[发明专利]汽油近红外分析过程中谱图的基线校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种汽油近红外分析过程中谱图的基线校正方法。

背景技术

汽油调和是汽油出厂前的最后一道工序，关系到成品油的质量以及炼厂的效益。随着汽油质量指标的升级，传统的罐式调和方法已经不能够满足调和需求。汽油的管道调和工艺在节能减排、提高汽油质量指标上具有明显的优势。但是，汽油管道调和的优化控制过程依赖于近红外分析仪：分析仪的稳定性与精度是调和控制优化的基础。由于近红外分析仪在运行过程中容易受到基线漂移、温度、背景噪声等的影响，从而造成采集到的汽油近红外谱图发生漂移或变形影响到预测的精度；在利用近红外技术预测汽油属性的时候需要对谱图进行必要的预处理。目前常用的预处理方式有：导数、平滑、标准化、中心化等，但是对于汽油的近红外光谱的预处理均得不到理想的效果。如何在不增加算法的复杂度的前提下，对光谱进行适当的处理从而消除背景噪声以及谱图漂移的影响至关重要。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种可以在线实时对汽油近红外光谱进行校正的方法，该方法原理简单、计算方便，并能够有效的消除背景噪声的干扰。

本发明方法提供的近红外光谱建模的校正集选择包括以下步骤：

步骤一：采集汽油样本，获取汽油样本的近红外光谱；

步骤二：选取汽油近红外光谱中两点波长x₁，x₂处作为基准点；

步骤三：针对步骤二中的基准点x_i，作以下计算：在该基准点波长附近选择多个波长点处吸光度的平均值记为y_i，其中i=1或2；

步骤四：通过步骤三、步骤四所获得的基准点点(x₁,y₁)与(x₂,y₂)确定的直线方程l

步骤五：根据方程l计算近红外光谱中所有波长点x_i处的y_i；

步骤六：近红外光谱对应波长点x_i处的吸光度减去对应的y_i。

较佳的，所述步骤一中的汽油样品来自于汽油管道调和过程，样品不需要经过任何预处理。

较佳的，所述步骤一中近红外光谱获取是通过在线近红外分析仪采集汽油的近红外光谱。

较佳的，所述步骤二中的基准点取在吸光度为0-0.02的波长段。

较佳的，所述步骤三所述基准点波长附近选择多个波长点，为5-10个波长点。

当近红外分析仪在线运行的时候，通过本方法可以自动的对采集到的每一个普通点做相同的处理，处理速度快，效果明显。

本发明具有以下有益效果：（1）基线校正后的谱图能够有效地消除谱图的基线漂移，有益于提高预测值的精度；（2）该方法可以非常方便地应用于汽油调和过程中汽油近红外谱图的在线校正。

附图说明

图1-1：93#汽油的近红外光谱原始谱图；

图1-2：93#汽油基线校正后的近红外光谱原始谱图。

具体实施方式

以下实施例用来说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

汽油近红外分析过程中谱图的基线校正方法，包括以下步骤：

步骤一：利用在线近红外分析仪采集汽油管道调和过程中调和总管处的成品93#汽油近红外样本。采集过程中汽油不需要经过任何预处理。汽油近红外的原始谱图见附图1-1。

步骤二：选取1090nm与1310nm作为基准点，并令x₁=1090，x₂=1310

步骤三：计算基准点附近5个点的平均值。即：计算1088、1089、1090、1091、1092nm五个波长点处吸光度的平均值记为y₁，1308、1309、1310、1311、1312nm五个波长点处吸光度的平均值记为y₂。

步骤四：根据点(x₁,y₁)和(x₂,y₂)，求出过这两点的直线方程l。

步骤五：求出1000-1600nm，步长为1nm，的所有601个波长点对应的y