红外数据分析快速准确地测定柴油的多种特性

截至目前，我国机动车保有量稳居世界第一，我国已成为名副其实的汽车生产和消费大国^[1]。相应地，燃料消耗也显着增加。由于柴油机比汽油机具有更高的热效率和更好的动力性能，重型货车和农用车都使用柴油，这进一步增加了对柴油的需求^[2]。然而，我国传统炼油工艺落后，使得柴油车成为“环境杀手”^[3-5]。在生产过程中，快速、实时、准确地监测柴油各项性能指标是提高柴油炼制工艺水平的实用方法。同时，减少成品油污染物排放，是中国履行《巴黎协定》二氧化碳减排承诺的重要举措。为此，开发了一种新的近红外（NIR）光谱机器学习模型，能够同时测定柴油密度、粘度、冰点、沸点、十六烷值和总芳烃。该模型结合改进的XY共现距离（ISPXY）和差分进化-灰狼优化支持向量机（DEGWO-SVM）来达到快速性和准确性的目标。实验结果表明，该方法的平均回收率、均方误差、平均绝对百分比误差和判定系数均优于现有的机器学习方法。所提出的混合模型为柴油质量检测低效率和高成本的问题提供了优越的解决方案，并有潜力成为柴油常规监测的有前景的工具。在复杂的柴油样品中，ISPXY（k = 0.4）结合DEGWO-SVM模型可以实现用“数学预测”代替“物理化学预测”，大大降低了成本和分析时间。基于评估算法性能的不同评价指标，所提出的模型能够获得比其他机器学习方法更好的结果。总之，本文为柴油多种特性的同步常规监测提供了前瞻性示范。此外，我们相信所提出的方法不仅可以满足能源市场的需求，而且在能源检测领域和近红外机器学习定量分析领域具有很强的推广和应用潜力。

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