油品分析中近红外光谱分析技术的应用研究随着科学技术的快速发展,较多信息技术被应用于油品分析中,且应用效果较佳。该项技术作为快速分析技术,存在较多优点,如低能耗、分析速率高、成本低、分辨率高等,因而被广泛应用于石油化工领域中,不但能对汽油辛烷、汽油族组成测定,而且在不同形式样品测量中运用,均能够获得较好的效果。1、近红外光谱分析技术的基本概述近红外线为介于可见光、红外线间的电磁波,近红外光谱分析技术应用于光谱测量、化学计量中,作为快速分析技术能对石油产品性质、组成加以分析,在石油炼制中应用效果同样比较理想,可对汽油性质、组成加以测定。近红外光谱技术经分子振动非谐振分子振动经基态—高能级发生变化,红外光谱测量的重点为含氢基团X-H键振动倍频、合频吸收,油品分析的过程将近红外光谱、组成数据通过谱图预处理、化学计量,构成校正模型在较短时间获得最终组成的结果。近红外光谱分析技术特点:分析速度快、分辨率高、分析效率佳,并且分析成本不会非常高,对于样品没有损害,当前多在汽油辛烷、乙醇、汽油族组成等检测中使用。值得一提的是,近红外光谱测量方式较多,比如透射、反射、漫反射等方式,对固体、液体和浆状等样品检测均能获得理想的效果,不需对样品预处理,将汽油置于测量杯中即可测量,操作简便、有效[1]。结合样品光谱图快速判定检测样品,与以往测定样品是否相同,若是相同可以直接使用,反之则需对样品数据分析后置于模型库中,从而不断收集数据资源,为生产控制部门提供相关分析数据,严格控制成本、降低工作人员工作量。2、近红外光谱分析技术应用于油品分析现状石油化工产品多通过烃类化合物构成,近红外分析技术能对基团化合物检测,随着近红外光谱技术的快速发展,使该项技术应用范围加大,在检测汽油辛烷、芳烃含量,以及含氧化合物含量中应用效果均比较理想,利于为石油化工领域生产提供支持。近红外光谱技术于柴油机团密度和折光检测中运用,能够明确和油品性质的关系。3、近红外光谱技术的工作原理和主要特征3.1近红外光谱技术主要工作原理近红外光谱技术通过分子振动产生非谐振使得分子发生振动,主要可对分子单个化学键合频信息、基频振动倍频进行记录,所以近红外光谱范围内重点为对含氢基团X-H键合频吸收倍频、振动倍频测定,与中红外光谱进行比较,谱带更宽但强度稍弱,不需实行稀释直接测定即可。由于各种基团发出的光谱在吸收强度、峰位方面存在一定差异性,会受到样品组成因素、光谱特征影响,故此便于为近红外光谱定性分析、定量分析提供良好的支持[2]。3.2近红外光谱技术主要特征3.2.1近红外光谱分析多元矫正技术主要特征由于近红外光谱分析技术有较多待测组分,波长光谱数据关联,因此合理应用多元矫正技术进行油品分析极其关键,其属于化学计量中的重点部分,与化学计量学发展联系紧密。近红外光谱分析技术属于间接测量手段,可对数据处理、分析,从而获取准确的数据分析结果,该项技术经关联样品光谱、质量参数构建矫正模型的方式,构建校正模型对待测样品进行组成、属性测定。需要注意的是,近红外光谱分析技术中的多元矫正涵盖多方面内容,如光谱预处理,近红外光谱定量研究、定性研究,校正模型传递技术研究等方面内容。3.2.2近红外光谱技术主要特征近红外光谱技术分析的速率较高,可通过一次光谱测量、构建校正模型,对多种组成成分、性质加以分析,以此获得定量及定性分析结果。该项技术在样品类型齐全中运用效果较好,能借助各种测量仪器的作用,对固体、液体/半固体测定,测量简便、有效。值得一提的是,近红外光谱技术分析样品不需预处理,分析后不会对生物、化学、电磁等构成污染影响,利于达到绿色分析技术的相关标准[3]。与此同时,这项技术分析投入资金较少、可重复性佳,而且在一般光纤传输中运用专业性不强。不足:测试灵敏度较低,究其原因和近红外光谱技术为间接测量技术有关,因而构建模型应该使用化学计量,该项技术可在含氢基团组分中使用,从而充分发挥出这项技术的应用价值。4、近红外光谱分析技术在油品分析中的应用情况站在油品分析角度观察存在较多复杂的基团因子,比方说甲基CH3、亚甲基CH2,相关分子排列、成分、形成的光谱相比有较大区别,所以可为近红外光谱技术提供支持。经检测、计算客观评判各种基团分子间的差异,从而获取相关数据信息,形成数据处理谱图、计量学模型,获得油品分析数据。4.1定性分析法的应用近红外光谱定性分析方法的应用,多会借助检测样本谱图、位置样品谱图获取最终的结果,建议在形成完整谱图样本检测中应用。值得一提的是,近红外光谱敏感性非常强,所以会形成重叠的吸收峰,使用计算机对各种光谱数据鉴别、处理,进而利于提高分析结果的准确性。定性分析过程多会使用峰位鉴别法、建库判别算法,以及聚类分析法,其中前者应用近红外光谱技术分析过程,各类油品形成的峰位图有较大差异,油品化学成分对比同样存在非常大区别,这时峰位图区别非常大,使鉴别难度系数下降。所以,通过该种方法可处理成分差异较大不同类型油品,促使鉴别工作更加简单,分析结果更加准确、完整。建库判别算法对油品样本中的物质检测能形成近红外光谱,这时构建标准物质样品库需要结合样品库中的数据、平均光谱数据,客观评判油品中的物质成分及含量。聚类分析法一般通过光谱图谱视图降维的方式展现,会对光谱数据矩阵加以分解,然后获取不同的成分矩阵图,在此之后联系样本最终得分对结果加以计算。使用这一方法前需要做好样本分类工作,将相似样本分为一类,然后对各分类样本有无相似要素加以分析,从而形成谱系图[4]。一般来讲谱图设计流程复杂,通过谱图能够观察到样本中的物质种类、含量。除此之外,使用聚类分析法期间可联合马氏距离判别法进行处理,以便明确样品中有无未知物质,对物质间的距离加以检测,以便提高检测结果的完整性、准确性。4.2定量分析法的应用定量分析法需按照顺序处理,首先应选用模型样本,通过近红外光谱技术对油品实行分析,客观评判样本是否准确,构建相应的样本模型,以满足油品分析相关样本组成要求、颗粒均匀性要求,为后期检验工作提供支持。其次,应做好样本物化性质检验工作,在构建模型样本后实行基础数据判断工作,确保样本的整体质量,然后构建标准检验法,避免发生检测结果误差问题[5]。其三,对样本模型中的光谱图测量,旨在使全部样本测量环境、测量条件保持统一,并做好获取数据平滑处理、微分处理,以及校正处理等相关工作,确定数据光谱变化的主要范围。最后,构建多元线性回归MLR、主成分回归PCR、最小二乘PLS等校正模型。4.3发动机油质量监控要点为提高发动机油品的质量,可使用红外光谱技术处理,如果观察到发动机油质量降低问题,需在第一时间更换处理,以此有效控制油品的应用时间,避免发生发动机故障问题。借助红外光谱仪器的作用,对原油、新油波数吸光度谱线峰位监测,从而降低发动机有机化合物污染的严重程度[6,7]。4.4汽油族组成测定方法无铅汽油的应用能够关注到汽油组分的优化工作,芳烃作为汽油高辛烷主要组成部分,容易使得有毒尾气排放,这时易在不同程度增加发动机燃烧室堆积、尾气量。烯烃抗爆性较强但热温性不理想,而这也是易于引发堵塞问题的基本原因,会于燃烧室、发动机进气位置发生堆积,对汽车尾气排放的影响非常大,故此需要将汽油中的烯烃、芳烃减少[8]。当前,汽油族组成测定中会使用荧光指示剂法、质谱法、气相色谱法、近红外光谱法等处理,后者可在较短时间对石油性质、组成进行分析,满足工艺生产的实际要求,但应用过程需联合色谱法。5、结束语近红外光谱技术能借助计算机技术的作用对油品进行分析,弥补以往实验室光谱分析技术的不足,达到油品分析等级测定要求、物性参数测定要求,检测方法应用简单、有效,能够确保油品分析结果的准确性,为促进石油化工行业发展打下良好基础。参考文献：[1]李春绣.中红外光谱技术在油品分析中的应用研究[J].当代化工研究,2018(2):80-81.[2]豆焕焕,周红艳,周丽娜.试论近红外光谱技术在油品检测中的应用[J].环球市场,2018(30):384.[3]张文慧,杜娟,王晶.近红外光谱技术在油品检测中的有效利用研究[J].中国标准化,2018(8):226-227.[4]何文馨,温志渝,周颖.实用化微型近红外光谱分析仪的设计与性能测试[J].激光与光电子学进展,2017,54(6):8.[5]范颖,王志鹏,田郁郁,等.拉曼光谱与近红外光谱技术在生物油品调和比快速检测建模中的应用[J].商品与质量,2017(5):134-135.[6]孙艳华.油品分析中仪器分析技术的应用[J].石化技术,2018,25(7):116.[7]李梦依,仓世龙,孔寒,等.近红外光谱分析技术在玉米品质分析中的应用[J].山东化工,2019,48(3):68-71.[8]宋文成.探讨近红外光谱分析在食品检测中的应用[J].中国化工贸易,2019,11(4):117.耿锐.近红外光谱分析技术在油品分析中的应用[J].化工设计通讯,2020,46(09):34+69.
