汽车自动变速箱油的近红外光谱识别研究

油品检测中近红外光谱技术应用发布时间：2021-12-23T06:08:27.420Z 来源：《中国科技人才》2021年第26期作者：宋平[导读] 本文立足实际，以近红外光谱技术作为研究背景，对该技术在油品检测中的应用要点进行研究。

先是阐述了近红外光谱技术的基本原理，而后在探讨油品检测要求的同时对该技术的应用方式进行分析。

希望以论述后，可给相关检测工作人员提供一些帮助。

抚顺矿业集团有限责任公司页岩炼油厂摘要：本文立足实际，以近红外光谱技术作为研究背景，对该技术在油品检测中的应用要点进行研究。

先是阐述了近红外光谱技术的基本原理，而后在探讨油品检测要求的同时对该技术的应用方式进行分析。

希望以论述后，可给相关检测工作人员提供一些帮助。

关键词：油品检测；近红外；光谱技术；应用引言近红外光谱技术作为油品检测中常见的一项技术，该技术具备检测效率高检测数据精确等特点得到了广泛的应用。

对该检测技术的应用情况进行分析，掌握技术操作方法及要点，对提升油品检测质量有积极作用。

1 近红外光谱技术原理分析近红外光谱属于电磁波的形式，在可见光与红外光之间存在的光谱形式，其波长处于780-2526nm之间，主要是短波近红外区域与长波近红外区域。

本文以该光谱作为出发点进行研究，总结出符合现代化发展需要的新型测量技术，比如光谱测量技术、基础测量技术与化学计量技术，在分析应用中，综合使用定量与定性分析，从而可以提高测量的效果和质量。

近红外光谱技术应用中，分子振动因为存在非谐振的持续性作用，导致振动从基态向高能级的跨越，在该环节中，就会产生近红外光谱的形式。

光谱内可以准确的记录各项内容，比如分子中单个化学键的基频振动倍频和合频信息，光谱范围之内，主要测量的是含氢基因X-H键振动倍频和合频吸收，其特定就是带宽大并且强度较弱，并不会进行样品稀释处理。

其形成的光谱在吸收峰位与强度方面极易因为基团而造成影响，不同基团的差异较为明显，所形成的光谱实际特点会因为样品组成形式变化而变化，所以要结合实际应用需要展开定量与定性的分析。

图1. 干涉法测液池厚度干涉图图2.润滑油第一次分析所得图谱及峰数据图3.润滑油第二次分析所得图谱及峰数据讨论分析：由公式l=n/(2*(δ1-δ2)) （1）注：n为干涉图中波峰数目；【δ1 δ2】扫描波数范围大小结合图1得出如下结果：n=33 δ1=2000cm¯¹δ2=600cm¯¹l=0.117857mm可以看出l的值足够小，能够满足实验的需要。

数据处理：由图2及图3 的数据记录，结合公式（2）~（4）得到如下表格：C A%=10.32*A1610/l+0.23 （2）C P%=6.9*A720/l+28.38 （3）C N%=100-(C A%+C N%) （4）表1.图2 数据处理表峰基点1 基点2 高度面积C A% C P% C N% 液池池程l 名1 1620.58 1589.15 0.0384 1.29 3.592448 65.82572 30.58183 0.1178572 760.16 691.54 0.6396 12.72表2.图3数据处理表峰基点1 基点2 高度面积C A% C P% C N% 液池池程l 名1 1683.81 1589.94 0.0426 2.71 3.960215 55.52171 40.51808 0.1178572 736.84 704.43 0.4636 5.92实验注意事项：1.实验时液体样品池内两盐片的宽度应该始终保持一致。

2.液体样品用注射器注入液体池中，并且要求没有气泡。

3.在第二次重复操作时，应该将液体池和垫片上的溶剂用四氯化碳洗净吹干。

20091161034 文昊2011年12月5日。

基于红外光谱技术智能识别润滑油的研究进展
冯欣;夏延秋
【期刊名称】《润滑油》
【年(卷),期】2024(39)1
【摘要】机器学习作为人工智能发展的核心,在各行业得到快速发展,近年来也成为润滑油领域研究的热点之一,标志着润滑油的研究不再局限于大规模的试验研究,高通量数据、机器学习、优化算法开始应用于润滑油的研究。

文章介绍了基于红外光谱技术在润滑油种类鉴别、润滑剂筛选、润滑性能评估和润滑监测等方面的研究进展,并对未来基于红外光谱技术应用于智能识别润滑油的研究进行了展望。

【总页数】5页(P38-42)
【作者】冯欣;夏延秋
【作者单位】华北电力大学能源动力与机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】O657.33;TE626.3
【相关文献】
1.基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究
2.基于红外光谱技术的航空润滑油判别分析
3.基于中红外光谱技术的新润滑油与废润滑油鉴别研究
4.基于近红外光谱与PLS-DA的润滑油快速识别
5.GA-BPSO混合优化中红外光谱特征波段筛选的润滑油添加剂种类识别技术
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近红外光谱分析技术在油品分析中的应用研究作者：鲁静剡根姣贺晓莹来源：《山东工业技术》2014年第22期摘要：炼油过程中，需要对产品的关键品质进行在线监测，传统的实验室分析方法因费用高、测量滞后较大而不适合实时在线分析。

近红外光谱分析是利用近红外光包容的物质信息进行分析的无损分析技术，可用于对石油产品质量的在线实时分析。

论文在简述近红外线光谱技术的基础上，对近红外线光谱分析主要应用技术即汽油产品品质分析的NIR定量分析技术进行技术原理研究和应用研究。

关键词：近红外线光谱；分析技术；油品分析1 概述近红外线光谱分析技术近红外线是介于可见光和中红外线之间的电磁波，近红外光谱分析技术在光谱测量、化学计量等方面发挥着重要作用，其作为一种快速分析方法，也已广泛应用于石油产品的性质及组成分析。

近红外线光谱分析技术在石油炼制中成功地应用于汽油性质和组成的测定，这也是论文的主要研究内容，即对NIR定量分析中在汽油分析中的应用研究。

近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。

红外光谱范围内，测量的主要是含氢基团 X—H 键振动的倍频和合频吸收。

在油品分析中可将油品的近红外光谱和组成数据，通过合理的谱图预处理（如平滑、微分）和化学计量学校正方法建立起近红外光谱与组成间的校正模型，通过建立的校正模型便可快速得到组成结果。

近红外光谱分析的主要技术特点有分析速度快、分析效率高、分析成本较低、对样品无损伤、适用的样品范围广等，因而近红外光谱技术之所以成为一种快速、高效、适合过程在线分析、的有利工具。

近红外光谱法在汽油分析中的应用主要表现在如汽油辛烷值的测定，汽油中烯烃、芳烃含量的测定，汽油中乙醇的测定，汽油族组成的分析等方面。

2 NIR定量分析在汽油分析中的技术分析汽油是最广泛应用的的发动机燃料，辛烷值标志着汽油抗爆性能力的强弱。

因此汽油辛烷值的检测是油品分析的重要内容。

传统的辛烷值测定方法分别测定汽油的研究法辛烷值和马达法辛烷值，传统测试法存在着机器价格比较贵且需经常性保养，测试费用高，对工作人员的要求较高等缺点，不适合生产控制和在线测试。

第３４卷，第１期 光谱学与光谱分析Ｖｏｌ畅３４，Ｎｏ畅１，ｐｐ６４‐６８２０１４年１月 ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＪａｎｕａｒｙ，２０１４　汽车自动变速箱油的近红外光谱识别研究蒋璐璐１，骆美富１，张　瑜１，余心杰２，孔汶汶３，刘　飞３倡１畅浙江经济职业技术学院，浙江杭州　３１００１８ ２畅浙江大学宁波理工学院，浙江宁波　３１５１００３畅浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州　３１００５８摘　要　利用自编码网络（ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮ）流形学习和稀疏表示（ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ＳＲ）方法对汽车变速箱油进行近红外光谱品种识别研究。

以壳牌、美孚、嘉实多、上海大众和上海通用五种变速箱油为对象，利用ＡＮ方法对６００～１８００ｎｍ近红外光谱数据进行非线性降维，获取１０个特征变量。

每种变速箱油选取３０个样本（共１５０个样本）作为训练样本，每种３０个样本（共１５０个样本）作为测试样本。

所有训练样本的特征变量组成了稀疏表示方法的整体训练样本矩阵，将变速箱油品种分类识别问题转化为一个求解待识别测试样本对于整体训练样本矩阵的稀疏表示问题，通过求解Ｌ‐１范数意义下的最优化问题来实现。

经过主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）和ＡＮ降维后，分别利用线性判断分析法（ｌｉｎｅａｒｄｉｓｃｒｉｍｉ‐ｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＬＤＡ）、偏最小二乘支持向量机法（ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓ‐ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＬＳ‐ＳＶＭ）和本文提出的稀疏表示分类算法进行分类比较。

结果表明，结合自编码网络和稀疏表示方法对五种汽车变速箱油品种的平均识别准确率达９７畅３３％，为汽车变速箱油品种近红外光谱快速准确识别提供了有效的新途径。

关键词　变速箱油；近红外光谱；稀疏表示；流形学习；识别中图分类号：Ｏ６５７畅３ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０畅３９６４／ｊ畅ｉｓｓｎ畅１０００‐０５９３（２０１４）０１‐００６４‐０５　收稿日期：２０１３‐０８‐２９，修订日期：２０１３‐１１‐１８　基金项目：国家（８６３计划）课题项目（２０１１ＡＡ１００７０５），国家自然科学基金项目（３１２０１４４６），浙江省自然科学基金项目（ＬＱ１２Ｃ２０００６），浙江省教育厅科研项目（Ｙ２０１１２２０３８，Ｙ２０１２２６０７３）和宁波市自然科学基金项目（２０１３Ａ６１０１７０）资助　作者简介：蒋璐璐，女，１９７３年生，浙江经济职业技术学院副教授 ｅ‐ｍａｉｌ：ａｂｂｙｕ１１１＠ｓｉｎａ畅ｃｏｍ倡通讯联系人 ｅ‐ｍａｉｌ：ｆｌｉｕ＠ｚｊｕ畅ｅｄｕ畅ｃｎ引　言 随着汽车变速箱技术的快速发展，目前市场上出现的变速箱油品牌多，品质优劣参差不齐、真假难辨，亟需一种针对汽车变速箱油的快速准确检测识别方法。

近红外光谱分析技术在油品化验分析中的应用摘要：油品化验分析是石油化工生产中的一项重要工作，是油品质量的重要保障。

随着科学技术的不断发展，近红外光谱分析等先进技术在油品分析中的运用有效提高了油品分析的效率及准确性，在推进石油化工行业发展方面发挥的重要作用。

本文主要对近红外光谱分析技术在油品分析中的应用进行了研究，旨在提高近红外光谱分析在油品分析研究中的应用水平，促进石油化工行业更快发展。

关键词：近红外光谱分析技术；油品分析；应用在石油化工生产过程中，油品化验及分析是一项重要工作，提高油品分析技术应用水平对于石油化工行业发展具有深远意义。

随着科学技术的快速发展，油品分析技术应用水平也不断提高。

而近红外光谱分析技术是一项快速分析技术，因具有分析快速、高效及能耗低等优点而在各个领域中得到关注和广泛应用，其在油品分析中的应用更是有效提高了分析效率及准确性，且随着技术的不断发展与完善，近红外光谱分析技术在石油化工领域中的运用也将越来越广泛，在促进石油换行业发展方面发挥了重要作用。

一、近红外光谱分析技术概述近红外光是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们认识最早的非可见光区域。

近红外光又可划分为近红外短波(780～1100nm)和长波(1100～2526nm)两个区域。

现代近红外光谱是90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术，是光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合，量测信号的数字化和分析过程的绿色化是该技术的典型时代特征。

相对于其他常规分析技术而言，近红外光谱分析技术是一种间接分析技术，其主要是通过校正模型的建立来实现对位置样本的定性或定量分析。

近红外光谱分析技术除了具有分析速度快、效率高等特点外，还具有分析成本低、测试重现性好、便于实现在线分析及无需预处理，测量方便等优点，因此在很多领域都有显著的推广应用前景。

我国从20世纪80现代开始对近红外光谱分析技术在石油领域中的应用进行研究，经过几十年的研究，产生了关于近红外光谱技术在柴油基团中密度、折光等性质的检测，且与油品性质间存在密切关系，随着研究的不断深入，近红外光谱技术在石油化工领域中的应用也将更加广泛。

近红外光谱分析技术在油品分析中的应用摘要：炼油期间油品分析工作相当重要，检验了油品的质量与成分，获取相关数据，为有效应用油品提供良好的依据。

为此，本文从定量分析与定性分析两种方法探讨油品分析中近红外光谱分析技术的应用，提高检测分析结果的完整性与准确性，助力石油化工业的可持续发展。

关键词：近红外光谱分析技术；油品分析；应用科技不断发展，油品分析中广泛应用了多种技术，且取得理想的应用效果。

近红外光谱分析技术是快速分析技术的一种，该技术以成本低、速率高、能耗低等特点被广泛应用在石油化工行业。

因此，技术人员很有必要就油品分析中近红外光谱分析技术的应用进行进一步探讨。

1近红外光谱分析技术概述1.1近红外光谱分析技术工作原理近红外光谱分析技术工作时发挥分子振动产生的非谐振性，加快分子振动速度，最终出现基态往高能级方向跃进。

近红外光谱中主要记录的信息为分子中单个化学键合频信息与基频振动倍频，包含的信息较多，如振动的倍频主导、含基团X-H键的合频，由此可知其是主要测量指标[1]。

谱带不同于中红外光的光谱，其更宽，强度较弱，因此测定近红外光谱时无需稀释即可直接测定。

然而，不同的基团发出的光谱在峰位与吸收强度方面差异较大，且样品组成不断变化的过程中相应地改变了光谱特征，为定量与定性分析近红外光谱提供良好的条件。

1.2近红外光谱分析技术特点近红外光谱特点对近红外光谱应用高效性与快速性特点起到决定性的作用。

近红外光谱技术具有快速的分析速度，通常可在60s内完成全部测量工作。

分析效率较高，仅可以使用一次光谱测量即可建立校正模型，从而同时分析不同性质与多种组成成分，为定性与定量分析提供良好的条件[2]。

近红外光谱技术适用于品种齐全的样品种类，可以发挥不同测量仪器的作用对半固体、固体与液体进行测量，且测量度比较简单。

近红外光谱分析技术的应用在样品分析时无需预处理，比如在大电流或化学试剂之类的测试条件下完成分析后不会出现电磁与生物、化学污染的情况，与绿色分析技术的要求相符。