文档介绍：近红外光谱法测定石脑油烃类族组成的应用研究杨素(扬予石油化工股份有限公司研究院,南京210048) 摘要测定了扬子石化公司各种石脑油的近红,卜谱图,以俯最小二乘法为教学工具。。采用该模型测定未知样品并与色谱法的测定结果相比较,正构烷烃、异构烷烃、环烷烃和芳烃的质量分数的相关系数分别为、、。分析结果表明,两种分析方法的结果一致。,。关键词近红外光谱;石脑油#组成近红外光谱(Nm)技术由于具有快速、高效、操作费用低、重现性好、测试过程环保等特点,在短短几十年中,已应用于石化领域的各个方面,并取得了巨大的经济效益。近年来,NIR技术日益得到国内相关行业的重视。石油化工科学研究院陆婉珍院士在轻质油方面做了深入、详细的研究。滨化集团采用了石油化工科学院研制的NIR一3000近红外光谱仪和化学计量学分析软件,以其生产的汽油、柴油、轻蜡油等作为标样,将近红外光谱分析方法应用于石油产品的馏程分析,并将分析结果与GB6536方法分析结果进行比较。取得了较好的效果。石脑油是重要的乙烯裂解原料之一,在当前乙烯裂解原料日益紧张的情况下,要提高乙烯收率,就必需知道石脑油烃类族组成。传统的测定石脑油烃类族组成的方法是气相色谱法。一般使用色谱法至少需要2—3h,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。本文在选用色谱法测定石脑油含量作为标准数据的基础上,应用偏最小二乘(P【S)校正方法,对石脑油的近红外光谱(Nm)与石脑油含量问的关系进行研究,并将NIR测定结果与色谱法测定结果进行了比较。建立石脑油族组成分析方法的模型技术,为石化企业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10rain内快速高效地测定石脑油的烃类组成,所需时间比气相色谱方法减少了2h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,操作成本低的特点。 1实验原理近红外光谱为12800—4000em一,来源于)卜H(x为c,0,N,S等)官能团振动的倍频和合频。不同的官能团在近红外光谱区域有不同的谱峰位置,另外,官能团的数量、相邻官能团的性质、氢键等也会影响谱峰的位置和强度。因此谱图的形状与物质的化学结构密切相作者简介:,理从事红外光谱研究工作。E-mail:******@.∞。 663 关,为近红外光谱进行定性及定量分析提供了理论基础。对油品而言,其组成变化会引起近红外光谱特征吸收的变化,尽管这种变化非常细微,但通过化学计量学对光谱数据的处理, 能得到油品组成变化的信息,通过合理的样品光谱处理及校正方法可以建立样品光谱与其组成或性质问的校正模型[1|。 2仪器与样品 ≤175℃的石脑油样品。其中50个样品用于建立校正集模型,10个样品用于预测模型。 s型近/红外光谱仪。 3实验方法 (带FID氢火焰检测器,TED热导检测器)计算石脑油样品中的饱和烃馏分和