基于近红外光谱技术的石油组分定量分析新方法
有关近红外光谱分析技术用于石油燃料质量检测的探讨
有关近红外光谱分析技术用于石油燃料质量检测的探讨【摘要】运用近红外光谱分析技术，研制出的一种具有很多功能且很方便携带的燃料质量快速分析仪器。
它是符合国家的质检标准和行业标准的，因为它的研发为石油燃料在物理方面的测验提供了校正模型，它的水平完全可以实现军用时对石油燃料质量的监控以及战争时对燃料进行品种鉴别，它能够对燃料质量进行准确分析，还能提高在战场上我军在石油燃料质量上的检验机动性和智能化水平，同时还可以保障其效率。
【关键词】近红外光谱快速检测石油燃料质量校正模型燃料品种对于现代化的军事装备来说，为了实现作战时能够发挥全方位和全天候的效能，这就需要高技术的局部战场或者战场附近场地下，能够保障综合性的石油燃料快速及时的运用其中。
过去在化学实验室里运用的石油燃料检验仪器耗时长，而且操作流程繁杂，并且占用空间大，测量时需要化学试剂且机动性差，维修困难，因此需要专业的化验人员，这样还不能保障满足于战场环境需要。
计算机技术的不断进步，现代的分析技术逐渐取代了常规的传统化验仪器，它相较于传统的仪器分析速度快、成本低、使用样品数量不多、省力省物、没有污染性废液等特点。
它同时还可以满足战场外环境的需求，现在它已经成功的运用到了军事战场的石油燃料的检测装备中，并且顺应未来石油燃料快速分析发展的大潮。
1 红外光谱分析技术仪器的研制1.1 石油燃料质量检测仪器的设计原理利用近红外光谱分析技术研制出的便捷式石油燃料质量分析仪，它的制作比较简单而且光学材料也比较容易找到，价格相对便宜且稳定性好，适应环境能力强；与其他仪器相比较而言它的分析速度快、维护比较简单且不需要其它辅助设施。
主要依据仪器容易携带和野外车载的特点，综合国内一些实验常用的近红外线光谱仪器性能特点，我们来分析其设计原理：为了适用于野外的环境，并且可车载、防潮湿、抗震动，就要求其具有较强的封闭性；其具有全恒温的方式，双光束，短焦距，CCD检测器，交叉光路；其结构相对紧密、牢固，因此可以减少体积和重量；其运用的软件设施应该具有较强的实用性以及稳定性；同时其检测的项目还要具备合理性和科学性。
近红外光谱法定量分析及其应用研究
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
近红外光谱分析技术在石化油品分析中的应用分析
近红外光谱分析技术在石化油品分析中的应用分析作者：肖金玲来源：《科学与财富》2018年第22期摘要：近红外光谱分析技术在石油化工企业中有着广泛的应用，是对石油化工产品进行实时检测和快速分析测试非常理想的技术手段之一。
现代的近红外光谱分析技术有机地结合了红外光谱分析技术、基础分析技术与化学测量分析技术等三种测量技术，实现了高速高效地对各种化工化学样品进行组分、性能和质量的分析。
目前，石油化工炼油生产过程中，近红外光谱分析技术在油品分析过程中应用较为广泛，通过利用近红外光谱分析技术更准确地对油品成分和质量进行分析。
本文重点阐述了近红外光谱分析技术在石油化工油品分析中的应用，并简单介绍了近红外光谱分析技术的特点和分析原理。
关键词：近红外光谱；分析；油品分析；样品近红外光谱分析技术是石油化工企业生产过程中所必须依靠的重要分析技术之一，该技术已成为对有机化合物进行定性分析和结构分析的有力手段。
近红外光谱分析技术利用其具备高效节能、安全性高、无污染的优越性已经应用于各行各业，包括石油开采、化工产品生产领域，通过参考物理参数数值分析满足生产的需要。
近红外光谱分析技术具有被分析样品用量需求少、无污染、无破坏、快速、高效、绿色环保和成本低等特点，在短短的几秒时间内即可同时测量被分析有机物的十几种质量参数，有效地降低了化验分析设备的投资与维护费用，实现了分析过程的绿色化和测量信号的数字化，具有典型的现代化技术特征。
因此，在石油化工企业化验分析过程中，近红外光谱分析技术是实现对化工产品进行实时检测和快速分析测试的所必须依靠的重要的分析技术。
一、近红外光谱分析技术的分析原理由于红外光辐射的能量远远低于紫外光辐射的能量，因此，当红外光照射到需要进行分析的样品时，红外光辐射的能量不能引起分子中电子能级的跃迁，而只能被进行分析的样品分子吸收，引起分子振动能级和转动能级的跃迁。
由分子的振动能级和转动能级跃迁产生的连续吸收光谱称为红外吸收光谱。
关于红外分光光度法测定低浓度石油类的探讨
关于红外分光光度法测定低浓度石油类的探讨
红外分光光度法是一种常用于测定石油产品的分析方法，它基于石油产品吸收红外光的特性，并通过光谱分析技术来确定不同组分在样品中的含量。
本文将探讨红外分光光度法在测定低浓度石油类中的应用。
首先，红外分光光度法的原理是什么？石油产品中的不同组分会在不同波长的红外光下表现出不同的吸收特性，这些吸收特性形成了石油产品的红外光谱。
通过比较样品的红外光谱与标准材料的红外光谱，可以确定石油产品中不同组分的含量。
在低浓度石油类的测定中，我们需要注意哪些问题？首先是样品制备的问题，因为样品的清洁度和制备方法往往会影响测定结果。
其次是吸收带的宽度问题，低浓度的石油类往往只有非常窄的吸收带，这就需要使用高分辨率的红外光谱仪来匹配吸收带，并且需要对样品进行多次测量来提高准确性。
最后是可能存在的干扰物质问题，如微量水分会影响样品的红外光谱，因此需要严格控制样品中的杂质含量。
针对这些问题，如何优化测定方法？常见的优化方法包括提高标准材料的质量和制备方法、使用高分辨率的仪器和加强样品处理等。
例如，采用内标法可以消除因外界因素影响，提高测量结果的准确性；采用光谱相似度法可以改善样品与标准材料的匹配度，增加准确性。
另外，不同石油类的测定方法也有所差异，需要根据样品的特性进行选择，如透明性差的石油类可以采用反射法来测定。
综合以上所述，红外分光光度法是一种有效的测定低浓度石油类的分析方法，但需要严格控制样品制备和测定过程中可能产生的干扰因素，同时采用多种优化方法来提高测量准确性。
随着仪器和方法的不断改进，红外分光光度法将会更加广泛地应用于石油化工、石油勘探等领域，为相关行业的发展提供重要的技术支持。
近红外光谱在石油产品测试评定中的应用_分析方法 应用文章_资料中心_仪器信息网
关于红外分光光度法测定低浓度石油类的探讨
关于红外分光光度法测定低浓度石油类的探讨红外分光光度法是一种常用的分析方法，可以用来测定物质的浓度。
在石油类物质中，有时需要测定非常低浓度的成分，因此红外分光光度法在这方面有着重要的应用价值。
本文将探讨红外分光光度法在测定低浓度石油类物质中的应用情况，以及该方法的优缺点和改进方向。
我们需要了解红外分光光度法的基本原理。
该方法是利用物质吸收红外光的特性来测定物质的浓度。
当物质处于某一特定波长的红外光照射下时，会吸收特定波长的光，通过测定光的吸收强度，可以推断出物质的浓度。
由于不同的物质对不同波长的红外光具有特定的吸收特性，因此可以通过红外分光光度法来对物质进行定性和定量分析。
在石油类物质中，常常含有一些微量的成分，例如苯、酚等。
这些成分不仅在化工生产中有着重要的作用，同时也可能对环境和人体造成影响。
对这些微量成分的准确测定具有重要意义。
红外分光光度法由于其高灵敏度和快速分析速度，在石油类物质中的低浓度成分测定中具有一定的优势。
红外分光光度法也存在着一些局限性。
首先是在测定低浓度成分时，需要克服背景噪声对测定结果的影响。
这要求仪器本身的灵敏度和稳定性都需要达到更高的水平。
石油类物质中含有复杂的成分，不同成分之间的相互干扰也可能影响测定结果的准确性。
在应用红外分光光度法测定低浓度石油类物质时，需要充分考虑这些因素，并做好相应的校正和修正工作。
为了克服这些局限性，可以从以下几个方面进行改进。
首先是仪器技术的改进。
通过提高红外分光光度法仪器的灵敏度和稳定性，可以减小背景噪声对测定结果的影响。
也可以改进仪器的分辨率和信噪比，以提高对复杂混合物的分析能力。
其次是方法的改进。
可以采用预处理技术，如固相萃取、液液萃取等来减小干扰物质对测定结果的影响。
还可以结合其他分析方法，如质谱法、色谱法等，进行互补性分析，提高测定结果的准确性和可靠性。
除了对仪器和方法进行改进外，还可以加强对石油类物质本身的特性研究。
通过对各种石油类成分的红外光谱特性进行深入研究，可以建立更加准确的定量分析模型，从而提高红外分光光度法在测定低浓度石油类物质中的应用效果。
近红外光谱分析技术在油品分析中的应用
近红外光谱分析技术在油品分析中的应用摘要：炼油期间油品分析工作相当重要，检验了油品的质量与成分，获取相关数据，为有效应用油品提供良好的依据。
为此，本文从定量分析与定性分析两种方法探讨油品分析中近红外光谱分析技术的应用，提高检测分析结果的完整性与准确性，助力石油化工业的可持续发展。
关键词：近红外光谱分析技术；油品分析；应用科技不断发展，油品分析中广泛应用了多种技术，且取得理想的应用效果。
近红外光谱分析技术是快速分析技术的一种，该技术以成本低、速率高、能耗低等特点被广泛应用在石油化工行业。
因此，技术人员很有必要就油品分析中近红外光谱分析技术的应用进行进一步探讨。
1近红外光谱分析技术概述1.1近红外光谱分析技术工作原理近红外光谱分析技术工作时发挥分子振动产生的非谐振性，加快分子振动速度，最终出现基态往高能级方向跃进。
近红外光谱中主要记录的信息为分子中单个化学键合频信息与基频振动倍频，包含的信息较多，如振动的倍频主导、含基团X-H键的合频，由此可知其是主要测量指标[1]。
谱带不同于中红外光的光谱，其更宽，强度较弱，因此测定近红外光谱时无需稀释即可直接测定。
然而，不同的基团发出的光谱在峰位与吸收强度方面差异较大，且样品组成不断变化的过程中相应地改变了光谱特征，为定量与定性分析近红外光谱提供良好的条件。
1.2近红外光谱分析技术特点近红外光谱特点对近红外光谱应用高效性与快速性特点起到决定性的作用。
近红外光谱技术具有快速的分析速度，通常可在60s内完成全部测量工作。
分析效率较高，仅可以使用一次光谱测量即可建立校正模型，从而同时分析不同性质与多种组成成分，为定性与定量分析提供良好的条件[2]。
近红外光谱技术适用于品种齐全的样品种类，可以发挥不同测量仪器的作用对半固体、固体与液体进行测量，且测量度比较简单。
近红外光谱分析技术的应用在样品分析时无需预处理，比如在大电流或化学试剂之类的测试条件下完成分析后不会出现电磁与生物、化学污染的情况，与绿色分析技术的要求相符。
石油类红外分光光度法
石油类红外分光光度法石油是世界上重要的能源之一，其成分复杂，分析石油组分的方法有很多种。
其中，红外分光光度法被广泛应用于石油的分析和检测。
红外分光光度法是利用物质吸收红外辐射的特性，对样品进行定性和定量分析的一种方法。
具体步骤如下：1.样品制备石油样品需要经过一系列的处理过程才能进行红外分光光度分析。
首先，将石油样品与溶剂混合并搅拌，以得到均匀的溶液。
然后，取适量的溶液，将其置于红外辐射透明的样品盒内。
2.光谱仪调节使用红外光谱仪进行光谱分析，需要先对仪器进行调节。
使用标准样品进行校准，调整零点和增益，以确保仪器的准确性和稳定性。
3.测量样品将样品放入红外光谱仪中，通过控制光源和检测器的移动，确定在一定范围内的吸收光谱数据。
根据样品的吸收峰与标准品进行对比，可以确定样品中不同组分的含量。
4.数据处理和分析通过红外光谱仪仪器，获得的吸收光谱数据可以进行进一步的处理和分析。
可以使用专业的软件对光谱进行拟合和峰值提取，得到各个组分的含量及峰谷的位置和强度。
同时，还可以借助数据库中的标准光谱进行定性分析，确定石油样品的化学组成。
红外分光光度法在石油分析中有以下优势：1.高灵敏度和高分辨率：红外分光光度法能够检测样品中微量的组分，并且能够分辨出不同组分的吸收峰。
2.快速分析：红外分光光度法操作简便、快速，可以在短时间内完成对石油样品的分析。
3.多组分分析：石油是一种复杂的混合物，红外分光光度法可以同时分析样品中的多种组分，减少了分析时间和成本。
4.非破坏性分析：红外分光光度法不需要对样品进行破坏性处理，可以保持样品的完整性和可再分析性。
石油类红外分光光度法在石油勘探、炼油和质量监测等领域得到了广泛的应用。
通过该方法可以快速准确地确定石油样品的化学组成，为相关领域的研究和生产提供了重要的技术支持。
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区内 ， 校正 样 品 和 验 证 样 品 的均 方 误差 （ Ｅ ｄ 于 １～ ， ＭＳ ） ￣ Ｏ 性
能优于传统检测技术 。
１ 模糊神经网络校正模 型的设计方法
傅里叶变换（ Ｔ 近红外光谱测试 系统 的结 构示意 图如 Ｆ ） 图 １ 示。 卤素钨灯发出的光经透镜 汇聚于样品池 ， 所 从 通过 样品池 的光束射到准直镜后变为平行光 ， 再经 光栅 色散得 到 各波长的光 。 这些光经球面镜汇 聚于焦 面，再 由光 电探测器
为基础测定方法，以直馏柴油 、 加氢精制 柴油和催化裂化柴油为校正模型 的训练样本 ，测定 其中饱和烃、胶 质、单环芳烃 、双环芳烃 、 三环芳烃和环烷烃的组成 ， 论述 了采用模糊神经网络建立校正模 型测定石油化工 产品组成 的可行性。基于 ｄ Ｐ Ｅ硬件平台 ， Ｓ ＡＣ 用验证样本对模糊神经网络校 正模型进行了检验 ， 实验结果表 明 ， 方法 响应 快 、 差 小 、 棒性 强 ， 近 红 外 长 波 区 内 ， 正样 品 和 验证 样 品 的 均 方误 差 小 于 １ ～ 。该 该 误 鲁 在 校 Ｏ
完成各波长光的光电转换 ，并通过 电荷耦 合方式输出。电信
号经放大处理后 ， 通过 Ａ／ Ｄ转换板，转化为数字光谱信号 ，
控辅信 号
注＿ ］ ６ 。模糊神经网络控制方法利用 神经网络实 现 了模糊 系
统， 能够在 同一训练集 中采用不 同子集建 立多个模型 ，同时
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２５ ８２
光谱学与光谱分析
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和
第 ２ 卷 ８
输入电脑 ， 即可进行实时在线近红外光谱定量分析。
在 近 红 外 光谱 分 析 中 ， 了 得 到 更 加 稳 定 、可 靠 的定 量 为 分 析 结 果 ， 型 预 测 的精 度 与 稳 定 性 成 为 关 键 问题 。为 解 决 模
第 ２ 卷 ， １ 期 ８ 第 ２
２０ ８年 １２月 ０
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖ １ ８Ｎ ．２ｐ２５— ５ ｏ ２ ， ｏ１，ｐ８１ ８４ ． ２
Ｄｅ ｅ ｅ ，２ ０ ｃ ｍｂ ｒ ０ ８
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基金项 目：上海市教委 自然科学基金项 目（５ ｚ ｏ 资助 ｏｏｌ）
作者简介： 钱 平 ， ９０ １ ６ 年生 ， 上海应用技术学院机械与 自动化工程学院教授
最优的预测结果 ， 且系统参数不必依赖专家经验人 工事先确 定 ， 比传统的多元校正技术更具优势。 这 本文 以近红外光谱法 为基础测定方法 ， 出了一种采用 提 模糊神经 网络建立校 正模型测 定石油化工 产品组 成的新方 法， 实现了权值系数、学习步长的 自动调节与 寻优。实验 以 直馏柴油 、 加氢精制柴油和催化裂化柴油 为校正模 型的训练
中图分类号： ６ ２ １ ＴＥ ２．
引 言
在近红外光谱分析 中， 建立可靠的定性和定量模型是对 未知样品类别 、 成分或性质做 出准确预测 的前 提 ，因而有效 建模方 法 的研 究成 为 提 高近 红 外光谱 技 术 检测 精 度 的关 键 。传统 的多元校正技 术，如 多元线性 回归、主成分 回 ｌ 归、 偏最小二乘回归等 ，一般采用单一模型 ，利用一定 的训 练集建立最优模型 ， 将其用于测定 。 当训 练集样 品数有 限 但 或存在较大误差时 ， 单一模 型的预测精度 和稳定性往往不能 令人满意ｌＩ。 ３１ 近年来 ，随着智能 控制方法 的深入研 究与推 ｆ 广， 模糊神经网络控 制在 近红外 光谱检 测 中的应用倍 受关
测 的可 靠 性 。
（） ５
２ 实验部分
基于 ｄ Ｐ Ｅ实时控制系统 ， 发了一套近红外光谱控 Ｓ ＡＣ 研 制系统实验平 台，实现 了模糊神经 网络控制应用于石化产品 的近红外光谱检测与控制性能测试 。如图 ３所示 ，系统 主要 由三部分构成 ，Ｆ Ｔ近红外光谱仪 以实物形式 出现在 闭环里 ，
方 法 可用 于石 油化 工 产 品 的 生 产工 艺 研 究 中 。
关键 词
近红外光谱 ； 模糊神经网络 ； 石油组分 ； 定量分析 文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｉ １ 。 ９４ ｉ ｎ １０—５ ３２ ０ ）２２ ５—４ Ｏ ： Ｏ ３ ６￣．ｓ ．０ ００９ ｛０ ８ １—８ １０ ｓ 法具有设计思路清晰、运算快速有效 的特点 ，在近红外长波
基 于近红 外光谱 技术 的石 油组分 定量分 析新 方法
钱 平 ，孙 国琴 ，张 存 洲
１ ．上 海 应用 技 术 学 院 ，上 海 ２ ０ ３ ０２５ ３０ ５ ０４７
２ ．南 开 大学 泰 达 应 用 物理 学 院 ，天 津
摘
要 针对石油化工产品生产控制和质量检查 的需要 ，为提 高测定产 品组成 的效率 ， 将近红 外光谱法作
光电探捌嚣 Ａ Ｄ板 ／ 固定 球面麓
样本 ， 测定其中饱和烃 、 胶质、 单环芳烃、双环芳烃 、 三环芳
烃和环烷烃的组成 。基于 ｄ Ｐ Ｃ Ｓ Ａ Ｅ硬件平 台，用验证 样本 ， 对模糊神经网络校正模型进 行了检验 。实验结 果表 明 ， 该方
收 稿 日期 ：２０ —５２ 。 订 日期 ： ０ ７０ －８ ０ ７０—８ 修 ２ ０ —９０