混合物有用能的预测方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及石油化工技术领域，特别地涉及一种混合物有用能的预测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

物质从高温、高压的状态变为低温、低压时可以释放出能量，并通过某种机器利用其中一部分能量做功。但若机器本身的状态不变时，在做功过程中一部分能量总是以热量的形式排到低温，能够做功那部分能量最多不能超过释出的总能量的一定的份额，这最大可能做功的能量份额称为有用能。

对有用能进行分析和预测可以找到减少能量变质以节省能耗的途径，其主要特点是节能于变废之前，而不是利用于变废之后。

目前，现有的有用能预测模型众多，但大多数模型都相当复杂、难以训练，并且，有些模型的预测结果仍存在较大误差。随着如今的化工研究所需信息越来越多，所需数据精准度越来越高，现有方法难以满足实际的估算、预测需求。

发明内容

针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种混合物有用能的预测方法、装置、存储介质及电子设备，能够更加简便、准确地预测有用能。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种混合物有用能的预测方法，所述方法包括：

将所述混合物划分为多个虚拟组分；

获取每个所述虚拟组分的基础物性参数和基础热力学参数；

基于所述基础物性参数，获得每个所述虚拟组分在预设温度下的热容；

基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的焓变和所述混合物的熵变；

基于所述焓变、所述熵变和所述基础热力学参数，对所述混合物的有用能进行预测。

优选地，所述预设温度包括：预设求解温度；根据以下表达式获得每个所述虚拟组分在预设温度下的热容：

CP

其中，T为所述预设求解温度，CP

优选地，每个所述虚拟组分的基础物性参数包括：该虚拟组分的比重、该虚拟组分的正常沸点和该虚拟组分的分子量；基于所述基础物性参数获得所述温度系数，包括：

基于该虚拟组分的比重和该虚拟组分的正常沸点，获得该虚拟组分的临界温度、该虚拟组分的临界压力和该虚拟组分的沃特森特性因子；

基于该虚拟组分的正常沸点和该虚拟组分的临界温度，获得该虚拟组分的对比温度；

基于该虚拟组分的分子量、该虚拟组分的临界压力、该虚拟组分的沃特森特性因子和该虚拟组分的对比温度，获得所述温度系数。

优选地，根据以下表达式获得每个虚拟组分的所述临界温度、所述临界压力和所述沃特森特性因子：

Tc＝19.062317*Tb

Pc＝55302769*Tb

其中，Tc为该虚拟组分的临界温度，Tb为该虚拟组分的正常沸点，SG为该虚拟组分的比重，Pc为该虚拟组分的临界压力，Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子。

优选地，根据以下表达式获得所述温度系数：

a＝MW*(118.3608*Kw-1418.739-1092.6941Y+2484.112*X*Y)

b＝MW*(0.8699Kw-0.0277Kw

c＝MW*(0.00072Y-0.000926*X*Y-0.0022596)

其中，MW为该虚拟组分的分子量，Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子，Pc为该虚拟组分的临界压力，Tr为该虚拟组分的对比温度。

优选地，根据以下表达式获得所述温度系数：

a＝MW*[k

b＝MW*[k

k

k

k

其中，MW为该虚拟组分的分子量，Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子，Pc为该虚拟组分的临界压力，Tr为该虚拟组分的对比温度。

优选地，每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的标准生成焓；所述预设温度还包括：预设基准温度；根据以下表达式获得所述混合物的焓变：

其中，H为所述混合物的焓变，i为所述混合物所划分的虚拟组分的数量，T

优选地，每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的标准生成焓，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的吉布斯自由能；所述预设温度还包括：预设基准温度；根据以下表达式获得所述混合物的熵变：

其中，S

优选地，每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数；根据以下表达式预测所述混合物的有用能：

AVAILMX＝H-(S

其中，AVAILMX为所述混合物的有用能，H为所述混合物的焓变，S

第二方面，本发明实施例提供了一种混合物有用能的预测装置，所述装置包括：

划分单元，用于将所述混合物划分为多个虚拟组分；

基础参数获取单元，用于获取每个所述虚拟组分的基础物性参数和基础热力学参数；

热容计算单元，用于基于所述基础物性参数，获得每个所述虚拟组分在预设温度下的热容；

焓变计算单元，用于基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的焓变；

熵变计算单元，用于基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的熵变；

预测单元，用于基于所述焓变、所述熵变和所述基础热力学参数，对所述混合物的有用能进行预测。

第三方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的混合物有用能的预测方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的混合物有用能的预测方法。

本发明实施例提供的一种混合物有用能的预测方法、装置、存储介质及电子设备，通过将混合物划分为多个虚拟组分，基于每个虚拟组分的基础物性参数来获得每个虚拟组分在预设温度下的热容，基于每个虚拟组分在预设温度下的热容来获得混合物的焓变和熵变，进而利用该混合物的焓变和熵变，结合每个虚拟组分的基础热力学参数即可预测出该混合物的有用能。与现有技术相比，本发明所述的技术方案能够将抽象的有用能的预测过程变得明确，将复杂的有用能的预测过程变得简单，且实践表明，本方案的预测结果相较于现有技术更加准确，便于实际操作和应用。

附图说明

通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本发明公开的范围。其中所包括的附图是：

图1为本发明实施例的方法流程图一；

图2为本发明实施例的方法流程图二；

图3为本发明实施例中计算热容的方法流程图；

图4为本发明实施例的装置结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本发明提供了一种混合物的有用能的预测方法，本方法基于实际组分或虚拟组分的基本性质，即正常沸点、热容参数，25℃下理想气体的标准生成焓、25℃下理想气体的吉布斯自由能等，进行分析总结，建立了混合物的有用能的预测/估算方法的估算模型。利用这种方法预测混合物的有用能的大小，估算过程更为简单，计算结果唯一。

根据本发明的实施例，提供了一种混合物有用能的预测方法，如图1和图2所示，本实施例所述的方法包括：

步骤S101，将所述混合物划分为多个虚拟组分；

本实施例中，可以根据所述混合物的蒸馏曲线来将该混合物划分为多个虚拟组分，每个虚拟组分对应不同的划分温度区间，每个虚拟组分具有各自的摩尔分数(或称摩尔组成)。

步骤S102，获取每个所述虚拟组分的基础物性参数和基础热力学参数；

本实施例中，每个所述虚拟组分的基础物性参数包括：该虚拟组分的比重SG、该虚拟组分的正常沸点Tb和该虚拟组分的分子量MW。其中，混合物的比重由实际测量得到，某个虚拟组分的比重可以由蒸馏曲线及切割温度计算，某个虚拟组分的正常沸点可以由该虚拟组分的分子量和该虚拟组分的比重计算获得，某个虚拟组分的分子量可以由该虚拟组分的比重和所述混合物的蒸馏曲线计算获得。

每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数N

本实施例中的基础物性参数和基础热力学参数还可根据实际需要包含其它上述未提及的参数，或将上述提及的参数采用其它未提及的参数进行替换，此处对每个虚拟组分所包含的基础物性参数和基础热力学参数不做具体限定。

步骤S103，基于所述基础物性参数，获得每个所述虚拟组分在预设温度下的热容；

本实施例中，所述预设温度包括：预设基准温度T

本实施例计算热容的方法流程图如图3所示。具体地，本实施例优选采用以下表达式获得每个虚拟组分在上述预设温度下的热容：

CP

其中，T为所述预设求解温度，单位是K；CP

本实施例中，基于所述基础物性参数获得上述温度系数a、b、c，包括：基于该虚拟组分的比重和该虚拟组分的正常沸点，获得该虚拟组分的临界温度、该虚拟组分的临界压力和该虚拟组分的沃特森特性因子；基于该虚拟组分的正常沸点和该虚拟组分的临界温度，获得该虚拟组分的对比温度；基于该虚拟组分的分子量、该虚拟组分的临界压力、该虚拟组分的沃特森特性因子和该虚拟组分的对比温度，获得所述温度系数。

具体地，根据以下表达式获得每个虚拟组分的所述临界温度、所述临界压力和所述沃特森特性因子：

Tc＝19.062317*Tb

Pc＝55302769*Tb

其中，Tc为该虚拟组分的临界温度，单位是K；Tb为该虚拟组分的正常沸点，单位是K；SG为该虚拟组分的比重；Pc为该虚拟组分的临界压力；Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子。

计算出该虚拟组分的临界温度、临界压力和沃特森特性因子后，根据以下表达式进一步计算该虚拟组分的对比温度：

Tr＝Tb/Tc

其中，Tr为该虚拟组分的对比温度，Tc为该虚拟组分的临界温度，Tb为该虚拟组分的正常沸点。即，对比温度Tr表征了正常沸点Tb与临界温度Tc之间的比例关系。

进一步地，本实施例所述的方法还包括：根据以下表达式计算判别参数X的大小：

其中，X为一个中间判别参数，具体表征了该虚拟组分的临界压力Pc与该虚拟组分的对比温度Tr之间的关系。本实施例中，根据计算出的X数值的不同，选用不同的估算模型来计算上述温度系数a、b、c，以使结果更加准确。例如，当临界压力Pc高于一定阈值，或对比温度Tr低于一定阈值时，采用预先建立的第一估算模型来计算温度系数a、b、c；当临界压力Pc低于一定阈值，或对比温度Tr高于一定阈值时，采用预先建立的第二估算模型来计算温度系数a、b、c，而这些情况均可通过上述判别参数X来表征。

具体地，本实施例中，当X>0.2时，根据以下表达式获得该虚拟组分所对应的温度系数：

a＝MW*(118.3608*Kw-1418.739-1092.6941Y+2484.112*X*Y)

b＝MW*(0.8699Kw-0.0277Kw

c＝MW*(0.00072Y-0.000926*X*Y-0.0022596)

其中，MW为该虚拟组分的分子量，单位是g/mol；Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子，Pc为该虚拟组分的临界压力，Tr为该虚拟组分的对比温度，X为上述判别参数，X、Y均为计算过程中的中间参数。

当X<＝0.2，根据以下表达式获得所述温度系数：

a＝MW*[k

b＝MW*[k

k

k

k

其中，MW为该虚拟组分的分子量，Kw为该虚拟组分的沃特森特性因子，Pc为该虚拟组分的临界压力，Tr为该虚拟组分的对比温度，X为上述判别参数，X、k

步骤S104，基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的焓变和所述混合物的熵变；

本实施例中，每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的标准生成焓，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的吉布斯自由能；所述预设温度包括：预设基准温度，预设求解温度；根据以下表达式获得所述混合物的焓变，根据混合物各虚拟组分的摩尔分数加权求和：

其中，H为所述混合物的焓变，单位为J/(kmol·K)；i为所述混合物所划分的虚拟组分的数量；T

本实施例中，T

进一步地，根据以下表达式获得所述混合物的熵变，根据混合物各虚拟组分的摩尔分数加权求和：

其中，S

其中，

步骤S105，基于所述焓变、所述熵变和所述基础热力学参数，对所述混合物的有用能进行预测。

本实施例中，对混合物的有用能进行预测具体是通过预先建立的模型或表达式或公式对混合物的有用能进行计算，以预测或估算出该混合物所能释放的有用能的具体数值。

优选地，根据以下表达式预测所述混合物的有用能：

AVAILMX＝H-(S

其中，AVAILMX为所述混合物的有用能，单位为J/(kmol·K)；H为所述混合物的焓变，单位为J/(kmol·K)；S

本实施例中的上述各表达式/公式均是对所获得的实验数据采用回归算法进行回归操作而获得。

优选的，本模型优度检验的具体实施方式如下：

本方法与文献中混合物的有用能的实验数据进行比较，确定预测模型的估算精度及估算范围；本方法预测未参与回归模型实际混合物的有用能物性，检验模型的估算精度和预测能力。

本发明实施例提供的一种混合物有用能的预测方法，通过将混合物划分为多个虚拟组分，基于每个虚拟组分的基础物性参数来获得每个虚拟组分在预设温度下的热容，基于每个虚拟组分在预设温度下的热容来获得混合物的焓变和熵变，进而利用该混合物的焓变和熵变，结合每个虚拟组分的基础热力学参数即可预测出该混合物的有用能。与现有技术相比，本发明所述的技术方案能够将抽象的有用能的预测过程变得明确，将复杂的有用能的预测过程变得简单，且实践表明，本方案的预测结果相较于现有技术更加准确，便于实际操作和应用。

本实施例以混合物为石油为例，更具体地以常减压流程中的某油品为例，详细描述对其有用能的预测方法，所述方法包括：

步骤S201，将油品划分为多个虚拟组分；

本实施例中，将油品根据蒸馏曲线划分虚拟组分后，其组成如下：

表1

即，将油品划分成了5个不同温度区间下的虚拟组分，每个虚拟组分的摩尔分数(或称摩尔组成)不同。

步骤S202，获取每个虚拟组分的基础物性参数和基础热力学参数；

本实施例中，每个虚拟组分的基础物性参数包括：该虚拟组分的比重SG、该虚拟组分的正常沸点Tb和该虚拟组分的分子量MW。每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数N

以表1中的某个虚拟组分为例，假设已知该虚拟组分的比重SG＝0.6733，该虚拟组分的正常沸点Tb＝25.96℃，该虚拟组分的分子量MW＝168.1185。该虚拟组分的摩尔分数N

步骤S203，基于所述基础物性参数，获得每个虚拟组分在预设温度下的热容；

本实施例中，所述预设温度包括：预设基准温度T

本实施例中，T

采用以下表达式获得每个虚拟组分在上述预设温度下的热容：

CP

其中，T为所述预设求解温度，单位是K；CP

根据以上表达式可知，要计算某个虚拟组分在指定温度T下的热容，首先要计算温度系数a、b、c，而计算温度系数a、b、c，需要根据中间判别参数X的具体数值来选取对于温度系数a、b、c的估算模型。

具体地，首先计算该虚拟组分的临界温度、临界压力和沃特森特性因子：

Tc＝19.062317*Tb

Pc＝55302769*Tb

Kw＝(1.8Tb)

然后，计算出该虚拟组分的对比温度：

Tr＝Tb/Tc＝0.6350

根据以下表达式计算判别参数X的大小，并计算出Y值用于之后的计算：

其中，X为一个中间判别参数，具体表征了该虚拟组分的临界压力Pc与该虚拟组分的对比温度Tr之间的关系。本实施例中，根据计算出的X数值的不同，选用不同的估算模型来计算上述温度系数a、b、c，以使结果更加准确。例如，当临界压力Pc高于一定阈值，或对比温度Tr低于一定阈值时，采用预先建立的第一估算模型来计算温度系数a、b、c；当临界压力Pc低于一定阈值，或对比温度Tr高于一定阈值时，采用预先建立的第二估算模型来计算温度系数a、b、c，而这些情况均可通过上述判别参数X来表征。

具体地，本实施例中，当X>0.2时，根据以下表达式(第一估算模型)获得该虚拟组分所对应的温度系数：

a＝MW*(118.3608*Kw-1418.739-1092.6941Y+2484.112*X*Y)

b＝MW*(0.8699Kw-0.0277Kw

c＝MW*(0.00072Y-0.000926*X*Y-0.0022596)

其中，X、Y即为上一步计算出的X和Y的值。

当X<＝0.2，根据以下表达式(第二估算模型)获得所述温度系数：

a＝MW*[k

b＝MW*[k

其中，k

k

k

由于上一步计算出的X的值为0.621，即X>0.2，因此采用上述第一估算模型来计算温度系数a、b、c的值，进而计算出该虚拟组分在指定温度T＝373.15K时的热容值：

a＝MW*(118.3608*Kw-1418.739-1092.6941Y+2484.112*X*Y)＝24.9171

b＝MW*(0.8699Kw-0.0277Kw

c＝MW*(0.00072Y-0.000926*X*Y-0.0022596)＝-0.00003563

CP

同理计算出，新模型对石油油品中其他虚拟组分热容的估算结果，各虚拟组分热容的估算结果及相对误差如表2所示。从表2中可以看出，本发明提出的估算模型平均相对误差约为3.37％。且实践表明，在纯组分物质的热容估算中，提出的新模型具有较高的准确度。

表2

步骤S204，基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的焓变和所述混合物的熵变；

本实施例中，每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的标准生成焓，该虚拟组分对应的25℃下理想气体的吉布斯自由能；所述预设温度包括：预设基准温度，预设求解温度；本实施例中，T

进一步地，根据以下表达式获得所述混合物的熵变，根据混合物各虚拟组分的摩尔分数加权求和：

其中，

其中，T

计算出的各虚拟组分的温度系数a、b、c、在预设温度下的热容值、25℃下理想气体的标准生成焓、25℃下理想气体的吉布斯自由能、熵变、焓变等中间参数如表3所示：

表3

根据上表的计算结果，对各虚拟组分的焓变求和可得油品的焓变：

对各虚拟组分的熵变和分子自由能求和可得油品的整体熵变：

得出上述结果后，即可通过以下表达式计算出该油品的有用能：

AVAILMAX＝H-(S

本实施例中，有用能的参考值为97887602.23J/(kmol·K)，则可根据该参考值计算本模型的相对误差：

δ＝(97887602.23-97780726.26)/97887602.23×100％＝0.11％

可见，本模型能够有效预测油品的有用能，且计算过程简便，结果准确。

本发明实施例提供的一种混合物有用能的预测方法，通过将混合物划分为多个虚拟组分，基于每个虚拟组分的基础物性参数来获得每个虚拟组分在预设温度下的热容，基于每个虚拟组分在预设温度下的热容来获得混合物的焓变和熵变，进而利用该混合物的焓变和熵变，结合每个虚拟组分的基础热力学参数即可预测出该混合物的有用能。与现有技术相比，本发明所述的技术方案能够将抽象的有用能的预测过程变得明确，将复杂的有用能的预测过程变得简单，且实践表明，本方案的预测结果相较于现有技术更加准确，便于实际操作和应用。

与上述方法实施例相对应地，本发明还提供一种混合物有用能的预测装置，如图4所示，所述装置包括：

划分单元301，用于将所述混合物划分为多个虚拟组分；

基础参数获取单元302，用于获取每个所述虚拟组分的基础物性参数和基础热力学参数；

本实施例中，每个所述虚拟组分的基础物性参数包括：该虚拟组分的比重SG、该虚拟组分的正常沸点Tb和该虚拟组分的分子量MW。每个所述虚拟组分的基础热力学参数包括：该虚拟组分的摩尔分数N

热容计算单元303，用于基于所述基础物性参数，获得每个所述虚拟组分在预设温度下的热容；

具体地，本实施例优选采用以下表达式获得每个虚拟组分在上述预设温度下的热容：

CP

其中，T为所述预设求解温度，单位是K；CP

焓变计算单元304，用于基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的焓变；

本实施例中，根据以下表达式获得所述混合物的焓变，根据混合物各虚拟组分的摩尔分数加权求和：

其中，H为所述混合物的焓变，单位为J/(kmol·K)；i为所述混合物所划分的虚拟组分的数量；T

熵变计算单元305，用于基于所述基础热力学参数和所述预设温度下的热容，获得所述混合物的熵变；

本实施例中，根据以下表达式获得所述混合物的熵变，根据混合物各虚拟组分的摩尔分数加权求和：

其中，S

预测单元306，用于基于所述焓变、所述熵变和所述基础热力学参数，对所述混合物的有用能进行预测。

本实施例中，根据以下表达式预测所述混合物的有用能：

AVAILMX＝H-(S

其中，AVAILMX为所述混合物的有用能，单位为J/(kmol·K)；H为所述混合物的焓变，单位为J/(kmol·K)；S

上述装置的工作原理、工作流程等涉及具体实施方式的内容可参见本发明所提供的混合物有用能的预测方法的具体实施方式，此处不再对相同的技术内容进行详细描述。

根据本发明的实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的混合物有用能的预测方法。

根据本发明的实施例，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的混合物有用能的预测方法。

本发明实施例提供的一种混合物有用能的预测方法、装置、存储介质及电子设备，通过将混合物划分为多个虚拟组分，基于每个虚拟组分的基础物性参数来获得每个虚拟组分在预设温度下的热容，基于每个虚拟组分在预设温度下的热容来获得混合物的焓变和熵变，进而利用该混合物的焓变和熵变，结合每个虚拟组分的基础热力学参数即可预测出该混合物的有用能。与现有技术相比，本发明所述的技术方案能够将抽象的有用能的预测过程变得明确，将复杂的有用能的预测过程变得简单，且实践表明，本方案的预测结果相较于现有技术更加准确，便于实际操作和应用。

本发明实施例提出的一种混合物的有用能的预测方法，该方法使用简便，形式简单，参数易得，应用范围广，模型简单明确，无需纯组分复杂网络训练，算法复杂度较低，尤其适用于数据量较少，模型难以训练的情况。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。