Das Problem der langen Zeitdauer bei der Analyse von Benzinmolekülinformationen begrenzt die Anwendungsperspektiven bei der Echtzeitoptimierung von Raffinerien. Basierend auf dem Nahinfrarotspektrum von Benzin und den entsprechenden chromatographischen Molekularzusammensetzungsdaten wurden die euklidische Distanz und die multiple lineare Regression verwendet, um das zu messende Spektrum anzupassen, und die Anpassungsparameter wurden in die entsprechende Benzinmoleküldatenbank eingespeist, wodurch ein Modell zur schnellen Vorhersage der Benzinmolekülzusammensetzung aus dem Nahinfrarotspektrum erstellt wurde. Die vorhergesagten Werte des Modells stimmen gut mit den experimentellen Werten überein, der durchschnittliche absolute Vorhersagefehler der Benzinmolekülzusammensetzung in der Validierungsgruppe beträgt 0,0356, was beweist, dass dieses Modell nicht nur breit anwendbar ist, sondern auch die Genauigkeitsanforderungen der Benzinmolekülanalyse in der Raffinerie erfüllt. Die Methode zur Vorhersage der Benzinmolekülzusammensetzung basierend auf dem Nahinfrarotspektrum kann in der Echtzeit-Online-Analyse und Optimierung von Raffinerien angewendet werden und hat eine wichtige Bedeutung für den Aufbau von Reaktionsprozessmodellen und Produktmischmodellen in der Raffinerie.

Nahinfrarotspektrum;Benzinmolekül;euklidische Distanz;multiple lineare Regression;Online-Analyse