近紅外光譜分析技術在油品分析中的應用

耿 銳

（中國石油西北銷售云南分公司，云南昆明 650000）

隨著科學技術的快速發展，較多信息技術被應用于油品分析中，且應用效果較佳。該項技術作為快速分析技術，存在較多優點，如低能耗、分析速率高、成本低、分辨率高等，因而被廣泛應用于石油化工領域中，不但能對汽油辛烷、汽油族組成測定，而且在不同形式樣品測量中運用，均能夠獲得較好的效果。

1 近紅外光譜分析技術的基本概述

近紅外線為介于可見光、紅外線間的電磁波，近紅外光譜分析技術應用于光譜測量、化學計量中，作為快速分析技術能對石油產品性質、組成加以分析，在石油煉制中應用效果同樣比較理想，可對汽油性質、組成加以測定。近紅外光譜技術經分子振動非諧振分子振動經基態—高能級發生變化，紅外光譜測量的重點為含氫基團X-H鍵振動倍頻、合頻吸收，油品分析的過程將近紅外光譜、組成數據通過譜圖預處理、化學計量，構成校正模型在較短時間獲得最終組成的結果。近紅外光譜分析技術特點：分析速度快、分辨率高、分析效率佳，并且分析成本不會非常高，對于樣品沒有損害，當前多在汽油辛烷、乙醇、汽油族組成等檢測中使用。值得一提的是，近紅外光譜測量方式較多，比如透射、反射、漫反射等方式，對固體、液體和漿狀等樣品檢測均能獲得理想的效果，不需對樣品預處理，將汽油置于測量杯中即可測量，操作簡便、有效[1]。結合樣品光譜圖快速判定檢測樣品，與以往測定樣品是否相同，若是相同可以直接使用，反之則需對樣品數據分析后置于模型庫中，從而不斷收集數據資源，為生產控制部門提供相關分析數據，嚴格控制成本、降低工作人員工作量。

2 近紅外光譜分析技術應用于油品分析現狀

石油化工產品多通過烴類化合物構成，近紅外分析技術能對基團化合物檢測，隨著近紅外光譜技術的快速發展，使該項技術應用范圍加大，在檢測汽油辛烷、芳烴含量，以及含氧化合物含量中應用效果均比較理想，利于為石油化工領域生產提供支持。近紅外光譜技術于柴油機團密度和折光檢測中運用，能夠明確和油品性質的關系。

3 近紅外光譜技術的工作原理和主要特征

3.1 近紅外光譜技術主要工作原理

近紅外光譜技術通過分子振動產生非諧振使得分子發生振動，主要可對分子單個化學鍵合頻信息、基頻振動倍頻進行記錄，所以近紅外光譜范圍內重點為對含氫基團X-H鍵合頻吸收倍頻、振動倍頻測定，與中紅外光譜進行比較，譜帶更寬但強度稍弱，不需實行稀釋直接測定即可。由于各種基團發出的光譜在吸收強度、峰位方面存在一定差異性，會受到樣品組成因素、光譜特征影響，故此便于為近紅外光譜定性分析、定量分析提供良好的支持[2]。

3.2 近紅外光譜技術主要特征

3.2.1 近紅外光譜分析多元矯正技術主要特征

由于近紅外光譜分析技術有較多待測組分，波長光譜數據關聯，因此合理應用多元矯正技術進行油品分析極其關鍵，其屬于化學計量中的重點部分，與化學計量學發展聯系緊密。近紅外光譜分析技術屬于間接測量手段，可對數據處理、分析，從而獲取準確的數據分析結果，該項技術經關聯樣品光譜、質量參數構建矯正模型的方式，構建校正模型對待測樣品進行組成、屬性測定。需要注意的是，近紅外光譜分析技術中的多元矯正涵蓋多方面內容，如光譜預處理，近紅外光譜定量研究、定性研究，校正模型傳遞技術研究等方面內容。

3.2.2 近紅外光譜技術主要特征

近紅外光譜技術分析的速率較高，可通過一次光譜測量、構建校正模型，對多種組成成分、性質加以分析，以此獲得定量及定性分析結果。該項技術在樣品類型齊全中運用效果較好，能借助各種測量儀器的作用，對固體、液體/半固體測定，測量簡便、有效。值得一提的是，近紅外光譜技術分析樣品不需預處理，分析后不會對生物、化學、電磁等構成污染影響，利于達到綠色分析技術的相關標準[3]。與此同時，這項技術分析投入資金較少、可重復性佳，而且在一般光纖傳輸中運用專業性不強。不足：測試靈敏度較低，究其原因和近紅外光譜技術為間接測量技術有關，因而構建模型應該使用化學計量，該項技術可在含氫基團組分中使用，從而充分發揮出這項技術的應用價值。

4 近紅外光譜分析技術在油品分析中的應用情況

站在油品分析角度觀察存在較多復雜的基團因子，比方說甲基CH3、亞甲基CH2，相關分子排列、成分、形成的光譜相比有較大區別，所以可為近紅外光譜技術提供支持。經檢測、計算客觀評判各種基團分子間的差異，從而獲取相關數據信息，形成數據處理譜圖、計量學模型，獲得油品分析數據。

4.1 定性分析法的應用

近紅外光譜定性分析方法的應用，多會借助檢測樣本譜圖、位置樣品譜圖獲取最終的結果，建議在形成完整譜圖樣本檢測中應用。值得一提的是，近紅外光譜敏感性非常強，所以會形成重疊的吸收峰，使用計算機對各種光譜數據鑒別、處理，進而利于提高分析結果的準確性。定性分析過程多會使用峰位鑒別法、建庫判別算法，以及聚類分析法，其中前者應用近紅外光譜技術分析過程，各類油品形成的峰位圖有較大差異，油品化學成分對比同樣存在非常大區別，這時峰位圖區別非常大，使鑒別難度系數下降。所以，通過該種方法可處理成分差異較大不同類型油品，促使鑒別工作更加簡單，分析結果更加準確、完整。建庫判別算法對油品樣本中的物質檢測能形成近紅外光譜，這時構建標準物質樣品庫需要結合樣品庫中的數據、平均光譜數據，客觀評判油品中的物質成分及含量。聚類分析法一般通過光譜圖譜視圖降維的方式展現，會對光譜數據矩陣加以分解，然后獲取不同的成分矩陣圖，在此之后聯系樣本最終得分對結果加以計算。使用這一方法前需要做好樣本分類工作，將相似樣本分為一類，然后對各分類樣本有無相似要素加以分析，從而形成譜系圖[4]。一般來講譜圖設計流程復雜，通過譜圖能夠觀察到樣本中的物質種類、含量。除此之外，使用聚類分析法期間可聯合馬氏距離判別法進行處理，以便明確樣品中有無未知物質，對物質間的距離加以檢測，以便提高檢測結果的完整性、準確性。

4.2 定量分析法的應用

定量分析法需按照順序處理，首先應選用模型樣本，通過近紅外光譜技術對油品實行分析，客觀評判樣本是否準確，構建相應的樣本模型，以滿足油品分析相關樣本組成要求、顆粒均勻性要求，為后期檢驗工作提供支持。其次，應做好樣本物化性質檢驗工作，在構建模型樣本后實行基礎數據判斷工作，確保樣本的整體質量，然后構建標準檢驗法，避免發生檢測結果誤差問題[5]。其三，對樣本模型中的光譜圖測量，旨在使全部樣本測量環境、測量條件保持統一，并做好獲取數據平滑處理、微分處理，以及校正處理等相關工作，確定數據光譜變化的主要范圍。最后，構建多元線性回歸MLR、主成分回歸PCR、最小二乘PLS等校正模型。

4.3 發動機油質量監控要點

為提高發動機油品的質量，可使用紅外光譜技術處理，如果觀察到發動機油質量降低問題，需在第一時間更換處理，以此有效控制油品的應用時間，避免發生發動機故障問題。借助紅外光譜儀器的作用，對原油、新油波數吸光度譜線峰位監測，從而降低發動機有機化合物污染的嚴重程度[6-7]。

4.4 汽油族組成測定方法

無鉛汽油的應用能夠關注到汽油組分的優化工作，芳烴作為汽油高辛烷主要組成部分，容易使得有毒尾氣排放，這時易在不同程度增加發動機燃燒室堆積、尾氣量。烯烴抗爆性較強但熱溫性不理想，而這也是易于引發堵塞問題的基本原因，會于燃燒室、發動機進氣位置發生堆積，對汽車尾氣排放的影響非常大，故此需要將汽油中的烯烴、芳烴減少[8]。當前，汽油族組成測定中會使用熒光指示劑法、質譜法、氣相色譜法、近紅外光譜法等處理，后者可在較短時間對石油性質、組成進行分析，滿足工藝生產的實際要求，但應用過程需聯合色譜法。

5 結束語

近紅外光譜技術能借助計算機技術的作用對油品進行分析，彌補以往實驗室光譜分析技術的不足，達到油品分析等級測定要求、物性參數測定要求，檢測方法應用簡單、有效，能夠確保油品分析結果的準確性，為促進石油化工行業發展打下良好基礎。