柴油具有熱效率高、動力性能好的優(yōu)點(diǎn),是使用最為廣泛的石油產(chǎn)品之一,但柴油品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)檢測方法速度慢、成本高、過程復(fù)雜,阻礙了國內(nèi)柴油提煉工藝的進(jìn)步,品質(zhì)不佳的柴油排放出顆粒物嚴(yán)重地污染了城市環(huán)境。柴油光譜檢測技術(shù)發(fā)展迅速,但由于柴油內(nèi)部結(jié)構(gòu)基團(tuán)復(fù)雜多變,烴類基團(tuán)、物性指標(biāo)與光譜數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)要素之間存在大量復(fù)雜非線性耦合關(guān)系,光譜特征峰重疊嚴(yán)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(yīng)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(gòu)建了按光譜對物性參數(shù)貢獻(xiàn)度修正的表征因子加權(quán)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(jié)構(gòu)烴類基團(tuán)眾多,其物性指標(biāo)與光譜數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)耦合復(fù)雜,特征峰重疊嚴(yán)重。根據(jù)柴油基團(tuán)歸屬帶建立柴油品質(zhì)的表征因子相關(guān)模型,解析柴油品質(zhì)關(guān)聯(lián)烴類基團(tuán)與物性參數(shù)的光譜響應(yīng)特性,構(gòu)建按光譜對物性參數(shù)貢獻(xiàn)度修正的表征因子加權(quán)模型,將基團(tuán)響應(yīng)光譜和優(yōu)選特征光譜加權(quán)融合后輸入至非線性預(yù)測模型。與未考慮基團(tuán)響應(yīng)光譜的傳統(tǒng)模型相比,加權(quán)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(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
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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(shù)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(jié)
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
第二章 柴油組分基團(tuán)的光譜帶歸屬分析與實(shí)驗(yàn)儀器
    2.1 引言
    2.2 柴油的主要組分、基團(tuán)與光譜帶歸屬
        2.2.1 柴油的主要組分
        2.2.2 柴油組分結(jié)構(gòu)基團(tuán)
        2.2.3 柴油基團(tuán)光譜帶歸屬
    2.3 柴油指標(biāo)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)測試方法與實(shí)驗(yàn)儀器
        2.3.1 柴油的指標(biāo)參數(shù)
        2.3.2 柴油標(biāo)準(zhǔn)測試方法及標(biāo)準(zhǔn)測試儀器
        2.3.3 光譜采集儀器
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基團(tuán)響應(yīng)與優(yōu)選特征光譜融合加權(quán)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(jì)與預(yù)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(jì)分析
        3.2.3 柴油光譜樣本數(shù)據(jù)的預(yù)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(jié)果
        3.3.3 柴油膠質(zhì)含量的特征波長變量優(yōu)選結(jié)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(tuán)響應(yīng)光譜與特征光譜變量融合加權(quán)的柴油LS-SVM模型研究
        3.4.1 柴油內(nèi)部基團(tuán)的近紅外光譜吸收峰分析
        3.4.2 柴油相關(guān)基團(tuán)響應(yīng)光譜分析
        3.4.3 融合特征波長和基團(tuán)響應(yīng)波長加權(quán)的NIR光譜模型研究
    3.5 本章小結(jié)
第四章 柴油運(yùn)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(yùn)動粘度光譜數(shù)據(jù)樣本與統(tǒng)計(jì)
    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(yù)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(yù)測模型構(gòu)建及性能比較
    4.4 柴油運(yùn)動粘度LVs-LS-SVM快速測量方法研究
        4.4.1 柴油運(yùn)動粘度光譜預(yù)處理
        4.4.2 柴油運(yùn)動粘度光譜數(shù)據(jù)壓縮方法
        4.4.3 預(yù)測模型性能比較分析
    4.5 本章小結(jié)
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(jì)
        5.2.1 醇類柴油樣本制作
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)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(jì)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(jié)
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(shù)方案與實(shí)現(xiàn)流程
    6.3 柴油品質(zhì)快速測量儀器設(shè)計(jì)
        6.3.1 核心光譜儀的選型
        6.3.2 光源光強(qiáng)對定量分析的影響分析
        6.3.3 軟件設(shè)計(jì)
    6.4 柴油十六烷值和硫含量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 本論文研究結(jié)論
    7.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士期間參與的科研項(xiàng)目及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[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)
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博士論文
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碩士論文
[1]北京市空氣質(zhì)量與機(jī)動車尾氣排放量關(guān)系研究[D]. 張丹.北京交通大學(xué) 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(xué) 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(xué) 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(xué)研究院 2005



本文編號：3499126