摘要：渣油烃族组成和性质是渣油加工所需的重要数据。它们包括四组分(SARA)组成、残炭、密度、粘度、元素含量(C、H、N、S)。目前,渣油烃族组成浅析策略为经典的洗脱色谱法(EC法),操作复杂,浅析耗时间长,并利用有毒溶剂。其他渣油性质也大多利用费时的传统浅析策略。显然,这些策略难以满足渣油加工历程制约对浅析的快速要求,由此,建立快速和高效的渣油性质浅析策略具有重要的实际作用。近年来,光谱浅析策略,如近红外光谱,已广泛运用于浅析汽油和柴油等轻质油品性质,具有快速、准确、重复性好、无污染等优点。由于近红外光谱属于分子振动的倍频和组合频,与中红外相比,灵敏度低,其所需要的测量光程较大(2～100mm)。由于渣油样品具有深色和粘稠的特点,近红外浅析测量其光谱尚有一定的困难。为此,本探讨提出采取多重衰减红外光谱,建立同时快速测定渣油四组分(SARA)、粘度、密度、残炭和元素C、H、S、N的新策略。利用常规的中红外液体池测量渣油光谱,在注样、清洗和保持测量光程一致性上具有一定的困难。为此,本探讨提出利用多重衰减全反射(ATR)附件测量渣油光谱有效地解决了上面陈述的不足。通过设计试验考察了渣油ATR红外光谱的重复性和温度对渣油ATR红外光谱的影响规律,即吸光度随着温度的升高而降低,并且产生峰位移动。提出须在恒温条件下测定样品的红外光谱,以满足建模对光谱重复性的严格要求。通过考察光谱特点峰强度与饱和烃和芳香烃含量之间的变化规律,发现SARA组成含量与光谱强度之间并不有着简单的线性联系。由此,红外光谱定量浅析需要采取多元校正策略。渣油种类繁多,组成差别较大。对混合模型的探讨表明,难于利用一个模型对各类渣油SARA进行校正,须对各类渣油分别建立各自的模型。由此,在红外浅析策略的预测中,首先要解决的不足是渣油类型识别。本探讨选取了常见的三类渣油(常压渣油、减压渣油和加氢渣油)作标样,首先采取近红外光谱浅析中常用的分类策略SIMCA策略,对渣油进行分类识别的探讨。结果表明,SIMCA模型对加氢渣油、常压渣油和减压渣油不能进行有效识别。通过红外光谱主成分浅析和渣油组成浅析,对SIMCA策略不能有效识别渣油的理由进行了合理的解释。通过探讨探讨,提出了采取偏最小二乘投影判别法建立渣油分类识别校正模型,探讨结果表明该策略预测率和识别率都达到100%。为红外光谱浅析渣油性质模型建立和预测,提供了渣油类型的方式识别策略。在渣油聚类与识别的基础上,采取PLS法分别建立了三类渣油的12个SARA校正模型和加氢渣油的残炭、密度、粘度和元素C、H、S、N共7个校正模型。探讨结果表明,三类渣油SARA四组分,加氢渣油的残炭和元素(H、S、N)的红外光谱浅析策略测定结果与标准策略测定结果一致。成对t检验结果表明,红外光谱法与测定三类渣油SARA四组分和加氢渣油残炭、元素(H、S、N)的标准策略之间没有显著性差别。这些模型建立所用的渣油样品来自国内和中东地区共90多个油田的原油加工所得共200多个校正样本,组成分布比较宽,说明所建模型具有相当的代表性,所建立的渣油SARA四组分和加氢渣油残炭、元素(H、S、N)红外浅析模型具有实用性。与现有的标准策略或参考策略相比,所建新策略具有速度快、重现性好、操作简单、不用有毒溶剂、样品用量少等优点。可以同时测定渣油的11种不同性质,浅析成本大大降低。由此,它非常适合渣油性质的常规浅析,具有较好的运用前景。为进一步扩大策略的适用范围,尚需继续收集渣油样品,对校正集范围进行扩充。关键词：渣油论文四组分论文红外光谱论文偏最小二乘法论文化学计量学论文SIMCA论文方式识别论文
摘要7-9
ABSTRACT9-11
1 前言11-24
1.1 课题作用11-12
1.2 渣油组成和性质浅析策略12-16
1.2.1 四组分浅析策略12-15
1.2.2 其它性质浅析策略15-16
1.3 红外光谱浅析技术16-20
1.3.1 定性浅析16-19
1.3.2 定量浅析19-20
1.4 多元校正20-23
1.4.1 多元校正策略20-21
1.4.2 模型评价参数21-23
1.5 探讨目的与内容23
1.6 论文拟定的革新点23-24
2 渣油光谱24-32
2.1 光谱测量策略的选择24-26
2.2 温度变化对光谱的影响26-27
2.3 红外光谱剖析27-30
2.4 小结30-32
3 渣油分类策略的探讨32-45
3.1 实验部分32-34
3.1.1 样品收集32
3.1.2 仪器32
3.1.3 光谱采集32-34
3.1.4 数据处理34
3.2 结果与讨论34-44
3.2.1 SIMCA35-40
3.2.2 偏最小二乘投影判别法40-44
3.3 小结44-45
4 红外光谱法测渣油四组分45-61
4.1 实验部分45-49
4.1.1 渣油样品45-47
4.1.2 仪器与试剂47
4.1.3 基础数据的测定47-48
4.1.4 光谱数据采集48-49
4.1.5 定量校正49
4.2 结果与讨论49-59
4.2.1. 校正集样品选择49
4.2.2. 样品测量温度的选择49-50
4.2.3 混合渣油的校正50-51
4.2.4 分类渣油的校正51-59
4.3 小结59-61
5 红外光谱法测定加氢渣油密度、粘度、残炭和元素61-69
5.1 实验部分61-62
5.1.1 样品61
5.1.2 红外光谱测量61
5.1.3 测定加氢渣油性质采取的标准测定策略及精度要求61-62
5.1.4 定量校正策略62
5.2 校正62-68
5.3 小结68-69
6 结论69-70
致谢70-71
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