[发明专利]一种基于近红外光谱检测的原油属性快速预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于近红外光谱检测的原油属性实时预测方法。

背景技术

随着现代工业的迅速发展，石油作为国家战略物资在国民经济中发挥着至关重要的作用。我国的石油资源比较匮乏，根据《BP世界能源统计年鉴2016》报道，2015年，中国石油净进口量增长77万桶/日，中国再次成为全球最大的石油进口国，进口原油的种类非常多，其中有不少是所谓的“机会油”，它们或者比重很大，或者含酸很高，或者杂质很多。有时，油轮抵达码头后才知道是什么油。这就需要相关人员快速对这些原油作出评价，而且原油定价要根据原油评价的结果而定，如果评价耗时过长，就不能及时按质定价，有可能造成经济损失，因此原油快速评价越来越显示出其重要性。

另一方面，目前输入炼厂的原油变化频繁，常常三两天就会变一次。极端时，每天进厂的原油都不一样。频繁变化会给后续加工造成很多困难，尤其是蒸馏塔。如果能使原油评价的速度加快，例如每10分钟进行一次评价，就可以采用自动调配的方法，尽可能地把不同种类的原油适当调合，以减少进入蒸馏塔的原油性质的过大波动。

此外，随着世界范围原油的不断重质化，我国炼厂加工的重质油甚至超重质油的比例越来越高，对重油加工的要求也越来越精细和高效。因此采用传统的评价方法已不能满足实际应用的需求。目前不断发展的计算机技术，使在极短时间内分析大量数据得以实现，促进了现代分析仪器技术的飞速发展，这些都为原油快速评价奠定了坚实的基础。NIR分析技术是目前最有前景且应用最广泛的快速分析方法之一，在线近红外技术也是发展最迅速的过程分析技术之一。由于近红外分析仪是二次测量仪表，即近红外分析仪并不能直接测量物质属性，而必须先建立待测物质的属性与近红外光谱之间的数学模型然后根据模型来测量物质属性。因此，建立精度高、鲁棒性好的近红外模型是近红外技术能否有效应用的关键。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种基于近红外光谱检测的原油属性快速预测方法。该方法利用离线/在线近红外分析仪采集原油近红外光谱图的基础上，采用一阶微分和多元散射校正的方法对采集到的原油样本近红外光谱图进行预处理，消除干扰；通过主成分分析技术和T2样本筛选方法，选择原油光谱图合适的波数范围；最后，根据偏最小二乘法，建立原油属性值与其近红外光谱数据之间的数学模型，通过利用该模型，可以根据实时的光谱样本(同时)预测原油的多个属性值。通过离线/在线近红外分析仪，满足适合原油性质的快速分析，特别是在线实时快速预测分析。

本发明第一方面提供一种构建用于原油属性预测的近红外模型的方法，所述方法包括：

(1)检测不同种类的原油样品的属性；

(2)测定所述原油样品的近红外光谱图；

(3)对步骤(2)获得的近红外光谱图中的12500～4000cm^-1谱区的吸光度进行一阶微分处理与多元散射校正；

(4)对步骤(3)获得的光谱进行主成分分析，保存每个样本的主成分得分，并且计算每一个原油样本的T2值，并且与阈值进行对比，剔除大于阈值的样本，建立初始训练集；

(5)以步骤(4)获得的初始训练集中的主成分得分作为特征变量，利用样本间的欧式距离来选择样本，确定最终训练集；

(6)利用移动窗口偏最小二乘法选择一个或多个波数段，用于建立模型；和

(7)利用回归方法建立原油属性与近红外光谱之间的近红外模型。

在一个或多个实施方案中，所述属性选自：密度、硫含量、氮含量、酸值、残炭和实沸点蒸馏数据中的一个或多个。

在一个或多个实施方案中，步骤(1)中原油样本的数量为100～600份。

在一个或多个实施方案中，采用离线或在线近红外分析仪采集原油样品的近红外光谱。

在一个或多个实施方案中，步骤(2)所述的测定中，光谱扫描范围为4000-12500cm^-1，分辨率为2-32cm^-1，重复扫描10-400次，取平均近红外光谱值。

在一个或多个实施方案中，步骤(3)所述的一阶微分处理与多元散射校正包括：

(a)计算样品的平均光谱和

(b)对一光谱x与进行线性回归，用最小二乘法求取b₀和b；

其中，处理后的光谱为x_MSC＝(x-b₀)/b。

在一个或多个实施方案中，步骤(4)中，如下计算T2值：