[发明专利]一种由核磁共振谱预测原油粘度的方法

说明书

一种由核磁共振谱预测原油粘度的方法，包括如下步骤：（1）取不同种类的原油样品，用标准方法测定其粘度值，（2）测定上述各原油样品的核磁共振氢谱，对谱图进行一阶微分处理，取化学位移为5.5～8.5ppm和1.0～3.7ppm谱区的峰强度与对应的用标准方法测定的粘度的对数相关联，用偏最小二乘法建立校正模型，（3）测定待测原油样品的核磁共振氢谱，对谱图进行一阶微分处理，取化学位移为5.5～8.5ppm和1.0～3.7ppm谱区的峰强度代入校正模型，得到待测原油样品的粘度对数值，再将其换算成粘度。该法可由原油样品的核磁共振谱预测原油的粘度，建立具有线性相关性的校正模型，分析速度快、测试准确、操作方便。

技术领域

本发明为一种原油粘度预测方法，具体地说，是一种由核磁共振谱预测原油粘度的方法。

背景技术

化学计量学中常用的回归方法主要有线性回归和非线性回归，其中线性回归包括偏最小二乘法（PLS）、主成分回归（PCR）和多元线性回归（MLR），非线性包括人工神经网络（ANN）、径向基神经网络（RBF）和支持向量机回归（SVR）。偏最小二乘法（PLS）作为最为经典的线性统计建模方法，在数学建模中发挥着重要的作用，对于因变量与自变量有线性关系时，它的预测能力是相当满意的，而且其结果要优于主成分回归（PCR）。但是对于物质的不具有加和性的性质直接利用线性模型对其进行建模，变量间的相关性难以较好的得到体现。

粘度是评价油品流动性的一个重要的指标，也是炼油加工过程中一个重要的物理性质。油品粘度与其结构组成密切相关，反映了油品的组成特性。粘度随着温度的变化而变化，温度升高，粘度变小，温度降低，粘度变大。变化趋势呈现明显的非线性关系。目前主要测定油品粘度的方法有GB265—石油产品运动粘度测定法和动力粘度计算法，GB11137—深色石油产品运动粘度测定法（逆流法）和动力粘度计算法，这些方法测量速度慢、步骤繁琐，不能满足快速评价的需要。

实践证明，粘度是一个没有可加性的物性。不同的两种油在混合前后，粘度呈非线性变化。相混合的两种油品的组成及性质相差越远、粘度相差越大，则混合后实测的粘度与用加和法计算出的粘度相比，其差值就越大。因此在利用偏最小二乘建立粘度预测模型时，很难得到谱图与粘度间的线性关系。

发明内容

本发明的目的是提供一种由核磁共振谱预测原油粘度的方法，该法可由原油样品的核磁共振谱预测原油的粘度，建立具有线性相关性的校正模型，分析速度快、测试准确、操作方便。

本发明提供的由核磁共振谱预测原油粘度的方法，包括如下步骤：

（1）取不同种类的原油样品，用标准方法测定其粘度值，

（2）测定上述各原油样品的核磁共振氢谱，对谱图进行一阶微分处理，取化学位移为5.5～8.5ppm和1.0～3.7ppm谱区的峰强度与对应的用标准方法测定的粘度的对数相关联，用偏最小二乘法建立校正模型，

（3）测定待测原油样品的核磁共振氢谱，对谱图进行一阶微分处理，取化学位移为5.5～8.5ppm和1.0～3.7ppm谱区的峰强度代入校正模型，得到待测原油样品的粘度对数值，再将其换算成粘度。

本发明针对粘度的非线性特性，通过对粘度取对数的方法对原油粘度进行处理，再与样品核磁共振谱特征谱区的峰强度相关联，可提高粘度预测模型的线性相关性，由此提高原油粘度核磁共振谱预测的准确性。

附图说明

图1为原油一阶微分核磁共振氢谱与粘度的相关性。

图2为原油一阶微分核磁共振氢谱与粘度对数值的相关性。

图3为对比例PLS交互验证中粘度预测值与实测值的相关性。

图4为本发明方法PLS交互验证中粘度预测值与实测值的相关性。

具体实施方式