# Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества продуктов нефтехимии

Roman M Balabin

► To cite this version:

Roman M Balabin. Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества продуктов нефтехимии. Химия и химическая технология в XXI веке, Томский политехнический университет, May 2005, Tomsk, Russia. pp.101. ⟨hal-05191270⟩

HAL Id: hal-05191270

https://hal.science/hal-05191270v1

Submitted on 29 Jul 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
Химия и химическая технология в XXI веке
Материалы VI Всероссийской студенческой
научно-практической конференции
Томск, 11-12 мая 2005 г.

# Применение многомерного анализа данных для
определения показателей качества продуктов нефтехимии

Балабин Р.М.

Курс 3-й, Группа ХТ-02-2

Научный руководитель - д.т.н., проф. Р. 3. Сафиева

Российский Государственный Университет нефти и газа им. И.М. Губкина

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

Электронный адрес: BalabinRM@yandex.ru

**Кратко:** БИК-спектроскопия представляет собой удобный, недорогой и информативный инструмент для оценки характеристик продуктов нефтехимии. Для разработки экспресс-метода анализа качества линейных алкилбензолсульфокислот (ЛАБСК) и сырья для их производства, производимых предприятием «Киришинефтеоргсинтез», был применен хемометрический анализ данных.

Актуальной проблемой является создание быстрых и эффективных методов анализа показателей качества продуктов нефтепереработки и нефтехимии. Стандартные методы, отличаясь высокой точностью и сходимостью, не отвечают современным требованиям по оперативности: время получения информации о составе и показателях качества пробы достигает зачастую более 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.

В представляемой работе был использован хемометрический подход к созданию экспресс-методов анализа показателей качества линейных алкилбензолсульфокислот (ЛАБСК) и сырья для их производства. Задача была сформулирована как создание метода анализа, сопоставимого по точности и сходимости результатов со стандартными (методами ГОСТ), но многократно превосходящего последние по скорости определения технологических показателей продукта и сырья. Экспресс-анализ позволит вести практически непрерывный мониторинг как сырья, поступающего на установку производства ЛАБСК, так и получаемого продукта. Подобная «обратная связь» сможет способствовать поддержанию устойчивого технологического режима на установке.

Литературный обзор показал малочисленность публикаций по тематике хемометрического исследования продуктов нефтехимии – даже за рубежом. Основная масса публикаций, включая и работы на английском языке, была посвящена продуктам нефтепереработки.

В качестве легкодоступного, информативного и малозатратного метода получения данных о различных параметрах ЛАБСК и их сырья авторами была использована спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне. Измерения спектров проводились с помощью анализатора «Инфралюм-ФТ-10» (диапазон: 8000-14000 см⁻¹), разработанного российской фирмой «Люмэкс». Математическая обработка проводилась с использованием программного обеспечения той же фирмы и стандартного пакета математической обработки MATLAB компании MathWork, расширенного и дополненного авторами. MATLAB является платформой для программирования и пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений. Некоторые особенности
MATLAB как высокоуровневого интерпретируемого языка 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.

<caption>Таблица 1.</caption>

Характеристика модели ЛАБСК

<table><thead><tr><td>№</td><td>Показатель качества или состава ЛАБСК</td><td>Диапазон изменения показателя</td><td>Коэффициент корреляции</td><td>SECV</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Основное вещество, % масс.</td><td>80,10 – 96,95</td><td>1,000</td><td>0,30</td></tr><tr><td>2</td><td>Несульфированные соединения, % масс.</td><td>1,60 – 19,3</td><td>0,994</td><td>0,20</td></tr><tr><td>3</td><td>Серная кислота (H<sub>2</sub>SO<sub>4</sub>), % масс.</td><td>0,26 – 1,20</td><td>0,980</td><td>0,04</td></tr><tr><td>4</td><td>Цветность, ед. Клетта</td><td>17 – 41</td><td>0,908</td><td>1,40</td></tr></tbody></table>

Особенностью пакета являются и широкие возможности по работе с матрицами и возможность создавать специальные наборы инструментов, расширяющие функциональность продукта. Данные инструменты представляют собой коллекции функций и объектов, написанных на языке MATLAB для решения определённого класса задач.

Объектами исследования являлись 22 образца линейных алкилбензолсульфокислот (ЛАБСК) и 20 образцов парафиновых фракций, предоставленных ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез». Для каждого образца измеряли три спектра, что в сумме занимало не более 10-15 минут. Для
математической обработки проводили их нормализация (деление на интеграл или
среднее значение), что минимизировало влияние изменения внешних параметров
на точность и сходимость результата измерения.

Градуировочные модели были разработаны с применением
множественной линейной регрессии по методу дробных наименьших квадратов
и проекции на латентные структуры. Полученные градуировки позволяют
определять по одному спектру целый ряд технологических показателей ЛАБСК:
цветность, содержание основного вещества и серной кислоты, суммарная доля
несульфированных соединений; для парафинового сырья: содержание
нормальных парафинов С<sub>9</sub>-С<sub>20</sub>, общее содержание парафинов, доля
ароматических углеводородов. Модели характеризовались точностью,
оцениваемой величиной стандартной среднеквадратичной ошибки калибровки
(SEC), предсказательной способностью, оцениваемой величиной стандартной
ошибки кросс-валидации (SECV), и величиной стандартной ошибки валидации
на тестовом наборе (SEV).

Процедура перекрестной проверки заключалась в поочередном удалении
(«выбрасывании») каждого образца из градуировочной модели и расчете
градуировки без одного выброшенного образца с последующим предсказанием
его свойств. Для каждого определяемого параметра была найдена величина SECV
(ASTM E1655-99) по формуле:

$$
SECV = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (\gamma_i^{lab} - \gamma_i)^2}{n-1}}
$$
где $n$ – число анализируемых образцов, $\gamma_i^{lab}$ – результат химического анализа определяемого параметра для $i$-го образца; $\gamma_i$ – результат предсказания значения определяемого параметра для $i$-го образца по градуировке.

Несмотря на небольшую выборку образцов с точки зрения формальной хемометрики, построенные калибровки отличаются высокой точностью и предсказательной способностью.

В таб. 1 представлен пример характеристики градуировочной модели для определения показателей качества и состава ЛАБСК.

Можно утверждать, что поставленная задача была достигнута: точность экспресс-анализа сопоставима с методами ГОСТ и ТУ при длительности одного измерения не более 10 минут.

Работа нашла практическое применение для технологического контроля производства синтетических моющих средств на установке ЛАБ-ЛАБС ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез», где осуществляется регулярный мониторинг состава парафинового сырья и получаемых из него линейных алкилбензолсульфокислот (ЛАБСК).

### Впервые опубликовано как:

* Балабин Р.М. Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества продуктов нефтехимии. = Application of multivariate data analysis to determine quality indicators of petrochemical products. // Химия и химическая технология в XXI веке: Материалы VI Всероссийской студенческой научно-практической конференции. / д.ф.-м.н., проф. В. А. Власов, д.ф.-м.н., проф. В. М. Погребенков, Томский политехнический университет (ТПУ). – Томск, 11-12 мая 2005 г. – Томск: Изд. ТПУ, 2005. – С. 101.
Список литературы

1. Баннов П.Г. Процессы переработки нефти. – М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2001. – ч. 2. – 420 с.

2. Бровко А.В., Гоев М.М. // Нефтепереработка и нефтехимия. – №3. 2001. – С. 37–38.

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

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

5. 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.

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

7. 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.

8. 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.

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

10. 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.

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

12. 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.

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

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

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

16. Сафиева Р.З., Балабин Р.М. Метод экспресс определения показателей качества бензиновых фракций. // Актуальные проблемы науки в России. / Кузнецкий ин-т информ. и управленческих технологий. – Вып. 3, т. 1. – Кузнецк: ПГУ, 2005. – С. 72–74.

17. Kelly J.J., Barlow С.Н., 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.

18. 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.

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

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

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.

22. 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.

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

24. 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.