[发明专利]由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法

说明书

本发明提供一种由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法，属于燃料质量指标预测技术领域。本发明的方法包括：获取各种喷气燃料样品的多项质量指标；采集各种喷气燃料样品的低分辨核磁共振氢谱，并对其进行预处理以及选取预设谱区；建立喷气燃料样品的多项质量指标与低分辨核磁共振氢谱相关联的回归模型；采集待预测喷气燃料样品的低分辨核磁共振氢谱，并对其进行预处理以及谱区选择，将谱区代入所述回归模型，以得到待预测喷气燃料样品的多项质量指标。与传统实验室方法相比，本发明方法仅通过一次分析即可得到待预测喷气燃料样品的多项质量指标，分析速度快、操作简便，成本较低，且使用者不需要较多的专业知识和较高的操作技能。

技术领域

本发明属于燃料质量指标预测技术领域，具体涉及一种由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法。

背景技术

喷气燃料质量直接影响飞机发动机工况和飞机的飞行安全性，严格的质量管控是保证航空飞行安全的前提。通常，喷气燃料从生产到加注要经过不少于三次不同规模的检验，不同质量指标的检测需要使用不同的手段和设备，如密度、冰点、闪点和馏程的测定分别需要符合标准要求的密度计、冰点仪、闪点仪和馏程仪。为此，需要在喷气燃料供应站建立专门的油料化验实验室，进而导致成本投入大、耗时长、人员数量和素质要求高，对于一些偏远机场的小型供应站带来严峻挑战。

近红外光谱技术是一种快速、无损的多性质分析技术，在汽油、柴油等发动机燃料质量指标的测定中应用较多。该方法首先采集燃料光谱数据和性质数据，通过化学计量学方法建立校正模型来预测未知样品的性质和组成。该技术分析时间大约2min，可以用于喷气燃料密度、冰点、闪点、馏程、运动粘度等性质的预测。但是，目前该技术也存在喷气燃料建模数据不足、分析信号易受样品温度、水含量等因素影响的问题。

因此，迫切需要一种针对喷气燃料多性质分析技术，基于此，本发明提出一种由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法，以实现喷气燃料多个质量指标的快速、准确测定，提高油品质量的管控能力。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法。

本发明提供一种由低分辨核磁共振谱预测喷气燃料质量指标的方法，包括下述步骤：

获取各种喷气燃料样品的多项质量指标；

采集所述各种喷气燃料样品的低分辨核磁共振氢谱，并对其进行预处理以及选取预设谱区；

建立所述喷气燃料样品的多项质量指标与低分辨核磁共振氢谱相关联的回归模型；

采集待预测喷气燃料样品的低分辨核磁共振氢谱，并对其进行预处理以及谱区选择，将选择的谱区代入所述回归模型，以得到所述待预测喷气燃料样品的多项质量指标。

可选的，所述质量指标包括密度、冰点、闪点、初馏点、10％馏出温度、50％馏出温度、90％馏出温度、终馏点。

可选的，所述预处理包括基线校正、Savitzky-Golay滤波、Norris导数滤波、一阶微分、二阶微分、归一化方法中的至少一者。

可选的，采用偏最小二乘法或支持向量机建立所述回归模型。

可选的，利用偏最小二乘法建立所述回归模型时，将经预处理后的谱峰强度组成X矩阵，各项质量指标组成Y矩阵，Y矩阵与X矩阵用偏最小二乘法相关联，以建立所述回归模型。

可选的，采用支持向量机建立所述回归模型时，选用径向基核函数作为支持向量机核函数，利用网格寻优算法、遗传算法和粒子群优化算法中任意一者确定惩罚函数与核函数参数。

可选的，所述建立所述喷气燃料样品的多项质量指标与低分辨核磁共振氢谱相关联的回归模型，包括：