# Создание экспресс-метода анализа показателей качества индустриального масла на основе многомерного анализа

Roman M Balabin

► To cite this version:

Roman M Balabin. Создание экспресс-метода анализа показателей качества индустриального масла на основе многомерного анализа. Достижения ученых XXI века, Tambov State Technical University, Jul 2005, Tambov, Russia. pp.192-194. ⟨hal-05212111⟩

HAL Id: hal-05212111

https://hal.science/hal-05212111v1

Submitted on 17 Aug 2025

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
«ДОСТИЖЕНИЯ УЧЁНЫХ XXI ВЕКА»
29-30 ИЮЛЯ 2005 ГОДА, ТАМБОВ

М-ВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОС. ФЕДЕРАЦИИ,
АДМИНИСТРАЦИЯ ТАМБ. ОБЛ.,
ТАМБ. ГОС. ТЕХН. УН-Т (ТГТУ)

Я43(2Р-4Т)3

СОЗДАНИЕ ЭКСПРЕСС-МЕТОДА АНАЛИЗА
ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ИНДУСТРИАЛЬНОГО
МАСЛА НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА
СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Балабин Роман Михайлович

Студент, гр. ХТ-02-2

Факультет химической технологии и экологии,

РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина

Россия, 119991, ГСП-1, Москва, Ленинский проспект, д. 65

Emai: balabinrm@yandex.ru

В статье приводится методика исследования индустриальных масел трех
серий (И-20, И-40, И-50) методом спектроскопии в ближнем инфракрасном
диапазоне с обработкой полученных спектров методом многомерного анализа
данных. Показаны корреляция и предсказательные возможности полученной
градуировочной модели. Работа представляет интерес как основа для создания
метода анализа показателей качества индустриальных масел в короткие сроки,
без дополнительных затрат.
Индустриальные минеральные масла (Industrial Oil) серии «I» или «И».
Примеры из нашей работы: И-20, И-40, И-50. Такие масла не содержат
дополнительных присадок, выпускаются для различных систем
промышленного оборудования, которым необходимы циркуляционные масла с
длительным сроком использования и хорошими ингибирующими
характеристиками. Они используются в качестве циркуляционной жидкости в
гидросистемах автоматических линий, прессов и другого промышленного
оборудования, а также в качестве рабочей жидкости малонагруженных
гидравлических систем сельскохозяйственной и строительной техники.

Некоторые характеристики: И-20: кинематическая вязкость при 40 °С – 31,19 сСт, плотность при 20 °С – 0,895 кг/л, температура вспышки – 190 °С. И-40: кинематическая вязкость при 40 °С – 64,92 сСт, плотность при 20 °С – 0,900 кг/л, температура вспышки – 200 °С. И-50: кинематическая вязкость при 40 °С – 98,82 сСт, плотность при 20 °С – 0,910 кг/л, температура вспышки – 215 °С. Масла этой серии могут использоваться в качестве базового компонента при изготовлении автомасел с присадками или пластичных смазок.

Иначе говоря, масла И-20, И-40 и И-50 различаются вязкостью и сферой
применения. Масло И-20 подходит для универсальных задач. Среди них:
гидравлические системы станков, строительной и дорожной техники; зубчатые
передачи, направляющие качения и скольжения. Масло И-40 — для
средненагруженных механизмов (автоматические линии, прессы,
промышленное оборудование), а масло серии И-50 может быть использовано
для тяжелонагруженных узлов (гидравлические прессы, компрессоры). Выбор
зависит от условий эксплуатации и требований оборудования.

Для современной отечественной нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности актуальной проблемой является создание быстрых и эффективных методов анализа показателей качества продуктов нефтепереработки и нефтехимии.
Стандартные методы ГОСТа, отличаясь высокой точностью и сходимостью, не отвечают современным требованиям по оперативности: время получения информации о составе и показателях качества пробы может достигать трех часов. При этом, доля некондиционной продукции и брака может быть значительно снижена за счёт непрерывного внутризаводского мониторинга промежуточных продуктов, осуществляемого экспресс- и online-методами.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Рис. 1. Пример спектра базового масла И-20.</figcaption></figure>

Для разработки таких методов возможно привлечение спектрального анализа, прежде всего в ИК-диапазоне как наиболее информативном с точки зрения определения состава а, следовательно, и качества продукта.

В качестве легкодоступного, информативного и недорогого метода получения данных о различных параметрах индустриальных масел авторами была использована спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне.

Спектроскопия в ближней инфракрасной области (БИК-спектроскопия) – раздел спектроскопии, изучающий взаимодействие ближнего инфракрасного излучения (от 780 до 2500 нм) с веществами. При воздействии БИК-излучения
на образец свет поглощается – рассеивается или отражается. В результате формируется спектр, который является прямым отображением состава и физических свойств образца. Поглощение в БИК-диапазоне связано, как правило, с обертонами основных колебательных частот связей С–Н, N–Н, О–Н и их комбинациями.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Рис. 2. Корреляция экспресс- и лабораторного анализа индустриальных масел.</figcaption></figure>

Математическая обработка проводилась с использованием стандартного пакета математической обработки MATLAB компании MathWork, расширенного и дополненного авторами для решения поставленной задачи. MATLAB является платформой для программирования и пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений. Некоторые особенности MATLAB: Высокоуровневый интерпретируемый язык программирования. Включает основанные на матрицах структуры данных, широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, объектно-ориентированные возможности и интерфейсы к программам, написанным на других языках программирования.
Особенностью пакета являются и широкие возможности по работе с матрицами. Создатели языка выразили их в лозунге «думай векторно» (англ. Think vectorized). Возможность создавать специальные наборы инструментов (англ. toolbox), расширяющие функциональность MATLAB. Они представляют собой коллекции функций и объектов, написанных на языке MATLAB для решения определённого класса задач.

Примеров исследования масел методом спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне с последующим хемометрическим или MDA анализом полученных спектров авторами в литературе обнаружено не было. Multivariate Data Analysis (MDA) – это статистический метод, используемый для анализа данных, которые исходят из более чем одной переменной. Цель метода – понять, как несколько переменных связаны друг с другом и как они могут одновременно влиять на определённый результат.

На рис. 1 представлен пример спектра индустриального масла. В результате анализа получена высокая корреляция между референтными и предсказанными данными на примере плотности (рис. 2). Достигнута высокая точность прогноза.

## Первая публикация:

* Балабин Р. М. Создание экспресс-метода анализа показателей качества индустриального масла на основе многомерного анализа. = Creation of an express method for analyzing industrial oil quality indicators based on multivariate analysis. // Достижения ученых XXI века = Achievements of scientists of XXI century : сборник материалов международной научно-практической конференции, 29-30 июля 2005 г. / М-во образования и науки Рос. Федерации, Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ) – Тамбов : Першина, 2005. – 267 с. – С. 192–194. – ISBN 5-902517-57-5.

Версия 2009 г.
Примечания

1. Esbensen K.H., Schönkopf S., Midtgaard T. Multivariate analysis in practice: A training package. – Trondheim: Camo, 1994. – 361 pp. – ISBN 82-993330-0-8.

2. Jackson J.E. A User's Guide to Principal Components. – NY: John Wiley and Sons, 1991 – xvii, 569 pp.

3. Bohács Gy., Ovádi Z., Salgó A. Prediction of Gasoline Properties with near Infrared Spectroscopy. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 1998. – Vol. 6, iss. 1. – P. 341–348.

4. Френкель Я.И. Кинетическая теория жидкостей. – М.-Л.: АН СССР, 1945. – 424 с.

5. Пурэвсурэн С. Экспресс-метод анализа свойств нефтей и нефтяных фракций при их переработке: диссертация ... кандидата технических наук: 05.17.07. – М.: РГУНиГ, 2003. – 177 с.

6. Царев А.В., Балабин Р.М., Карпов С.А., Сюняев Р.З. Оптимизация эксплуатационных и экологических свойств спирто-бензиновых топлив под действием микроволновой обработки. // Альтернативная энергетика и экология.

7. Али М.И. Состав, структура и свойства нефтяных композиций, используемых как сырье атмосферно-вакуумной перегонки. – М.: РГУНиГ, 2001. – 138 с.

8. Balabin R.M., Safieva R.Z., Lomakina E.I. Universal technique for optimization of neural network training parameters: gasoline near infrared data example. // Neural Computing and Applications.

9. Сафиева Р.З. Современные представления о нефтяных дисперсных системах. – М., 2001. – 74 с.

10. Балабин Р.М. Возможности современных математических методов при обработке спектральных данных: линейные алкилбензолсульфокислоты. // Современные информационные технологии. – Пенза: Пензенская гос. технологическая акад, 2005. – № 1. – С. 147–151.

11. Лихацкий В.В., Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Моделирование процессов агрегирования дипольных частиц асфальтенов. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

12. Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Построение кривой стеклования нефти по данным диэлектрической спектроскопии. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

13. Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Анализ влияния термодинамических параметров на проводимость и вязкость нефти. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

14. Kelly J.J., Barlow C.H., Jinguji T.M., Callis J.B. Prediction of gasoline octane numbers from near-infrared spectral features in the range 660-1215 nm. // Analytical Chemistry. – 1989. – Vol. 61, iss. 4. – P. 313-320. – ISSN 0003-2700. – doi:10.1021/ac00179a007.

15. Workman J. A Brief Review of Near Infrared in Petroleum Product Analysis. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 1996. – Vol. 4, iss. 1. – P. 69–74. – ISSN 0967-0335. – doi:10.1255/jnirs.77.

16. Syunyaev R.Z., Balabin R.M. Frequency Dependence of Oil Conductivity at High Pressure. // Journal of Dispersion Science and Technology.

17. Balabin R.M. Dispersed Structure of Ethanol-Gasoline Fuel According to Dynamic Light Scattering Method. // Journal of Dispersion Science and Technology.

18. Boschetti C.E., Olivieri A.C. A New Genetic Algorithm Applied to the near Infrared Analysis of Gasolines. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 2004. – Vol. 12, iss. 2. – P. 85–91.

19. Syunyaev R.Z., Balabin R.M., Akhatov I.S. Adsorption of petroleum resins and asphaltenes onto reservoir rock sands studied by near infrared (NIR) spectroscopy. // PetroPhase.

20. Syunyaev R.Z., Likhatsky V.V., Balabin R.M. Dipole moment of asphaltene nanoclusters. // PetroPhase.

21. Pasquini C., Scafì S.H.F. Real-Time Monitoring of Distillations by Near-Infrared Spectroscopy. // Analytical Chemistry. – 2003. – Vol. 75, iss. 10. – P. 2270–2275. – doi:10.1021/ac034054d.

22. Bronshteyn L.A., Kreiner J.H. Energy efficiency of industrial oils. // Tribology transactions, 1999.