自组织神经网络定量分析内燃机油粘度指数

对自组织神经网络仅具有的定性分析功能进行了发展,将自组织神经网络从无监督聚类方法改为有监督聚类方法,建立了近红外光谱-内燃机油粘度指数定性分析模型;从自组织神经网络连接神经元权重中提取定量信息,建立了近红外光谱-内燃机油粘度指数定量分析模型。该方法不仅实现了用近红外光谱技术对内燃机油粘度指数同时进行定性和定量分析,而且能够优化自组织神经网络的训练。使用了不同生产厂家、不同牌号的内燃机油,用20个样品作为训练集训练该模型,用10个样品作为测试集检验该模型。研究结果表明,内燃机油的近红外光谱中含有与粘度指数相关的信息,用该模型能够实现对内燃机油粘度指数的定性和定量分析。

红外光谱法测定润滑油的低温流变性能

本文采用红外光谱表征的润滑油结构族组成信息，采用人工神经网络为数据处理工具，预测了润滑油的ＣＣＳ－１５℃粘度，得到很好结果，研究结果表明在润滑油组成、结构与性能研究中，人工神经网络是一种有效的处理工具。

发动机润滑油高温清净性能与其功能元素的关系

发动机润滑油中的不同添加剂可用不同功能元素来表征,通过研究功能元素与高温清净性能的关系,可以评价相应添加剂对发动机润滑油高温清净性能的影响。采用多元线性回归方法考察了不同功能元素对发动机润滑油高温清净性能的影响,结果表明,镁和钙元素所表征的添加剂对油品的高温清净性能影响较大,功能元素氮和磷影响较小,锌元素对发动机润滑油的高温清净性能基本没有影响。

红外光谱法测定润滑油的100℃粘度

本文采用红外光谱表征的润滑油结构族组成信息，采用人工神经网络为数据处理工具，预测了润滑油的１００℃粘度，得到很好结果，研究结果表明在润滑油组成、结构与性能研究中。

介电谱方法快速测定汽油中芳烃、烯烃含量的研究

根据汽油的电性质与其组成之间存在的相关关系特性,测定了汽油中的烯烃、芳烃含量,用全交互验证法对30个不同油库、加油站汽油样品中的烯烃、芳烃含量进行了预测.研究结果表明,介电谱方法测试汽油中的烯烃、芳烃含量方法可靠,预测结果能够满足国家标准对烯烃、芳烃含量分析的误差要求.该方法具有快速、简便的特点,适用于在现场快速检测汽油中烯烃、芳烃含量的需要.

不同类型红外光谱仪器测定水中矿物油的比较

对北京世纪新惠仪器技术有限公司研制的OIL 41 0型红外分光测油仪和PE公司 1 72 5X型傅立叶变换红外光谱仪测定水中矿物油时的性能指标和测试结果进行了对比。考察结果表明 ,OIL 41 0型红外分光测油仪的各项性能指标均达到国标规定要求。

发动机润滑油高温清净性能的偏最小二乘法预测

考察了发动机润滑油功能元素与其高温清净性能的相关性,用偏最小二乘法定量预测了发动机润滑油高温清净性能。研究结果表明,通过发动机润滑油的功能元素能够预测其高温清净性。

发动机润滑油抗氧化性能与其功能元素的关系

考察了发动机润滑油功能元素与其抗氧化性能的相关性 ,用偏最小二乘法定量预测了发动机润滑油的抗氧化性能。研究结果表明 ,通过对发动机润滑油功能元素含量的分析 。

从化合物结构到红外光谱图-红外光谱研究的新领域

红外光谱是鉴别有机化合物结构的常用分析手段，通过红外光谱鉴别化合物一般是将实验所得光谱图与光谱图库的参考光谱图相比较，这种鉴别方法需参考光谱图。但是，在巳知的17000000化合物与最大的红外光谱数据库仅有100000张参考光谱图之间存在巨大矛盾阻碍了这种化合物鉴别技术的应用。化合物结构与它的红外光谱图之间的关系是相当复杂的，不能用简单的关系式来描述。在本文将介绍红外光谱分析领域的最新发展，通过化合物的结构来获得红外光谱图。人工神经网络是处理非线性问题的非常有用的工具，该方法将人工神经网络与新颖的结构码相结合，用己知数据去训练神经网络，该神经网络能够被用于预测未知化合物的红外光谱图，提供了一种获得参考光谱图的途径，该方法被称为模拟红外光谱方法。

一种基于改进偏最小二乘算法的中红外光谱测定在用润滑油酸值的新方法

提出一种基于改进偏最小二乘法——多主成分数偏最小二乘算法的中红外光谱快速测定在用润滑油酸值的新方法。通过提取在用润滑油样品中红外光谱指纹区(600～1 870 cm-1)谱图数据的特征信息,建立酸值的多元校正模型,并对模型进行全交互验证和验证集样品评价,评价结果证明了该方法的可行性和有效性。

润滑剂抗氧剂、总酸值和总碱值的快速测定

对润滑剂工作状况的新监测技术———伏安测定技术作了详细的介绍。应用这种技术可以快速对润滑剂中抗氧剂、总酸值和总碱值进行测定 ,测定结果与常规技术测定结果具有一致性。利用这种技术可以有效地评价润滑剂的使用寿命和设备工作状况。

广义二维相关光谱技术及其应用

广义二维相关光谱技术目前逐渐成为光谱分析中广泛应用的研究方法,综述了其历史发展、基本原理、获取谱图方法、数学计算过程、谱图性质及其解释规则,并介绍了二维红外、近红外、拉曼和荧光光谱相关光谱技术在各个领域中的应用,展望了广义二维相关光谱技术的发展趋势。

近红外光谱分析中应考虑的几个问题

近年来近红外光谱分析技术得到了迅速的发展 ,原因在于它能够有效地提供关于样品的定性和定量信息。但是 ,在进行近红外光谱分析时 ,应考虑样品的特征、分析实验的设计及数据处理技术等多方面的问题 ,以取得更可靠的分析结果。

基于普鲁克分析的润滑油红外光谱指纹区相似度评价方法

基于普鲁克分析的润滑油红外光谱指纹区相似度评价方法,能够有效地降低由于实验条件的差异导致的同一润滑油样品红外光谱在峰幅值大小、峰位置偏移等方面的差异。采集了42个不同来源、不同种类润滑油样品的红外光谱,将其作为标准样品;对其中22个样品在不同实验条件(不同实验人员和涂片方式)下重复采集其红外光谱,作为未知待识别样品。识别结果证明,该相似度评价方法能够较好地实现润滑油的鉴别分析,相似度值的大小能够真实地反映润滑油样品红外光谱指纹区之间的相似性;通过控制相似度值的范围(大于0.9),能在一定程度上实现润滑油的种类识别。

介电谱技术快速识别不同配方体系内燃机润滑油

介电谱技术是一种重要的物质结构检测技术。为探索介电谱技术在石油产品分析测试领域的适用性,笔者在自制介电谱仪和采用化学计量学方法的基础上,提出了介电谱技术应用于内燃机润滑油分析的技术路线,建立了基于无监督主成分分类、有监督偏最小二乘分类和层次分类的不同配方体系内燃机润滑油分类识别算法和数学模型,实现了Mobil、Esso和Shell 3个典型配方体系的21个内燃机润滑油对象的分类识别。结果表明,除1个样品(层次一交互验证21号样品)有偏差外,其余样品都得到了正确的识别结果。介电谱技术能够提取代表内燃机油组成、结构的特征信息,并有可能发展成为石油产品分析测试领域中一种全新的技术。研究成果为内燃机润滑油的管理和防伪打假提供了一种技术手段,同时为介电谱技术对内燃机油进行进一步的质量指标的定量分析奠定了基础。

分数阶微分在红外光谱数据预处理中的应用

比较了Grumwald-Letnikov分数阶微分算法和常用的Savitzky-Golay算法对汽油样品近红外光谱数据1阶微分和2阶微分结果。对25个汽油样品和41个煤炭样品的近红外光谱数据通过Savitzky-Golay算法进行平滑,平滑后1阶微分和平滑后2阶微分处理;通过Grumwald-Letnikov算法进行平滑后的0.2～2.2阶的21个阶次的微分处理。汽油样品的处理数据结合汽油的辛烷值、初馏点指标数据和煤炭样品的处理数据结合煤炭挥发分、氢含量和氮含量指标数据分别通过PLS建立数据模型,利用留一法全交互验证选取最优主成分。通过预测残差平方和(PRESS)和相关系数(R)对数据,处理方法进行评估。结果表明:分数阶微分可以应用于近红外光谱的数据预处理,对于相同数据的不同指标取得最优值的分数阶微分的阶次是不同的。

一种新型超声波油料密度检测装置的设计

现行的检测手段已经不能满足现代油料计量的发展要求,研究一种精度高的在线检测装置十分必要。利用超声波纵波的特性,提出一种利用超声波在油料中传播的时间差和相位差两项指标综合判定油料密度的方法,并设计了检测装置。通过试验证明:该装置具有稳定性好、灵敏度高、测量范围广、自动化程度高、响应速度快以及抗暴性能好等特点,完全可以满足油料密度在线检测的需要。

红外光谱评价内燃机油抗氧化性能的研究

红外光谱快速检测石油产品性能是近年来发展的新技术,目前国内外在该领域的研究仅限于测试燃料油性能,由于润滑油组成、结构复杂,红外光谱技术测试润滑油性能的研究还未见报道。文章研究了润滑油组成、结构的红外光谱特征,提出了根据内燃机油组成、结构对抗氧化性能的贡献来提取其光谱信息的技术路线。结合BP神经网络和自组织神经网络的优点,发展了量化自组织神经网络数学模型,该数学模型具有自组织神经网络的定性聚类功能和BP神经网络的定量分析功能,与BP神经网络相比较,量化自组织神经网络具有更好的鲁棒性,测试结果优于BP神经网络,该论文的研究为润滑油性能的快速检测提供了一种新的技术手段。

用电子转移活化再生原子转移自由基聚合制备含氟丙烯酸酯共聚物及其表征

在水分散介质中,以非离子乳化剂Tween-80和十二烷基磺酸钠作为复合乳化剂,通过电子转移活化再生原子转移自由基聚合,采用"ab二次引发"乳液聚合法制备了含氟丙烯酸酯三元共聚物,用傅里叶变换红外光谱、拉曼光谱、核磁共振波谱及凝胶渗透色谱等对其结构、组成和相对分子质量及其分布进行了表征。结果表明,含氟丙烯酸酯聚合物的分子结构及组成可控,转化率高达95%,相对分子质量分布较窄。优选憎水性配体和惰性乳化剂可提高反应的可控性。

介电谱技术评价柴油的润滑性能

根据高频往复试验机测定的柴油样品的校正磨斑直径数据,建立了介电谱技术快速预测柴油润滑性能的模型。根据数据预处理的不同,分别建立了采用全谱数据筛选的模型1和小波分析数据预处理的模型2,考察了两模型预测结果的差别。结果表明,将介电谱数据进行3层"db1"小波分解,取其第3层高频系数建立的模型2的预测效果最为理想,预测结果与高频往复试验结果吻合较好,符合其再现性要求。