[0037] 本申請(qǐng)實(shí)施例中，利用專業(yè)的軟件工具（如SpectraBase,KnowItAll等），輸入實(shí)驗(yàn)所得的光譜圖，軟件會(huì)自動(dòng)比對(duì)數(shù)據(jù)庫中已知物質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)光譜，幫助識(shí)別樣品中的關(guān)鍵組分。 [0038] 可選地，步驟102中的“所述對(duì)所述紅外光譜數(shù)據(jù)和所述拉曼光譜數(shù)據(jù)中的特征峰信息進(jìn)行解析處理，得到所述待測汽油樣本的多個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)”，包括：利用傅里葉變換技術(shù)，對(duì)所述紅外光譜數(shù)據(jù)和所述拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜解析，提取出特征峰位置和強(qiáng)度信息；基于所述特征峰位置和強(qiáng)度信息，利用預(yù)先構(gòu)建的光譜數(shù)據(jù)庫，匹配出與所述特征峰信息相對(duì)應(yīng)的汽油分子結(jié)構(gòu)；結(jié)合所述紅外光譜數(shù)據(jù)和所述拉曼光譜數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)所述特征峰信息相對(duì)應(yīng)的汽油分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合評(píng)估，生成多個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)。 [0039] 傅里葉變換(FT):是一種數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換方法，用于將時(shí)間域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率域信號(hào)，便于識(shí)別信號(hào)中的周期性成分。 [0040] 光譜數(shù)據(jù)庫:包含了大量已知化合物的光譜特征，用于與未知樣品的光譜特征相匹配，輔助鑒定化合物。 [0041] 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析:綜合利用不同類型的數(shù)據(jù)源（在這里指紅外和拉曼光譜數(shù)據(jù)），通過分析它們之間的相互關(guān)系來獲取更加全面的信息。 [0042] 首先應(yīng)用傅里葉變換技術(shù)對(duì)采集到的紅外和拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，目的是從原始信號(hào)中分離出各個(gè)頻率成分，從而清晰地識(shí)別出光譜中的特征峰及其對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度。這一步驟有助于提高后續(xù)分析過程中特征峰定位的精確度。其次基于第一步得到的特征峰位置和強(qiáng)度信息，對(duì)照預(yù)設(shè)的光譜數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索，尋找與之最匹配的已知化合物信息。這一環(huán)節(jié)能夠快速縮小候選分子范圍，為接下來的深入分析奠定基礎(chǔ)。最后考慮到紅外和拉曼光譜各自的優(yōu)勢領(lǐng)域，通過綜合兩者的分析結(jié)果，可以更準(zhǔn)確地確定樣品中存在哪些具體的化合物。此過程還涉及到評(píng)估不同光譜技術(shù)提供的信息之間的一致性和互補(bǔ)性，以便最終生成一系列可靠的候選分子結(jié)構(gòu)。 [0043] 本申請(qǐng)實(shí)施例中，假設(shè)有一個(gè)待測汽油樣本，首先利用FTIR和Raman光譜儀分別獲得了其紅外和拉曼光譜圖。接著，應(yīng)用傅里葉變換算法對(duì)這兩份光譜進(jìn)行了處理，從中提取到了一系列顯著的吸收峰/散射峰。例如，在約3770cm^?1處發(fā)現(xiàn)了強(qiáng)而寬的OH伸縮振動(dòng)帶，表明可能存在醇類物質(zhì)；同時(shí)，在大約889cm^?1處檢測到了一個(gè)典型的CH彎曲振動(dòng)模式，提示有環(huán)狀結(jié)構(gòu)的存在。隨后，將這些特征峰信息輸入至內(nèi)置了大量烴類及其他常見燃料添加劑標(biāo)準(zhǔn)光譜的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行比對(duì)。經(jīng)過篩選，初步確定了幾種可能性較高的化合物，如甲苯、正庚烷以及少量乙醇。最后，借助多模態(tài)數(shù)據(jù)分析手段，結(jié)合兩種光譜所提供的獨(dú)立視角，進(jìn)一步確認(rèn)了樣品中確實(shí)含有上述幾種物質(zhì)，并且還發(fā)現(xiàn)了微量的甲基叔丁基醚(MTBE)，這是一種常用的汽油辛烷值改進(jìn)劑。 [0044] 通過采取這種結(jié)合紅外與拉曼光譜技術(shù)并輔以先進(jìn)數(shù)據(jù)處理策略的方法，不僅大大提高了汽油樣品中復(fù)雜成分的識(shí)別效率，而且也增強(qiáng)了分析結(jié)果的可信度。特別是對(duì)于那些難以僅靠單一光譜技術(shù)準(zhǔn)確定性的化合物來說，這種方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，有助于實(shí)現(xiàn)更為精細(xì)、全面的燃油品質(zhì)控制。 [0045] 103、對(duì)所述多個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行不同環(huán)境參數(shù)下的相互作用力及能量狀態(tài)模擬處理，得到所述待測汽油樣本的初步汽油分子組合，其中，汽油分子組合是指由多個(gè)不同的汽油分子結(jié)構(gòu)組成的混合物； [0046] 在該步驟中，基于上一步得到的可能化合物列表，采用計(jì)算化學(xué)方法模擬它們之間在各種條件下的相互作用情況，從而篩選出最有可能構(gòu)成實(shí)際樣品的主要成分。 [0047] 本申請(qǐng)實(shí)施例中，選用Gaussian等量子化學(xué)軟件包構(gòu)建候選分子模型，并設(shè)置溫度、壓力等因素，運(yùn)行分子力學(xué)或者量子力學(xué)模擬，觀察不同條件下分子間相互作用的變化趨勢。 [0048] 可選地，步驟103中的“所述對(duì)所述多個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行不同環(huán)境參數(shù)下的相互作用力及能量狀態(tài)模擬處理，得到所述待測汽油樣本的初步汽油分子組合”，包括：將所述多個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)輸入到量子化學(xué)計(jì)算軟件中，設(shè)置一系列代表實(shí)際工況的環(huán)境參數(shù)，至少包括溫度、壓力；利用量子化學(xué)計(jì)算方法，對(duì)每個(gè)候選汽油分子結(jié)構(gòu)在不同環(huán)境參數(shù)下的相互作用力及能量狀態(tài)進(jìn)行模擬處理，計(jì)算出每個(gè)汽油分子的能量最低構(gòu)象以及穩(wěn)定性，并作為模擬結(jié)果；基于所述模擬結(jié)果，篩選出在設(shè)定的環(huán)境參數(shù)下能量最低且具備穩(wěn)定性的汽油分子結(jié)構(gòu)，以形成初步汽油分子結(jié)構(gòu)列表；結(jié)合所述初步汽油分子結(jié)構(gòu)列表，評(píng)估不同汽油分子結(jié)構(gòu)在混合物中的相對(duì)穩(wěn)定性以及在不同條件下的分布概率；根據(jù)所述相對(duì)穩(wěn)定性和所述分布概率，確定出初步汽油分子組合中每個(gè)汽油分子的比例，以生成所述待測汽油樣本的初步汽油分子組合。

將所述多維特征數(shù)據(jù)集輸入所述映射關(guān)系模型中，以計(jì)算每個(gè)汽油分子在特定條件下的綜合性能評(píng)分，其中，所述綜合性能評(píng)分是基于多個(gè)物理性質(zhì)的權(quán)重和重要性，通過預(yù)先定義的評(píng)分函數(shù)計(jì)算得到，所述評(píng)分函數(shù)旨在反映汽油分子在特定條件下的整體性能優(yōu)劣； 根據(jù)所述綜合性能評(píng)分，對(duì)所述初步汽油分子組合中的所有汽油分子進(jìn)行排序，篩選出評(píng)分最高的前N個(gè)汽油分子，以作為在特定條件下表現(xiàn)出最佳物理性質(zhì)的汽油分子，其中N是一個(gè)預(yù)設(shè)的正整數(shù)，表示目標(biāo)汽油分子組合中包含的分子數(shù)量； 所述方法還包括： 對(duì)篩選出的前N個(gè)汽油分子進(jìn)行穩(wěn)定性分析，以排除在特定條件下不穩(wěn)定或存在顯著缺陷的汽油分子。 4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述多維特征數(shù)據(jù)集輸入所述映射關(guān)系模型中，以計(jì)算每個(gè)汽油分子在特定條件下的綜合性能評(píng)分，包括： 將多維特征數(shù)據(jù)集 輸入所述映射關(guān)系模型中,并分別確定出物理性質(zhì) 對(duì)應(yīng)的權(quán)重 ，其中， 表示擴(kuò)散系數(shù)， 表示黏度， 表示密 度； 擴(kuò)散系數(shù)的權(quán)重 通過以下計(jì)算公式計(jì)算得到： ； 其中， 是控制權(quán)重變化速率的參數(shù)；擴(kuò)散系數(shù)的期望值 ，其中， 是玻爾茲曼常數(shù)； 是當(dāng)前溫 度； 是參考溶劑的黏度； 是汽油分子的有效半徑；和 是與汽油分子形狀相關(guān)的常數(shù)； 是與溫度相關(guān)的常數(shù)； 是活化能；是氣體常數(shù)； 黏度的權(quán)重 通過以下計(jì)算公式計(jì)算得到： ； 其中， 是控制權(quán)重變化速率的參數(shù)；黏度的期望值 ，其中， 是參考溶劑的黏度； 是與汽油分子間相互作用力相關(guān)的常數(shù)； 是當(dāng)前溫度； 是與溫度相關(guān)的常數(shù)； 是與壓力相關(guān)的常數(shù)；是當(dāng)前壓力； 密度的權(quán)重 通過以下計(jì)算公式計(jì)算得到： ； 其中， 是控制權(quán)重變化速率的參數(shù)；密度的期望值 ，其中， 是汽油分子的摩爾 質(zhì)量； 是參考體積； 是與溫度相關(guān)的常數(shù)； 是當(dāng)前溫度； 是與 壓力相關(guān)的常數(shù)； 是當(dāng)前壓力； 是與溫度相關(guān)的常數(shù)； 對(duì)每個(gè)物理性質(zhì) 進(jìn)行非線性變換，得到 ： ； 其中， 是特定的物理性質(zhì)值， 包括 中的任一項(xiàng)； 是物理性質(zhì) 在 所有樣本中的最小值； 是物理性質(zhì) 在所有樣本中的最大值； 是對(duì) 取自然對(duì)數(shù)； 通過以下公式計(jì)算每個(gè)汽油分子在特定條件下的綜合性能評(píng)分 ： ； 其中， 分別是物理性質(zhì) 的權(quán)重；權(quán)重的范圍通常是 ，并且 通常情況下 以保證評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)化； 分別是經(jīng) 過非線性變換后的物理性質(zhì) 的值。