專利名稱：一種潤滑油新油質(zhì)量近紅外光譜快速測定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種潤滑油新油質(zhì)量近紅外光譜快速測定方法，具體地說，涉及一種 通過近紅外光譜結(jié)合多元校正技術(shù)，快速檢測潤滑油化學(xué)組成含量、理化性質(zhì)、主要元素以 及添加劑元素共18種質(zhì)量參數(shù)的方法。
背景技術(shù)：
潤滑油是裝備的血液，其質(zhì)量好壞與裝備性能密切相關(guān)，需要用戶不定期監(jiān)控其 質(zhì)量，及早發(fā)現(xiàn)問題，避免使用質(zhì)量不合格的潤滑油，導(dǎo)致裝備不能正常運(yùn)行。在實(shí)際使用 過程中，常采用潤滑油產(chǎn)品規(guī)定的方法對(duì)潤滑油各個(gè)質(zhì)量逐一分析。分析周期長，一名分析 工作者，完成潤滑油的化學(xué)組成、理化質(zhì)量指標(biāo)、元素分析等檢測需要至少兩周時(shí)間；需要 多臺(tái)分析設(shè)備，設(shè)備費(fèi)用昂貴，完成上述分析需要數(shù)百萬元設(shè)備；需要化學(xué)試劑，環(huán)境和人 員不友好。因此，采用傳統(tǒng)的常規(guī)方法無法滿足潤滑油質(zhì)量快速監(jiān)控要求。因此，需要研制 潤滑油質(zhì)量快速檢測技術(shù)。近紅外光譜技術(shù)是一種快速準(zhǔn)確的分析技術(shù)，具有無需樣品預(yù) 處理、一張光譜可同時(shí)測定多種參數(shù)、操作簡便、無需任何化學(xué)試劑、速度快等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)廣 泛用于汽油、柴油和噴氣燃料的質(zhì)量檢測和煉油行業(yè)的汽油生產(chǎn)的在線調(diào)合質(zhì)量控制，發(fā) 揮了重要作用。但是，該技術(shù)還沒有用于潤滑油的質(zhì)量檢測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種潤滑油新油質(zhì)量近紅外光譜快速測定方法，具體地說， 是一種通過近紅外光譜結(jié)合多元校正技術(shù)，快速檢測潤滑油化學(xué)組成含量、理化性質(zhì)、主要 元素以及添加劑元素共18種質(zhì)量參數(shù)的方法。本發(fā)明提供的潤滑油質(zhì)量快速檢測方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的近紅外光譜，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其預(yù)處理后的光 譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)選擇合適的多元校正方法，建立潤滑油新油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模 型；(4)對(duì)于待測潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其近紅外光譜，并經(jīng)過與第(2)相 同的預(yù)處理，然后利用第(3)步建立的潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。所述近紅外光譜范圍包括長波1100-2500·和短波700-1 lOOnm，測定儀器有傅立 葉變換(FT-NIR)和 CCD-NIR。所述預(yù)處理包括均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑、一階微分、二階微分、多元散射校正、 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、歸一化、正交信號(hào)校正、小波變換。上述第(3)步所述的多元校正方法為偏最小二乘法(PLS)。上述第(3)步所述的質(zhì)量指標(biāo)包括閃點(diǎn)、傾點(diǎn)、總堿值、總酸值、芳烴、飽和烴、膠 質(zhì)、碳含量、氫含量、C/H、鈣含量、鋅含量、硫含量、磷含量、氮含量、鋁含量、鐵含量、鈉含量
3共計(jì)18種質(zhì)量指標(biāo)。上述第(3)步關(guān)系模型的建立和驗(yàn)證指按照ASTM E 1655方法進(jìn)行，具體步驟如 下第一步收集訓(xùn)練集樣品；第二步測定訓(xùn)練集樣品近紅外光譜；第三步測定訓(xùn)練集各質(zhì)量參數(shù)；第四步選擇校正集和驗(yàn)證集，從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于 建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?；第五步建立模型，利用校正集樣品，采用偏最小二乘法建立近紅外光譜指標(biāo)與質(zhì) 量指標(biāo)Y的關(guān)系模型，建模的具體過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積， 把質(zhì)量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A (ηXm) — T(nxd)P(dXm)、Y(nXl) =U(nXd)Q(dXi)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd) = T(nXd)B(dxd)，建立質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之間的關(guān) 系t旲M :Y(nXl) = T(nxd)B(dxd)Q(dxl)。對(duì)于未知樣品，其吸光度矩陣為Aunk，則由Aunk = TunkP關(guān)系可以求出Tunk，則待測物 質(zhì)量指標(biāo)可以計(jì)算求出=Yunk = TimkBQ0在實(shí)際的建模過程中，建模參數(shù)有A和P的變量數(shù)d (主因子數(shù))。原始光譜有一 定的噪音和背景漂移，需要進(jìn)行預(yù)處理；不同區(qū)間的吸光度反映物質(zhì)不同的結(jié)構(gòu)信息，對(duì)Y 的響應(yīng)不同，需要優(yōu)選波長區(qū)間。主因子數(shù)越多，表示引入的變量過多，會(huì)提高分析精度。 但隨著主因子數(shù)增多，一些與Y無關(guān)的信號(hào)也會(huì)引入，從而導(dǎo)致分析精度下降，因此，主因 子數(shù)也需要優(yōu)選。最優(yōu)的光譜范圍和光譜預(yù)處理方法通過交互驗(yàn)證過程中的校正標(biāo)準(zhǔn)偏差 (SEC)來選擇，光譜預(yù)處理方法包括均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑、一階微分、二階微分、多元散 射校正(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)和正交信號(hào)校正(OSC)等。SEC越小說明所建的模 型越優(yōu)秀。載荷矩陣P所用的變量數(shù)(主因子數(shù))對(duì)建模結(jié)果影響很大，需要通過留一法 的交互驗(yàn)證過程得到的預(yù)測殘差平方和(PRESS)值選取。留一法的交互驗(yàn)證過程如下對(duì) 某一主因子數(shù)，從校正樣品中選取一個(gè)樣品用于預(yù)測，用余下的樣品建立校正模型，來預(yù)測 這一個(gè)樣品的測定值，然后，將這一樣品放回校正集，再從校正樣品中選取另外一個(gè)作為預(yù) 測，重復(fù)上述的過程。經(jīng)反復(fù)建模及預(yù)測，直至所有校正樣品均被預(yù)測一次且只被預(yù)測一
次，則得到對(duì)應(yīng)這一因子數(shù)的PRESS值-fKESS = ^iyi - yf，其中Yi為第i樣本的實(shí)際測
I = J
定值或類別值，y為第i樣本交互驗(yàn)證過程得到的預(yù)測值，η為校正集的樣品數(shù)。第六步驗(yàn)證模型。本發(fā)明方法利用近紅外光譜，結(jié)合多元校正技術(shù)，如偏最小二乘法，可迅速檢測潤 滑油的化學(xué)組成含量、理化性質(zhì)、主要元素以及添加劑元素等18種質(zhì)量參數(shù)，監(jiān)控其質(zhì)量。 與中外光譜技術(shù)相比，近紅外光譜技術(shù)操作更簡便，儀器價(jià)格相對(duì)便宜，儀器防潮抗震等環(huán) 境適應(yīng)性強(qiáng)，非常適合于外場和工藝調(diào)和監(jiān)控，該技術(shù)已經(jīng)廣泛用于燃料質(zhì)量監(jiān)控和燃料 生產(chǎn)調(diào)和。


圖1為125個(gè)潤滑油FT-NIR吸收光譜圖。圖2為本發(fā)明方法的基本原理示意圖。圖3為校正集和驗(yàn)證集樣品在FT-NIR光譜的第一主成分和第二主成分空間分布 圖(區(qū)間為全波長，二階微分處理， 為校正集樣品，▲為驗(yàn)證集樣品)。圖4驗(yàn)證集樣品飽和烴FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系5驗(yàn)證集樣品芳烴FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系6驗(yàn)證集樣品膠質(zhì)FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系7驗(yàn)證集樣品總堿值FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系8驗(yàn)證集樣品總酸值FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系9驗(yàn)證集樣品閃點(diǎn)FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系10驗(yàn)證集樣品傾點(diǎn)FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系11驗(yàn)證集樣品碳含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系12驗(yàn)證集樣品氫含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系13驗(yàn)證集樣品C/H比FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系14驗(yàn)證集樣品磷含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系15驗(yàn)證集樣品硫含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系16驗(yàn)證集樣品氮含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系17驗(yàn)證集樣品鈣含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系18驗(yàn)證集樣品鋁含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系19驗(yàn)證集樣品鐵含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系20驗(yàn)證集樣品鈉含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系21驗(yàn)證集樣品鋅含量FT-NIR測定值和實(shí)際值關(guān)系22為125個(gè)潤滑油(XD-NIR吸收光譜圖
具體實(shí)施例方式本發(fā)明按照ASTM E 1655方法建立和驗(yàn)證潤滑油各質(zhì)量模型，具體步驟如下第一步收集訓(xùn)練集樣品。收集一定數(shù)量且有代表性的樣品作為訓(xùn)練集。第二步測定訓(xùn)練集樣品近紅外光譜，采用透射方式測定。第三步測定訓(xùn)練集質(zhì)量參數(shù)。按照標(biāo)準(zhǔn)方法測定各潤滑油樣品的各質(zhì)量參數(shù)。第四步選擇校正集和驗(yàn)證集。從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于 建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀５谖宀浇⒛Ｐ?。利用校正集樣品，采用偏最小二乘?PLS)建立近紅外光譜指 標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型。用PLS方法建立模型的過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積， 把質(zhì)量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A (ηXm) — T(nxd)P(dXm)、Y(nXl) =U(nXd)Q(dXi)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd) = T(nXd)B(dxd)，從而建立了質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之
間的關(guān)系模型γ (nXl) — T(nXd)B(dxd)Q(dxl) ο
對(duì)于未知樣品，其吸光度矩陣為Aunk，則由Aunk = TunkP關(guān)系可以求出Tunk，則待測物 質(zhì)量指標(biāo)可以計(jì)算求出=Yunk = TimkBQ0第六步驗(yàn)證模型。測定驗(yàn)證集樣品近紅外光譜，并經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同 區(qū)間的吸光度Amk，在相同的主因子數(shù)下進(jìn)行PLS分解，即由Aunk = TimkP關(guān)系可以求出Tmk。 然后利用校正集確定的B和Q，從而測定待測樣品質(zhì)量指標(biāo)=Yunk = TunkBQ,并與真實(shí)值進(jìn)行 比較。采用相關(guān)系數(shù)R、校正集分析偏差(SEC)、校正集相對(duì)分析偏差(RSEC)、驗(yàn)證集分析偏 差(SEP)、驗(yàn)證集相對(duì)分析偏差(RSEP)來評(píng)價(jià)模型的性能。要求R越高越好，SEC、RSEC和 SEP、RSEP越低越好，低于或接近于標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求。R、SEC、RSEC, SEP和RSEP的計(jì)算 公式如下 其中，yi為第i個(gè)樣品的理化質(zhì)量指標(biāo)y J為平均值，夕為擬合值，m，n分別為驗(yàn)證
集和校正集樣品數(shù)目，ygw為校正集第i個(gè)樣品的y模型預(yù)測結(jié)果，C1為校正集第i個(gè)樣
品的y標(biāo)準(zhǔn)方法測定值，即為實(shí)際值；y&M為驗(yàn)證集第i個(gè)樣品的y模型預(yù)測結(jié)果，y；=為 驗(yàn)證集第i個(gè)樣品的ι標(biāo)準(zhǔn)方法測定值，即為實(shí)際值。本發(fā)明按照以下方式首先對(duì)未知樣品的測定(1)首先在相同條件下測定未知樣品的近紅外光譜；(2)經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同的波長區(qū)間的吸光度Amk，在相同的主因子數(shù)下 進(jìn)行PLS分解，即由Aunk = TunkP關(guān)系求解Τ-。然后利用校正集確定的模型B和Q，測定待 測樣品質(zhì)量指標(biāo)=Yunk = TimkBQ0
實(shí)例1 =FT-NIR法測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo) 1)收集訓(xùn)練集樣品
收集125個(gè)潤滑油樣品，其中內(nèi)燃機(jī)油86個(gè)，液壓油26個(gè)，齒輪油13個(gè)，其生產(chǎn)商包括殼牌、ESS0、美孚、MOBIL、長城和昆侖等。訓(xùn)練集進(jìn)一步分為校正集和驗(yàn)證集，校正集 和驗(yàn)證集樣品數(shù)目比例為6/4，其分布見圖3。2)測定訓(xùn)練集樣品的近紅外光譜采用FT-NIR光譜儀測定訓(xùn)練集樣品的透射吸光度光譜。儀器為VECTOR 22/N,布魯克生產(chǎn)。測定條件為分辨率4CHT1，掃描32次，波長范圍為4000 UOOOcnT1 (833nm-2500nm)，石英比色皿，光程為0. 5cm。測定的近紅外光譜見圖1。3)采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法測定潤滑油樣品的質(zhì)量指標(biāo)表1列出了各質(zhì)量指標(biāo)的單位、標(biāo)準(zhǔn)方法、再現(xiàn)性要求和重復(fù)性要求。各潤滑油的 各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)測定結(jié)果見表2 (因數(shù)據(jù)龐大，表2只列出了各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)的最大值、最小值 和平均值)。表 1 4)確定模型建模參數(shù)。將校正集樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石 油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計(jì)量學(xué)光譜分析軟件3. 0”中，采用PLS方法建立各質(zhì)量指 標(biāo)的模型，通過交互驗(yàn)證的偏差SEC確定波長范圍、預(yù)處理方法和主因子數(shù)，結(jié)果見表3。表3 5)評(píng)價(jià)各質(zhì)量模型性能。將驗(yàn)證集近紅外光譜數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編 制的“化學(xué)計(jì)量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，經(jīng)過與上述模型相同的預(yù)處理、選用與模型相同 的波長范圍和主因子數(shù)，利用PLS所建立模型測定各質(zhì)量指標(biāo)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計(jì)算 R和分析偏差(SEC、RSEC、SEP、RSEP)，見表4。圖4 圖21圖示了本發(fā)明對(duì)各性質(zhì)的測定 值與實(shí)際值關(guān)系圖。結(jié)果表明，各質(zhì)量參數(shù)的相關(guān)系數(shù)高，分析偏差(SEC、RSEC、SEP、RSEP) 低于或接近于表1的標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求，表明上述模型分析精度高，可以用于檢測潤滑 油質(zhì)量。表 4 實(shí)例2 =CXD-NIR法測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)1)收集新油樣品樣品與實(shí)例1的相同。2)測定潤滑油的近紅外光譜采用CXD-NIR光譜儀測定潤滑油樣品的近紅外吸收透射光譜。儀器為便攜式質(zhì) 量分析儀，總后油料研究所生產(chǎn)，檢測器為CCD，象素2048，波長范圍700-1100nm，分辨率 0.2nm。光譜測定條件儀器溫度為37°C，樣品溫度為25°C。待溫度達(dá)到設(shè)定值時(shí)，將樣品 置入5cm的閉色皿中，自動(dòng)掃描，記錄最后一次光譜為最終的光譜。測定光譜見圖22。3)采用實(shí)施例1的方法測定潤滑油樣品的質(zhì)量指標(biāo)，測定結(jié)果與實(shí)例1相同。4)確定模型建模參數(shù)。將校正集樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石 油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計(jì)量學(xué)光譜分析軟件3. 0”中，采用PLS方法建立各質(zhì)量參 數(shù)的模型，通過交互驗(yàn)證的偏差SEC確定波長范圍、預(yù)處理方法和主因子數(shù)，見表5。表 5 5)檢驗(yàn)各質(zhì)量模型性能。將驗(yàn)證集近紅外光譜數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編 制的“化學(xué)計(jì)量學(xué)光譜分析軟件3. 0”中，經(jīng)過與表5中相同的預(yù)處理、選用相同的波長范 圍和主因子數(shù)，利用PLS所建立模型測定各質(zhì)量指標(biāo)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計(jì)算R和分析 偏差(SEC、RSEC、SEP、RSEP)，見表6。結(jié)果表明，各質(zhì)量參數(shù)的相關(guān)系數(shù)高，分析偏差(SEC、 RSEC、SEP、RSEP)低于或接近于表1的標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求，表明上述模型分析精度高，可 以用于檢測潤滑油質(zhì)量。表權(quán)利要求
一種潤滑油新油質(zhì)量近紅外光譜快速測定方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的近紅外光譜，并對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)選擇合適的多元校正方法，建立潤滑油新油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模型；(4)對(duì)于待測潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其近紅外光譜，并經(jīng)過與第(2)步相同的預(yù)處理，然后利用第(3)步建立的潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。
2.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述近紅外光譜范圍包括長波 1100-2500nm 和短波 700-1 lOOnm。
3.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述預(yù)處理包括均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、平 滑、一階微分、二階微分、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、歸一化、正交信號(hào)校正、小波變 換。
4.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步所述的多元校正方法為偏最小二乘法。
5.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步所述的質(zhì)量指標(biāo)包括閃點(diǎn)、傾 點(diǎn)、總堿值、總酸值、芳烴、飽和烴、膠質(zhì)、碳含量、氫含量、C/H、鈣含量、鋅含量、硫含量、磷含 量、氮含量、鋁含量、鐵含量、鈉含量共計(jì)18種質(zhì)量指標(biāo)。
6.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步關(guān)系模型的建立和驗(yàn)證按照 ASTM E 1655方法進(jìn)行，具體步驟如下第一步收集訓(xùn)練集樣品；第二步測定訓(xùn)練集樣品的近紅外光譜；第三步測定訓(xùn)練集各質(zhì)量指標(biāo)；第四步選擇校正集和驗(yàn)證集，從訓(xùn)練集中選擇合適數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立 模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?；第五步建立模型，利用校正集樣品，采用偏最小二乘法建立近紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指 標(biāo)Y的關(guān)系模型；第六步驗(yàn)證模型。
7.按照權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于第五步采用偏最小二乘法建立近紅外光 譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型的具體過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積，把質(zhì) 量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A (ηXm) — T(nXd)P(dXm)、Y(nX1)—U(nXd)Q(dXl)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd) =T(nXd)B(dxd)，建立質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之間的關(guān)系模 :Y(nXl) = T(nxd)B(dxd)Q(dxl)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種潤滑油新油質(zhì)量近紅外光譜快速測定方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的近紅外光譜；并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)選擇合適的多元校正方法，建立潤滑油新油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模型；(4)對(duì)于未知潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其近紅外光譜，并經(jīng)過相同的預(yù)處理，然后利用潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。該方法可通過一張近紅外光譜，快速測定潤滑油化學(xué)組成含量、理化性質(zhì)、主要元素以及添加劑元素共18種質(zhì)量參數(shù)，分析速度快，操作簡便，提高潤滑油質(zhì)量監(jiān)控能力。
文檔編號(hào)G01N21/35GK101893561SQ20101022410
公開日2010年11月24日 申請(qǐng)日期2010年7月13日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月13日
發(fā)明者熊春華, 田高友 申請(qǐng)人:中國人民解放軍總后勤部油料研究所