[发明专利]由近红外光谱预测减压馏分油性质的方法

说明书

一种由近红外光谱预测减压馏分油性质的方法，包括收集减压馏分油样本，用标准方法测定每个样本的性质数据，测定每个样本的近红外光谱，对其进行二阶微分处理，取7000～4000cm^‑1谱区的吸光度，与该样本用标准方法测定的性质数据对应，建立近红外光谱数据库，在近红外光谱数据库随机选取多个分库，用各分库光谱拟合得到的待测样品性质数据值的平均值和全库光谱拟合得到的性质数据预测值按适当比例加合得到待测减压馏分油样品的性质数据预测值。

技术领域

本发明为一种用近红外光谱预测油品性质的方法，具体地说，是一种用近红外光谱预测减压馏分油性质的方法。

背景技术

目前，国内高品质基础油的生产工艺主要是全加氢工艺，加工过程涉及多种工艺以及多种类的物料和产品，一个环节的变化可能给整个基础油的生产带来影响。减压馏分油是全加氢工艺的起始物料，减压馏分油的品质好坏会很大程度影响最终基础油的质量，粘度指数是考察基础油品质的重要指标，而减压馏分油的烃族组成则会直接影响后续基础油的粘度指数。研究表明正构烷烃的粘度指数最高，粘温性能最好；具有长碳链的异构烷烃次之；粘温性能最差的是重芳烃、多环环烷烃和环烷芳烃。所以，准确获得减压馏分油的族组成信息，将会直接帮助后续的生产工艺选择和优化，也会帮助预测最终基础油的品质。

减压馏分油的族组成随着原油变化而不同，而炼厂本身加工的原油种类变化较快，因此需要对其性质进行实时监测以快速得到相关信息，及时为工艺参数的调整进行指导，更好控制基础油质量，为企业生产带来更大的效益。目前国内生产基础油企业都是基于传统分析方法对减压馏分油的倾点和烃族组成等进行测定，其耗时长、不环保、不能在线监测，已经不能满足持续稳定高效生产高品质基础油的需求。因此，具有快速检测特点的近红外技术显示出巨大优势，通过将其与化学计量学结合可以可靠的对减压馏分油倾点及烃类组成进行快速测定。杨素等在“用近红外分析方法测定重质馏份油的化学族组成”(INFRARED，2006，27(4)：20-24.)采用近红外光谱结合偏最小二乘方法建立了预测重质馏份油化学族组成的方法。但是，采用偏最小二乘方法建立的校正模型有一定适用范围，若待测样本的组成与校正集样本存在较大差异，则需要对校正模型进行扩充更新。建立偏最小二乘定量校正模型需根据具体的应用对象对光谱进行预处理和光谱区间优选等操作，因所选参数多、多元校正方法较难理解和掌握等原因，模型的建立通常需要受过训练的专业人员来完成，这成为制约该技术广泛推广使用的瓶颈问题，很多项目都因为校正模型维护不及时而不能发挥其应有的作用。

CN102374975A公开了一种利用近红外光谱预测油品物性数据的方法，提出了一种新的性质预测方法—库光谱拟合方法(Library Spectra Fitting Method)，这种方法基于油品的近红外光谱库和光谱拟合技术，基于光谱相似、性质相似的原理，通过光谱库中的一张或多张光谱对未知待测样本的光谱进行拟合，然后根据参与拟合光谱的性质计算出待测样本的性质，其化学实质在于未知样本可由一组库样本按一定比例混合而成，因此，未知样本的待测性质可通过库样本的性质按照混合比例计算得出。但该法依赖于光谱库中参与光谱拟合的有限的几个样本性质数据预测待测样本的性质，从而影响预测的准确性和稳定性。

发明内容

本发明的目的是提供一种由近红外光谱预测减压馏分油性质的方法，该法可提高待测样品性质数据的预测准确性和稳定性。

本发明提供的由近红外光谱预测减压馏分油性质的方法，包括如下步骤：

(1)收集至少300个减压馏分油样本，用标准方法测定每个样本的性质数据，

(2)测定每个样本的近红外光谱，对其进行二阶微分处理，取 7000～4000cm^-1谱区的吸光度，与该样本用标准方法测定的性质数据对应，建立近红外光谱数据库，

(3)测定待测减压馏分油样本的近红外光谱，并进行二阶微分，选取 7000～4000cm^-1谱区的吸光度；