潘東東(貴州省產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院，貴州貴陽550014)

汽油辛烷值快速檢測方法分析

潘東東(貴州省產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院，貴州貴陽550014)

汽油辛烷值的檢測對于保證汽車燃料的安全具有重要作用。汽油辛烷值快速檢測方法應(yīng)用的模型和算法以及儀器設(shè)備都會對預(yù)測精度造成一定的影響，因此為保證快速檢測方法的實用性，應(yīng)該對模型和算法進行進一步的研究。本文將對汽油辛烷值的快速檢測方式做出一定的分析。這些快速檢測方法主要有拉曼光譜法、氣相色譜法以及近紅外光譜法。

汽油辛烷值；快速檢測；分析

汽車發(fā)動機在運行中，由于燃料沒有經(jīng)過正常燃燒會出現(xiàn)金屬敲擊聲、排氣含黑煙的情況，通常把這種現(xiàn)象稱為爆震，爆震不僅會降低發(fā)動機的熱效率，還會造成零部件的損傷。辛烷值指的就是汽車的抗爆性能，辛烷值越高，證明燃料燃燒越充分，尾氣排放中有有害氣體越少，對環(huán)境損害越小。在生產(chǎn)中，標準檢測方式可以保證精準度，但快速檢測方式在工業(yè)生產(chǎn)中依然有存在的價值。

1 拉曼光譜法

拉曼光譜法是一種重要的辛烷值快速檢測方法，具有樣品處理簡單、分析速度快、效率高、重現(xiàn)性好的優(yōu)點。并且使用這種方式進行檢測，受到水分的干擾較小，可以保證樣品的無損性。即便針對非極性的基團，拉曼光譜法也可以通過一定處理得到較強的吸收譜帶，從而進行有效分析?？梢娎庾V法很適合含碳量高、含拉氫基團較高的汽油樣品的辛烷值檢測。2010年，對拉曼光譜法的研究取得巨大進展，并設(shè)計出辛烷值拉曼光譜在線檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在線監(jiān)控汽油中的組分變化，同時根據(jù)數(shù)據(jù)的情況顯示對應(yīng)的拉曼光譜曲線。通過對光柵型和傅立葉變換型光譜儀特點的對比，決定使用光柵型拉曼光譜儀對辛烷值進行在線檢測。

在檢測時，需要使用化學(xué)計量的方式，對檢測數(shù)據(jù)和標準屬性數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，同時建立合理的分析模型，通過模擬驗算的方式，對辛烷值進行快速預(yù)測，并通過最終數(shù)據(jù)實際進行調(diào)和。實踐證明，這種方式的測試速度快、分析時間短、檢測費用低、經(jīng)濟效益較好。

2 氣相色譜法

氣相色譜分析法也是一種快速的辛烷值檢測方法。具體原理是通過利用汽油中不同組分的沸點差異，對不同成分進行分離，然后進行進一步的分析確定主要成分的含量。氣相色譜法屬于對比法，前提是需要將汽油中的成分進行有效分離，就分離技術(shù)而言，國內(nèi)依然具備一定的難度。2003年，使用氣相色譜法檢測辛烷值時，通過對汽油成分的簡單分離，將氣相色譜法得到的結(jié)果關(guān)聯(lián)建模，同時對其中的辛烷值進行計算。汽油的成分可以使用高分辨毛細管柱完成測定，并將單體烴組分成兩組，從而構(gòu)成兩個變量，同時建立實測辛烷值與兩個變量之間的回歸模型。進行分析時，可以利用模型與樣品的關(guān)聯(lián)情況計算樣品的辛烷值。通過對比，這種關(guān)聯(lián)計算方式的誤差較小。并且具有操作簡單、樣品耗費量小的優(yōu)點。

使用毛細管氣相色譜法對汽油單體烴進行分離后，還可以用PONA汽油組成軟件對汽油單體烴進行定性、定量、Pona組成計算。通過將汽油單體烴的具體分組，可以建立更加準確的回歸模型，從而進一步提高了精準程度。通過這種方法可以反應(yīng)出汽油單體烴與辛烷值之間的關(guān)系，具有一定的研究價值。

3 近紅外光譜法

近紅外光譜法也是一種常用的辛烷值快速檢測方法，相比于氣相色譜法，近紅外光譜法屬于間接分析法。具體原理是利用一組汽油標準樣品，將汽油的近紅外光譜數(shù)據(jù)與汽油的辛烷值之間建立一定的關(guān)聯(lián)模型，通過對模型的研究分析，預(yù)測汽油樣品的辛烷值情況。通過這種方式進行辛烷值的檢測，精確度會受到測量檢測儀器和模型精度的影響。

現(xiàn)有一種近紅外光譜在線分析儀，可以完成在線測量、光譜預(yù)處理以及實時建模等工作，可通過卷積法對原始數(shù)據(jù)進行標準歸一化處理。目前該儀器已經(jīng)應(yīng)用于生產(chǎn)中，并取得一定的成果。間接檢測方式存在一定偏差，并且汽油辛烷值的預(yù)測具有一定的非線性特點，因此可以使用主成分回歸殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法和主成分回歸算法相互結(jié)合的方式，可以提高近紅外光譜的預(yù)測能力，從而提高精確度。

通過對大量近紅外光譜數(shù)據(jù)的采集，并對預(yù)測模型進行進一步的優(yōu)化，比較了以下幾種模型和算法：最小均方二乘法(PLS)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(SVM)的辛烷值預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)支持向量法更加穩(wěn)定可靠，對于小樣本的預(yù)測更具優(yōu)勢。使用該模型進一步對預(yù)測情況進行研究，通過對相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化，主分量的預(yù)測已經(jīng)接近原始光譜的數(shù)據(jù)情況。

4 結(jié)語

綜上所述，汽油辛烷值的在線監(jiān)測工作隨著工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大，需求量不斷提高。以上幾種快速檢測方法相比于國內(nèi)標準檢測方式盡管存在一定偏差，但在生產(chǎn)中依然具有重要的作用。隨著模型精度的提高以及算法技術(shù)的不斷成熟，快速檢測方法一定會發(fā)揮更大的作用，為企業(yè)生產(chǎn)提供強大的動力。希望通過本文論述，為同行從業(yè)者提供一定借鑒與參考。

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姓名;潘東東（1987-），性別;男，籍貫;貴州安順，民族;漢，職稱;助理工程師，學(xué)歷;本科。