摘要：一种由近红外光谱测定加氢裂化尾油性质的方法，包括收集一组加氢裂化尾油样品，用标准方法测定其性质，取5500cm^-1～6500cm^-1特征谱区的吸光度建立加氢裂化尾油库样品近红外光谱矩阵，对该矩阵进行主成分分析，得到库样品的得分矩阵和载荷矩阵，取待测加氢裂化尾油样品于5500cm^-1～6500cm^-1特征谱区的吸光度，得到待测样品的近红外光谱数据，再由库样品的载荷矩阵计算出待测样品的得分，由待测样品的得分逐一计算其与每个库样品得分间的距离，选与待测加氢裂化尾油样品得分间距离最小的s个库样品，由所选库样品的性质计算得到待测样品的性质。该法可快速、准确地预测加氢裂化尾油的性质，库样品为开放式，维护更加简单。

摘要：本发明实施例提供一种由油品近红外光谱预测其物性的方法及装置，该方法包括：包括收集一组具有代表性的样品，测定每个样品的近红外光谱，再用标准方法测定每个样品的性质数据，将测定样品的近红外光谱经二阶微分后与其测定的性质数据建立数据库。选取6600～8900cm‑1谱区的吸光度建立矩阵X与柴油样品对应的物性或组成数据Y建立柴油样品近红外光谱数据库，将待测柴油样品在上述谱区的吸光度构成光谱矢量x，通过PLS算法求解X＝T×P得到其对应于每一个组成或物性的得分矩阵T，将光谱矩阵X与得分矩阵T进行拼接，用数据库样品光谱的光谱‑得分差谱对待测样品的光谱‑得分差谱进行拟合，对于光谱拟合完全的待测样品，由参与拟合的库光谱的性质数据预测待测柴油的性质。该法可快速、准确地预测待测柴油性质。

摘要：本发明提供一种利用光谱信息预测油品物性的方法及装置，该方法包括：测定待测样品的近红外光谱并进行二阶微分处理，选取特征谱区的吸光度构成光谱矢量x；针对待测物性，通过PLS算法求解X＝T×P得到所述光谱矢量x的得分向量p；利用油品近红外得分数据库内的得分矩阵对所述得分向量p进行拟合，采用非负约束最小二乘法求出非零的拟合系数，并对其进行归一化处理，得到归一化拟合系数；利用该归一化拟合系数，计算所述待测样品的拟合得分向量；利用所述拟合得分向量，计算所述数据库对所述待测样品的拟合度；以及在该拟合度大于阈值的情况下，根据参与拟合的库样本对应的物性，对待测样品的所述待测物性进行预测。该方法可快速、准确地预测待测油品的物性。

摘要：本发明提供一种由近红外光谱识别原油的方法和装置，该方法包括：测定待测原油样品的近红外光谱并进行二阶微分处理，选取特征谱区的吸光度构成光谱矢量x；针对第一物性，通过PLS算法求解X＝T×P得到所述光谱矢量x的得分向量，针对第二物性，通过PLS算法求解X＝T×P得到所述光谱矢量x的得分向量，将该两个得分向量首尾拼接，得到得分组合向量k；计算得分组合向量k与原油近红外得分数据库内的每个样品的每个移动相关系数，计算每个数据库样品的识别参数Qi；计算阈值Qt；若Qi>Qt，且i样品的每个移动相关系数均不小于预定值，则待识别原油与i样品相同。该方案可有效提高原油识别的准确性以及提高识别计算速度。

摘要：本公开涉及一种原油性质预测方法，通过将已知原油的原始近红外光谱数据库转换为光谱特征指数数据库，结合库拟合算法对待测原油样品进行拟合，即可得到待测原油样品的预测数据，数据处理量和计算复杂度显著缩减，有效提高了预测结果的准确性和预测速度。

摘要：本公开涉及一种原油评价方法，该方法包括：获取多个已知原油样本的光谱指数‑物化性质数据库；采集待测原油样本的待测样本光谱，并获取所述待测原油样本的第一物化性质的检测数据，得到初始向量；采用所述光谱指数‑物化性质数据库对所述初始向量进行拟合，得到拟合系数；根据所述拟合系数及所述已知原油样本的第二物化性质的标准数据，得到所述待测原油样本的第二物化性质的评价数据。本公开方法有利于提高原油评价的准确性。

摘要：本公开涉及一种汽油近红外光谱转换方法，采用烃类纯化合物作为标准物质样本分别在两台光谱仪上采集光谱，再使用拟合算法得到第一光谱仪上的标准物质光谱矩阵与典型汽油样本光谱的拟合系数向量，将该拟合系数向量分别与两台光谱仪得到的标准物质光谱矩阵乘积后得到的汽油拟合光谱矩阵进行数学转换，即可得到第一光谱仪与第二光谱仪的汽油近红外光谱转换系数。该方法可消除不同光谱仪测定的汽油样品近红外光谱间产生的微小光谱差异，在实际应用过程中不必收集汽油标准样本，节省人力物力，同时提升光谱转换的准确性，适用于汽油样品组成、物性等的快速分析。

摘要：本公开涉及一种预测原油物化性质的方法，该方法包括以下步骤：获取多个原油样品的库样本光谱，并获取第一物化性质及第二物化性质各自的标准数据；将所述第一特征光谱的前n个主因子及所述原油样品的第一物化性质的标准数据作为第一变量，将所述原油样品的第二物化性质的标准数据作为第二变量，进行偏最小二乘回归分析，得到校正模型；采集待测原油样品的待测样本光谱，并获取所述待测原油样品的第一物化性质的检测数据；将所述第二特征光谱的前n个主因子及所述待测原油样品的第一物化性质的检测数据代入所述校正模型，得到所述待测原油样品的第二物化性质的预测数据。本公开方法具有较宽范围的物化性质预测能力和更优的预测精度。

摘要：本公开涉及一种获得目标原油混合配方的方法，通过对已建立的原油样本数据库中的已知原油样品以及待测原油样品的近红外光谱分别进行谱图预处理，利用库拟合算法，可得到性质符合要求的目标原油的混合配方，特别适用于实际工作中需要指定某些库原油按比例参与配方的情况，调和方案简单易得，所得配方准确性高，适用范围广。

摘要：本公开涉及一种原油评价方法，通过对已建立的原油样本数据库中的已知原油样品以及待测原油样品的近红外光谱分别进行谱图预处理，利用库拟合算法并基于多次拟合，得到待测原油样品的评价数据，显著提升评价结果的稳健性和准确性。