Способ измерения октанового числа бензина
METHOD FOR MEASURING THE OCTANE NUMBER OF GASOLINE

Изобретение относится к анализу свойств бензина и может быть использовано в различных областях промышленности при производстве, хранении и транспортировке бензина для контроля его качества.
При использовании в автомобильных двигателях бензина основным фактором, определяющим мощностные и экономические показатели двигателя, является детонационная стойкость бензина. Стойкость бензина к возникновению детонационного сгорания зависит от его группового химического состава, количества в нем стойких к детонации соединений и наличия антидетонационных присадок.
На практике детонационную стойкость бензина оценивают октановым числом. В настоящее время наиболее точно октановое число бензина определяется моторным (ГОСТ 511-82, ГОСТ Р 32340-2013) и исследовательским (ГОСТ 8226-82, ГОСТ Р 32339-2013) методами на специальных моторных установках. Длительность измерения составляет около двух часов. Весьма перспективна разработка более быстрого способа определения октанового числа бензина, который можно было бы реализовать в виде устройства, определяющего октановое число бензина в потоке (в полевых условиях).
Известен способ определения октанового числа бензина (патент РФ №2305283, опубликован 27.08.2007). Суть данного способа заключается в том, что проводят измерение плотности бензина и диэлектрической проницаемости на одной частоте, дополнительно измеряют поглощение акустической энергии в бензине, измеряют удельную проводимость бензина и диэлектрическую проницаемость на второй частоте и определяют величину соотношения диэлектрических проницаемостей при двух разных частотах, проводят температурную коррекцию измеренных параметров и по значениям плотности, поглощения акустической энергии, удельной проводимости и величине соотношения диэлектрических проницаемостей при двух разных частотах осуществляют процесс идентификации октанового числа бензина с использованием калибровочной модели. Недостатком этого способа является необходимость использования электрических контактов, погруженных в бензин, что может привести к его возгоранию.
Известен также ряд способов определения октанового числа бензина, основанных на ультразвуковом воздействии на образец и обработке полученных сигналов. Так, в одном способе (патент РФ №2189039, опубликован 10.09.2002) используются значения скоростей распространения ультразвуковой волны в бензине при двух различных фиксированных температурах - 20°C и 40°C. Частоты ультразвуковых волн выбирают в диапазоне 100 - 200 кГц. Недостатком этого способа является необходимость измерения времени прохождения сигнала через рабочую камеру несколько раз и при различных температурах, что затрудняет его использование для экспресс-анализа автомобильного топлива, а также требует наличия в конструкции устройства термостата.
В другом способе (патент РФ №2654836, опубликован 22.05.2018) наряду со скоростью распространения ультразвука учитывается и интенсивность поглощения ультразвука в слое исследуемого бензина, что позволяет оценить не только значение октанового числа исследуемого бензина, но и содержание примесей в нем. После определения необходимых параметров сопоставляют полученные данные с хранящимися в памяти контроллера значениями скорости и коэффициента поглощения ультразвука для эталонных образцов при известной температуре и определяют октановое число исследуемого бензина. Данный способ является наиболее близким к предлагаемому способу и был выбран в качестве прототипа. Недостатком этого способа является необходимость помещения в бензин измерительной ячейки с расположенными в ней пьезоэлементом и рефлектором, что приводит к их износу и вызывает излишнюю погрешность измерений из-за внесения загрязнений.
Задачей, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является повышение точности определения октанового числа бензина.
Технический результат, достигаемый при решении поставленной задачи, заключается в создании способа измерения октанового числа с исключением контакта бензина с источником загрязнений, влияющих на точность измерений.
Данный технический результат достигается тем, что способ измерения октанового числа бензина, включающий воздействие ультразвуком на бензин и сравнение результата этого воздействия с результатом такого же воздействия на бензин с заранее известным октановым числом, отличается тем, что воздействуют на бензин ультразвуком с фиксированной частотой в диапазоне от 20 до 44 кГц с образованием в нем кавитационных пузырей, фиксируют, трансформируют и оцифровывают не менее тысячи двухсот изображений кавитационных пузырей бензина с заранее известным октановым числом и на основании полученных данных проводят машинное обучение, в содержащую характерные признаки изображений кавитационных пузырей бензинов с заранее известным октановым числом обученную модель машинного обучения вводят не менее ста изображений образовавшихся в проверяемом бензине с неизвестным октановым числом кавитационных пузырей, полученных при воздействии ультразвуком такой же частоты и обработанных идентичным образом, в результате сравнения признаков каждого из введенных изображений с характерными признаками изображений, присущими бензинам с известным октановым числом, по максимальному из этого количества изображений числу совпадений этих признаков определяют значение октанового числа проверяемого бензина. Воздействие ультразвуком производят на поток бензина в технологическом трубопроводе, имеющем участок с прозрачными стенками. На бензин подается ультразвук при фиксированной мощности ультразвукового генератора в диапазоне от 30 до 70 Вт. Изображения кавитационных пузырей бензина фиксируют путем записи видеоролика, содержащего процессы развития кавитационных пузырей, и его последующей раскадровки, трансформируют до размера, определенного параметрами выбранной модели машинного обучения, оцифровывают переводом в тензорную матрицу и нормализацией. В качестве модели машинного обучения выбирают сверточную нейронную сеть с проведением обучения в три этапа, заключающихся в тренировке, валидации и тестировании.
Кавитация - это процесс образования пузырьков в жидких средах, с последующим их схлопыванием и высвобождением большого количества энергии. При ультразвуковой обработке небольшие пузырьки в жидкости образуются за счет распространения высокочастотных колебаний давления.  Размер пузырьков колеблется при воздействии акустического возбуждения: во время фазы сжимающего напряжения пузырьки сжимаются, а во время фазы растягивающего напряжения они расширяются. Нормально растущие пузырьки остаются сферическими. Если частота внешних акустических колебаний становится пропорциональной собственной частоте пузырька, пузырь может приобретать несферическую форму и система становится нестабильной. После стадии колебаний пузырьки часто либо распадаются на части, либо могут дестабилизироваться и полностью разрушиться.
Характер кавитационных пузырей в значительной степени определяется свойствами самой жидкости (бензина). Вследствие этого, при соблюдении условия стабильности всех параметров проведения измерений (температура, давление, частота излучения, динамика жидкости и др.), различные свойства (форма, размер и др.) кавитационных пузырей могут служить признаками, позволяющими установить октановое число бензина.
Сущность изобретения заключается в следующем.
На протекающий по технологическому трубопроводу, имеющему участок с прозрачными стенками, бензин с известным октановым числом подают ультразвуковую волну с параметрами, определенными в результате многочисленных экспериментов - фиксированной частотой в диапазоне от 20 до 44 кГц при фиксированной мощности генератора ультразвука от 30 до 70 Вт. Подача излучения осуществляется через наполненную дистиллированной водой ультразвуковую ванну, в которой проходит часть технологического трубопровода с бензином, имеющая прозрачные стенки. В результате ультразвукового воздействия в потоке бензина образуются кавитационные пузыри, которые проходят несколько стадий развития: зарождение - колебания - коллапс. За время существования пузырей их форма и размер неоднократно меняются. С помощью высокоскоростной камеры записывают короткий видеоролик, в котором фиксируются процессы развития кавитационных пузырей. После этого полученный видеоролик раскадровывают на отдельные изображения на компьютере. Размер изображений изменяют до значения, определенного параметрами выбранной модели машинного обучения, изображения переводят в тензорную матрицу и нормализуют. Указанные операции проводят в автоматическом режиме с помощью команд выбранного языка программирования. При этом для машинного обучения используют не менее тысячи двухсот изображений кавитационных пузырей для каждого вида бензина.
Проверяемый бензин подают по этому же технологическому трубопроводу и подвергают воздействию ультразвуком. Значения частоты ультразвуковой волны, мощности генератора ультразвука, режим работы высокоскоростной камеры, параметры получения и обработки изображений остаются теми же.
Многочисленные измерения показали, что для определения октанового числа проверяемого бензина достаточно ста изображений его кавитационных пузырей, вводимых в обученную модель машинного обучения.
С помощью модели машинного обучения сравнивают признаки каждого из изображений кавитационных пузырей проверяемого бензина с характерными признаками изображений, присущими бензинам с известным октановым числом. По максимальному числу совпадений этих признаков определяют значение октанового числа проверяемого бензина.
Пример.
Для обучения модели машинного обучения выбирают образцы бензина, например, с октановым числом: 92, 95 и 98. Подача ультразвуковой волны осуществляется через наполненную дистиллированной водой ультразвуковую ванну, в которой проходит часть технологического трубопровода с бензином, имеющая прозрачные стенки. При протекании бензина с определенным октановым числом по трубопроводу диаметром около 5 см подается ультразвуковая волна частотой 22 кГц при мощности ультразвукового излучателя 40 Вт. Динамика образования и деформации кавитационных пузырей фиксируется с помощью высокоскоростной камеры. Полученный для каждого вида бензина видеоролик раскадровывают на серию из 1200 изображений кавитационных пузырей с разрешением 512×512 пикселей. В результате получают набор из 3600 изображений суммарно для всех трех видов бензина. Каждое изображение сжимают до размера 224×224 пикселей, переводят в тензорную матрицу и нормализуют. Раскадровку и указанные операции обработки изображений, включающей изменение размера, перевод в тензорную матрицу и нормализацию, производят в автоматическом режиме при помощи встроенных методов фрэймворка машинного обучения PyTorch, разработанного для языка Phyton. В качестве модели машинного обучения используют сверточную нейронную сеть MobileNetV2 с замороженными верхними слоями. По каждому виду бензина для обучения нейронной сети используют тысячу двести обработанных изображений, из них тысячу изображений используют для тренировки нейронной сети, сто изображений - для валидации нейронной сети и еще сто - для ее тестирования. В процессе тренировки нейронной сети происходит трансформация обработанных изображений, выражающаяся в уменьшении размерности тензорной матрицы и изменении содержащихся в ней значений. После первого этапа тренировки производится валидация нейронной сети для определения ее точности и функции потерь. С этой целью для каждого вида бензина используют сто обработанных изображений, не участвовавших в обучении. Процесс тренировки и валидации повторяют сто раз.
Для гарантированного достоверного использования обученной модели машинного обучения проводят ее тестирование подачей в обученную модель ста оставшихся из тысячи двухсот обработанных изображений кавитационных пузырей для каждого вида бензина.
По итогу тестирования получают характерные признаки, соответствующие каждому бензину с конкретным октановым числом.
После обучения нейронной сети по технологическому трубопроводу подается проверяемый бензин с неизвестным октановым числом. По описанному выше алгоритму в идентичных условиях производится получение и обработка ста изображений его кавитационных пузырей. Обработанные изображения загружаются в обученную модель машинного обучения и по максимальному из ста числу совпадений признаков изображений кавитационных пузырей проверяемого бензина с признаками изображений кавитационных пузырей бензина с известным октановым числом определяют значение октанового числа проверяемого бензина.
Таким образом, благодаря использованию машинного обучения и бесконтактного воздействия на бензин обеспечивается высокая достоверность определения его октанового числа.