zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-1722Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESСпектральные характеристики очищенных топлив и их бинарных смесей при нестандартных температурахSpectral characterization of refined oils and their binary mixtures at unconventional temperaturesLiC.LiChenxi

Дацин

Hang

qihanbing1975@126.comZhangX.ZhangXiaoxue

Дацин

Hang

ZhuH.ZhuHang

Дацин

Hang

WangQ.WangQiushi

Дацин

Hang

Инженерный колледж, Хэйлунцзянский сельскохозяйственный университет БайиCollege of Engineering, Heilongjiang Bayi Agricultural UniversityСеверо-Восточный нефтяной университетSchool of Architecture and Civil Engineering, Northeast Petroleum University202418112024916916916Copyright © Li C., Zhang X., Zhu H., Wang Q., 20242024Li C., Zhang X., Zhu H., Wang Q.Li C., Zhang X., Zhu H., Wang Q.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/1722

Изучены проблема смешивания топлив при последовательной транспортировке очищенного топлива и влияние температуры на определение качества очищенного топлива. Для определения качества очищенного топлива проведены эксперименты по спектроскопии пропускания в УФ-видимом диапазоне бензина 92#, дизельного топлива и их смесей при различных температурах. Проанализировано влияние температуры на спектр пропускания и получены соответствующие уравнения.  На основе модели инверсии двойной толщины получены оптические константы смешанных очищенных топлив на длинах волн УФ-видимого диапазона и проанализировано влияние температуры  на оптические константы. Для заданного оптического диапазона пропускание смешанного топлива постепенно увеличивается с ростом температуры. Температура оказывает определенное влияние на оптическую константу очищенного топлива; получены соотношения между пропусканием очищенного топлива и изменением температуры при 364, 378 и 394 нм. Длины волн выбраны на основе 

комбинации характеристических спектров, рассчитанных с помощью генетического алгоритма. Полученное соотношение позволяет эффективно устранить влияние температурных изменений  на спектры пропускания очищенного топлива для повышения точности обнаружения. 

The aim of this study is to address the problems of oil mixing during the sequential transportation of refined oil and the influence of temperature on the quality detection of refined oil. To better detect the quality of refined oil, UV-Visible transmission spectroscopic experiments of 92# gasoline, diesel oil, and their mixtures at different temperatures are performed. Then, the influence of temperature on the transmission spectrum is analyzed, and the transmittance-temperature compensation equations are obtained. Based on the double-thickness inversion model, the optical constants of the mixed refined oil at UV-Visible wavelengths are obtained, and the effect of temperature on the optical constants is analyzed. For a specified optical range, the transmittance of the mixed refined oil gradually increases with increasing temperature. The temperature has a certain effect on the optical constant of the refined oil; moreover, the relationships between the transmittance of the refined oil and the change in temperature are obtained at 364, 378, and 394 nm; these wavelengths are selected based on a combination of characteristic spectra calculated by a genetic algorithm. The obtained relationship can effectively remove the influence of temperature changes on the transmittance spectra of refined oil to improve the accuracy of detection.

температураспектр пропускания в УФ-видимом диапазонебензиндизельное топливооптическая константаtemperatureUV-Visible transmittance spectragasolinediesel fueloptical constantThis work was supported by the University Nursing Program for Young Scholars with Creative Talents in Heilongjiang Province (China) (No. UNPYSCT-2020148), the Open Research Topic of the Key Laboratory of the Ministry of Education for Improving Oil and Gas Recovery Rates (China) (NEPU-EOR-2022-06), Daqing City Guiding Science and Technology Program Projects (China) (zd-2023-43), and the Northeast Petroleum University Guided Innovation Fund (China) (2022YDL-13).ReferencesC. C. Wang, J. Y. Tan, Y. Q. Ma, L. H. Liu, Appl. Opt., 56, No. 18, 5156–5163 (2017).C. C. Wang, J. Y. Tan, Y. Q. Ma, L. H. Liu, Appl. Opt., 56, No. 18, 5156–5163 (2017).C. C. Wang, J. Y. Tan, C. Y. Jing, L. H. Liu, Appl. Opt., 57, No. 12, 3003–3011 (2018).C. C. Wang, J. Y. Tan, C. Y. Jing, L. H. Liu, Appl. Opt., 57, No. 12, 3003–3011 (2018).D. Zhao, L. Yang, X. Y. Zhang, D. Li, Optik, 167, 37–41 (2018).D. Zhao, L. Yang, X. Y. Zhang, D. Li, Optik, 167, 37–41 (2018).B. Kanyathare, B. Asamoah, K. E. Peiponen, Opt. Rev., 26, No. 1, 85–94 (2019).B. Kanyathare, B. Asamoah, K. E. Peiponen, Opt. Rev., 26, No. 1, 85–94 (2019).K. N. Ahmadova, Int. J. Modern Phys. B, 34, No. 8, 2050058(1–7) (2020).K. N. Ahmadova, Int. J. Modern Phys. B, 34, No. 8, 2050058(1–7) (2020).K. N. Ahmadova, Int. J. Modern Phys. B, 35, No. 25, 2150241 (2020).K. N. Ahmadova, Int. J. Modern Phys. B, 35, No. 25, 2150241 (2020).Z. Q. Liao, L. Y. Song, P. Chen, S. L. Zuo, IEEE Sensors J., 17, No. 19, 6340–6349 (2017).Z. Q. Liao, L. Y. Song, P. Chen, S. L. Zuo, IEEE Sensors J., 17, No. 19, 6340–6349 (2017).N. Vazquez-Osorio, J. Castro-Ramos, J. J. Sanchez-Escobar, Appl. Spectrosc., 17, No. 9, 1009–1024 (2023).N. Vazquez-Osorio, J. Castro-Ramos, J. J. Sanchez-Escobar, Appl. Spectrosc., 17, No. 9, 1009–1024 (2023).F. Chollet, Deep Learning with Python, Simon and Schuster (2021).F. Chollet, Deep Learning with Python, Simon and Schuster (2021).J. Schmidhuber, Deep Learning in Neural Networks, 61, 85–117 (2015).J. Schmidhuber, Deep Learning in Neural Networks, 61, 85–117 (2015).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.