文泽东
中国石油四川石化有限责任公司 四川 成都 610000
摘要：国民经济稳步增长的同时，城市化进程的步伐逐渐加快，对于各类油品资源的整体需求不断增加，而油品分析对保障产品的质量有着重要的作用和影响。在炼油作业过程中，对产品的整体质量实时在线监测是非常重要的环节。传统的分析方法存在费用高、且测量滞后等不足，不适用于实时在线监测分析，而近红外光谱分析技术主要是通过近红外光包容的物质信息对油品进行分析，是一种新型的无损分析技术，可满足油品质量的实时在线监测分析。文章通过对红外线光谱分析技术进行了简述，并进一步探讨了近红外光谱分析技术在油品分析中的具体应用。
关键词：近红外光谱；分析技术；油品分析
1、近红外光谱分析技术简述
近红外线光谱是一种介于中红外线与可见光之间的电磁波，该项技术在现代化学计量、光谱测量等领域中有着极为重要的作用和影响，也是非常快速的分析方法，如今已被广泛应用于石油产品的性质分析当中。在石油炼制过程中，可有效应用于汽油性质测定，近红外光谱是分子振动的非谐振性使得分子振动由基态朝着高能级跃迁过程中所产生的。在红外光谱范围之内，主要测量含氢基团X-H键振动的倍频，在具体分析过程中，油品近红外光谱和组成数据，并且由谱图进行预处理，以及采用化学计量建立红外光谱，组成校正模型，这样也能够快速的获取组成结果。近红外光谱分析具备成本低、效率高、适用范围广等特征，且不会损伤样品，所以，近红外光谱技术是一种高效、快速、且满足过程实时在线分析的重要工具。近红外光谱法应用于油品分析中，主要体现在油品辛烷值、烯烃、芳烃含量的测量，以及乙醇含量测定以及汽油性质分析等多个方面[1]。
2、NIR定量分析在汽油分析中的技术分析
汽油作为汽车发动机的主要燃料，辛烷值也充分体现汽油抗爆性能强弱状况，所以，在油品分析过程中，对于油品辛烷值的测定也是非常重要的内容。传统的测定方法主要是测定汽油的辛烷值，传统测量方法具有价格成本高、测试费用高、且经常需要保养等特点，并且对于相关工作人员的整体要求也比较高，无法满足实时在线测试与生产控制。国外是最早使用近红外线光谱法进行测试的，近红外光谱法是一种快速的检测方法[2]。NIR分析法也具备操作难度低、设备仪器成本低、分析时间比较短等特点，并且还可实现远程操控，这样的优点也让NIR能够最大程度上适应各类复杂恶劣的环境条件，因此也得到了广泛的应用。近红外线测定汽油辛烷值主要和汽油组分的分子结构以及辛烷值有关，通过获取近红外光谱数据，并采用数理统计方法进行关联，建立预测模型。所以，利用化学计量建立的数学模型，对测量精确度有着直接的影响，相对稳定的数学模型应当选择恰当的样品，并且逐步优化测试方法，并且测定样品的NIR光谱，结合实际变化情况，对模型及时的修正，从而保障模型预测结果的精准性[3]。
近红外光谱分析测量工作开展过程中，能够系统性的解决各种疑难点，并完成最终分析过程，通过确定高效仪器设备及样品基础数据，从而制定近红外线光图谱，同时对光谱图数据进行处理，建立模型[4]。
分析流程主要包括两个方面，首先是对样品进行分析，并在此基础上，逐步优化数学模型，保障其运算稳定性和精确性，其次是建立样品的近红外光谱，并进一步分析被测样品组分性质。通过对样品光谱分析以及模型计算，能够有效预测样品的成分和性质[5]。
建立数学模型，对定量分析有着重要的作用和影响，首先需要对样品进一步优化原则，并选择具有代表性的数学模型，对样品进行全面扫描之后，进一步确定光谱以及性质参数，之后采用相应的处理技术对光谱进行校正，这样也能够有效克服与解决以往光谱测定失真问题。其次，采用化学计量方法建立模型，也能够有效克服与改变近红外线光谱分析存在的难点，并充分利用统计学方法，进一步深入检验数学模型是否满足要求。最后，要进一步优化数学模式，只有不断提升模型在时间与空间上的稳定性，才能够达到理想的效果。同时还应当及时改正与维护数学模型，让模型能够最大程度上适应空间、时间等方面因素的改变以及要求[6]。
3、NIR定量分析在汽油分析中的应用分析
当前国内对于近红外线光谱分析油品甲烷值已经开展了相关实验，如王宗明等对于PLS技术的运用以及对甲烷值的测量进行了研究，同时也极大的提升了精确度。文章通过在特定油品性质当中应用技术进行分析研究，采用一组汽油样品，进一步测定甲烷值以及光谱数据，并针对实际情况，逐步建立模型，之后再对模型进行深入评价分析。
文章还对多处加油站以及科研单位进行了样本收集，并在样品分析的前提下建模，首先，要准备相关实验工具，并将提前准备的样品放入干净的小烧杯当中，之后进行光谱扫描，同时记录所测量的近红外光谱图，将结果绘制成图。之后再对光谱数据进行预处理，可采用应用范围广泛的软件对数据进行处理校正，通过微分处理，可及时消除与改善因为仪器噪音所导致的数据不准确，或者光散射等不良影响。之后再对数学模型进行校正，将汽油样本分为预测集和校验集两个部分，在得到预测模型之后，对样本进行预测，从而进一步校正模型。比较常用的检验方法有偏最小二乘法，通常情况下，人工神经网络法预测结果则更加的适合，能够满足辛烷值的测定[7]。
4、结束语
文章通过多个方面入手进一步深入分析了红外光谱对油品品质的影响，在简述红外线光谱技术原理的基础上，对NIR定量技术的基本原理以及实践应用进行了总结与探讨。整体而言，作为一项新型的测量方法，该方法具备操作难度低、设备仪器便宜、耗时短等优点，并且可实现远程操控。将近红外光谱分析技术应用于油品分析当中，效果良好，值得进一步推广应用。
参考文献：
[1]宋志远, 林元圭. 近红外光谱分析技术在油品分析中的应用[J]. 分析仪器, 2019, (003):41-45.
[2]冯新泸, 史永刚. 近红外光谱及其在石油产品分析中的应用[M]. 中国石化出版社, 2019.(012)22-23
[3]宗营, 张晓玉, 徐龙亭,等. 近红外光谱在油品快速分析中的应用[J]. 化工时刊, 2019(07):49-52.
[4]梁红. 论近红外光谱分析技术及其在油品分析中的应用[J]. 中国科技财富, 2019, (014):45.
[5]陆婉珍, 袁洪福, 徐广通,等. 现代近红外光谱技术在石油产品分析中的应用[C]// 中国分析测试协会科学技术奖发展回顾. 2019.(012)33-34
[6]卢福洁, 狄艳全. 近红外光谱分析技术在油品领域的应用[J]. 中国设备工程, 2018, (012):9-10.
[7]刘珂, 刘保国, 张运森. 近红外光谱分析技术及应用研究[J]. 河南工业大学学报(自然科学版), 2019, 30(001):88-93.