呼延晓娜,王 娟,裴帅帅,高 娜,惠秀秀

油气产品质量检测作为能源产业链的关键环节，其技术升级对保障能源安全具有重要现实意义。本研究针对传统检测方法存在的效率瓶颈和人为误差问题，系统探讨了自动化控制技术在油品检测领域的应用路径。通过解析分布式控制系统与可编程逻辑控制器的协同工作机制，构建了基于多传感器融合的智能检测系统架构，创新性地将机器视觉技术与光谱分析模块集成于检测流程。工程验证表明，该技术体系在油品密度、粘度及含硫量等核心指标检测中展现出良好的稳定性和重复性，不仅缩短了检测周期，还降低了操作人员的技术门槛。研究进一步论证了该技术方案在炼化企业质量管控中的适配性，其模块化设计为不同规模检测站的技术改造提供了可复制的实施路径。研究成果对推动油气行业检测流程标准化建设具有示范作用，其技术框架的延展性也为能源行业数字化转型提供了可借鉴的实践案例。

自动化控制技术；多传感器融合；智能检测系统；深度学习；模块化设计

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