一种汽油近红外光谱的温度修正方法
【专利摘要】本发明提出了一种汽油近红外光谱的温度修正方法，首先将不同温度下采集的汽油近红外光谱原始数据进行常规预处理，然后根据采谱温度选择相应的转换矩阵，通过转移函数将不同温度下采集的近红外光谱向20℃修正，得到校正光谱。这种方法较好地降低了温度对近红外光谱的影响，为建立准确的汽油性质预测模型打下了良好基础，有助于提高汽油性质检测精度。
【专利说明】
一种汽油近红外光谱的温度修正方法
技术领域
[0001] 本发明为一种汽油近红外光谱的温度修正方法，具体是将不同温度下采集的近红 外光谱通过相应的转移函数计算得到20°C时的校正光谱，主要用于汽油性质的建模预测。
【背景技术】
[0002] 目前，在汽油性质快速检测及成品油调合过程中，为了快速无损地获取汽油的多 种性质数据，业界广泛采用基于近红外光谱的建模预测技术。
[0003] 由于近红外光谱是分子的能量光谱，因而温度因素对其影响较大。不同温度下采 集到的近红外光谱形状不同，一般温度越高，吸光度的绝对偏差越大。在实际工程应用中， 冬季和夏季的环境温度差较大，因此汽油近红外光谱的采集会受到季节因素的影响，这种 情况下采集到的光谱数据不利于后续模型的建立与预测，影响了汽油性质检测的精度。
【发明内容】
[0004] 为了降低温度对近红外光谱的影响，提高汽油辛烷值的检测精度，本发明提出了 一种汽油近红外光谱的温度修正方法。
[0005] 技术方案:一种汽油近红外光谱的温度修正方法，该方法将不同温度下采集的光 谱通过相应的转移函数得到20°C时的校正光谱，具有以下步骤：
[0006] (1)在一定的采谱温度下获取待测汽油样本的近红外光谱；
[0007] (2)对待测汽油样本的近红外光谱进行常规预处理；
[0008] (3)根据待测汽油样本的采谱温度选择相应的转换矩阵Fm;
[0009] (4)取步骤(2)处理后的数据通过转移函数：
[0010] Y=FmX (1)
[0011] 计算，得到20°C时的校正光谱数据，其中，X是修正前的光谱数据列向量;Y是修正 后的光谱数据列向量。
[0012] 优选的，步骤(2)所述的常规预处理方法采用矢量归一和基线校正。
[0013]优选的，步骤(3)所述的根据采谱温度选择转换矩阵Fm，其中!11=1，2，-_，6，采谱温 度区间的分配情况如下：
[0014] ①m=l时，10°C区间为[5，12.5)，选择10°(：向20°(：转换的转换矩阵卩1;
[0015] ②m = 2时，15°C区间为[12.5，17.5)，选择15°(：向20°(：转换的转换矩阵?2;
[0016] ③温度在[17.5，22.5)区间的样本不做转化，维持原样；
[0017] ④m = 3时，25°C区间为[22.5，27.5)，选择25°C向20°C转换的转换矩阵F3;
[0018] ⑤m = 4时，30 °C区间为[27.5，32.5)，选择30 °C向20 °C转换的转换矩阵F4;
[0019] ⑥m = 5时，35°C区间为[32 · 5，37 · 5)，选择35°C向20°C转换的转换矩阵F5;
[0020] ⑦m = 6时，40 °C区间为[37.5，42.5)，选择40 °C向20 °C转换的转换矩阵F6。
[0021] 优选的，转换矩阵：
[0022] Fm=diag(ai，a2,…，ap)(m=l，2,…，6) (2)
[0023]式中，p是建模波段内的波长点数;m，a2，H_，aP是转换系数。
[0024]优选的，转换系数a!，a2，…，aP的确定方法为：
[0025]首先在待修正光谱的第i(i<p)个波长点左右扩展一个窗口（^4+?)，令&表示 待修正光谱从i_k到i+w共k+w+Ι个波长点的吸光度矩阵，
[0026] Bt>i = [Ct,i-k,Ct>i-k+i, ···,Ct>i+w-i,Ct>i+w] (3)
[0027] 然后将目标光谱的第i个波长点吸光度AM与构造一个多元回归模型：
[0028] At，i = Bt，iai+ei(i = l，2,3，···且i《p) (4)
[0029] 最后运用偏最小二乘拟合方法求解上述方程，即可将得到回归系数ai。
[0030] 有益效果：
[0031] 本发明提出了一种汽油近红外光谱的温度修正方法，通过转移函数将不同温度下 采集的汽油近红外光谱向20°c进行修正，得到校正光谱。该方法较好地降低了温度对近红 外光谱的影响，为建立汽油性质预测模型打下了良好的基础，有助于提高汽油性质检测精 度。
【附图说明】
[0032]图1汽油近红外光谱的温度修正方法的实施流程图。
[0033] 具体实施过程
[0034]下面结合附图和实施案例对本发明作进一步的说明。
[0035]本发明以某95#成品油为例，介绍汽油近红外光谱的温度修正方法。本案例是针对 汽油研究法辛烷值(R0N)的测试，选择的建模谱段为4000~4800(311^，共计208个波点数。此 处选择34个不同样本的近红外光谱建立转移函数。
[0036]以34个样本20°C温度下的近红外光谱作为目标光谱，首先建立10°C向20°C转换的 转移函数Y = hX，我们采用分段直接标准化算法(PDS)算法得到转换矩阵h，取k = 0、w = 0时 得到一元回归模型：
[0037] At,i = Ct,iai+ei(t = l，2,3，."，34;i = l，2,3，."，208) (5)
[0038] 应用常规的偏最小二乘(PLS)拟合方法求解方程(5)计算得到转换系数ai，继而得 到10°〇向20°〇转换的转换矩阵卩1 = (1138(31，32，."，32()8)，其中31=1.682,32 = 1.757，&3 = 1.959,…，a2〇8 = _2.114〇
[0039] 继续按照上述方法依次建立其他温度下的转移函数。
[0040] 为验证该温度修正方法的有效性，进行光谱转移测试。
[0041 ] 表1为该34个样本在温度10、15、30及40 °C下的光谱转移前后分别与20 °C时光谱的 欧式距离。
[0042]表1参与建立转移函数的34个样本转移前后的光谱距离
[0043]
[0045]由表1可知，上述34个样本经过转移后，光谱距离都大幅度减小，特别是对于10、 15、30 °C校正后的样本，有80%多的样本与原20 °C时的谱图相比光谱距离都在0.08以下，在 实际工程中基本就可以认为是同一样本。
[0046]为了进一步验证该温度修正方法的有效性，对以上34个样本不同温度下的光谱转 移前后分别进行R0N预测，得到10~40°C之间最大模型预测偏差，如表2所示。
[0047]表2参与建立转移函数的34个样本转移前后10~40°C之间最大模型预测偏差
[0050]由表2可见，在转移前10~40 °C的样本预测值的最大偏差为0.5~0.6左右，而转移 之后，约95%的样本预测值在0.15以内。这说明了利用转移函数将不同温度下的近红外光 谱修正到20°C下，较好地降低了温度对光谱的影响，进而提高了汽油R0N预测的精度。
[0051]为了测试转移函数的适用性，现使用15个未参与建立转移函数的汽油样本进行光 谱距离及R0N模型预测差值计算，测试结果分别如表3和表4所示。
[0052]表3测试样本转移前后的光谱距离
[0053]
[0054] 在表3中，15个测试样本转移之后光谱距离均大幅度减小，除40°C时的光谱距离稍 大外，其余温度下的光谱距离均与20 °C时的光谱距离十分相近。观察表4发现，15个测试样 本在转移前预测偏差约在〇. 3~0.6之间，而转移后预测偏差均在0.15以内，这表明转移函 数在温度修正方法起到良好作用，其修正效果明显。
[0055] 表4测试样本转移前后的10~40°C之间模型预测最大偏差
[0058]可见，采用本发明提出的方法，能降低温度对汽油近红外光谱的影响，为建立汽油 性质预测模型打下良好基础。
【主权项】
1. 一种汽油近红外光谱的温度修正方法，其特征在于该方法将不同温度下采集的光谱 通过相应的转移函数得到20°C时的校正光谱，具有以下步骤： (1) 在一定的采谱温度下获取待测汽油样本的近红外光谱； (2) 对待测汽油样本的近红外光谱进行常规预处理； (3) 根据待测汽油样本的采谱温度选择相应的转换矩阵Fm; (4) 取步骤(2)处理后的数据通过转移函数： Y = FmX (1) 计算，得到20°C时的校正光谱数据，其中，X是修正前的光谱数据列向量;Y是修正后的 光谱数据列向量。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(2)所述的常规预处理方法采用矢量归 一和基线校正。3. 根据权利要求1所述的一种汽油近红外光谱的温度修正方法，其特征在于步骤(3)所 述的根据采谱温度选择转换矩阵Fm，其中m= 1，2，…，6，采谱温度区间的分配情况如下： ① m= 1时，10°C区间为[5，12.5)，选择10°C向20°C转换的转换矩阵Fi; ② m=2时，15°C区间为[12.5，17.5)，选择15°C向20°C转换的转换矩阵F2; ③ 温度在[17.5，22.5)区间的样本不做转化，维持原样； ④ m=3时，25°C区间为[22.5，27.5)，选择25°C向20°C转换的转换矩阵F3; ⑤ m=4时，30°C区间为[27.5，32.5)，选择30°C向20°C转换的转换矩阵F4; ⑥ m=5时，35°C区间为[32.5，37.5)，选择35°C向20°C转换的转换矩阵F5; ⑦ m=6时，40°C区间为[37.5，42.5)，选择40°C向20°C转换的转换矩阵F6。4. 根据权利要求1或3所述的一种汽油近红外光谱的温度修正方法，其特征在于 Fm=diag(ai，a2,…，aP) (m= 1，2，···，6) (2) 式中，是修正前的光谱数据列向量;是修正后的光谱数据列向量;是Ρ是建模波段内的 波长点数;ai，a2，···，aP是转换系数。5. 根据权利要求4所述的一种汽油近红外光谱的温度修正方法，其特征在于转换系数 ai，a2，···，aP的确定方法为： 首先在待修正光谱的第i(i < P)个波长点左右扩展一个窗口（i-k，i+w)，令Bi表示待修 正光谱从i-k到i+w共k+w+Ι个波长点的吸光度矩阵， Bt, i - [ Ct，i-k，Ct，i-k+1，· · ·，Ct，i+w-1，Ct，i+w] ( 3 ) 然后将目标光谱的第i个波长点吸光度At,1与队1构造一个多元回归模型： At，i = Bt,iai+ei(i = l，2,3，···且i《p) (4) 最后运用偏最小二乘拟合方法求解上述方程，即可将得到回归系数m。
【文档编号】G01N21/359GK105866062SQ201610204753
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年4月1日
【发明人】陈夕松, 姜胜男, 杜眯, 费树岷, 胡云云, 宋玲政
【申请人】南京富岛信息工程有限公司