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申请/专利权人：南京富岛信息工程有限公司

摘要：本发明公开了一种近红外光谱分析中识别高密度原油稀释浓度上限的方法，该方法针对稀释浓度选择不当会降低原油近红外光谱检测精度，尤其是浓度过高导致光谱非线性的问题，基于线性混合模型去除稀释剂光谱贡献，还原出原油光谱，在迭代过程中获得最优内点集，从而确定稀释配比浓度上限。利用该方法识别出稀释浓度上限进而能够提高原油近红外光谱检测精度，有利于后续原油性质分析和加工，这对于提升炼化企业经济效益具有重要价值。

主权项：1.一种近红外光谱分析中识别高密度原油稀释浓度上限的方法，其特征在于基于线性混合模型去除原油混合物中稀释剂的光谱贡献，构建原油还原光谱数据集，并通过迭代选取数据子集，建立模型以获得最优内点集，从而确定稀释配比浓度上限，具有以下步骤：1采用不同浓度比例的稀释剂稀释待识别的原油，得到N组稀释后混合物，记混合物近红外光谱为Am，分别测定各组近红外光谱Am,i，i＝1,2,...,N，并测定稀释剂近红外光谱Ad；2去除第i组混合物近红外光谱Am,i中的稀释剂光谱贡献，还原出该组原油近红外光谱Ah,i，具体如下： 其中Ah,i为从第i组混合物中还原得到的原油在波数点j处的吸光度，Am,ij为混合物在波数点j处的吸光度，Ad,ij为波数点j处稀释剂的吸光度，wi为稀释剂浓度比例，还原出各组原油光谱数据Ah,i，构成数据集S；3对S中原油光谱进行多项式拟合基线校正；4从S中随机选取n组原油光谱数据，构成子集S1；5对S1中光谱数据建立线性模型M1：Ahj＝Ah,0j+cj*w式中Ah,0j表示在波数点j处的真实吸光度，cj和Ah,0j通过最小二乘得到，j＝1,2,...,J，J为波数点个数，模型表示为向量形式为Ah＝Ah,0+C*w，C＝[c1,c2,...,cJ]T；6利用模型M1预测数据集S中所有光谱样本，得到预测的光谱数据为Ah,pre，计算预测光谱Ah,pre与还原光谱Ah的误差E＝||Ah-Ah,pre||，E＞Ethr则认定当前光谱为模型M1内点，否则认定为外点，Ethr为误差阈值；7所有内点对应的光谱构成内点集表示S1的一致性集合，记最优模型为Mbest，对应最优内点集若当前为第一次迭代则Mbest＝M1，否则比较与的内点数，若内点数大于则更新Mbest和8重复4至7直到迭代次数k≥K，或内点比例超过阈值t，认为此时最优内点集中光谱数据最高浓度比例为当前稀释剂与原油的稀释上限，记作wbest,max。

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