红外光谱结合偏最小二乘法快速测定在用航空润滑油中磷酸三甲酚酯

采用基础油标准曲线法,建立了在用航空润滑油中抗磨剂磷酸三甲酚酯(TCP)含量与670～630cm-1范围内傅立叶变换红外光谱(FTIR)谱峰面积的定量线性关系,并以标准曲线的预测结果为基础数据,采用偏最小二乘法法(PLS)建立TCP含量的红外光谱快速定量分析模型。模型的相关系数为0.997,校正偏差为0.021。对随机抽取的某型在用航空润滑油样品进行预测并对预测结果进行配对t检验,平均相对误差低于3%,模型预测值与标准方法测定值没有显著性差异,模型具有良好的预测能力。研究结果表明:利用FTIR结合化学计量可以实现在用润滑油TCP的快速定量分析,实时监控润滑油质量。

红外光谱结合化学计量学方法快速测定在用航空润滑油的酸值

研究采用傅里叶红外光谱快速测定在用航空润滑油酸值的方法。对光谱预处理方法进行研究,确定了S-G平滑和一阶导数的窗口宽度分别为19点和17点。在酸值相关基团分析的基础上,通过对比在用油和新油,确定了建模的光谱区间分别是3 597-3 202cm^-1、2 600-2 250cm^-1、920-800cm^-1。比较了偏最小二乘（PLS）法和神经网络（BP-ANN）法两种方法建立校正模型的效果,PLS模型的校正标准偏差（SEC）为0.004,预测标准偏差（SEP）为0.005。对PLS分析模型进行准确度分析,满足t检验的要求。研究结果表明,红外光谱法可准确测定在用航空润滑油的酸值,具有快速、无污染的特点。

基于红外光谱的在用润滑油衰变信息的快速确定和关联性分析

分析了某合成的在用航空润滑油的组成和需检测的指标项目,研究了润滑油红外光谱信息与检测项目之间的关系。采用偏最小二乘法、人工神经网络法等建立红外光谱和运动粘度、闪点、酸值和水分等理化指标的多元校正分析模型。根据朗伯-比尔定律,建立红外光谱峰面积或峰高与被测组分的工作曲线,实现了燃油、抗氧剂、抗磨剂的定量分析。针对基础油酯基降解程度无法定量检测的特点,将酯基降解与酸值、粘度值进行关联性研究,酸值与酯基降解红外谱峰相关性很好,可通过酸值变化确定酯基降解程度。