近红外光谱技术与仪器的发展和推广应用

近红外光谱分析技术与近红外光谱仪器近年来有很大发展,在不少领域获得了成功的应用;但是无论是近红外光谱仪器还是近红外光谱分析技术的推广应用,都是全球亟待解决的前沿课题。     

近红外光谱技术快速测定柴油物理性质

分别在近红外短波和长波范围内考察了采用ＣＣＤ近红外光谱仪和傅立叶变换近红外光谱仪测定柴油物理性质的可行性。通过正确的光谱预处理方法,光谱区域的选择和偏最小二乘回归确定定量校正模型,建立了近红外光谱快速测柴油性质的方法。结果表明,在近红外短波和长波范围内,该方法测定均能达到标准方法的误差要求。     

近红外光谱法快速测定加氢物料的双烯含量

采用国产CCDNIR-3000型近红外光谱仪和化学计量学光谱分析软件，在700～1100nm波长范围内．运用数据预处理方法建立了测定制苯生产过程中间加氢物料控制双烯值的分析模型。通过对加氢物料双烯值的测定，验证了近红外光谱方法测定结果与化学分析方法无显著性差异。与化学分析方法相比，近红外光谱方法重复性再现性好，分析快速，准确，操作简单，降低了环境污染，特别适用于生产中间物料控制分析，是一种满足工艺控制的质量监控方法。     

近红外光谱分析技术正在快速进入石油化工领域

简述了现代近红外分析技术，包括光谱特征，定量、定性分析方法和光谱仪。着重介绍了近年来这门新技术在石化领域中的应用     

近红外光谱快速测定加氢焦化汽油的烯烃和溴价

在标准方法测定数据的基础上，建立了加氢焦化汽油的烯烃和溴价的近红外光谱校正模型，并用常规分析样品测定验正模型的准确性。实验表明，近红外光谱测定准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在5min内快速、准确、简便地测定加氢焦化汽油的烯烃和溴价。     

近红外光谱法测定柴油中的芳烃含量

研究了采用近红外光谱测定柴油中芳烃含量的方法。通过高效液相色谱分离、移动丝氢火焰检测器检测获得柴油中芳烃的基础数据。在５０００～１００００ｃｍ－１波长范围内,应用傅立叶变换近红外光谱仪,交互检验偏最小二乘方法对使用的光谱范围进行优化。所得校正模型对训练集样品预测的平均偏差为０２３％,对未知样品将近红外预测结果与ＨＰＬＣ的测定结果比较,平均偏差为０２７％。作为一种快速分析技术,近红外光谱测定柴油中的芳烃含量是简便可靠的方法。     

中红外光谱和近红外光谱在油品分析中的技术比较

介绍了美军对中红外和近红外光谱的对比情况,并对两种红外光谱的本质区别作了详细阐述,总结了中红外和近红外的技术性能比较,同时对两种红外光谱未来的发展趋势进行了展望。     

柴油近红外光谱与性质的相关性分析

通过近红外光谱与柴油性质的相关性分析,解释了柴油中各种C－H基团的存在对柴油十六烷值、密度、折光、馏程等性质的影响。鉴于在测样技术上的特点和相关分析的便利性,近红外光谱可以作为一种研究油品组成与性质关系的有效手段。     

近红外光谱快速测定重整汽油的辛烷值及馏程

利用近红外光谱仪在短波近红外区域（700－1100nm）对重整汽油进行光谱采集，采用偏最小二乘法建立了重整汽油馏程、辛烷值的测定模型并对重整汽油馏程、辛烷值进行预测，该预测结果与常规的测定结果相比，效果较为理想。本方法具有快速、操作简单、不需样品前处理、重复性好等特点。     

近红外光谱仪

近红外光谱仪作为一种重要的科技装备，文中简述了近红外光谱的基础及特点，并针对新的使用者常关心的问题，如可以测量的项目，价格、标准化的问题以及分析仪仪器的选型等进行了探讨。     

柴油近红外光谱的独立分量分析方法

 将新兴的多变量分析工具—独立分量分析(ICA)应用到石化行业中，分析柴油的十六烷值和密度、组分中芳烃含量与其近红外光谱之间的关系。ICA方法用于提取柴油近红外光谱数据矩阵的独立成分和相应的混合矩阵，再用BP神经网络对混合矩阵和十六烷值、芳烃含量以及密度进行回归分析，提出了新的柴油组分含量测定和特性分析的基于独立分量分析-神经网络回归(ICA-NNR)的近红外光谱分析方法。通过分析独立分量数和网络中间隐层的神经元数对模型性能的影响，分别建立柴油组分含量测定模型和密度特性的关联模型。结果表明，该方法用于实测的柴油样品近红外光谱数据的处理，测试样品集的标准方法测定值与所建模型预测值的相关性及相对误差均优于现行常用的PLS、PCR等方法。基于ICA-NNR的近红外光谱分析方法对石化行业中油品的组分及物理特性分析具有很好的可行性。     

近红外分析实验室模型的评价——在汽油管道自动调合的应用

采用近红外光谱技术的偏最小二乘法建立了汽油调合组分和产品汽油（90、93、97号）辛烷值、组成等性质的实验室模型，并用常规方法分析样品验证模型的准确性和稳定性。实验表明，其准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在5min内快速、准确测定调合组分汽油和成品汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯等性质。     

近红外光谱测定柴油十六烷值

采用傅立叶变换近红外光谱技术与偏最小二乘方法结合测定柴油的十六烷值。讨论了训练集体本光谱范围的选择,光谱预处理方法最佳主因子数的选择。近红外光谱技术测定的与标准方法测定的结果有良好的相关性。采用不同的校正模型测定了催化裂化柴油馏分,成品柴油等不同类型样品的十六烷值。     

采用近红外漫反射光谱表征聚丙烯树脂的平均相对分子质量

参照凝胶色谱法(GPC)，采用傅立叶变换近红外光谱仪(FT-NIR)测定聚丙烯树脂粉料和粒料的近红外漫反射光谱(NIR)。采用一阶导数、二阶导数、多元闪射校正(MSC)等方法进行光谱预处理，并用局部权重回归(LwR)和偏最小二乘法(PLS)建立平均相对分子质量(Mn和Mw)的校正模型。t检验的结果表明，NIR法与GPC法的测定结果无显著差异，NIR法具有准确、快速、低毒和低成本等优点。     

在线近红外光谱快速测定重整原料和产品的族组成及辛烷值

介绍了在线近红外光谱仪快速测定重整原料、重整汽油的PNA组成及辛烷值的方法。利用CCD在线近红外光谱仪采集重整原料及汽油的近红外光谱，并经微分、中心化处理，用偏最小二乘法建立辛烷值及C4～C10的直链烷烃（P）、环烷烃（N）、芳烃（A）的校正模型，预测结果符合标准方法的要求。     

近红外光谱分析技术定性部分的实现

文章主要介绍了“便携式油料质量分析仪”项目中实现近红外光谱定性分析技术常用到的几种分析方法,包括近红外光谱峰位鉴别法、模式识别法、人工神经网络法。同时对“便携式油料质量分析仪”项目中采用的光谱定性软件的组成情况进行了介绍。通过试验,模式识别法中的主成分分析法结合马氏距离法基本满足了油品定性分析要求,达到了油品鉴别、自动判断选择定量模型的目的。文章力求简化近红外光谱软件分析模式中的难点问题,达到深入浅出的目的。     

Web近红外光谱原油快评技术开发与应用

开发了Web版原油快评软件,在软件构架层面,由原油快评系统用户应用模块、原油快评近红外光谱库管理模块、原油快评建模模块、原油快评模型库管理模块和用户管理模块构成。该软件实现了模型库的统一维护和统一发布、光谱数据库和评价数据库的统一管理,对现有的原油快评算法进行了升级,经过对升级算法的综合调试使用,可明显提高预测结果的计算速度和识别准确率。收录石化企业A、B常加工原油并分别建立了石化企业A、B原油近红外光谱数据库,将石化企业原油近红外光谱数据库与中国石化石油化工科学研究院原油近红外光谱数据库进行合并,建立快评分析模型,对常加工油种进行监测分析,结果表明近红外光谱快评结果较为准确。     

在用润滑油闪点的近红外光谱快速测定方法研究

提出一种基于近红外光谱技术的在用润滑油闪点快速检测方法。通过比较样品光谱和混入燃油光谱之间的光谱差异进行波段筛选,利用人工神经网络方法(ANN)和偏最小二乘方法(PLS)进行建模并比较,最终确定针对3个特征波段建立的ANN在用润滑油闪点的数学模型性能较优,模型的R2和SEP分别达到0.918 3、3.06℃。实验结果表明,ANN方法作为一种处理非线性问题的化学计量学方法,能较好地实现对在用润滑油的闪点测定。利用近红外光谱分析技术对快速判断润滑油是否混入轻质油料,为及时准确找到设备故障所在提供依据具有重要的指导意义。     

近红外分析方法快速测定沥青蜡含量

建立了傅立叶变换近红外光谱技术快速测定沥青蜡含量的分析方法.选择适当的近红外光谱范围,得到了沥青的近红外吸收谱图.对谱图作相应的处理后,采用偏最小二乘方法建立模型,并选择了最佳主因子数.实验结果表明,近红外分析方法与标准分析方法(SH/T0425)的测定结果一致.该方法具有重现性好、分析速度快、使用样品量少等特点,是一种较好的沥青蜡含量快速测量方法.     

二维近红外光谱定量分析内燃机油粘度指数性能的研究

针对常规近红外光谱技术测试内燃机油性能指标的不足,提出了以电压为外扰方式,获取内燃机油二维近红外光谱的技术。对内燃机油样品进行二维相关光谱分析可以定性分析内燃机油粘度等级。使用来自不同厂家、不同质量等级的35个内燃机油样品建立多维偏最小二乘（N-PLS）模型对内燃机油粘度指数进行了预测研究。结果表明，内燃机油的二维近红外光谱中含有与粘度指数相关的信息，使用N-PLS模型能够实现对内燃机油粘度指数的定量分析。该方法的提出为研究复杂对象性能指标的快速检测提供了一种新的技术手段。