試析油品檢測中近紅外光譜技術的應用

梁家銘

廣東省茂名市質量計量監督檢測所

試析油品檢測中近紅外光譜技術的應用

梁家銘

廣東省茂名市質量計量監督檢測所

本文從近紅外光譜技術的概念出發，對近紅外光譜技術的原理、應用現狀及檢測分析方法進行了詳細探究，以供參考。

近紅外光譜；分析技術；油品分析；檢測

前言

近些年來，隨著計算機技術的快速發展，越來越多度偶的信息技術應用到油品分析工作中，并且取得了良好的效果。近紅外光譜分析技術室一種快速分析技術，而且具有快速、低耗等特點，在眾多領域的檢測分析工作中都有廣泛的應用。

1　近紅外光譜技術的概念

近紅外光譜技術是一種常見的分析手段， 它以物質對紅外光的吸收作為理論基礎。它是介于中紅外光（2500～25000nm） 和可見光（400～780nm） 之間的電磁輻射波， 一般將近紅外光譜區定義為780～2526 nm（波數范圍為12820～3959cm-1） 的區域。由于近紅外光譜區與有機分子中含氫基團（C—H、O—H、N—H）的振動頻率吸收區相一致，所以通過掃描樣品的近紅外光譜， 就可以得到樣品中含氫基團的特征信息。同時， 利用近紅外光譜技術分析樣品具有簡便、快捷、高效、準確、價廉、不破壞樣品、不消耗化學試劑、不污染環境等優點， 因此該技術受到越來越多的青睞［1］。

2　近紅外光譜技術的原理

近紅外光譜（波長范圍780- 2526mm）的產生主要是樣品分子中含X- H 鍵（X 為C，O，N，S 等）基團的化合物在中紅外區域基頻振動的倍頻及合頻吸收。與中紅外光譜和遠紅外光譜技術相比，近紅外光譜技術有更寬的譜帶，而且強度被極大的降低，所以使得近紅外光譜技術可以在檢測樣品不經過稀釋的情況下直接進行測定，而且可以獲得準確度較高的測定結果。受到光譜吸收峰位和強度的變化影響，不同的樣品基團產生的光譜存在較大的差異，隨著樣品成分發生變化，形成的光譜特征也會隨之變化，這就為近紅外光譜技術的應用提供了檢測基礎。

在油品分析中，樣品中包含很多不同種類的C- H 基團信息的烴類化合物，而烴類化合物的結構和成分含量的變化都會對油品產生一定的影響，所以通過近紅外光譜技術的運用，可以將這些細致的變化信息進行采集和處理，形成近紅外光譜的處理圖和化學校正方法，進而建立近紅外光譜的校正模型，運用該模型便可以得到油品分析的數據結果。

3　近紅外光譜分析技術在油品中的應用現狀

石油化工產品的主要成分是烴類化合物，而近紅外分析技術可以針對其中的基團化合物進行檢測，因此在油品分析中運用近紅外光譜分析技術，是十分適合的。美國華盛頓大學是最早針對油品分析中近紅外光譜技術應用的問題進行研究，并且在《HydrocarbonProcessing》上發表了關于運用近紅外改光譜技術測定汽油辛烷值的檢測結果和研究報告，為近紅外光譜技術的廣泛應用奠定了基礎。隨后，近紅外光譜技術不斷發展，應用的范圍也越來越廣泛，對于辛烷值、芳烴含量、含氧化合物含量等都可以實現有效科學的檢測，為石油化工領域的生產活動提供了豐富的數據基礎。

我國關于近紅外光譜技術在石油化工領域中應用的課題研究，是從20 世紀80 年代開始，主要的科研工作集中在化工科學院，隨著研究工作的不斷深入，產生了關于近紅外光譜技術在柴油基團中密度、折光等性質的檢測，而且與油品性質之間存在密切關系，可以從相關文獻中查詢。

4　近紅外光譜技進行油品檢測分析的方法

從油品分析的角度來說，其中包含很多復雜的基團因子，如甲基- CH3、亞甲基=CH2 等，由于這些分子在排列和成分方面的差異，形成的光譜也存在一定的差異，正是這種差異性的存在為近紅外光譜技術的應用提供了空間。通過檢測和計算，可以針對不同基團分子之間的細微差異做出判斷，進而獲得相應的數據信息，通過對數據的處理形成譜圖和計量學模型，獲得油品分析的完整數據。運用近紅外光譜技術進行油品分析的方法主要有兩種：

4.1定性分析方法

近紅外光譜定性分析方法主要是依靠檢測樣本和未知樣品的譜圖比較獲得結果，適用于已經形成完整譜圖的樣本檢測。近紅外光譜具有較強的敏感性，容易形成重疊的吸收峰，依靠人的肉眼無法準確判斷，所以需要通過計算機的輔助作用，對不同的光譜數據進行區分和處理，才能形成準確的分析結果。在定性分析中主要運用的方法有：第一，峰位鑒別法。運用近紅外光譜技術分析時，不同種類的油品會形成不同的峰位圖，油品化學成分的差異性越大，則其形成的峰位圖存在的差異也月明顯，鑒別的難度也越小。因此，峰位鑒別法一般適用于成分差異較大的不同種類油品分析，鑒別過程簡單，結果準確。第二，建庫判別算法。該方法主要是通過檢測油品樣本中的標準物質并且形成近紅外光譜，建立標準物質樣品庫，根據樣品庫中的數據與品均光譜數據之間的對比，判斷油品中含有的物質成分及含量。第三，聚類分析法。該方法是運用光譜圖譜的視圖降維顯示，將光譜數據矩陣進行分解，獲得若干不同成分的矩陣圖，再根據樣本的得分做出相應的計算結果。運用聚類分析法時，首先要對樣本進行分類，將相似的樣本作為一個類別，再逐一比較不同分類之間的樣本總是否包含相近的要素，并且將這些要素作進行分類形成不同的譜系圖。通常情況下，譜圖的設計步驟都相對較為復雜，但是完成后的譜圖可以清晰的顯示出樣本中的物質種類和含量，所以在運用聚類分析法時，可以配合馬氏距離判別法，確定在樣本中是否含有未知的物質以及這種物質與特定檢測物質之間的距離，在同樣的空間內呈現的狀態等，從而獲得完整的檢測結果。

4.2定量分析方法

定量分析法中包含以下幾個步驟：第一，模型樣本的選擇和確定。運用近紅外光譜技術進行油品分析時，樣本的正確性是影響其檢測結果的主要因素，所以需要建立正確的樣本模型。首先確定樣本模型涵蓋的范圍，其次對樣本的選擇過程和確定過程進行建確定，保證樣本具有代表性，符合油品分析對于樣本組成、顆粒均勻性等要求，保證后續檢驗結果的準確性。第二，對樣本的物化性質進行檢驗。建立模型樣本之后，對嚴格不能的基礎數據進行判斷，保證樣本質量，在此基礎上建立標準的檢測方法，降低檢測結果的誤差。第三，光譜數據的測量。通過對樣本模型中獲得的光譜圖進行測量，保證所有樣本測量的環境和條件一致，才能提高檢測結果的準確性。第四，對獲得的數據進行預處理，包括平滑、微分、基線校正等，選擇確定的數據光譜的變化范圍。第四，建立校正模型，主要包括多元線性回歸（MLR）、主成分回歸（PCR）和偏最小二乘（PLS）是常用的三種建立校正模型的方法。

5　結束語

總而言之，近紅外光譜技術是以計算機技術為依托，擺脫了傳統實驗室光譜分析方法的局限性，將其運用到現代油品分析工作中，可以滿足油品分析中關于等級、物性參數等測定要求，而且檢測方法簡便、準確率高，有效的提高了油品分析工作的效率，為石油化工領域的持續發展提供了更豐富的數據基礎。

［1］ 宗營，張曉玉，徐龍亭，魏賢勇.近紅外光譜在油品快速分析中的應用［J］.化工時刊，2010（07）.

［2］ 鮑峰偉，劉景艷.近紅外光譜分析技術在石油化工中的應用［J］.貴州化工，2015（06）.