近红外光谱快速测定加氢焦化汽油的烯烃和溴价

在标准方法测定数据的基础上，建立了加氢焦化汽油的烯烃和溴价的近红外光谱校正模型，并用常规分析样品测定验正模型的准确性。实验表明，近红外光谱测定准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在5min内快速、准确、简便地测定加氢焦化汽油的烯烃和溴价。     

近红外分析实验室模型的评价——在汽油管道自动调合的应用

采用近红外光谱技术的偏最小二乘法建立了汽油调合组分和产品汽油（90、93、97号）辛烷值、组成等性质的实验室模型，并用常规方法分析样品验证模型的准确性和稳定性。实验表明，其准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在5min内快速、准确测定调合组分汽油和成品汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯等性质。     

近红外光谱快速测定成品罐汽油的有关性质

在标准方法测定数据的基础上 ,建立了厂内成品罐汽油的组成和性质的近红外光谱校正模型 ,并用常规分析方法验正模型的准确性。实验表明 ,近红外光谱法测定的准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在 5min内快速、准确、简便地一次测定成品罐汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯     

甲基叔丁基醚含量对近红外光谱法测定汽油族组成的影响

建立了快速分析汽油族组成的近红外光谱法,研究了汽油近红外光谱随甲基叔丁基醚(MTBE)含量变化的规律,建立了不含MTBE汽油和含MTBE汽油的混合校正模型,评价了MTBE对近红外光谱分析校正模型预测的影响。研究结果表明,MTBE含量对汽油的近红外光谱的影响较大,随着MTBE含量的增加,汽油试样的近红外光谱向短波方向平移。混合校正模型的预测准确性不受MTBE含量的影响。近红外光谱法测定汽油族组成的结果与GB/T 11132—2002《液体石油产品烃类测定法(荧光指示剂吸附法)》测定的结果一致。近红外光谱法快速、准确,可用于在线分析。     

在线近红外光谱分析仪在汽油自动调合系统中的应用

在线近红外光谱分析仪可以实时测定汽油调合组分及成品油的多种物化性质指标如烯烃、芳烃、苯及氧化物含量、辛烷值（RON、MON）、馏程、蒸气压等。文章介绍了用于汽油自动调舍工艺中的在线近红外光谱分析仪的原理、系统组成和特点，以及在国内外的汽油调合优化控制中的实际应用情况。典型的应用实例表明，将该分析仪用于汽油自动调合工艺中，可为炼油厂带来可观的经济效益和社会效益。     

近红外光谱法在调合汽油控制分析中的应用

介绍了近红外光谱法在调合汽油试验控制分析中的应用。在用标准方法测定数据的基础上，采用偏最小二乘法建立了测定成品汽油的研究法辛烷值（RON），马达法辛烷值（MON），芳烃，烯烃，苯，含氧量和密度等7项指标的分析模型，应用数理统计方法对两种分析方法的一致性进行了评价，并用未知样品对模型进行了准确性和重复性考察。实验结果表明，近红外光变法和标准分析方法无显著性差异。应用近红外光谱法可加快分析速度，提高工作效率，降低分析成本，尤其适用于中间控制分析。     

近红外光谱快速测定重整汽油的辛烷值及馏程

利用近红外光谱仪在短波近红外区域（700－1100nm）对重整汽油进行光谱采集，采用偏最小二乘法建立了重整汽油馏程、辛烷值的测定模型并对重整汽油馏程、辛烷值进行预测，该预测结果与常规的测定结果相比，效果较为理想。本方法具有快速、操作简单、不需样品前处理、重复性好等特点。     

3种方法在测定汽油族组成中的应用

主要介绍了使用荧光指示剂吸附色谱法、近红外光谱快速法、多维气相色谱法的测定原理及3种方法在测定汽油族组成中的应用,并对3种方法测定同一试样的结果进行了比对,找出各种测定方法容易产生误差的原因及分析对策.     

汽油烃类族组成测试方法对比

介绍了使用荧光指示剂吸附色谱法、多维气相色谱法的测定影响因素和近红外光谱快速法的分析特点以及三种方法在汽油族组成测定中的应用，并就三种方法对同一试样的测定结果进行了对比，找出各种测定方法容易产生误差的原因及分析对策。     

基于近红外光谱的汽油模糊聚类分析

测定了不同种类汽油的近红外光谱，在主因子分析的基础上引入了系统聚类法和模糊聚类法对汽油样本集合进行分类和识别研究。建立了基于近红外光谱的快速鉴别汽油类型的模型，为汽油理化性质预测模型奠定了基础     

递推偏最小二乘法的油品芳烃烯烃成分建模

采用递推偏最小二乘法建立了适合测定油品中芳烃和烯烃含量的分析模型,并在某炼油企业应用达到了很好效果;近红外光谱法的测定结果与荧光指示剂吸附法的测定结果具有很好的一致性,与荧光指示剂吸附法相比,近红外光谱法可以提高分析效率,降低分析成本,具有较高的分析精密度。     

近红外光谱快速测定轻质油品馏程及蒸气压

研究了近红外光谱测定汽油，溶剂油和煤油等轻质油品的馏程，蒸气压的方法，在济南炼油厂1年来的生产控制分析结果表明，该方法的精度和重复性均满足标准分析方法的要求，具有快速，准确等优点，值得推广。     

Determination of Octane Number of Gasoline Using Near Infrared Spectroscopy and Genetic Multivariate Calibration Methods

Abstract

The feasibility of rating the octane number of gasoline using near infrared (NIR) spectroscopy and three different genetic algorithm-based multivariate calibration methods was demonstrated. The three genetic multivariate calibration methods are genetic regression (GR), genetic classical least squares (GCLS), and genetic inverse least squares (GILS). The sample data set was obtained from the ftp address (ftp://ftp.clarkson.edu/pub/hopkepk/Chemdata/) with the permission of Professor. J. H. Kalivas. This data set contains the NIR spectra of 60 gasoline samples collected using diffuse reflectance as log (1/R) with known octane numbers and covers the range from 900 to 1700 nm in 2 nm intervals. Of these 60 spectra, 20 were used as the calibration set, 20 were used as the prediction set, and 20 were reserved for the validation purposes. Several calibration models were built with the three genetic algorithm-based methods, and the results were compared with the partial least squares (PLS) prediction errors reported in the literature. Overall, the standard error of calibration (SEC), standard error of prediction (SEP), and standard error of validation (SEV) values were in the range of 0.15–0.32 (in the units of motor octane number) for the GR and GILS, which are comparable with the literature. However, GCLS produced relatively large results (0.36 for SEC, 0.39 for SEP and 0.52 for SEV) when compared with the other two methods.     

CCD近红外光谱仪在柴油生产控制分析中的应用

介绍了电荷耦合器件（ Ｃ Ｃ Ｄ）近红外光谱仪在柴油生产控制分析中的应用,通过对直馏柴油、加氢精制柴油及成品柴油十六烷值、密度、凝点、闪点及馏程等质量指标的测定及与标准测定方法的对比,验证了近红外光谱测定柴油性质的可靠性。试验证明,近红外方法具有分析速度快、重现性好、分析成本低等特点。     

润滑油黏度可见/近红外光谱快速无损检测方法

 提出了一种应用可见/近红外光谱技术进行汽车润滑油黏度快速无损检测的新方法。对150个润滑油样本进行光谱扫描和平滑、变量标准化等预处理,比较了不同建模方法的检测精度。采用主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA) 2种方法提取的特征变量作为模型输入变量,分别建立了偏最小二乘模型(PLS)、多元线性回归模型(MLR)和人工神经网络模型(BPNN)。结果表明,PCA-BPNN和SPA-BPNN模型的预测效果远优于其它模型(PCA-PLS、PCA-MLR、SPA-PLS和SPA-MLR),预测相关系数(r)分别为0.971和0.964。表明BPNN模型可以很好地利用光谱数据中的非线性信息,同时也表明SPA是一种有效的特征波长提取方法,选取的特征波长有利于汽车润滑油黏度快速检测仪器的开发。     

The Determination of a Diesel Solidifying Point by Near Infrared Spectroscopy

A total of 86 representative samples of diesel oil were selected to determine the solidifying point. These samples covered a wide range and the concentration is more evenly distributed. The near infrared spectroscopy (NIR) method to determine the diesel solidifying point was successfully designed. Multiple linear regression method was chosen to establish the calibration model. The regression coefficients, partial regression sum of squares, partial correlation coefficients, the total estimated standard deviation, correlation coefficient, residual sum of squares, and other model parameters were calculated. The repeatability of the NIR method is better than the standard method. It can be seen that this NIR method to determine the diesel solidifying is feasible and repeatable.