CN101467025A - 油的种类识别方法以及油的种类识别器 - Google Patents

油的种类识别方法以及油的种类识别器 Download PDF

Info

Publication number
CN101467025A
CN101467025A CNA2007800221178A CN200780022117A CN101467025A CN 101467025 A CN101467025 A CN 101467025A CN A2007800221178 A CNA2007800221178 A CN A2007800221178A CN 200780022117 A CN200780022117 A CN 200780022117A CN 101467025 A CN101467025 A CN 101467025A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wavelength
absorbance
oil
gasoline
described sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA2007800221178A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101467025B (zh
Inventor
荒川智
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
DKK TOA Corp
Original Assignee
DKK TOA Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by DKK TOA Corp filed Critical DKK TOA Corp
Publication of CN101467025A publication Critical patent/CN101467025A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101467025B publication Critical patent/CN101467025B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3577—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing liquids, e.g. polluted water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/26—Oils; Viscous liquids; Paints; Inks
    • G01N33/28—Oils, i.e. hydrocarbon liquids

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

一种油的种类识别方法及油的种类识别器，即使在油中存在遮光成分的情况下，也能够准确识别油的种类，防止对混合油的错误识别。该方法步骤包括：测定近红外光的透射光谱的步骤；将透射光谱转换成吸光度光谱的步骤；将存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差与0.0作比较，识别汽油类或非汽油类的第一识别步骤；求出吸光度的一次微分光谱的步骤；将存在于规定的化学键的各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值与0.0作比较，识别普通汽油或高辛烷值汽油的第二识别步骤；将存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差与0.0作比较，识别煤油或轻油的第三识别步骤。

Description

油的种类识别方法以及油的种类识别器
技术领域
本发明涉及一种油的种类识别方法以及用来实施该方法的油的种类识别器，该方法例如用在管道或储油库中按时间序列输送不同种类的油，或者将不同种类的油分到不同的罐中加以储藏的场合；还涉及使用近红外光来识别普通汽油、高辛烷值汽油、煤油(灯油)、轻油等不同种类油的油的种类识别方法以及油的种类识别器。
背景技术
作为这种油的种类识别方法，已知有利用声波的识别方法、利用紫外线的特定波长的吸光度的识别方法。
但是，在利用声波的方法中，难以进行普通汽油、高辛烷值汽油的识别，存在声速受温度影响等问题。另外，在利用紫外线的特定波长的吸光度的方法中，例如，汽油的吸光度因制造商不同而各异，所以通用性较差，并且，由于需要高电压电源作为光源的电源，因此要做成防爆构造，这就要求必须离开传感器部而设置光源，从而存在识别装置大型化等问题。
鉴于此，作为能够解决这些问题的油的种类识别方法，例如有记载在专利文献1中的测定近红外光的吸光度的方法。
记载在该专利文献1的油的种类识别方法利用近红外区域的单波长或者多波长的光，测定油的吸光度或者透射光输出，对利用单波长获得的吸光度或者透射光输出值，或者利用多波长获得的吸光度或者透射光输出进行运算处理，通过将运算处理所得的值与它们的基准值进行比较，来识别油的种类。
这里，所述单波长优选设为约925～940(nm)或者约1210～1240(nm)，或者设为约930(nm)的第一波长和约960～1000(nm)的第二波长的两种波长、约1210(nm)的第一波长和约1150～1200(nm)的第二波长的两种波长，或者约1220(nm)的第一波长和约1240～1400(nm)的第二波长的两种波长。
根据所述专利文献1的油的种类识别方法，可以识别普通汽油、高辛烷值汽油，并且，不仅不受温度的影响，还能使用小功率电源和传感器，因而防爆构造的实现也比较容易。
专利文献1：日本特开平7-294428号公报(权利要求1～3等)
但是，在专利文献1记载的识别方法中，如果在油中存在气泡、水、铁粉等遮蔽透射光的成分(以下称作遮光成分)，则在向传感器入射的入射光中会产生误差，因此存在不能准确识别油的种类的问题。
另外，在管道或储油库中，当切换被输送的油的种类时，在切换前后会产生两种油混合的问题，在这种情况下，根据被混合的油的种类，有时混合油的吸光度与单一种油的吸光度极为相似，从而会导致错误识别油的种类。
发明内容
鉴于此，本发明所要解决的课题是提供一种油的种类识别方法以及油的种类识别器，即使在油中存在遮光成分的情况下，也能够准确识别油的种类，进而还能预先防止多种油混合在一起时的错误识别。
为了解决所述问题，第一方面的油的种类识别方法，对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该方法具有下述步骤：
光谱测定步骤，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱；
光谱转换步骤，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别步骤，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是不是汽油类；
一次微分步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品为汽油类的情况下，将吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别步骤，将存在于规定的化学键的各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值分别乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油；
第三识别步骤，在通过第一识别步骤识别出所述样品不是汽油类时，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
第二方面的发明，在第一方面的油的种类识别方法中，其特征在于，第二识别步骤中的所述归属波长是875nm、928nm、934nm和/或938nm。
进而，第三方面的发明，在第一方面的油的种类识别方法中，其特征在于，第二识别步骤中的所述归属波长是875nm、928nm、934nm和/或938nm、970nm。
第四方面的油的种类识别方法，对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该方法具有下述步骤：
光谱测定步骤，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱；
光谱转换步骤，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别步骤，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是不是汽油类；
一次微分步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品为汽油类的情况下，将吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别步骤，将三种波长的吸光度的一次微分值分别乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油，所述三种波长由分别存在于规定的化学键的各归属波长(称作归属波长组)附近的两种波长以及作为规定的化学键的归属波长自身(称作特定归属波长)的一种波长构成；
第三识别步骤，在通过第一识别步骤识别出所述样品不是汽油类时，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
第五方面的发明，在第四方面的油的种类识别方法中，其特征在于，
第二识别步骤中的所述归属波长组的波长是875nm、913nm和/或928nm，所述特定归属波长是934nm。
第六方面的发明，在第一至第五发面中任一方面所述的油的种类识别方法中，其特征在于，
在第一识别步骤之前设置混合有无判定步骤，在该混合有无判定步骤中，判定所述吸光度光谱或者所述透射光谱的前次测定值与本次测定值之间的偏差是否小于判定值，
在通过该混合有无判定步骤判定所述偏差小于所述判定值时，将所述样品的油的种类视为单一种，转移到第一识别步骤以后的处理。
第七方面的油识别器，包括检测单元和油的种类识别器主体，所述检测单元对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱；所述油识别器主体从所述透射光谱检测近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，其中，所述油的种类识别器主体包括：
光谱转换装置，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别装置，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是汽油类还是非汽油类；
一次微分装置，将通过第一识别装置识别为汽油类的所述样品的吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别装置，将包含分别存在于规定的化学键的各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油；
第三识别装置，对通过第一识别装置识别为非汽油类的所述样品，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
第八方面的油识别器，包括检测单元和油的种类识别器主体，所述检测单元对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱，所述油识别器主体从所述透射光谱检测近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，其中，所述油的种类识别器主体包括：
光谱转换装置，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别装置，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是汽油类还是非汽油类；
一次微分装置，将通过第一识别装置识别为汽油类的所述样品的吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别装置，将包含三种波长的吸光度的一次微分值的值与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油，所述三种波长由分别存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长以及作为规定的化学键的归属波长自身的一种波长构成；
第三识别装置，对通过第一识别装置识别为非汽油类的所述样品，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
第九方面的发明，在第七或第八方面所述的油的种类识别器中，其特征在于，
包括混合有无判定装置，该混合有无判定装置判定所述吸光度光谱或者所述透射光谱的前次测定值与本次测定值之间的偏差是否小于判定值，
通过该混合有无判定装置的判定输出，执行第一识别装置的处理。
根据本发明，能够根据存在于构成各种样品的多个化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，来准确地判断汽油类/非汽油类以及煤油/轻油。另外，对于汽油类，由于根据存在于各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值，或者由分别存在于所述归属波长组附近的两种波长和所述特定归属波长的单波长构成的三种波长的吸光度的一次微分值，来识别普通汽油/高辛烷值汽油，因此，即使在样品中存在气泡等遮光成分的情况下，也能根据所述一次微分值的不变性来可靠地识别汽油的种类。
进而，通过使用近红外区域中波长较短区域的光，即使在样品中包含有水分的情况下，水分造成的吸收也较少，且能够准确地识别，并且还能使用廉价的检测单元。
附图说明
图1是表示本发明的油的种类识别方法的第一实施方式的流程图；
图2是在本发明的各实施方式中被使用的检测单元的结构图；
图3是表示对应于油的种类的吸光度光谱的图；。
图4是表示对应于油中有无气泡的各种油的吸光度光谱的图；
图5是普通汽油及高辛烷值汽油的吸光度的一次微分光谱；
图6是表示混合油及单一种油的吸光度光谱的图；
图7是表示本发明的油的种类识别方法的第二实施方式的流程图；
图8是表示本发明的油的种类识别器的实施方式的功能框图。
具体实施方式
下面，根据图对本发明的实施方式进行说明。
图1是表示本发明的油的种类识别方法的第一实施方式的流程图。该方法是借助利用近红外光的公知的吸光光度法求出样品的吸光度光谱，再基于该吸光度光谱，识别样品油的种类(普通汽油、高辛烷值汽油、煤油、轻油)的方法。
尽管前后颠倒，但下面先参照图2概述检测单元的结构，在图2中，1是钨灯等光源，2、9是半反射镜，8是参照部，3、5是棱镜，4是流量计，6是样品导入管，7是样品排出管，10是能够检测近红外区域的波长(约800～1100nm)的分光光度计，将透过流量计4内的样品(作为识别对象的油)的测定光与透过参照部8的参照光，经由半反射镜9导入到分光光度计10，对样品的透射光光谱进行测定。
所述检测单元配置在例如邻近于管道，被用于将管道中流动的油从样品导入管6导入到流量计4中，再经由样品排出管7返回到管道中。在该检测单元中一体地安装有油的种类识别器主体，该油的种类识别器主体包括处理分光光度计10的输出信号的信号处理电路、进行后述的各种识别处理的油的种类识别电路、设定输入电路、输出电路、显示器等，其整体构成为耐压防爆构造的油的种类识别器。
返回图1，对第一实施方式的油的种类识别流程进行说明。
首先，利用图2所示的检测单元测定样品的透射光谱(光谱测定步骤S1)。其次，利用对数运算等公知的方法，将透射光谱转换成吸光度光谱(光谱转换步骤S2)。
图3表示各种油的吸光度光谱，这些吸光度光谱与油的制造商无关，大致是一定的。
接着，利用下面的公式1求解ZA值，比较该ZA值与作为第一基准值的0.0的大小关系，进行第一识别处理(第一识别步骤S3)。
【公式1】
ZA＝Abs(930)-Abs(907)
其中，Abs(x)表示波长x(nm)的吸光度。公式1中的波长930(nm)是油等的CH键的归属波长(化学键引起的吸收波长)的928(nm)附近的波长，907(nm)是甲基的CH键的归属波长的913(nm)附近的波长。
利用公式1求出所述两种波长的吸光度之差，根据该值的正负来识别汽油类和非汽油类。具体而言，如图3所示，将907nm的吸光度作为基准值。另一方面，与之相对，在另一波长930nm的吸光度比所述907nm的值要大。即，如果公式1的ZA值为正，则可知样品是非汽油类，即为煤油或者轻油，相反，如果值ZA为负，则可知样品是汽油类。
由此，在两种波长中，一种波长设定为吸光度的值为基准值的波长，另一种波长设定为吸光度的值产生较大差异的波长，由此能够求出两种波长之间的吸光度的显著差异，从而能够实现汽油类和非汽油类的识别。
因而，不必利用吸光度光谱达到峰值的归属波长928nm、913nm自身的吸光度来求解ZA，可以有意选择这些归属波长附近的波长的930nm、907nm。这种考虑对于后述的第三识别处理中使用的波长也同样适用。
第一识别处理是用来识别汽油类与非汽油类(煤油、轻油类)的处理，当ZA<0.0时(S3判断为是)，将油的种类识别为汽油类，转移到步骤S4。而当ZA≥0.0时(S3判断为否)，将油的种类识别为煤油、轻油类，转移到后述的步骤S6。
这里，第一识别处理是基于由所述公式1求出的规定的两种波长的吸光度之差的正负来进行识别的，即使在油中存在气泡或水、铁粉等遮光成分，吸光度的绝对值也只是整体地变化，吸光度之差不会变化。即，图4是表示对应于气泡有无的各种油的吸光度光谱的图，无论是哪种油，由气泡的有无造成的两种波长(例如930nm、907nm)的吸光度之差都大致一定。
因此，根据采用公式1的第一识别处理，即便是在油中存在气泡等遮光成分的情况下，也能着眼于规定的两种波长的吸光度之差即吸光度光谱的形状，准确地识别汽油类与非汽油类。
在判定油的种类为汽油类的情况下(S3判断为是)，为了进一步识别是普通汽油还是高辛烷值汽油，将吸光度转换成一次微分光谱(差分光谱)(一次微分步骤S4)。图5表示的是普通汽油及高辛烷值汽油的吸光度的一次微分光谱。
这里，之所以采用吸光度的一次微分光谱，是因为作为油中存在气泡等遮光成分的结果，即使吸光度自身变化，吸光度的一次微分值也不会变化。
下面，利用下面的公式2或者公式3来求解ZB值，通过该ZB值与作为第二基准值的0.0的大小关系的比较来进行第二识别处理(第二识别步骤S5)。另外，对于在图1的第二识别步骤S5中采用公式3A的情况在后面进行说明。
下面的公式2是在ZB值的运算中采用四种波长的情况下的运算式，公式3是采用五种波长时的运算式。
【公式2】
ZB＝α1+β1×1stDAbs(868)+β2×1stDAbs(881)+β3×1stDAbs(930)+β4×1stD Abs(939)
【公式3】
ZB＝α11+β11×1stDAbs(868)+β12×1stDAbs(881)+β13×1stDAbs(930)+β14×1stD Abs(939)+β15×1stDAbs(960)
在公式2、公式3中，α1、α11是常数，β1～β4、β11～β15是系数，1stDAbs(x)表示波长x(nm)的吸光度的一次微分值。
另外，868(nm)是芳香族的CH键的归属波长875(nm)附近的波长，881(nm)与868(nm)同样，是芳香族的CH键的归属波长875(nm)附近的波长，930(nm)是油等的CH键的归属波长928(nm)附近的波长，939(nm)是亚甲基的CH键的归属波长934(nm)和/或甲基的CH键的归属波长938(nm)附近的波长，960(nm)是水等的CH键的归属波长970(nm)附近的波长。
在公式2、公式3中利用吸光度的一次微分值，由于在吸光度光谱达到峰值的归属波长中一次微分值为零，所以基本上避开所述归属波长而将其附近的波长用于公式2或者公式3的运算。
进而，常数α1、α11以及系数β1～β4、β11～β15利用作为多变量解析方法的判别分析等决定，使得由公式2或者公式3求出的值ZB对于普通汽油和高辛烷值汽油而言成为两者的差较大的负值或者正值(例如，在使用采用四种波长的公式2的情况下，对普通汽油运算的值ZB为-80，对高辛烷值汽油运算的值ZB为+80)。
发明人进行专心研究的结果，公式2中的各常数以及系数例如如下所述确定。
α1＝-589.6
β1＝29898
β2＝15729.9
β3＝-10224.1
β4＝8306.9
另外，公式3中的各常数以及系数例如如下所述确定。
α11＝-8620.46
β11＝-488440
β12＝-81631.2
β13＝1144616
β14＝-555753
β15＝-1000852
另外，所述常数α1、α11以及系数β1～β4、β11～β15根据使用几个求解一次微分值的波长以及其波长的值而有所变化，所以不是唯一确定的。
而且，在本实施方式中，利用公式2采用四种波长，利用公式3采用五种波长，但也可以从添加了906nm和920nm的最大七种波长中选择多种波长，形成与公式2或公式3相同的运算式，进行第二识别处理。
这里，906(nm)是甲基的CH键的归属波长913(nm)附近的波长，920(nm)是甲基的CH键的归属波长913(nm)与油等的CH键的归属波长928(nm)的大致中间值。
在利用公式2或者公式3求出ZB后，在油的种类鉴别步骤S7中，如果ZB<0.0(S5中判断为是)，则将油的种类识别为普通汽油(S71)，如果ZB≥0.0(S5中判断为否)，则将油的种类识别为高辛烷值汽油(S72)。
另外，在所述步骤S3中，如果ZZ≥0.0(S3中判断为否)，即将油的种类识别为非汽油类时，利用第三识别处理进行煤油和轻油的识别(第三识别步骤S6)。该第三识别处理是利用下述公式4求出ZC，并将该ZC值与作为第三基准值的0.0进行大小关系的比较。
【公式4】
ZC＝Abs(930)-Abs(915)
另外，915nm是甲基的CH键的归属波长913(nm)附近的波长。
在利用公式4求出ZC值后，在油的种类鉴别步骤S7中，如果ZC<0.0(S6中判断为是)，则将油的种类识别为煤油(S73)，如果ZC≥0.0(S6中判断为否)，则将油的种类识别为轻油(S74)。
另外，对于普通汽油、高辛烷值汽油、煤油、轻油的识别结果(S71至S74)，由油的种类识别器主体的显示部显示出来，并用作向外部传送的输出而被利用。
如上所述，根据本实施方式，即使在存在气泡、水分、铁粉等遮光成分的情况下，也能准确识别普通汽油和高辛烷值汽油，当然，还能识别作为非汽油类的煤油和轻油。
另外，通过将所述的公式2或者公式3中的使用波长、常数、系数设定为适当的值，能够将ZB值选择为可明确识别普通汽油、高辛烷值汽油的值，并且，在普通汽油与高辛烷值汽油被混合的情况下，通过评价ZB值还能把握大致的混合比。
进而，一般在使用长波长的近红外光的情况下，在含水的样品中水分吸收近红外光，会存在不能进行准确测定的问题，但在本实施方式中，由于利用近红外区域中比较短波长区域的光，所以水分造成的吸收比较少，不会存在所述那样的问题。
而且，在使用长波长的近红外光的情况下，使用高性能的光源和分光光度计，为了提高投射率，还使用与其匹配的材质制成的流量计(例如有氟化钙、硒化锌等，但难以处理，价格昂贵)，或者，还需要考虑进一步设置利用氮清洗等来防止光学部件潮解的设备等，由于需要考虑此等因素，作为检测单元会变成高价的部件。
与之相对，在如本实施方式那样使用短波长的近红外光的情况下，与使用长波长的近红外光的情况相比，不需要设置多余的设备，可以使用廉价的检测单元。例如，作为流量计的材质，可以使用比较容易处理而且廉价的无水合成石英、派热克斯(パイレツクス，注册商标)等。
另外，在该第一实施方式中，在第二识别步骤S5中，通过将利用公式2、公式3得到的值与作为第二基准值的0.0进行比较，识别普通汽油和高辛烷值汽油。但是，发明人进行进一步研究发现，利用下述方法可以进行更高精度的识别。
即，该方法如下所述：通过将三种波长的吸光度的一次微分值分别乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值，与第二基准值进行比较，识别普通汽油和高辛烷值汽油，所述三种波长由分别存在于规定的化学键的各归属波长(以下称作归属波长组)附近的两种波长以及作为规定的化学键的归属波长本身(以下称作特定归属波长)的一种波长构成。
具体来说，通过下面的公式3A求得ZB值，再比较该ZB值与作为第二基准值0.0的大小关系，进行第二识别处理。
【公式3A】
ZB＝α21+β21×1stD Abs(880)+β22×1stD Abs(920)+β23×1stD Abs(934)
在公式3A中，α21是常数，β21～β23是系数，1stD Abs(x)与前述情况同样，表示波长x(nm)的吸光度的一次微分值。
另外，在公式3A中，作为分别存在于所述归属波长组附近的两种波长，使用芳香族的CH键的归属波长875(nm)附近的880(nm)和甲基的CH键的归属波长913(nm)与油等的CH键的归属波长928(nm)的大致中间值920(nm)。进而，作为所述特定归属波长的一种波长，使用亚甲基的CH键的归属波长934(nm)本身。
经发明人专心研究发现，公式3A中的各常数及系数例如可以如下设定。
α21＝-22.4
β21＝-1592.6
β22＝-6836.7
β23＝13951.8
下面，对本发明的油的种类识别方法的第二实施方式进行说明。
如前所述，在管道和储油库中，在切换被输送的油的种类前后，有可能将两种油混合。于是，根据所混合的油的种类，有时不能将其吸光度明确地识别为单一种油的吸光度。
图6表示含20％普通汽油与80％轻油的混合油与单一种油的煤油的吸光度光谱，两者的形状极为相似。因此，如果如第一实施方式那样仅仅基于吸光度光谱来进行识别，则有可能产生油的种类的错误识别。
鉴于此，在第二实施方式中，作为第一实施方式中的第一识别处理(第一识别步骤S3)的前处理，附加了判断样品是否为混合油的处理。
图7是表示所述第二实施方式的流程图。在该实施方式中，如上所述，在第一识别步骤S3之前附加了有无混合的判定处理(混合有无判定处理S2M)。
该判定处理是判定利用下述公式5求出的M值是否小于判定值(例如0.01等常数)，反复进行判定，直到M变得小于判定值，在小于判定值之后，转移到S3以后的油的种类识别处理。
【公式5】
M＝sqrt{[pre Abs(874)-Abs(874)]2+[pre Abs(910)-Abs(910)]2+[preAbs(928)-Abs(928)]2}
在公式5中，sqrt(y)表示y的平方根，pre Abs(x)表示波长x(nm)的吸光度的前次测定值，Abs(x)表示该波长x(nm)的吸光度的本次测定值。
即，在管道和储油库中，混合油不会长期稳定地流动，换言之，在多种油混合在一起的情况下，其吸光度光谱经时持续变化。因此，在进行油的种类识别之前，将吸光度光谱的变化量变得小于判定值的时刻看作油的种类的混合被消除(为单一种油)，转移到步骤S3以后的油的种类识别处理。
所述的公式5基于下述原理：对于多种波长，利用这些波长的前次测定值和本次测定值的偏差的平方和的平方根来求出M值，在该M值小于预先设定的判定值时，开始实际的油的种类识别。另外，在公式5中着眼的波长设定为874nm、910nm、928nm三种波长，但这些波长以及波长的数量可以根据考虑混合的油的种类来适当选择。
根据本实施方式，不会有在多种油混合在一起的状态下开始油的种类识别的可能，能够预防将混合油误认为吸光度光谱与其类似的单一种类的油。
而且，虽然在本实施方式中，使用吸光度的前次测定值以及本次测定值来进行有无混合的判定处理，但也可以使用在步骤S1中测定的透射光谱的前次测定值以及本次测定值来进行有无混合的判定处理。
即使在本实施方式中，如图7所示那样，在第二识别步骤S5中，除了公式2或公式3以外，也可以使用公式3A。
图8是表示本发明的油的种类识别器的实施方式的功能框图。
在图8中，100是图2所示那样构成的检测单元，200是油的种类识别器主体，该主体200形成为耐压且防爆的构造。
201是将由检测单元100测定的透射光谱转换成吸光度光谱的光谱转换装置，202是进行利用所述公式1的第一识别处理的第一识别装置，203是将吸光度转换成一次微分光谱的一次微分装置，204是进行利用公式2或公式3或公式3A的第二识别处理的第二识别装置，205是进行利用公式4的第三识别处理的第三识别装置，206是根据各识别装置204、205的识别结果鉴别油的种类并进行显示输出、警报输出、传送输出等的油的种类鉴别和输出装置。
另外，在执行作为油的种类识别方法的第二实施方式而说明过的图7流程时，利用设置在光谱转换装置201和第一识别装置202之间的混合有无判定装置207，利用公式5判定是否多种油的混合在一起。在判定多种油未混合在一起的情况下，转移到第一识别装置202以后的通常的油的种类识别处理，而在判定多种油混合在一起的情况下，向所述油的种类鉴别和输出装置206送出混合判定信号而使其进行警报输出等。
上述的油的种类识别器主体200的各装置是由作为具有CPU及存储器等的硬件的运算处理装置以及作为所述存储器内的软件的程序实现的，所述程序构成为执行所述图1或图7所示的流程。另外，油的种类识别器主体200还具有用于对油的种类识别器的初始化、各种设定、校正、警报输出、传送输出等各动作进行序列控制的程序和电路结构，但为了方便省略这些部分的图示。
另外，所述各实施方式中的公式1、2、3、3A、4、5中所使用的波长仅是例示，只要是使用与各种燃料油的特定的化学键相对应的归属波长附近的波长来进行第一识别处理至第三识别处理，并根据需要进行多种油的种类的混合有无判定的构思，则都包含在本发明的油的种类识别方法或者油的种类识别器中。

Claims (9)

1.一种油的种类识别方法，对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该方法的特征在于，具有下述步骤：
光谱测定步骤，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱；
光谱转换步骤，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别步骤，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是不是汽油类；
一次微分步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品为汽油类时，将吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别步骤，将存在于规定的化学键的各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值分别乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油；
第三识别步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品不是汽油类时，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
2.如权利要求1所述的油的种类识别方法，其特征在于，
第二识别步骤中的所述归属波长是875nm、928nm、934nm和/或938nm。
3.如权利要求1所述的油的种类识别方法，其特征在于，
第二识别步骤中的所述归属波长是875nm、928nm、934nm和/或938nm、970nm。
4.一种油的种类识别方法，对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该方法的特征在于，具有下述步骤：
光谱测定步骤，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱；
光谱转换步骤，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别步骤，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是不是汽油类；
一次微分步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品为汽油类时，将吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别步骤，将三种波长的吸光度的一次微分值分别乘以系数并进行加算后再加上常数得到的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油，所述三种波长由分别存在于规定的化学键的各归属波长(称作归属波长组)附近的两种波长以及规定的化学键的归属波长自身(称作特定归属波长)的一种波长构成；
第三识别步骤，在通过第一识别步骤识别所述样品不是汽油类时，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
5.如权利要求4所述的油的种类识别方法，其特征在于，
第二识别步骤中的所述归属波长组的波长是875nm、913nm和/或928nm，所述特定归属波长是934nm。
6.如权利要求1至5中任一项所述的油的种类识别方法，其特征在于，
在第一识别步骤之前设置混合有无判定步骤，在该混合有无判定步骤中，判定所述吸光度光谱或者所述透射光谱的前次测定值与本次测定值之间的偏差是否小于判定值，
在通过该混合有无判定步骤判定所述偏差小于所述判定值时，将所述样品的油视为单一种，并转移到第一识别步骤以后的处理。
7.一种油的种类识别器，包括检测单元和油的种类识别器主体，所述检测单元对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱，所述油的识别器主体从所述透射光谱检测近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该识别器的特征在于，所述油的种类识别器主体包括：
光谱转换装置，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别装置，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是汽油类还是非汽油类；
一次微分装置，将通过第一识别装置识别为汽油类的所述样品的吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别装置，将包含存在于规定的化学键的各归属波长附近的至少四种波长的吸光度的一次微分值的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油；
第三识别装置，对于通过第一识别装置识别为非汽油类的所述样品，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
8.一种油的种类识别器，包括检测单元和油的种类识别器主体，所述检测单元对作为识别对象的油的样品照射近红外光，测定透过所述样品的近红外光的透射光谱，所述油的识别器主体从所述透射光谱检测近红外光的特定波长的吸光度，识别所述样品的油的种类，该识别器的特征在于，所述油的种类识别器主体包括：
光谱转换装置，将所述透射光谱转换成吸光度光谱；
第一识别装置，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差和第一基准值进行比较，识别所述样品是汽油类还是非汽油类；
一次微分装置，将通过第一识别装置识别为汽油类的所述样品的吸光度转换成一次微分光谱；
第二识别装置，将包含三种波长的吸光度的一次微分值的值，与第二基准值进行比较，识别所述样品是普通汽油还是高辛烷值汽油，所述三种波长由分别存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长以及规定的化学键的归属波长自身的一种波长构成；
第三识别装置，对于通过第一识别装置识别为非汽油类的所述样品，求出存在于规定的化学键的各归属波长附近的两种波长的吸光度之差，将该吸光度之差与第三基准值进行比较，识别所述样品是煤油还是轻油。
9.如权利要求7或8所述的油的种类识别器，其特征在于，
具备混合有无判定装置，该混合有无判定装置判定所述吸光度光谱或者所述透射光谱的前次测定值与本次测定值之间的偏差是否小于判定值，
根据该混合有无判定装置的判定输出，执行第一识别装置的处理。
CN2007800221178A 2006-07-04 2007-06-27 油的种类识别方法以及油的种类识别器 Expired - Fee Related CN101467025B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP184611/2006 2006-07-04
JP2006184611 2006-07-04
JP163832/2007 2007-06-21
JP2007163832A JP2008032694A (ja) 2006-07-04 2007-06-21 油種識別方法及び油種識別器
PCT/JP2007/062904 WO2008004477A1 (fr) 2006-07-04 2007-06-27 Procédé et unité d'identification de type de pétrole

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101467025A true CN101467025A (zh) 2009-06-24
CN101467025B CN101467025B (zh) 2011-03-02

Family

ID=38894448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2007800221178A Expired - Fee Related CN101467025B (zh) 2006-07-04 2007-06-27 油的种类识别方法以及油的种类识别器

Country Status (6)

Country Link
US (1) US7659512B2 (zh)
EP (1) EP2037254A1 (zh)
JP (1) JP2008032694A (zh)
CN (1) CN101467025B (zh)
CA (1) CA2656387A1 (zh)
WO (1) WO2008004477A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101865839A (zh) * 2010-07-13 2010-10-20 中国人民解放军总后勤部油料研究所 一种润滑油生产快速监控方法
CN101788466B (zh) * 2009-01-22 2011-07-20 中国石油化工股份有限公司 成品油管道输送中混油界面的检测方法
CN102841070A (zh) * 2011-06-23 2012-12-26 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外同步光谱识别原油种类的方法
CN102841071A (zh) * 2011-06-23 2012-12-26 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外异步光谱识别原油种类的方法
CN103091265A (zh) * 2012-11-28 2013-05-08 天津大学 太赫兹光谱对成品油及混油的成分和混合比例的分析方法
CN105181634A (zh) * 2015-08-25 2015-12-23 江南大学 一种基于近红外技术石油分馏塔产品分析方法
CN112051224A (zh) * 2020-08-12 2020-12-08 昆明理工大学 一种基于紫外可见分光光度法检测生物柴油调和燃料调和比的方法
CN112697650A (zh) * 2020-12-04 2021-04-23 广州机械科学研究院有限公司 一种机械密封介质的选型方法

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009198124A (ja) * 2008-02-22 2009-09-03 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 燃料監視装置、ボイラ設備、燃料油の混合比判定方法
JP5311376B2 (ja) * 2008-04-22 2013-10-09 独立行政法人産業技術総合研究所 非磁性金属の識別方法
JP5369569B2 (ja) * 2008-09-17 2013-12-18 東亜ディーケーケー株式会社 油種モニタ
JP5223825B2 (ja) * 2009-09-16 2013-06-26 株式会社日本自動車部品総合研究所 燃料判別装置
JP5407794B2 (ja) * 2009-11-19 2014-02-05 日本電気株式会社 テラヘルツ光を用いた物質成分の解析装置及びテラヘルツ光を用いた物質成分の解析方法
CN102235970B (zh) * 2010-04-30 2013-01-09 中国石油化工股份有限公司 利用近红外光谱检测成品油管道混油界面的方法
US8481930B2 (en) * 2010-06-15 2013-07-09 Saudi Arabian Oil Company Apparatus and method for replicating liquid blends and identifying the ratios of their liquid ingredients
US9778240B2 (en) 2011-02-22 2017-10-03 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by ultraviolet visible spectroscopy
KR20130122749A (ko) * 2010-12-02 2013-11-08 나부테스코 가부시키가이샤 산업 로봇용 감속기
JP5839436B2 (ja) * 2010-12-02 2016-01-06 ナブテスコ株式会社 光学センサ
US10684239B2 (en) 2011-02-22 2020-06-16 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by NMR spectroscopy
US11022588B2 (en) 2011-02-22 2021-06-01 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by simulated distillation
US10677718B2 (en) 2011-02-22 2020-06-09 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by near infrared spectroscopy
US10571452B2 (en) 2011-06-28 2020-02-25 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by high pressure liquid chromatography
US10725013B2 (en) 2011-06-29 2020-07-28 Saudi Arabian Oil Company Characterization of crude oil by Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry
JP6836507B2 (ja) 2015-01-05 2021-03-03 サウジ アラビアン オイル カンパニー 紫外可視分光法による原油のキャラクタリゼーション
CN107250787B (zh) 2015-01-05 2021-02-02 沙特阿拉伯石油公司 石脑油料流的相对评价方法
SG11201705503PA (en) 2015-01-05 2017-08-30 Saudi Arabian Oil Co Characterization of crude oil by near infrared spectroscopy
CN107257918B (zh) 2015-01-05 2020-10-23 沙特阿拉伯石油公司 通过热重分析表征原油及其级分
CN105424643A (zh) * 2015-12-31 2016-03-23 首钢总公司 一种测定混合油品中含量百分比的方法
RU2693566C1 (ru) * 2016-06-29 2019-07-03 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа РАН Способ раздельного определения содержания нефти и газового конденсата в продукции нефтегазоконденсатных скважин
US20180059015A1 (en) * 2016-08-30 2018-03-01 Sensii, Inc. Personal liquid analysis system
US10352865B1 (en) * 2017-04-13 2019-07-16 Mainstream Engineering Corporation Fluid flow cell and method for photometric analysis
RU2688841C1 (ru) * 2018-12-07 2019-05-22 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)" Способ идентификации фракций термической разгонки нефти
US11781988B2 (en) 2022-02-28 2023-10-10 Saudi Arabian Oil Company Method to prepare virtual assay using fluorescence spectroscopy
US11913332B2 (en) 2022-02-28 2024-02-27 Saudi Arabian Oil Company Method to prepare virtual assay using fourier transform infrared spectroscopy
CN116242799B (zh) * 2023-03-14 2023-08-18 合肥工业大学 一种基于深度学习红外多维融合算法的基础油检测装置及检测方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4963745A (en) * 1989-09-01 1990-10-16 Ashland Oil, Inc. Octane measuring process and device
US5349188A (en) * 1990-04-09 1994-09-20 Ashland Oil, Inc. Near infrared analysis of piano constituents and octane number of hydrocarbons
JPH0493639A (ja) * 1990-08-03 1992-03-26 Mitsubishi Electric Corp 燃料性状検知装置
JPH07294428A (ja) * 1994-04-26 1995-11-10 Shimadzu Corp 燃料油種識別方法
JPH0926391A (ja) * 1995-07-13 1997-01-28 Cosmo Sogo Kenkyusho:Kk 重質油成分の定量方法及び装置
CN2285895Y (zh) * 1996-09-11 1998-07-08 中国石油化工总公司石油化工科学研究院 近红外石油组成分析仪
JPH10329899A (ja) * 1997-04-01 1998-12-15 Tokico Ltd 給油装置
JPH1114542A (ja) * 1997-06-19 1999-01-22 Yokogawa Electric Corp 油種判別装置
US6140647A (en) * 1997-12-19 2000-10-31 Marathon Ashland Petroleum Gasoline RFG analysis by a spectrometer
CN1103446C (zh) * 1998-08-17 2003-03-19 中国科学院长春光学精密机械研究所 一种对原油样品成份和含量的测量方法及装置
CN1125331C (zh) * 1999-07-06 2003-10-22 中国石油化工集团公司 一种测定渣油组分含量的方法
JP4347536B2 (ja) * 2000-06-20 2009-10-21 メタウォーター株式会社 油検知装置の警報判定方法
CN2596347Y (zh) * 2002-12-27 2003-12-31 中国人民解放军总后勤部油料研究所 一种便携式油料质量分析仪
CN1477384A (zh) * 2003-04-16 2004-02-25 浙江大学绿盾科技有限公司 石油产品质量在线快速测定仪

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101788466B (zh) * 2009-01-22 2011-07-20 中国石油化工股份有限公司 成品油管道输送中混油界面的检测方法
CN101865839A (zh) * 2010-07-13 2010-10-20 中国人民解放军总后勤部油料研究所 一种润滑油生产快速监控方法
CN102841070A (zh) * 2011-06-23 2012-12-26 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外同步光谱识别原油种类的方法
CN102841071A (zh) * 2011-06-23 2012-12-26 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外异步光谱识别原油种类的方法
CN102841071B (zh) * 2011-06-23 2014-12-31 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外异步光谱识别原油种类的方法
CN102841070B (zh) * 2011-06-23 2015-03-18 中国石油化工股份有限公司 由二维相关红外同步光谱识别原油种类的方法
CN103091265A (zh) * 2012-11-28 2013-05-08 天津大学 太赫兹光谱对成品油及混油的成分和混合比例的分析方法
CN105181634A (zh) * 2015-08-25 2015-12-23 江南大学 一种基于近红外技术石油分馏塔产品分析方法
CN112051224A (zh) * 2020-08-12 2020-12-08 昆明理工大学 一种基于紫外可见分光光度法检测生物柴油调和燃料调和比的方法
CN112051224B (zh) * 2020-08-12 2021-08-06 昆明理工大学 一种基于紫外可见分光光度法检测生物柴油调和燃料调和比的方法
CN112697650A (zh) * 2020-12-04 2021-04-23 广州机械科学研究院有限公司 一种机械密封介质的选型方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20090279072A1 (en) 2009-11-12
EP2037254A1 (en) 2009-03-18
US7659512B2 (en) 2010-02-09
JP2008032694A (ja) 2008-02-14
CN101467025B (zh) 2011-03-02
CA2656387A1 (en) 2008-01-10
WO2008004477A1 (fr) 2008-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101467025B (zh) 油的种类识别方法以及油的种类识别器
CN100390541C (zh) 腐蚀性石油原料和馏分的最佳使用和改进评价的方法
US20080070317A1 (en) Quantitative dual-dye photometric method for determining dilution impact
WO2009059151A2 (en) Method for determining fluid properties
CN104345034A (zh) 用于确定液体试样的化学需氧量的方法和分析仪
CN103290640A (zh) 一种连缸印染过程中的染料浓度在线检测装置及方法
US8956875B2 (en) Water hardness monitoring via fluorescence
CN106680520A (zh) 一种水质自动检测分析仪
US20150099303A1 (en) Multiple wavelength light source for colorimetric measurement
CN112960867A (zh) 一种一体化污水处理动态调控系统
CN101825641A (zh) 水质总氮在线自动监测装置
Mariñas et al. Modeling Hydrodynamics and Ozone Residual Distribution in a Pilot‐Scale Ozone Bubble‐Diffuser Contactor
Stoddart et al. Application of photoelectrochemical chemical oxygen demand to drinking water
US9636629B2 (en) Real-time online determination of caustic in process scrubbers using near infrared spectroscopy and chemometrics
CN107024592A (zh) 自动分析仪及方法
CN101237057B (zh) 溶液浓度控制与供给装置
CN200986527Y (zh) 基于比色法的可扩充检测种类有毒有害物质检测仪
CN103499938A (zh) 用于 nh3-n 水质在线自动监测仪的控制系统
Baughman Process analytical chemistry: introduction and historical perspective
CN108007893A (zh) 一种快速测量原油含水率的光电方法和装置
CN117740748B (zh) 一种bod在线快速检测方法及装置
JP7453702B2 (ja) Ｃｏｄ自動測定装置
Gorzalski et al. Assessing flow segregation and mixing by modeling residual disinfectant conversion
TWM413120U (en) Water quality measurement equipment for monitoring chemical oxygen demand (COD) and suspended solid (SS)
AU2015314799A1 (en) On-line wet chemistry analyzer

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20110302

Termination date: 20200627

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee