论文摘要
为减轻近红外光谱化学计量学模型维护工作负担,基于468个LTAG(劣质LCO(轻循环油)转化为催化裂化汽油或轻质芳烃技术)原料与产物样本建立了测定其烃族组成的近红外光谱数据库。从数据库中选出一组与预测样品相似的临近光谱,采用蒙特卡洛虚拟光谱方法对数据库局部进行密化处理,采用移动窗口相似系数法对预测样品进行识别,根据与之吻合的虚拟光谱预测LTAG原料与产物样本链烷烃、环烷烃、烷基苯、茚满或四氢萘、单环芳烃、双环芳烃、三环芳烃,其预测标准偏差分别为1.5%、1.4%、0.9%、0.8%、1.3%、0.8%和0.5%。该方法准确性高于PLS模型法,无需建模,成本低,且数据库维护工作量相对较少。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李敬岩,褚小立
关键词: 近红外光谱,识别,数据库,化学计量学
来源: 石油学报(石油加工) 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,燃料化工,石油天然气工业
单位: 中国石化石油化工科学研究院
基金: 中国石油化工股份有限公司项目(115056)资助
分类号: O657.33;TE624
页码: 283-288
总页数: 6
文件大小: 1092K
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