关键词：近红外光谱分析技术；油品分析；应用
在石油化工生产过程中，油品化验及分析是一项重要工作，提高油品分析技术应用水平对于石油化工行业发展具有深远意义。随着科学技术的快速发展，油品分析技术应用水平也不断提高。而近红外光谱分析技术是一项快速分析技术，因具有分析快速、高效及能耗低等优点而在各个领域中得到关注和广泛应用，其在油品分析中的应用更是有效提高了分析效率及准确性，且随着技术的不断发展与完善，近红外光谱分析技术在石油化工领域中的运用也将越来越广泛，在促进石油换行业发展方面发挥了重要作用。
一、近红外光谱分析技术概述
近红外光是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们认识最早的非可见光区域。近红外光又可划分为近红外短波(780～1100nm)和长波(1100～2526nm)两个区域。现代近红外光谱是90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术，是光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合，量测信号的数字化和分析过程的绿色化是该技术的典型时代特征。
相对于其他常规分析技术而言，近红外光谱分析技术是一种间接分析技术，其主要是通过校正模型的建立来实现对位置样本的定性或定量分析。近红外光谱分析技术除了具有分析速度快、效率高等特点外，还具有分析成本低、测试重现性好、便于实现在线分析及无需预处理，测量方便等优点，因此在很多领域都有显著的推广应用前景。我国从20世纪80现代开始对近红外光谱分析技术在石油领域中的应用进行研究，经过几十年的研究，产生了关于近红外光谱技术在柴油基团中密度、折光等性质的检测，且与油品性质间存在密切关系，随着研究的不断深入，近红外光谱技术在石油化工领域中的应用也将更加广泛。
二、近红外光谱分析技术进行油品分析的方法
（一）定性分析法
定性分析方法是近红外光谱分析技术在实际应用中运用的主要分析方法。近红外光谱定性分析方法主要适用于已经形成完整谱图的样本检测中，通过根据检测样本和未知样品谱图比较而获得分析结果。近红外光谱敏感性非常强，因此很容易形成重叠吸收峰，分析人员通过利用计算机等辅助技术就可以进行准确判断，进而对不同光谱数据进行区分及处理，并在此基础上得出准确分析结果。在实际应用中，近红外光谱定性分析法主要运用峰位鉴别法、建库判别算法、聚类分析法等进行油品分析。（1）峰位鉴别法。主要根据不同种类油品形成的不同峰位图进行鉴别及分析，一般情况下，油品化学成分差异性越大，其所形成的峰位图存在的差异也越明显，鉴别也更加容易。因此峰位鉴别法在成分差异较大的不同种类油品分析中应用较多。（2）建库判别算法。这种方法分析的依据主要是油品样本中标准物质及其形成的近红外光谱，通过这两个方面的检测来建立标准物质样品库，然后再对相关数据进行对比而判断出油品中所含物质成本及含量。（3）聚类分析法。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆该方法主要是运用光谱图谱的视图降维显示，将光谱数据矩阵进行分解成多个不同成分的矩阵图，然后在根据样本得分计算出相应结果。简答而言，聚类分析法在油品分析实际应用中主要分为样本分类、相似样本聚类、相似要素比较及形成普系图等步骤。谱图设计步骤较为复杂，但是完成后其能够清晰显示出样本中物质种类和含量，因此可以配合马氏距离判别法运用，以获得更为完整的检测结果。
（二）定量分析法
定量分析法在实际应用中主要有以下步骤：（1）选择和确定模型样本。样本是影响近红外光谱分析技术进行油品分析结果的重要因素之一，正确选择样本和建立正确的样本模型非常关键。对于样本选择及模型的确定，一是要对样本涵盖的范围进行确定；二是要保证样本具有一定的代表性，在样本组成、颗粒均匀性等方面要符合油品分析基本要求，以提高检验结果的准确性。（2）样本物化性质检验。样本模型建立后，首先要对基础数据进行进一步的严格判断，将不符合要求数据剔除，以保证样本质量，并建立起标准的检测方法，以降低检测结果误差，提高分析结果准确性。（3）光谱数据测量。主要是对样本模型中获得的光谱图进行测量。为保证测量准确性，应在相同环境及条件下对所有样本进行测量。（4）建立校正模型。常用的校正模型建立方法主要有多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）及偏最小二乘（PLS）等，具体根据实际情况合理选择运用。
三、近红外光谱技术在汽油分析中的具体应用
在众多石油产品中，汽油是应用最为广泛的一种发动机燃料，切实提高汽油油品化验分析工作非常重要。而对于汽油而言，辛烷值是汽油抗爆性能强弱的重要指标，因此辛烷值是汽油油品分析检测的重要内容。在传统汽油辛烷值测定中，主要采取对汽油的研究法辛烷值和马达法辛烷值进行分别测定，存在着及其价格贵、需经常保养、测试成本高及对检测人员要求高等问题。而近红外光谱分析技术在汽油油品分析中的应用具有仪器设备便宜、操作难度低、分析效率高及可实现远程操控等优点，有效弥补了传统辛烷值检测的不足，大大提高了汽油油品分析的效率及质量。
近红外光谱分析技术在汽油分析中的应用，其具体测定方法主要取决于辛烷值与汽油组成的分子结构，分析原理主要是运用数理统计方法将测定汽油的近红外光谱数据与汽油实测辛烷值关联起来，然后建立汽油辛烷值预测模型，因此在测定中，建立的数学模型对测定结果准确性有重大影响。这就要求从样本代表性及规范测试方法等方面进行严格把关，并在准确测定近红外光谱基础上根据实际变化情况对模型进行不断修正，从而保证模型预测效果准确性。近红外光谱分析技术定量分析在汽油分析中的应用，首先是选择及分析样品基础上建立数学模型，并对模型进行不断优化，以保证数学模型在实际运算中的精确性和稳定性；其次是运用数学模型对样品的近红外光谱进行分析，并据此分析预测未被测量的样品中有关组分相关性质，进而利用代表样品的光谱分析和模型计算对未知样品对应成分的性质及含量进行有效预测。
四、结束语
总而言之，当前在油品质量分析中越来越多的运用到了近红外光谱分析技术，其不但能够有效确保油品质量达到相应标准要求，并且还能准时按质按量的出库。因此在实际应用过程中相关工作人员应当要能够结合实际情况来运用该项技术，切实将其作用发挥出来。
参考文献：
[1]姚成,高俊.近红外光谱分析技术在油品质量分析中的应用[J].南京师范大学学报(工程技术版),2014(02).
[2]鲍峰伟,刘景艳.近红外光谱分析技术在石油化工中的应用[J].贵州化工,2015(06).
[3]贠维歌. 现代近红外光谱分析技术在油品成分应用分析[J]. 化学工程与装备, 2008(3):64+128-129.
论文作者:王卓
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第17期
论文发表时间:2020/3/4
标签：光谱分析论文; 油品论文; 样本论文; 技术论文; 光谱论文; 汽油论文; 辛烷值论文; 《科学与技术》2019年第17期论文;