[發(fā)明專利]一種自動添加校正集樣本的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710486743.8
• 申請日: 2017-06-23
• 公開（公告）號: CN107271400A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳夕松;蘇曼;蔣立沫;胡云云;宋玲政;費(fèi)樹岷
• 申請（專利權(quán)）人: 南京富島信息工程有限公司
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責(zé)任公司32218
• 代理人: 劉暢,夏平

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及石油化工領(lǐng)域的油品性質(zhì)檢測分析方面，基于近紅外光譜快速分析技術(shù)，建立一種自動添加校正集樣本的方法。

背景技術(shù)

在油品分析領(lǐng)域，近紅外光譜分析技術(shù)相比較傳統(tǒng)的分析方法具有成熟、快速、無損等優(yōu)點(diǎn)，因而該技術(shù)越來越多應(yīng)用在油品性質(zhì)的分析中。利用該技術(shù)預(yù)測油品的性質(zhì)，首先要建立與待測樣本接近的校正集。

在工業(yè)生產(chǎn)中，油樣往往會隨時間變化。例如煉化企業(yè)生產(chǎn)的餾分油，在更換原油或改變加工工藝后，油品性質(zhì)會有不同程度的改變。因此在一段時間后，新樣本的分布會偏離原模型校正集樣本的分布區(qū)域。當(dāng)待測樣本周圍分布的校正集樣本較少，處于稀疏區(qū)時，模型預(yù)測效果(特別是采用相似樣本建模方法)將變差，預(yù)測誤差增大，影響生產(chǎn)控制和產(chǎn)品質(zhì)量。

因此需要不斷對模型的校正集進(jìn)行更新，將處于稀疏區(qū)中的新油樣添加進(jìn)去，以保證模型的預(yù)測精度。目前有企業(yè)采用定期人工更新校正集的方法，但這種方法在一次更新較久后的一段時間里，預(yù)測精度往往無法保障。自動將稀疏區(qū)樣本添加進(jìn)入校正集可有效避免上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明公開一種自動添加校正集樣本的方法，可自動將新樣本添加到校正集，以保證模型預(yù)測精度，便于生產(chǎn)控制。

本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種自動添加校正集樣本的方法，其特征在于該方法針對煉化企業(yè)生產(chǎn)中油樣變化的情況，自動將處于校正集稀疏區(qū)中的新油樣添加進(jìn)校正集，以保證模型預(yù)測精度，本方法具有以下步驟：

(1)測定樣本的近紅外光譜，對新樣本和校正集中樣本的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)預(yù)處理；

(2)對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，選取主成分分析結(jié)果中得分矩陣的前n個列向量，繪制n維主成分分布圖；

(3)在主成分分布圖中以新樣本為中心，建立n維的固定框；

(4)統(tǒng)計(jì)n維框內(nèi)相似樣本數(shù)量，與閾值比較，判斷樣本是否處于密集區(qū)，若相似樣本數(shù)量大于閾值則新樣本處于密集區(qū)，不添加到校正集，返回步驟(1)；否則轉(zhuǎn)步驟(5)，考慮加入校正集；

(5)判斷新樣本是否為異常樣本，如是異常樣本，則不添加到校正集，返回步驟(1)，否則轉(zhuǎn)步驟(6)；

(6)自動將處于稀疏區(qū)的樣本添加進(jìn)模型校正集。

本方法中，常規(guī)預(yù)處理包括基線校正和矢量歸一化。

本方法中n取2或3，在n＝2時，選取前兩個得分向量繪制二維主成分分布圖；當(dāng)n＝3時，選取前三個得分向量繪制三維主成分分布圖。

當(dāng)n＝3時，三維立體框圖的長寬高比為3：2：1。

本方法中以新樣本在校正集中相似樣本數(shù)量來判斷新樣本是否處于稀疏區(qū)。在主成分分布圖中以新樣本為中心，根據(jù)貢獻(xiàn)率由高到低選擇前n個得分向量，建立n維空間上的固定框。統(tǒng)計(jì)框內(nèi)相似樣本數(shù)量，若大于閾值，則新油樣處于密集區(qū)，不必添加到校正集；若小于閾值，則新油樣處于稀疏區(qū)，則自動將處于稀疏區(qū)的樣本添加進(jìn)模型校正集。

本方法中以杠桿值或馬氏距離等標(biāo)準(zhǔn)方法來判斷新樣本是否屬于異常樣本。考慮到工業(yè)生產(chǎn)中油品性質(zhì)的變化是漸變的，當(dāng)某一油品與最近一段時間生產(chǎn)的油品有較大差異，則初步判定該油品為異常樣本，先將其放入預(yù)備庫，繼續(xù)觀察后續(xù)鄰近時間的油樣。若后續(xù)連續(xù)7天時間內(nèi)其它油樣均與最近一段時間生產(chǎn)的油品都要較大差異，則說明近期油樣產(chǎn)生較大變化，將新油樣從預(yù)備庫添加到校正集；否則予以剔除。

有益效果：

本發(fā)明所提供的方法針對油品性質(zhì)近紅外光譜建模中生產(chǎn)變化的情況，自動將處于稀疏區(qū)的新樣本添加到校正集中，可有效避免建模一段時間后，新樣本偏離原校正集樣本分布區(qū)域的情況。該方法能夠隨時更新校正集，保證模型預(yù)測精度，對于控制生產(chǎn)，確保油品質(zhì)量具有重要應(yīng)用價值。

附圖說明

圖1是自動添加校正集樣本方法的實(shí)施流程圖

圖2是實(shí)施例中某期間內(nèi)95#汽油樣本數(shù)據(jù)的主成分分布圖

圖3(a)是實(shí)施例中稀疏區(qū)樣本分布的示例圖

圖3(b)是實(shí)施例中密集區(qū)樣本分布的示例圖

具體實(shí)施過程

下面結(jié)合附圖以及具體的算例，給出詳細(xì)的計(jì)算過程和具體操作流程，以對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。本實(shí)施案例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施案例。