红外光谱评价内燃机油抗氧化性能的研究

红外光谱快速检测石油产品性能是近年来发展的新技术,目前国内外在该领域的研究仅限于测试燃料油性能,由于润滑油组成、结构复杂,红外光谱技术测试润滑油性能的研究还未见报道。文章研究了润滑油组成、结构的红外光谱特征,提出了根据内燃机油组成、结构对抗氧化性能的贡献来提取其光谱信息的技术路线。结合BP神经网络和自组织神经网络的优点,发展了量化自组织神经网络数学模型,该数学模型具有自组织神经网络的定性聚类功能和BP神经网络的定量分析功能,与BP神经网络相比较,量化自组织神经网络具有更好的鲁棒性,测试结果优于BP神经网络,该论文的研究为润滑油性能的快速检测提供了一种新的技术手段。     

润滑剂抗氧剂、总酸值和总碱值的快速测定

对润滑剂工作状况的新监测技术－伏安测定技术作了详细的介绍，应用这种技术可以快速对润滑剂中抗氧剂、总酸值和总碱值进行测定，测定结果与常规技术测定结果具有一致性，利用这种技术可以有效地评价润滑剂的使用寿命和设备工作状况。     

近红外光谱分析中应考虑的几个问题

近年来红外光谱分析技术得到了迅速的发展,原因在于它能够有效地提供关于样品的定性和定量信息。但是,在进行近红外光谱分析时,应考虑样品的特征、分析实验的设计及数据处理等多方面的问题,以取得更 可靠的分析结果。     

红外光谱法测定润滑油的低温流变性能

本文采用红外光谱表征的润滑油结构族组成信息，采用人工神经网络为数据处理工具，预测了润滑油的ＣＣＳ－１５℃粘度，得到很好结果，研究结果表明在润滑油组成、结构与性能研究中，人工神经网络是一种有效的处理工具。