葉彥斐 張向榮 梅彬 鄭源 陳蓉
【摘 要】針對人工逐個檢查、添加虛擬樣本導致的時間和成本的消耗問題,本文提出一種自動添加虛擬光譜點的方法,可快速產生建模所需要的虛擬樣品。該方法基于油品近紅外光譜數據庫,結合光譜過濾算法對添加的光譜點進行過濾,獲得符合建模需求的虛擬樣本。
【關鍵詞】光譜數據庫;密化技術;虛擬樣本;光譜模型
0 引言
拓撲學建模是化學計量學的一個重要分支,在油品性質預測中有著廣泛的應用。拓撲學建模是以油品光譜數據庫為基礎,基于數據庫中油品的光譜特征,對鄰近油品進行模式識別,進而實現油品性質預測的技術。
為了獲得準確的油品性質預測結果,需建立含有大量樣本的油品光譜數據庫。在建立油品光譜數據庫時,所有樣本的光譜及對應的性質數據均可完全采用傳統的分析測試實驗獲得,但這種方法成本高,時間長。由近紅外光譜的朗伯—比耳定律可知,近紅外光譜具有加和特性,因此,在建立油品調合規則后,可通過建立虛擬樣品,作為對傳統分析實驗數據的補充,這種方法尤其適合于混合油品的建模。
目前在向光譜庫添加虛擬樣品時,主要是通過人為指定比例,產生大量的虛擬樣品后,再人工逐個檢查虛擬樣品是否有必要添加,耗時費力。
針對上述問題, 提出一種自動添加虛擬光譜點的方法,可快速產生建模所需要的虛擬樣品,解決了人工指定比例添加過程中,由于逐個檢查虛擬樣本是否有必要添加導致的時間和成本的消耗問題。該方法基于油品近紅外光譜數據庫,結合光譜過濾算法對添加的光譜點進行過濾,獲得符合建模需求的虛擬樣本。
1 自動密化方法流程
如圖1所示,油品性質建模的自動密化過程為:首先,對于光譜庫中的多個光譜點按指定的比例范圍混合計算產生大量虛擬光譜點,光譜點記錄形式包括樣本名稱、樣本光譜數據和樣本屬性數據。然后,采用光譜過濾算法對產生的虛擬光譜點進行過濾,得到過濾后的光譜代表點。最后,采用線性或非線性調合規則來計算虛擬光譜性質實現光譜庫樣本點密化。
2 實施算例
3)根據比例間隔E的范圍,選擇E=25,獲得不同光譜的多個混合比例(25%,75%)、(50%,50%)、(75%,25%)、(25%,25%,50%)、(25%,50%,25%)、(50%,25%,25%)。
4)根據參與混合密化光譜點光譜數據,按指定的混合比例計算產生12個虛擬樣本點。
5)采用光譜過濾算法對12個虛擬光譜點進行過濾,步驟如下:
(1)運算并構建12行12列光譜距離數矩陣
(2)構建12行12列矩陣R。判斷任兩個光譜的光譜距離數Di,j是否小于光譜距離數指標Ds(經驗值,此處取值為50),若Di,j 3 結語 本文提出一種自動添加虛擬光譜點的方法,可快速產生建模所需要的虛擬樣品,解決了人工指定比例添加過程中,由于逐個檢查虛擬樣本是否有必要添加導致的時間和成本的消耗問題。該方法基于油品近紅外光譜數據庫,結合光譜過濾算法對添加的光譜點進行過濾,獲得符合建模需求的虛擬樣本。 【參考文獻】 [1]褚小立,田松柏,許育鵬,等.近紅外光譜用于原油快速評價的研究[J].石油煉制與化工,2012,43(1):72-77. [2]宗營,張曉玉,徐龍亭,等.近紅外光譜在油品快速分析中的應用[J].化學時刊,2010,24(7):44-48. [3]蔡智,黃維秋,等.油品調合技術[M].1版.北京:中國石化出版社,2006. [4]褚小立,袁洪福,陸婉珍.普魯克分析用于近紅外光譜儀的分析模型傳遞[J].分析化學,2002,30(1):114-119. [責任編輯:田吉捷]