一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法
专利汇可以提供一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 方法将已知 原油 组成配方组分原油样品库，取特征谱区的 近红外 光谱 进行主成分分析，将得分矩阵与原油样品对应的关键性质组成得分-性质矩阵，再通过在配方组分原油样品库中取n种原油进行组合，用组合原油光谱和性质得分矩阵对目标原油的得分-性质向量进行拟合，由拟合相似度判断组合原油与目标原油的接近程度，再由相似度大于0.9的组合原油的拟合系数得到原油调合比例(或称调合配方)，从而得到配方原油。本发明方法可快速、准确地选择与目标原油最接近的组合。，下面是一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法专利的具体信息内容。
1.一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法，包括如下步骤：
(1)收集已知性质的原油样品100～180个，组成配方组分原油样品库，测定原油样品的
近红外光谱，并用标准方法测定其关键性质，所述的关键性质包括密度、酸值、硫含量、金属
含量、石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯油收率，
(2)对每个原油样品的近红外光谱进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～
4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，构成配方组分原油样品库的近红外光谱
矩阵X，
(3)将配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，得到库样品的得分矩
阵和载荷矩阵，将库样品的得分矩阵与原油样品对应的关键性质数据组成配方组分原油样
品库的得分-性质矩阵X′，
(4)按与(2)步同样的方法测定目标原油的近红外光谱，并分别进行一阶微分和矢量归
-1 -1 -1 -1
一化后，取4000cm ～4700cm 和5300cm ～6000cm 特征谱区的吸光度，再由库样品的载荷
矩阵计算出目标原油的得分，与其对应的关键性质数据构成目标原油的得分-性质向量T，
(5)按照排列组合的方式从配方组分原油样品库中列出n种原油组配的所有可能的组
合Cmn，其中m为配方组分原油样品库的样品数，用每一个组合中n个原油的得分-性质矩阵
XX′和目标原油的得分-性质矢量T，按照下述方法进行拟合，
(5a)按式①以目标原油的得分-性质向量T为对象进行拟合：
其中，T为目标原油的得分-性质向量，XX′i为某一组合中第i个原油的得分-性质向量，k
＝n，ai为某一组合中第i个原油对应的拟合系数，
(5b)拟合系数ai采用经典的非负约束最小二乘法求出，即满足如下目标函数：
(6)对求得的拟合系数ai均为非零的各组合，按式③进行归一化处理，得到归一化的拟
合系数bi：
其中，bi为拟合系数ai均为非零的由n种不同原油组合的任一组合中第i种原油的比例，
(7)按式④计算调合原油各关键性质的隶属度，
μj为调合原油的第j个性质对应于目标原油的第j个性质的隶属度，yj为调合原油第j个
性质，αj为目标原油第j个性质，σj为第j个性质的隶属度标准方差，
(8)计算各组合调合原油与目标原油的相似度S， 式中，cj为第j
个性质的影响因子，μj为调合原油的第j个性质的隶属度，q为计算相似度S所用的原油性质
数，
(9)取相似度大于0.9的组合，按其n种原油的混合比例作为最终的原油调合配方。
2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(5)步所述的n为2～4的整数。
3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于测定样品近红外光谱的分辨率为4cm-1或
8cm-1，扫描次数为16次或32次。
4.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(5)步中，在按Cmn得的组合中，将密度、酸值
和硫含量的任意一种性质数据的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、
0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，剩余的其它组合用于按后续步骤选择目标原油配方。
5.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(8)步所述的相似度S按下式计算，
S＝(0.8μ密度+0.6μ硫含量+0.4μ酸值+0.4μ金属含量+0.4μ石脑油收率+0.4μ柴油收率+0.4μ减压瓦斯油收率)/3.4。
6.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(3)步进行主成分分析的主成分数为10～
17。
7.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所述的关键性质还包括残炭、沥青质。
一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法
技术领域
背景技术
油对炼厂后续优化非常重要，目前，炼厂实际加工原油与目标原油常不相符，导致优化难以
最大程度发挥。如何通过几种不同原油的调合得到与目标原油性质类似的调合原油非常关
键，已有一些方法对此问题进行了解答。马巍等人(“多目标原油选择与混合优化方法”，《计
算机仿真》，第31卷第11期，2014年11月，P132-137)构建了一个多目标原油选择与调合优化
模型，可以将寻找替代原油转化为原油选择与调合优化问题。在原始多目标布谷鸟搜索
(MOCS)算法基础上，对编码以及Lévy飞行进行了改进，结合非支配排序方法提出了一种改
进的多目标布谷鸟搜索(IMOCS)算法。利用IMOCS算法求解模型，可同时确定原油的选择和
调合比例。
合规则库，进行优化预处理，根据原油调合设备实际工作能力设定设备约束大小，建立多原
油多性质优化模型。该发明在调合规则库和设备约束基础上建立了多原油多性质优化模
型，基于有约束自适应粒子群优化算法，对经过优化预处理后的性质进行快速、准确的优化
计算，获得多种组分原油的最优配比，避免原油调合中多种原油的配比靠人工计算，计算一
致性差，计算效率低而且获得配比不是最优比例的情况发生。
炼原油的相关性质含量与设定目标的偏差函数，得到各种掺炼原油的占比。出于安全性和
经济性考虑，该方法还支持原油性质含量在范围内定值、向下限优化和向上限优化三种优
化方式。该方法还支持经济最优优化目标，即在考虑调合后的原油性质含量与目标偏差最
小的同时，实现生产成本最小化。但该法只能对有限的几个罐装原油进行性质优化调合。
发明内容
金属含量、石脑油收率、柴油收率、减压瓦斯油收率，
矩阵X，
载荷矩阵计算出目标原油的得分，与其对应的关键性质数据构成目标原油的得分-性质向
量T，
质矩阵XX′和目标原油的得分-性质向量T，按照下述方法进行拟合，
用的原油性质数。
为开放式，维护更加简单。
具体实施方式
分原油样品库中取n种原油进行组合，用组合原油光谱和性质得分矩阵对目标原油的得分-
性质向量进行拟合，由拟合相似度判断组合原油与目标原油的接近程度，再由相似度大于
0.9的组合原油的拟合系数得到原油调合比例(或称调合配方)，从而得到配方原油。本发明
方法可快速、准确地选择与目标原油最接近的组合。
个，所述的关键性质包括密度、酸值、硫含量、金属含量、石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯
油收率，还可视需要添加其它性质，如还可包括残炭、沥青质，关键性质的数量可为7～12
种，优选为7～9种。
量归一化处理，所述的矢量归一化方法如下：
的开方。如式⑤所示：
中，m为配方组分原油样品库的样品数，n为原油近红外光谱特征谱区的波数采样点数，c为
主成分数。然后将得分矩阵与原油样品对应的关键性质数据组成配方组分原油样品库的得
分-性质矩阵X′。
原油的得分，
征谱区的波数采样点数，c为主成分数。
为Cm3，将四种原油组合成一个组合，其组合数为Cm4，然后对每个组合参与组合的原油按
(5a)、(5b)的方式对目标原油的得分-性质向量T进行拟合，(5b)拟合系数ai采用经典的非
负约束最小二乘法求出，非负约束最小二乘法的具体算法参见文献：C.L.Lawson and
R.J.Hanson,Solving Least Squares Problems,Prentice-Hall,Englewood Cliffs,NJ
(1974)；160～165。
i，j和k三种原油，XX′矩阵的第一列为X′的第i列，XX′矩阵的第二列为X′的第j列，XX′矩阵
的第三列为X′的第k列。
余的其它组合用于按后续步骤选择目标原油配方，即按(5a)、(5b)、(6)～(9)步的方法选择
与目标原油最接近的组合。
油的比例(即调合比例)。
与目标原油最为接近的组合配方，按(7)～(9)方法进行各组合配方与目标原油的相似度计
算并比较。
数。
差数值见表1，按此方差计算的两种原油90％相似度和50％相似度的性质差值见表1。
和求得。
馏，得到石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯油收率，作为关键性质。测定原油样品的近红外
-1 -1 -1 -1
光谱，对其进行一阶微分和矢量归一化，取4000cm ～4700cm 和5300cm ～6000cm 特征谱
区的吸光度，构成配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X，特征谱区的波数采样点数为
365。
组分原油样品库的得分-性质矩阵X′17×130。
红外光谱数据。再由库样品的载荷矩阵由式⑦计算出目标原油的得分，与其关键性质构成
目标原油的得分-性质向量T17×1。
相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，共得52561个组合，然后依次
用每一个组合的三种原油对目标原油的得分-性质向量T17×1进行拟合，拟合按(5a)、(5b)方
法进行，然后将拟合系数ai均为非零的各组合挑选出来，共121个组合，对每一组合，再按式
③的方法进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi，即得到该组合中3种原油的混合比
例，再按式⑧ 计算该组合中调合原油的7种关键性质，代入式④计算该组调合原
油的7种关键性质与目标原油对应性质的隶属度，其中隶属度方差σ按表1给出值计算，然后
再按S＝(0.8μ密度+0.6μ硫含量+0.4μ酸值+0.4μ金属含量+0.4μ石脑油收率+0.4μ柴油收率+0.4μ减压瓦斯油收率)/3.4，计算调合原油与目标原油的相似度。
1 036 0.631
2 109 0.227
3 066 0.142
含量中的任意一个的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5
质量％的组合剔除，共得82561个组合，然后依次用每一个组合的三种原油对目标原油的得
分-性质向量T17×1进行拟合，拟合按(5a)、(5b)方法进行，然后将拟合系数ai均为非零的各
组合挑选出来，共37个组合，对每一组合，再按式③的方法进行归一化处理，得到归一化的
拟合系数bi，即得到该组合中4种原油的混合比例，再按式⑧计算调合原油的7种关键性质，
按实例1的方法计算调合原油与目标原油的相似度。
1 015 0.281
2 023 0.256
3 121 0.249
4 042 0.214
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