本書(shū)結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)多年的科研成果，系統(tǒng)介紹了近紅外光譜分析通用技術(shù)，分析了國(guó)內(nèi)外研究和應(yīng)用的最新進(jìn)展，重點(diǎn)展示了近紅外光譜分析技術(shù)在煉油和化工領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)踐成果。全書(shū)主要包含兩部分內(nèi)容：一是從實(shí)用性角度系統(tǒng)介紹了近紅外光譜分析通用技術(shù)及其進(jìn)展，包括近紅外光譜解析、儀器、化學(xué)計(jì)量學(xué)方法與軟件、在線分析技術(shù)等；二是作者團(tuán)隊(duì)多年來(lái)在煉油和化工領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用研究和應(yīng)用實(shí)踐中取得的成果，涉及的領(lǐng)域包括催化重整、MTBE生產(chǎn)、S Zorb、汽油調(diào)和、柴油分析、潤(rùn)滑油基礎(chǔ)油生產(chǎn)、原油快評(píng)、蒸汽裂解、聚丙烯生產(chǎn)、PAO生產(chǎn)、雙氧水生產(chǎn)和成品油管道輸送等。
全書(shū)圖文并茂、通俗易懂、理論聯(lián)系實(shí)際，可作為從事近紅外光譜分析技術(shù)研究和應(yīng)用的教學(xué)、科研和管理人員的參考用書(shū)，也可作為煉油和化工企事業(yè)單位運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)的培訓(xùn)教材以及高校和科研院所相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生的選修讀物。

褚小立，工學(xué)博士，石油化工科學(xué)研究院教授級(jí)高工，2005年在中石化石油化工科學(xué)研究院獲得博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)楣庾V分析與化學(xué)計(jì)量學(xué)算法，研發(fā)用于智能工廠的石油化工品快速和在線光譜分析新技術(shù)，研制高效光譜采集附件，研究新型光譜預(yù)處理、多元定量校正和模式識(shí)別算法以及建模新策略。取得了多項(xiàng)富有創(chuàng)造性和實(shí)用性的科研成果，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利80余件，發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇，出版多本專(zhuān)著和譯著。曾獲軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中石化科技進(jìn)步多項(xiàng)。曾獲侯祥麟石油加工科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)、中石化閔恩澤青年科技人才獎(jiǎng)、第十三屆中國(guó)青年科技獎(jiǎng)、中央企業(yè)優(yōu)秀共產(chǎn)黨員稱(chēng)號(hào)。

本書(shū)一方面考慮了系統(tǒng)性和學(xué)術(shù)性，另一方面又突出了原創(chuàng)性和實(shí)用性，包含了作者團(tuán)隊(duì)二十多年的研究和實(shí)踐成果。本書(shū)具有以下鮮明的特點(diǎn)： （1）系統(tǒng)性強(qiáng)。本書(shū)不僅全面介紹了近紅外光譜通用技術(shù)，而且是首部系統(tǒng)論述近紅外光譜技術(shù)在石油煉制和化工中的應(yīng)用的專(zhuān)著，具有顯著的時(shí)代特征，填補(bǔ)了我國(guó)在該技術(shù)領(lǐng)域類(lèi)圖書(shū)的空白。 （2）原創(chuàng)性強(qiáng)。本書(shū)的內(nèi)容大都是作者團(tuán)隊(duì)研發(fā)的新方法和新技術(shù)，包括了申請(qǐng)的80多項(xiàng)中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利，其中授權(quán)的有60多項(xiàng)，工業(yè)實(shí)施的有40多項(xiàng)，提出并實(shí)踐了在石油煉制和化工領(lǐng)域應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)的新路徑、新方法和新策略。 （3）實(shí)用性強(qiáng)?；趯?duì)石油煉制和化工行業(yè)的熟悉，以及對(duì)近紅外光譜技術(shù)的深刻領(lǐng)悟，本書(shū)的研究?jī)?nèi)容都是以解決工業(yè)實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題和難點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)，因此所得結(jié)論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)具有較強(qiáng)的實(shí)用性。 （4）參考性強(qiáng)。本書(shū)的大部分內(nèi)容都曾獲得過(guò)省部級(jí)或?qū)I(yè)學(xué)會(huì)的科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)，得到同行專(zhuān)家的認(rèn)可和好評(píng)。例如，重整裝置、MTBE裝置、潤(rùn)滑油加氫裝置上的研究與應(yīng)用分別獲得中國(guó)分析測(cè)試協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、一等獎(jiǎng)和二等獎(jiǎng)；原油快評(píng)技術(shù)的研制與應(yīng)用獲得了中石化科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和閔恩澤原始創(chuàng)新二等獎(jiǎng)；汽油調(diào)合裝置、柴油和潤(rùn)滑油分析的研究與應(yīng)用分別獲得中石化科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。這些成果對(duì)近紅外光譜在相關(guān)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用具有很強(qiáng)的參考價(jià)值和借鑒作用。

石油分析化學(xué)是獲得石油化學(xué)組成和結(jié)構(gòu)信息的科學(xué)，石油分析測(cè)試是石油煉制和石油化工科技與生產(chǎn)的眼睛，也是衡量一個(gè)國(guó)家石油煉制和石油化工發(fā)展水平的主要標(biāo)志之一?？v觀石油分析科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，其大致是沿著兩條主線展開(kāi)的：一條主線是在原有的油品族組成和結(jié)構(gòu)族組成分析基礎(chǔ)上，通過(guò)當(dāng)代更為先進(jìn)的分離和檢測(cè)方法，對(duì)油品的化學(xué)組成進(jìn)行更為詳細(xì)的表征，即分子水平表征技術(shù)，其主要目的是為開(kāi)發(fā)煉油和化工新技術(shù)提供理論和數(shù)據(jù)支持，以求索研發(fā)變革性的煉油和化工新技術(shù)；另一條主線則是采用新的分析手段，快速甚至實(shí)時(shí)在線測(cè)定煉油和化工工業(yè)過(guò)程各種物料的關(guān)鍵物化性質(zhì)，這即是現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程分析技術(shù)，其主要目的是為先進(jìn)過(guò)程控制和優(yōu)化技術(shù)提供更快、更全面的分析數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)煉油和化工裝置的平穩(wěn)、優(yōu)化運(yùn)行。
我國(guó)正處于從煉油和化工大國(guó)向強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變時(shí)期，智能化是煉油和化工企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。智能工廠的三大核心特性包括對(duì)信息深層次的自動(dòng)感知、智能化的自主決策優(yōu)化以及精確的自動(dòng)執(zhí)行控制，而信息的深層次自動(dòng)感知構(gòu)成了智能工廠的基石。在智能工廠中，對(duì)原材料、中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品的化學(xué)成分和物理性質(zhì)進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)信息自動(dòng)感知的關(guān)鍵部分。以近紅外光譜技術(shù)為代表的現(xiàn)代過(guò)程分析技術(shù)為化學(xué)信息的自動(dòng)感知提供了一種高效且強(qiáng)有力的工具。近紅外光譜因其自身特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)在煉油和化工領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，與先進(jìn)過(guò)程控制和實(shí)時(shí)優(yōu)化控制技術(shù)相結(jié)合，可為企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，也因此成為現(xiàn)代煉油和化工企業(yè)標(biāo)志性的技術(shù)之一。
本書(shū)作者長(zhǎng)期致力于光譜尤其是近紅外光譜分析技術(shù)在煉油和化工領(lǐng)域的研究和應(yīng)用工作，在探索研究近紅外光譜分析技術(shù)的同時(shí)，重點(diǎn)圍繞其在煉油和化工領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，取得了一些研究進(jìn)展和應(yīng)用成果，積累了較為厚實(shí)的工作基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)多年來(lái)的科研成果，本書(shū)從實(shí)用性角度系統(tǒng)介紹了近紅外光譜分析通用技術(shù)，分析了國(guó)內(nèi)外研究和應(yīng)用的最新進(jìn)展，其中包含有作者的思索和領(lǐng)悟，重點(diǎn)展示了近紅外光譜分析技術(shù)在煉油和化工領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)踐成果，并對(duì)這一技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展方向進(jìn)行探析。盡管書(shū)中有些成果是10年前取得的，但對(duì)現(xiàn)在本領(lǐng)域的相關(guān)科學(xué)研究和應(yīng)用仍具有參考意義和借鑒價(jià)值。
作者團(tuán)隊(duì)是由陸婉珍院士于20世紀(jì)90年代中期在中國(guó)石化石油化工科學(xué)研究院組建成立的，自創(chuàng)建起一直從事近紅外光譜儀器的研制、化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的研究和軟件的開(kāi)發(fā)以及在煉油和化工領(lǐng)域中的應(yīng)用研究。本書(shū)的大部分研究和應(yīng)用成果是在陸婉珍院士的布局和指導(dǎo)下取得的，2024年9月29日是陸婉珍院士誕辰100周年，撰寫(xiě)本書(shū)是紀(jì)念這個(gè)特殊日子最好的方式。每當(dāng)找不到存在的意義，每當(dāng)迷失在黑夜里，是先生這顆閃亮的星，照耀我們前行。感謝袁洪福教授，本書(shū)的一些成果，例如重整裝置的在線分析、MTBE裝置的在線分析、聚丙烯專(zhuān)用分析儀的研制、汽油調(diào)和項(xiàng)目的前期工作等，是在袁洪福教授帶領(lǐng)下完成的。感謝田松柏教授，本書(shū)很多工作是在田松柏教授直接領(lǐng)導(dǎo)和鼓勵(lì)下完成的，書(shū)中的不少成果含有他的科研創(chuàng)新思想。除了本書(shū)的署名作者外，王艷斌博士、孫巖峰博士、楊玉蕊高工、劉丹高工等同事參與了本書(shū)相關(guān)的研究和應(yīng)用工作。
本書(shū)的研究受到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目和中國(guó)石化科技項(xiàng)目的資助，對(duì)以上項(xiàng)目和相應(yīng)主管部門(mén)提供的各方面支持表示衷心的感謝。另外，作者團(tuán)隊(duì)的碩士研究生、博士研究生和博士后參與了本書(shū)很多內(nèi)容的研究工作，他們所完成的學(xué)位論文和期刊論文都為本書(shū)提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。工業(yè)在線近紅外光譜項(xiàng)目的實(shí)施是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，每一項(xiàng)目的成功應(yīng)用都與中國(guó)石化系統(tǒng)內(nèi)外相關(guān)合作單位的鼎力相助密不可分，合作單位發(fā)揮了重要的協(xié)同攻關(guān)作用。此外，近紅外光譜的研究和應(yīng)用依賴(lài)大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)測(cè)試，本書(shū)一些樣本和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)取自中國(guó)石化石油化工科學(xué)研究院分析研究室的相關(guān)課題組。在此一并表示感謝。
本書(shū)見(jiàn)證了我國(guó)近紅外光譜分析技術(shù)在石油煉制和化工領(lǐng)域的研究和應(yīng)用歷程，期望它的出版能促進(jìn)我國(guó)這一領(lǐng)域技術(shù)的積累與傳承，進(jìn)一步推動(dòng)相關(guān)的基礎(chǔ)研究、技術(shù)創(chuàng)新和工程實(shí)踐，將近紅外光譜分析技術(shù)的研究和應(yīng)用推向新的高度。
近紅外光譜還是一門(mén)比較新的多學(xué)科交叉技術(shù)，尤其是近些年隨著新原理、新材料、新加工制作工藝以及人工智能、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，其理論和技術(shù)尚需進(jìn)一步充實(shí)和完善。加之作者水平和能力所限，書(shū)中難免存在不足，敬請(qǐng)專(zhuān)家和讀者提出寶貴建議并指正。
中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)石化股份有限公司謝在庫(kù)總工程師在百忙之中為本書(shū)作序，謝院士的鼓勵(lì)和期望是我們繼續(xù)奮進(jìn)的強(qiáng)大動(dòng)力，在此向謝院士表示誠(chéng)摯的感謝。

作者
2024年5月18日

第1章概述 001
1.1近紅外光譜的發(fā)展歷程001
1.2近紅外光譜產(chǎn)生機(jī)理003
1.3近紅外光譜吸收譜帶的解析007
1.3.1C—H的吸收譜帶008
1.3.2O—H的吸收譜帶014
1.3.3N—H的吸收譜帶018
1.3.4C=O、P—H和S—H的吸收譜帶019
1.3.5復(fù)雜物質(zhì)的吸收譜帶021
1.4近紅外光譜定量分析原理023
1.5近紅外光譜分析技術(shù)的特點(diǎn)025
1.6近紅外光譜在石油煉制和化工領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀026
1.6.1引言026
1.6.2油氣分析029
1.6.3化工品分析040
1.7近紅外光譜標(biāo)準(zhǔn)方法043
參考文獻(xiàn)045

第2章近紅外光譜儀器 052
2.1儀器的基本構(gòu)成052
2.2分光類(lèi)型053
2.2.1濾光片型053
2.2.2發(fā)光二極管型054
2.2.3光柵色散型054
2.2.4傅里葉變換型054
2.2.5聲光可調(diào)濾光器型055
2.2.6陣列檢測(cè)器型056
2.2.7其他類(lèi)型056
2.3測(cè)樣附件057
2.3.1透射和透反射附件058
2.3.2漫反射測(cè)樣附件058
2.3.3漫透射和漫透反射附件060
2.4儀器的性能指標(biāo)061
2.4.1波長(zhǎng)范圍061
2.4.2分辨率061
2.4.3波長(zhǎng)準(zhǔn)確性062
2.4.4波長(zhǎng)重復(fù)性062
2.4.5吸光度準(zhǔn)確性062
2.4.6吸光度重復(fù)性062
2.4.7噪聲063
2.4.8雜散光063
2.5儀器的應(yīng)用類(lèi)型063
2.5.1實(shí)驗(yàn)室型儀器063
2.5.2便攜式儀器063
2.5.3在線型儀器064
2.6微小型近紅外光譜儀器應(yīng)用進(jìn)展065
2.6.1農(nóng)業(yè)與林業(yè)065
2.6.2食品與藥品067
2.6.3煉油與化工069
2.6.4刑偵安全070
2.6.5其他070
2.6.6展望071
參考文獻(xiàn)072

第3章化學(xué)計(jì)量學(xué)方法與軟件 080
3.1引言080
3.2常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法081
3.2.1光譜預(yù)處理方法081
3.2.2波長(zhǎng)篩選方法082
3.2.3異常樣本的識(shí)別方法084
3.2.4樣本的選擇方法086
3.2.5定量建模方法087
3.2.6定量模型評(píng)價(jià)方法090
3.2.7模型傳遞方法094
3.3定量模型建立與驗(yàn)證流程094
3.3.1樣本的收集095
3.3.2代表性樣本的挑選095
3.3.3光譜測(cè)定096
3.3.4基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的測(cè)定097
3.3.5定量校正模型的建立097
3.3.6定量校正模型的驗(yàn)證097
3.3.7校正模型適用性判據(jù)的建立098
3.3.8常規(guī)分析與模型的更新098
3.4RIPP化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件100
3.5化學(xué)計(jì)量學(xué)方法新進(jìn)展104
3.5.1光譜預(yù)處理方法104
3.5.2變量選擇和數(shù)據(jù)降維方法106
3.5.3多元定量和定性校正方法108
3.5.4模型傳遞與模型維護(hù)方法111
3.5.5多光譜融合方法112
3.6化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在石油分析中的應(yīng)用進(jìn)展114
3.6.1色譜115
3.6.2質(zhì)譜116
3.6.3核磁共振譜117
3.6.4其他分析技術(shù)117
3.6.5小結(jié)118
參考文獻(xiàn)118

第4章近紅外光譜在線分析技術(shù) 132
4.1概述132
4.2在線分析系統(tǒng)的構(gòu)成134
4.2.1硬件134
4.2.2軟件及模型139
4.3在線分析系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)141
4.4在線分析項(xiàng)目的實(shí)施143
4.5在線分析項(xiàng)目的管理與維護(hù)145
4.5.1管理145
4.5.2驗(yàn)證和維護(hù)146
參考文獻(xiàn)147

第5章近紅外光譜在重整裝置中的研究與應(yīng)用 149
5.1應(yīng)用基礎(chǔ)研究149
5.1.1重整生成油詳細(xì)烴組成的預(yù)測(cè)分析149
5.1.2石腦油單體烴的預(yù)測(cè)分析研究153
5.1.3基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響的研究155
5.1.4遺傳算法用于波長(zhǎng)篩選的研究159
5.1.5樣品溫度穩(wěn)健校正模型的建立162
5.1.6小波變換提取定量建模信息的研究170
5.1.7小波變換結(jié)合多維校正方法的研究176
5.1.8普魯克分析用于不同儀器光譜傳遞的研究180
5.1.9基于目標(biāo)因子分析的模型傳遞方法研究185
5.1.10消除在線多通道光譜間差異的研究189
5.2一種新型在線近紅外光譜分析儀的研制197
5.2.1引言197
5.2.2分析儀構(gòu)造設(shè)計(jì)與光學(xué)原理197
5.2.3主要技術(shù)指標(biāo)與特征199
5.2.4幾個(gè)關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)結(jié)果200
5.2.5工業(yè)應(yīng)用203
5.2.6小結(jié)204
5.3在重整中型裝置上的應(yīng)用204
5.3.1儀器系統(tǒng)及其安裝204
5.3.2分析模型的建立207
5.3.3準(zhǔn)確性和重復(fù)性209
5.3.4在線應(yīng)用210
5.3.5小結(jié)211
5.4在重整工業(yè)裝置上的應(yīng)用211
5.4.1在線近紅外光譜分析系統(tǒng)211
5.4.2分析模型的建立與評(píng)價(jià)213
5.4.3在線分析運(yùn)行效果216
5.4.4小結(jié)216
參考文獻(xiàn)217

第6章近紅外光譜在MTBE裝置中的研究與應(yīng)用 220
6.1支持向量回歸建立醇烯比預(yù)測(cè)模型的研究220
6.1.1樣本與方法220
6.1.2PLS方法結(jié)果221
6.1.3SVR方法結(jié)果223
6.1.4與ANN方法比較223
6.1.5小結(jié)224
6.2在MTBE工業(yè)裝置上的應(yīng)用224
6.2.1樣本與方法224
6.2.2在線分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與集成225
6.2.3在線分析系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室考核226
6.2.4在線應(yīng)用研究228
6.2.5工業(yè)應(yīng)用230
6.2.6小結(jié)230
參考文獻(xiàn)231

第7章近紅外光譜在S Zorb裝置中的應(yīng)用 232
7.1在線分析系統(tǒng)配置232
7.1.1系統(tǒng)概述232
7.1.2在線光譜儀與預(yù)處理系統(tǒng)233
7.2在線分析模型的建立234
7.2.1樣本與方法234
7.2.2模型的建立235
7.3在線分析運(yùn)行效果237
7.4小結(jié)240
參考文獻(xiàn)240

第8章近紅外光譜在汽油調(diào)和裝置中的研究與應(yīng)用 241
8.1汽油近紅外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立241
8.1.1建庫(kù)的實(shí)驗(yàn)條件241
8.1.2催化裂化汽油數(shù)據(jù)庫(kù)242
8.1.3成品汽油數(shù)據(jù)庫(kù)246
8.1.4小結(jié)250
8.2自動(dòng)檢索算法在建立汽油預(yù)測(cè)模型中的應(yīng)用250
8.2.1樣本與方法251
8.2.2校正模型的建立251
8.2.3預(yù)測(cè)分析255
8.2.4小結(jié)256
8.3PLSRR-ELM建立辛烷值模型的研究256
8.3.1理論與算法257
8.3.2樣本與方法259
8.3.3光譜區(qū)間選擇260
8.3.4模型參數(shù)優(yōu)化261
8.3.5方法比較263
8.3.6小結(jié)265
8.4在汽油調(diào)和裝置中的應(yīng)用265
8.4.1在線分析系統(tǒng)開(kāi)發(fā)267
8.4.2在線模型的建立與驗(yàn)證270
8.4.3推廣應(yīng)用272
8.4.4小結(jié)274
參考文獻(xiàn)275

第9章近紅外光譜在柴油分析中的研究與應(yīng)用 277
9.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)柴油閃點(diǎn)的研究277
9.1.1原理與策略277
9.1.2樣本與方法278
9.1.3ANN模型的建立與評(píng)價(jià)278
9.1.4小結(jié)281
9.2柴油近紅外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立281
9.2.1建庫(kù)的實(shí)驗(yàn)條件281
9.2.2分析模型的建立282
9.2.3預(yù)測(cè)分析284
9.2.4小結(jié)284
9.3LTAG加氫單元原料和產(chǎn)品組成的快速分析及應(yīng)用285
9.3.1樣本與方法285
9.3.2數(shù)據(jù)處理及建模286
9.3.3準(zhǔn)確性和重復(fù)性分析287
9.3.4在煉廠中的應(yīng)用288
9.3.5小結(jié)289
9.4虛擬光譜方法預(yù)測(cè)LTAG原料與產(chǎn)物烴組成的研究290
9.4.1樣本與方法290
9.4.2PLS方法結(jié)果291
9.4.3虛擬光譜識(shí)別方法結(jié)果291
9.4.4小結(jié)294
9.5預(yù)測(cè)生物柴油主要組成的研究294
9.5.1樣本與方法294
9.5.2生物柴油的光譜解析295
9.5.3文冠果油單原料油模型與驗(yàn)證296
9.5.4多種原料油模型與驗(yàn)證297
9.5.5方法的適用性和重復(fù)性研究297
9.5.6小結(jié)299
參考文獻(xiàn)299

第10章近紅外光譜在潤(rùn)滑油基礎(chǔ)油生產(chǎn)裝置中的研究與應(yīng)用 301
10.1預(yù)測(cè)基礎(chǔ)油黏度及黏度指數(shù)301
10.1.1樣本與方法302
10.1.2黏度分析模型的建立302
10.1.3黏度指數(shù)分析模型的建立308
10.1.4小結(jié)309
10.2潤(rùn)滑油加氫異構(gòu)裝置上的應(yīng)用309
10.2.1在線分析系統(tǒng)配置310
10.2.2在線分析模型建立311
10.2.3在線運(yùn)行效果313
10.2.4小結(jié)318
參考文獻(xiàn)319

第11章原油快評(píng)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用 320
11.1原油近紅外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立321
11.1.1樣本與方法321
11.1.2原油主要性質(zhì)的預(yù)測(cè)分析322
11.1.3小結(jié)325
11.2原油種類(lèi)快速識(shí)別的研究325
11.2.1算法原理326
11.2.2識(shí)別參數(shù)的選擇326
11.2.3未知原油的識(shí)別328
11.2.4混兌原油的識(shí)別329
11.2.5小結(jié)331
11.3預(yù)測(cè)原油混兌比例的研究331
11.3.1算法原理331
11.3.2樣本與方法333
11.3.3混兌油的光譜分析334
11.3.4混兌比例校正模型的建立334
11.3.5預(yù)測(cè)驗(yàn)證分析335
11.3.6小結(jié)336
11.4庫(kù)光譜擬合方法用于原油評(píng)價(jià)的研究336
11.4.1方法原理337
11.4.2原油光譜的擬合結(jié)果339
11.4.3性質(zhì)預(yù)測(cè)分析340
11.4.4小結(jié)342
11.5原油快評(píng)技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用342
11.6Web版原油快評(píng)技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用344
11.7配方原油技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用346
11.7.1配方原油技術(shù)的實(shí)施流程348
11.7.2類(lèi)阿曼原油的配方設(shè)計(jì)348
11.7.3工業(yè)應(yīng)用試驗(yàn)352
11.7.4小結(jié)353
參考文獻(xiàn)353

第12章近紅外光譜在蒸汽裂解裝置中的應(yīng)用 355
12.1在線近紅外分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與安裝356
12.1.1系統(tǒng)概述356
12.1.2技術(shù)規(guī)格及功能356
12.1.3現(xiàn)場(chǎng)安裝358
12.2在線分析模型的開(kāi)發(fā)358
12.2.1石腦油在線分析模型的建立358
12.2.2加氫裂化尾油在線分析模型的建立360
12.3在線分析系統(tǒng)的運(yùn)行361
12.4小結(jié)363
參考文獻(xiàn)363

第13章近紅外光譜在聚丙烯裝置中的研制與應(yīng)用 365
13.1聚丙烯專(zhuān)用分析儀的研制365
13.1.1專(zhuān)用分析儀的設(shè)計(jì)365
13.1.2專(zhuān)用分析儀的主要技術(shù)參數(shù)367
13.1.3專(zhuān)用分析儀的應(yīng)用368
13.1.4小結(jié)369
13.2聚丙烯在線分析系統(tǒng)的研制與應(yīng)用369
13.2.1硬件系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)370
13.2.2現(xiàn)場(chǎng)安裝測(cè)試與應(yīng)用371
13.2.3小結(jié)373
參考文獻(xiàn)374

第14章近紅外光譜在PAO分析中的應(yīng)用研究 375
14.1樣本與方法375
14.1.1樣本來(lái)源375
14.1.2光譜采集376
14.1.3校正集與驗(yàn)證集376
14.2單光譜模型376
14.2.1NIR光譜模型376
14.2.2FT-IR光譜模型377
14.2.3Raman光譜模型378
14.2.43種光譜模型的比較379
14.3光譜融合模型382
14.3.1低層融合模型382
14.3.2中層融合模型383
14.3.3高層融合模型385
14.3.4SO-PLS融合模型386
14.3.5N-PLS融合模型388
14.4小結(jié)389
參考文獻(xiàn)390

第15章近紅外光譜在雙氧水生產(chǎn)裝置中的應(yīng)用 392
15.1偏最小二乘建模393
15.1.1建模樣品及數(shù)據(jù)集393
15.1.2光譜采集393
15.1.3模型建立與評(píng)價(jià)394
15.2隨機(jī)森林建模395
15.2.1建模樣品及數(shù)據(jù)集396
15.2.2RF校正模型的建立397
15.2.3氫效和氧效RF混合模型效果397
15.2.4萃余RF分析模型效果398
15.3在線工業(yè)應(yīng)用試驗(yàn)399
15.3.1在線近紅外分析系統(tǒng)399
15.3.2在線分析結(jié)果準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)401
15.3.3在線分析模型重復(fù)性評(píng)價(jià)403
15.4小結(jié)403
參考文獻(xiàn)404

第16章近紅外光譜在成品油管道輸送中的應(yīng)用 405
16.1實(shí)驗(yàn)室模擬混油界面檢測(cè)405
16.1.1硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)405
16.1.2混油界面檢測(cè)系統(tǒng)模擬裝置搭建407
16.1.3同種油品模擬407
16.1.4汽油-柴油過(guò)渡408
16.1.5柴油-汽油過(guò)渡408
16.2工業(yè)管道混油界面檢測(cè)試驗(yàn)410
16.2.1硬件配置410
16.2.2試驗(yàn)方法410
16.2.3混油界面檢測(cè)410
16.3小結(jié)411
參考文獻(xiàn)412

第17章中紅外光譜在原油及油品分析中的應(yīng)用 413
17.1二維紅外相關(guān)光譜在原油快速識(shí)別中的研究413
17.1.1二維相關(guān)光譜算法414
17.1.2樣本與方法415
17.1.3識(shí)別參數(shù)的選擇417
17.1.4混合原油的識(shí)別417
17.1.5小結(jié)418
17.2中紅外光譜預(yù)測(cè)原油酸值的研究419
17.2.1樣本與方法419
17.2.2模型建立與驗(yàn)證420
17.2.3方法的重復(fù)性421
17.2.4小結(jié)422
17.3中紅外光譜預(yù)測(cè)汽油二烯值的研究422
17.3.1樣本與方法422
17.3.2譜圖解析423
17.3.3模型建立與驗(yàn)證424
17.3.4小結(jié)426
17.4中紅外光譜預(yù)測(cè)潤(rùn)滑油新油堿值和酸值的研究426
17.4.1樣本與方法426
17.4.2校正模型的建立427
17.4.3模型的驗(yàn)證429
17.4.4小結(jié)430
17.5中紅外光譜預(yù)測(cè)渣油組成和多種物化性質(zhì)的研究431
17.5.1樣本與方法431
17.5.2分類(lèi)與判別研究432
17.5.3渣油四組分的校正與驗(yàn)證435
17.5.4渣油其他物化性質(zhì)的校正與驗(yàn)證436
17.5.5小結(jié)437
參考文獻(xiàn)438

第18章近紅外光譜分析技術(shù)展望 439
18.1硬件439
18.2化學(xué)計(jì)量學(xué)方法與軟件440
18.3應(yīng)用的拓展與深入441
參考文獻(xiàn)443

索引 445