申请/专利权人：HTE高通量实验公司

申请日：2019-03-15

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111936844B

主分类号：G01N21/35

分类号：G01N21/35;G01N30/02

优先权：["20180320 EP 18162722.5"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.04.09#实质审查的生效;2020.11.13#公开

摘要：本发明涉及一种分析包含5种或更多种不同的含烃组分的过程工艺料流的方法。在该方法中，至少一个过程工艺料流管线35与在线IR光谱仪2操作连接并与在线气相色谱仪1操作连接。使通过过程工艺料流管线35的过程工艺料流经受在线表征，该特征包括使用在线IR光谱仪2的测量和使用在线气相色谱仪1的测量。光谱数据和色谱数据通过适当的统计方法以数学方式相关联，因此可训练用于评估分析数据和表征过程工艺料流程的模型。本发明方法的特征在于在数秒和数毫秒的范围内的短测量时间和高准确度。用于分析过程工艺料流的本发明方法优选涉及来自以平行方式进行的过程工艺的过程工艺料流。过程工艺料流优选来自以平行方式设置的反应室。

主权项：1.一种研究至少一种包含至少5种不同的含烃组分的源自催化过程工艺的过程工艺料流的方法，其中所述方法至少包括以下步骤：a提供至少一个与至少一个在线IR光谱仪2操作连接并与至少一个在线气相色谱仪1操作连接的过程工艺料流导管35，b使至少一种过程工艺料流通过至少一个过程工艺料流导管35，其中在该过程工艺料流通过过程工艺料流导管35的过程中，使用在线IR光谱仪2和在线气相色谱仪1对过程工艺料流进行分析表征，c使用在线IR光谱仪2作为在其下进行该过程工艺料流的光谱分析的时间的函数评估过程工艺料流的分析表征中获得的光谱数据，d使用在线气相色谱仪1作为获自过程工艺料流的样品的采样时间的函数评估过程工艺料流的分析表征过程中获得的色谱数据，e基于机器学习训练模型，该模型通过使用关于步骤b中通过过程工艺料流导管的过程工艺料流的步骤c和d中获得的评估结果对关于相同过程工艺料流的光谱数据和相应色谱数据之间的数学关系进行建模。

全文数据：

权利要求：

百度查询： HTE高通量实验公司 分析过程工艺料流的方法

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