扫码下载手机APP

近红外光谱技术在石油化工领域的应用

   日期:2019-08-14     评论:    
核心提示:上世纪80年代以来,随着新方法(化学计量学)、新材料(光纤等)、新器件(检测器等)和新技术(计算机)的发展和出现,近红外光谱技术从
 上世纪80年代以来,随着新方法(化学计量学)、新材料(光纤等)、新器件(检测器等)和新技术(计算机)的发展和出现,近红外光谱技术从光谱分析队列中吊车尾的位置迎头赶上,崭露头角。如今经过几十年的发展,结合现代化学计量学方法的近红外光谱技术,已经成为工农业生产过程质量监控领域中不可或缺的分析手段之一,在农产品、食品、医药、石化等领域均得到了广泛应用。本文以炼油原料(原油)及石油化工产品为例,介绍近红外光谱在石油化工领域中的应用。
 
  1. 何为石化产业
 
  石化是石油化学工业的简称,具体是指以石油和天然气为原料,生产石油产品和石油化工产品的整个加工工业,其中也包含了原料开采的过程,即石油开采业、石油炼制业、石油化工业三大块。
 
  石油化工加工工业主要包含炼油和化工品生产两大板块。炼油主要是以石油和天然气为原料,生产各类燃料油、化工原料等产品,主要包括石脑油、汽油、煤油、柴油、沥青、焦炭、润滑油、液化石油气等等;化工品生产主要指以部分炼油产品为原料,首先通过化学加工来生产以三烯(乙烯、丙烯、丁二烯)和三苯(苯、甲苯、二甲苯)为代表的基本化工原料,进而以这些基本化工原料生产多种有机化工原料及合成材料的过程。
       2. 近红外光谱在石油分析化学中的角色
 
  石油和天然气主体为碳氢化合物,各类石化产品的主体组成物质也均为碳氢化合物,外加少量含氧、含氮、含硫等元素的化合物,然而石化产品种类繁多且分子结构千变万化,因此石油分析化学的目标就是获得石油化学组成和结构信息。石油分析测试是炼油科技与生产的眼睛,也是衡量一个国家炼油技术发展水平的主要标志之一。自上世纪90年代以来,纵观石油分析科学与技术的发展,可以看出其大致是沿着两条主线展开的:一条主线是在原有的油品族组成和结构族组成分析基础上,通过当代更为先进的分离和检测方法,对油品的化学组成进行更为详细的表征,即油品的分子水平表征技术,其主要目的是为开发分子炼油新技术提供理论和数据支持,以求索研发变革性的炼油新技术;另一条主线则是采用新的分析手段,快速甚至实时在线测定炼油工业过程各种物料的关键物化性质,即现代工业过程分析技术,其主要目的是为先进过程控制和优化技术提供更快、更全面的分析数据,从而实现炼油装置的平稳、优化运行。
 
  分子光谱分析方法对于石化产品有机物结构非常敏感,中红外光谱、近红外光谱、拉曼光谱及核磁共振谱结合化学计量学在油品分析中均有较多的应用,但综合仪器稳定性、信号抗干扰能力、进样技术、工业应用成熟度等方面来看,对油品(包括原油、汽油、柴油和润滑油等)及化工品的快速和在线分析,近红外光谱是最实用、最适合工业过程控制的手段。在线近红外光谱已广泛应用于炼油领域,从原油调合、原油加工(原油蒸馏、催化裂化、催化重整和烷基化等)到成品油(汽油、柴油)调合等整个生产环节,可为实时控制和优化系统提供原料、中间产物和最终产品的物化性质,为装置的平稳操作和优化生产提供准确的分析数据,在化工品生产领域同样得到广泛应用,该技术已成为衡量现代炼化企业技术水平的一个重要标志。
       3. 化学计量学与石油分析
 
  化学计量学起源于上世纪70年代,在上世纪80、90年代得到长足发展和应用。化学计量学利用数学、统计学和计算机等方法和手段对化学测量数据进行处理和解析,以最大限度获取有关物质的成分、结构及其他相关信息。石油组成极其复杂,需要多种近现代分析方法的量测数据进行表征,而将这些仪器的量测数据高效快速地转化为有用的特征信息,就得依靠各种化学计量学方法。
 
  化学计量学内涵丰富,其内容几乎涵盖了化学量测的整个过程,在石油分析中,主要涉及的内容包括多元分辨、多元校正和模式识别。其中多元分辨算法主要用于处理色质联用、全二维色谱等方法得出的多维数据,近红外光谱是二维分析方法,利用的化学计量学方法以多元校正和模式识为主。
 
03.jpg
 
用于石油分析的常见化学计量学方法
 
  尽管用于石油分析的化学计量学方法很多,但绝大多数处于研究探索阶段,实际应用其实不多。对于模式识别,不同类型样品,其最佳识别算法可能会不同,以汽油为例,有研究用九种算法对不同炼厂汽油近红外光谱进行分类,结果发现K-邻近算法(KNN)、概率神经网络(PNN)、支持向量机(SVM)三个算法分类效率最高,其他如线性判别分析(LDA)、SIMCA等算法则效果一般。
 
  对于多元校正,偏最小二乘(PLS)是使用得最广泛的算法,某些非线性严重的性质也会用到人工神经网络(ANN)建模。以汽油性质预测为例,很多文献研究比对了包括PLS、ANN、多元线性回归(MCR)、支持向量机回归(SVR)在内的多种算法,最后综合模型准确性、稳健性来看,PLS往往是最优选择。当然也有例外,原油分析由于其特殊性,传统建模方法无法适用,因此国内外都针对原油的近红外光谱分析开发了独特算法。
 
  4. 近红外对原油及石油产品的分析应用
 
  4.1 原油
 
  原油性质差异巨大,从开采、贸易、流通到最后的加工,各环节均需要对相关的原油性质进行评价,而现存的ASTM原油评价方法需要较长的分析时间及较大的工作量,在很多场合不能满足分析时效性,原油快评技术便应运而生,而近红外光谱技术由于测量方便、成本低、可用于现场或在线分析等优势成为首选。
 
  目前通过近红外光谱结合化学计量学方法,可直接建立原油基本性质模型,主要包含密度、残炭、酸值、硫含量、氮含量、蜡含量、胶质含量、沥青质含量、实沸点蒸馏曲线(TBP)等性质。但原油评价不仅需要测定原油的基本性质,还需要测定原油各馏分油的物化性质,分析项目近百种,采用传统的多元校正方法逐个建立校正模型非常困难。上世纪90年代,出现了采用拓扑学原理建立的基于模式识别的近红外光谱油品分析技术,后来发展到利用该技术结合原油详细评价数据库,关联出原油评价所需的详评数据。该近红外光谱原油快速详评技术于近10年引进到国内,目前包括大连石化和金陵石化等多家炼厂都购买了该技术,用于原油调合及蒸馏工艺中。
 
  2012年,我国石油化工科学研究院(RIPP)基于国内外有代表性的500余种原油,建立了拥有自主知识产权的原油近红外光谱数据库,基于库光谱识别和拟合专利技术,开发了原油快评系统,近年来该系统不断完善,申请专利20余件,同样实现了原油各馏分详评数据的关联,形成了国产化的全套原油快速详评技术,预测准确性在传统分析方法的再现性要求之内,可在原油贸易、原油调合以及原油加工等方面发挥重要作用.
 
 
更多>同类能源资讯
0相关评论

推荐图文
推荐能源资讯
点击排行
关于我们
客服电话 15201826840
微信公众号
App二维码
”≈—°∆∑≈∆