[发明专利]一种利用神经网络数据模型进行油品快速检测的方法在审
| 申请号： | 201911207981.6 | 申请日： | 2019-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN110987858A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 常军;朱建红;唐静 | 申请（专利权）人： | 江苏万标检测有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/3577 | 分类号： | G01N21/3577;G01N21/3554 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214500 江苏省泰*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种利用神经网络数据模型进行油品快速检测的方法，在炼油和油品生产过程中，通常需要对产品的关键品质比如烃类组成、粘度、密度、抗氧化剂含量等进行实时监测，运行中油需要对水含量进行监控。目前国内外主要通过单一的仪器、或者通过气相色谱测定法（GC）测定油品的指标，造成测定费用较高、测量时间滞后性大，不适合实时质控分析，效率较低。本发明是基于近红外光谱分析中利用反向传播人工神经网络法（BP‑ANN）建立数据模型，不仅能对油品的粘度、抗氧剂含量、烃类含量等成线性变化的指标进行分析，还能作为一种处理非线性问题的数据分析手段，能较好的定量研究近红外光谱信息与润滑油基础油之间的关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 神经网络 数据模型 进行 油品 快速 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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