Автоматизированный способ идентификации и определения кондиционности нефтепродуктов

 

Использование: анализ качества нефтепродуктов, а именно идентификация и установление кондиционности нефтепродуктов с помощью ИК-излучения. Сущность: способ заключается в том, что для анализируемой пробы измеряют оптическую плотность при выбранных в ИК-диапазоне длинах волн. В базу данных ЭВМ вводят величины оптических плотностей стандартных образцов нефтепродуктов (НП) при заданных длинах волн в ИК-области спектра, а также показатели, характеризующие кондиционность стандартных образцов. При формировании базы данных образцы формируют в группы или мар ки НП. Для анализируемой пробы образца измеряют оптическую плотность при тех же заданных длинах волн. Предложены математические формулы для расчета численного параметра, характеризующего близость величин оптических плотностей анализируемого образца и стандартных образцов. По максимальной величине численного параметра судят о принадлежности анализируемого образца к определенной группе или марке НП. После идентификации пробы проводят определение ее кондиционности. Определение кондиционности производят путем сравнения дифференциалов совместных плотностей распределения оптических плотностей пробы и стандартных образцов, принадлежащих к установленной группе или марке, по предложенным математическим формулам. Приведены критерии определения кондиционности НП. 1 табл., 1 ил.

Изобретение относится к способам контроля качества нефтепродуктов, в частности к способам идентификации и установления кондиционности нефтепродуктов (НП) с помощью ИК-спектрофотометра, и может применяться в нефтеперерабатывающей, нефтехимической промышленности, а также во всех областях народного хозяйства, где используют нефтепродукты.

Как показала практика, необходимым и важным фактором обеспечения эффективного функционирования техники, использующей НП (топлива, масла, смазки и спецжидкости), является организация оперативного и надежного контроля качества НП.

Анализ состояния и тенденций развития способов и систем управления качеством (1 Тенденции развития лабораторных систем управления информацией. Lims-Wohin gent der Frend. Lab. Prax 1989, 13. Sonderpy P.P. Chromatogr. - Spectroskop p. 96) продуктов переработки нефти и нефтехимического и органического синтеза показывает, что в последние годы особенно интенсивно развивается математическое обеспечение различных автоматизированных комплексов, в основу которых заложено применение хроматографических и спектроскопических методов анализа.

Для идентификации химического состава и молекулярной структуры различных веществ широкое распространение получили методы, использующие информационно-поисковые системы (ИПС) по молекулярным спектрам (2 - Информационная система "Сканенлек" для определения строения органических соединений с использованием спектроскопических данных. Нippc Z. Dutliban I. Liebarska P. Koziof I. Mazur M. Chemanal, 1986, 31, N 4, p. 607-611).

Анализ научно-технических и патентных источников информации показал, что вопросы качественного и количественного анализов состава решаются в основном для однокомпонентных систем. Например, возможна идентификация топлив с использованием средств маркировки (3-А.с.N 1607378. Средство маркировки жидких углеводородных топлив. 1990).

Известен также способ классификации моторных масел, включающий измерение количества стабильных свободных радикалов в навесе масла до нагревания ампулы и в нагретом до 2002oC масле в интервале 2,5-30 мин, определение начальной и конечной температуры работоспособности масла и вычисление по функциональной зависимости показателя классификационной группы масла (4 А.с. N 1032380, G 01 N 27/10, G 01 N 33/26, "Способ классификации моторных масел и устройство для его осуществления", 1981). Однако этот способ имеет ограниченную область применения (для масел) и не может быть распространен без соответствующей доработки на классификацию топлив, спецжидкостей. Кроме того, этот способ не позволяет одновременно оценить качество масла.

Перед авторами стояла задача разработать такой способ идентификации и контроля качества НП, который позволил бы оперативно получить наиболее достоверные данные.

Наиболее близким по технической сущности к изобретению и взятым за прототип является способ компьютерной идентификации полиаренов в сложных смесях, реализованный на ЭВМ ЕС-1033, включающий измерение спектров поглощения, фиксирование наиболее интенсивных линий поглощения и сравнение измеренных параметров с заданными (эталонными), при этом эталонные спектры по атласу и названия соединений вводят в базу данных для каждого соединения с указанием длины волны (5 Информационная система "Спект-2" для компьютерной идентификации полиаренов в сложных смесях. Проблемы аналитической химии. М. Наука, 1989, т. 1Х, с. 123-131).

Этому способу присущ тот же недостаток, что и вышеперечисленным, т.е. он не позволяет определять качество продуктов.

Техническая задача изобретения повышение достоверности и оперативности способа с одновременным увеличением информационности за счет того, что контролируется более широкий класс НП.

Указанная задача достигается тем, что в известном автоматизированном способе идентификации и определения кондиционности нефтепродуктов (НП), включающем измерение оптической плотности ИК-спектрофотометром в заданном диапазоне волновых чисел для каждой группы НП и сравнении измеренной величины с заданной, согласно изобретению задают количество групп или марок (КГ) НП, количество объектов в группе (КОГ), количество (КХПП) характеристик полос поглощения (ХПП), величину оптической плотности (ВОП3) для каждой ХПП каждого известного образца НП каждой группы НП, замеряют текущую величину оптической плотности (ВОПT) исследуемого объекта на всех ХПП, а принадлежность (идентификацию) объекта к i-той группе НП определяют по максимальной величине обобщенного показателя (Рнм), рассчитываемого по следующей зависимости: Pнп=max(P(i), 1-P(i)), где P(i) численный параметр, вычисляемый из равенства i номер группы в КГ (i=1.КГ); j номер ХПП в КХПП (j=1.КХПП); b=4,132; Tij, ij - соответственно математическое ожидание и среднеквадратическое отклонения j-той ВОПs i-той группы НП, рассчитываемые по формулам
где ВОП5k известные (заданные в базе данных) значения j-той ХПП для k-того продукта группы НП;
к порядковый номер объекта в группе НП;
Р(ВОП5(1),ВОП5(кхпп)) совместная плотность распределения ХПП (для каждой группы);
dВОП5 (1) ...dВОП5 (кхпп)-дифференциалы;
P(ВОПT(j)) условная плотность распределения j-той ХПП (вид плотностей распределения определяется в процессе обработки данных по справочнику); (6) (Справочник по математике для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы, М. Наука, 1973, С. 543), при этом после идентификации исследуемого объекта, дополнительно задают количество показателей качества (КП) идентифицированной группы НП, числовые значения H(,k) показателей качества для идентифицированной группы НП, после чего определяют его качество по критерию С, рассчитываемого по формуле

где КП количество показателей качества, установленных для определенной в ходе идентификации группы НП (по ГОСТам);
порядковый номер показателя качества (=1 ... КП);;
d степень соответствия m-того показателя качества кондиции, вычисляемая по формуле

соответственно математическое ожидание значения и среднеквадратическое отклонение -того показателя качества, рассчитываемые по формулам


ult H(,k) известные (заданные в базе данных) числовые значения -того показателя качества для к-того продукта;
t коэффициент Стьюдента (справочные данные, зависящие от КОГ, являющегося количеством степеней свободы, и принятой доверительной вероятности);
FКП() расчетное значение -того показателя качества, определяемое по формуле

где g,j коэффициент корреляции между заданным -тым показателем качества и значениями всех (j=1, R{GG) ХПП для объектов группы НП, определяемый по формуле

и при величине критерия С=1 продукт определяют как кондиционный.

Таким образом сущность изобретения заключается в получении обобщенного показателя (Рнп, однозначно характеризующего принадлежность исследуемого объекта к той или иной группе нефтепродуктов и оперативности оценки его качества по полученному критерию (С).

Действительно, исследования ИК-спектров образцов НП, производившиеся на ИК-Фурье-спектрофотометре IFS-113V фирмы "Bruker" в диапазоне волновых чисел 4000.400 см-1, показали, что любой образец НП может быть надежно идентифицирован по характерному набору величин оптических плотностей (ВОП) на соответствующих характеристических полосах поглощения (ХПП) ИК-спектра. Авторами сформирована база данных (БД) для нескольких сотен образцов нефтепродуктов по всей номенклатуре НП (7 Разработка и создание макетного образца АСИ ККГ. Научно-технический отчет 25 ГосНИИ МО РФ, М. 1994), применяемых в народном хозяйстве, и установлена функциональная зависимость между стандартными показателями качества и ИК-спектроскопическими характеристиками (ВОП и ХПП), в дальнейшем используемыми как заданные величины (ВОПs), что позволило в предлагаемом способе использовать эту БД как номенклатуру задаваемых величин.

На чертеже представлена блок-схема устройства, реализующая автоматизированный способ идентифицикации и определения кондиционности НП.

Способ реализуется следующим образом.

Как уже отмечалось, для реализации способа имеется БД, содержащая набор контрольных (заданных) числовых значений, а именно
количество групп (КГ) НП (справочные данные из ГОСТов и ТУ на НП); (например, ГОСТ В 18241-90 "Масла, смазки и спецжидкости для военной техники", ГОСТ 19461-81 "Топлива для реактивных двигателей");
количество показателей качества (КП) (справочные данные из ГОСТов и ТУ на НП);
количество объектов (КОГ) в каждой группе НП;
характеристические полосы поглощения (ХПП) для всех групп НП;
количество (КХПП) характеристических полос поглощения (ХПП) для всех групп НП;
количество показателей качества (КП) для каждого НП;
числовые значения (H,k) показателей качества для всех групп НП; (например, ГОСТ 10224 "Топлива для реактивных двигателей" показатель качества "плотность");
числовые значения величин оптической плотности (ВОПs) для каждой ХПП каждого известного образца НП каждой группы НП получены экспериментально;
числовое значение постоянной "в" получена расчетным путем.

порядковые номера групп (i) НП (i=1,КГ) (вся номенклатура известных на дату подачи заявки НП, которая произвольно расположена в ряд, порядковый номер присваивается по мере появления очередной марки НП; 1 топливо для реактивных двигателей ТС-1, 2 дизельное топливо Л-0,2-40 и т.д.);
порядковые номера ХПП (j) (j-1,КХПП);
порядковые номера объекта (к) в группе НП (к=1, КОГ);
порядковые номера показателей качества ()..

На первом этапе реализации способа осуществляют идентификацию исследуемого образца НП, для чего вводят через блок 1 ввода данных все величины для НП: КОГ, ХПП, КХПП, ВОПs, к, i, j, в, КГ в блок 2 расчета и обработки информации посредством существующей программы. Пробу исследуемого образца НП вводят в ИК-спектрофотометр 3, снимают величины оптической плотности (ВОПT), на всех ХПП. Результаты поступают в блок 2 расчета и обработки информации, в котором осуществляются вычисления следующих величин, рассчитываемых по формулам

где Tij - математическое ожидание j-той ВОП5 i-той группы НП;

где ij/- среднеквадратичное отклонение j-той ВОПs i-той группы НП,

Pнп=max(P(i), 1-P(i)), (4)
где Pнп величина обобщенного показателя, по которому судят о принадлежности объекта к группе НП (идентифицируют его).

После идентификации объекта через блок 1 вводят известные величины КП, H(,k),,t,, которые поступают в блок 2 расчета и обработки информации, в котором осуществляются вычисления следующих величин, рассчитываемых по формулам

где MКП() математическое ожидание -того показателя качества,

где SКП() среднеквадратическое отклонение -того показателя качества,

где g,j коэффициент корреляции между заданным -тым показателем качества и значениями поочередно для всех (j=1,КХПП) ХПП для объектов группы НП,

где FКП() расчетное значение -того показателя качества,

где d степень соответствия m-того показателя качества кондиции,

где С критерий, по которому судят о кондиционности НП. При величине С=1 продукт определяют как кондиционный. Результат проведения идентификации (принадлежность к конкретной (i) группе НП в соответствии с порядковым (i) номером заданного ряда известных НП) и определения кондиционности исследуемого объекта (в виде значений показателей качества) через блок 4 вывода информации доводятся до пользователя в виде распечатки паспорта качества на НП.

В таблице представлен фрагмент базы данных для конкретных нефтепродуктов топлив для реактивных двигателей ТС-1 и дизельных топлив Л-0,2-40.

Пример 1. По заложенной программе в блоке 3 рассчитываются по формулам (1) (10) все параметры идентификации и определения кондиционности исследуемого продукта.

Рассчитаем вероятность принадлежности исследуемого объекта группам топлив ТС-1 и Л-0,2-40.

Подставляя значения ВОПs и КОГ для групп ТС-1 и Л-0,4-20 в формулы (1) и (2), получаем значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения рассматриваемой ХПП в этих группах

Подставляя эти значения, а также значения постоянных коэффициентов в формулу (3) и принимая вид плотностей распределения за нормальный, находим значения Р(1) и Р(2).

Р(1)=0,283, Р(2)=0,377.

По формуле (4) определим обобщенный показатель, по которому судят о принадлежности к группе НП. Получаем
Рнп для ТС-1 0,717
Рнм для Л-0,2-40=0,623
Так как Рнп для ТС-1 больше, чем Pнп для Л-0,2-40, то можем сделать вывод, что исследуемый объект принадлежит к группе ТС-1.

Определим кондиционность продукта.

По формулам (5) и (6), подставляя в них значения Н(м,к) для группы ТС-1, получаем
Мкп=790
Sкп=2
Далее, подставляя значения оптических плотностей и показателей качества объектов группы ТС-1 и их математических ожиданий и среднеквадратических отклонений в формулу (7), получим коэффициент корреляции между ХПП 432 см-1 и плотностью топлив ТС-1:
g=1,0
По формуле (8), подставляя в нее полученные значения, получаем значение показателя качества исследуемого объекта
Fкп=796
Коэффициент Стьюдента t для количества степеней свобод 3 (КОГ) и доверительной вероятностью Рдов=0,95 (уровень значимости 0,95) равен 3,182.

Согласно формуле (9) значение Fкп= 796 меньше рассчитанного верхнего критического в условии (*) 796,36, следовательно, условие (*) выполняется и d=1.

Отсюда из формулы (10) определяется значение критерия кондиционности С, равное 1.

Следовательно, исследуемый по ХПП= 438 см-1 и для показателя качества "плотность" продукт признается кондиционным.

Таким образом, заявляемый способ в соответствии с п.1 ст.4 Закона отвечает критериям патентоспособности изобретения:
Этот способ является новым, т.к. авторам не известны источники как патентной, так и научно-технической информации (кроме приведенных в описании аналогов и прототипа), в которых была бы представлена вся совокупность отличительных признаков, изложенных в формуле изобретения (математическая зависимость, отражающая взаимосвязь измеряемых технологических показателей и контрольных, используемых в качестве базы данных);
Изобретение имеет изобретательский уровень, т.к. полученный обобщенный показатель (Рнп), характеризующий принадлежность анализируемого образца к конкретному нефтепродукту и критерий С, указывающий на кондиционность идентифицированного образца, для любого специалиста явным образом не следует из известного уровня техники, а требуют научных исследований для выявления взаимосвязи между известными показателями качества для всего ряда (i) нефтепродуктов, для каждого из которых выявлены все (j) характеристические полосы поглощения (ХПП);
Способ является промышленно применимым, т.к. имеется программа для реализации способа (8 Комплексная программа разработки и создания автоматизированной системы идентификации и контроля качества горючего в войсках, Утв. командиров войсковой части 25968 27.07.1992 г, г. Москва). Способ является оперативным при использовании компьютера типа IBM РС АТ 386/387. Способ реализуется в течение 2,5-15 мин в зависимости от количества объектов, прошел испытание и подтверждает свою эффективность (9 Техническая справка войсковой части 74242. Лабораторные испытания макетного образца АСИ ККГ, М. 1994 г.).

Рекомендован к широкому применению в народном хозяйстве, где используют НП.


Формула изобретения

Автоматизированный способ идентификации и определения кондиционности нефтепродуктов (НП), включающий измерение оптической плотности ИК-спектрофотометром в заданном диапазоне волновых чисел для каждой группы НП и сравнение измеренной величины с заданной, отличающийся тем, что задают количество групп или марок (КГ) НП, количество объектов в группе или марке (КОГ) НП, количество характеристических полос поглощения (КХПП), величину оптической плотности (ВОПз) для каждой характеристической полосы поглощения (ХПП) каждого известного образца НП каждой группы НП, замеряют текущую величину оптической плотности (ВОПт) исследуемого объекта на всех ХПП, а принадлежность (идентификацию) объекта к i-й группе или марке НП определяют по максимальной величине обобщенного показателя (Рнп), рассчитываемого по следующей зависимости:
Рнп max [P(i), 1 P (i)]
где Р(i) параметр, вычисляемый из равенства

где i номер группы или марки в КГ (i 1.КГ);
j номер ХПП в КХПП (j1 КХПП);
b 4,132;
Tij, ij - соответственно математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение j-й ВОПз i-й группы или марки НП, рассчитываемые по формулам


где ВОП3к известные (заданные в банке данных) значения j-й ХПП для к-го продукта группы НП;
к порядковый номер объекта в группе или марке НП;
Р [ВОПз (1), ВОПз (КХПП)] совместная плотность распределения ХПП (для каждой группы или марки);
dВОПз (1), dВОПз (КХПП) дифференциалы;
Р [ВОПТ (j)] условная плотность распределения j-й ХПП (вид плотностей распределения определяется в процессе обработки данных по справочнику),
при этом после идентификации исследуемого объекта дополнительно задают количество показателей качества (КП) идентифицированной группы или марки НП, числовые значения H(,k) показателей качества для идентифицированной группы или марки НП, после чего определяют его качество по критерию С, рассчитываемому по формуле

где КП количество показателей качества, определенных для определенной в ходе идентификации группы или марки НП по ГОСТам,
- порядковый номер показателя качества, =1 ... КП;,
d - степень соответствия -го показателя качества кондиции, вычисляемая по формуле

MКП() и SКП()- соответственно математическое ожидание значения и среднеквадратическое отклонение -го показателя качества, рассчитываемые по формулам


где H(,k) - известные (заданные в БД) числовые значения -го показателя качества для k-го продукта,
t коэффициент Стьюдента (справочные данные, зависящие от КОГ, являющегося количеством степеней свободы и принятой доверительной вероятности);
FКП()- расчетное значение -го показателя качества, определяемое по формуле

где g(,j) - коэффициент корреляции между заданным -ым показателем качества и значениями всех (j 1. КХПП) ХПП для объектов группы или марки НП, определяемый по формуле

и при величине критерия С 1 продукт определяют как кондиционный.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области исследования и анализа материалов путем определения их физических свойств, например, с помощью оптических средств с использованием инфракрасных лучей, и может найти применение в любой области техники, медицины, биологии, где необходимо обнаружить энерго-информационное воздействие на волу и водные растворы

Изобретение относится к аналитическому приборостроению и может быть использовано в промышленности, научных исследованиях и при контроле загрязнения атмосферы

Изобретение относится к способам анализа материалов с помощью оптических средств, а именно с использованием ИК-лучей, и может быть использовано для контроля токсичности выхлопных газов в двигателях, теплогенераторах и т.п

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано для измерения концентрации газа в микроэлектронике, химической промышленности, транспортном машиностроении, медицине и авиации

Изобретение относится к технологии торфяного производства и может быть использовано для определения степени разложения торфа как сырья для комплексной переработки

Изобретение относится к области физики, в частности, к классу спектральных приборов и может быть использовано для количественного экспресс-анализа сельскохозяйственных и пищевых продуктов в ближней инфракрасной области спектра, а при соответствующем программном обеспечении позволит анализировать фармацевтическую, химическую и другие виды продукции

Изобретение относится к медицине, а именно к диагностике онкозаболеваний, и позволяет по 0,05 мл крови, взятой из вены пациента, установить наличие онкологического заболевания, путем выявления изменений в спектре многократного нарушенного полного внутреннего отражения (МНПВО) в инфракрасной области в сравнении с МНПВО ИК-спектром крови здорового человека (донора)

Изобретение относится к области контрольно-измерительной техники, а также дефектоскопии и может быть использовано для идентификации и анализа жидких и газообразных веществ, например моторных топлив, по октановому числу, содержанию серы, цетана, канцерогенных компонентов

Изобретение относится к способам количественного определения нефтяных углеводородов и может быть использовано в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, например, для анализа нефтепродуктов и определения содержания нефтяных углеводородов в сточных водах предприятий, или для анализа углеводородного загрязнения в экологическом мониторинге окружающей среды

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано при построении различных автоматизированных измерительных приборов и систем для измерения октанового числа неэтилированного бензина при производстве, хранении и контроле бензинов, в частности для создания нефтехимической измерительной аппаратуры
Изобретение относится к способам контроля за содержанием воды в нефтях, конденсатах, нефтепродуктах и может быть использовано в промысловых и научно-исследовательских лабораториях, на нефтеперерабатывающих заводах, в нефтегазодобывающих управлениях, в пунктах сдачи-приемки нефтяного сырья и продуктов его переработки
Наверх