【摘 要】
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该文旨在探索一种基于红外光谱技术的原油含水率快速检测方法,研究采用油田提供的3种MDT取样流体原油样本,每种原油制备5种含水率、5种矿化度,共计75个不同属性的油水乳状液
【机 构】
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北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(4182017),全国大学生科学研究与创业行动计划(201810011090),北京市教委科技计划一般项目(KM201810011006),油田开发研究院合作项目(DQYT-1201002-2018-JS-406)
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该文旨在探索一种基于红外光谱技术的原油含水率快速检测方法,研究采用油田提供的3种MDT取样流体原油样本,每种原油制备5种含水率、5种矿化度,共计75个不同属性的油水乳状液。采集75个配制样本的红外光谱,进行波长筛选并用“一阶导数+减去一条直线+SG卷积平滑(17)”法对光谱进行预处理,对谱图进行分析,并用偏最小二乘法建立关于原油含水率的定量检测模型。最终建模相关系数R达到94.44%,交互验证均方根误差RMSECV为4.11,相对分析误差RPD为3.04;预测相关系数R为83.54%,预测均方根误差RMS
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