МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ КАЛИБРОВОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ПОТОЧНОГО АНАЛИЗАТОРА КАЧЕСТВА НА СТАНЦИИ КОМПАУНДИРОВАНИЯ БЕНЗИНОВ

Аннотация

В статье рассмотрены методические основы построения калибровочных моделей связи ИК спектров поточного анализатора и показателей качества бензинов. Для решения задачи разработки моделей был применен хемометрический подход в сочетании с методом главных компонент, а также нейросетевая технология. Приведены результаты анализа разработанных моделей связи показателей качества бензинов марки Премиум-95 и Регуляр-92 по исследовательскому и моторному методам и их компонентов по результатам ИК-спектрофотометрии в сравнении с данными лабораторного анализа. ИК спектры поглощения различных видов автомобильного бензина изменяются в пределах длин волн от 800 до 1700 нм. Предыдущие исследования позволили установить, что диапазон длин волн с наилучшей информативностью для определения значений показателей качества бензинов находится между значениями 1100 и 1650 нм. Обработка данных по методу главных компонент произведена с использованием графиков счетов и влияний. График счетов позволяет оценить группировку образцов по своим свойствам, а график влияний оценивает степень влияния и полноту описания каждого образца полученной моделью. Данные по указанным выше бензинам были включены в одну выборку вследствие близости компонентного состава. Анализ графика влияний показал, что необходимое и достаточное количество главных компонент равно трем для модели по моторному методу и четырем для модели по исследовательскому методу. В статье для демонстрации результатов апробации моделей приводятся данные для бензина марки Премиум-95. Объем обучающей выборки со спектрами варьировался от 153 до 450 спектров. Оценка точности разработанных моделей производилась по таким показателям (метрикам) как средняя ошибка прогноза, максимальная ошибка прогноза, коэффициент корреляции. Результаты разработки и исследования калибровочных моделей для оценки показателей качества бензинов и их компонентов по данным измерений поточного анализатора показали также, что приемлемые по точности прогнозирования модели строятся с не меньшими эффективностью и точностью с применением нейросетевого подхода, в сравнении с моделями на основе применяемого в настоящее время на одном из производств бензинов метода главных компонент. Модели на основе нейронных сетей являются гибкими, позволяют косвенно учесть в моделях влияющие на инфракрасные спектры величины. В частности, по имеющимся экспериментальным данным приемлемые нейросетевые модели были получены для тех показателей качества, для которых метод главных компонент оказался неэффективным.

Для цитирования:

Зиануров А.Ш., Примак А.Е., Шумихин А.Г. Методические основы построения и применения калибровочных моделей поточного анализатора качества на станции компаундирования бензинов. Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2024. Т. 67. Вып. 9. С. 118-125. DOI: 10.6060/ivkkt.20246709.6952.