近红外光谱分析原油中水分和硫含量模型的建立及验证

摘要：

取原油样品120个,分别按照GB/T 11133-2015和GB/T 17040-2008中所述方法测定了上述原油样品中的水分和硫的含量.通过优化的近红外光谱(NIRS)条件采集了上述原油样品的NIR光谱图.采用杠杆值算法剔除4个异常样品.在建立水分含量分析模型时,采用的条件为:用Savitzky-Golay法对光谱进行滤波预处理,建模光谱区间为6200～8200 cm-1,主成分数为6,用偏最小二乘回归法(PLS)交叉验证建立分析模型.硫含量分析模型的建立条件为:采用二阶导数-Norris Derivative对光谱进行预处理,建模光谱区间为4400～4700 cm-1,主成分数为6,用PLS交叉验证建立分析模型.水分和硫含量模型的预测值与测定值的相关性较好.水分模型的决定系数(R 2c)为0.9899,校正标准偏差(RMSEC)为0.0842,说明其预测效果较好,可用于原油中水分含量的预测.硫含量模型的R 2c为0.9963,RESEC为0.0696,说明此模型的预测效果也较好,可用原油中硫含量的预测.应用所建立的两个模型对10个未知原油样品中水分和硫含量进行了预测,并与其测定值比较,结果表明两者之间的相对偏差均小于10％.

关键词：近红外光谱、分析模型、水分含量、硫含量、原油

所属期刊栏目：56

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家重点研发计划2016YFF0203704

在线出版日期：2020-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：621-626