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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院申请的专利用于检测油液掺混的方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116067905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111233116.6，技术领域涉及：G01N21/35；该发明授权用于检测油液掺混的方法及设备是由王海朋;戴嘉伟;褚小立;李敬岩;陈瀑;刘丹;许育鹏设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于检测油液掺混的方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种检测油液掺混的方法及设备。该方法包括：获取待测油液样本的近红外光谱和中红外光谱组成的近红外‑中红外融合光谱；获取所述近红外‑中红外融合光谱的近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度；以及根据所述近红外‑中红外融合光谱的近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度及预先建立的判别分析模型，确定所述待测油液样本的类别，其中所述判别分析模型根据第一油液与第二油液的多个样本的近红外‑中红外融合光谱及其掺混比例、近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度而被生成。

本发明授权用于检测油液掺混的方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于检测油液掺混的方法，该方法包括： 获取待测油液样本的近红外光谱和中红外光谱组成的近红外-中红外融合光谱； 获取所述近红外-中红外融合光谱的近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度；以及 根据所述近红外-中红外融合光谱的近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度及预先建立的判别分析模型，确定所述待测油液样本的类别，其中所述判别分析模型根据第一油液与第二油液的多个样本的近红外-中红外融合光谱及其掺混比例、近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度而被生成， 其中，所述判别分析模型根据以下操作而被生成： 获取所述第一油液与所述第二油液的多个样本； 获取所述多个样本中的每一样本的中红外光谱和近红外光谱，并对该中红外光谱和近红外光谱进行拼接，以得到该样本的近红外-中红外融合光谱； 按式①得到第一近红外-中红外融合光谱， m＝xd+1-xj① 其中，m表示由第一油液的近红外-中红外融合光谱与第二油液的近红外-中红外融合光谱合成的第一近红外-中红外融合光谱，d为第一油液近红外-中红外融合光谱，j为第二油液近红外-中红外融合光谱，x为第一油液近红外-中红外融合光谱掺混比例， 利用所述第一近红外-中红外融合光谱，生成库样本光谱，并根据所述第一油液近红外-中红外融合光谱掺混比例，设置相应的类别标签值；以及 获取每个库样本光谱的近红外特征谱区吸光度和中红外特征谱区吸光度，结合其对应的类别标签值，构建具有线性-非线性决策能力的判别分析模型， 其中，在所述的具有线性-非线性决策能力的判别分析模型中，线性决策能力由偏最小二乘方法提供，非线性方法由极限学习机方法提供，集成这两种方法的具体步骤如下： 建立偏最小二乘判别分析模型，作为所述线性决策部分； 建立多个极限学习机个体学习器，作为所述非线性决策部分； 为所述线性决策部分和非线性决策部分赋予相应地权重； 采用投票法进行最终的分类决策，即，对所述线性决策部分和非线性决策部分所得的分类票数乘以相应的权重，最终将各个类别的加权票数求和，最大的值对应的类别为最终类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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