# Создание экспресс-метода анализа показателей качества бензиновых фракций на основе многомерного анализа спектральных данных

Roman M Balabin

► To cite this version:

Roman M Balabin. Создание экспресс-метода анализа показателей качества бензиновых фракций на основе многомерного анализа спектральных данных. Достижения ученых XXI века, Tambov State Technical University, Jul 2005, Tambov, Russia. ⟨hal-05212113⟩

HAL Id: hal-05212113

https://hal.science/hal-05212113v1

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 БЕНЗИНОВЫХ ФРАКЦИЯ
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 дается краткое описание методики построения модели системы «бензиновая фракция» методом многомерного анализа. Исходными данными являлись данные спектроскопии в ближней инфракрасной области. Спектры были получены для 185 образцов. Данная модель использовалась для создания экспресс-метода анализа показателей качества различных бензиновых фракций. Полученный метод может быть рекомендован для внедрения в практику
лабораторного анализа на нефтеперерабатывающих заводах для снижения
временных и финансовых затрат.

Развитие современных технологий и внедрение их в производство
требует все более совершенных систем контроля, как параметров самих
технологических процессов, так и производимой продукции.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Рис. 1. Зависимость стандартной ошибки кросс-валидации (SECV) от числа главных компонент (ГК или РС), используемых при разложении, на примере плотности – одного из определяемых свойств. Локальный минимум достигается при шести главных компонентах.</figcaption></figure>

Пути контроля качества могут быть различными. Прежде всего,
выделяют физические и физико-химические методы анализа. За прошедшие 50-
100 лет большое распространение получили последние, обладающие
неоспоримыми преимуществами по скорости и возможности автоматизации.
Зачастую более точный химический анализ уступает место физико-
химическому, поскольку не удовлетворяет требованиям по экспрессности
определения необходимых показателей.

Одним из наиболее современных и перспективных методов анализа
является спектральный метод. Информативность и быстрота получения
результатов позволяет надеяться на его внедрение в лабораторную практику на
производственных предприятиях. В то же время, остаётся ряд нерешенных
проблем, связанных с необходимостью анализа сложных, многокомпонентных
смесей.

Одним из методов «расшифровки» спектров смесей, состоящих из сотен, тысяч и десятков тысяч компонентов, с целью предсказания состава и показателей качества является метод многомерного анализа данных (Multivariate Data Analysis, MDA). 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.

Применение MDA широко распространено в разных областях, включая
маркетинг, финансы, здравоохранение и социальные науки. Это позволяет
делать более точные прогнозы, эффективные вмешательства и принимать
обоснованные решения

На первом этапе была проведена оцифровка 555 спектров различных
бензиновых фракций, измеренных с помощью БИК-анализатора ФТ-10 фирмы
Lumex, и перевод их в матричный формат. 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.

Важнейшим вопросом многомерного анализа является вопрос о количестве главных компонент, необходимых для наиболее точного предсказания свойств объектов, не входящих в калибровочную модель. Увеличение количества главных компонент на первом этапе ведёт к уменьшению как величины SEC, так и SECV. Стандартная ошибка перекрёстной проверки (SECV: standard error of cross-validation) – это показатель, который выражает среднюю разность между прогнозируемым и опорным значениями для подвыборки проб градуировочной модели, выбранных как прогнозируемые в процессе перекрёстной проверки. SECV позволяет оценить устойчивость градуировочной модели при перекрёстной проверке.

При дальнейшем росте числа ГК величина SEC продолжает падать
(вплоть до нуля при бесконечно большом числе ГК), а SECV начинает расти.
Оптимальным считается число ГК, при котором SECV минимальна.

На рис. 1 представлена зависимость стандартной ошибки кросс-валидации от числа главных компонент, используемых при разложении, на примере плотности – одного из определяемых свойств. Локальный минимум достигается при 6 ГК. Таким образом был найден оптимум.

Первая публикация:

о Балабин Р. М. Создание экспресс-метода анализа показателей качества бензиновых фракций на основе многомерного анализа спектральных данных. = Creation of an express method for analyzing the quality indicators of gasoline fractions based on multidimensional analysis of spectral data. // 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,
Администрация Тамб. обл., Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ) – Тамбов :
Першина, 2005. – 267 с. – ISBN 5-902517-57-5.

Версия 2009 г.

Примечания

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

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

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., Scafi 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.