基于拉曼光谱解析的调和汽油辛烷值在线分析及控制

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汽油管道调和技术已广泛应用于炼油生产过程,而针对调和汽油的在线分析与控制问题,直接关系到成品汽油的质量与炼厂经济效益。作为一种新的分子光谱技术,在线拉曼分析技术具有检测周期短、特征性强、现场维护工作量少等优势,然而,由于调和汽油的组成复杂,对应的拉曼光谱重叠严重。为此,本文深入研究了调和汽油拉曼光谱信号分离及其应用问题。论文的主要研究内容包括:(1)结合调和汽油在线检测光谱的相似性,设计了一种拉曼光谱快速解析算法,在解析精度相似的条件下,大幅度地减少了算法的运行时间;以相关系数为相似指标,对油品样本集进行拉曼特征分析,并进行了拉曼特征峰的分类。(2)针对调和汽油辛烷值的定量分析问题,利用拉曼特征分析结果,结合光谱分量的物理意义,选择主要特征量,剔除相关分量光谱,设计了一种结合多元线性回归(MLR)与偏最小二乘法(PLS)的辛烷值混合模型。对比常规PLS模型,混合模型所需的主成分数少;而面对样本集容量的变化,混合模型性能更加稳定,模型精度也优于常规PLS模型。现场投运结果表明,嵌入上述混合模型的在线拉曼分析仪运行状态良好,对比管道取样的人工分析数据,拉曼分析值的均方误差为0.26。(3)针对调和汽油辛烷值的控制问题,提出了 一种基于非线性预估器的控制系统。该方案基于Smith预估器的结构,结合调和工艺机理设计了专门的非线性预估器,并详细讨论了非线性预估器的参数选择。仿真结果表明:基于非线性预估器的调和汽油辛烷值控制系统性能明显优于经典PID控制策略。
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