【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于尤其预测性地确定燃料特性或至少一个燃料特性的方法以及一种燃料特性确定装置。此外，本专利技术还涉及一种用于产生用于确定燃料混合物的至少一个燃料特性的机器学习的(经训练的)燃料特性确定模型的方法以及一种所述模型用于测定或用于确定至少一个燃料特性的使用。
技术介绍
1、为了可靠地预测燃料的特性，尤其在一种燃料与另一种燃料混合之后，通常需要实验室检验。
2、在许多公开文件中都对燃料混合物的特性进行了检验。然而，在此要么只测定个别参数，另一方面需要呈燃料的详细组成的形式的非常多的数据，即需要了解单个成分及其相应的比例。
3、单个成分及其在燃料处相应的比例的确定是耗费时间且耗费成本的，此外，在许多检验方法中并不能其确定所有的成分。由此，在计算中产生了先验的不确定性项。此外，待传输的数据量大，并且需要大量的数据集，以便产生鲁棒的结果。计算时间在一定程度上比在使用来自iso 22854的数据集时更高，而且根据数据集，预计由于极端特性造成的影响更大。
4、到目前为止，尝试通过适配针对定义范围的导出函数和/或手动形成综合特征曲线来克服这些缺点。
5、由us 2006/0080025 a1已知一种用于确定发动机所消耗的燃料类型的燃料分类器。所述确定在此基于神经网络，该神经网络使用由与发动机连接的传感器测量的输入数据。
6、由us 2014/0278141 a1已知一种用于燃料特性的光谱确定的方法以及装置。
技术实现思路
1
2、根据本专利技术，该任务通过如下主题来解决：
3、一种用于尤其预测性地确定燃料混合物的至少一个物理化学的燃料特性的方法，其中，所述混合物包括在预设的和/或获取的尤其体积混合比下待混合的第一燃料和与所述第一燃料不同的待混合的至少一种另外的燃料，所述方法带有以下步骤：
4、-对于待混合的第一燃料以及对于待混合的每种另外的燃料获取分析数据集，其中，所述分析数据集包括至少一个分析参量和与所述分析参量相配属的比例参量和优选多个分析参量和分别与这些分析参量相配属的比例参量；
5、其中，所述分析参量分别对于来自待混合的燃料的一组化合物、优选烃化合物和/或含氧化合物起表征作用，这些化合物具有预设的至少一个官能；
6、并且其中，所述比例参量对于存在于所述燃料中的化合物的量比例起表征作用，这些化合物被分组于通过所述分析参量表征的组中；
7、-基于针对待混合的第一燃料的分析数据集和针对待混合的至少一种另外的燃料的分析数据集，以计算机实施的方式确定对于所述燃料混合物的燃料特性起表征作用的至少一个物理化学的特性参量。
8、在根据本专利技术的用于尤其预测性地确定和/或测定燃料混合物的至少一个(尤其物理化学的)燃料特性的方法中，所述混合物包括在预设的和/或获取的尤其体积混合比下待混合的第一燃料和待混合的尤其与第一燃料不同的至少一种另外的燃料。
9、优选地，燃料混合物包括多种待混合的燃料，其中，例如两种以上、优选三种以上、优选五种以上、优选十种以上、优选二十种以上、特别优选五十种以上(尤其成对不同)的燃料可以混合成或混合成该燃料混合物。待混合的燃料尤其应理解为混合成或被混合成燃料混合物的燃料。
10、优选地，燃料混合物由待混合的第一燃料和待混合的至少一种另外的燃料形成或优选地由待混合的第一燃料和待混合的至少一种另外的燃料组成。除此以外，燃料混合物也可以由待混合的多种燃料形成或组成。换言之，燃料混合物可以由待混合的第一燃料和待混合的至少一种另外的燃料的混合物或由待混合的多种燃料的混合物产生。
11、混合比在此对于待混合的燃料相对于彼此的尤其体积比例和/或质量比例和/或数量比例起表征作用。如此例如，混合比可以是体积比。
12、也可设想，待混合的燃料的绝对量、如绝对体积和/或绝对质量被给出和/或预设和/或获取，从其中可以导出或可以计算混合比。如此例如，绝对体积可以是存在于(存放和/保存)容器、如油舱或(运输工具)箱体中的待混合的第一(剩余)燃料的体积和/或在加注站或在加注过程期间供应和/或待供应(给待混合的第一燃料的燃料量)的另外的燃料的体积。
13、优选地，燃料混合物包括正好两种待混合的燃料(特别优选地，燃料混合物由正好两种待混合的燃料组成)。然而，也可设想，燃料混合物由三种或更多种待混合的燃料组成。
14、在此，燃料可以例如作为尤其运输工具的内燃机中的燃料使用。例如，该燃料可以是汽油。
15、在根据本专利技术的方法中，对于待混合的第一燃料和待混合的每种另外的燃料获取分析数据集。优选地，对于待混合的多种燃料中的每种待混合的燃料(分别)获取分析数据集。
16、在此，针对相应的燃料(在此尤其待混合的相应的燃料)的(尤其每个)分析数据集(分别)包括至少一个分析参量和(尤其分别正好)一个与分析参量相配属的比例参量。
17、在此，分析参量和与分析参量相配属的比例参量涉及相应的燃料(在此待混合的相应的燃料)的(预设的和/或可预设的)成分，例如相应的燃料中的预设的一组化合物。
18、在此，分析参量给出(预设和/或可预设的)成分的类型，即所述分析参量标识成分的类型。换言之，分析参量用作燃料的针对尤其应考虑的成分的标识符(以下也称为“标识符”)。
19、尤其，比例参量对于通过分析参量确定或表征或标识的成分在相应的燃料中的比例起表征作用。换言之，比例参量给出针对通过分析参量标识或表征的成分(如预设的一组化合物)在相应的燃料中的比例的量度。优选地，比例参量对于体积比例起表征作用(如在预设和/或可预设的温度下，如例如在15℃和/或压力和/或其他参数的情况下)。然而，也可设想，该比例参量对于按照量的比例和/或质量比例起表征作用。
20、优选地，(尤其每个)分析数据集(针对相应的燃料，尤其在此针对待混合的相应的燃料)包括多个(尤其成对不同的)分析参量和分别与所述分析参量相配属的比例参量。在此，优选地，每个分析参量配属有正好一个比例参量。分析参量在此优选地是分别上述分析参量，其涉及特别优选分别尤其成对不同的成分(如预设的一组化合物)。
21、在此，分析参量分别对于来自待混合的燃料的一组化合物(优选烃化合物和/或含氧化合物)起表征作用，其具有至少一个预设的官能和/或预设的碳数(或多个预设的碳数)。换言之，通过说明分析参量可实现，标识或指定具有至少一个预设的官能(其尤其大致通常或基本上可在燃料中出现)的所述化合物或优选所有化合物。优选地，燃料的分析数据集包括针对燃料中的烃或烃基团和/或含氧物(或含氧的化合物)的信息。
22、例如，分析参量可以对于一组烃起表征作用，所述烃包括(尤其燃料中出现的大致所有)具有芳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于尤其预测性地确定燃料混合物(C)的至少一个物理化学的燃料特性的方法，其中，所述混合物包括在预设的和/或获取的尤其体积混合比下待混合的第一燃料(A)和与所述第一燃料(A)不同的待混合的至少一种另外的燃料(B)，所述方法带有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，待确定的至少一个燃料特性选自以下组，所述组包括可燃性、能量含量、密度、蒸汽压力、沸腾行为、粘度、抗爆性、十六烷值(CN)、特征值、如蒸馏曲线的点、产烟指数(YSI)、研究法辛烷值(RON)、马达法辛烷值(MOZ)、前部辛烷值(FOZ)、道路辛烷值(SOZ)等以及其组合。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，待混合的第一燃料(A)和待混合的至少一种另外的燃料(B)分别是汽油机燃料、尤其汽油。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，获取的分析数据集分别借助用于测定相应的燃料(A；B)的烃基团和/或含氧化合物的尤其多维的气相色谱测量方法来产生。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组化合物、尤其烃化合物起表征作用，所述
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组烃起表征作用，并且其中，所述至少一个官能选自以下组，所述组包括(正/异)石蜡官能、环烷官能；(正/异)烯烃官能、烯烃(环)官能和/或芳烃官能。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组含氧物起表征作用，其中，所述至少一个官能是醚官能和/或醇官能，和/或，其中，所述分析参量对于碳链结构和/或至少和优选正好一种醇起表征作用。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一个特性参量的确定基于对于多个不同的燃料分别获取的分析数据集以及基于尤其借助对相应的燃料进行全面分析而确定的对于至少一个燃料特性起表征作用的测量数据来进行。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述燃料混合物(C)的至少一个和优选多个特性参量的理论值，确定至少一个对于待进一步供应给所述燃料混合物(C)的燃料起表征作用的参量、优选燃料标识参量和/或至少一个与预设的分析参量相关的比例参量和/或至少一个特性参量。
10.一种用于产生机器学习的经训练的燃料特性确定模型的计算机实施的方法，所述燃料特性确定模型用于基于分析数据集的使用确定待分析的预设的燃料(C)的至少一个物理化学的燃料特性，所述分析数据集对于预设的燃料的组成起表征作用，其中，针对相应的预设的燃料的分析数据集分别包括至少一个分析参量和与所述分析参量相配属的比例参量，并且所述分析参量分别对于来自预设的且待分析的燃料的一组化合物起表征作用，所述化合物具有至少一个预设的官能，并且其中，所述比例参量对于存在于相应的燃料中的化合物的量比例起表征作用，所述化合物被分组于通过所述分析参量表征的组中，所述方法包括：
11.一种根据前述权利要求产生的燃料特性确定模型的使用，以用于基于针对燃料(C)确定和/或获取的分析数据集来确定对于所述燃料(C)的燃料特性起表征作用的至少一个特性参量。
12.一种尤其用于运输工具(1)的燃料特性确定装置(10)，所述燃料特性确定装置用于确定燃料混合物(C)的至少一个物理化学的燃料特性，所述燃料混合物包括在预设的和/或获取的尤其体积混合比下待混合的第一燃料(A)和与第一燃料(A)不同的待混合的至少一种另外的燃料(B)，
13.一种运输工具(1)，尤其机动车，所述运输工具包括根据前述权利要求所述的燃料特性确定装置。
...【技术特征摘要】
1.一种用于尤其预测性地确定燃料混合物(c)的至少一个物理化学的燃料特性的方法，其中，所述混合物包括在预设的和/或获取的尤其体积混合比下待混合的第一燃料(a)和与所述第一燃料(a)不同的待混合的至少一种另外的燃料(b)，所述方法带有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，待确定的至少一个燃料特性选自以下组，所述组包括可燃性、能量含量、密度、蒸汽压力、沸腾行为、粘度、抗爆性、十六烷值(cn)、特征值、如蒸馏曲线的点、产烟指数(ysi)、研究法辛烷值(ron)、马达法辛烷值(moz)、前部辛烷值(foz)、道路辛烷值(soz)等以及其组合。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，待混合的第一燃料(a)和待混合的至少一种另外的燃料(b)分别是汽油机燃料、尤其汽油。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，获取的分析数据集分别借助用于测定相应的燃料(a；b)的烃基团和/或含氧化合物的尤其多维的气相色谱测量方法来产生。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组化合物、尤其烃化合物起表征作用，所述化合物具有预设碳数。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组烃起表征作用，并且其中，所述至少一个官能选自以下组，所述组包括(正/异)石蜡官能、环烷官能；(正/异)烯烃官能、烯烃(环)官能和/或芳烃官能。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析参量对于一组含氧物起表征作用，其中，所述至少一个官能是醚官能和/或醇官能，和/或，其中，所述分析参量对于碳链结构和/或至少和优选正好一种醇起表征作用。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一个特性参量的确定基于对于多个不...
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