# Метод многомерного анализа как алгоритм обработки
спектральных данных: на примере продуктов
нефтепереработки

Roman M Balabin

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

► To cite this version:

Roman M Balabin. Метод многомерного анализа как алгоритм обработки спектральных данных: на примере продуктов нефтепереработки. Методы и средства обработки информации, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова, Oct 2005, Moscow, Russia. ⟨hal-05202008⟩

HAL Id: hal-05202008

https://hal.science/hal-05202008v1

Submitted on 6 Aug 2025

HAL is a multi-disciplinary open access archive
for the deposit and dissemination of scientific re-
search documents, whether they are published or not.
The documents may come from teaching and research
institutions in France or abroad, or from public or pri-
vate 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_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
Секция «Проблемы системного и прикладного программирования»

Вторая Всероссийская научная конференция
«Методы и средства обработки информации»
Факультет вычислительной математики и кибернетики
МГУ им. М.В. Ломоносова

Дата: 6 октября 2005 г.

Автор: Балабин Р.М.

МЕТОД МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА
КАК АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ:
НА ПРИМЕРЕ ПРОДУКТОВ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ

РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва, BalabinRM@yandex.ru

Метод многомерного анализа является алгоритмом обработки
спектральных данных, который одновременно обрабатывает более одной
переменной (волновых чисел, измерений). Цель метода заключается в
выявлении взаимосвязи между переменными. Он стремиться выделить
обобщённые особенности, по которым в дальнейшем можно классифи-
цировать исследуемые вещества.

Многомерность данных может быть получена, например: при реги-
страции спектров на одной и той же длине волны излучения одного и
того же аналита; при последовательном измерении сигнала, который
разделён во времени на части системой регистрации; при одновременной
регистрации групп спектральных линий одного или нескольких элемен-
тов. Из подготовленных данных с помощью специальных алгоритмов
выделяется полезная составляющая, исключаются избыточные фрагмен-
ты, а из оставшихся данных автоматически формируются наиболее ин-
формативные переменные.

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

Пути контроля качества могут быть различными. Прежде всего,
выделяют физические и физико-химические методы анализа. За про-
шедшие 50-100 лет большое распространение получили последние, об-
ладающие 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 [1].

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.

Совмещение физически обоснованного и многократно проверенного метода инфракрасной (ИК) спектроскопии с современным методом анализа многомерных данных представляется авторам перспективным при исследовании продуктов нефтепереработки и нефтехимии – сложных многокомпонентных систем, состоящих (преимущественно) из углеводородов и их производных. Результатом использования вышенназванного метода при анализе спектров различных продуктов нефтепереработки и нефтехимии могут быть модели этих систем, пригодные для использования в качестве базы для экспресс-методик спектрального анализа их показателей качества.

Внедрение этих методик способно многократно сократить время единичного измерения и повысить чёткость контроля оператора над технологическим процессом в целом. Сокращение производства бракованной и низкокачественно продукции является финансовым стимулом для внедрения вышеназванных методов.

Анализ многомерных данных (MDA) является современным подходом 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 [2]. 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.

Основные понятия, которыми оперирует MDA:

- X – непосредственно измеряемые переменные (исходный сигнал),

- Y – определяемые переменные (свойства системы, которые необходимо найти),

- РС (ГК) – Principal Component (главная компонента) – направление наибольшего изменения в пространстве переменных X.

- PLS (ПЛС) – Projection on Latent Structures (проекция на латентные структуры) – процесс совместного разложения матрицы X и Y с целью отыскания оптимальных регрессионных соотношений для декомпозиции и последующего предсказания.
Для более подробного ознакомления с хемометрической идеологией и её математическим воплощением авторы рекомендуют литературу [2, 3]. К сожалению, русскоязычные издания редки и неполны. Для полного понимания сути MDA необходимы элементарные представления о матричном анализе.

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.

Затем, используя пакет MATLAB компании MathWork, 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 кросс-валидации (SECV) представляет собой величину, характеризующую предсказательную способность калибровки. Процедура кросс-валидации (перекрестной проверки) заключается в поочередном «выбрасывании» (удалении) одного образца из градуировочной модели и расчете градуировки без этого выброшенного образца с последующим предсказанием его свойств. Расчётная формула:

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

где $n$ – число анализируемых образцов, $\gamma_{i}^{\text{real}}$ – результат анализа определяемого показателя качества для i-го образца стандартными методами; $\gamma_{i}^{\text{SECV}}$ – результат предсказания значения определяемого показателя качества для i-го образца по градуировке, построенной без его участия.

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. 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. В работе это число составляло от 5
до 9, что соответствует данным, приводимым в литературе по хемомет-
рическому подходу к анализу бензина [4-16].

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.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Рис. 1. Изменение ошибки кросс-валидации при росте числа главных компонент на примере анализа плотности</figcaption></figure>

На рис. 2 представлена корреляция лабораторного и экспресс метода (плотность, 115 образцов)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Рис. 2. Корреляция плотности, предсказанной и измеренной стандартным методом</figcaption></figure>
В результате проведенного анализа показана возможность применения положений МДА к анализу ИК-спектров бензиновых фракций различных процессов [17-21]. Найдены оптимальные параметры калибровки, и построена модель системы «бензиновая фракция».

Используя полученную модель, создана методика быстрого анализа качества бензиновых фракций на основе спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне, применимая как в процессе получения компонентов товарного бензина, так и при их смешении. Время измерения всех необходимых свойств сокращено с часов до минут при малой стоимости единичного измерения. Кроме того, для использования полученного метода нет необходимости привлекать высококвалифицированных сотрудников.

Использование созданного метода позволит проводить определение показателей качества бензиновых фракций на заводе с периодичностью раз в час, а не раз в сутки как это имеет место сейчас.

Заявка на участие в конференции. 1. Фамилия, имя, отчество: Балабин Роман Михайлович. 2. Ученая степень, ученое название: -. 3. Место работы (полное название): Российский Государственный Университет нефти и газа им. И.М. Губкина. 4. Должность: студент. 5. Адрес, на который отсылается приглашение. Телефон, факс (095) 335-86-39, (926) 592-79-20. Адрес: Россия, Москва, 117437, ул. Ак. Волгина, 29-2-176. E-mail: BalabinRM@yandex.ru. 6. Название доклада: а) Использованием компьютерного моделирования для проверки работоспособности теории агрегации частиц, обладающих дипольным моментом; б) Метод многомерного анализа как алгоритм обработки спектральных данных: на примере продуктов нефтепереработки. 7. Секция: «Проблемы системного и прикладного программирования». 8. Нужна ли Вам гостиница на время пребывания (дата приезда и отъезда): нет.

Версия 2009 г.

Впервые опубликовано как:

Балабин Р.М. Метод многомерного анализа как алгоритм обработки спектральных данных: на примере продуктов нефтепереработки. = Multivariate data analysis as an algorithm for processing spectral data: Using oil refining products as an example. // Методы и средства обработки информации : Труды второй Всероссийской научной конференции, Москва, 05-07 октября 2005 года. – Москва: Издательский отдел факультета высчислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова, 2005. – 651 с. – ISBN 5-89407-230-1.
1. Заидель А.Н. *Основы спектрального анализа*. – М., 1965.

2. Jackson J.E. *A User's Guide to Principal Components*. John Wiley, 1991.

3. Esbensen K.H., Schönkopf S., Midtgaard T. *Multivariate Analysis in Practice*. Trondheim: Camo, 1994.

4. Bohács Gy., Ovádi Z., Salgó A. // JNIRS. No 6. 1998. P. 341-348.

5. Пурэвсурэн С. *Экспресс-метод анализа свойств нефейтей 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.3. *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.: РГУНГ, 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.3. *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.3. *Моделирование процессов агрегирования дипольных частиц асфальтенов*. // *Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик*.

12. Балабин Р.М., Сюняев Р.3. *Построение кривой стеклования нефти по данным диэлектрической спектроскопии*. // *Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик*.

13. Балабин Р.М., Сюняев Р.3. *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.