一种基于气相色谱的石油甲苯含量检测系统及方法

本发明属于石油化工检测，具体涉及一种基于气相色谱的石油甲苯含量检测系统及方法。

背景技术：

1、甲苯是一种芳香烃，同时也是石油中的一种重要组成成分。石油的质量往往受到芳香烃含量的影响，因此了解甲苯含量有助于对石油进行更准确的分类和分析。此外，甲苯含量直接影响石油产品的性质，例如沸点、密度和粘度等。通过监测甲苯含量，可以有效控制石油的质量和稳定性，从而优化石油产品的加工过程，提高生产效率。最重要的为甲苯是一种挥发性有机化合物，其含量对环境和安全有一定影响。较高的甲苯含量可能会导致挥发性有机物的释放，对环境造成污染。因此，检测石油中的甲苯含量有助于减少对环境的污染。

2、在石油组成成分检测的研究中，色谱法作为一种高效的分离分析技术，扮演着至关重要的角色。其中，使用气相色谱仪能够精确地分离石油样品中的复杂组分，并通过峰面积的测定提供关于各组分相对浓度的信息，从而对石油组成成分进行辨识。

3、目前，气相色谱仪在石油色谱峰求解过程中主要存在以下不足：(1)在石油的复杂混合物中，不同组分的保留时间可能非常接近，导致峰重叠，难以准确分离和定量分析；(2)气相色谱仪对低浓度组分的检测灵敏度可能不足，尤其样品中可能存在大量基体(饱和烃、环烃、其它芳香烃)干扰的情况，导致难以确定基线；(3)色谱峰面积分析中可能会出现基线漂移，影响甲苯峰的准确识别。因此，在使用气相色谱仪进行石油甲苯含量检测过程中，峰面积的测定是至关重要的。综上所述，针对气相色谱仪在石油色谱峰求解过程存在峰重叠，基体干扰难以确定基线以及基线漂移的问题，

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有技术的不足，提供了如下方案：

2、一种基于气相色谱的石油甲苯含量检测系统，包括：色谱峰绘制模块、数据滤波模块、色谱峰面积计算模块和含量分析模块；

3、所述色谱峰绘制模块用于收集石油的原始色谱峰数据，并基于所述原始色谱峰数据绘制色谱峰图像；

4、所述数据滤波模块用于构建滤波函数，并基于所述滤波函数得到所述色谱峰图像的最优基线；

5、所述色谱峰面积计算模块利用高斯模型计算甲苯的色谱峰面积；

6、所述含量分析模块分析所述色谱峰面积，得到石油中的甲苯含量。

7、优选的，所述数据滤波模块包括：函数构建单元、滤波单元和基线计算单元；

8、所述函数构建单元用于构建滤波函数；

9、所述滤波单元基于所述滤波函数去除所述色谱峰图像中的基本干扰；

10、所述基线计算单元利用黑猩猩优化算法优化所述滤波函数中的参数，并基于优化后滤波函数确定所述色谱峰图像的最佳基线。

11、优选的，所述函数构建单元的工作流程包括：

12、构建稀疏惩罚函数：

13、

14、φ2(x)＝|x|-ε1log(|x|+ε1)

15、其中，φ1(x)表示第一惩罚函数，φ2(x)表示第二惩罚函数，x表示函数输入，ε1表示惩罚权重因子；

16、基于所述稀疏惩罚函数和正则化函数构建滤波函数：

17、

18、其中，表示滤波函数的拟合误差，h()表示线性滤波器，y表示线性滤波器长度，λ0·θ(x)表示滤波函数的平滑项，θ(x)表示正则化函数，λ1σφ1(x+λ2σφ2(x))表示滤波函数的惩罚项，λ0、λ1和λ2表示系数参数。

19、优选的，所述基线计算单元中利用黑猩猩优化算法优化所述滤波函数中的参数的流程包括：

20、在空间内随机生成n个初始黑猩猩个体，每个个体的表达式为：

21、

22、其中，i表示每个黑猩猩在空间中所处的位置；

23、初始化黑猩猩群体和最大迭代次数，并求出每个所述黑猩猩个体的适应度函数：

24、

25、将所有个体的所述适应度函数排序，选择最小化适应度函数的个体作为当前最优解：

26、

27、通过局部搜索和全局搜索寻找最优适应度函数，并以所述最优适应度函数替换适应度低的黑猩猩个体，直到达到所述最大迭代次数，完成参数优化，所述局部搜索和所述全局搜索的方法包括：

28、

29、其中，表示局部搜索，表示全局搜索，α表示局部搜索步长数，β表示全局搜索步长数，δ(j)表示[0,1]之间的随机数。

30、优选的，所述色谱峰面积计算模块的工作流程包括：

31、基于通过所述滤波函数滤波后的甲苯色谱峰数据绘制甲苯色谱图；

32、根据高斯模型计算所述甲苯色谱图中各点的拟合函数值，得到总的拟合流出曲线高度；

33、计算各点实际流出曲线高度与所述拟合流出曲线高度的残差平方和；

34、采用数值差分法计算计算各时间点的所述拟合函数对峰形参数各分量的变化率；

35、通过非线性最小二乘法计算所述峰形参数各分量的修正量，基于所述修正量计算各拟合峰的峰高和峰宽；

36、基于所述峰高和所述峰宽对各拟合峰进行积分得到甲苯的所述色谱峰面积。

37、本发明还提供了一种基于气相色谱的石油甲苯含量检测方法，所述检测方法应用于上述任一项所述的检测系统，包括以下步骤：

38、s1.收集石油的原始色谱峰数据，并基于所述原始色谱峰数据绘制色谱峰图像；

39、s2.构建滤波函数，并基于所述滤波函数得到所述色谱峰图像的最优基线；

40、s3.利用高斯模型计算甲苯的色谱峰面积；

41、s4.分析所述色谱峰面积，得到石油中的甲苯含量。

42、优选的，所述s2包括：

43、构建滤波函数；

44、基于所述滤波函数去除所述色谱峰图像中的基本干扰；

45、利用黑猩猩优化算法优化所述滤波函数中的参数，并基于优化后滤波函数确定所述色谱峰图像的最佳基线。

46、优选的，构建所述滤波函数的方法包括：

47、构建稀疏惩罚函数：

48、

49、φ2(x)＝|x|-ε1log(|x|+ε1)

50、其中，φ1(x)表示第一惩罚函数，φ2(x)表示第二惩罚函数，x表示函数输入，ε1表示惩罚权重因子；

51、基于所述稀疏惩罚函数和正则化函数构建滤波函数：

52、

53、其中，表示滤波函数的拟合误差，h()表示线性滤波器，y表示线性滤波器长度，λ0·θ(x)表示滤波函数的平滑项，θ(x)表示正则化函数，λ1∑φ1(x+λ2∑φ2(x))表示滤波函数的惩罚项，λ0、λ1和λ2表示系数参数。

54、优选的，利用黑猩猩优化算法优化所述滤波函数中的参数的方法包括：

55、在空间内随机生成n个初始黑猩猩个体，每个个体的表达式为：

56、

57、其中，i表示每个黑猩猩在空间中所处的位置；

58、初始化黑猩猩群体和最大迭代次数，并求出每个所述黑猩猩个体的适应度函数：

59、

60、将所有个体的所述适应度函数排序，选择最小化适应度函数的个体作为当前最优解：

61、

62、通过局部搜索和全局搜索寻找最优适应度函数，并以所述最优适应度函数替换适应度低的黑猩猩个体，直到达到所述最大迭代次数，完成参数优化，所述局部搜索和所述全局搜索的方法包括：

63、

64、其中，表示局部搜索，表示全局搜索，α表示局部搜索步长数，β表示全局搜索步长数，δ(j)表示[0,1]之间的随机数。

65、优选的，所述计算甲苯的色谱峰面积的方法包括：

66、基于通过所述滤波函数滤波后的甲苯色谱峰数据绘制甲苯色谱图；

67、根据高斯模型计算所述甲苯色谱图中各点的拟合函数值，得到总的拟合流出曲线高度；

68、计算各点实际流出曲线高度与所述拟合流出曲线高度的残差平方和；

69、采用数值差分法计算计算各时间点的所述拟合函数对峰形参数各分量的变化率；

70、通过非线性最小二乘法计算所述峰形参数各分量的修正量，基于所述修正量计算各拟合峰的峰高和峰宽；

71、基于所述峰高和所述峰宽对各拟合峰进行积分得到甲苯的所述色谱峰面积。

72、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

73、(1)本发明设计了一种滤波函数，该函数能够有效地滤除在石油甲苯含量检测中其它芳香烃类对其产生的基体干扰，从而为精准检测甲苯成分提供条件；

74、(2)本发明使用先进的黑猩猩优化算法进行滤波函数参数寻优，该优化算法通过局部和全局搜索寻找滤波函数的最优参数，从而确定色谱图的最优基线；

75、(3)本发明使用高斯模型计算滤波函数处理之后的色谱图，高斯模型能够精确地计算单个色谱峰和重叠峰的面积，从而有效地检测出石油成分中甲苯的含量。