# Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества бензиновых фракций

Roman M Balabin

► To cite this version:

Roman M Balabin. Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества бензиновых фракций. Химия и химическая технология в XXI веке, Томский политехнический университет, May 2005, Tomsk, Russia. pp.152. <hal-05191288>

HAL Id: hal-05191288

https://hal.science/hal-05191288v1

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 бензиновых фракций

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:** В качестве легкодоступного, информативного и малозатратного источника данных о различных показателях качества бензиновых фракций может быть использован метод спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК-спектроскопия). Хемометрический подход был использован для создания экспресс-метода анализа показателей качества бензиновых фракций «Орскнефтеоргсинтез» и «Киришинефтеоргсинтез».

В настоящее время быстрый и точный анализ показателей качества бензиновых фракций и товарного бензина является важной проблемой нефтеперерабатывающей промышленности России. Современные методы (прежде всего, методы ГОСТа) позволяют определять важные технологические показатели качества любых нефтепродуктов с достаточной точностью, но скорость подобного определения не вполне удовлетворяет условиям поточного
производства. Так от забора пробы до получения результата анализа проходит
значительный промежуток времени в 1-3 часа.

Подобная ситуация не может ни сказываться отрицательно на возможности
оперативного контроля над всеми процессами технологического цикла
нефтеперерабатывающего завода. Выявление бракованной продукции с
задержкой в несколько часов может нанести серьёзный финансовый ущерб
предприятию.

Хемометрический подход был использован для создания экспресс-метода анализа показателей качества бензиновых фракций. Подобный метод, являясь альтернативным стандартному при внутризаводском контроле качества нефтепродуктов, должен быть сопоставим с ГОСТовским по точности и превосходить его по скорости и простоте определения. Экспресс-анализ показателей качества позволяет вести контроль над процессом получения и смешения бензиновых фракций в режиме реального времени, практически исключая возможность длительного производства низкокачественной продукции.

В качестве легкодоступного, информативного и малозатратного источника данных о различных показателях качества бензиновых фракций использован метод спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК-спектроскопия). Измерения спектров образцов проводились с помощью анализатора «Инфралюм-ФТ-10», разработанного российской фирмой «Люмэкс». Для математической обработки спектров градуировочного набора образцов было использовано программное обеспечение той же фирмы и стандартный пакет MATLAB компании MathWork, расширенный и дополненный 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.
Особенностью пакета являются и широкие возможности по работе с матрицами
и возможность создавать специальные наборы инструментов (англ. toolbox),
расширяющие функциональность продукта. Данные инструменты представляют
собой коллекции функций и объектов, написанных на языке MATLAB для
решения определённого класса задач.

Образцы бензиновых фракций различных процессов (прямой перегонки, крекинга, риформинга) предоставлены ОАО «Орскнефтеоргсинтез» (50 шт.) и ООО «ПО “Киришинефтеоргсинтез”» (50 шт.). «Орскнефтеоргсинтез» расположен в городе Орске (Оренбургская область), в то время как предприятие «Киришинефтеоргсинтез» находится в городе Кириши Ленинградской области. Для каждой пробы измеряли три спектра, что в сумме занимало не более 10-15 минут. Для математической обработки проводилась нормализация спектров (деление на интеграл или среднее значение), что минимизировало влияние изменения внешних параметров на точность и сходимость результатов измерения.

Градуировочные модели были разработаны с применением двух методов: множественной линейной регрессии по методу дробных наименьших квадратов и проекции на латентные структуры. Полученные градуировки позволили определить целый ряд технологических показателей бензиновых фракций: октановое число, плотность, фракционный состав (температура начала и конца кипения, температуры перегонки 10%, 50%, 90%). Модели характеризовались точностью, оцениваемой величиной стандартной среднеквадратичной ошибки калибровки (SEC), и предсказательной способностью, оцениваемой величиной стандартной ошибки кросс-валидации (SECV) и величиной стандартной ошибки валидации на тестовом наборе (SEV).
Процедура перекрестной проверки заключалась в поочередном «выбрасывании» (удалении) 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 показателя качества для $i$-го образца; $\gamma_{i}$ - результат предсказания значения определяемого показателя качества для $i$-го образца по градуировке.

В результате доказана возможность совместной градуировки различных типов бензиновых фракций двух заводов без ухудшения её предсказательной способности. Внесение дополнительных образцов приводит к улучшению градуировочной модели (уменьшению SEC и SECV), что также служит косвенным подтверждением её адекватности.

Ниже представлен пример характеристики градуировочной модели для определения показателей качества бензиновой фракции ОАО «Орскнефтеоргсинтез». В результате показано, что точность экспресс-анализа на основе БИК-спектров сопоставима с точностью методов ГОСТа при многократно меньшем времени анализа.

В дальнейшем предполагается продолжение данной работы с иными типами бензиновых фракций различного происхождения. Представляет интерес возможность создания градуировок на другие показатели качества: содержание ароматических соединений, доля бензола и т.д.
<caption>## Таблица 1.</caption>

### Характеристика модели бензиновых фракций

<table><thead><tr><td>№</td><td>Показатель качества бензиновой фракции</td><td>R*</td><td>SEC</td><td>SECV</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Плотность при 20 °С, г/см³</td><td>0,892</td><td>0,0021</td><td>0,0024</td></tr><tr><td>2</td><td>Температура начала кипения, °С</td><td>0,910</td><td>1,93</td><td>2,06</td></tr><tr><td>3</td><td>Температура перегонки 10%, °С</td><td>0,957</td><td>1,23</td><td>1,26</td></tr><tr><td>4</td><td>Температура перегонки 50%, °С</td><td>0,908</td><td>1,04</td><td>1,96</td></tr><tr><td>5</td><td>Температура перегонки 90%, °С</td><td>0,855</td><td>1,65</td><td>1,08</td></tr><tr><td>6</td><td>Температура конца кипения, °С</td><td>0,853</td><td>2,1</td><td>2,29</td></tr><tr><td>7</td><td>Октановое число (ОЧ ММ)</td><td>0,898</td><td>0,51</td><td>0,59</td></tr></tbody></table>

Кроме того, возможно улучшение математической обработки за счёт использования совместно метода проекции на латентные структуры и Robust-метода. Robust-регрессия — это статистический метод, который минимизирует влияние выбросов (аномальных наблюдений) на оценки регрессии, сохраняя при этом основные связи между переменными. В отличие от обычной линейной регрессии, Robust-регрессия использует альтернативные функции потерь, менее чувствительные к выбросам. Robust-регрессия полезна в областях, где данные могут быть зашумлены или содержать выбросы: такие модели регрессии помогают точно выявлять тенденции и сигналы в зашумлённых данных, что важно для построения надёжных стратегий.

<footnote>*R – коэффициент корреляции.</footnote>
Впервые опубликовано как:

* Балабин Р.М. Применение многомерного анализа данных для определения показателей качества бензиновых фракций. = Application of multivariate data analysis to determine quality indicators of gasoline fractions. // Химия и химическая технология в XXI веке: Материалы VI Всероссийской студенческой научно-практической конференции / д.ф.-м.н., проф. В. А. Власов, В. М. Погребенков, Томский политехнический университет (ТПУ). – Томск, 11-12 мая 2005 г. – Томск: Изд. ТПУ, 2005. – С. 152.

Редакция 2009 г.

Список литературы

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. 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.

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

20. 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.

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.