中國標準（GB17930-2016、GB19147-2016、GB253）為燃油（包括汽油、柴油和噴氣燃料）的質量和性能設定了詳細的指標要求，確保其在燃燒效率、能源輸出、質量穩定性和環保性能方面達到高水平。

對于汽油而言，GB17930-2016標準涵蓋了多項關鍵指標，包括辛烷值、燃燒值、甲醇、蒸汽壓、硫含量、苯含量、飽和烴含量、芳烴含量、烯烴含量等。其中辛烷值是汽油抗爆性的關鍵參數，對引擎高速運轉時的穩定性至關重要。此外，隨著燃油環保標準的日益嚴格，監測烴類含量（包括甲醇和乙醇）變得十分必要，汽油中添加甲醇和乙醇不*可以有效減少尾氣排放，還對環保產生積極影響。

01辛烷值的檢測

汽油辛烷值是衡量汽油在氣缸內抗爆震燃燒能力的一種數字指標，其值越高意味著抗爆性越好，紅外光譜技術為汽油中辛烷值的檢測提供了一種快速、可靠的手段。通過準確測定辛烷值，研究人員和工程師能夠更好地了解汽油的**性能，為優化引擎設計、提高燃燒效率以及減少尾氣排放等方面提供重要信息。因此，在汽油質量控制和引擎性能優化的過程中，紅外光譜檢測汽油中的辛烷值具有重要作用。

通過113個汽油樣本的光譜數據，建立預測模型。實驗結果顯示，預測集的相關系數R_p²為1.0184，均方根誤差(RMSE)為0.4639，表明該方法能有效預測汽油辛烷值，具有操作簡便和分析速度快的優點。

而針對工業汽油成品辛烷值難以實時獲取的問題，可以基于孤立森林的數據清洗和主成分分析法（PCA）建立辛烷值預測模型。該模型利用大型石化企業的真實數據，選取36個高相關特征，通過SVM和高斯核函數訓練，優化模型參數。結果顯示，模型的決定系數為84.36%，平均誤差為0.169，有效預測汽油成品辛烷值。

為提高BP神經網絡的預測精度和穩定性，改進的自適應混沌果蠅優化算法(CDFOA)，通過引入混沌映射、判別因子和變步長機制優化網絡初始權值和閾值。構建了CDFOA優化的BP神經網絡（CDFOA-BP）模型，用于預測汽油辛烷值。利用60組數據測試，CDFOA-BP在精度和穩定性上優于傳統BP及其他三種優化模型，證明了其有效性和可行性。

CDFOA-BP和其他四種模型比較（左）以及RF（右）預測汽油中的辛烷值含量

此外基于RF回歸算法的汽油辛烷值預測方法，利用汽油質量數據庫中的實測數據，以烯烴含量、芳烴含量、氧含量、餾程和密度為自變量，建立92號、95號和（92號+95號）汽油的預測模型。結果顯示92號和95號模型的預測精度較高，決定系數均達到0.95以上，森林預測預測汽油辛烷值。應用這兩個模型進行辛烷值預測，即使油品質量升級，模型仍然保持高精度。

02甲醇和乙醇含量檢測

甲醇作為添加劑可提高汽油辛烷值，改善燃燒性能。紅外光譜通過測量樣品在紅外光波段的吸收光譜，準確識別和定量有機物質。用近紅外光譜分析甲醇汽油檢測，優于常規方法，具快速、高靈敏等優點。采用S-G卷積平滑算法，得出**模型決定系數0.99898。均方根誤差RMSE*0.32284%，準確性高，滿足實際應用需求。

乙醇作為可再生能源，在汽油中添加有助于提高抗爆性能和符合環保標準，而紅外光譜技術同樣在檢測乙醇含量方面發揮著關鍵作用。應用近紅外光譜技術和主成分分析（PCA）、PLS分析方法對乙醇汽油進行分類，準確測量乙醇含量，其交叉檢驗均方根誤差為1.35%(V/V)。

PLS預測汽油甲醇(左)和乙醇(右)含量的散點圖

03芳烴和烯烴的檢測

檢測燃油中的芳烴和烯烴含量對于燃油品質的評估至關重要，因為這兩種成分直接關系到燃油的燃燒性能和環保性能。芳烴和烯烴是燃油中的兩個主要組成部分，它們的含量不*影響著燃油的能量釋放和燃燒效率，還直接關系到引擎的運行穩定性和尾氣排放的環保性。

在一項研究中，通過結合紅外光譜技術和計算機技術，建立了車用汽油芳烴和烯烴的數據庫。通過譜線匹配和多元線性回歸，它們能夠快速、準確地測定汽油中的芳烴和烯烴含量。實驗證明，隨著數據庫區域樣本量的增加，中紅外光譜儀檢測的數據準確性提高，標準偏差減小，且該方法使用成本低、操作簡單、檢測速度快，可作為傳統方法的有效補充。這一方法為提高汽油質量檢測的效率提供了有力的支持。

93#號汽油模型預測值與經典方法測定值的相關圖

紅外光譜為燃油質量評估提供了一種高效、準確的分析手段，通過采用多元統計分析方法，可以實現一次性對燃油的關鍵組分如辛烷值、十六烷值、甲醇和乙醇含量以及芳烴和烯烴等含量的快速準確測定，從而**優化了燃油的質量控制流程。隨著光譜技術的進一步完善和分析方法的不斷優化，紅外光譜技術在燃油檢測和分析領域的應用將更加**，對石油化工行業的發展將產生更深遠的影響。