一种通过近红外光谱识别原油种类及其性质的方法技术

一种通过近红外光谱识别原油种类及其性质的方法，包括收集各种类型原油样品，用常规方法测定其物性数据，取近红外光谱4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的吸光度与原油样品对应的物性数据建立原油样品近红外光谱数据库，将待识别原油样品的近红外光谱在上述特征谱区的吸光度构成矢量x，计算x与原油样品近红外光谱数据库中通过移动相关系数计算每个样品的识别参数Qi，若所有Qi均不大于阈值，则选Qi最大的若干样品组成邻近数据库，采用均匀分布的方法用邻近数据库数据建立虚拟数据库，再该库中对矢量x用上述方法进行识别，得到与待识别原油样品一致的虚拟库样品，其物性即为待测原油样品的物性数据。该法可有效利用已有的原油样品物性数据，提高原油样品识别率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术为一种原油种类识别及性质预测方法，具体地说，是一种由近红外光谱识别原油及原油性质的快评方法。
技术介绍
原油评价在原油开采、原油贸易、原油加工等各方面发挥着十分重要的作用，尽管目前已经建立了一套较为完整的原油评价方法，但是这些方法分析时间长、工作量大、成本高，远不能满足实际应用的需要。因此，基于多种现代仪器分析手段，包括色-质联用(GC-MS)、核磁共振(NMR)、近红外光谱(NIR)和红外光谱(IR)等开发建立原油快速评价技术得以发展，其中NIR方法由于测量方便、速度快、并可用于现场或在线分析而倍受青睐。与利用NIR测定其它油品如汽、柴油不同的是，原油评价指标多，例如仅原油的一般性质就有几十项，若加上各馏分的性质将有上百项。若采用传统的因子分析方法如偏最小二乘(PLS)建立逐个性质的校正模型显然是不可行的。将近红外光谱与原油性质数据库结合起来是较好解决这一问题的技术路线之一，即以NIR光谱为特征对待测原油进行识别，从NIR光谱库中识别出其品种，然后再从已有的原油性质数据库中调出其评价数据，从而实现原油快速评价的目的，为确定原油加工方案和优化生产决策及时获得评价数据提供了一种简捷的方法。现存的原油评价知识库大都具有原油比对的功能，通过待测原油的几个已知性质如密度、粘度、酸值、硫含量和残炭等从数据库中找出最相似的一种或多种原油，从而用这些近似的原油评价数据给出待测原油的评价数据。这类方r>法用到的识别参数是原油的一些基本性质，这些原油性质的测定相对繁琐，且测量时间长，提供的信息也不全面，限制了这种方式的应用普及。近红外光谱主要反映的是C-H、N-H和S-H等含氢官能团的信息，非常适合油品的定量和定性分析，原油的近红外光谱中包含了丰富的组成结构信息，具有很强的指纹性，且近红外光谱的采集方便、快速、成本低，因此，以近红外光谱为指纹特征对原油的品种进行识别将会成为一种快速简便的原油识别方式。CN200910169611.8公开了“一种由近红外光谱快速识别原油种类的方法”，该法基于移动窗口概念(MovingWindow)结合传统相关系数法提出了一种用于原油近红外光谱快速识别的方法－移动窗口相关系数法。这种方法可以准确地对原油品种进行识别，结合原油评价数据库能够快速给出待测原油的性质数据，是一种简易而可靠的原油评价分析数据快速预测方法。但是，在实际应用过程中，由于不同时期开采的同一种原油在化学组成上往往会有一定的差异，或者在储运过程中混杂了其它种类的原油，原油的性质也相应地会发生改变，所以采用CN200910169611.8的方法，经常无法从原油近红外光谱库中识别出与待测原油完全一致的原油种类，大大限制了这种快速识别技术的应用范围。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种由近红外光谱识别原油及其性质的方法，该法可提高待测原油的识别率。本专利技术提供的通过近红外光谱识别原油种类及其性质的方法，包括如下步骤：(1)收集各种类型原油样品，用常规方法测定其物性数据，并测定近红外光谱，将原油样品的近红外光谱进行二阶微分处理，选取4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的吸光度与原油样品对应的物性数据建立原油样品近红外光谱数据库，(2)测定待识别原油样品的近红外光谱并进行二阶微分处理，选取4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的吸光度构成光谱矢量x，(3)计算光谱矢量x与原油样品近红外光谱数据库每个样品在4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的每个移动相关系数，按式(Ⅰ)计算每个数据库样品的识别参数Qi，Qi=Σj=1nrji,i=1,2,...,m---(I)]]>式(Ⅰ)中，rji为移动相关系数；i为所用光谱数据库中样品的序号，j为移动窗口的序号，n为移动窗口总数，m为所用光谱数据库样品总数，(4)计算阈值Qt，Qt＝(d-w-0.15)，其中d为近红外光谱的采样点数，w为移动窗口宽度；若所有的Qi值均不大于Qt，则按照下述步骤进行虚拟识别：(5)选取Qi值最大的s个邻近原油样品，从近红外光谱数据库中取其近红外光谱组成邻近光谱阵Ns×d，并将这s种原油对应的性质数据组成邻近物性数据阵Ps×k，所述的s为选取的与待测原油邻近的原油样品个数，d为原油样品近红外光谱的采样点数，k为原油样品的物性个数，(6)随机取s个0～1之间的小数，将这s个小数进行归一化处理，得到由s个归一化小数构成的向量v，将向量v与邻近光谱阵Ns×d相乘，得到一个虚拟的原油光谱z；将向量v与邻近物性数据阵Ps×k相乘，得到该虚拟原油的物性向量p；重复虚拟过程，直至获得g个虚拟的原油光谱，及g个对应的虚拟原油的物性向量，将这g个虚拟的原油光谱组成虚拟光谱阵Vg×d和虚拟原油的物性数据阵Qg×k，(7)计算光谱矢量x与虚拟光谱阵Vg×d每个样品在4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的每个移动相关系数，按式(Ⅰ)计算每个数据库样品的识别参数Qi，取大于阈值Qt的Qi中最大值，且每一个移动相关系数都不小于0.9900的虚拟原油样品，将其视为与待识别原油样品相同，调出该虚拟原油样品的物性数据作为待识别原油样品的物性数据。本专利技术方法对移动窗口相关系数法识别不成功的待测原油样品，通过从近红外光谱库中挑选最接近的一组光谱，并将其用随机虚拟混兑的方法建立虚拟光谱数据库，对虚拟数据库样品再进行移动窗口相关系数计算，由此可提高识别成功率。具体实施方式本专利技术方法为CN200910169611.8识别待测原油样品的方法的补充，对于难以由CN200910169611.8识别的待测原油样品，根据所得的识别参数，提取其中最大的s个原油样品，由这s个原油样品的光谱和物性参数，通过随机取值的方法均匀分布出若干个虚拟原油样品光谱和物性数据，建立虚拟原油样品库，通过计算待测原油样品与虚拟原油样品库中样品的识别参数，由虚拟样品库中挑选与待测原油样品一致的样品，调出其物性参数作为待测原油样品的物性参数，可进一步提高待测原油的识别率。本专利技术方法(1)步为建立原油样品近红外光谱数据库，收集的有代表性的原油样品数量优选200～800个，用常规方法测定原油样品各种所需的物性数据，与其特征谱区经二阶微分处理的吸光度对应建立近红外光谱数据库。(2)步和(3)步为在已建的原油样品近红外光谱数据库中识别待测(待识别)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过近红外光谱识别原油种类及其性质的方法，包括如下步骤：(1)收集各种类型原油样品，用常规方法测定其物性数据，并测定近红外光谱，将原油样品的近红外光谱进行二阶微分处理，选取4628～4000cm‑1和6076～5556cm‑1谱区的吸光度与原油样品对应的物性数据建立原油样品近红外光谱数据库，(2)测定待识别原油样品的近红外光谱并进行二阶微分处理，选取4628～4000cm‑1和6076～5556cm‑1谱区的吸光度构成光谱矢量x，(3)计算光谱矢量x与原油样品近红外光谱数据库每个样品在4628～4000cm‑1和6076～5556cm‑1谱区的每个移动相关系数，按式(Ⅰ)计算每个数据库样品的识别参数Qi，Qi=Σj=1nrji,i=1,2,...,m---(I)]]>式(Ⅰ)中，rji为移动相关系数；i为所用光谱数据库中样品的序号，j为移动窗口的序号，n为移动窗口总数，m为所用光谱数据库样品总数，(4)计算阈值Qt，Qt＝(d‑w‑0.15)，其中d为近红外光谱的采样点数，w为移动窗口宽度；若所有的Qi值均不大于Qt，则按照下述步骤进行虚拟识别：(5)选取Qi值最大的s个邻近原油样品，从近红外光谱数据库中取其近红外光谱组成邻近光谱阵Ns×d，并将这s种原油对应的性质数据组成邻近物性数据阵Ps×k，所述的s为选取的与待测原油邻近的原油样品个数，d为原油样品近红外光谱的采样点数，k为原油样品的物性个数，(6)随机取s个0～1之间的小数，将这s个小数进行归一化处理，得到由s个归一化小数构成的向量v，将向量v与邻近光谱阵Ns×d相乘，得到一个虚拟的原油光谱z；将向量v与邻近物性数据阵Ps×k相乘，得到该虚拟原油的物性向量p；重复虚拟过程，直至获得g个虚拟的原油光谱，及g个对应的虚拟原油的物性向量，将这g个虚拟的原油光谱组成虚拟光谱阵Vg×d和虚拟原油的物性数据阵Qg×k，(7)计算光谱矢量x与虚拟光谱阵Vg×d每个样品在4628～4000cm‑1和6076～5556cm‑1谱区的每个移动相关系数，按式(Ⅰ)计算每个数据库样品的识别参数Qi，取大于阈值Qt的Qi中最大值，且每一个移动相关系数都不小于0.9900的虚拟原油样品，将其视为与待识别原油样品相同，调出该虚拟原油样品的物性数据作为待识别原油样品的物性数据。...

【技术特征摘要】
1.一种通过近红外光谱识别原油种类及其性质的方法，包括如下步骤：
(1)收集各种类型原油样品，用常规方法测定其物性数据，并测定近红
外光谱，将原油样品的近红外光谱进行二阶微分处理，选取4628～4000cm-1和
6076～5556cm-1谱区的吸光度与原油样品对应的物性数据建立原油样品近红外
光谱数据库，
(2)测定待识别原油样品的近红外光谱并进行二阶微分处理，选取
4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的吸光度构成光谱矢量x，
(3)计算光谱矢量x与原油样品近红外光谱数据库每个样品在
4628～4000cm-1和6076～5556cm-1谱区的每个移动相关系数，按式(Ⅰ)计算每
个数据库样品的识别参数Qi，
Qi=Σj=1nrji,i=1,2,...,m---(I)]]>式(Ⅰ)中，rji为移动相关系数；i为所用光谱数据库中样品的序号，j为
移动窗口的序号，n为移动窗口总数，m为所用光谱数据库样品总数，
(4)计算阈值Qt，Qt＝(d-w-0.15)，其中d为近红外光谱的采样点数，w
为移动窗口宽度；
若所有的Qi值均不大于Qt，则按照下述步骤进行虚拟识别：
(5)选取Qi值最大的s个邻近原油样品，从近红外光谱数据库中取其近
红外光谱组成邻近光谱阵Ns×d，并将这s种原油对应的性质数据组成邻近物性
数据阵Ps×k，所述的s为选取的与待测原油邻近的原油样品个数，d为原油样
品近红外光谱的采样点数，k为原油样品的物性个数，
(6)随机取s个0～1之间的小数，将这s个小数进行归一化处理，得到
由s个归一化小数构成的向量v，将向量v与邻近光谱阵Ns×d相乘，得到一个
虚拟的原油光谱z；将向量v与邻近物性数据阵Ps×k相乘，得到该虚拟原油的
物性向量p；重...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚小立，陈瀑，李敬岩，许育鹏，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11