作为成品汽油的关键质量指标之一,汽油辛烷值直接表征汽油的抗爆性能,根据辛烷值大小划分成不同的汽油牌号。传统的实验室分析方法不仅测定费用高,分析过程费时,而且操作和维护复杂。近红外光谱分析技术是一种快速的无损分析技术,可用于对汽油产品质量的离线和在线实时分析。为此,本文对基于近红外光谱的汽油牌号识别与辛烷值测定技术进行了深入研究,并开发研制了一种新型汽油辛烷值近红外测定仪。论文主要内容包括: 1.通过参考大量的中外文献,对近红外光谱分析技术的发展与应用作了较为详细的介绍,对近红外校正模型的建立步骤和理论背景作了系统全面的阐述,并对模式识别技术在近红外定性分析中的应用作了细致地描述。 2.将模式识别的分类算法应用于成品汽油牌号的自动识别。用主元分析对汽油吸收光谱进行特征提取,用多种分类方法判别牌号,并比较了各种分类方法的效果。比较结果表明:通过选择合适的特征变量并采用相似分类法可以获得满意的分类效果,可用于汽油产品的牌号快速识别。 3.在近红外校正模型的建立过程中,传统的训练样本选择策略只考虑光谱距离就近选取。论文分析了该策略的不足,并设计了一种改进的训练样本选择机制:先通过分类选择与待测样本属同一类的相近样本,并采用光谱特征异常判别手段进行二次筛选,再建立PLS回归模型。研究结果表明:采用改进的训练样本选择机制后,模型的预测精度比传统方法有了明显的提高。 4.基于上述方法,并结合具体应用情况,开发研制了新一代近红外汽油辛烷值快速测定仪。经某炼油厂一年多来的实际运行结果表明:该测定仪显示了良好的预测精度和稳定性,具有很好的应用推广价值。