人工神经网络在近红外分析方法中的应用及深色油品的分析——人工神经网络-近红外分析方法快速测定原油馏程

被引:11
作者
王艳斌
刘伟
袁洪福
陆婉珍
机构
[1] 石油化工科学研究院
[2] 石油化工科学研究院 北京
[3] 北京
关键词
人工神经网络; 近红外光谱; 原油; 馏程;
D O I
暂无
中图分类号
TE622 [石油的组成、性质与分析];
学科分类号
081702 ;
摘要
采用近红外分析方法测定原油馏程性质,比较了人工神经网络、主成分回归和偏最小二乘法的校正结果。认为对于组成变化比较复杂的原油,采用人工神经网络方法能够得到较好的建模效果。对验证集的测定结果表明,近红外分析方法与所用参考分析方法(气相色谱模拟蒸馏)测定的原油馏程结果之间没有显著性差别,二者测定结果的差值在参考方法ASIM D5307的再现性范围内,说明以人工神经网络为校正方法的近红外分析方法可以用于原油馏程性质的快速测定,其单次测定只需大约10min。
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Chemicals Property Determination. Martens Andre. . 1994
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