一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量处理方法及系统与流程

1.本发明属于喷气燃料检测技术领域，特别是涉及一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量处理方法及系统。


背景技术：

2.喷气燃料是一种轻质石油产品，是现代大型民航和空军飞机发动机的推动燃料。喷气燃料的品质对于飞行安全至关重要，直接影响飞机的使用性能。喷气燃料质量控制检测项目主要包括：组成、洁净性、馏程、燃烧性、流动性等指标参数。洁净性最重要的评价指标是水分离指数，是衡量喷气燃料通过玻璃纤维滤结介质时分离水的能力，该指标范围为50～100，数值越高表明燃料越洁净透明。
3.喷气燃料中过量的表面活性物，如磺酸盐、环烷酸盐等，易导致油水不分离，水分不易沉降等问题，从而降低燃料的水分离指数。当喷气燃料水分离指数过低时将影响飞机的燃油系统脱水效果，在高空低温的环境下极易导致燃料结冰，严重时可引起发动机故障，造成飞行事故。因此，如何对喷气燃料的水分离指数进行高效、精确地测量在航空航天领域显得尤为重要。
4.当前对于喷气燃料水分离指数的测定主要依照国家标准gb 11129—89《喷气燃料水分离指数测定法(手提式分离仪法)》以及石油化工标准sh/t 0616—95《喷气燃料水分离指数测定法》的喷气燃料水分离指数测定法，但是依据上述两个标准制作的仪器存在读数不稳定、测量精度不高，无法满足稳定的实时测量需求。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是提供一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量方法及系统。
6.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：利用喷气燃料水分离指数测量方法专用系统，将特定波段紫外光经光学准直后照射被测喷气燃料样品，产生的透射光汇聚到光电探测器上；光电探测器产生的光电流经信号处理电路得到测量电压值，送入水分离指数计算模型得到喷气燃料的水分离指数。
7.一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量方法，其特征在于，测量步骤如下：
8.1)组装光学子系统和信号处理子系统；所述光学子系统用于将紫外光线照射待测喷气燃料得到的光谱，以电流信号发出；所述信号处理子系统用于接收光学子系统发出的电流信号，将其转化为电压信号，再经放大、增加稳定性以及去除低频噪声操作后，以电压信号发出；
9.2)利用光谱仪测量分析法确定待测喷气燃料紫外光谱波段波长；
10.3)预处理待测喷气燃料，将其与微量水混合乳化后，再将微量水分离出去；
11.4)将预处理后的待测喷气燃料，经光学子系统和信号处理子系统处理后得到输出
电压信号；
12.5)拟合水分离指数模型；
13.6)利用拟合的水分离指数模型，计算待测喷气燃料水分离指数。
14.优选的，水分离指数模型包括线性水分离指数模型和非线性水分离指数模型。
15.进一步优选的，线性水分离指数模型拟合步骤如下：
16.a对照电压信号获取：不放置喷气燃料时，紫外光源经光学子系统和信号处理子系统得到对照电压信号；
17.b已知水分离指数喷气燃料吸收光谱电压信号获取：放置已知水分离指数的喷气燃料时，紫外光源经光学子系统和信号处理子系统得到已知水分离指数喷气燃料吸收光谱电压信号；
18.c计算电压差值比：将步骤a与步骤b得到的电压相减，得到的差值取绝对值后与对照电压相除得到电压差值比；
19.d以得到的所有电压差值比作为自变量，所有水分离指数作为因变量，进行线性函数拟合，得到的即为线性水分离指数模型。
20.进一步优选的，非线性水分离指数模型拟合步骤如下：
21.a训练样本光源光谱数据采集：选取已知水分离指数的标准喷气燃料，通过光谱仪采集其光源光谱数据；
22.b光源光谱数据预处理：利用光谱仪测量分析法确定待测喷气燃料紫外光谱波段波长时，采集光源光谱数据，并将其进行减少背景噪声处理；
23.c特征波段选取：选择预处理过的光源光谱数据中，特征明显且容易区分的波段，作为特征波段；
24.d构建rbm模型及鉴别特征提取：构建rbm模型，利用该模型去除预处理过光源光谱数据的冗余信息，提取表征水分离指数的鉴别特征；
25.e极限学习机训练：将得到的鉴别特征按比例划分为训练集与测试集，利用训练集得到训练好的极限学习机模型，即为非线性水分离指数模型。
26.优选的，利用光谱仪测量分析法确定待测喷气燃料紫外光谱波段波长时，步骤如下：
27.a开启光谱仪并预热，取适量喷气燃料参比液经外部乳化和水分离操作后，量取适量作为待测喷气燃料；
28.b光谱仪的紫外光源经准直系统后照射待测喷气燃料，衰减光经光纤耦合后，传回光谱仪进行测量，得到光谱数据；
29.c选取已知水分离指数标准喷气燃料，以其水分离指数的紫外吸收光谱为纵坐标，以得到光谱数据为横坐标，得到光谱图；在光谱图中选取存在明显特征吸收峰，且光谱强度随水分离指数接近线性的范围，即为待测喷气燃料紫外光谱波段波长。
30.本发明涉及的一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量方法用系统，其特征在于，包括光学子系统和信号处理子系统；所述光学子系统用于将紫外光线照射待测喷气燃料得到的光谱，转换为电流信号；所述信号处理子系统用于接收光学子系统发出的电流信号，将其转化为放大、去除低频噪声的温度电压信号。
31.优选的，光学子系统包括光路结构、光源发射装置、准直透镜、测量池、聚光透镜和
光电接收器；所述光路结构包括光源安装腔、前透镜安装腔、测量腔、后透镜安装腔和接收器安装腔；测量腔为凹槽，其前后设置有通孔；光源发射装置、准直透镜、测量池、聚光透镜和光电接收器，依次固定在光路结构的光源安装腔、前透镜安装腔、测量腔、后透镜安装腔和接收器安装腔中。
32.进一步优选的，测量腔两侧壁开孔，用于散热。
33.优选的，信号处理子系统，从前往后依次包括电流/电压转换模块、电压放大模块、电压偏置模块和信号滤波模块；所述电流/电压转换模块用于接收电流信号，并转换为电压信号；电压放大模块用于放大电压信号；电压偏置模块用于增加放大电压信号的稳定性；信号滤波模块用于去除放大电压信号的低频噪声。
34.本发明涉及的一种基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量方法及系统，经待测喷气燃料紫外光谱波段波长确定、待测喷气燃料预处理后，利用由光学子系统和信号处理子系统处理后得到稳定的放大输出电压信号，利用拟合的水分离指数模型，计算出待测喷气燃料水分离指数。利用本发明测量喷气燃料时，具有读数稳定、测量精度高，携带方便，性能稳定等优点。
附图说明
35.图1表示的是标准喷气燃料的紫外吸收光谱；
36.图2表示的是光学子系统示意图；
37.图3表示的是电流/电压信号转换放大调理电路的结构示意图；
38.图4表示的是水分离指数非线性方法流程图。
39.其中，1-光学子系统，101-光源发射装置，102-准直透镜，103-测量池，104-聚光透镜，105-光电接收器，2-信号处理子系统，201-电流/电压转换模块、202-电压放大模块、203-电压偏置模块，204-信号滤波模块。
具体实施方式
40.下面结合实施例和附图对本发明作进一步地说明，但不作为对本发明技术方案的限制。
41.实施例1
42.本实施例基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量处理方法用系统，包括光学子系统1和信号处理子系统2。
43.光学子系统1包括光路结构、光源发射装置101、准直透镜102、测量池103、聚光透镜104和光电接收器105。如图3所示。其中：
44.光路结构，总长度50mm，高度50mm，由铝合金材料制成，其内腔从前往后依次包括光源安装腔、前透镜安装腔、测量腔、后透镜安装腔和接收器安装腔。测量腔为长13mm，宽13mm，深度50mm的凹槽，沿前后壁板开直径5mm的通孔，圆心位置位于槽体底部上方30mm处，两侧壁板开35mm
×
8mm矩形孔，用于散热。
45.光源发射装置101外径4.7mm，视场角为
±8°
，施加的顺向电压为3.5v；其发射光的波长典型值为350nm，波段范围为345～355nm。
46.准直透镜102材料为k9，直径为5mm，焦距为5mm，355nm增透膜ht》99.5％。
47.测量池103为宽度1cm的石英比色皿池。
48.光电接收器105外径4.7mm，光谱响应范围为230～395nm；光电流为163na。
49.光源发射装置101、准直透镜102、测量池103、聚光透镜104和光电接收器105，依次固定在光路结构1的光源安装腔、前透镜安装腔、测量腔、后透镜安装腔和接收器安装腔中；测量池103中盛有待测喷气燃料。安装完成后，准直透镜102距离光源10mm。
50.信号处理子系统2为电流/电压信号转换放大调理电路，输入为光电接收器105的电流信号，输出为提供给处理系统的电压信号，包括：电流/电压转换模块201、电压放大模块202、电压偏置模块203和信号滤波模块204；其中：
51.电流/电压转换模块201，用于接收光学子系统1输出的电流信号，并将接收的电流信号转换为电压信号，电压典型值为20mv。
52.电压放大模块202，用于根据公式(1)放大电压信号得到放大电压信号：
53.β＝-(r4+r5)
÷
r7(1)
54.其中，β为反向放大倍数，r4与r5为反馈电阻，r7为输入端电阻，反向放大倍数典型设置为120倍。
55.电压偏置模块203，用于利用减法器给放大电压信号叠加直流偏移，以增加放大电压信号的稳定性。
56.信号滤波模块204，用于去除放大电压信号的低频噪声，得到输出电压信号。
57.利用本实施例的基于紫外光谱的喷气燃料水分离指数测量处理方法用系统进行喷气燃料样品水分离指数测量时，步骤如下：
58.首先，利用光谱仪测量分析法确定紫外光谱波段波长。利用光谱仪进行数据采集，该光谱仪以深紫外氘灯为光源，采样间隔为0.23nm，探测范围为189.96～644nm。具体采集流程为：
59.1)开启光谱仪的紫外氘灯光源预热15min，取50ml喷气燃料参比液通过外部乳化以及分离操作，将水分离处理后，取15ml作为待测喷气燃料，加入到宽度1cm的石英比色皿池后静置1min。
60.2)光谱仪的光源入射光通过光纤传输到准直系统后进入石英比色皿池，被石英比色皿池的待测喷气燃料吸收衰减后，衰减光经光纤耦合传输到光谱仪进行测量，共获取2068个波长点的光谱数据。
61.3)以65、70、72、80、88、89、99七种标准喷气燃料水分离指数的紫外吸收光谱为纵坐标，以步骤2获取的光谱数据为横坐标，得到的光谱图如图1所示，通过放大局部光谱可以得到喷气燃料在340～360nm波段的吸收光谱数据更具有区分性，存在明显的特征吸收峰。因此，为了更准确地分析不同水分离指数喷气燃料的紫外吸收光谱，发光波段波长应在光谱强度随水分离指数接近线性的范围内选取，结合实际光源波长，本实施例最终选择发光波段波长范围为345～355nm的led光源。
62.其次，为测量喷气燃料吸收光谱，需要对喷气燃料进行预处理，具体步骤如下：
63.1)采用待测喷气燃料对预先准备的注射器进行两次清洗。
64.2)在注射器中按体积比1000：1加入待检测喷气燃料和微量水，并采用乳化装置进行乳化，得到乳化液。
65.3)排除注射器中的气泡，并将注射器放入水分离推动结构中。在控制器的控制下
将乳化液以1mm/s的速度从注射器中推出至聚结器。聚结器将乳化液中的待检测喷气燃料和微量水进行分离，得到分离后的待测喷气燃料并置于预先准备的测量池103中。
66.第三步，利用光学子系统1和信号处理子系统2，测量喷气燃料吸收光谱，具体步骤如下：
67.1)根据紫外光谱光源测试条件，将光电接收器105的响应度设为0.12a/w。
68.电流/电压转换模块201的电压值设为20mv。
69.2)启动光学子系统1和信号处理子系统2。
70.3)光学子系统1的光源发射装置101，其发出的紫外光线经过准直透镜102后垂直入射到测量池103中的待测喷气燃料上，入射光经过待测喷气燃料传播后的透射光再经过聚焦透镜104，最终被光电接收器105接收后，以电流信号形式发出。
71.4)信号处理子系统2的电流/电压转换模块201接收到光电接收器105的电流信号后，将其转换为电压信号；电压信号经电压放大模块202放大后，得到放大电压信号；再经电压偏置模块203叠加直流偏移和信号滤波模块204去除低频噪声后，得到输出电压信号。
72.最后，利用线性水分离指数模型计算待测喷气燃料水分离指数，具体步骤如下：
73.1)对照电压信号获取：光学子系统1的测量池103中不放置喷气燃料时，紫外led光源得到的吸收光谱经过信号处理子系统2得到对照电压信号。
74.2)已知水分离指数喷气燃料吸收光谱电压信号获取：光学子系统1的测量池103中放置水分离指数为65的喷气燃料时，紫外led光源得到的吸收光谱经过信号处理子系统2得到已知水分离指数喷气燃料吸收光谱电压信号。
75.3)计算电压差值比：将步骤1)与步骤2)得到的电压相减，得到的差值取绝对值后与对照电压相除得到电压差值比。
76.4)线性模型获取：重复步骤1)到3)，分别得到水分离指数为70、72、80、88、89、99的喷气燃料的电压差值比。以得到的所有电压差值比作为自变量，所有水分离指数作为因变量进行线性函数拟合。
77.5)水分离指数测试：通过信号处理子系统2分别获取对照电压以及待测喷气燃料电压，然后计算差值比并代入步骤4)线性模型即可得到待测喷气燃料水分离指数。
78.实施例2
79.本实施例进行喷气燃料样品水分离指数测量时，步骤如下：
80.首先，利用光谱仪测量分析法确定紫外光谱波段波长。利用光谱仪进行数据采集，该光谱仪以深紫外氘灯为光源，采样间隔为0.23nm，探测范围为189.96～644nm。具体采集流程为：
81.1)开启光谱仪的紫外氘灯光源预热15min，预热完成后记录光源光谱数据。
82.取50ml喷气燃料参比液通过外部乳化以及分离操作，将水分离处理后，取15ml作为待测喷气燃料，加入到宽度1cm的石英比色皿后静置1min。
83.2)光谱仪的光源入射光通过光纤传输到准直系统后进入石英比色皿池，被石英比色皿池的待测喷气燃料吸收衰减后，衰减光经光纤耦合传输到光谱仪进行测量，共获取2068个波长点的光谱数据。
84.3)选择65、70、72、80、88、89、99七种标准喷气燃料水分离指数的紫外吸收光谱为纵坐标，以步骤2获取的光谱数据为横坐标，得到的光谱图如图1所示，通过放大局部光谱可
以得到喷气燃料在340～360nm波段的吸收光谱数据更具有区分性，存在明显的特征吸收峰。因此，为了更准确地分析不同水分离指数喷气燃料的紫外吸收光谱，发光波段波长应在光谱强度随水分离指数接近线性的范围内选取，结合实际光源波长，本实施例最终选择发光波段波长范围为345～355nm的led光源。
85.其次，为测量喷气燃料吸收光谱，需要对喷气燃料进行预处理，具体步骤如下：
86.1)采用待测喷气燃料对预先准备的注射器进行两次清洗。
87.2)在注射器中按体积比1000：1加入待检测喷气燃料和微量水并采用乳化装置进行乳化，得到乳化液。
88.3)排除注射器中的气泡，并将注射器放入水分离推动结构中。在控制器的控制下将乳化液以1mm/s的速度从注射器中推出至聚结器。聚结器将乳化液中的待检测喷气燃料和微量水进行分离，得到分离后的待测的喷气燃料并置于预先准备的测量池103。
89.第三步，利用光学子系统1和信号处理子系统2，测量喷气燃料吸收光谱，具体步骤如下：
90.1)根据紫外光谱光源测试条件，将光电接收器105的响应度设为0.12a/w。
91.电流/电压转换模块201的电压值设为40mv。
92.2)启动光学子系统1和信号处理子系统2。
93.3)光学子系统1的光源发射装置101，其发出的紫外光线经过准直透镜102后垂直入射到测量池103中的待测喷气燃料上，入射光经过待测喷气燃料传播后的透射光再经过聚焦透镜104，最终被光电接收器105接收后，以电流信号形式发出。
94.4)信号处理子系统2的电流/电压转换模块201接收到光电接收器105的电流信号后，将其转换为电压信号；电压信号经电压放大模块202放大后，得到放大电压信号；再经电压偏置模块203叠加直流偏移和信号滤波模块204去除低频噪声后，得到输出电压信号。
95.最后，利用非线性水分离指数模型计算待测喷气燃料水分离指数，处理方法如图4所示，具体步骤如下：
96.1)训练样本光源光谱数据采集：紫外光源通过7种已知水分离指数分别为65、70、72、80、88、89、99的喷气燃料，通过光谱仪采集光谱数据，得到每种水分离指数喷气燃料对应的光源光谱数据。
97.2)光源光谱数据预处理：对采集到的光源光谱数据进行预处理，在数据预处理的过程中，为了减少背景噪声的干扰，采集了光源光谱s0、暗光谱s
dark
和吸收光谱s三种光谱，在数据预处理的过程中，将暗光谱视为噪声，将光源光谱与吸收光谱分别与暗光谱作差，通过公式(2)计算得到经过预处理的光源光谱数据d(λ)。
[0098][0099]
3)特征波段选取：整理步骤2)预处理后光源光谱数据，选择特征明显且容易区分的波段，得到特征波段。
[0100]
4)受限玻尔兹曼机(rbm)模型构建及鉴别特征提取：预处理的光源光谱数据具有较多的冗余信息，因此将预处理光谱数据通过深度信念网络进行特征提取，得到表征水分离指数的鉴别特征。特征提取的深度信念网络由10层受限玻尔兹曼机组成，首先初始化rbm相关参数，得到初始rbm网络模型；将经过预处理的光源光谱数据输入到受限玻尔兹曼机的
输入层中训练，可以得到包含一定层次特征信息的输出层。第一层受限玻尔兹曼机的输出层连接至第二层受限玻尔兹曼机的输入层，第二层受限玻尔兹曼机又对特征信息进行二次提取。依次类推，完成一次迭代共经过特征信息的十次提取。第一次迭代完成后，通过计算输出层与标签数据的损失值调整rbm参数，重新将原始数据输入网络进行十层特征信息的提取，完成第二次迭代。本实施例共经过1000次迭代，得到表征水分离指数的鉴别特征，作为后续水分离指数分析的输入数据。
[0101]
5)极限学习机训练：将步骤4)得到的鉴别特征按比例5:3划分为训练集与测试集，把训练集输入到初始化的极限学习机模型中训练，最终得到训练好的极限学习机模型。
[0102]
6)水分离指数测试：通过光谱仪分别多次采集由光源通过待测喷气燃料的光谱数据，得到待测数据。将待测数据输入到训练好的极限学习机中进行测试，得到待测喷气燃料水分离指数。
[0103]
利用本实施例的非线性水分离指数模型，计算处理65、70、89三种已知水分离指数的喷气燃料，测试结果可见表1。测试结果表明，本实施例的非线性水分离指数模型计算处理方法更接近真实值，且测量结果稳定，最大相对误差均能控制在2％以内，优于其他传统算法的测量精度，可以更好地满足实际测量需求。
[0104]
表1 330～370nm波段下各种方法的预测平均值和标准差
[0105]