摘要

汽轮机油水分含量是评价油品的一项重要指标,可在判断其质量的同时间接反映机组的运行状态和预测故障,但传统的检测手段存在一定的滞后性。为了快速测定汽轮机油水分含量在25mg/L~125mg/L的样品,将衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR)与化学计量学相结合,基于偏最小二乘法建立模型,旨在为进一步实现汽轮机油质量的实时监测提供参考。结果表明,样品光谱经过二阶导数处理后提高了模型的稳健性和预测能力,校正集预测值和真实值的相关系数能达到0.997,预测集相对偏差小于10%,表明该模型可以用来预测汽轮机油水分含量。