近红外光谱分析原油中水分和硫含量模型的建立及验证

发布时间：2021-03-09 11:30

　　取原油样品120个,分别按照GB/T 11133-2015和GB/T 17040-2008中所述方法测定了上述原油样品中的水分和硫的含量。通过优化的近红外光谱（NIRS）条件采集了上述原油样品的NIR光谱图。采用杠杆值算法剔除4个异常样品。在建立水分含量分析模型时,采用的条件为:用Savitzky-Golay法对光谱进行滤波预处理,建模光谱区间为6 200～8 200cm-1,主成分数为6,用偏最小二乘回归法（PLS）交叉验证建立分析模型。硫含量分析模型的建立条件为:采用二阶导数-Norris Derivative对光谱进行预处理,建模光谱区间为4 400～4 700cm-1,主成分数为6,用PLS交叉验证建立分析模型。水分和硫含量模型的预测值与测定值的相关性较好。水分模型的决定系数（R2c）为0.989 9,校正标准偏差（RMSEC）为0.084 2,说明其预测效果较好,可用于原油中水分含量的预测。硫含量模型的R2c为0.996 3,RESEC为0.069 6,说明此模型的预测效果也较好,可用原油中硫含量的预测。应用所建立的两个模型对10个未知原油样品中水分和硫含量进行了预测,并与其... 

【文章来源】：理化检验(化学分册). 2020,56(06)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

硫含量预测值和测定值的相关性

按照优化后的建模条件进行建模，校正集的Rc2和RMSEC分别为0.989 9,0.084 2，交叉验证集的Rv2和RMSECV分别为0.985 3,0.102。水分含量模型预测值与测定值的相关关系见图2。由图2可以看出：样品中的水分含量分布较均匀，模型预测值与测定值的相关性较好。模型的决定系数在0.980 0以上且有着较小的校正标准偏差，说明水分含量分析模型的预测效果较好，可以用于原油中水分含量的快速预测。

原油中有机含氢基团（C-H、O-H、N-H和S-H等）振动的倍频与合频的吸收构成了其近红外光谱的核心部分。按仪器工作条件下对120个原油样品进行测试，得到的近红外光谱图见图1。由图1可以看出，原油样品近红外光谱可分为第一（10 000～6 250 cm-1）、第二（6 250～5 000cm-1）、第三（5 000～4 000cm-1）等3个波段，这与文献报道的原油的近红外吸收图一致[16]。第一个波段是有机含氢基团振动的高级倍频区，谱带较弱；第二个波段和第三个波段是这些基团振动的一级倍频和合频谱区，谱带较强。

【参考文献】：
期刊论文
[1]声光可调-近红外光谱法快速判断精芪双参胶囊的混合终点及测定黄芪甲苷的含量[J]. 苏婷,姜文月,李亚东,任绪华,马子君,齐美欣,崔宪利,高陆.  中国药房. 2018(12)
[2]基于KPCA和近红外光谱的鉴别玉米单倍体方法研究[J]. 刘文杰,李卫军,李浩光,覃鸿,宁欣.  光谱学与光谱分析. 2017(07)
[3]近红外光谱技术在线快速检测复烤片烟化学成分应用研究[J]. 胡芸,刘娜,姬厚伟,黄锡娟,彭黔荣,邵学广.  安徽农业科学. 2017(19)
[4]NIRS测定水性树脂预聚体中NCO的方法研究[J]. 刘翔,李键,陈艳玲.  广州化工. 2016(13)
[5]基于近红外光谱的带种衣剂玉米种子真实性鉴定方法研究[J]. 贾仕强,郭婷婷,刘哲,严衍禄,安冬,顾建成,李绍明,张晓东,朱德海.  光谱学与光谱分析. 2014(11)
[6]动植物油脂种类鉴别及其碘值测定的近红外光谱方法[J]. 程欲晓,咸洋,马腾洲,周宇艳,茅晔辉.  理化检验(化学分册). 2013(12)
[7]在用润滑油闪点的近红外光谱快速测定方法研究[J]. 邢志娜,王菊香,刘洁,申刚.  石油与天然气化工. 2013(05)
[8]近红外光谱用于原油快速评价的研究[J]. 褚小立,田松柏,许育鹏,王京.  石油炼制与化工. 2012(01)
[9]原油交接计量中含水率的分析与检测[J]. 杨斌,吕刚.  工业计量. 2008(03)
[10]近红外光谱法测定喷气燃料的总硫含量[J]. 樊瑞君,王煊军,刘祥萱,张有智,韩睿.  化学分析计量. 2006(03)

硕士论文
[1]高硫原油加工过程硫化物转化及风险控制技术研究[D]. 唐丽丽.中国石油大学（华东） 2013
[2]基于近红外光谱的绿茶品质成分快速检测技术的研究[D]. 徐荣荣.安徽农业大学 2012



本文编号：3072776