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.     

近红外分析方法测定润滑油基础油的化学族组成

测定了不同来源、不同工艺的润滑油基础油近红外谱图 ,以偏最小二乘方法为数学工具 ,通过硅胶吸附法取得基础数据 ,建立基础油的近红外光谱 -化学族组成模型。采用该模型测定未知样品与硅胶吸附法的测定结果相比 ,饱和烃质量分数和芳烃质量分数相关系数分别为 0 9877和 0 9875。对子分析结果表明 ,两种分析方法的测定结果一致。近红外分析方法重现性好 ,分析速度快 ,结果准确 ,且不消耗有机溶剂。     

近红外光谱快速测定石脑油族组成

以气相色谱法测定石脑油族组成为基础,采用近红外光谱和化学计量学方法建立了快速、准确测定石脑油族组成的分析方法。实验表明,该方法分析速度快、重现性好、成本低,特别适用于生产中间控制分析。     

近红外光谱快速测定成品罐汽油的有关性质

在标准方法测定数据的基础上 ,建立了厂内成品罐汽油的组成和性质的近红外光谱校正模型 ,并用常规分析方法验正模型的准确性。实验表明 ,近红外光谱法测定的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、简便地一次测定成品罐汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯     

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。     

甲基叔丁基醚含量对近红外光谱法测定汽油族组成的影响

建立了快速分析汽油族组成的近红外光谱法,研究了汽油近红外光谱随甲基叔丁基醚(MTBE)含量变化的规律,建立了不含MTBE汽油和含MTBE汽油的混合校正模型,评价了MTBE对近红外光谱分析校正模型预测的影响。研究结果表明,MTBE含量对汽油的近红外光谱的影响较大,随着MTBE含量的增加,汽油试样的近红外光谱向短波方向平移。混合校正模型的预测准确性不受MTBE含量的影响。近红外光谱法测定汽油族组成的结果与GB/T 11132—2002《液体石油产品烃类测定法(荧光指示剂吸附法)》测定的结果一致。近红外光谱法快速、准确,可用于在线分析。     

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。     

近红外光谱法在线分析重烷基苯

采用近红外光谱技术建立一种能够同时测量重烷基苯的馏程、烷基苯含量和相对分子质量等性质的分析方法。实验结果表明,5%馏程、95%馏程、烷基苯含量及相对分子质量的近红外校正模型的交互验证标准差分别为1.5℃,1.8℃,0.82%,1.7;外部验证标准差分别为2.4℃,3.3℃,1.10%,3.0;馏程、烷基苯含量及相对分子质量的分析精密度分别为±0 4℃、±0.4%和±1。近红外光谱法测定的结果明显优于常规分析方法,表明利用近红外光谱法分析重烷基苯的馏程、烷基苯含量和相对分子质量是可行的。该方法具有快速、多通道的优点,为实现重烷基苯生产过程的质量在线监测提供了手段。     

近红外光谱快速测定重整汽油详细族组成

采用近红外光谱和化学计量学方法建立了快速、准确测定重整汽油详细族组成 (C3～C+ 9链烷烃、C5～C+ 8环烷烃、C3～C7烯烃、C6 ～C+ 9芳烃 )的分析方法。试验表明 ,该方法分析速度快、重现性好、成本低 ,特别适用于中间控制分析。     

近红外分析方法测定润滑油基础油粘度指数

采用PLS校正方法建立了近红外光谱－粘度指数校正模型,能够覆盖多种源油、多种工艺及牌号的基础油。使用该模型对23个样品的对比测定结果表明,验证集标准误差（SEV）为2．13。成对t检验结果表明,近红外分析方法与标准分析方法测定的粘度指数没有显著性差别,具有重现性好、分析速度快,结果准确等特点,可以代替传统方法进行润滑油基础油粘度指数的测定。     

费-托合成蜡加氢裂化工艺条件的研究

通过单因素实验筛选影响费-托合成蜡加氢裂化深度的关键因素，在此基础上，采用中心复合通过单因素实验筛选影响费-托合成蜡加氢裂化深度的关键因素，在此基础上，采用中心复合实验设计考察各因素的单项、交互作用项以及平方项对费-托合成蜡加氢裂化转化率和中间馏分油（150～370 ℃）产率的影响，并调用MATLAB中的优化函数分析实验数据，确定最佳工艺条件。结果表明：在试验范围内，各因素对费-托合成蜡加氢裂化转化率影响从强到弱的顺序为：温度>液体体积空速>压力>氢蜡体积比；费-托合成蜡加氢裂化的转化率随温度、氢蜡体积比的增加而增加，随压力、液体体积空速的增加而减小；温度和压力的交互作用、液体体积空速和压力的交互作用对费-托合成蜡的裂化深度也有显著影响；确定的最佳工艺条件为温度377 ℃、压力5.0 MPa、液体体积空速1.95 h-1、氢蜡体积比820，在该条件下中间馏分油的产率达到66.3%。     

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。     

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。     

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。     

分子筛吸附法测定石蜡中正异构烃

采用两步分子筛吸附的方法测定石蜡的正异构烃类含量，所用仪器简单，操作简便，数据重复性好，相对标准偏差小于±１％，与气相色谱法的结果对比较好，并进行了实际蜡样的测定，证明本方法实用性较强，具有推广价值。     

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。