【摘要】：首先采用聚類分析方法將某石油化工企業(yè)汽油樣本進行適當(dāng)分類,然后采用光譜庫自動檢索算法,從RIPP汽油庫中有針對性地找到一定量的汽油樣本作為校正集,建立汽油重要性質(zhì)的分析模型。近紅外分析方法結(jié)合偏最小二乘法具有測量快速、操作簡單、無需預(yù)處理、重復(fù)性好等優(yōu)點。建立的校正模型對該石油化工企業(yè)汽油樣本的辛烷值、烯烴含量和芳烴含量的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.3、1.6%和1.0%,滿足快速分析要求。
[Abstract]:In this paper, a cluster analysis method is used to classify the gasoline samples of a petrochemical enterprise, and then a spectrum library automatic search algorithm is adopted, and a certain amount of gasoline samples are found in the RIPP gasoline pool as a correction set, and an analysis model of the important property of the gasoline is established. The near-infrared analysis method combined with the partial least square method has the advantages of fast measurement, simple operation, no need of pretreatment, good repeatability and the like. The prediction standard deviation of the octane number, the olefin content and the aromatic content of the gasoline sample in the petrochemical enterprise is 0.3, 1.6% and 1.0%, respectively, and the requirements of the rapid analysis are met.
【作者單位】： 中國石化石油化工科學(xué)研究院;
【分類號】：TE626.21

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本文編號：2448897