一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法技术

本发明专利技术公开了一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，包括：步骤一，获取劣质重油样品，测定所述劣质重油样品的受热结焦指数，并建立所述劣质重油样品的受热结焦指数变量；步骤二，测定校正用劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度构成光谱变量，根据所述光谱变量与所述受热结焦指数变量进行拟合建立校正模型；步骤三，在与所述劣质重油样品的相同条件下测定待测劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度，将该吸光度带入所述校正模型，得到待测劣质重油样品的受热结焦指数。本发明专利技术方法操作快捷且准确性高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石油加工领域，为一种由光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，具体地说，是一种由近红外光谱检测劣质重油结焦指数的方法。
技术介绍
随着国内经济的快速增长，对石油的需求也越来越多。石油炼化面临着原料劣质化、重质化的严峻挑战，劣质重油加工是提升经济效益的关键。重油热加工工艺如延迟焦化、减黏裂化已经成为重质残渣油实现轻质化，生产高价值汽油、石脑油、轻瓦斯油、重瓦斯油和燃料油的重要手段。但加工原油过程中，结焦是影响装置长周期运行的重要因素，因此，考察劣质重油的结焦趋势，对选择加工工艺时是很有必要的。近红外光谱(NIR)分析技术是目前最为先进的过程分析技术之一，该技术分析速度快、准确，多项性质指标只需要在几分钟之内就能完成，该技术已经成功应用于原油评价、原油调和等方面，促进了炼油技术进步，并产生可观的经济效益。CN200947098Y专利公开了一种重油热加工性能评价装置，通过测量样品反应后生成焦炭重量，来评价重油的加工性能。CN1940524A专利公开了一种柴油清洁性检测方法及其设备，通过分析沉淀物收集器上沉淀物的重量，检测柴油的清洁性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其采用操作较为简单的近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势(即结焦指数)，该方法分析速度快、准确度高，且具有较好的重复性。为达上述目的，本专利技术提供了一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，包括：步骤一，获取劣质重油样品，测定所述劣质重油样品的受热结焦指数，并建立所述劣质重油样品的受热结焦指数变量；步骤二，测定校正用劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度构成光谱变量，根据所述光谱变量与所述受热结焦指数变量进行拟合建立校正模型；步骤三，在与所述劣质重油样品的相同条件下测定待测劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度，将该吸光度带入所述校正模型，得到待测劣质重油样品的受热结焦指数。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，所述劣质重油样品为API<10，20℃密度>1的重油。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，测定校正用劣质重油样品的近红外光谱扫描范围为4000-14000cm-1。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，由ThermoAntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪测量校正用劣质重油样品的近红外光谱。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，ThermoAntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪测量近红外光谱的测量温度是室温。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，所述步骤二中，包括：从所述劣质重油样品中选取校正用劣质重油样品，并将所述校正用劣质重油样品加入到样品池中，扫描64次，扫描范围为4000-14000cm-1，分辨率为8cm-1，以空白样品池作为参比，取4200-5900cm-1和6020-8300cm-1特征光谱区的吸光度构成光谱变量。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，所述步骤二中，包括：从所述劣质重油样品中选取校正用劣质重油样品，并将所述校正用劣质重油样品加入到样品池中，扫描64次，扫描范围为4000-14000cm-1，分辨率为8cm-1，以空白样品池作为参比，取4200-5900cm-1和6020-8300cm-1特征光谱区的吸光度构成光谱变量。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，所述步骤二中，以如下公式建立所述校正模型：Y＝a+bXb=Σi=1nXiYi-nX‾Y‾Σi=1nXi2-n(X‾)2]]>a=Y‾-bX‾]]>Y‾=1nΣinYi]]>X‾=1nΣi=1nXi]]>其中，Xi为第i种校正用劣质重油样品的吸光度，Yi为第i种校正用劣质重油样品的结焦指数，n代表校正用劣质重油样品的数量，a为第一校正因子，b为第二校正因子。所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其中，所述劣质重油样品为委内瑞拉超重油、油砂沥青、克拉玛依超稠油，辽河稠油、煤焦油、催化裂化油浆中的一种。本专利技术采用操作快捷的近红外光谱预测劣质重油受热结焦指数，通过测定劣质重油样品近红外光谱，将特征谱区的吸收峰与劣质重油受热结焦指数建立校正模型，通过校正模型，由待测劣质重油样品在所选特征谱区的吸收峰强度预测其受热结焦指数。附图说明图1是本专利技术采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法流程图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述，但不作为对本专利技术的限定。如图1所示，是本专利技术采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法流程图。该流程包括如下步骤：步骤101，收集各种延迟焦化装置原料油样品，测定劣质重油受热结焦指数，并建立劣质重油受热结焦指数变量Y；步骤102，测定收集的各种劣质重油样品在一定温度下的近红外光谱，取4200-5900cm-1和6020-8300cm-1特征光谱区的吸光度构成光谱变量X，通过拟合建立校正模型；步骤103，在与收集的劣质重油样品的条件下测定待测劣质重油样品在一定温度下的近红外光谱，取4200-5900cm-1和6020-8300cm-1特征光谱区的吸光度，将其带入步骤102建立的校正模型，得到待测劣质重油样品的受热结焦指数。进一步地，在步骤101中，收集各种劣质重油样品，分别测定劣质重油受热结焦指数，取4200-5900cm-1和6020-8300cm-1特征光谱区的吸光度构成光谱变量X。进一步地，在步骤102中，测量所有样品的受热结焦指数，组成变量Y。通过拟合建立校正模型，具体吸光度变量X和结焦指数变量Y拟合方式如下：线性回归方程算法的原理是设随机变量X与变量Y之间存在线性相关关系，则由试验数据得到的点将散布在某一直线周围。因此，可以认为关于的回归函数的类型为线性函数。Y＝a+bX变量X为吸光度，变量Y为结焦指数。将下面用最小二乘法估计参数b，设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组：b=Σi=1nXiYi-nX‾Y‾Σi=1nXi2-n(X‾)2]]>a=Y‾-bX&OverB本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在于，包括：步骤一，获取劣质重油样品，测定所述劣质重油样品的受热结焦指数，并建立所述劣质重油样品的受热结焦指数变量；步骤二，测定校正用劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度构成光谱变量，根据所述光谱变量与所述受热结焦指数变量进行拟合建立校正模型；步骤三，在与所述劣质重油样品的相同条件下测定待测劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度，将该吸光度带入所述校正模型，得到待测劣质重油样品的受热结焦指数。

【技术特征摘要】
1.一种采用近红外光谱检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在于，
包括：
步骤一，获取劣质重油样品，测定所述劣质重油样品的受热结焦指数，并
建立所述劣质重油样品的受热结焦指数变量；
步骤二，测定校正用劣质重油样品在一温度下的近红外光谱，取特征光谱
区的吸光度构成光谱变量，根据所述光谱变量与所述受热结焦指数变量进行拟
合建立校正模型；
步骤三，在与所述劣质重油样品的相同条件下测定待测劣质重油样品在一
温度下的近红外光谱，取特征光谱区的吸光度，将该吸光度带入所述校正模型，
得到待测劣质重油样品的受热结焦指数。
2.根据权利要求1所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在
于，所述劣质重油样品为API<10，20℃密度>1的重油。
3.根据权利要求1所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在
于，测定校正用劣质重油样品的近红外光谱扫描范围为4000-14000cm-1。
4.根据权利要求3所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在
于，由ThermoAntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪测量校正用劣质重油样品的
近红外光谱。
5.根据权利要求4所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在
于，ThermoAntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪测量近红外光谱的测量温度是
室温。
6.根据权利要求1所述的检测劣质重油受热结焦趋势的方法，其特征在
于，所述步骤二中，包括：
从所述劣质重油样品中选取校正用劣质重油样品，并将所述校正用劣质重
油样品加入到样...

【专利技术属性】
技术研发人员：张东明，许倩，付兴国，刘银东，张艳梅，颜璐洁，于志敏，赵广辉，候经纬，张璐瑶，卢竟蔓，毕秦岭，王丽涛，崔晨曦，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11