一种基于制造技术

本发明专利技术涉及石油焦检测技术领域，公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于LIBS技术的石油焦成分分析检测方法


[0001]本专利技术涉及石油焦检测
，具体为一种基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法
。

技术介绍

[0002]石油焦是石油炼制过程中的副产品，它的质量指标对于其进一步的处理和应用至关重要
。
传统的石油焦检测方法包括利用激光诱导击穿光谱（
LIBS
）技术和
X
射线荧光（
XRF
）技术进行成分分析
。LIBS
技术能够提供快速的元素分析，而
XRF
技术则在测量元素的含量方面更为精确
。
然而，这些技术各自拥有限制，如
LIBS
的定量分析能力较弱，
XRF
对轻元素的检测敏感度较低，并且两者都受设备长期稳定性和环境变化的影响
。
[0003]现有技术通常涉及对设备进行定期的手动校准，以维持检测的准确性
。
这不仅耗时耗力，还可能由于操作不当或校准不足而导致数据质量下降
。
另外，现有的检测仪器往往在新的样本类型或环境条件下难以自我调整，这限制了其在变化的工业环境中的应用
。
[0004]为了克服这些限制，需要一种新的石油焦成分分析检测方法，使石油焦检测仪能够基于
LIBS
技术和
XRF
技术，根据环境变化
、
传感器老化等新的样本数据，进行自动调整和优化，确保始终保持高准确性
。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本说明书提供了一种基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法，用于检测石油焦样本的成分，所述石油焦成分分析检测方法采用基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测装置进行检测，所述检测装置包括采集装置和计算机，所述采集装置包括采样组件
、
激光器
、
多模式光谱仪
、
传感器；所述采样组件包括样品平台
、
聚焦透镜和连接杆，所述聚焦透镜设于所述连接杆上并与所述连接杆转动连接，所述样品平台用以放置所述石油焦样本；所述激光器用于向所述石油焦样本发出穿过所述聚焦透镜的激光；所述多模式光谱仪，包括
LIBS
分析仪和
XRF
分析仪，所述
LIBS
分析仪和
XRF
分析仪用于分别采集所述石油焦样品的光谱数据和荧光数据；所述传感器用以获取辅助数据；所述计算机与所述传感器
、
所述激光器以及所述多模式光谱仪通讯连接
。
[0006]在一些实施例中，所述计算机包括数据处理单元和反馈控制单元，所述反馈控制单元用于管理数据处理单元的运行，并根据成分分析结果调整
LIBS
分析仪和
XRF
分析仪的操作参数
。
[0007]在一些实施例中，所述数据处理单元包括：数据接收模块，用于以实时地从所述传感器获取辅助数据，以及实时地从所述多模式光谱仪获取光谱数据和荧光数据；数据预处理模块，用于对采集到的光谱数据
、
荧光数据和辅助数据进行预处理，得
到预处理数据；特征提取模块，用于应用主成分分析对所述预处理数据进行降维，得到化学成分特征向量信息；成分分析模块，用于将所述化学成分特征向量信息输入至预先训练好的化学成分分析模型中，得到化学成分分析结果；参数更新模块，用于基于在线学习方法，更新化学成分分析模型的参数
。
[0008]本说明书实施例还提供一种基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法，用于检测石油焦样本的成分，包括：获取辅助数据，以及所述石油焦样本的光谱数据和荧光数据；对所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据进行预处理，得到预处理数据；应用主成分分析对所述预处理数据进行降维，得到化学成分特征向量信息；将所述化学成分特征向量信息输入至预先训练好的化学成分分析模型中，得到化学成分分析结果；基于所述化学成分分析结果，通过在线学习算法更新所述化学成分分析模型的参数
。
[0009]在一些实施例中，所述对所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据进行预处理，得到预处理数据包括：应用至少一种去噪技术处理所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据，得到去噪后数据；对所述去噪后数据进行基线校正，移除背景信号，得到基线校正后数据；对所述基线校正后数据进行标准化处理，得到预处理数据
。
[0010]在一些实施例中，所述去噪技术包括通过滑动平均滤波器进行去噪，滤波公式为： ，其中，
x
是原始信号，
y
是滤波后的信号，
N
是滑动窗口的大小，
x[i+j]表示原始信号中第
i+j
个样本的值，
y[i]表示滤波后的信号的第
i
个值，
j
是一个从0到
N
‑1变化的索引，用于遍历
x
中的
N
个连续样本
。
[0011]在一些实施例中，所述基线校正包括拟合基线上的非峰区域的多项式，多项式拟合公式为：，其中，
B(
λ
)
是基线的估计，
λ
是波长，
,,...,
是多项式系数
。
[0012]在一些实施例中，所述应用主成分分析对所述预处理数据进行降维，得到化学成分特征向量信息包括：根据所述预处理数据，获取所述预处理数据的协方差矩阵，所述协方差矩阵表示变量之间的共变程度；基于数值分析方法计算所述协方差矩阵的成分特征值和成分特征向量，其中所述成分特征值表示在所述成分特征向量方向上的数据变异性，所述成分特征向量决定主成分分析的方向；按照所述成分特征值的大小对所述成分特征向量进行排序，并选择前
k
个最大的
成分特征值对应的成分特征向量；基于前
k
个最大的成分特征值对应的成分特征向量构建成分特征向量矩阵，并将所述成分特征向量矩阵作为降维后数据点的新基；将所述预处理数据乘以所述成分特征向量矩阵，将数据转换到新空间，得到化学成分特征向量信息
。
[0013]在一些实施例中，所述化学成分分析模型通过以下步骤训练：获取多个训练样本，所述多个训练样本包括多个石油焦样本的化学成分特征向量信息；基于随机森林
、
支持向量机和
/
或神经网络，构建化学成分分析模型；基于所述多个训练样本对所述化学成分分析模型进行训练，得到训练好的化学成分分析模型
。
[0014]在一些实施例中，所述基于所述化学成分分析结果，通过在线学习算法更新所述化学成分分析模型的参数包括：基于所述化学成分分析结果和实际化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法，采用基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测装置进行检测，其特征在于，所述基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测装置包括采集装置和计算机，所述采集装置包括采样组件
、
激光器
、
多模式光谱仪
、
传感器；所述采样组件包括样品平台
、
聚焦透镜和连接杆，所述聚焦透镜设于所述连接杆上并与所述连接杆转动连接，所述样品平台用以放置所述石油焦样本；所述激光器用于向所述石油焦样本发出穿过所述聚焦透镜的激光；所述多模式光谱仪，包括
LIBS
分析仪和
XRF
分析仪，所述
LIBS
分析仪和
XRF
分析仪用于分别采集所述石油焦样品的光谱数据和荧光数据；所述传感器用以获取辅助数据；所述计算机与所述传感器
、
所述激光器以及所述多模式光谱仪通讯连接；其中，所述基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法包括：获取辅助数据，以及所述石油焦样本的光谱数据
、
荧光数据；对所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据进行预处理，得到预处理数据；应用主成分分析对所述预处理数据进行降维，得到化学成分特征向量信息；将所述化学成分特征向量信息输入至预先训练好的化学成分分析模型中，得到化学成分分析结果；基于所述化学成分分析结果，通过在线学习算法更新所述化学成分分析模型的参数；所述对所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据进行预处理，得到预处理数据包括：应用至少一种去噪技术处理所述辅助数据
、
所述光谱数据和所述荧光数据，得到去噪后数据；对所述去噪后数据进行基线校正，移除背景信号，得到基线校正后数据；对所述基线校正后数据进行标准化处理，得到预处理数据；所述去噪技术包括通过滑动平均滤波器进行去噪，滤波公式为：，其中，
x
是原始信号，
y
是滤波后的信号，
N
是滑动窗口的大小，
x[i+j]
表示原始信号中第
i+j
个样本的值，
y[i]
表示滤波后的信号的第
i
个值，
j
是一个从0到
N
‑1变化的索引，用于遍历
x
中的
N
个连续样本
。2.
根据权利要求1所述的基于
LIBS
技术的石油焦成分分析检测方法，其特征在于，所述基线校正包括拟合基线上的非峰区域的多项式，多项式拟合公式为：，其中，
B(
λ
)
是基线的估计，
λ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙卫林，
申请(专利权)人：山东智谷碳素研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：