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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法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：CN119935950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510433217.X，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法是由李茂刚;李华;李琳皓;闫春华;李杰设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法，该方法利用傅里叶变换红外FTIR光谱和近红外NIR光谱仪采集原油样品的MIR和NIR光谱数据，分为校正集和测试集，首先对校正集采用不同光谱组合预处理方法，接着，通过变量重要性投影对预处理后的光谱数据进行了特征变量筛选，并基于XGBoost构建了融合模型。利用网格搜索结合交叉验证优化XGBoost模型的超参数，获得最佳模型参数，建立了基于中级融合后进行最优预处理和最优模型参数的XGBoost校正模型，预测测试集的原油中蜡含量，从而建立了一种快速、准确定量分析原油中蜡含量的方法，从而提高原油中蜡含量分析结果的准确性和可靠性。

本发明授权基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于红外光谱融合的原油中蜡含量快速分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：利用傅里叶变换红外FTIR光谱和近红外NIR光谱仪器对若干份原油样本进行MIR和NIR光谱数据采集； 步骤二：将步骤一中的若干份原油样本集的数量按照（3～4）：1的比例划分为校正集样本和测试集样本； 步骤三：对步骤二中的校正集样本，构建XGBoost校正模型，基于不同预处理方法的组合对步骤一中采集的MIR和NIR光谱数据进行预处理，并基于留一交叉验证确定最优的预处理方法，留一交叉验证的函数定义如下： 其中，是原油样本数量，是损失函数，是原油样品蜡含量的真实值，是在不包括第个原油样本的训练集上预测的值； 步骤四：在步骤三基于留一交叉验证最优预处理方法处理原油MIR和NIR光谱数据的基础上进行特征变量提取并筛选； 步骤五：对步骤四中XGBoost校正模型通过留一交叉验证和网格搜索的方法寻优，得到XGBoost校正模型的最优超参数，网格搜索的函数定义如下： 其中，是XGBoost校正模型的超参数空间； 是使用留一交叉验证计算的原油中蜡含量预测模型性能指标； 利用步骤三和步骤五建立的最优预处理方法和最优超参数的XGBoost校正模型预测步骤二中测试集样本原油中蜡的含量； 所述步骤三基于不同预处理方法的组合对MIR和NIR光谱数据进行预处理包括：基于原油MIR和NIR光谱最大强度归一化方法、标准正态变换方法、多元散射校正方法、导数法及小波变换法，基于上述方法中任意两种的组合对MIR和NIR光谱数据进行预处理；所述步骤四中采用变量重要性投影分别对预处理后的原油MIR和NIR光谱数据进行特征变量提取并筛选，经过筛选，其中，原油MIR光谱数据中筛选的蜡特征峰为3248nm、3383nm、3429nm、3496nm、6086nm、6813nm、7252nm、8468nm、10081nm、10121nm、10656nm、11274nm和13870nm；在NIR光谱数据中，筛选的C-H的组合波段为2222～2500nm和1250～1450nm，筛选的C-H第一倍频和第二倍频区间分别为1600～1850nm和1100～1250nm。

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西安石油大学，其通讯地址为：710065 陕西省西安市电子二路东段18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”。