近红外光谱的润滑油黏度波段筛选研究

(景德镇陶瓷学院机电工程学院，江西 景德镇 333403)

0 引言

黏度作为衡量润滑油品质指标的一个重要因素，对发动机的工作性能产生很大的影响。黏度过小，会造成发动机润滑油不良，加速磨损；黏度过大，则会造成发动机的启动困难，在工作过程中需要一定的功率来克服阻力[1-2]。因此，发动机因工作环境和对性能要求的不同,需要选用不同黏度的润滑油，以保证发动机的有效功率最大化。

近年来，光谱分析技术已广泛应用于农业、化工、医药等领域[3-6]。传统的润滑油黏度测量方法通常是采用物理的方法对所测样本进行黏度测定，在测量过程中有严格的步骤，操作要求高，不易被广泛推广。因此，近几年得到迅速发展的光谱技术被引进了石油化工领域[7-9]。本文应用近红外光谱技术对润滑油的黏度实施了检测，并取得了理想的效果，可以对未知样本实现快速、准确、安全的检测。

近红外光谱信息具有包含的信息量大、波普重叠、噪声干扰等特征，若把原始光谱作为模型的输入变量，则会给模型造成计算量大、精度下降、模型稳定性差等影响。本文利用间隔偏最小二乘(interval PLS,iPLS)和遗传算法(genetic algorithm，GA)两个变量筛选方法对原始波段进行筛选，去除对模型贡献小、干扰大的波数点，在此基础上建立PLS定量校正模型，实现润滑油黏度的快速测定。

1 材料与方法

1.1 仪器设备

试验仪器采用BRUKER公司的TENSOR 37型傅里叶变换近红外光谱仪，其波长范围为833～2 500 nm，分辨率为4 cm-1，扫描次数32次。黏度计为NDJ-5S旋转黏度计，测量值为样品的黏度，仪器参数设置为：选择二号转子，转速为60 r/min。对每种品牌润滑油测定黏度时，测量过程中由于黏度仪器为精密仪器，因此要注意防止因静电、振动等因素对测量值的影响。当转子放入样品中后要等5～10 min后进行测量，以减少因转子温度与样品温度的温差，造成测量结果的波动。

1.2 样本来源及光谱采集

试验样本采购于南昌市润滑油市场的ACDelco、大众、HELIX、金宝力、昆仑天歌和上海通用6种常用品牌润滑油。采集样本近红外光谱时，使用5 mm光程的比色皿，在采集过程中应尽量避免操作过程中各种因素的干扰。如样本中的气泡，光谱采集过程中环境温度是否有大的波动等。每种品牌润滑油取6个样本，每个样本采集5条近红外光谱，相当于每种品牌润滑油采集近红外光谱30条，6种品牌共计180条光谱。

1.3 光谱数据预处理方法

为了去除与目标因素无关的信息，采用平滑、多元散射校正(multiplicative scatteriag correction,MSC)、一阶微分和二阶微分对原始光谱分别进行相应的预处理。其中，平滑能够去除光谱中各种原因产生的高频噪声；MSC能够去除因样本分布不均和颗粒而产生的噪声；通过微分处理，可以去除因样本的基线漂移对光谱的影响。由于8 815 cm-1之前光谱平滑且信息含有量较少，4 478 cm-1之后光谱波动比较大且含有噪声较多，这些在进行建模前必须去除掉，以避免对模型造成影响。最终选择(8 815～4 478) cm-1波段区间作为润滑油不同品牌的近红外光谱，其光谱图如图1所示。

图1 不同品牌润滑油近红外透射光谱图

2 试验结果与讨论

2.1 光谱数据预处理结果对比分析

在光谱采集过程中，样品、仪器和环境等因素会造成光谱中包含一些与目标因素无关的因素，这些因素会使模型的精度、稳定性下降。因此，在建立PLS模型之前要对光谱进行相应的预处理，以消除与目标因素无关的干扰因素。选用的预处理方法有平滑、MSC、一阶微分、二阶微分。不同预处理结果如表1所示。表1中：Rc为校正集相关系数;Rp为预测集相关系数;RMSEC为校正均方根误差;RMSEP为预测均方根误差。

通过表1可以看到，不同的预处理对模型的校正并没有太大的影响，其中平滑、MSC基本没有变化，经过一阶微分后模型的校正结果略优于无预处理的校正结果，而经过二阶微分模型后结果有所变差，说明在近红外黏度测定中二阶微分并不适合进行预处理，最终选择一阶微分作为预处理方法。

表1 不同预处理PLS建模结果

2.2 波段变量筛选

为了精简模型，减少输入变量，节省计算时间，以及防止由于模型包含过多的非目标因素造成模型的预测能力减弱、稳定性较差等现象，减小光谱中包含的非目标因素的干扰，对光谱进行特征变量筛选，把选出的变量作为模型的输入变量来代替全谱进行建模。本文选用iPLS和GA遗传算法分别对全谱进行特征变量筛选。

在iPLS特征波段筛选过程中，对光谱区间划分十分重要。经过多次尝试，最终将原始光谱平均划分成30个光谱区间，对这30个光谱区间分别进行PLS建模，比较与全波段的建模效果，最终可以选出对模型贡献最大的光谱波段。在GA遗传算法中，最大选取变量数为200，初始种群大小为30，最大进化代数为100，交叉概率为0.5，变异概率为0.01，反复运算5次，选出结果中共有的光谱波数作为润滑油掺假近红外光谱的特征变量进行建模。

根据iPLS判断方法可知，8 528～8 094 cm-1、7 371～6 937 cm-1、6 069～5 346 cm-1和5 201～4 478 cm-1可以作为近红外光谱检测润滑油黏度的特征光谱。为了检测选出的光谱波段的有效性，对其进行PLS建模。结果表明,校正集相关系数Rc和RMSEC分别为0.994和4.252；预测集相关系数Rp和RMSEP分别为0.993和4.502。较全谱建模效果略差，但可以满足实际应用中的需求。因此，iPLS波段筛选方法对近红外光谱检测润滑油黏度时是可行的。

为了进一步验证模型的输入变量，采用遗传算法对原始光谱进行变量筛选。采用遗传算法筛选的波数点与原始光谱的对照图如图2所示。通过遗传算法最终选择出了74个波数点作为模型输入变量。将这74个波数点作为PLS建模的输入变量，结果表明,校正集相关系数Rc和RMSEC分别为0.997和2.964；预测集相关系数Rp和RMSEP分别为0.997和3.119。遗传算法取得了很好的建模效果。由图2可以看出，遗传算法选出的模型输入变量主要集中在6 000～4 600 cm-1这个波段范围。结合iPLS遗传算法选出的特征波段，最终选择6 069～5 346 cm-1和5 201～4 601 cm-1作为PLS建模的输入变量。

图2 原始光谱与GA选取波长对照图

2.3 建模结果分析

采用全波段、iPLS筛选变量、GA筛选变量和两者相结合选择变量的方法分别进行PLS建模，其结果对比如表2所示。通过遗传算法选择74个波数点作为PLS建模的输入变量，建模结果如图3所示。

表2 不同方法筛选变量PLS建模结果

图3 遗传算法筛选变量结合PLS的建模结果

通过对比iPLS和GA这两种方法筛选的变量PLS建模结果可以看出，相对于iPLS间隔偏最小二乘方法，遗传算法能取得更好的建模效果。这也说明在进行润滑油黏度近红外光谱检测时，光谱中与目标因素有关的信息并不需要连续性的光谱信息。此外，通过遗传算法，选择了74个波数点，建模的输入变量大大缩减，减少了模型的计算量，提高了检测效率。

3 结束语

本文提出了采用近红外光谱对润滑油黏度进行定量检测，通过不同的光谱预处理方法，分析对比选出对模型影响较大的一阶微分作为最终预处理；并采用iPLS和GA算法对原始光谱进行变量筛选，选出对模型贡献较大的波数点作为最终模型的输入变量，从大量光谱信息中提取有用信息，降低数据维数，简化运算，最终采用GA算法选出74个波数点作为PLS建模的输入变量，取得了较好的建模结果。校正集相关系数Rc和RMSEC分别为0.997和2.964，预测集相关系数RP和RMSEP分别为0.997和3.119，满足模型相关性和准确度要求。结果表明，近红外光谱技术结合PLS建模方法具有检测润滑油黏度的能力。

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