# Создание экспресс-метода анализа показателей качества на основе многомерного анализа спектральных данных: индустриальные масла

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva

► To cite this version:

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva. Создание экспресс-метода анализа показателей качества на основе многомерного анализа спектральных данных: индустриальные масла. Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных исследованиях, Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова; Бийский технологический институт, Oct 2005, Biysk, Russia. ⟨hal-05231646⟩

HAL Id: hal-05231646

https://hal.science/hal-05231646v1

Submitted on 31 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
СОЗДАНИЕ ЭКСПРЕСС-МЕТОДА АНАЛИЗА ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА НА
ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ:
2. ИНДУСТРИАЛЬНЫЕ МАСЛА

Балабин Р.М., Сафиева Р.З. (д.т.н.)

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 и без дополнительных затрат.

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.

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 представляемой работе был использован хемометрический подход к созданию
экспресс-методов анализа показателей качества индустриальных масел. Задача была
сформулирована как создание метода анализа, сопоставимого по точности и
сходимости результатов со стандартным (методом ГОСТ), но многократно
превосходящего последний по скорости определения технологических показателей
продукта и сырья.

Экспресс-анализ позволит вести практически непрерывный мониторинг как
сырья, поступающего на установку производства масла, так и получаемого продукта.
Подобная «обратная связь» может также способствовать поддержанию устойчивого
технологического режима на установке.

В качестве легкодоступного, информативного и недорогого метода получения данных о различных параметрах индустриальных масел авторами была использована спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне. Математическая обработка проводилась с использованием стандартного пакета математической обработки MATLAB компании MathWork, расширенного и дополненного авторами для решения поставленной задачи.

Примеров исследования масел методом спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне с последующим хемометрическим анализом полученных спектров авторами в литературе обнаружено не было.

Анализ многомерных данных (MDA) – это современный подход к моделированию
многомерных (многофакторных) процессов и явлений, основанный на применении
проекционных математических методов, позволяющих выделить в больших массивах
данных скрытые (латентные) переменные и анализировать связи, существующие в
изучаемой системе [1]. Подобный подход известен также под названием
«хемометрика» (chemometrics). Реже используется термин «хемометрия». MDA подход
применяется в целом ряде областей: от аналитической химии до анализа изображений.
Анализ многомерных данных, поставляемых ИК-спектроскопией, осуществляется
серией хемометрических алгоритмов, реализация которых возможна только с
использование ЭВМ. Этими алгоритмами являются: метод множественной линейной
регрессии – MLR – (по методу дробных наименьших квадратов или Robust-метод),
метод регрессии на главные компоненты – PCR – (при анализе самих спектральных
данных) и метод проекций на латентные структуры – PLS.

Результатом применения последнего метода к референтному (обучающему) набору образцов является градуировочная модель, способная определять те или иные параметры углеводородных и других систем по спектрам в ИК-области. Под обучающим набором подразумевается набор образцов с известными показателями качества, полученными с использованием стандартных методик.

Более полные сведения о MDA содержатся в источниках [1, 2].

Первой задачей при создании метода анализа была задача по переводу набора
полученных спектров в наиболее приемлемый для дальнейшей обработки формат. В
качестве такового был использован формат .xls.

На рис. 1 представлен пример спектра индустриального масла (серия И-20).

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

Используя пакет MATLAB компании MathWork, авторами был написан ряд
алгоритмов, необходимых для проведения дальнейшего анализа. К этим алгоритмам
относятся: метод регрессии на главные компоненты (PCR – Principal Component
Regression), метод проекции на латентные структуры (PLS), алгоритм предсказания
определяемых свойств по заданному спектру, алгоритм поиска ошибки калибровки
(SEC – Standard Error of Calibration), алгоритм поиска стандартной ошибки кросс-
валидации (SECV – Standard Error of Cross-Validation), алгоритм поиска стандартной
ошибки предсказания (SEP – Standard Error of Prediction) и др.

Стандартная ошибка калибровки (Standard Error of Calibration – SEC)
представляет собой величину, характеризующую отклонения образцов из референтного
набора от значения предсказанного калибровкой, построенной на этом же наборе. Она равна:

$$SEC = \frac{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (\gamma_{i}^{\text{real}} - \gamma_{i}^{\text{SEC}})^2}}{n}$$

где $n$ – число анализируемых образцов, $\gamma_{i}^{\text{real}}$ – результат химического анализа определяемого показателя качества для $i$-го образца; $\gamma_{i}^{\text{SEC}}$ – результат предсказания значения определяемого показателя качества для $i$-го образца по градуировке.

В результате анализа получена высокая корреляция между референтными и предсказанными данными (рис. 2).

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

Версия 2008 г.

Впервые опубликовано как:

Балабин Р.М., Сафиева Р.З. Создание экспресс-метода анализа показателей качества на основе многомерного анализа спектральных данных: индустриальные масла. // Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных исследованиях (ИАМП-2005): межвузовский сборник / Федер. агентство по образованию, Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования «Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова», Бийский технологический институт (фил.); ред. кол.: Леонов Г. В. (отв. ред.) и др. – Бийск: Изд-во АлтГТУ, 2005. – ВЦ БТИ АлтГТУ. – ISBN 5-9257-0074-0.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

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.*, *Midgaard 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.