[发明专利]一种由红外光谱预测原油性质的方法

说明书

一种由红外光谱预测原油性质的方法，包括收集一组至少200个原油样品，用常规方法测定原油样品的性质数据，测定原油样品的近红外光谱和中红外光谱，取如下五个谱区W1＝1650～1800cm^‑1，W2＝4000～4500cm^‑1，W3＝4500～5000cm^‑1，W4＝5000～5500cm^‑1，W5＝5500～6000cm^‑1的吸光度计算其极座标投影得分，建立原油光谱拟合数据库，再计算待测原油样品在特征谱区吸光度的极座标投影得分向量，将其与原油库样品的光谱极座标投影得分进行拟合，获得拟合度，若拟合度小于设定的阈值，则由参与拟合的库样品的性质预测待测原油样品。

技术领域

本发明为一种利用红外光谱预测原油性质的方法，具体地说，是一种通过建立已知原油样品光谱数据库，由库样品性质数据预测待测原油性质的方法。

背景技术

原油的快速评价在原油贸易、原油调合和原油加工等方面都具有重要的意义。CN201010257164公开了一种利用近红外光谱预测油品物性数据的方法，该法使用库光谱拟合方法(Library Spectra Fitting Method)预测原油的性质，基于光谱相似、性质相似的原理，通过光谱库中的一张或多张光谱对未知待测样品的光谱进行拟合，然后根据库中参与拟合光谱原油的性质计算出待测样品的性质。

该方法存在的主要问题是数学计算量大，耗费较长的计算时间，对于一个包含500条原油光谱的数据库，拟合往往需要15min，限制了该方法的应用。因此，如何提高计算速度是该方法亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种由红外光谱预测原油性质的方法，该法可有效提高由红外光谱预测原油的性质的速度，并提高预测准确性。

本发明提供的由红外光谱预测原油性质的方法，包括如下步骤：

(1)收集一组原油样品，样品数量至少为200，用标准方法测定原油样品的性质数据，

(2)测定原油样品的近红外光谱和中红外光谱，将光谱进行二阶微分后，取特征谱区的吸光度，与原油样品对应的性质数据组成原油光谱数据库，所述的特征谱区为：W1＝1650～1800cm^-1，W2＝4000～4500cm^-1，W3＝4500～5000cm^-1，W4＝5000～5500cm^-1，W5＝5500～6000cm^-1，

(3)计算原油光谱数据库中每个原油样品在上述五个特征谱区的吸光度在X轴和Y轴的极坐标投影得分，得到其得分向量，并由各原油样品的得分向量建立原油光谱拟合数据库，

(4)测定待测原油的中红外光谱和近红外光谱，进行二阶微分处理，取其在上述特征谱区的吸光度，计算吸光度在X、Y轴的极坐标投影得分，构成待测原油的极坐标投影得分向量，

(5)根据待测原油的极坐标投影得分向量，按下述方法进行拟合处理，

a)按式③对待测原油的拟合向量进行拟合，

式③中，p_x为待测原油的极坐标投影得分向量，p_i为原油拟合数据库第i个原油样品的极坐标投影得分向量，k为拟合数据库库样品的数目，a_i为拟合数据库第i个原油样品对应的拟合系数，

拟合系数a_i采用经典的非负约束最小二乘法求出，即满足如下目标函数：

b)将上述求得的拟合系数a_i中所有的非零拟合系数提取出来，按式④进行归一化处理，得到归一化的拟合系数b_i，