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近紅外光譜技術在石油化工領域的應用

儀器信息網 2019/08/14 14:00:02 點擊 621 次
默克工藝
[導讀] 經過幾十年的發展,結合現代化學計量學方法的近紅外光譜技術,已經成為工農業生產過程質量監控領域中不可或缺的分析手段之一,在農產品、食品、醫藥、石化等領域均得到了廣泛應用。

  上世紀80年代以來,隨著新方法(化學計量學)、新材料(光纖等)、新器件(檢測器等)和新技術(計算機)的發展和出現,近紅外光譜技術從光譜分析隊列中吊車尾的位置迎頭趕上,嶄露頭角。如今經過幾十年的發展,結合現代化學計量學方法的近紅外光譜技術,已經成為工農業生產過程質量監控領域中不可或缺的分析手段之一,在農產品、食品、醫藥、石化等領域均得到了廣泛應用。本文以煉油原料(原油)及石油化工產品為例,介紹近紅外光譜在石油化工領域中的應用。

  1. 何為石化產業

  石化是石油化學工業的簡稱,具體是指以石油和天然氣為原料,生產石油產品和石油化工產品的整個加工工業,其中也包含了原料開采的過程,即石油開采業、石油煉制業、石油化工業三大塊。

  石油化工加工工業主要包含煉油和化工品生產兩大板塊。煉油主要是以石油和天然氣為原料,生產各類燃料油、化工原料等產品,主要包括石腦油、汽油、煤油、柴油、瀝青、焦炭、潤滑油、液化石油氣等等;化工品生產主要指以部分煉油產品為原料,首先通過化學加工來生產以三烯(乙烯、丙烯、丁二烯)和三苯(苯、甲苯、二甲苯)為代表的基本化工原料,進而以這些基本化工原料生產多種有機化工原料及合成材料的過程。

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石油煉制示意圖(圖片源于網絡)

  2. 近紅外光譜在石油分析化學中的角色

  石油和天然氣主體為碳氫化合物,各類石化產品的主體組成物質也均為碳氫化合物,外加少量含氧、含氮、含硫等元素的化合物,然而石化產品種類繁多且分子結構千變萬化,因此石油分析化學的目標就是獲得石油化學組成和結構信息。石油分析測試是煉油科技與生產的眼睛,也是衡量一個國家煉油技術發展水平的主要標志之一。自上世紀90年代以來,縱觀石油分析科學與技術的發展,可以看出其大致是沿著兩條主線展開的:一條主線是在原有的油品族組成和結構族組成分析基礎上,通過當代更為先進的分離和檢測方法,對油品的化學組成進行更為詳細的表征,即油品的分子水平表征技術,其主要目的是為開發分子煉油新技術提供理論和數據支持,以求索研發變革性的煉油新技術;另一條主線則是采用新的分析手段,快速甚至實時在線測定煉油工業過程各種物料的關鍵物化性質,即現代工業過程分析技術,其主要目的是為先進過程控制和優化技術提供更快、更全面的分析數據,從而實現煉油裝置的平穩、優化運行。

  分子光譜分析方法對于石化產品有機物結構非常敏感,中紅外光譜、近紅外光譜、拉曼光譜及核磁共振譜結合化學計量學在油品分析中均有較多的應用,但綜合儀器穩定性、信號抗干擾能力、進樣技術、工業應用成熟度等方面來看,對油品(包括原油、汽油、柴油和潤滑油等)及化工品的快速和在線分析,近紅外光譜是最實用、最適合工業過程控制的手段。在線近紅外光譜已廣泛應用于煉油領域,從原油調合、原油加工(原油蒸餾、催化裂化、催化重整和烷基化等)到成品油(汽油、柴油)調合等整個生產環節,可為實時控制和優化系統提供原料、中間產物和最終產品的物化性質,為裝置的平穩操作和優化生產提供準確的分析數據,在化工品生產領域同樣得到廣泛應用,該技術已成為衡量現代煉化企業技術水平的一個重要標志。

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近紅外在煉油廠生產過程中的應用環節(黑點表示)及部分可分析的性質

  3. 化學計量學與石油分析

  化學計量學起源于上世紀70年代,在上世紀80、90年代得到長足發展和應用。化學計量學利用數學、統計學和計算機等方法和手段對化學測量數據進行處理和解析,以最大限度獲取有關物質的成分、結構及其他相關信息。石油組成極其復雜,需要多種近現代分析方法的量測數據進行表征,而將這些儀器的量測數據高效快速地轉化為有用的特征信息,就得依靠各種化學計量學方法。

  化學計量學內涵豐富,其內容幾乎涵蓋了化學量測的整個過程,在石油分析中,主要涉及的內容包括多元分辨、多元校正和模式識別。其中多元分辨算法主要用于處理色質聯用、全二維色譜等方法得出的多維數據,近紅外光譜是二維分析方法,利用的化學計量學方法以多元校正和模式識為主。

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用于石油分析的常見化學計量學方法

  盡管用于石油分析的化學計量學方法很多,但絕大多數處于研究探索階段,實際應用其實不多。對于模式識別,不同類型樣品,其最佳識別算法可能會不同,以汽油為例,有研究用九種算法對不同煉廠汽油近紅外光譜進行分類,結果發現K-鄰近算法(KNN)、概率神經網絡(PNN)、支持向量機(SVM)三個算法分類效率最高,其他如線性判別分析(LDA)、SIMCA等算法則效果一般。

  對于多元校正,偏最小二乘(PLS)是使用得最廣泛的算法,某些非線性嚴重的性質也會用到人工神經網絡(ANN)建模。以汽油性質預測為例,很多文獻研究比對了包括PLS、ANN、多元線性回歸(MCR)、支持向量機回歸(SVR)在內的多種算法,最后綜合模型準確性、穩健性來看,PLS往往是最優選擇。當然也有例外,原油分析由于其特殊性,傳統建模方法無法適用,因此國內外都針對原油的近紅外光譜分析開發了獨特算法。

  4. 近紅外對原油及石油產品的分析應用

  4.1 原油

  原油性質差異巨大,從開采、貿易、流通到最后的加工,各環節均需要對相關的原油性質進行評價,而現存的ASTM原油評價方法需要較長的分析時間及較大的工作量,在很多場合不能滿足分析時效性,原油快評技術便應運而生,而近紅外光譜技術由于測量方便、成本低、可用于現場或在線分析等優勢成為首選。

  目前通過近紅外光譜結合化學計量學方法,可直接建立原油基本性質模型,主要包含密度、殘炭、酸值、硫含量、氮含量、蠟含量、膠質含量、瀝青質含量、實沸點蒸餾曲線(TBP)等性質。但原油評價不僅需要測定原油的基本性質,還需要測定原油各餾分油的物化性質,分析項目近百種,采用傳統的多元校正方法逐個建立校正模型非常困難。上世紀90年代,出現了采用拓撲學原理建立的基于模式識別的近紅外光譜油品分析技術,后來發展到利用該技術結合原油詳細評價數據庫,關聯出原油評價所需的詳評數據。該近紅外光譜原油快速詳評技術于近10年引進到國內,目前包括大連石化和金陵石化等多家煉廠都購買了該技術,用于原油調合及蒸餾工藝中。

  2012年,我國石油化工科學研究院(RIPP)基于國內外有代表性的500余種原油,建立了擁有自主知識產權的原油近紅外光譜數據庫,基于庫光譜識別和擬合專利技術,開發了原油快評系統,近年來該系統不斷完善,申請專利20余件,同樣實現了原油各餾分詳評數據的關聯,形成了國產化的全套原油快速詳評技術,預測準確性在傳統分析方法的再現性要求之內,可在原油貿易、原油調合以及原油加工等方面發揮重要作用

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RIPP原油快速評價技術流程示意圖

  鑒于原油色深、粘稠等特性,近紅外原油快評技術絕大部分為離線分析技術,法國TOPNIR公司的原油快評成套技術在國外有在線應用案例,國內石科院和南京富島公司合作也具備原油在線快評的實施能力。目前國內還沒有在線原油快評的實際應用,近期為配合智能煉廠建設,某些煉廠正進行常減壓裝置的實時優化(RTO)改造,RTO需要實時掌握進料性質,可能會引進原油在線快評技術。

  4.2 石腦油

  石腦油由原油蒸餾或石油二次加工切取相應餾分而得,其主要成分是含5到11個碳原子的鏈烷烴、環烷烴或芳烴。石腦油是管式爐裂解制取乙烯、丙烯,催化重整生產高辛烷值汽油組分以及制取苯、甲苯和二甲苯的重要原料;也可以用于生產溶劑油或直接作為汽油產品的調合組分。

  煉廠對石腦油采取“宜油則油,宜烯則烯,宜芳則芳”的利用原則,而每種利用方式對石腦油有不同的質量技術指標要求,其中石腦油的PIONA族組成(直鏈烷烴、支鏈烷烴、環烷烴、烯烴和芳烴)無論對哪種利用方式來說都是十分重要的指標。近紅外光譜技術實現了石腦油PIONA族組成的在線快速分析,可為先進控制及優化系統提供物料的實時組成數據,且數據準確性和傳統色譜分析方法基本相當。除PIONA族組成數據外,近紅外還可分析石腦油密度、餾程、碳數分布、芳烴潛收率等性質,準確性滿足工藝需求。理論上近紅外光譜也可以測定更詳細的基于碳數分布的PIONA組成,如C8直鏈烷烴、C9芳烴等等,但石腦油組成復雜,各碳數下不同類型化合物含量分布很不均勻,某些組分含量較低,需要采用一些專用的方法才能得到滿意的預測結果。

  研究報道利用近紅外光譜和PLS建模預測石腦油詳細烴族組成(部分)信息的精度,RMSEP和r2為模型驗證集平均偏差及決定系數,Repro和r2max為實驗室標準方法(色譜)重復性及決定系數

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  英國石油公司(BP)最早將近紅外光譜用于乙烯裂解裝置原料石腦油的PIONA組成在線分析,燕山石化乙烯裂解裝置于2007年首次采用了國產在線近紅外光譜技術,如今國內多家煉廠乙烯或重整裝置上都擁有近紅外在線監測系統,用來實時監測石腦油原料或對應產品的物性參數。除了將近紅外光譜技術用于蒸汽裂解和催化重整裝置進料的在線外,為合理利用石腦油資源,一些石化公司如韓國SK還建有石腦油優化自動調合裝置,該裝置將在線近紅外光譜技術用于調合組分和產品的PIONA組成、密度和餾程的分析,為優化石腦油調合實時提供數據,產生了可觀的經濟效益。

  4.3 汽油、噴氣燃料、柴油

  汽油、噴氣燃料(航空煤油)、柴油是使用最廣泛的三種石油燃料產品,三者主要依靠餾程(碳數)區分,從輕到重依次為汽煤柴油,有部分重疊。

  4.3.1 汽油

  汽油是最常見的用量最大的輕質石油產品,主要成分為C4至C12的復雜烴類混合物。原油蒸餾、催化裂化、熱裂化、加氫裂化、催化重整、焦化等煉油過程都產生汽油組分,但從這些裝置直接生產的汽油組分,不單獨作為發動機燃料,而是將其按一定比例調配,輔以添加劑,如以前的甲基叔丁基醚(MTBE)、如今普遍添加的乙醇組分等,調合成滿足一定質量規格要求的商品汽油。

  辛烷值是汽油最重要的質量指標,用于表征汽油的抗爆性,其分為研究法辛烷值(RON)和馬達法辛烷值(MON),車用汽油牌號是按研究法辛烷值等級劃分的,主要有92、95、98號,標號越高,抗爆性越好。傳統辛烷值測定方法速度慢、成本高、所需試樣量大(約400mL),而且不適合在線分析。辛烷值與化合物結構密切相關,早在1989年美國就有人利用近紅外光譜結合偏最小二乘方法建立了汽油辛烷值快速測定方法,從而掀起了近紅外光譜在油品分析方面的研究和應用熱潮,至今近紅外光譜測定汽油辛烷值仍舊是石化領域研究最廣泛和深入的測試項目之一,目前成品汽油辛烷值近紅外光譜分析方法SEP在0.35辛烷值單位左右。

  除辛烷值外,近紅外光譜還可分析汽油密度、餾程、烯烴含量、芳烴含量、苯含量、氧含量、雷氏蒸氣壓等性質,其分析準確性滿足各項汽油生產工藝以及調合工藝的需求。如今新建煉廠基本都使用管道自動調合工藝來進行汽油調合,原來使用罐調合方式的煉廠也慢慢在升級改造為管道調合方式,該方式對調合物料和產品的實時性質監測有較高的需求,在線近紅外分析儀可實時、準確地為調合優化控制系統提供各種汽油組分和產品的多種關鍵物性。調合優化控制系統利用各種汽油組分之間的調合效應,實時優化計算出調合組分之間的相對比例,保證調合后的汽油產品滿足質量規格要求,并使調合成本和質量過剩降低到最小。以在線近紅外為主要特征的汽油優化調合系統最早于上世紀90年代在國際上出現,同時期我國蘭煉、大連石化等煉廠對該技術進行了引進。至2005年,完全由我國自主知識產權建成的含在線近紅外分析系統的汽油優化調合系統在中石化廣州分公司正式投產運行,當年就帶來了上千萬人民幣的效益。目前新建煉廠如中科煉化、盛虹石化等均含有汽油管道調合建設項目,荊門石化、天津石化、山東匯豐石化等企業也正在進行或已完成對原有汽油調合系統的升級改造,以上項目全部采用了在線近紅外分析系統。該系統運行方式一般是將調合前的各路組分汽油和調合后的成品汽油引入快速回路,經預處理后進入流通池進行光譜分析,最后返回原管線或進入回收罐,也有直接將探頭插入管線無預處理直接測量的方式,目前主流還是引出式檢測。

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汽油調合在線近紅外分析系統示意圖

  在汽油調合過程中,近紅外光譜不僅可用來實時分析組分油和成品油性質,還可用于調合配方的快速設計。研究表明,利用各組分油近紅外光譜按一定比例計算出的成品油近紅外光譜,和用光譜儀采集的由同種組分油按相同比例調合出的實際成品油的近紅外光譜,二者相似度很高,經同一模型預測出的辛烷值也很接近,證明利用組分油近紅外光譜和辛烷值數據,通過計算機輔助設計調合比例,指導生產目標辛烷值成品汽油是可行的。該技術目前仍處于研究階段,一旦用于實際,可幫助煉廠生產調度人員方便快捷的設計調合配方,最大化提高調合效益,該技術對原油、石腦油等物料的調合同樣適用。

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研究報道的基于近紅外光譜的汽油辛烷值模擬器,可通過組分油近紅外光譜計算出調合配方及成品油近紅外光譜,計算得到的光譜和根據該配方調合的成品油實際近紅外光譜一致性較好,兩幅光譜預測出的辛烷值也相近

  4.3.2 噴氣燃料

  噴氣發動機燃料,又稱航空渦輪燃料,是一種輕質石油產品,為透明液體,由直餾餾分、加氫裂化和加氫精制等組分及必要的添加劑調合而成。噴氣燃料分寬餾分型(沸點范圍約60~280℃)和煤油型(沸點范圍約150~315℃)兩大類,廣泛用于各種噴氣式飛機。我國噴氣燃料分為5個牌號,其中3號噴氣燃料是現行最常用的航空燃料。

  冰點和芳烴含量是3號噴氣燃料的重要質量控制指標,近紅外光譜可對其快速測定,預測冰點SEP約為1.5℃,預測芳烴含量SEP約為1.5%,此外近紅外光譜還可快速測定噴氣燃料烯烴含量、密度、餾程、閃點、粘度等性質 。為實現戰場環境下對軍用燃料的快速質量鑒定,美國從90年代初就開始嘗試用近紅外光譜方法對包括噴氣燃料在內的軍用油品進行快速分析。幾年后我國石科院、總后油料所等多家單位也陸續開展相關研究工作,針對我國的軍用噴氣燃料建立了近紅外光譜快速分析方法。

  4.3.3 柴油

  柴油分為輕柴油和重柴油,我們常說的車用柴油為輕柴油,按凝點分級,有5號、0號、—10號、—20號、—35號和—50號六個牌號,主要由直餾柴油、催化柴油及焦化柴油等調合組分經必要的加氫處理后按一定比例調配而成,主要包含10到24個碳原子的各族烴類化合物。

  和辛烷值類似,十六烷值是表征柴油性能的重要指標,用來衡量燃料在壓燃式發動機中的發火性能,其傳統測定方法也存在和傳統辛烷值測定方法同樣的問題,而十六烷值也和化合物結構密切相關,上世紀90年代初國際上就出現了近紅外光譜技術快速測定柴油十六烷值的應用,隨后幾年我國也開始了該技術的研究與應用。現行質量規范對柴油組成尤其是芳烴成分含量作了嚴格要求,近紅外光譜也可用于柴油詳細族組成的快速分析,可預測鏈烷烴、一環烷烴、二環烷烴、三環烷烴、總環烷烴、烷基苯、茚滿、茚類、總單環芳烴、萘、萘類、苊烯類、總雙環芳烴、總多環芳烴和總芳烴的含量。

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石科院開發的柴油族組成近紅外分析模型

  除了十六烷值和組成分析外,近紅外光譜還可較為準確地分析柴油密度、折光指數、碳含量、氫含量、餾程、閃點、凝點和冷濾點等性質。隨著烴類分子碳數及烴鏈長度的增加,近紅外光譜對于結構變化的敏感度逐漸降低,因此分子量更大的柴油在某些和結構變化密切相關的性質分析準確性上要略遜于汽油,如餾程和十六烷值(相對于辛烷值)。柴油的閃點、凝點、冷濾點等物理性質與近紅外光譜呈非線性響應,利用非線性校正方法如人工神經網絡(ANN)得到的模型效果往往要優于常用的偏最小二乘(PLS)方法。柴油生產過程中一些性質如十六烷值、傾點、凝點等,會通過添加改進劑來改善,且添加量較低,往往在近紅外光譜中無響應,因此,近紅外光譜只能預測添加改進劑前的性質結果。在線近紅外光譜同樣可用于柴油調合中,由于柴油調合組分相對簡單,且裝置普及程度不如汽油調合,因此國內外柴油在線分析應用案例遠少于汽油調合。

  4.4 替代燃料

  為緩解我國石油資源匱乏和需求之間的矛盾,實現我國長期可持續的經濟發展和環境保護,需要發展內燃機替代清潔燃料以部分取代石油基燃料即汽油和柴油。替代燃料主要分為三大類,其中醇、醚、酯類等含氧燃料(主要包括甲醇、乙醇、二甲醚以及由植物油制取的生物柴油、生物航煤)為第一大類,但因熱值相對低等原因往往和石油基燃料混兌,形成乙醇汽油、混合柴油等燃料。大量試驗研究和成功實踐都證明,乙醇作為汽車的代用燃料是完全可行的。目前,乙醇作為燃料應用在汽油機上的技術已經相當成熟,我國也正在全國范圍內大力推行乙醇汽油,乙醇添加比例一般為10%。生物混合柴油在世界范圍內使用量正逐步增加,在美國、法國、巴西等國家應用較廣泛,添加比例為5%-20%,國內目前應用不多。

  近紅外光譜可用于發酵生產燃料乙醇、酯化反應生產生物柴油的工藝過程。以生物柴油為例,生產生物柴油的原料種類很多,包括植物油(草本植物油、木本植物油、水生植物油)、動物油(豬油、牛油、羊油、魚油等)和工業、餐飲廢油(動植物油或脂肪酸)等。不同油脂原料生產的生物柴油在理化性質方面差異很大,決定生物柴油產品使用性能的指標有化學組成含量(脂肪酸甲酯、脂肪酸、甘油酯等)、運動粘度、酸值、碘值、閃點、冷濾點、十六烷值等等,近紅外光譜可快速測定這些指標,有利于生物柴油生產過程的質量控制。

  乙醇、生物柴油等替代燃料各方面性能均和石油基燃料有差異,其滲入含量對于混合燃料的理化性能如熱值、發動機腐蝕性、辛烷值、十六烷值等有顯著影響,必須保持適當比例。因此,對于混合油品中替代燃料含量的準確分析具有重要意義。色譜和光譜技術都可滿足分析需求,利用近紅外光譜測定乙醇汽油中乙醇及甲醇含量或混合柴油中生物柴油含量的研究及應用有很多,研究報道乙醇和甲醇含量預測SEP能到0.3%,生物柴油含量預測SEP能到0.15%左右。

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為適應現場快速檢測,某研究利用改裝的便攜近紅外光譜儀和多元線性回歸-連續投影算法(MLR-SPA)測定混合柴油中生物柴油含量,a.通過反射擋板改為透反射模式,b.通過USB光源改為透射模式,c.按b圖模式改裝后采集的混合柴油光譜(此類光譜建模SEP=0.22%),d.臺式近紅外光譜儀采集的混合柴油光譜(此類光譜建模SEP=0.13%)

  4.5 重油

  重油通常是指原油經蒸餾提取柴油段以上餾分后剩下的殘余物,碳數更高,分子量更大,具有顏色深,粘度大等特點,具體包括潤滑油基礎油、渣油、瀝青等。

  如今國家對潤滑油產品質量要求不斷提升,導致高品質潤滑油基礎油的需求增加,高品質基礎油的生產工藝復雜,生產過程中需要及時獲取VGO、加氫尾油和加氫基礎油的組成、傾點和黏度指數分析數據,以指導工藝參數的調整,保證生產合格率。石科院在利用近紅外光譜快速分析基礎油原料與產物方面做了大量工作,通過優化近紅外光譜的譜圖采集條件,選擇合適的化學計量學方法并優化分析模型,開發了基于近紅外光譜預測VGO、加氫尾油和基礎油性質和組成的成套分析技術,準確性滿足標準方法規定的再現性要求;特別針對粘度指數和傾點這類和本身化學組成存在嚴重非線性關系的性質,開發了全新的數據校正方法,顯著提高了預測準確性,目前粘度指數和傾點的預測準確性分別為2個黏度指數單位和2℃,該技術已應用于茂名石化潤滑油調合項目近紅外在線分析系統中。

潤滑油基礎油粘度指數預測結果(石科院近紅外模型)10.png

  四組分含量(飽和烴、芳烴、膠質、瀝青質)是評價重油化學組成的重要指標,近紅外光譜結合PLS可準確分析渣油四組分,采用高溫進樣附件,分析速度快,SEP在1.5%左右,相比傳統色譜柱分離方法分析效率提高很多。此外還可分析渣油密度、餾程、粘度、殘炭、碳含量、氫含量、硫含量、堿性氮含量、苯胺點等性質;分析瀝青蠟含量、粘度、針入度、軟化點、脆點等性質。

  研究報道利用多塊偏最小二乘(MB-PLS)和連續偏最小二乘(S-PLS)兩種數據融合算法,將渣油近紅外和中紅外光譜結合起來建立四組分含量模型,預測結果整體優于只用一種光譜建模。

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  5. 近紅外對化工品的分析

  以三烯三苯等基本化工原料,可生產約200種有機化工原料及合成材料(塑料、樹脂、合成纖維、合成橡膠),生產過程屬于石油化工范疇,雖然這些化工品種類繁多,但相比于油品,其化學組成相對簡單,且主體為含氫有機化合物,因此近紅外光譜在該領域的應用也非常廣泛。

  近紅外光譜測定多元醇類化合物羥值就是一個非常成熟的技術,其中測定聚醚多元醇的羥值已形成ASTM標準方法,我國也有對應國標,羥基在近紅外光譜區有豐富的信息,通過多元校正方法可以針對每一類多元醇產品建立優秀的分析模型,商品化的近紅外羥值分析儀已出現多年。近紅外光譜還可用來測定聚丙烯熔融指數、等規指數、乙烯基含量這三個重要的工藝控制指標,多年前我國就研制出了用于聚丙烯粉料和粒料快速分析的實驗室型聚丙烯專用近紅外分析儀,以及用于聚丙烯粉料的在線近紅外分析儀。近紅外光譜也可用于聚氯乙烯(PVC)樹脂生產過程中水含量的監控,商品化的近紅外在線揮發分分析儀適用于PVC粉、糊樹脂等所含揮發分中水含量的在線監測和過程控制。在醋酸工業中,近紅外光譜可用來測定醋酸、碘甲烷、碘離子、水及醋酸甲酯濃度,國內外均有較多的在線檢測應用,保證了醋酸生產工藝運行的平穩性和安全性。

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多元醇在近紅外光譜區的特征吸收譜圖

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近紅外光譜與化學滴定法測定多元醇羥值的相關圖

  近紅外光譜還可以測定多種聚合物中的叔胺值、酸值、水分含量等參數;實時監控高聚物合成反應過程中單體濃度、聚合物濃度、分子量和轉化率,高聚物擠出前后樣品化學組成等性質;結合可見光成像技術可對聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)、聚苯乙烯(PS)、PVC和聚對苯二甲酸乙二醇酯(PET)等廢舊塑料進行現場快速或實時在線識別。此外近紅外光譜還被用于丙烯氰用微生物法水合生成丙烯酰胺、甘油通過微生物法生成1,3-丙二醇、甲醇與碳四餾分合成甲基叔丁基醚(MTBE)等工藝過程。

  6. 結語

  石油化工領域的分析對象和項目繁多,傳統分析方法大多耗時長、不環保、不利于在線分析,近年來國內大力發展智能制造,石化企業也逐步向“智能工廠”轉型,力推先進控制和實時優化控制技術,特別需要在線分析技術及時可靠的提供原料和成品質量信息,基于此,近紅外光譜因其自身特點和技術優勢在石化行業大有用武之地,目前在國內外煉油化工企業應用廣泛,為企業帶來了可觀的經濟和社會效益。

  但是,相對于歐美等發達國家,近紅外光譜在我國石化行業的普及性和投用率都有一定差距,其原因大致有兩方面:

  首先是我國煉油行業原料和工藝變動較為頻繁,導致各線產品化學組成變化頻繁,進而導致近紅外模型需要頻繁維護,企業人員很少具備近紅外維護技能,只能依靠售后服務,然而銷售商往往不具備較強的模型維護能力,導致近紅外分析系統停用。目前國內煉廠大都遇到此類問題,已經影響到行業整體對近紅外光譜的認識,且這種情況不僅近紅外技術存在,基于模型技術的低場核磁等技術同樣存在。

  其次是近紅外光譜分析方法目前在石化特別是煉油行業還沒有相關標準(可能和煉油產品組成變化復雜導致近紅外方法穩健性不夠有關),導致煉廠質檢和化驗部門無規可循,不敢使用近紅外光譜出具的數據,這也在某種程度上阻礙了近紅外光譜在行業的推廣。值得關注的是,近紅外光譜在紡織品、煙草、糧食、飼料等領域已制定了國家、行業和地方標準,有關汽、柴油近紅外光譜快速檢測方法的地方標準也已陸續發布。

  要解決以上問題,除相關部門要加快標準制定以外,更重要的是加強石化行業對近紅外的理解和認識,促使煉廠培養專業化人員,或者規范化維保程序,將近紅外系統維保委托給專業公司,保證近紅外分析系統投用率,現有系統用好了,產生效益了,普及率自然會增加。總之,近紅外光譜在國內石化行業有廣闊的市場前景,但要出現井噴式的增長并發揮其應有的效果,需依靠經濟發展水平和精細化管理水平的不斷提高,還有較長的路要走。

  參考文獻:

  1. 徐春明, 楊朝合. 《石油煉制工程》

  2. 褚小立. 《化學計量學方法與分子光譜分析技術》

  (陳瀑)

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