一种汽油非常规添加剂组分测定方法与流程

本发明涉及汽油中非常规添加剂测试分析领域，特别涉及一种汽油非常规添加剂组分测定方法。

背景技术：

1、红外线和可见光都属于电磁波，红外线是介于可见光和微波之间的一段电磁波。根据波长范围，红外光可以分为近红外、中红外和远红外三个区域。其中，中红外区2.5～25um，4000～400cm-1的范围能够有效地反映分子内部进行的各种物理过程以及分子结构方面的特征，在解决分子结构和化学组成相关问题上具有重要作用。汽油中的五种非常规添加剂在中红外光谱图上呈现出明显的特征吸收峰位置，并且这些吸收峰位置、强度和面积与待测物浓度之间存在良好的相关性。

2、现有技术中，红外光谱仪的研制可追溯到20世纪初期。自1908年coblentz开始使用氯化钠晶体作为棱镜进行红外光谱分析以来，相关研究和测试人员一直在探索中红外光谱的分析方法，以求更好的利用中红外快速高效的完成样品组分分析。

3、但是，目前中红外光谱在汽油非常规添加剂的检测中没有相关应用。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种汽油非常规添加剂组分测定方法，可以解决现有技术中，存在汽油非常规添加剂的检测中没有应用到中红外光谱的问题。

2、本发明实施例提供一种汽油非常规添加剂组分测定方法，包括：使用移液器分次提取含有非常规添加剂的多种待测汽油样品；将每次提取到的一种待测样品放置在分离式窗片上进行红外光谱仪实验，得到对应的中红外光谱数据；将中红外光谱数据代入多元线性回归法中构建定量分析模型；根据神经网络与注意力机制，建立用于波长选择的波长选择网络，并利用波长选择网络对定量分析模型进行模型调优；根据调优后的模型对汽油非常规添加剂进行测定。

3、进一步地，所述使用移液器分次提取含有非常规添加剂的多种待测汽油样品时需要进行采样测试，用于获取标准采用量；所述标准采用量的含义是：将采集到的样品填满kbr可分离式液体池中的kbr窗片与垫片之间，让两者之间的空隙形成液膜，之后将另一窗片盖上保证不溢出的量便是标准采用量。

4、进一步地，所述将中红外光谱数据代入多元线性回归法中构建定量分析模型之前，需采用滑动平均法对中红外光谱数据进行去噪处理，所述滑动平均法计算公式为：

5、

6、其中，xsi,k表示滑动平均后第k条光谱的第i个波长点的值，xk,j表示原始光谱中第k条光谱的第j个波长点的值，w代表滑动窗口半径。

7、进一步地，所述中红外光谱仪应符合gb/t21186标准，光谱的有效波数范围不少于4000cm-1～1000cm-1，光谱分辨率优于2cm-1，信噪比优于10000：1，波长准确性优于0.01cm-1，数据采样间隔优于0.5cm-1。

8、进一步地，所述分离式窗片采用透光率＞92％，透过波长50000～400cm-1的溴化钾kbr窗片，且定量垫片厚度＞0.1mm。

9、进一步地，所述中红外光谱数据需制成中红外光谱图，所述中红外光谱图含有特征吸收峰，且峰面积、峰强度和峰位偏移量能直接反应其浓度。

10、进一步地，所述构建定量分析模型具体为构建光谱矩阵与成分矩阵相结合的mlr模型：

11、所述光谱矩阵的计算公式为：

12、

13、所述成分矩阵的计算公式为：

14、

15、所述mlr模型的数学表达式为：

16、ym×1＝xm×nβn×1+em×1；

17、其中，m与n是中红外光谱数据的波长点，β是模型的回归系数，e表示残差向量；

18、最后，对β进行求解的数学表达式为：

19、β＝[(xtx)-1xty]t；

20、当该式中xtx满秩时就能求得回归系数β。

21、进一步地，所述利用波长选择网络对定量分析模型进行模型调优的具体操作为：

22、对贡献权重增加稀疏约束的数据处理方式，所述稀疏约束的计算公式如下：

23、

24、其中，λ为控制稀疏程度的参数，s为模型系数向量，表示测量得到的中红外光谱数据与模型预测得到的数据之间的差值，表示从i开始到第n个中红外光谱数据。

25、本发明实施例提供一种汽油非常规添加剂组分测定方法，与现有技术相比，其有益效果如下：

26、使用移液器提取样品放置在分离式窗片上进行红外光谱仪实验，仅使用到红外光谱仪进行实验，其测试手段简单，同时移液器采样的样品用量少，仅需少数样品即可完成建模，成本很低。

27、采集到的含有非常规添加剂的多种待测汽油样品，多种待测汽油样品里面包含不同种类的非常规添加剂进行中红外光谱实验后，得到的中红外光谱数据图像里，中红外波段特征区域明显且几乎没有干扰，因此可以实现一次测试分析多种物质浓度进行定性以及定量分析。

28、定量分析采用的是多元线性回归分析建模方法建立定量分析模型，其建模方式简单，后续再使用神经网络与注意力机制建立用于波长选择网络对模型进行调优，能够使模型对大量数据进行筛选并挑选出重要数据，优化模型的预测精度。

技术特征：

1.一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述使用移液器分次提取含有非常规添加剂的多种待测汽油样品时需要进行采样测试，用于获取标准采用量；

3.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述将中红外光谱数据代入多元线性回归法中构建定量分析模型之前，需采用滑动平均法对中红外光谱数据进行去噪处理，所述滑动平均法计算公式为：

4.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述红外光谱仪应符合gb/t21186标准，光谱的有效波数范围不少于4000cm-1～1000cm-1，光谱分辨率优于2cm-1，信噪比优于10000：1，波长准确性优于0.01cm-1，数据采样间隔优于0.5cm-1。

5.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述分离式窗片采用透光率＞92％，透过波长50000～400cm-1的溴化钾kbr窗片，且定量垫片厚度＞0.1mm。

6.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述中红外光谱数据需制成中红外光谱图，所述中红外光谱图含有特征吸收峰，且峰面积、峰强度和峰位偏移量能直接反应其浓度。

7.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述构建定量分析模型具体为构建光谱矩阵与成分矩阵相结合的mlr模型：

8.如权利要求1所述的一种汽油非常规添加剂组分测定方法，其特征在于，所述利用波长选择网络对定量分析模型进行模型调优的具体操作为：

技术总结
本发明公开了一种汽油非常规添加剂组分测定方法，涉及汽油中非常规添加剂测试分析领域，包括：使用移液器分次提取含有非常规添加剂的多种待测汽油样品；将每次提取到的一种待测样品放置在分离式窗片上进行红外光谱仪实验，得到对应的中红外光谱数据；将中红外光谱数据代入多元线性回归法中构建定量分析模型；根据神经网络与注意力机制，建立用于波长选择的波长选择网络，并利用波长选择网络对定量分析模型进行模型调优；根据调优后的模型对汽油非常规添加剂进行测定。本发明能够快速鉴别新型非常规添加物并测定其浓度。

技术研发人员：张雪丹,戴锡康,张丽丽,肖楠,金满良,曾学军,唐佳辉,周宝增,李红姬
受保护的技术使用者：天津市产品质量监督检测技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/2/25