柴油十六烷值快速分析技术研究

被引：14

作者：

李敬岩 ^{[1
]}

安晓春 ^{[2
]}

田松柏 ^{[1
]}

杨星明 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国石化石油化工科学研究院

[2] 中国石化茂名分公司

来源：

石油炼制与化工 | 2016年 / 47卷 / 05期

关键词：

近红外光谱; 柴油; 十六烷值; 数据库; 化学计量学;

D O I：

暂无

中图分类号：

TE626.24 [];

学科分类号：

摘要：

基于上千个柴油样本建立了测定柴油十六烷值的近红外光谱数据库,采用一次性空瓶解决了光谱快速采集的问题,通过向数据库中添加少量样本的方式改进了模型在某石化企业的适用性,通过偏最小二乘法、支持向量机法和最小二乘支持向量机法将不同类型的柴油建立了统一的分析模型,并比较了不同算法建模的准确性。结果表明:使用PLS,SVM,LSSVM算法建立的校正模型对柴油样本十六烷值的预测标准偏差分别为1.6,1.4,1.3,可满足快速评价要求。本研究节约了建模成本,减少了数据库的维护工作量。

引用

页码：101 / 107

页数：7

共 6 条

[1]

Research on Calibration Transfer across Infrared Spectrometric Instruments for Fast Evaluation of Crude Oils.[J].Li Jingyan;Chu Xiaoli;Tian Songbai;.China Petroleum Processing & Petrochemical Technology.2015, 01

[2]

近红外光谱法测定柴油组成及其应用 [J].

徐广通 ;

刘泽龙 ;

杨玉蕊 ;

沈师孔 ;

陆婉珍 .

石油学报(石油加工), 2002, (04) :65-71

[3]

近红外光谱测定柴油十六烷值 [J].

徐广通 ;

陆婉珍 ;

袁洪福 .

石油学报(石油加工), 1999, (04)

[4]

Classification of diesel pool refinery streams through near infrared spectroscopy and support vector machines using C -SVC and ν -SVC.[J].Julio Cesar L. Alves;Claudete B. Henriques;Ronei J. Poppi.Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomole.2014,

[5]

Determination of diesel quality parameters using support vector regression and near infrared spectroscopy for an in-line blending optimizer system.[J].Julio Cesar L. Alves;Claudete B. Henriques;Ronei J. Poppi.Fuel.2012,

[6]

A comparative study of diesel analysis by FTIR, FTNIR and FT-Raman spectroscopy using PLS and artificial neural network analysis [J].

Santos, VO ;

Oliveira, FCC ;

Lima, DG ;

Petry, AC ;

Garcia, E ;

Suarez, PAZ ;

Rubim, JC .

ANALYTICA CHIMICA ACTA, 2005, 547 (02) :188-196

← 1 →