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NIR近红外分析仪使用及模型校正 　　摘 要：油品在线调合系统已经在全球各大炼油厂大规模实施，并取得了很大的投资回报率，经过十几年不断完善，汽油在线调合技术已经非常成熟，在国内也逐渐得到成功应用。 　　兰州石化于近年正式投用了汽油在线管道调合系统，该系统采用在线检测NIR近红外分析仪系统和DCS集散控制系统，实现在线测定组份油的辛烷值等质量指标以及控制管道调合成品油的质量指标，随时优化和控制调合配方，使调合后成品油的辛烷值等质量指标达到设定目标控制值的一种在线管道优化调合方式，通过这种调合方式来挖掘汽油组份辛烷值的潜力，避免汽油辛烷值超标而造成质量过剩的一项新的调合技术。 　　关键词：在线调合，NIR近红外分析仪，模型建立，模型校正 　　第1章 汽油在线管道调合的原理 　　1.1 近红外线分析仪的工作原理 　　美国UOP公司的Guided WaveM412型近红外光谱在??分析仪采用校正模型技术来校正现场样品波动，无须样品预处理系统，能够满足上层调合软件实时监控、及时优化的要求。 　　NIR光谱包含了样品的大量组成结构信息，样品性质与其组成结构是相关的，因此根据样品NIR光谱可以预测样品的性质，其技术关键在于在两者之间建立一种定量关系，依靠这种关系，就能从未知样品的NIR光谱求出其性质或组成数据。建模的大致过程为：在模型建立时，选取具有代表性的样品集，测定其NIR光谱数据，再使用传统的标准方法测定其性质数据，通过用偏最小二乘法建立的分析模型，对这些光谱数据进行分析，从而得到物料的参数数据。在利用NIR进行未知样品分析时，先测定其NIR光谱，再根据已建立的模型来预测未知样品的性质数据。 　　1.2 近红线分析仪模型建立的过程 　　近红外分析仪模型的建立大致为以下七步：采样、进行光谱分析、按照要求在实验室对所有样品进行常规分析、将实验室分析值输入到Spectron软件的Lab Data中、利用Model Studio软件对光谱数据进行处理、利用Unscrambler软件进行离线建模工作、完成软件设定后，运行统计Unscrambler 软件，建立数学模型。在建模型时，要反复计算，去除偏离太大的界外点，建立数学模型[1]。 　　实际调合车用汽油时辛烷值范围比较宽，这是实验室对大量数据统计的反映，从数学模型统计参数斜率、相关系数的计算结果可以看出，仪表模型参数基本满足生产需要。 　　采用最简单的模型评价方法将建好的各参数模型安装到M412的Spectron软件中。在线校正模型应用到在线分析后，需要对模型的准确性进行验证和校正。在调合过程中，对组份和调合总管进行采样分析，对不理想的近红外模型加以校正和更新。 　　我们之所以要对模型校正，就是为了让在线调合系统的“眼睛”能够准确的看到油品的性质，为系统拿出最佳调合方案奠定基础，从而实现降低汽油调合成本，调合出清洁化的汽油产品。 　　第2章 以93号汽油为例分析模型校正 　　2.1在线调合93号车用汽油性能指标分析 　　实验室采集分析的93号汽油数据比较多，为了便于分析对比模型校正的意义，这里用93号汽油在线优化调合的情况做分析对比。辛烷值数据分析仪显示分别是：93.25、93.09、93.53、92.58、92.88、92.19、93.26、93.42；实验室数据为：92.3、92.2、93、92.8、93.4、93.1、93.5、93.6；数据误差值依次为0.95、0.89、0.53、-0.22、-0.52、-0.91、-0.24、-0.18[2]。 　　93号汽油的研究法辛烷值从以上数据可以看出，实验室分析数据变化趋势比较大，而近红外分析仪采集数据的变化趋势相对小些。但是从装置出来的油品辛烷值稍有波动时分析仪的测量误差会很大。当调合出的93号汽油辛烷值质量过剩时，近红外线分析仪的测量值才与实验室分析数据相接近。当油品辛烷值略低于质量要求时，分析仪测量误差会增大，而且是正偏差。测量模型极其不稳定，测量值忽大忽小。最大差值0.95，最小差值0.18，平均误差0.555。平均误差比较大。需要及时校正模型以满足生产的需要。 　　93号汽油的马达法辛烷值近红外分析仪采集数据的变化趋势与实验室分析数据变化趋势基本相似。但分析仪的测量值高于实验室分析值。以调合的情况看，93号汽油马达法辛烷值趋近于83，相对实验室分析数据一般呈现正偏差。最大差值0.8，最小差值0.4，平均误差0.613。平均误差比较大。 　　2.2校正模型后在线调合93号车用汽油性能指标分析 　　针对模型存在的问题，对模型进行了校正工作。下面是模型校正后测量的93号汽油的性能指标分析。分析仪数据分别是：92.57、92.48、92.51、92.27；实验室数据为：92.3、92.3、91.8、9