автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам

На правах рукописи

Анискин Дмитрий Юрьевич

МОДЕЛИ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА УГЛЕВОДОРОДНЫХ СОЕДИНЕНИЙ ПО ИХ ИНФРАКРАСНЫМ

СПЕКТРАМ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и

комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва 2006

Работа выполнена в Московском государственном университете технологий и управления (МГУТУ)

УДК: 519.254; 519.257;608.4; 662.758; 681.3.06

Научный руководитель: кандидат технических наук

Красников Степан Альбертович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Гетманов Виктор Григорьевич

доктор технических наук, профессор Бородин Александр Викторович

Ведущая организация: Институт проблем управления им.

В.А. Трапезникова РАН

Защита диссертации состоится 30 октября 2006 года в 11 часов 00 минут на заседании Диссертационного Совета Д 212.122.05 при Московском государственном университете технологий и управления по адресу: 109316, г.Москва, ул. Талалихина, д. 31, ауд. 42.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУТУ. Автореферат разослан 28 сентября 2006 года

Учёный секретарь Диссертационного Совета, доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Доля поддельного бензина на российском рынке, по отчетным данным МВД России, постоянно растет и принимает угрожающие размеры. В ходе операции «Алхимик» в 2003 г. было установлено, что более половины прямогонного бензина с октановым числом 60-64, производимого нефтеперегонными заводами (НПЗ), поставляется различным коммерческим структурам, которые затем разными способами повышают его качество до необходимых значений, получая «на выходе» бензин 76-й, 92-й, и даже 95-й марок.

В свете вышесказанного, одной из актуальнейших проблем является идентификация марки и контроль качества нефтепродукта.

На сегодняшний день контролем качества, помимо заводских лабораторий, занимаются в основном испытательные лаборатории нефтепродуктов, а также портативные (передвижные) лаборатории, узко ориентированные на анализ конкретных нефтепродуктов. Перечень химических анализов, выполняемых лабораториями, весьма органичен и часто вместо количественной оценки приходится довольствоваться только качественным анализом. При этом стоящие на вооружении современных лабораторий приборы - весьма дорогостоящие устройства. Если учесть их общие габариты, используемые химические реактивы и то, что лаборатория укомплектована не одним прибором, становится ясно, почему контроль, особенно экспресс-контроль не получил широкого распространения.

Таким образом, назрела острая необходимость создания новых, более прогрессивных методов контроля и приборов на их базе. Перспективными в указанном смысле являются портативные спектрометрические приборы и методы, основанные на анализе инфракрасных (ИК) спектров.

В большинстве случаев ИК спектр является «отпечатком пальцев», который легко отличим от спектров других молекул: не существует двух соединений, за исключением оптических изомеров, с различающимися структурами, но одинаковыми ИК спектрами.

Безусловные преимущества ИК спектроскопии способствуют активному использованию метода в исследованиях состава и свойств индивидуальных углеводородов, нефти и нефтепродуктов.

Подавляющее число работ, посвященных исследованию нефти и нефтепродуктов по ИК спектрам, связано с методами контроля углеводородных соединений (Большаков Г.Ф., Жижин Г.Н., Иогансен A.B., Сочевко Т.И., Лукашевич И.П.). Среди них можно отметить следующие методы:

- определение коэффициентов относительной интенсивности по ИК спектрам (позволяющие рассчитать относительность содержания в нефти различных групп углеводородов);

- исследование нефти и нефтепродуктов по ИК спектрам, связанное с анализом отдельных фракций и компонентов, полученных после предварительного разделения, как правило, хроматографическими методами;

- работы по использованию ИК спектров для анализа нефтепродуктов без их предварительного разделения.

Несмотря на отмеченную выше актуальность использования ИК спектров углеводородных соединений для идентификации и контроля их качества, работ, посвященных этому направлению, чрезвычайно мало.

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертации является разработка моделей и численных методов, а также алгоритмов и программного обеспечения для идентификации и контроля качества углеводородных соединений (на примере бензинов) по их ИК спектрам.

В соответствии с поставленной целью основными задачами исследования являются:

- построение модели спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей;

- разработка численных методов и алгоритмов для идентификации, оценки параметров и контроля качества углеводородных соединений;

- моделирование разработанных численных методов идентификации и контроля качества;

- разработка программного обеспечения, реализующего разработанные численные методы и алгоритмы идентификации и контроля качества.

Методы исследований. Выполненные исследования базируются на использовании методов: теории статистических решений и нечетких множеств, выбора и принятия решений, параметрических и непараметрических методов оценивания, математического и имитационного моделирования, экспертных систем.

Научная новизна работы. В диссертационной работе получены следующие новые результаты:

- построена модель спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей, показывающая неаддитивную зависимость спектрального поглощения от массовых долей компонентов и обосновывающая необходимость применения пополняемых баз данных ИК спектров углеводородных соединений для оценивания их качества;

- разработаны численные методы и алгоритмы для идентификации марок и оценки параметров углеводородных соединений по их ИК спектрам, позволяющие проводить экспресс-контроль их качества с заданной точностью;

- разработаны специализированные базы данных и знаний, позволяющие накапливать информацию об интересуемых углеводородных соединениях, а также увязывать их физико-химические свойства с соответствующими ИК спектрами.

Практическая значимость работы. На основе разработанных в диссертационной работе численных методов и алгоритмов создана компьютерная экспертная система, способная проводить анализ, идентификацию марок и оценку параметров углеводородных соединений (на примере бензинов) по их ИК спектрам среднего диапазона (5000 см'1 + 200 см"1) для оценивания их качества.

Компьютерная экспертная система показала свою высокую эффективность в составе программно-аппаратного комплекса ПАК-Б, созданного для экспресс-анализа бензинов в полевых условиях.

Апробация работы и личный вклад автора. Разработанные в диссертации численные методы и алгоритмы, а также методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества были реализованы в ряде НИР, выполненных МГУТУ по заказу Министерства сельского хозяйства РФ: «Исследование и разработка принципов квалиметрического контроля винодельческой продукции по физико-химическим и органолептическим показателям», по договору № 1326/11 от 16 октября 2003 г., № гос. регистрации 01200.404685; «Разработка проекта методологии применения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества ликероводочной продукции и этилового спирта», по договору №1/11-04 от 26 ноября 2004 г., № гос. регистрации 0120.0500.670; «Разработка концепции и программного обеспечения по формированию государственных информационных ресурсов в сфере производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции», по договору № Д-382-6/А от 05 августа 2005 г.

Результаты диссертационной работы были также использованы компанией «Интеллектуальные компьютерные технологии» для реализации проектов: «Технология построения интеллектуальных компьютерных систем управления качеством горюче-смазочных материалов для авиационно-космической техники» и «Переносной анализатор качества автомобильных бензинов ПАК-Б».

Основные результаты исследований докладывались на следующих научных форумах: «Актуальные проблемы науки и высшего образования», Международная научно-практической конференция (Унечский филиал МГУТУ, 12 - 13 мая 2005 г.); «О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликёроводочной продукции», Пятая Международная научно-практической конференции (Москва, 18 —19 мая 2005 г.); «Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества», Вторая научно-практическая конференция (Сочи, 1-10 октября 2005 г.); «Актуальные проблемы науки и б

высшего образования», Международная научно-практическая конференция (Унечский филиал МГУТУ, 11-12 мая 2006 г.); «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности», Международная конференция (Москва, МГУПП, 1-2 февраля 2005г.); «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона», VI Научно-практическая конференция (Вязьма, ВФ МГУТУ, 18 мая 2006 г.); «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий», Научно-практическая конференция (Сочи, 1 — 10 октября 2006 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, которые включают в себя 4 статей в журналах, 6 статей в сборниках трудов научных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 105 страницах основного текста, содержит 6 таблиц, 20 рисунков и список литературы, включающий 108 наименований, из которых 103 отечественных и 5 зарубежных авторов, и 4 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность разработки новых моделей идентификации и контроля качества углеводородных соединений (на примере бензинов) с целью повышения достоверности, определены задачи исследования, сформулирована научная новизна и отражена практическая значимость работы.

В первой главе проведен обзор современных методов и моделей контроля качества углеводородных соединений. Рассмотрены показатели качества углеводородных соединений определяемые физико-химическими методами и их эксплуатационные свойства. Обосновано применение метода спектроскопии в ИК диапазоне для разработки новых моделей и алгоритмов идентификации и контроля качества. Проанализированы существующие математические модели и численные методы контроля качества, используемые в настоящее время для оценки качества углеводородных соединений. На основе проведенного обзора сформулирована цель исследования и поставлены основные задачи для ее реализации.

Во второй главе рассмотрены разработанные модели оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

Углеводородные соединения являются системами, состоящими из большого числа молекул различных Ь типов, взаимодействующих между собой различными способами. В работе на основе равновесной термодинамики предлагается модель, описывающая неаддитивную зависимость ИК спектров поглощения углеводородных соединения от массовых долей А4} образующих их молекул

5£(СО) = + ¿¿Л^А^Н ^(ш) Щ 5,(03) + Ар 5р(а>)] , (1)

Ы1 р=1

где (со) - спектр поглощения молекулы /-го типа; А/ - вириальные коэффициенты, зависящие от анизотропии поляризуемости молекул, их концентраций, температуры.

Ввиду того, что реальные углеводородные смеси являются композитами, т.е. "Л- смесями" различных молекулярных соединений, состоящих из молекул различных типов с неопределенными массовыми долями, принимающими Я

состояний, предложено каждое г-ое состояние {г = 1,2, ..., К) композита описывать нечеткой унимодальной функцией принадлежности \i-AM) = ц(М-Мг), зависящей, от ¿-мерного вектораМ = (М\, М2, .... МА) их массовых долей.

Для описания каждого молекулярного композита в работе введены векторные или композиционные функции принадлежности

№ № = {тС^О / ЕШС«) + №(М) +■■■ + йлСАО]. (2)

ц2(М) ¡ШМ) + ¡л2(М) + ...+ ц*(М)1ШМ) + ц2(М) + ... + цд(Л/)]}. Показано, что произвольное физическое свойство или показатель качества Рц{М) композита может быть описано как

Рг№ = [I? Рг М^) ] / £>Г(М) , (3)

где рг - показатель качества г- го состояния молекулярного композита.

Тем самым обоснована возможность применения непараметрических ядерных оценок свойств молекулярных композитов на основании известных свойств их представителей с использованием в качестве ядер композиционных функций принадлежности.

Поскольку с каждой комбинации Мг молекулярных массовых долей в соответствии с (1) связан свой спектр поглощения Бп а сами массовые доли неизвестны, то по аналогии с (3) в работе предлагается формировать оценку р0ц(Х) произвольной зависимости р(Х) показателя качества молекулярной смеси от наблюдаемого спектра X ее поглощения в виде нечеткой регрессионно-факторной зависимости

Рои(*| {аг}, Д) = о-,р, 14]Х-8Г|/Д) ] /ЕЭДлГ-^/Д) + е(Л), (4)

где рг = р{Бг) — известные значения зависимости показателя качества для смеси г-го типа, имеющей известный спектр поглощения е(Я) - помеха или случайная

функция с нулевым средним ((б(Х)) = 0), конечной дисперсией а2р = (е2) и

диагональной ковариационной матрицей = ъ2р§тп, = 1, 5тл = 0,

если т Ф и).

Помеха г(Х) полностью обусловлена лабораторной ошибкой измерения показателя качества.

В качестве нечетких функций принадлежности в работе вводится следующая функция

ц(|*-,У,|/Д) =1/ 1 + 1* ■ (5)

Оптимальные параметры {аг} и Д аппроксимации (4) находятся путем минимизации ее среднеквадратичной ошибки СКО = гае N -

количество отсчетов рп зависимости р{X) для и = 1,2.....Ы{Ы> К).

В результате для непараметрической модели оценивания показателей качества углеводородных соединений получен следующий алгоритм:

М Кт

/У] Л/71 р -.

ОТ—1 I I р =—

л/ км р -1

т= 1. _ *

СС ,= 1,

(6)

* =1

, где у(у) - режекторный фильтр,

необходимый для компенсации аппаратных помех ИК спектрометра.

Д2=- 2

^ ^шах -Ртш)

и=1

—-—£ =

шах пни »л

М (р -рт!п)"5 V тах гтт/

ЪКт

т=1

где Х(у) — ИК спектр неизвестного углеводородного соединения; 5т(у,к) - к-й образец ИК спектра углеводородного соединения т-й марки; ар— ошибка (стандартное отклонение) оценивания показателя качества р с помощью

интерполяционной зависимости (6); рт\п и ртт — его минимальное и максимальное значения соответственно; Ду - спектральное разрешение; <Уу- усредненная по используемому спектральному диапазону (ут!п, утах) дисперсия спектра оптической плотности, определяемая точностью ст^(у) (стандартной ошибкой) измерений оптических плотностей для различных волновых чисел V, К„ — количество образцов т-ой марки бензина.

Для параметрической оценки по Кт заданным значениям рт{к) показателей качества известных образцов многокомпонентного соединения т-й марки и соответствующих им спектров З'Ду, к) показателя качества рт неизвестного образца многокомпонентного соединения той же марки с измеренным спектром ¿"„(у) данный спектр представляется в виде вириального ряда по степеням параметра Чт =Рт ~Рт •

где А (у),в (у), С (V),/) (у) - неизвестные детерминированные спектральные

т т ш т

функции; Нт(у) — неизвестные случайные спектральные функции, определяемые как точностью представления (7), так и точностью о^(у) измерения спектра.

В работе найден общий вид детерминированных спектральных функций, формируемых по совместным наблюдениям ряда физико-химических показателей рт(к) качества и соответствующих им ИК спектров 5м(у, к).

При этом показано, что для уменьшения ошибки представления (7) необходимо:

- уменьшать абсолютную величину нечетных моментов (д3т и ) значений показателей качества известных образцов;

- уменьшать дисперсию значений показателей качества известных образцов.

5и(у) = А (у) + д * В (у) + д2 * С М + * £> (у) + Нт(у), т т т ш т т т

(7)

Кт

Это возможно реализовать только отбором известных образцов углеводородных соединений, полученных при различных условиях их производства, таким образом, чтобы, с одной стороны, получить наибольший разброс значений показателей качества, а, с другой стороны, наиболее равномерно и тесно заполнить максимальный диапазон их значений.

В третьей главе рассмотрены численные методы и алгоритмы идентификации углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

Для этого первоначально было проведено экспериментальное исследование ИК спектров и физико-химических показателей качества углеводородных соединений на примере бензинов АИ-80, АИ-92 и АИ-95.

На рисунке 1 изображены примеры спектров произвольно выбранных образцов бензинов марок АИ-92 и АИ-95.

4 Л 3.5-§ 3 ' 1 25 1 2 " § 1-5 ' 8 1 -I а1 | 0.5 • 1 1 1. Регуляр-92 (АИ-92) Премиум-95 (АИ-95) и

волновые числа, обр. см

Рис. 1. Зависимость оптических плотностей 2 произвольных бензинов марок Регуляр -92 и Премиум-95

По полученным экспериментальным данным (по 7 образцам бензина каждой марки) были построены гистограммы помех спектральных данных, возникающие в процессе приготовления бензинов данной марки.

Пример полимодального распределения зависимости спектральных помех для бензина Нормаль-80, изготовленного из разнородного сырья для разных технических регламентов, приведен на рисунке 2.

Пример распределения спектральных помех для бензина, изготовленного из относительно однородного сырья и по одному техническому регламенту, приведен на рисунке 3.

0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 о.оо

3 экспериментальное распределение помех

-теоретическое распределение помех 1 - теоретическое распределение помех 2

Я

ПпПИППпППпПппПпПп,.

с>- ь- ъ- й- су о- еР о- су су су су су су сг о-

Рис. 2. Гистограмма полимодального экспериментального распределения помех и ее покрытие совокупностью теоретических оценок одномодальных плотностей вероятности (Нормаль-80)

0.12 о.Ю 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00

№

] экспериментальное распределение помех - теоретическое распределение помех

П.ПППППпПпппп

й- су й- й- й- й- й- й- й- о- й- й- о-

Рис. 3. Гистограмма одномодального экспериментального распределения помех и ее покрытие теоретической оценкой плотности вероятности (Регуляр-92)

Далее в работе предполагается, что реальное углеводородное соединение представляет собой совокупность одномодальных распределений, каждое из которых описывается усеченной нормальной плотностью вероятности значений £ оптического поглощения, заключенных в интервале (а, р) с значениями Да) и/[р)

/сч 1 1 р(5) = --техР

а.р.Р Н

Н*У

Л2

А

а=.5 к

-а* )-(5Т-515)(р2-а2) Н =2 25(р3-а3 )-35г(рг-а2 ) '

Примеры покрытия экспериментальных полимодального и одномодального распределений помех ИК спектров для бензинов марки АИ-80 и АИ-92 с помощью совокупности теоретических оценок одномодальных плотностей (8) приведен на рисунках 2, 3.

Для идентификации марок углеводородных соединений в работе рассматриваются две модели наблюдений их ИК спектров.

В первой модели считается, что наблюдаемый спектр Х(у) углеводородного соединения неизвестной марки описывается как

А'(у) = 5и(у,Л) + Яж(у,А), (9)

где 8т(у,к) - ИК спектры оптической плотности, определенные для каждого волнового числа V для ¿-го образца (£ = 1, 2, ..., АГ) известного углеводородного соединения т-й марки (?я = 1, 2, ..., АО; Нт(у, к) - неизвестные случайные спектральные функции, описываемые усеченными нормальными распределениями

вероятностей (8), с нулевыми средними Нт(у,к) = О и неизвестными дисперсиями

|х[ЛГ,Л'1|1(*)]= 1/

0£ (Ю)

Модель (9) характерна для измерений спектров оптической плотности образцов, помещенных в толстые кюветы (£ = 100 мкм + 1000 мкм).

Тогда на основании теории статистических решений возможно идентифицировать известный спектр, а, следовательно, и марку неизвестного углеводородного соединения, используя статистики в виде нечетких мер сходства наблюдаемого спектра 5"(у) с известными спектрами 8„(у, к)

где у(у) - режекторный фильтр, необходимый для компенсации аппаратных помех ИК спектрометра.

В другом случае, характерном для регистрации спектров оптической плотности углеводородных соединений, помещаемых в тонкие кюветы (Ь = 0, 5 мкм +10 мкм), наблюдаемый спектр ¿'(у) образца неизвестной марки описывается моделью

Х(У) = 35и(уД) + Яи(УД), (11)

аналогичной модели (9), с той лишь разницей, что масштабный коэффициент Э неизвестен.

Тогда опять на основании теории статистических решений возможно идентифицировать известный спектр, а, следовательно, и марку многокомпонентного соединения, используя статистики в виде нечетких мер сходства наблюдаемого спектра £(у) с известными спектрами 8„(у, &)

ц[*.5я(*)] = с2/., хл' 05 (12)

¿Гп у^1 0-^(1/)

Для любой из рассмотренных моделей идентификацию неизвестной марки углеводородного соединения предлагается производить методом «ближайшего соседа», относя испытуемый образец к той марке т*, для которой мера сходства

(£)] примет наибольшее значение, т.е. т* = агвтах{>х[Л',5от(Аг)]},

т,к

В четвертой главе рассмотрена разработанная экспертная система (ЭС) оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам на примере представленных на рынке РФ бензинов.

Общий вид разработанной системы мобильного и переносного исполнения для ИК-Фурье спектрометров АФ-1 и ПФС-1 изображены на рисунках 4 и 5 соответственно.

Рис. 4. Общий вид мобильной ЭС оценки качества углеводородных соединений, построенной с использованием в качестве источника спектральных данных ИК - Фурье спектрометра АФ-1

Рис.5. Общий вид переносной ЭС оценки качества углеводородных соединений, построенной с использованием в качестве источника спектральных данных ИК - Фурье спектрометра ПФС-1

Прн построении данной ЭС, помимо рассмотренных в главах 2 и 3 диссертации математических моделей идентификации и оценки физико-химических

свойств, использовался опыт, наработанный в НИИ 25 Минобороны в области химотологии и оценки качества бензинов, а также ряд новых технических решений, позволивших НТЦ УП РАН создать переносной ИК-Фурье спектрометр, являющийся первичным датчиком при анализе светлых нефтепродуктов.

ЭС функционирует в двух режимах: режиме приобретения знаний, позволяющем провести её первоначальное обучение; режиме непосредственного анализа и идентификации бензинов на соответствие ГОСТ и ТУ, действующих в РФ.

ЭС имеет два варианта реализации:

- локальная ЭС;

- распределенная ЭС.

Программное обеспечение локальной ЭС реализовано на языке С++ с использованием технологий ATL, STL, MSXML, что позволяет работать с ЭС при отсутствии каких-либо каналов связи и требует только наличие эксперта и исследуемых материалов для обучения ЭС и ее использования. ЭС имеет описанный интерфейс взаимодействия с внешними источниками спектральных данных.

Защита базы знаний и программного обеспечения от несанкционированного использования осуществляется с помощью интеграции с аппаратными и программными средствами защиты, разработанными фирмой Aladdin.

Кроме этого, необходимо также упомянуть о существовании упрощенной версии ПО, которая служит только для использования конечными пользователями, не обладающими специальной подготовкой.

Программное обеспечение распределенной ЭС реализовано на языке JAVA с использованием семейства технологий Enterprise JavaBeans и позволяет проводить обучение системы распределенно через Интернет. Такая архитектура позволяет придать гибкость процессу обучения ЭС и не требует непосредственного присутствия эксперта, что позволяет выбрать в качестве источников знаний требуемые для решения каждой конкретной задачи источники вне зависимости от их географического местоположения.

Структура разработанной ЭС показана на рисунке 6.

. Пользователь

Интерфейс пользователя

р»

Подсистема ввода данных ~А-?>-

Интерфейс управления ПФС-1

Подсистема генерации

выборок приобретенных знаний

■ Ц

Подсистема расчета показателей качества УВС по данным ИК-спектроскопии и оценки их качества

(Решатель)

и

Подсистема генерации отчетов

О БАЗА ЗНАНИИ (БЗ)

а

V

Подсистема управления данными

Интерфейс эксперта

^Инженер по аЛЩ знаниям + " эксперт

Подсистема

анализа и отображения данных в БЗ

Рис. 6. Структура экспертной системы контроля качества углеводородных соединений

В диссертации подробно рассмотрен только локальный вариант ЭС. Общий вид интерфейса ЭС приведен на рисунке 7.

ЭС позволяет проводить гибкую настройку системы по списку рассчитываемых и контролируемых параметров, а также позволяет использовать для построения базы знаний разнообразные спектральные источники с разным спектральным разрешением.

Одним из основных вопросов любой экспертной системы является вопрос формирования её базы знаний. В ходе разработки системы были выработаны следующие рекомендации по пополнению БД.

Общие рекомендации пополнения БД сводятся к тому, чтобы для каждой марки бензинов набрать такое количество образцов, которое позволяет равномерно покрыть область возможных значений для каждого параметра. Область покрытия

можно контролировать с помощью закладки Контроль в правой части окна программы (рисунок 8). В открывшемся окне необходимо выбрать марку, параметр и нажать кнопку Отобразить, что приведет к отображению всех существующих значений выбранного параметра в виде диаграммы.

^1;

'СИра№\1 гзпавйо.сгу.:

!

/йкайтйи к&Летъв-, 1 о6раз1доэ а йаличИй ^

ь» 1225

? э 1*226 ..

Г-М-Т281г9 | а в 1231-4 . | 4-В 1231-5

¿511231-е г ! а£ 1231^7

\ I И

[&В 1231-8 в в 1231-9 < а 1231-ю

I 1231-11 ¡8 1231-12 ® 1231-13 1231-14

»ч 1231-1?:и {

;в;1231г1в 9 1231-17

_______^ . „. . . - ~ :______

Октановое число пс исследоеательоа. Октановоечислопо моторному мет ед. АтогкУ1 ФС: температураначалаперегонкиградС^агк^ .. ФЕ10Уа перегоняется при темпера грал СулШг , ФС:50Х-перегоняет при т^перггрзяСутоЬДг

. - ■ Описание образца.'■ ■ ■

- ' иписание торазиа.-■■ Регуляр-в2 протиеп 19Л1П { -: спектрав201 ' ":'::

йпйсаниа фаРИаспасгаЗ^а

ф Настр^.1ка Г: К образцов •

з- . 1 . .. > ; -----\...

1 4 [

» Пополнение5Д спектров.

•г:.? 4

I

о. З/.однсйконтрольоСр* .-.-»^Сформиряать П Исключит^ выделенный^;

»-Переочитатквымтанни,------- ■ ■ —

----~^-^|1231 (гост рвчоб-ат)

интервал ]0450 |зй? ^ ¡ф^Цмпера^'а'н^ т^Г

ГОрТ 2084 ГОСТ 2084 ТУ 38 001166-96 ГОСТ2084 П?СТг084-77

11201 .1203 1205 1217

1225

1226

А-?6 этил, летний • А-78 неэтил, летний А-76 неэтил. эимниЛ ^ А-92 неэтил. ;■:-■■-

; АИ95 неэгил зимние:

АИ-31 незтил. летчик

"••-Измй-

Рис. 7. Общий вид интерфейса локального варианта ЭС

. 17 в базэ/в выборке

3

о р

ш

о; СТ1

о ■о

■3 3

¡1229 (ТУ 38-401-58-171-96)1 Отобразить.

¡Фракционный состав: конец кипения

Рис. 8. Окно «Покрытие БД»

Одним из ключевых элементов любой экспертной системы является подсистема обоснования принятого решения. Конкретная реализация данной подсистемы представлена на рисунке 9, где отображаются результаты идентификации марки бензина, расчета показателей качества и анализа соответствия неизвестного образца требуемому ГОСТу или техническому регламенту. По результату работы формируется файл отчета, форма которого соответствует нормативной документации, используемой в Минобороны РФ.

Октановое число по motodhdmv метопу ФС: темпеоаттоа начала пеоегонки . ФС: 10% Пеоегоняется пои темпеоатгае. t ФС: 60% .пеоогоняется пои темпеоагле. ФС:.90?Спеоегоняется поитемпеоатуое Фа коней кипения бензина ж —

объем исл бенэгна пои 70 гоалС......

объемИспбвнэинапоиЮОгоапС.....

объем исп.бенэина пои 180 гоапС -Фоакиионный состав: остаток в колбе . Фоашионный состав: остаток и потеои Давление^насышенных пасов Кониентоаиия тактических смол Массовая поля сеоы■..■.:■■ . Кониентоаиия cs/HLa . Объемная доля бензола Испытание на медной пластине

Sen; .....

en..

. гсалС ■ roan С • ■'.:„■ .■п>ап.С.\.. гвад С -...'.. : гс-ал С Н

К %

% %

Па.

мгПООкуб. %

: г J1 куб.пм X

94.60 83.6S 45.10 67.87 11732. 174 84 211 25 ' 1133 3828 9154_ 1 00 3 00 _ 3402775 см 2 93 0 01 . 0 00 1 72 100

11203 (ГОСТ 2084) -I g Sr-и маркалрежпол;.-

,4* ............ i .

■параметры-!Полученный спектр.; Печать |

*У\«у уи »■•>«■<

Рис. 9. Окно «ПАК-анализ»

Помимо прямого назначения системы (идентификации марки, расчета параметров и контроля соответствия определенному ГОСТу или техническому регламенту) имеется возможность ее использования в качестве системы учета, систематизации и протоколирования образцов, поступающих для контроля.

Гибкость системы при настройке и изменении перечня контролируемых параметров, а также настройка критериев соответствия позволяет использовать разработанную систему не только для товарных бензинов, но и для других углеводородных соединений, например, моторных масел. 20

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе получены следующие новые результаты:

- построена модель спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей, показывающая неаддитивную зависимость спектрального поглощения от массовых долей компонентов и обосновывающая необходимость применения пополняемых баз данных ИК спектров углеводородных соединений для оценивания их качества;

- разработаны численные методы и алгоритмы для идентификации марок и оценки параметров углеводородных соединений по их ИК спектрам, позволяющие проводить экспресс-контроль их качества с заданной точностью;

- разработаны специализированные базы данных и знаний, позволяющие накапливать информацию об интересуемых углеводородных соединениях, а также увязывать их физико-химические показатели с соответствующими ИК спектрами;

- создана компьютерная экспертная система, способная проводить анализ, идентификацию марок и оценку параметров углеводородных соединений (на примере бензинов) по их ИК спектрам среднего диапазона (5000 см'1 + 200 см"1) для оценивания их качества;

- показана высокая эффективность применения созданной компьютерной экспертной системы в составе программно-аппаратного комплекса ПАК-Б, ориентированного на экспресс-анализ бензинов в полевых условиях.

Полученные научные и практические результаты могут быть применены для идентификации и контроля качества углеводородных соединений в самых различных областях, например, таких как энергетика (контроль горюче-смазочных материалов), химическая промышленность (контроль полимерных соединений), пищевая промышленность (контроль спиртосодержащей и масложировой продукции), парфюмерная промышленность и бытовая химия.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. АнискинД.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Принципы построения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества бензинов. // Сборник «Актуальные проблемы науки и высшего образования». - Материалы Международной научно-практической конференции (Унечский филиал МГУТУ, 12 - 13 мая 2005 г.). - М.: МГУТУ, 2005. С. 109 - 111.

2. Анискин Д.Ю., Воробьёва A.B., Краснов А.Е., Красников С.А. и др. Принципы построения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества спирта и ликёров од очной продукции. II Сборник «О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликёроводочной продукции». - Материалы пятой Международной научно-практической конференции (Москва, 18-19 мая 2005 г.). - М.: Пищевая промышленность, 2005. С. 315 — 319.

3. АнискинД.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Математические основы построения экспертных систем с помощью модифицированного непараметрического нечёткого ядерного оценивания. // Сборник «Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества». -Материалы второй научно-практической конференции (Сочи, 1 — 10 октября 2005 г.). - М.: МИЭМ, 2005. С. 179 - 182.

4. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Количественная оценка качества изделий ликёроводочной и винодельческой продукции. // Производство спирта и ликёроводочных изделий. № 1. 2006. С. 17- 19.

5. АнискинД.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Модели количественного оценивания качества объектов технологий, производства и бизнеса в стандарте IDFM. // Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья. № 3. 2006. С. 53 -56.

6. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Реализация программно-аппаратного комплекса для экспресс-контроля качества и идентификации горючесмазочных материалов. // Сборник «Актуальные проблемы науки и высшего образования». Научный сборник №2.-Материалы Международной научно-практической конференции (Унечский филиал МГУТУ, 11-12 мая 2006 г.). - М.: МГУТУ, 2006. С. 207 - 210.

7. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников CA. Программа расчёта качественных показателей бензинов по их инфракрасным спектрам. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611834,2005.

8. Анискин Д.Ю., Воробьева A.B., Краснов А.Е., Красников С.А. Перспективные средства автоматизации контроля качества ликероводочной продукции. // Сборник «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности». -Материалы международной конференции (1 - 2февраля 2005 г.). - М.: Издательский комплекс МГУПП, 2005. С. 238 - 243.

9. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е, Кузнецова Ю.Г. Аналитический метод контроля свойств пищевых продуктов на основе нечеткого регрессионно-факторного анализа. // Сборник «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности». - Материалы международной конференции (1—2 февраля 2005 г.). - М.: Издательский комплекс МГУПП, 2005. С. 243 - 246.

10. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Разработка методик Идентификации и контроля качества углеводородных соединений. И Техника и технология. № 5.2006. С. 87 - 89.

11. Анискин Д.Ю., Красников С.А., Краснова H.A. Многопараметрические идентификация и контроль качества многокомпонентных соединений. // Сборник «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона». - Материалы VI Научно-практической конференции (Вяземский филиал МГУТУ, 18 мая 2006 г.) — Вязьма: МГУТУ, 2006. С. 65-69.

12. Анискин Д.Ю., Вагин В.А., Красников С.А., Краснов А.Е. Способ идентификации и контроля многокомпонентных соединений. Заявка на патент РФ№2006128931 от 09.08 2006 г. (№ гос. регистрации 34087 от 20.09.2006 г.).

13. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Разработка экспертных систем для идентификации и контроля качества углеводородных соединений. // Сборник «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий». — Материалы научно-практической конференции (Сочи, 1 — 10 октября 2006 г.) - М.: МИЭМ, 2006. С. 92 - 96.

ДЛЯ ЗАМЕТОК

Отпечатано в типографии ООО "Франтера" ОГР № 1067746281514 от 15.02.2006г. Москва, Талалихина, 33

Подписано к печати 25.10.2006г. Формат 60x84/16. Бумага "Офсетная №1" 80г/мг. Печать трафаретная. Усл.печ.л. 1,50. Тираж 100. Заказ 173.

www.frantera.ru

Введение.

Глава 1. Современные методы и модели контроля качества углеводородных соединений нефтепродуктов.

1.1. Актуальность контроля качества углеводородных соединений.

1.2. Показатели качества углеводородных соединений определяемые физико-химическими методами и их эксплуатационные свойства на примере автомобильных бензинов.

1.3. Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по инфракрасным спектрам.

1.4. Выводы по главе 1.

Глава 2. Модели оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

2.1. Модель зависимости инфракрасных спектров многокомпонентных соединений от массовых долей ингредиентов.

2.2. Модель нечетких функций принадлежности смесей и их использование в нечетких регрессионно-факторных зависимостях.

2.3. Параметрическая и непараметрическая модели зависимостей физико-химических показателей качества углеводородных соединений от их инфракрасных спектров.

2.4. Выводы по главе 2.

Глава 3. Численные методы и алгоритмы идентификации углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

3.1. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений помех ИК-спектров углеводородных соединений.

3.2. Модель помех ИК-спектров углеводородных соединений, согласованная с экспериментальными распределениями.

3.3. Модели наблюдений инфракрасных спектров углеводородных соединений и алгоритмы их идентификации

3.4. Выводы по главе 3.

Глава 4. Экспертная система оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

4.1. Архитектура экспертной системы контроля качества углеводородных соединений.

4.2. Пользовательский интерфейс экспертной системы контроля качества углеводородных соединений.

4.3. Примеры идентификации и варианты реализации ЭС для оценки качества углеводородных соединений.

4.4. Выводы по главе 4.

Основное направление и актуальность исследования. Доля поддельного бензина на российском рынке, по отчетным данным МВД России, постоянно растет и принимает угрожающие размеры. В ходе операции «Алхимик» в 2003 г. было установлено, что более половины прямогонного бензина с октановым числом 60-64, производимого нефтеперегонными заводами (НПЗ), поставляется различным коммерческим структурам, которые затем разными способами повышают его качество до необходимых значений, получая «на выходе» бензин 76-й, 92-й, и даже 95-й марок.

В свете вышесказанного, одной из актуальнейших проблем является идентификация марки и контроль качества нефтепродукта.

На сегодняшний день контролем качества, помимо заводских лабораторий, занимаются в основном испытательные лаборатории нефтепродуктов, а также портативные (передвижные) лаборатории, узко ориентированные на анализ конкретных нефтепродуктов. Перечень химических анализов, выполняемых лабораториями, весьма органичен и часто вместо количественной оценки приходится довольствоваться только качественным анализом. При этом стоящие на вооружении современных лабораторий приборы - весьма дорогостоящие устройства. Если учесть их общие габариты, используемые химические реактивы и то, что лаборатория укомплектована не одним прибором, становится ясно, почему контроль, особенно экспресс-контроль не получил широкого распространения.

Таким образом, назрела острая необходимость создания новых, более прогрессивных методов контроля и приборов на их базе. Перспективными в указанном смысле являются портативные спектрометрические приборы и методы, основанные на анализе инфракрасных (ИК) спектров.

В большинстве случаев ИК спектр является «отпечатком пальцев», который легко отличим от спектров других молекул: не существует двух соединений, за исключением оптических изомеров, с различающимися структурами, но одинаковыми Ж спектрами.

Безусловные преимущества ИК спектроскопии способствуют активному использованию метода в исследованиях состава и свойств индивидуальных углеводородов, нефти и нефтепродуктов.

Подавляющее число работ, посвященных исследованию нефти и нефтепродуктов по Ж спектрам, связано с методами контроля углеводородных соединений (Большаков Г.Ф., Жижин Г.Н., Иогансен А.В., Сочевко Т.Н., Лукашевич И.П.). Среди них можно отметить следующие методы:

- определение коэффициентов относительной интенсивности по Ж спектрам (позволяющие рассчитать относительность содержания в нефти различных групп углеводородов);

- исследование нефти и нефтепродуктов по Ж спектрам, связанное с анализом отдельных фракций и компонентов, полученных после предварительного разделения, как правило, хроматографическими методами;

- работы по использованию Ж спектров для анализа нефтепродуктов без их предварительного разделения.

Несмотря на отмеченную выше актуальность использования Ж спектров углеводородных соединений для идентификации и контроля их качества, работ, посвященных этому направлению, чрезвычайно мало.

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертации является разработка моделей и численных методов, а также алгоритмов и программного обеспечения для идентификации и контроля качества углеводородных соединений (на примере бензинов) по их Ж спектрам.

В соответствии с поставленной целью основными задачами исследования являются:

- построение модели спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей;

-разработка численных методов и алгоритмов для идентификации, оценки параметров и контроля качества углеводородных соединений;

- моделирование разработанных численных методов идентификации и контроля качества;

- разработка программного обеспечения, реализующего разработанные численные методы и алгоритмы идентификации и контроля качества.

Методы исследований. Выполненные исследования базируются на использовании методов: теории статистических решений и нечетких множеств, выбора и принятия решений, параметрических и непараметрических методов оценивания, математического и имитационного моделирования, экспертных систем.

Научная новизна работы. В диссертационной работе получены следующие новые результаты:

- построена модель спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей, показывающая неаддитивную зависимость спектрального поглощения от массовых долей компонентов и обосновывающая необходимость применения пополняемых баз данных ИК спектров углеводородных соединений для оценивания их качества;

- разработаны численные методы и алгоритмы для идентификации марок и оценки параметров углеводородных соединений по их ИК спектрам, позволяющие проводить экспресс-контроль их качества с заданной точностью;

- разработаны специализированные базы данных и знаний, позволяющие накапливать информацию об интересуемых углеводородных соединениях, а также увязывать их физико-химические показатели с соответствующими ИК спектрами.

Практическая значимость работы. На основе разработанных в диссертационной работе численных методов и алгоритмов создана компьютерная экспертная система, способная проводить анализ, идентификацию марок и оценку параметров углеводородных соединений (на примере бензинов) по их ИК спектрам среднего диапазона (5000 см'1 -f 200 см"1) для оценивания их качества.

Компьютерная экспертная система показала свою высокую эффективность в составе программно-аппаратного комплекса ПАК-Б, созданного для экспресс-анализа бензинов в полевых условиях.

Апробация работы и личный вклад автора. Разработанные в диссертации численные методы и алгоритмы, а также методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества были реализованы в ряде НИР, выполненных МГУТУ по заказу Министерства сельского хозяйства РФ: «Исследование и разработка принципов квалиметрического контроля винодельческой продукции по физико-химическим и органолептическим показателям», по договору № 1326/11 от 16 октября 2003 г., № гос. регистрации 01200.404685; «Разработка проекта методологии применения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества ликероводочной продукции и этилового спирта», по договору №1/11-04 от 26 ноября 2004 г., № гос. регистрации 0120.0500.670; «Разработка концепции и программного обеспечения по формированию государственных информационных ресурсов в сфере производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции», по договору № Д-382-6/А от 05 августа 2005 г.

Результаты диссертационной работы были также использованы компанией «Интеллектуальные компьютерные технологии» для реализации проектов: «Технология построения интеллектуальных компьютерных систем управления качеством горюче-смазочных материалов для авиационно-космической техники» и «Переносной анализатор качества автомобильных бензинов ПАК-Б».

Основные результаты исследований докладывались на следующих научных форумах: «Актуальные проблемы науки и высшего образования»,

Международная научно-практической конференция (Унечский филиал МГУТУ, 12-13 мая 2005 г.);

О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликёроводочной продукции», Пятая Международная научно-практической конференции (Москва, 18-19 мая 2005 г.); «Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества», Вторая научно-практическая конференция (Сочи, 1-10 октября 2005 г.); «Актуальные проблемы науки и высшего образования», Международная научно-практическая конференция (Унечский филиал МГУТУ, 11-12 мая 2006 г.); «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности», Международная конференция (Москва, МГУПП, 1-2 февраля 2005г.); «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона», VI Научно-практическая конференция (Вязьма, ВФ МГУТУ, 18 мая 2006 г.); «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий», Научно-практическая конференция (Сочи, 1-10 октября 2006 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, которые включают в себя 4 статей в журналах, 6 статей в сборниках трудов научных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 105 страницах основного текста, содержит 21 таблицу, 30 рисунков и список литературы, включающий 108 наименований, из которых 103 отечественных и 5 зарубежных авторов, и 2 приложения.

4.4. Выводы по главе 4

1. Разработана архитектура экспертной системы контроля качества углеводородных соединений.

2. Проведено моделирование разработанной экспертной системы в среде Mathcad в соответствии с главами 2 и 3, подтвердившее правильность разработанных моделей и численных методов.

3. Разработана экспертная система, позволяющая проводить идентификацию, и оценивать качество углеводородных соединений по данным ИК-спектров.

102

1. АнискинД.Ю., Вагин В.А., Красников С.А., Краснов А.Е. Способ идентификации и контроля многокомпонентных соединений. Заявка на патент РФ№2006128931 от 09.08 2006 г. (№ гос. регистрации 34087 от 20.09.2006 г.).

2. Анискин Д.Ю., Красников С.А., Краснова Н.А.

3. Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. Разработка методик Идентификации и контроля качества углеводородных соединений. // Техника и технология. № 5.2006. С. 87 89.

4. Бабушкин А.А., Бажулин П.А., Королев Ф.А., Левшин Л.В., Прокофьев В.К., Стриганов А.Р. Методы спектрального анализа. М.: МГУ, 1962.

5. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. 632 с.

6. Бахшиев Н.Г. Введение в молекулярную спектроскопию. Л.: ЛГУ, 1987.-216 с.

7. Беллами Л. Инфракрасные спектры сложных молекул. М.: Мир, 1965.- 590 с.

8. Большаков Г.Ф. Инфракрасные спектры аренов. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1989. - 232 с.

9. Большаков Г.Ф. Инфракрасные спектры насыщенных углеводородов, Ч. 1. Алканы Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1986. - 176 с.

10. Большаков Г.Ф. Инфракрасные спектры насыщенных углеводородов, Ч. 2. Цикланы Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1986. - 248 с.

11. Бондарев В.А., Зоря Е.И., Цагарели Д.В. Операции с нефтепродуктами, автозаправочные станции. М.: Издательство1. Паритет», 1999. 338 с.

12. Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. -СПб.: Питер, 2003.

13. Бородин А.В. Научно-практические основы построения знание-ориентированной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК. Автореф. дисс. д. техн. наук. -М.: МГУПБ, 2001.

14. Брандмюллер И., Мозер Г. Введение в спектроскопию комбинационного рассеяния света. М.: Мир, 1964.

15. Буйташ П., Кузьмин Н.М., Лейстнер Л. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.: Наука, 1993. - 42 с

16. Васильев В.И., Ильясов Б.Д. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики / Учебное пособие. Уфа, 1995.

17. Вильсон Е., Дешиус Д., Кросс П. Теория колебательных спектров молекул. -М: ИЛ,. 1960.

18. Волькенштеин М.В., Ельяшевич М.А., Степанов Б.И. Колебания молекул, т.2. -М.: Гостехиздат, 1949.

19. Волькенштейн М.В., Ельяшевич М.А., Степанов Б.И. Колебания молекул, т.1. -М.: Гостехиздат, 1949.

20. Воробьева А.В., Краснова Н.А., Кузнецова Ю.Г., Полякова И.В., Красников С.А., Анискин Д.Ю. Количественная оценка качества изделий ликёроводочной и винодельческой продукции. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2006, № 1, с. 17-19.

21. Воробьева А.В., Краснова Н.А., Кузнецова Ю.Г., ТретякВ.И.

22. Экспериментальное статистическое исследование физико-химических показателей винодельческой продукции. // Виноделие и виноградарство. 2006. № 2. с. 16 + 18.

23. ГаскаровД.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2003. - 431 с.

24. Герцберг Г. Колебательные и вращательные спектры многоатомных молекул, ИЛ, М., 1949.

25. Глудкин О.П., Горбунов Н.М., Гуров А.И., Зорин Ю.В. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов. Под ред. Глудкина О.П. -М.: Горячая линия Телеком, 2001. - 600 с.

26. ГОСТ 4.23-83. Система показателей качества продукции. Смазки пластичные. Номенклатура показателей.

27. ГОСТ 4.24-84. Система показателей качества продукции. Масла смазочные. Номенклатура показателей.

28. ГОСТ 4.25-83. Система показателей качества продукции. Нефтепродукты. Топлива жидкие. Номенклатура показателей.

29. ГОСТ 511. Нефтепродукты светлые. Определение октановых чисел по моторному методу.

30. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений.

31. Гуреев А.А., Азев B.C. Автомобильные бензины. Свойства и применение. М.: Нефть и газ, 1996. - 444 с.

32. Гуреев А. А., Жоров Ю.М., Смидович Е.В. Производство высокооктановых бензинов. М.: Химия, 1981. - 224 с.

33. Данилов A.M. Применение присадок в топливах для автомобилей.

34. Справочник. М.: Химия, 2000. - 232 с.

35. Данилов A.M. Присадки и добавки. Улучшение экологических характеристик нефтяных топлив. М.: Химия, 1996. - 232 с.

36. Данилов А. М., Емельянов В. Е, Митусова Т. Н. Разработка ипроизводство экологически улучшенных моторных топлив. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1994.-53 с.

37. Дебай П. Полярные молекулы. Пер. с нем. Н.К. Шодро. М.: JL: ГТТИ, 1931.

38. Дейвид Г. Порядковые статистики. М.: Наука, 1979.

39. ДерффельК. Статистика в аналитической химии. М.: Мир, 1994. -272 с.

40. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. Пос. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 624 с.

41. Добровидов А.В., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание сигналов. -М.: Наука. Физматлит, 1997. 336 с.

42. Евтихиев Н.Н., Евтихиева О.А., Компанец И.Н., Краснов А.Е., КульчинЮ.Н., Одиноков С.Б., Ринкевичус Б.С. Информационная оптика: Учебное пособие. М.: Издательство МЭИ, 2000.

43. Ельяшевич М.А. Атомная и молекулярная спектроскопия. М: Физматгиз, 1962.

44. Емельянов В.Е. Все о топливе. Автомобильный бензин: Свойства, ассортимент, применение М.:Астрель-АСТ, Москва. 2003. - 80 с.

45. Иогансен А.В. Количественный структурно-групповой анализ по ИК-спектрам поглощения. //Завод, лаб., 1962, № 4, с. 433-438.

46. Иогансен А.В. Определение открытых цепочек (СН2)П различнойдлины по ИК-спектрам поглощения. //Завод, лаб., 1959, т. 25, № 3, с. 302-303.

47. Иогансен А.В. Структурно-групповой анализ насыщенных нефтепродуктов по ИК-спектрам поглощения. Определение СНз-групп и длинных цепей (СН2)+. // Материалы X совещания по спектроскопии. Т.1. Львов: Изд. Львов, ун-та, 1957, с. 327-330.

48. Иогансен А.В. Структурно-групповой анализ по ИК-спектрам поглощения. //ХТТМ, 1962, № 5, с. 16-22.

49. Казицына Л.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии в органической химии. М.: МГУ, 1979.

50. Калмановский В.И. Продолжение легенды о прецизионности. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 25 + 28.

51. Келих С. Молекулярная нелинейная оптика / Пер. с польск. / Под ред. И.Л. Фабелинского. -М.: Наука, ГРФМЛ, 1981.

52. Кесслер И. Методы инфракрасной спектроскопии в химическом анализе. М.: Мир, 1964.

53. Кольрауш К. Спектры комбинационного рассеяния. М.: ИЛ, 1952.

54. Краснов А.Е., Красников С.А. Синтез нечетких мер оптимального различения зашумленных данных // Параллельные вычисления и задачи управления. М.: Институт проблем управления, 2001, с. 33 -57.

55. Краснов А.Е., Красников С.А., Компанец И.Н. Статистический синтез оптимальных по селективности мер сходства для различения нестационарных зашумленных сигналов // Радиотехника, 2002, № 1, с. 13-24.

56. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Большаков О.В., Шлёнская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001.

57. Краснов A.E., Красуля О.Н., Большаков О.В., Шлёнская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001. - 496 с.

58. Кунце У., Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа / Пер. с нем. М.: Мир, 1997.

59. Кунце У., Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа: Пер. с нем. М.: Мир, 1977. - 424 с.

60. Кюрегян С.К. Атомный спектральный анализ нефтепродуктов.- М.: Химия, 1985.-319 с.

61. Ландау Л., Лифшиц Е. Квантовая механика. М.: Физматгиз, 1963.

62. Лавенда Б. Статистическая физика. Вероятностный подход / Пер. с англ. М.: Мир, 1999.

63. Ландсберг Г.С., Бажулин П.А., Сущинский М.М. Основные параметры спектров комбинационного рассеяния углеводородов. М.: АН СССР, 1956.

64. Леконт Ж. Инфракрасное излучение. М.: Физматгиз, 1958.

65. Лорентц Г.А. Теория электронов и ее применение к явлениям света и теплового излучения. Пер. с англ. / Под ред. Т.П. Кравца. 2-е изд., испр. и доп. -М.: Гостехиздат, 1956.

66. Малиновский Л.Г. Анализ статистических связей: Модельно-конструктивный подход. М.: Наука, 2002. - 688 с.

67. Маянц Л.С. Теория и расчет колебаний молекул. М: АНСССР, 1960.

68. МИ 1317-86. ГСИ. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле параметров.

69. Мурадова А.Н., Кулиев A.M., Левшина A.M. Исследование нафтеновых углеводородов нафталанской нефти методом ИК-спектроскопии. //Азерб. хим. журн., 1983, № 4, с. 53-57.

70. Наканиси К. Инфракрасные спектры и строение органических соединений. М.: Мир - 1965. - 216 с.

71. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971.

72. Николаева С.В. Методологические аспекты термодинамического подхода к синтезу моделей смесей // Информационные технологии, 2003, №4, с. 45-52.

73. Пантел Р., Путхоф Г. Основы квантовой электроники. Пер. с англ./ Под ред. Ю.А. Ильинского. М.: Мир, 1972. - 384 с.

74. Перспективные автомобильные топлива. М.: Транспорт, 1982.- 319 с.

75. Прикладная инфракрасная спектроскопия. /Под ред. Д. Кендалла. М.: Мир, 1970.

76. Рабинович С.Г. Погрешности измерений. Л.: Энергия, 1978. - 262 с.

77. РейхН.Н., Тупиченков А.А., Цейтлин В.Г. Метрологическое обеспечение производства. М.: Изд. стандартов, 1987. - 247 с.

78. Сафонов А.С., Ушаков А. И., Чечкенев И. В. Автомобильные топлива: Химмотология. Эксплуатационные свойства. Ассортимент.- СПб.: Издательство «НПИКЦ», 2002.-264 с

79. Свердлов Л.М., Ковнер М.А., Крайнов Е.П. Колебательные спектры многоатомных молекул. Серия «Физика и техника спектрального анализа». -М.: Наука, 1970.

80. Сочевко Т.И., Лукашевич И.П. Изучение фазового состояния твердых углеводородов с помощью ИК-спектров поглощения. // Разработкасмазочных материалов. М.: Ин-т нефтехим. и газ. пром., 1979, с. 114117.

81. Стерин Х.Е., Алексанян В.Т., Жижин Г.Н. Каталог спектров комбинационного рассеяния углеводородов. М.: Наука, 1976. - 358 с.

82. Таунс С., Шавлов А. Радиоспектроскопия. М.: ИЛ, 1959.

83. Топлива, смазочные материалы, технические жидкости. Ассортимент и применение. Справочник / Под ред. В.М. Школьникова. Изд. 2-е перераб. и доп. М.: ИЦ Техинформ, 1999. - 596 с.

84. Топлива, смазочные материалы, технические жидкости. Ассортимент и применение. Справочник. М.: Издательский центр «Техинформ», 1999.- 596 с.

85. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Перевод с англ. М.: Мир, 1978. - 411 с.

86. Цагарели Д.В., Зоря Е.И., Багдасаров Л.Н. Сохранность нефтепродуктов. М.: ГУП Издательство «Нефть и газ», 2002. - 384 с.

87. Частиков А.П. Гаврилова Т.А. Белов Ф.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. Санкт-Петербург: Издательство "БХВ-Петербург", 2003

88. Чулановский В.М. Введение в молекулярный спектральный анализ. -М.: Гостехиздат, 1951.

89. Шаевич А.Б. Аналитическая служба как система. М.: Химия, 1981. -264 с.

90. Ясицкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Академия, 2005.

91. Harris F.E., Adler B.J. J. Chem. Phys., 1953, v. 21, p. 1031.

92. Kielich S. Physica, 1962, v. 28, p. 1116.

93. Kompanets I.N., Krasnov A.E., Malov A.N. Laser radiation action on the biomedium as nonadiabatic exitation of macromolecules. In Proc. of SPIE (Laser Methods for Biomedical Applications, ed. by Vladimir Pustovoy), vol. 2965,1996, pp. 2-12.

94. Krasnov A.E., Krasnikov S.A., Kompanets I.N. Correlation-statisticalmethods of distinguishing complicated and noisy spectra. J. of Optics A: Pure and Applied Optics, Briton (Great Britain), № 4,2002, p. 329 337.

95. Nielsen H. Rev. Mod. Phys. 23,90 (1951).1. СПИСОК СОКРАЩЕНИИ1. БД база данных;1. БЗ база знаний;

96. ГОСТ государственный образовательный стандарт;

97. СКО среднеквадратичная ошибка;1. ТУ технические условия;1. ЭС экспертная система;

98. F вектор показателей качества товаров;f(Y) гистограмма значений случайной величины Y,или выборочное распределение; Я вектор случайных помех с нулевым средним;1.интеграл ошибок;