Разработка хемометрических методик экспресс-анализа показателей качества и состава нефтяных систем с применением метода ближней инфракрасной спектроскопии

• Автор: Филатов, Владимир Михайлович
• Шифр специальности: 02.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР.

1.1. Хемометрический анализ данных.

1.1.1. Хемометрика и спектр е возможностей

1.1.2. Хемометрический подход для анализа одномерных и многомерных данных.

1.1.3. Основные математические методы обработки многомерных данных.

1.1.4. Оценка точности методов

1.1.5. Современные представления о структуре, компонентном и фазовом

составе нефтяных дисперсных систем

1.2. Хемометрический анализ углеводородных систем с применением современных одномерных и многомерных методов анализа, преимущества и недостатки

1.2.1. Рефрактометрический метод

1.2.2. Фотометрический метод
1.2.3. Хроматографический метод.
1.2.4. Рамановская спектроскопия комбинационного рассеяния
1.2.5. Метод ядерного магнитного резонанса
1.2.6. Метод ИК спектроскопии.
А. ИКспектроскопии в средней области.
Б. ИКспектроскопии в ближней области.
Б.1. БИКспектроскопия для анализа продукции нефтепереработки.
Б.2. БИК спектроскопия для анализа нефтей и тяжелых нефтепродуктов
Б.З. БИКспектроскопия для анализа продукции нефтехимии.
1.2.7. Заключение к Главе 1.
Постановка задач исследования
ГЛАВА 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Объекты исследования.
2.2. Стандартные и экспресс методы анализа
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕФТЯНЫХ СИСТЕМ В БИКОБЛАСТИ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ВЫБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ ХЕМОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА.
3.1. Методология разработки точных методик экспрессанализа углеводородных систем спектральными методами
3.2. Методология выбора содержательной спектральной информации для хемометрического анализа с применением БИК спектроскопии
3.3. Возможности экспрессмониторинга углеводородных систем с применением БИК спектроскопии.
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ЭКСПРЕССАНАЛИЗА НЕФТЯНЫХ И НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ БИС СПЕКТРОСКОПИИ.
4.1. Разработка методик экспрессанализа состава и свойств нефтегазоконденсатных флюидов Уренгойского и ЕнЯхинского месторождений.
4.1.1. Применение рефрактометрической методики для анализа нефтегазоконденсатных смесей
4.1.2. Усовершенствование фотометрической методики для анализа нефтегазоконденсатных смесей
4.1.3. Сопоставление точности одномерных методик и разработанной многомерной экспрессметодики анализа нефтегазоконденсатных смесей.
4.2. Разработка методики экспрессанализа содержания воды в Уренгойской нефти.
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ЭКСПРЕССАНАЛИЗА НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ИСХОДНОГО СЫРЬЯ И ПРОДУКЦИИ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ
5.1. Разработка методики экспрессанализа показателей качества дистиллятных топлив газоконденсатного происхождения.
5.2. Разработка методики экспрессанализа показателей качества дегазированных нефтей Российских месторождений
ВЫВОДЫ .
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Разработана новая методика для мониторинга состава и свойств нефтегазоконденсатных флюидов с использованием быстрого и точного многомерного метода БИКспектроскопии. Продемонстрирована высокая эффективность применения метода ЬИК спектроскопии для экспрессного определения содержания воды в эмульсиях Уренгойской нефги. ГЛАВА 1. Хемометрика это синтетическая дисциплина, находящаяся на стыке химии и математики. Наиболее популярное определение принадлежит Д. Массарту . Хемометрика это химическая дисциплина, применяющая математические, статистические и иные методы, основанные на формальной логике, для построения или отбора оптимальных методов измерения и планирования эксперимента, а также для извлечения наиболее важной информации из экспериментальных данных. Как самостоятельное научное направление внутри аналитической химии хемометрика возникла в г. Брюс Ковальски В. Сванте Волд . Сванте Аррениуса. Бурному развитию этой междисциплинарной области науки способствовало появление и взрывной i быстродействующей вычислительной техники, ставшей повсеместно доступной ученым и инженерам, что позволило воплотить многие сложные алгоритмы обработки данных, в особенности, методы анализа результатов многооткликовых и многофакторных экспериментов. Благодаря тонкому подходу к анализу данных, хемометрика нашла многочисленные приложения в смежных и далеких от химии областях. Диапазон использования хемометрики очень широк от пивоварения до астрономии . Она применяется для решения судебных споров по вопросам защиты окружающей среды 9 и для контроля качества производства полупроводников . В результате оказалось, что традиционные аналитические методы, требующие больших затрат труда, времени, уникального оборудования, дорогостоящих реактивов, могут быть заменены на косвенные хемометрические методы, гораздо более быстрые и дешевые. Хсмометричсскин подход для анализа одномерных и многомерных
Основным объектом, с которым работает хемометрика, является набор химических данных. Данные классифицируются на одномерные и многомерные, соответственно существует одномерный и многомерный хемометрический анализ 2,. Главная задача хемометрического анализа состоит в извлечении из данных нужной химической информации. Что является информацией зависит от цели решаемой задачи. В некоторых случаях достаточно знать, что искомое вещество присутствует в системе, а в других необходимо получить количественные значения. Экспериментальные данные могут содержать нужную информацию, они даже могут быть избыточными, но иногда информации в данных может быть не достаточно для решения поставленных задач. Все данные содержат шум, например погрешности, которые скрывают нужную информацию. Одномерные данные это данные, полученные измерением значения для одного и более образцов при одном неизменяемом параметре. Многомерные данные это набор значений для одного или более образцов, измеренных при множестве параметров. Многомерные данные могут быть получены, например, измерением оптических плотностей поглощения одного и более образцов при длинах воли на ИКспектрометре. В набор значений таких многомерных данных может входить, в частности, концентрация определенного компонента в образце. Соответственно, каждый образец имеет определенные свойства, зависящие от состава, и наоборот , . Установление взаимосвязи составспектр I, i позволяет получить необходимую взаимосвязь спектрсвойство Ii, ШЬ для каждого образца рис. Спектр
Состав

Состав I л , Свойство Спектр 1 л Свойство
Рис. Схема, иллюстрирующая связь спектрсвойство. БугераЛамбертаБера. На рис. БИК спектрометре i . Рис. БИК спектр поглощения ДТ Данные полученные многомерными методами анализа предоставляют исследователю большой набор информации с возможностью варьирования выбором ценной информации, применения современных методов математической обработки, значительным снижением шума и повышения точности конечных результатов исследования. В то время как при анализе одномерных данных, устройство которых намного проще многомерных данных, отсутствует необходимость применения современных сложных методов математической обработки. На рис.