油品性质预测方法及装置与流程

本发明涉及石油化工，尤其涉及一种油品性质预测方法及装置。

背景技术：

1、在石油化工领域的工业生产过程中，无论是作为原材料的原油，还是作为产品油的燃料油、蜡油等，测得这些油品的各种性质对于指导工业生产都是十分必要的。

2、目前，多通过各种仪器对待测油品进行测试，得到油品性质。然而，该方法效率较低，且测量精度完全依赖于仪器的精度。

技术实现思路

1、本发明提供一种油品性质预测方法及装置，用以解决现有技术中油品性质预测精度依赖于仪器精度且效率较低的缺陷。

2、本发明提供一种油品性质预测方法，包括：

3、确定待预测油品的多个光谱数据；

4、将所述多个光谱数据输入至油品性质预测模型，得到所述油品性质预测模型输出的油品性质预测结果；

5、所述油品性质预测模型基于样本油品的多个样本光谱数据及样本油品性质标签训练得到。

6、根据本发明提供的一种油品性质预测方法，所述油品性质预测模型基于如下步骤训练得到：

7、获取所述样本油品的多个样本光谱数据；

8、将所述多个样本光谱数据输入至所述油品性质预测模型的初始模型，得到所述初始模型输出的样本油品性质预测结果；

9、基于所述样本油品性质预测结果与所述样本油品性质标签之间的差异，对所述初始模型进行参数迭代，得到所述油品性质预测模型。

10、根据本发明提供的一种油品性质预测方法，所述获取所述样本油品的多个样本光谱数据，包括：

11、获取所述样本油品的多个原始样本光谱数据；

12、对所述多个原始样本光谱数据依次进行特征降维和归一化处理，得到所述样本油品的多个样本光谱数据。

13、根据本发明提供的一种油品性质预测方法，所述基于所述样本油品性质预测结果与所述样本油品性质标签之间的差异，对所述初始模型进行参数迭代，得到所述油品性质预测模型，包括：

14、基于所述样本油品性质预测结果，以及所述样本油品性质标签，确定所述样本油品性质预测结果与所述样本油品性质标签之间的均方误差；

15、基于所述均方误差，对所述初始模型进行参数迭代，得到所述油品性质预测模型。

16、根据本发明提供的一种油品性质预测方法，所述将所述多个光谱数据输入至油品性质预测模型，得到所述油品性质预测模型输出的油品性质预测结果，包括：

17、对所述多个光谱数据进行同维度修正，并基于修正后的多个光谱数据构建多通道光谱数据；

18、将所述多通道光谱数据输入至所述油品性质预测模型，得到所述油品性质预测模型输出的油品性质预测结果。

19、根据本发明提供的一种油品性质预测方法，所述多个光谱数据包括近红外光谱数据、核磁光谱数据以及色谱数据中的至少两种。

20、本发明还提供一种油品性质预测装置，包括：

21、确定单元，用于确定待预测油品的多个光谱数据；

22、预测单元，用于将所述多个光谱数据输入至油品性质预测模型，得到所述油品性质预测模型输出的油品性质预测结果；

23、所述油品性质预测模型基于样本油品的多个样本光谱数据及样本油品性质标签训练得到。

24、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述油品性质预测方法。

25、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述油品性质预测方法。

26、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述油品性质预测方法。

27、本发明提供的油品性质预测方法及装置，由于样本油品的多个样本光谱数据可以从不同角度表征样本油品的内部分子结构特征，从而基于样本油品的多个样本光谱数据及样本油品性质标签训练得到的油品预测模型能够全面从不同角度学习样本油品的内部分子结构特征，进而能够准确对待预测油品进行油品性质预测，得到油品预测结果。

技术特征：

1.一种油品性质预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的油品性质预测方法，其特征在于，所述油品性质预测模型基于如下步骤训练得到：

3.根据权利要求2所述的油品性质预测方法，其特征在于，所述获取所述样本油品的多个样本光谱数据，包括：

4.根据权利要求2所述的油品性质预测方法，其特征在于，所述基于所述样本油品性质预测结果与所述样本油品性质标签之间的差异，对所述初始模型进行参数迭代，得到所述油品性质预测模型，包括：

5.根据权利要求1至4任一项所述的油品性质预测方法，其特征在于，所述将所述多个光谱数据输入至油品性质预测模型，得到所述油品性质预测模型输出的油品性质预测结果，包括：

6.根据权利要求1至4任一项所述的油品性质预测方法，其特征在于，所述多个光谱数据包括近红外光谱数据、核磁光谱数据以及色谱数据中的至少两种。

7.一种油品性质预测装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述油品性质预测方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述油品性质预测方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述油品性质预测方法。

技术总结
本发明提供一种油品性质预测方法及装置，所述方法包括：确定待预测油品的多个光谱数据；将多个光谱数据输入至油品性质预测模型，得到油品性质预测模型输出的油品性质预测结果；油品性质预测模型基于样本油品的多个样本光谱数据及样本油品性质标签训练得到。本发明中样本油品的多个样本光谱数据可以从不同角度表征样本油品的内部分子结构特征，从而基于样本油品的多个样本光谱数据及样本油品性质标签训练得到的油品预测模型能够全面从不同角度学习样本油品的内部分子结构特征，进而能够准确对待预测油品进行油品性质预测，得到油品预测结果。

技术研发人员：杨晓,郭士刚,满晨冰
受保护的技术使用者：中国石油化工股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/5