發(fā)布時間：2021-11-16 15:07

　　柴油具有熱效率高、動力性能好的優(yōu)點,是使用最為廣泛的石油產(chǎn)品之一,但柴油品質(zhì)標準檢測方法速度慢、成本高、過程復雜,阻礙了國內(nèi)柴油提煉工藝的進步,品質(zhì)不佳的柴油排放出顆粒物嚴重地污染了城市環(huán)境。柴油光譜檢測技術發(fā)展迅速,但由于柴油內(nèi)部結構基團復雜多變,烴類基團、物性指標與光譜數(shù)據(jù)的關聯(lián)要素之間存在大量復雜非線性耦合關系,光譜特征峰重疊嚴重,極大影響了柴油品質(zhì)光譜檢測模型穩(wěn)定性和普適性,從而限制了在線檢測的推廣應用,本文正是針對以上瓶頸問題開展研究的。論文主要工作和成果如下:（1）構建了按光譜對物性參數(shù)貢獻度修正的表征因子加權模型,提高了柴油品質(zhì)光譜定量分析模型的穩(wěn)定性和普適性。柴油內(nèi)部結構烴類基團眾多,其物性指標與光譜數(shù)據(jù)的關聯(lián)耦合復雜,特征峰重疊嚴重。根據(jù)柴油基團歸屬帶建立柴油品質(zhì)的表征因子相關模型,解析柴油品質(zhì)關聯(lián)烴類基團與物性參數(shù)的光譜響應特性,構建按光譜對物性參數(shù)貢獻度修正的表征因子加權模型,將基團響應光譜和優(yōu)選特征光譜加權融合后輸入至非線性預測模型。與未考慮基團響應光譜的傳統(tǒng)模型相比,加權融合后的柴油十六烷值和膠質(zhì)含量定量分析模型精度得到顯著提高,決定系數(shù)R²

【文章來源】：東華大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號列表
第一章 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 柴油品質(zhì)光譜檢測研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.2.1 柴油光譜檢測技術方法
        1.2.2 柴油近紅外光譜檢測的特征波長選取方法
        1.2.3 柴油近紅外光譜檢測的建模方法
        1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析總結
    1.3 研究內(nèi)容與技術路線
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 技術路線
    1.4 本章小結
第二章 柴油組分基團的光譜帶歸屬分析與實驗儀器
    2.1 引言
    2.2 柴油的主要組分、基團與光譜帶歸屬
        2.2.1 柴油的主要組分
        2.2.2 柴油組分結構基團
        2.2.3 柴油基團光譜帶歸屬
    2.3 柴油指標參數(shù)標準測試方法與實驗儀器
        2.3.1 柴油的指標參數(shù)
        2.3.2 柴油標準測試方法及標準測試儀器
        2.3.3 光譜采集儀器
    2.4 本章小結
第三章 基團響應與優(yōu)選特征光譜融合加權的柴油品質(zhì)分析方法研究
    3.1 引言
    3.2 柴油光譜數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計與預處理
        3.2.1 十六烷值和膠質(zhì)含量樣本光譜的數(shù)據(jù)
        3.2.2 柴油樣本數(shù)據(jù)十六烷值和膠質(zhì)含量統(tǒng)計分析
        3.2.3 柴油光譜樣本數(shù)據(jù)的預處理
    3.3 柴油十六烷值和膠質(zhì)含量的優(yōu)選特征光譜研究
        3.3.1 特征波長優(yōu)選方法原理
        3.3.2 柴油十六烷值的特征波長變量優(yōu)選結果
        3.3.3 柴油膠質(zhì)含量的特征波長變量優(yōu)選結果
        3.3.4 柴油十六烷值和膠質(zhì)含量特征波長有效性分析
    3.4 基團響應光譜與特征光譜變量融合加權的柴油LS-SVM模型研究
        3.4.1 柴油內(nèi)部基團的近紅外光譜吸收峰分析
        3.4.2 柴油相關基團響應光譜分析
        3.4.3 融合特征波長和基團響應波長加權的NIR光譜模型研究
    3.5 本章小結
第四章 柴油運動粘度和硫含量非線性快速定量分析方法研究
    4.1 引言
    4.2 硫含量和運動粘度光譜數(shù)據(jù)樣本與統(tǒng)計
    4.3 柴油硫含量RF-LS-SVM快速檢測方法研究
        4.3.1 近紅外光譜數(shù)據(jù)預處理方法
        4.3.2 柴油硫含量的特征波長選擇方法
        4.3.3 柴油硫含量預測模型構建及性能比較
    4.4 柴油運動粘度LVs-LS-SVM快速測量方法研究
        4.4.1 柴油運動粘度光譜預處理
        4.4.2 柴油運動粘度光譜數(shù)據(jù)壓縮方法
        4.4.3 預測模型性能比較分析
    4.5 本章小結
第五章 特征波段聯(lián)合算法的醇類柴油判別及定量檢測方法研究
    5.1 引言
    5.2 醇類柴油光譜數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
        5.2.1 醇類柴油樣本制作
        5.2.2 實驗儀器及數(shù)據(jù)獲取
        5.2.3 數(shù)據(jù)處理方法
    5.3 醇類柴油快速判別及定量分析檢測方法研究
        5.3.1 MCCV異常樣本檢查
        5.3.2 樣本劃分及統(tǒng)計分析
        5.3.3 原始光譜分析
        5.3.4 基于特征波段的甲/乙醇柴油快速分類判別方法
        5.3.5 特征波段聯(lián)合算法的醇類柴油醇含量定量分析方法
    5.4 本章小結
第六章 柴油品質(zhì)的快速測量光譜儀器開發(fā)
    6.1 引言
    6.2 儀器開發(fā)技術方案與實現(xiàn)流程
    6.3 柴油品質(zhì)快速測量儀器設計
        6.3.1 核心光譜儀的選型
        6.3.2 光源光強對定量分析的影響分析
        6.3.3 軟件設計
    6.4 柴油十六烷值和硫含量實驗驗證
    6.5 本章小結
第七章 結論與展望
    7.1 本論文研究結論
    7.2 論文創(chuàng)新點
    7.3 研究展望
參考文獻
攻讀博士期間參與的科研項目及發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]原子吸收法測定輕質(zhì)油品中痕量砷(石墨爐法)[J]. 龔利軍,彭俊,努爾加馬力·買買提,邊巧妮.  化工設計通訊. 2017(10)
[2]紫外熒光法測定輕質(zhì)油品中總硫含量的影響因素[J]. 何沛,褚小立,鄭煜,王軼凡.  石油煉制與化工. 2017(09)
[3]柴油硫含量的中紅外光譜技術檢測方法[J]. 吳意囡,詹白勺.  化工設計通訊. 2017(08)
[4]應用近紅外可見光譜快速測量柴油十六烷值[J]. 詹白勺,楊建國,劉雪梅,章海亮.  光譜學與光譜分析. 2017(06)
[5]近紅外光譜法對甲醇柴油中甲醇含量測定[J]. 歐陽愛國,黃志鴻,劉燕德.  光譜學與光譜分析. 2017(04)
[6]車用柴油運動粘度測量不確定度的評定與表示[J]. 李亮,宋丹,王霞輝.  廣東化工. 2017(05)
[7]最小二乘支持向量機結合中紅外光譜測定甲醇柴油甲醇含量[J]. 歐陽愛國,唐天義,周鑫,劉燕德.  發(fā)光學報. 2016(10)
[8]甲醇柴油品質(zhì)的拉曼光譜檢測[J]. 歐陽愛國,唐天義,黃志鴻,劉燕德.  激光與光電子學進展. 2016(11)
[9]基于提升小波變換的礦物油熒光光譜去噪研究[J]. 王玉田,楊哲,侯培國,程朋飛,曹麗芳.  光譜學與光譜分析. 2016(07)
[10]柴油十六烷值快速分析技術研究[J]. 李敬巖,安曉春,田松柏,楊星明.  石油煉制與化工. 2016(05)

博士論文
[1]環(huán)境承載力約束下的城市最大乘用車保有量預測研究[D]. 苗國強.大連海事大學 2015
[2]基于傅立葉變換近紅外光譜的紹興黃酒風味成分定量分析及其酒齡鑒別的研究[D]. 牛曉穎.浙江大學 2009

碩士論文
[1]北京市空氣質(zhì)量與機動車尾氣排放量關系研究[D]. 張丹.北京交通大學 2017
[2]油中微量水分的近紅外光譜測定方法研究[D]. 侯明明.重慶工商大學 2012
[3]生物柴油混合燃料混合比車載監(jiān)測方法研究[D]. 宋捷.吉林大學 2009
[4]多重衰減全反射紅外光譜同時測定渣油多種性質(zhì)的方法研究[D]. 李浩然.石油化工科學研究院 2005



本文編號：3499126