近紅外光譜法檢測(cè)乙醇柴油主要性能指標(biāo)

歐陽愛國(guó)，唐天義，王海陽，劉燕德

(華東交通大學(xué) 光機(jī)電技術(shù)及應(yīng)用研究所，江西 南昌 330013)

近紅外光譜法檢測(cè)乙醇柴油主要性能指標(biāo)

歐陽愛國(guó)*，唐天義，王海陽，劉燕德

(華東交通大學(xué) 光機(jī)電技術(shù)及應(yīng)用研究所，江西 南昌 330013)

乙醇柴油是柴油替代品的一種，它的使用越來越廣泛，乙醇柴油品質(zhì)由許多指標(biāo)決定，采用傳統(tǒng)方法檢測(cè)這些指標(biāo)不僅價(jià)格昂貴而且耗時(shí)長(zhǎng)。近紅外光譜技術(shù)是一種廉價(jià)、快速實(shí)時(shí)在線檢測(cè)乙醇柴油品質(zhì)的有效方法。本文采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)檢測(cè)了乙醇柴油的密度、粘度和乙醇含量，比較了線性和非線性校正技術(shù)(主成分回歸、偏最小二乘回歸和最小二乘支持向量機(jī))對(duì)乙醇柴油品質(zhì)的分析效果，同時(shí)也比較了不同預(yù)處理方法對(duì)預(yù)測(cè)模型能力的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最小二乘支持向量機(jī)優(yōu)于主成分回歸和偏最小二乘回歸模型，其對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量建模效果最優(yōu)，相關(guān)系數(shù)分別是0.995 8、0.995 7和0.995 3；預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0.000 68、0.011 3和0.571 4。

近紅外光譜；乙醇柴油；密度；粘度；乙醇含量

1 引 言

過去十幾年中，汽車行業(yè)的快速發(fā)展，促使石油燃料消耗逐年增加，同時(shí)也帶來了一系列如經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等問題。我國(guó)是石油進(jìn)口大國(guó)，為了降低對(duì)石油進(jìn)口的依賴程度和空氣污染程度，乙醇柴油等一系列石油替代品被研制出來。乙醇柴油的物理性質(zhì)和柴油相近，在一定濃度內(nèi)不需要改變發(fā)動(dòng)機(jī)的參數(shù)就可以直接使用，乙醇柴油代替柴油使用減少了溫室氣體、顆粒物和硫化物的排放，并作為一種商業(yè)品在世界各地推廣使用。乙醇生產(chǎn)原料來自不同地方，生產(chǎn)工藝也有所差別，因此，最終乙醇柴油產(chǎn)品可能會(huì)有不同的屬性，所以乙醇柴油的質(zhì)量控制非常重要。目前我國(guó)還沒有一種操作簡(jiǎn)單、成本低、實(shí)時(shí)在線檢測(cè)方法去評(píng)價(jià)這些石油替代品的品質(zhì)。

光譜數(shù)據(jù)(一般由近紅外光譜、質(zhì)譜、核磁共振技術(shù)獲得)與先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合，促進(jìn)光譜分析在分析檢測(cè)方面的應(yīng)用。其中，近紅外相對(duì)其他分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于非破壞性、少量的樣品制備、實(shí)時(shí)響應(yīng)[1]在很多領(lǐng)域都得到了應(yīng)用[2-5]。近紅外光譜范圍包括780～2 500 nm(12 820～4 000 cm-1)區(qū)域內(nèi)的電磁輻射吸收。目前，我國(guó)已有部分關(guān)于近紅外與拉曼技術(shù)對(duì)甲/乙醇汽油中甲/乙醇含量檢測(cè)[6-9]。

本文，應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)比較了線性(PCR、PLS)和非線性(LSSVM)校正技術(shù)對(duì)乙醇柴油主要性能指標(biāo)預(yù)測(cè)。該模型檢測(cè)乙醇柴油的三個(gè)重要性能指標(biāo)分別為：密度(20 ℃)、粘度(20 ℃)、乙醇含量。我們還討論了不同預(yù)處理方法(平滑，多元散射校正-平滑、標(biāo)準(zhǔn)正則變量變換-平滑、一階微分-平滑、二階微分-平滑等)對(duì)模型預(yù)測(cè)能力的影響，并將最小二乘支持向量機(jī)用于乙醇柴油主要性能指標(biāo)的光譜檢測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)與材料

2.1 樣品制備

96個(gè)不同濃度的乙醇柴油均在實(shí)驗(yàn)室配制，所用0#柴油購(gòu)于南昌某加油站，乙醇由天津市大茂化學(xué)試劑廠生產(chǎn)，分析純度≥99.7%，正丁醇來自西隴化工有限公司,分析純度≥99.5%，電子天平和50 mL容量瓶購(gòu)置于江西贛儀科技有限公司。配制乙醇柴油時(shí)，室溫控制在20 ℃左右，柴油、乙醇、正丁醇以43∶5∶2比例加入50 mL容量瓶?jī)?nèi)。實(shí)驗(yàn)用50 mL容量瓶用純水清洗后烘干，記錄電子天平測(cè)量空容量瓶質(zhì)量，先通過移液槍將乙醇和正丁醇按5∶2比例加入50 mL容量瓶中并充分振蕩，形成變性乙醇，完成后加入柴油并滴定至50 mL，振蕩均勻，直至得到淡黃色透明液體，測(cè)量此時(shí)的重量，貼上帶有濃度的標(biāo)簽靜置一段時(shí)間。同樣的方法配制余下濃度的乙醇柴油，32種乙醇柴油濃度如表1所示。

表1 32種濃度乙醇柴油

2.2 乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量測(cè)量

乙醇柴油的密度通過傳統(tǒng)的方法測(cè)量，由配制前、后50 mL容量瓶的質(zhì)量差和50 mL體積計(jì)算得出；乙醇柴油的粘度由上海精天儀器有限公司生產(chǎn)的NDJ-5S旋轉(zhuǎn)粘度計(jì)測(cè)得，其原理是當(dāng)轉(zhuǎn)子在乙醇柴油中旋轉(zhuǎn)時(shí)，由于乙醇柴油的粘滯性，轉(zhuǎn)子就受到一個(gè)與粘度成正比的扭力，通過扭矩傳感器測(cè)量這個(gè)扭力的大小，就可得到乙醇柴油的粘度。測(cè)量前先校準(zhǔn)，以空氣為參比，按下測(cè)量鍵，數(shù)字顯示為零后按復(fù)位鍵。將乙醇柴油倒入直徑不小于70 mm的燒杯中，準(zhǔn)確地控制被測(cè)液體的溫度。查閱乙醇及柴油的粘度選擇相應(yīng)規(guī)格的轉(zhuǎn)子旋入連接螺桿。裝卸轉(zhuǎn)子時(shí)，避免碰壞轉(zhuǎn)子。旋轉(zhuǎn)升降旋鈕，使儀器緩慢地下降，轉(zhuǎn)子逐漸浸入乙醇柴油中，直至轉(zhuǎn)子液面標(biāo)志和液面相平為止，再次調(diào)整好儀器水平試樣在測(cè)試溫度下充分恒溫(20 ℃左右)，以保持示值穩(wěn)定準(zhǔn)確。當(dāng)按下測(cè)量鍵后等待，當(dāng)聽到六聲滴滴聲后儀器屏幕顯示的數(shù)值作為樣本的粘度，重復(fù)測(cè)量五次取平均值，每種濃度的乙醇柴油都依據(jù)上述方法測(cè)量其密度和粘度。

2.3 乙醇柴油近紅外光譜表征

乙醇柴油的近紅外光譜由布魯克公司生產(chǎn)的Tensor37型傅里葉變換紅外光譜儀采集獲得，采集前光譜儀先開機(jī)預(yù)熱20 min左右，實(shí)驗(yàn)的環(huán)境溫度調(diào)到25 ℃左右，濕度調(diào)到50%以下。先用膠頭滴管吸取乙醇柴油慢慢滴入石英比色皿(光程5 mm)中，避免產(chǎn)生氣泡，再將比色皿放入載物臺(tái)上，關(guān)閉儀器的外蓋。實(shí)驗(yàn)時(shí)，軟件中光譜采集范圍直接設(shè)為系統(tǒng)默認(rèn)的12 500～4 000 cm-1，掃描次數(shù)為32次，分辨率為8 cm-1。每過45 min左右以空的比色皿采集背景通道光譜，為避免乙醇和柴油混合不勻或采集位置不同導(dǎo)致采集光譜的差異性，通過抬升載物臺(tái)的高度使入射光通過比色皿上、中、下3個(gè)不同位置進(jìn)行光譜采集，計(jì)算平均光譜作為樣品的最終光譜。所有程序均在MATLABR2014a(The Math Work，Inc，USA)中運(yùn)行。

2.4 乙醇柴油近紅外光譜

乙醇柴油的近紅外光譜圖如圖1所示，從圖中可以看出在1 400～1 650 nm和2 000～2 150 nm兩個(gè)光譜區(qū)域內(nèi)，光譜譜帶的吸光度與乙醇柴油濃度有關(guān)系。吸收特征鋒大約在1 580 nm和2 100 nm處，這是由于乙醇分子中O—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻在1 587 nm處，其組合頻吸收譜帶在2 173 nm附近，在1 667～2 000 nm范圍內(nèi)光譜數(shù)據(jù)與乙醇含量的線性相關(guān)性較差，這是由于柴油中烴類物質(zhì)的化學(xué)鍵吸收峰重疊所致。

圖1 乙醇柴油近紅外光譜 Fig.1 Near infrared spectra of ethanol diesel

2.5 光譜預(yù)處理

預(yù)處理均在Unscrambler(verion.10.1;CAMO AS,Trondheim,Norway)化學(xué)計(jì)量學(xué)分析軟件中進(jìn)行，簡(jiǎn)單地說，在校正模型建立之前，常使用預(yù)處理技術(shù)對(duì)原始光譜進(jìn)行處理。本文用到的預(yù)處理方法有以下5種：(1)SG:Savitzky-Golay；(2)MSC-SG:Mean Scattering correction followed by Savitzky-Golay；(3)SNV-SG:Standard Normal Variate scaling plus Savitzky-Golay；(4)SGD1-SG: First-order Savitzky-Golay Derivative followed by Savitzky-Golay；(5)SGD2-SG: Second-order Savitzky-Golay Derivative followed by Savitzky-Golay。

2.6 數(shù)據(jù)分析

乙醇柴油原始光譜進(jìn)行數(shù)字化后，每條光譜為1×2203的向量,向量的長(zhǎng)度是由光譜儀分辨率決定。所有程序均在MATLABR2014a(The MathWork,Inc,USA)中運(yùn)行。本文比較了幾種不同的多元回歸方法，從中找到最適合檢測(cè)乙醇柴油指標(biāo)的模型。由于校正模型好壞依賴其參數(shù)的選擇，本文所使用模型的參數(shù)有：主成分回歸(PCR)：主成分(PC=1～20)；偏最小二乘回歸(PLS)：主因子數(shù)；最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)：選擇不同的核函數(shù)其參數(shù)也會(huì)有變化，視具體情況而定。

3 結(jié)果與討論

3.1 線性校正模型：PCR和PLS

討論了兩種有效的多元線性方法對(duì)乙醇柴油物理參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)：PCR和PLS。相對(duì)于MLR來說，PCR是一種更先進(jìn)的光譜數(shù)據(jù)分析方法。在該方法中，通過減少變量的數(shù)目(從幾百到幾十)和去除噪聲，以達(dá)到更好的預(yù)測(cè)精度。表2總結(jié)了應(yīng)用PCR處理乙醇柴油的近紅外光譜數(shù)據(jù)的結(jié)果。在MSC-SG預(yù)處理下，PCR對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的建模效果最好，而相對(duì)于粘度、乙醇含量這兩個(gè)指標(biāo)，PCR對(duì)密度的建模效果最好，此時(shí)，模型的主成分?jǐn)?shù)PC為16，相關(guān)系數(shù)R2為0.909 4，預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.001 7。

表2 PCR方法對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的性能預(yù)測(cè)

PLS是一種與PCR歸相近的統(tǒng)計(jì)方法[10]，主要區(qū)別是，輸入值x和輸出數(shù)據(jù)y被投影到新的空間。在分析乙醇柴油時(shí)，x和y分別是乙醇柴油的近紅外光譜和物理參數(shù)(包括密度、粘度和乙醇含量)。PLS操作簡(jiǎn)單和較低的計(jì)算要求，它被廣泛用在非常不同的數(shù)據(jù)集的分析，是一種最受歡迎的用于建立校正模型化學(xué)計(jì)量學(xué)算法。此外，PLS可以被視為一種標(biāo)準(zhǔn)的近紅外光譜數(shù)據(jù)處理方法，是一種線性的數(shù)據(jù)分析方法。表3總結(jié)了應(yīng)用PLS的到乙醇柴油的近紅外光譜數(shù)據(jù)的結(jié)果。PLS預(yù)測(cè)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量在SG預(yù)處理下建模效果最好。相比PCR的結(jié)果，PLS結(jié)果有明顯提高，幅度提高最大的是乙醇含量的預(yù)測(cè)，其R2提高了7.7%，RMSEP下降了54.5%。PLS是一種檢測(cè)乙醇柴油性能的線性模型的選擇方法，較少的輸入值數(shù)量使得PLS模型比PCR更穩(wěn)定，可以通過SG預(yù)處理技術(shù)結(jié)合PLS校正模型獲得最佳的預(yù)測(cè)性能。

表3 PLS方法對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的性能預(yù)測(cè)

3.2 非線性校正模型：最小二乘支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，適用于分類和回歸分析[11-18]。支持向量機(jī)的主要缺點(diǎn)之一是必須解決大規(guī)模二次規(guī)劃問題。最小二乘支持向量對(duì)傳統(tǒng)的SVM做了修改，克服了這個(gè)缺點(diǎn)，將二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為成線性問題,以減少優(yōu)化過程的復(fù)雜性。表4總結(jié)了將 LSSVM應(yīng)用到乙醇柴油近紅外光譜數(shù)據(jù)的結(jié)果。乙醇柴油的密度在SGD1-SG預(yù)處理下建立的LSSVM效果最好，此時(shí)，gamma=131 969、sig2=2 047，R2為0.995 8，RMSEP為0.000 68。粘度和乙醇含量分別在SNV-SG、SG預(yù)處理下建立的LSSVM模型效果最好，而乙醇柴油的密度和粘度結(jié)果較為接近，主要是因?yàn)槊芏扰c粘度之間有一定的聯(lián)系，乙醇和柴油的比例影響乙醇柴油密度和粘度。

表4 LSSVM對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量的性能預(yù)測(cè)

圖2 乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量在PCR,PLS,LSSVM建模下的RMSEP Fig.2 RMSEP of ethanol diesel oil density, viscosity and ethanol content under PCR, PLS and LSSVM modeling RMSEP

圖2是乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量在PCR,PLS和LSSVM建模下的RMSEP變化，LSSVM在檢測(cè)乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量得到的RMSEP是3種模型中最小的，分別是0.000 68、0.011 3和0.571 4，且檢測(cè)乙醇含量的RMSEP下降最明顯，降幅達(dá)到54.5%。PCR,PLS和LSSVM建模效果順序?yàn)椋篜CR

圖3 最小二乘支持向量機(jī)最佳模型預(yù)測(cè)結(jié)果 Fig.3 Predicted results of optimized LSSVM model

4 結(jié) 論

本文建立了基于近紅外光譜數(shù)據(jù)的乙醇柴油性能預(yù)測(cè)模型。最小二乘支持向量機(jī)優(yōu)于PCR和PLS，其對(duì)乙醇柴油密度、粘度、乙醇含量建模最好，相關(guān)系數(shù)分別是0.995 8、0.995 7和0.995 3；RMSEP分別為0.000 68、0.011 3和0.571 4。本文配制的乙醇柴油濃度涵蓋了目前市面上銷售的乙醇柴油，能夠滿足乙醇柴油幾個(gè)主要指標(biāo)的檢測(cè)，近紅外光譜檢測(cè)乙醇柴油所得到的結(jié)果可以拓展到其他燃料如生物柴油性能快速、準(zhǔn)確的分析。

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Detection of key performance indicators of ethanol diesel by the infrared spectroscopy method

OUYANG Ai-guo*, TANG Tian-yi, WANG Hai-yang, LIU Yan-de

(InstituteofOptics-Mechanics-ElectronicsTechnologyandApplication(OMETA),EastChinaJiaotongUniversity,Nanchang330013,China)

Ethanol diesel is one of the alternatives for the diesel, which is used more and more widely. Many indicators reflect the quality of diesel ethanol fuel. It is not only expensive but also time consuming to detect these indicators with traditional method. Near infrared spectroscopy method is an inexpensive, fast and real time online test for the quality of ethanol diesel oil. In this paper, the density, viscosity and the quality of the ethanol content of diesel are detected, and the analysis effect on the quality of ethanol diesel are compared by linear and non-linear calibration technology, including principal component regression, partial least squares regression and least squares support vector machines(LSSVM), and the effects of different pretreatment methods on the prediction model capabilities are also compared. Experimental results show that LSSVM is better than the principal component regression and partial least squares regression model, with the optimal modeling effect on the density of ethanol-diesel, viscosity, alcohol content. The correlation coefficients are 0.995 8, 0.995 7 and 0.995 3, and the root mean square error of prediction are 0.000 68, 0.011 3 and 0.571 4, respectively.

NIRS;ethanol diesel;density;viscosity;ethanol content

2017-01-25；

2017-03-22

南方山地果園智能化管理技術(shù)與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目(No.贛教高字[2014]60號(hào)) Supported by Foundation Project of Intelligent Management Technology and Equipment Collaborative Innovation Center of the Southern Mountain Orchard(No.Gan Jiao high [2014]60)

2095-1531(2017)03-0363-07

O657.33; TE626.9

A

10.3788/CO.20171003.0363

歐陽愛國(guó)(1968—)，男，江西常德人，學(xué)士，教授，主要從事車輛性能檢測(cè)方面的研究。E-mail:ouyangaiguo1968711@163.com

*Correspondingauthor,E-mail:ouyangaiguo1968711@163.com