用近红外光谱测定加氢尾油环烷烃及芳烃族组成的方法技术

用近红外光谱测定加氢尾油环烷烃及芳烃族组成的方法涉及用近红外光谱对烯烃裂解装置、芳烃重整装置及炼油加氢装置的加氢尾油建立环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃模型，利用所建模型测定加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量。具体而言，是一种应用傅立叶变换近红外光谱分析技术、结合化学计量学方法测定加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量。该方法简捷、快速、准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及用近红外光谱技术对烯烃裂解装置、芳烃重整装置及炼油加氢装置的加氢尾油建立环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃模型，利用所建模型测定加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量。
技术介绍
乙烯生产装置要实现实时优化，就必须首先实现原料族组成的快速分析，而现在一般使用的色谱法至少需要2-3小时，尤其是对重质原料，采用色谱-质谱联用分析法，所需时间更长，远远不能满足生产厂的要求，急需寻找更加方便快捷的分析方法。应用近红外光谱技术逐步建立加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃分析方法的模型，利用所建模型达到快速测定加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量。为烯烃相关装置的原料和工艺优化提供快速而准确的依据。此方法建成后，可以在10min内快速高效的测定加氢尾油的烃类组成，所需时间比气相色谱-质谱连用方法减少了2小时以上。检测过程快速、高效、环保；样品无需预处理，也不消耗试剂、标准物质；具有性能稳定，测量精度高，扫描速度快，可靠性高，使用方便，分析成本低的特点。
技术实现思路
技术问题本专利技术的目的是提供一种，该方法快速、简便的利用傅里叶变换近红外光谱仪测定烯烃相关装置加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃分析方法的模型，从而快速得到加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量(质量分数，m％)。技术方案本专利技术的，是一套加氢尾油族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃模型的快速测定方法，更具体地说，本专利技术提供了测定加氢尾油中环烷烃含量的模型、一环烷烃含量的模型、二环烷烃含量的模型、三环烷烃含量的模型、四环烷烃含量的模型及芳烃含量的模型共六种。该方法包括以下步骤1.)收集建模样品及近红外光谱数据使用近红外光谱仪分别测量、采集各建模用的烯烃相关装置加氢尾油样品的近红外光谱信息；2.)建立与校正模型化学值采用色谱-质谱连用分析方法测定的加氢尾油标准样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃的质量分数数据，将具有化学值的加氢尾油标准样品分为校正集和验证集，校正集用于建立模型，验证集不参与建模，用于检测模型的准确性，校正集光谱经过选择处理后，采用化学计量学方法中的偏最小二乘法，与对应的化学族组成数据建立定量模型；将建立的定量模型利用定量分析软件进行处理，选择一个预测残差平方和、阶数、光谱的波段处于最佳的模型光谱预处理方法，再通过偏最小二乘法校正模型；3.)校正模型的验证采用交互验证法来验证建立的校正模型，交互验证是最有用的验证方法，这种方法试图使用校正集本身的数据去模拟未知样品集的数据，以期评价模型的实际预能力；4.)分别使用所建模型预测样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃含量，预测结果与色谱-质谱连用分析方法测定的结果进行比较，若样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃质量分数大于10m％，则预测结果与色谱-质谱连用分析方法测定结果的残差小于2％；若样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃质量分数小于等于10m％，则预测结果与色谱-质谱连用分析方法测定结果的残差应小于1％。有益效果(1)本方法是用傅里叶变换近红外光谱仪快速测定加氢尾油中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃的含量。(2)本方法是针对馏分在175℃～500℃的所有加氢尾油样品。(3)本方法具有简捷、快速、准确及测试费用低等优点。由于傅里叶变换近红外光谱仪能同时测量、记录样品的所有光谱信息，并以更高的效率采集来自光源的辐射能量，从而使它具有比传统光谱仪高得多的信噪比和分辨率，因而使得样品测量时间大大减少，样品测试方法快速；又由于傅里叶变换近红外光谱仪的光学材料为一般的石英或玻璃，仪器价格较低，操作空间小，样品大都无需预处理，不消耗试剂、标准物质，且只需取1克左右的样品，就可以得到所需的数据，使样品测试过程简捷、环保、测试费用大大降低；采用偏最小二乘方法及一组已知的同类样品建立的加氢尾油中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃和芳烃等含量的模型，可以快速得到残差小于2m％(质量分数，m％)的测量结果，且样品测试时极少受到污染，从而得到精确度很高的定量结果。附图说明图1为建立模型的流程图。图2为加氢尾油族组成中环烷烃模型的总体指标图。图3为加氢尾油族组成中一环烷烃模型的总体指标图。图4为加氢尾油族组成中二环烷烃模型的总体指标图。图5为加氢尾油族组成中三环烷烃模型的总体指标图。图6为加氢尾油族组成中四环烷烃模型的总体指标图。图7为加氢尾油族组成中芳烃模型的总体指标图。具体实施例方式该方法包括测定加氢尾油中环烷烃含量的模型、一环烷烃含量的模型、二环烷烃含量的模型、三环烷烃含量的模型、四环烷烃含量的模型与芳烃含量的模型，该方法包括以下步骤1.)收集建模样品及近红外光谱数据所述各建模样品为加氢尾油样品，使用近红外光谱仪分别测量、采集所述各建模样品的近红外光谱信息；2.)建立与校正模型现有技术近红外光谱分析法中建立与调整近红外定量模型的方法均可用于建立和调整本专利技术所述定量模型；所述模型为数学模型，由于是吸收光谱，使用郎勃特-比耳(Lambert-Beer)定律来关联吸光度及加氢尾油某一族组成。化学值采用中国石油科学研究院研制开发的色谱-质谱连用分析方法测定的加氢尾油标准样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃的质量分数数据，将具有化学值的加氢尾油标准样品分为校正集和验证集，校正集用于建立模型，验证集不参与建模，用于检测模型的准确性；校正集光谱经过选择处理后，采用化学计量学方法中的偏最小二乘法，与对应的化学族组成数据建立定量模型；将建立的定量模型利用德国BRUKER公司的化学计量学软件-Quant2定量分析软件进行处理，选择一个预测残差平方和、阶数、光谱的波段处于最佳的模型光谱预处理方法，再通过偏最小二乘法校正模型；优选基于下述原理建立与校正所有模型选用近红外光谱计量学软件偏最小二乘法(Partial Least Square，以下简称PLS法)建立加氢尾油族组成模型。所述的PLS法是目前在近红外光谱中应用最多的多元校正方法.PLS法可以用全谱或部分谱数据，在光谱数据降维的同时考虑了被测组分性质阵的作用，即将数据矩阵分解和回归交互结合为一步，得到的特征值向量直接与被测组分或性质相关，而不是与数据矩阵中变化最大的变量相关。如果选择的校正集具有代表性，PLS模型更稳健，且可以使用于复杂的分析体系。3.)校正模型的验证对建立的校正模型必须通过验证集样本的测量来判定模型的质量，模型质量的好坏常用下述的几个统计数字来评定①残差(e)这是最简单的指标，即残差＝化学值-测定值式中，化学值——标准样品所测定的数据测定值——建立的校正模型所测定的数据最理想的结果是对于一组样品，它们的残差一部分为正值，一部分为负值，残差分布在零点上下。②相关系数(R)R=Σ(yb-y)2Σ(yb&OverBa本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用近红外光谱测定加氢尾油环烷烃及芳烃族组成的方法，其特征在于该方法包括测定加氢尾油中环烷烃含量、一环烷烃含量、二环烷烃含量、三环烷烃含量、四环烷烃含量与芳烃含量，该方法包括以下步骤：１．）收集建模样品及近红外光谱数据：使用近红外 光谱仪分别测量、采集各建模用的烯烃相关装置加氢尾油样品的近红外光谱信息；２．）建立与校正模型：化学值采用色谱－质谱连用分析方法测定的加氢尾油标准样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃的质量分数数据，将具有化 学值的加氢尾油标准样品分为校正集和验证集，校正集用于建立模型，验证集不参与建模，用于检测模型的准确性；校正集光谱经过选择处理后，采用化学计量学方法中的偏最小二乘法，与对应的化学族组成数据建立定量模型；将建立的定量模型利用定量分析软件进行处理，选择一个预测残差平方和、阶数、光谱的波段处于最佳的模型光谱预处理方法，再通过偏最小二乘法校正模型；３．）校正模型的验证：采用交互验证法来验证建立的校正模型，交互验证是最有用的验证方法，这种方法试图使用校正集本身的数据去模拟未知样品 集的数据，以期评价模型的实际预能力；４．）分别使用所建模型预测样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃含量，预测结果与色谱－质谱连用分析方法测定的结果进行比较，若样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷 烃、四环烷烃与芳烃质量分数大于１０ｍ％，则预测结果与色谱－质谱连用分析方法测定结果的残差小于２％；若样品族组成中环烷烃、一环烷烃、二环烷烃、三环烷烃、四环烷烃与芳烃质量分数小于等于１０ｍ％，则预测结果与色谱－质谱连用分析方法测定结果的残差应小于１％。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨素，黄贤平，杨苏平，
申请(专利权)人：扬子石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]