Создание экспресс-методов анализа продуктов нефтепереработки и нефтехимии на основе колебательной спектроскопии

• Автор: Балабин, Роман Михайлович
• Шифр специальности: 02.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 116 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1. Спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне

1.2. Многомерные методы анализа спектральных данных

1.3. Применение БИК спектроскопии в аналитической химии и химической технологии

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Объекты исследования

2.2. Методы исследования
2.2.1. Выделение нефтяных макромолекул
2.2.3. Спектральные измерения
2.3. Обработка данных
2.3.1. Предварительная обработка спектральных данных
2.3.2. Оценка эффективности и оптимизация моделей
2.3.3. Выбор переменных и сокращение размерности
2.3.4. Регрессионные модели
2.3.5. Алгоритмы и программное обеспечение
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ БЕНЗИНОВЫХ ФРАКЦИЙ И ТОВАРНЫХ БЕНЗИНОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ БИК СПЕКТРОСКОПИИ. СРАВНЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ И НЕЛИНЕЙНЫХ МЕТОДОВ
3.1. Репрезентативность данных и ширина выборки
3.2. Построение калибровочных моделей РГК методами
3.3. Построение калибровочных моделей ПЛС методами
3.4. Построение калибровочных моделей нейронными сетями

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ НЕФТЯНЫХ ТОПЛИВ, БИОТОПЛИВ И РАСТВОРОВ НЕФТЯНЫХ МАКРОМОЛЕКУЛ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ БИК СПЕКТРОСКОПИИ. СРАВНЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ МЕТОДОВ
4.1. Репрезентативность данных и ширина выборки
4.2. Построение калибровочных моделей ПЛС методами
4.3. Построение калибровочных моделей нейронными сетями
4.4. Построение калибровочных моделей МОВ-методами
4.5. Общее сравнение методов анализа БИК спектров исследованных систем
ГЛАВА 5. ВЫБОР ПЕРЕМЕННЫХ ДЛЯ БИК СПЕКТРОСКОПИИ НЕФТЯНЫХ СИСТЕМ. СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ
5.1. Выбор методов и систем
5.2. Биодизельное топливо
5.3. Дизельное топливо
5.4. Растворы нефтяных макромолекул
5.5. Общее сравнение методов выбора переменных для БИК спектров нефтяных систем
ВЫВОДЫ
Список литературы

ВВЕДЕНИЕ
Интенсивное воздействие человека на окружающую среду приводит на сегодняшний день к повсеместному ужесточению экологических норм и правил. Нефть и газ - основные источники энергии человечества сегодня - являются в тоже самое время, к сожалению, и одними из основных источников загрязнения атмосферы, почвы и воды. Очевидно, что ужесточение норм и стандартов в нефтяной и газовой промышленностях невозможно без более тщательного и всестороннего контроля как самих производственных процессов, так и выпускаемой ими продукции. В связи с этим, при обновлении и модернизации нефтяной индустрии в целом, возникает потребность в быстрых, точных, надежных, информативных и недорогих методах анализа состава и качества нефтяных (в том числе, нефтяных дисперсных) систем.
Уже имеющиеся многочисленные и обычно хорошо себя зарекомендовавшие стандартные методы контроля качества нефтепродуктов, обладая высокой точностью и надежностью, зачастую не отличаются достаточной скоростью и низкой ценой. Это, в свою очередь, является основным препятствием для нефте- или газоперерабатывающего завода при контроле выпускаемой продукции в режиме реального времени {англ. online control) [1,2]. Внедрение же высокоскоростных экспресс-методов анализа состава и качества нефтяных систем способно повысить эффективность использования сырья и энергоресурсов (например, за счет снижения доли отходов производства), уменьшить долю бракованной и низкокачественной продукции, оптимизировать качество готовой продукции (к промеру, повысить октановое число товарного бензина при мониторинге процесса компаундирования
1.4.3. Современные методы: многомерный анализ, хемометрика
В предыдущем разделе были кратко рассмотрены основные классические методы анализа спектральных данных. В этом параграфе будут рассмотрены современные методы анализа спектров с целью предсказания состава и свойств многокомпонентных систем [28,41-47].
В отличие от среднего ИК, использование БИК диапазона инфракрасного спектра практически невозможно без применения для его анализа современных компьютерных методов многомерного анализа данных (МОА) [35,55-57]. На Западе данное направление науки, возникшее на стыке химии и математики, получило название «сИетотеЫсз» (1974 г.) - хемометрика или хемометрия, в русском переводе. Первоначально, развиваясь как область знание об измерении и математической обработки экспериментальных результатов в химии, данная наука изменила свое направление, сконцентрировав внимание на возможностях современных математических методов в обработке самих химических данных. Здесь и далее мы будем обращать свое внимание преимущественно на спектральные данные, хотя результаты иных химических измерений могут использоваться с равным успехом.
Как это часто бывает с новыми дисциплинами, хемометрика не имеет на сегодняшний день общепризнанного определения. Наиболее популярное определение принадлежит Д. Массарту (Э. МаББаг!) и звучит следующим образом [58-61]:
«Хемометрика - химическая дисциплина, применяющая математические, статистические и иные методы, основанные на формальной логике, для построения (или отбора) оптимальных методов измерения (и планирования эксперимента), а