了国内柴油提炼工艺的进步,品质不佳的柴油排放出颗粒物严重地污染了城市环境。柴油光谱检测技术发展迅速,但由于柴油内部结构基团复杂多变,烃类基团、物性指标与光谱数据的关联要素之间存在大量复杂非线性耦合关系,光谱特征峰重叠严重,极大影响了柴油品质光谱检测模型稳定性和普适性,从而限制了在线检测的推广应用,本文正是针对以上瓶颈问题开展研究的。论文主要工作和成果如下:（1）构建了按光谱对物性参数贡献度修正的表征因子加权模型,提高了柴油品质光谱定量分析模型的稳定性和普适性。柴油内部结构烃类基团众多,其物性指标与光谱数据的关联耦合复杂,特征峰重叠严重。根据柴油基团归属带建立柴油品质的表征因子相关模型,解析柴油品质关联烃类基团与物性参数的光谱响应特性,构建按光谱对物性参数贡献度修正的表征因子加权模型,将基团响应光谱和优选特征光谱加权融合后输入至非线性预测模型。与未考虑基团响应光谱的传统模型相比,加权融合后的柴油十六烷值和胶质含量定量分析模型精度得到显著提高,决定系数R²

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：130 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
符号列表
第一章 绪论
    1.1 研究目的和意义
    1.2 柴油品质光谱检测研究现状及发展趋势
        1.2.1 柴油光谱检测技术方法
        1.2.2 柴油近红外光谱检测的特征波长选取方法
        1.2.3 柴油近红外光谱检测的建模方法
        1.2.4 国内外研究现状及发展趋势分析总结
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 本章小结
第二章 柴油组分基团的光谱带归属分析与实验仪器
    2.1 引言
    2.2 柴油的主要组分、基团与光谱带归属
        2.2.1 柴油的主要组分
        2.2.2 柴油组分结构基团
        2.2.3 柴油基团光谱带归属
    2.3 柴油指标参数标准测试方法与实验仪器
        2.3.1 柴油的指标参数
        2.3.2 柴油标准测试方法及标准测试仪器
        2.3.3 光谱采集仪器
    2.4 本章小结
第三章 基团响应与优选特征光谱融合加权的柴油品质分析方法研究
    3.1 引言
    3.2 柴油光谱数据样本统计与预处理
        3.2.1 十六烷值和胶质含量样本光谱的数据
        3.2.2 柴油样本数据十六烷值和胶质含量统计分析
        3.2.3 柴油光谱样本数据的预处理
    3.3 柴油十六烷值和胶质含量的优选特征光谱研究
        3.3.1 特征波长优选方法原理
        3.3.2 柴油十六烷值的特征波长变量优选结果
        3.3.3 柴油胶质含量的特征波长变量优选结果
        3.3.4 柴油十六烷值和胶质含量特征波长有效性分析
    3.4 基团响应光谱与特征光谱变量融合加权的柴油LS-SVM模型研究
        3.4.1 柴油内部基团的近红外光谱吸收峰分析
        3.4.2 柴油相关基团响应光谱分析
        3.4.3 融合特征波长和基团响应波长加权的NIR光谱模型研究
    3.5 本章小结
第四章 柴油运动粘度和硫含量非线性快速定量分析方法研究
    4.1 引言
    4.2 硫含量和运动粘度光谱数据样本与统计
    4.3 柴油硫含量RF-LS-SVM快速检测方法研究
        4.3.1 近红外光谱数据预处理方法
        4.3.2 柴油硫含量的特征波长选择方法
        4.3.3 柴油硫含量预测模型构建及性能比较
    4.4 柴油运动粘度LVs-LS-SVM快速测量方法研究
        4.4.1 柴油运动粘度光谱预处理
        4.4.2 柴油运动粘度光谱数据压缩方法
        4.4.3 预测模型性能比较分析
    4.5 本章小结
第五章 特征波段联合算法的醇类柴油判别及定量检测方法研究
    5.1 引言
    5.2 醇类柴油光谱数据与统计
        5.2.1 醇类柴油样本制作
        5.2.2 实验仪器及数据获取
        5.2.3 数据处理方法
    5.3 醇类柴油快速判别及定量分析检测方法研究
        5.3.1 MCCV异常样本检查
        5.3.2 样本划分及统计分析
        5.3.3 原始光谱分析
        5.3.4 基于特征波段的甲/乙醇柴油快速分类判别方法
        5.3.5 特征波段联合算法的醇类柴油醇含量定量分析方法
    5.4 本章小结
第六章 柴油品质的快速测量光谱仪器开发
    6.1 引言
    6.2 仪器开发技术方案与实现流程
    6.3 柴油品质快速测量仪器设计
        6.3.1 核心光谱仪的选型
        6.3.2 光源光强对定量分析的影响分析
        6.3.3 软件设计
    6.4 柴油十六烷值和硫含量实验验证
    6.5 本章小结
第七章 结论与展望
    7.1 本论文研究结论
    7.2 论文创新点
    7.3 研究展望
参考文献
攻读博士期间参与的科研项目及发表的学术论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]原子吸收法测定轻质油品中痕量砷(石墨炉法)[J]. 龚利军,彭俊,努尔加马力·买买提,边巧妮.  化工设计通讯. 2017(10)
[2]紫外荧光法测定轻质油品中总硫含量的影响因素[J]. 何沛,褚小立,郑煜,王轶凡.  石油炼制与化工. 2017(09)
[3]柴油硫含量的中红外光谱技术检测方法[J]. 吴意囡,詹白勺.  化工设计通讯. 2017(08)
[4]应用近红外可见光谱快速测量柴油十六烷值[J]. 詹白勺,杨建国,刘雪梅,章海亮.  光谱学与光谱分析. 2017(06)
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博士论文
[1]环境承载力约束下的城市最大乘用车保有量预测研究[D]. 苗国强.大连海事大学 2015
[2]基于傅立叶变换近红外光谱的绍兴黄酒风味成分定量分析及其酒龄鉴别的研究[D]. 牛晓颖.浙江大学 2009

硕士论文
[1]北京市空气质量与机动车尾气排放量关系研究[D]. 张丹.北京交通大学 2017
[2]油中微量水分的近红外光谱测定方法研究[D]. 侯明明.重庆工商大学 2012
[3]生物柴油混合燃料混合比车载监测方法研究[D]. 宋捷.吉林大学 2009
[4]多重衰减全反射红外光谱同时测定渣油多种性质的方法研究[D]. 李浩然.石油化工科学研究院 2005



本文编号：3499126