智能算法用于汽油馏程蒸发温度的计算

探讨了人工神经网络法和径向基神经网络法,用于GB/T6536《石油产品蒸馏测定法》测定汽油馏程试验时,从馏出温度计算蒸发温度的可能性。试验表明,线性神经网络法的泛化预测能力,优于径向基神经网络法。用所选的训练集数据建立数学模型后,测试集数据的仿真结果表明,仿真值与原测定值的绝对偏差,没有超过2℃,说明线性神经网络法用于汽油蒸发温度的计算是可行的,该方法是一种快速、准确、简便值得借鉴的方法。

小波变换用于氢氧化钠标准溶液标定探讨

在用GB601-2002方法配制NaOH标准溶液时,尝试使用MATLAB小波工具箱函数处理数据,以确定滴定终点并计算标液浓度。实验表明,将第一代、第二代小波变换用于滴定终点的检测,其所得结果与手工指示剂法结果经统计,有95%的把握认为两种方法所得结果无显著差异,小波变换法确定终点比手工指示剂法准确、快速、简便。

小波分解用于电位滴定测定石油产品中硫醇硫的探讨

在使用国标GB/T1792馏分燃料中硫醇硫测定法(电位滴定法)时,采用MATLAB小波工具箱函数,对测试信号进行小波分解,来确定滴定终点。试验结果表明,该方法与传统的一阶微商及二阶微商法的测定数据吻合、一致,跟传统方法相比,具有简单、方便、快速的优点。