一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法，屬于化學(xué)檢測(cè)分析領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]石油在經(jīng)濟(jì)建設(shè)中起到舉足輕重的作用，是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，在發(fā)展各項(xiàng)事業(yè)中占據(jù)重要地位。
[0003]石油化學(xué)工業(yè)是我國的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，它在農(nóng)業(yè)、能源、交通、機(jī)械、電子、紡織、輕工、建筑、建材等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域?yàn)閲液腿嗣裉峁┲С帧Ｊ俏覈闹еa(chǎn)業(yè)部門之一，同時(shí)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)非常大的席位。
[0004]石油在分餾過程中產(chǎn)生很多產(chǎn)品，其化學(xué)品種極多、范圍極廣。石油分餾通過烴類裂解、裂解氣分離可以獲取乙烯、丙烯、丁二烯等各種烯烴同時(shí)也可以獲得甲苯、二甲苯等芳香烴。在整個(gè)分餾過程中，產(chǎn)生的各種產(chǎn)品可以應(yīng)用于不同產(chǎn)業(yè)。
[0005]傳統(tǒng)石油分餾產(chǎn)品檢測(cè)儀器具有單一性、一臺(tái)機(jī)器只能對(duì)某種或者某一類產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)和分辨、而且不具有在線檢測(cè)功能，大大降低了生產(chǎn)效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的是克服傳統(tǒng)技術(shù)中存在的不足，提供一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法，其操作方便，檢測(cè)速度快，綠色環(huán)保，對(duì)樣品沒有破壞性，多種產(chǎn)品同時(shí)檢測(cè)、并可以在線檢測(cè)。
[0007]根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的近紅外數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整分餾溫度，從而獲取更加優(yōu)質(zhì)的石油分餾產(chǎn)品。按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，分為以下步驟:
[0008](I)不同石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品取樣
[0009](2)利用NIR檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)，獲取不同產(chǎn)品近紅外圖譜。
[0010](3)對(duì)分餾塔標(biāo)準(zhǔn)樣品近紅外圖譜預(yù)處理。
[0011](4)利用MATLAB進(jìn)行仿真，選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法，建立數(shù)學(xué)模型。得出仿真結(jié)果并優(yōu)化，整合得出最終結(jié)果。
[0012](5)對(duì)MATLAB數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)比，利用指標(biāo)RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對(duì)不同預(yù)處理情況下建立的模型進(jìn)行比較，篩選出最優(yōu)組，從而獲得最優(yōu)模型。
[0013](6)對(duì)各種產(chǎn)品進(jìn)行分類并標(biāo)注特征圖譜。
【附圖說明】
[0014]圖1傅里葉變換紅外光譜儀器的排列和工作示意圖；
[0015]圖2石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)近紅外特征圖譜獲取過程；
[0016]圖3基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017]下面結(jié)合具體附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
[0018]如圖1傅里葉變換紅外光譜儀器基本組成包括以下五部分:
[0019]①分析光發(fā)射系統(tǒng).該系統(tǒng)由光源、分束器、樣品等部分組成，收集攜帶樣品信息的分析光。
[0020]②干涉儀.該儀器為核心部件，它的好壞直接影響到整個(gè)儀器的處理效果.傳統(tǒng)使用的干涉儀，麥克爾遜干涉儀，另外還有改進(jìn)的干涉儀。他們的工作原理都是使分析光發(fā)射器發(fā)出的光束分為兩束，形成光程差，從而產(chǎn)生空間或者時(shí)間域所表達(dá)的分析光，也就是干涉光。
[0021]麥克爾遜干涉儀系統(tǒng)由兩個(gè)互成90度角的平面鏡組成，一個(gè)動(dòng)鏡一個(gè)定鏡.另外還有光學(xué)分束器、光源以及探測(cè)器。動(dòng)鏡在移動(dòng)的過程中始終與定鏡保持垂直角度。一般情況為了減小振動(dòng)，動(dòng)鏡由空氣軸承連接移動(dòng)，光束分束器與光源呈45度角。50%的單色光可以通過，另外50%則被反射。反射光A和透射光B。光束A會(huì)垂直照射在定鏡上，然后被反射回分束器，50%被反射回光源，50%透過分光器射入探測(cè)器。B光束以同樣的過程和A光束一起射入探測(cè)器。A光束與B光束在這里合并，形成具有干涉光性質(zhì)的相干光。利用動(dòng)鏡不斷的改變位置，最終可以得到不同光程差的干涉光強(qiáng)。
[0022]③探測(cè)器。檢測(cè)干涉光。
[0023]④采樣系統(tǒng)。利用數(shù)模轉(zhuǎn)換器把干涉光轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行采樣統(tǒng)計(jì)。
[0024]⑤計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng).使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理樣品干涉光函數(shù)與光源干涉光函數(shù)，再經(jīng)過傅里葉變換數(shù)學(xué)處理，將干涉圖還原成光譜圖，使用顯示器顯示即可得到近紅外光譜圖。
[0025]圖2石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)近紅外特征圖譜獲取過程。
[0026]①標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品取樣。對(duì)石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品進(jìn)行取樣。
[0027]②測(cè)定近紅外光譜。對(duì)步驟①中的不同石油分餾產(chǎn)品進(jìn)行近紅外光譜測(cè)定。每組樣品測(cè)取兩次，減小誤差。數(shù)據(jù)保存為CSV格式數(shù)據(jù)。
[0028]③TQ Analyst分析。對(duì)獲得的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行初步分析，獲得初步分析結(jié)果，根據(jù)分析結(jié)果確定預(yù)處理方法以及建模方法。
[0029]④TQ Analyst做出擬合曲線。根據(jù)擬合曲線去除界外點(diǎn)、無差點(diǎn)。
[0030]⑤預(yù)處理。方法如下:導(dǎo)數(shù)算法(Derivatives norris gap)、多元散射校正算法(Multiplicative scatter correct1n, MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variate trans-format1n, SNV)ο
[0031]⑥MATLAB仿真建模。對(duì)預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行建模仿真，采用PLS建模方法。
[0032]⑦比較結(jié)果。對(duì)MATLAB數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)比，利用指標(biāo)RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對(duì)不同預(yù)處理情況下建立的模型進(jìn)行比較，篩選出最優(yōu)組。
[0033]⑧獲得最優(yōu)方案。由篩選出的最優(yōu)組，得出最優(yōu)方案。
[0034]⑨利用最優(yōu)模型檢測(cè)未知產(chǎn)品中所含成分。根據(jù)最優(yōu)方案以及仿真模型，把未知樣品代入模型中，對(duì)未知樣品的組分進(jìn)行測(cè)定。
[0035]圖3基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法示意圖。
[0036]圖中所示近紅外探頭組件，即為近紅外檢測(cè)設(shè)備，在不同產(chǎn)品傳輸通道中加入近紅外探頭組件，從而獲取產(chǎn)品近紅外數(shù)據(jù)，傳輸?shù)浇t外處理設(shè)備，對(duì)于多個(gè)近紅外探頭可以同時(shí)使用一臺(tái)近紅外處理設(shè)備。對(duì)于生產(chǎn)過程中石油分餾產(chǎn)品可以實(shí)時(shí)在線檢測(cè)，利用近紅外處理設(shè)備以及計(jì)算機(jī)技術(shù)可以快速調(diào)整原油加熱溫度等一系列處理方法，以此來提1?分懷廣品的品質(zhì)O
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法，其特征在于，以下步驟: (1)不同石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品取樣 (2)利用NIR檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)，獲取不同產(chǎn)品近紅外圖譜。 (3)對(duì)分餾塔標(biāo)準(zhǔn)樣品近紅外圖譜預(yù)處理。 (4)利用MATLAB進(jìn)行仿真，選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法，建立數(shù)學(xué)模型。得出仿真結(jié)果并優(yōu)化，整合得出最終結(jié)果。 (5)對(duì)MATLAB數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)比，利用指標(biāo)RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對(duì)不同預(yù)處理情況下建立的模型進(jìn)行比較，篩選出最優(yōu)組，從而獲得最優(yōu)模型。 (6)對(duì)各種產(chǎn)品進(jìn)行分類并標(biāo)注特征圖譜。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的石油分餾產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)樣品取樣。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用NIR檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)，獲取近紅外特征圖譜。其特征在于每次檢測(cè)都要對(duì)儀器探頭進(jìn)行清洗干燥。最終得到不同濃度的近紅外圖譜并保存為CSV數(shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理。其特征在于利用TQAnalys軟件處理，從圖像中比較得出界外點(diǎn)，并去除界外點(diǎn)與誤差點(diǎn)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的TQAnalys軟件處理，其特征在于，選取建模方法，偏最小二乘法，對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出第一次的界外點(diǎn)，并去除。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的預(yù)處理，其特征在于利用導(dǎo)數(shù)算法(Derivativesnorrisgap)、多元散射校正算法(Multiplicative scatter correct1n, MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variate trans-format1n, SNV)方法分別對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用MATLAB進(jìn)行仿真，選取仿真模型PLSR，其特征在于利用MATLAB軟件對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真建模，仿真選取PLSR模型。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述對(duì)MATLAB數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)比，利用指標(biāo)RMSEC，Re,RMSEP以及Rp分別對(duì)不同預(yù)處理情況下建立的模型進(jìn)行比較，其特征在于Re，Rp最接近1，同時(shí)，RMSEC，RMSEP數(shù)值較小。即可得到最優(yōu)模型。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)各種產(chǎn)品進(jìn)行分類標(biāo)注特征圖譜，不同的石油分餾產(chǎn)品有不同的近紅外特征光譜，利用近紅外探頭組件，進(jìn)行檢測(cè)，并在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行圖譜對(duì)比，獲取廣品?目息。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的近紅外探頭組件，利用近紅外探測(cè)技術(shù)，獲取產(chǎn)品近紅外特征圖譜，將圖譜信息傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行特征圖譜對(duì)比。
【專利摘要】一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法，本發(fā)明利用近紅外分析技術(shù)，對(duì)石油分餾產(chǎn)品進(jìn)行近紅外光譜測(cè)定與建模，得出圖譜并保存為CSV數(shù)據(jù)，并利用TQ？Analyst進(jìn)行初步分析。然后，利用導(dǎo)數(shù)算法(Derivatives？norris？gap)、多元散射校正算法(Multiplicative？scatter？correction,MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard？normal？variate？trans-formation,SNV)方法分別對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。最后，利用MATLAB選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法建立數(shù)學(xué)模型并優(yōu)化，整合得出最終結(jié)果。目的是克服傳統(tǒng)技術(shù)中的不足，提供一種基于近紅外技術(shù)石油分餾塔產(chǎn)品分析方法，其操作方便，檢測(cè)快，環(huán)保，對(duì)樣品沒有破壞性，可以多種產(chǎn)品同時(shí)檢測(cè)、并在線檢測(cè)。根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)的近紅外數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整分餾溫度，獲取更加優(yōu)質(zhì)的石油分餾產(chǎn)品。
【IPC分類】G01N21/359
【公開號(hào)】CN105181634
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510527829
【發(fā)明人】尹燕燕, 張世勤, 劉燕卿
【申請(qǐng)人】江南大學(xué)
【公開日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年8月25日