智能光譜過程分析技術助力打造智慧石化
——訪北京化工大學教授袁洪福

□ 本刊記者 許帆婷

大力發展和應用智能光譜過程分析技術，實現原油加工方案制定和煉油工藝及下游化工工藝生產過程的智能化，是智慧石化未來發展的重要方向。

訪談人名片：袁洪福，北京化工大學教授，博導，中國儀器儀表學會近紅外光譜分會理事長。長期從事分析儀器、化學計量學和應用研究。主持開發基于液相色譜、近紅外光譜、紅外光譜、拉曼、LIBS、紫外和化學計量學的系列分析儀器和軟件成果，應用于石化、國防、農業、煙草、食品、質檢等領域，取得顯著的經濟和社會效益。

隨著我國工業化步伐的加快，近年來我國分析技術領域創新不斷顯現，在石化、農業、質檢等領域發揮越來越重要的作用。智能光譜過程分析技術作為人工智能和智能制造技術的核心技術之一，在我國已獲得長足進步，有的達到世界領先水平。

分析技術的進步對石化行業向智能化、信息化轉變有什么現實意義？本刊記者近期采訪了北京化工大學智能光譜過程分析技術實驗室袁洪福教授。

從石油化工起步

記者：您從事分析化學的研究工作，最初是從石油化工行業起步的。當時你們為什么要進行近紅外光譜的分析研究？

袁洪福：1993年，我在石油化工科學研究院的分析研究室工作，與導師陸婉珍院士一起組建了近紅外光譜分析技術研究團隊。

袁洪福教授（右）指導研究人員進行光譜分析。袁洪福 供圖

當時，化驗室是煉廠中人數最多的一個部門。煉廠每天要分析的樣本種類很多，且一種樣本（如汽油）要分析很多性質，不同性質需要采用不同方法、不同儀器分析，工作量很大。作為流程工業，從裝置取樣到化驗室，再回到裝置，一般是4個小時。這樣，數據出來以后，加工的物料早就不在當前流程中了。因此，傳統分析技術已經難以適應當時石油煉制工業的高速發展。我們的初衷是想尋求一種快速檢測分析的方法。國外與我們同等規模的煉廠，從事分析的人員比我們少很多。當時他們采用的近紅外分析技術已經比較成熟了。1993年，我們通過調研決定開始從事近紅外分析研究。遇到的第一個問題是儀器的困難，進口的近紅外儀器很貴，我們只好自己設計，請儀器廠家幫忙生產。隨后，我們也開發出國內第一版中文化學計量學軟件，針對石油產品快速分析開發的近紅外光譜儀器，廣泛用于石油工業和國防等行業，提高了化驗室效率。

2000年后，我們開始研制在線近紅外分析系統，通過光纖直接測量裝置加工物料的關鍵性質（如辛烷值、烴族組成等），實時分析結果直接傳輸至裝置控制系統。第一套國產在線近紅外光譜儀應用在煉廠連續催化重整裝置上，后來又用到汽油調和、蒸汽裂解、MTBE生產裝置上。直到2006年我離開石科院時，做了十幾套在線近紅外分析系統，這些裝置有的現在仍在使用。

光譜過程分析技術不僅可以用于石油化工，為了向制藥、農業、食品、紡織、質檢、國防等多個領域拓展研究，2006年我離開石科院，來北京化工大學工作。

記者：為什么當時要選取近紅外光譜作為分析技術？

袁洪福：首先，光譜分析的特點是獲取信號非常快，可以快到幾秒甚至幾毫秒。傳統采用的很多方法，比如色譜、質譜、核磁、電鏡等，分析設備昂貴、分析時間過長，比如瀝青蠟含量測定時間約2天，天然產物蛋白約幾個小時，嚴重滯后于制造過程質量控制的需求。

光譜是物質的屬性，反映的是物質的組成。從理論上講，一個物質的屬性是多樣的，但是它的組成和結構是確定的。當物質組成和結構這一內因發生變化時，它的屬性也就變了。我們的工作就是利用這一相關關系，確立起物質屬性和光譜之間的函數關系。只要輸入一張光譜（變量），就能很快得出屬性。假如我們建立了光譜與多種性質的函數關系，那么輸入一個光譜就能同時測得物質的多種性質，既可以定性分析，也可以定量分析。采用不同的光譜信號，可以實現有機、無機、常量、微量物質的快速分析。因此，光譜分析法在中控分析上可以替代原來的許多種方法，顯著提高分析效率和降低成本。

近紅外光譜的優點是可以穿透普通玻璃，因此測量很方便，在樣品制備方面沒有太多要求。隨著儀器技術的發展，可以方便地獲取液態、固態、氣態，甚至等離子態物質的光譜，可以獲取處于靜止、移動、透明和不透明，均勻與不均勻，高低溫（壓）等狀態下樣品光譜，其應用范圍非常廣泛。

智能制造的核心在于信息感知

記者：您在此基礎上提出的“智能光譜過程分析技術”是一種什么樣的概念？

袁洪福：目前，人工智能、智能制造已成為全球競爭最為激烈的技術制高點，人工智能和智能制造的創新發展具有彎道超車的作用，我國也將其列入國家發展戰略。不同行業智能制造的內涵有所不同，但概念是相同的，即智能制造是信息化和自動化的融合。無論人工智能還是智能制造都是以信息化為前提的，而信息化的核心則是信息感知技術。

對于原料經過加工生成產品的工業制造過程，最重要的信息是物質（原料、中間產物、產品）的組成和性質數據。對于復雜物質如石油、天然氣等礦物，其組成和多種性質的測定涉及使用很多種分析方法和昂貴分析設備，分析時間過長，信息化的難度高。流程工業（如石化、制藥等）的智能制造最急需發展的信息感知技術，則是復雜物質組成及多性質的快速、高通量和無損的檢測技術，智能光譜過程分析技術就是這樣一種信息感知技術。

記者：既然是用于測定物質屬性的技術，為什么您稱之為“過程”分析？

袁洪福：智能光譜過程分析技術這一概念涉及“過程分析”“光譜”和“智能”特征。與傳統定義不同，這里的“過程分析”是廣義的，包括原料、加工、物流和消費等眾多環節。根據不同的需要，能夠提供手持、便攜、專用、在線等多種形式，為各個環節的控制和管理提供服務。

“光譜”是指不同波段的電磁波，包括分子光譜、電子光譜、等離子體發射光譜、原子核譜、X射線等，從電子、原子、分子水平反映物質組成與結構信息，是理想的分析信息載體，并且都具有快速和無損的特點。“智能”則是發揮計算機處理數據能力強和數據庫信息量大的優勢，使分析設備獲得自動識別和定量的功能，可同時快速測定物質的多種性質。智能光譜過程分析技術由儀器，軟件和數據庫等組成，滿足上述廣義“過程”對分析的“快速”需求。

記者：為什么在工業過程中快速分析越來越重要？

袁洪福：隨著大型工業裝置的優化，只有知道被加工的物料、中間產品、最終產品的性質，才能夠更好地控制工藝、操作變量。工廠的進料組成不是不變的，比如我國的煉廠加工原油進口比例在60%以上，油品成分的變化很大，這個矛盾會越來越突出；再比如催化裂化裝置，將來自多種裝置的重質組分轉化為輕質組分，其進料的變化比較大，裝置操作優化難度很大。裝置進料、產品和操作條件三者是存在關系的。只有建立起這種關系，選擇最佳的操作條件，才能實現生產最優化，與常規操作相比，能明顯提高裝置的經濟效益。

記者：您可以舉一個實際應用的例子嗎？

袁洪福：桑蠶產業在我國具有悠久的歷史，有輝煌的絲綢之路文化。目前在國際桑蠶業領域，我國依然處于領先的地位。現在養蠶使用雜交技術提高蠶絲質量和產量，生產的第一道工序是分選活體雌雄蠶蛹。每公斤蠶蛹500～600枚，我國最大桑蠶制種企業在生產季節每天需要分選8噸蠶蛹，傳統依靠人工觀測蠶蛹器官手動分選，隨著社會發展，這種季節性大量用工出現嚴重的人力資源短缺，桑蠶業發展遇到了空前的挑戰。我們與某科技公司合作攻關，自2015開始，用3年時間解決了這個技術難題，采用智能光譜過程分析技術，開發了高速活體雌雄蠶蛹自動分選系統，分選速度每秒7～8枚，正確率大于98%，單臺設備分選能力為1噸/天，屬世界首創技術，使桑蠶業生產技術發生了革命性的改變。

智能光譜過程分析技術發展前景遠大

記者：您從事分析技術研究是從石油化工領域開始的，回到這一領域，您認為智能光譜過程分析技術未來在石油化工領域還有很大發展空間嗎？

袁洪福：現在大力提倡建設“智能煉廠”。我的理解是，智能煉廠是智能制造在石化行業的具體化。智能煉廠的智能化內涵很多，其中“管理”“安全”智能化相對成熟，最需要發展和研究的還是使原油獲得最合理煉制的智能化。這個目標應該通過最佳的煉制方案制定和最佳的生產工藝操作的智能化實現。

為獲得最佳煉制方案，煉化行業提出“分子煉油”。原油的成分非常復雜，每一種分子在石油煉制工藝過程中的行為是不一樣的。分子煉油就是要從分子水平搞清楚原油的組成結構，判斷原料適合生產什么產品、如何加工。目前，對輕油的單分子水平分析做得還不錯，但重油的分子水平分析做得還不太到位，因為重油的成分太復雜了。目前使用大型儀器如質譜、核磁、ICP-MS、能譜等可以獲取豐富的分子或原子水平組成及結構信息，對原油進行分子表征、建立原油信息數據庫，是實現分子煉油的技術基礎，對智能煉制方案制定和煉油工藝設計非常重要。但是，面對組成變化日益頻繁的原油品種，如何將原油信息數據庫快速地用于最佳煉制方案制定，還需要一個橋梁，這個橋梁就是智能光譜過程分析技術。

原油最佳煉制方案的落實，還須依靠最佳的生產工藝操作，即在煉油過程中實施APC（先進過程控制）。APC在工業上應用已經有很多年了。APC運行需要輸入進料、中間產物和產品的關鍵性質，使用優化模型實時選擇最佳操作條件，控制裝置運行，實現生產過程最優化。對于這些關鍵性質的獲取，目前APC大多依靠軟儀表，即根據現有裝置條件和溫度壓力等對應關系擬合，一旦物料發生變化，軟儀表就失靈了。而且，還有很多復雜物料或苛刻狀態的物料關鍵性質缺少實時分析技術。因此，真正的過程優化，必須建立在智能光譜過程分析技術基礎上。我認為大力發展和應用智能光譜過程分析技術，實現原油加工方案制定和煉油工藝及下游化工工藝生產過程的智能化，是智慧石化未來發展的重要方向。

記者：智能過程分析技術未來的推廣和發展還需要做好哪些事？

袁洪福：從1993年開始，我投入全部精力在各個方面推動智能光譜過程分析技術的進步。不僅在方法學上，還從應用、儀器設備、信息處理等多學科交叉的角度推進，要為用戶提供完整的解決方案。要推廣技術，人才是關鍵。我把過去的方法、資源、經驗總結起來，在應用和研究、制造中培養一大批年輕人。

我始終認為，要講好故事，一定不能停留在嘴上，要用實際行動把故事寫出來。這幾年，智能光譜過程分析的發展速度很快，這與我國經濟高速發展的形勢是相關的。我離開石化很多年了，最近幾年又開始做石化，因為石化行業有規模效應，應用效果比較突出。還有很多領域我們也做得不錯，比如農業上的蠶蛹、玉米的分選等。我們的創新成果不斷顯現出來，有的領域還走在世界的前端，這讓我感到自豪。

另外，智能光譜過程分析技術在控制質量和降低成本應用方面具有特殊優勢，能夠增強企業的市場競爭能力，顯著提升質檢機構檢測能力，使質量檢測更加準確和快捷，對建立公平、健康、和諧社會具有重要作用。