CN105866059A - 测量汽轮机油和其他工业油内的水污染的方法 - Google Patents
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Abstract
一种测定工业油(例如汽轮机油)内水含量的方法，包括将油样品均一化，在均一化30分钟内使经均一化的样品经受红外光谱，和在预定波数范围内对于样品测定基线吸光度水平。将该基线与光谱模板基线比较，并且基于所述比较评估油样品中的水含量。
Description
技术领域
本发明涉及一种测定非极性介质样品中极性物质的量的方法.
背景技术
工业油(例如汽轮机油)中的水会造成问题并且会引起设备故障.因此，油被周期地分析以测定水含量并且定时更换设备油.常用的分析方法为Karl Fischer库仑滴定法.然而该方法耗时长，相当麻烦，并且需要危险试剂、细致的样品制备、昂贵的设备和培训.
红外光谱，如果用于测量油中的水含量，可产生不准确的结果.见美国专利No.8,068,218，其通过参考并入本文.水可散射红外光，水滴的尺寸可改变，并且样品中的水可与油分离，当使用红外光谱时，所有这些导致了易变性.在’218专利中，将表面活性剂加入油样品以将水分散在油中且增加其吸光度.然而，与水吸光度相关的红外谱带可随着油样品类型和其在水进入时的化学状态而高度可变.
也见Araujo等的“Evaluation of Water Content and Average Droplet Size in Water-in-Crude Oil Emulsions by Means of Near-infrared Spectroscopy”，Energy and Fuels，2008年，第3450-3458页，由美国化学协会出版(通过参考整体并入本文)，其中均化器用于产生人造样品以证实原位测量原油内的水含量的原理.然而在这种情况下均一化技术仅用于产生代表性的人造样品.分析的油没有被均一化.
发明内容
特征在于一种分析汽轮机油、其他油和其他液体中的水含量的新方法，该方法是稳定和可靠的.在一个优选的方法中，将样品均一化并且然后施加红外光谱，其中将离开样品的所得光谱的基线与多个光谱模板的基线比较.
特征在于一种测定非极性介质样品(例如油)中的极性物质(例如水)的 含量的方法.所述方法包括将样品均一化.然后，使用光谱仪设备，使光谱通过样品并且检测离开样品的所得光谱.将所得光谱的基线与非极性介质中已知浓度的极性物质的预定光谱组关联.然后基于所得光谱的基线与预定光谱的基线的关系测定非极性介质样品中的极性物质的浓度。
均一化之后的步骤优选在30分钟之内进行，并且甚至更优选地，在10分钟之内进行.均一化优选包括使用引入样品内并且供能至少30秒钟的均化器。
在一个实施方式中，通过光谱包括将红外辐射引导至样品，并且检测离开样品的所得光谱包括分析检测的光谱中从约2.5到约3.5微米的波长的吸光度。
非极性介质内已知浓度的极性物质的预定光谱组优选地通过以下步骤得到：使用Karl Fischor库伦滴定法测定非极性介质样品内极性物质的浓度，将样品均一化，使光谱通过样品，检测离开样品的所得光谱，并且存储关于所得光谱和测得的浓度的数据.预定光谱组优选包括对于来自不同生产商的不同油的存储光谱和甚至来自不同生产商的不同类型油的存储光谱。
在另一方案中，非极性介质内的已知浓度的极性物质的预定光谱通过以下步骤得到：将已知浓度的极性物质加入到非极性介质样品中，将样品均一化，使光谱通过样品，检测离开样品的所得光谱，并且存储关于所得光谱和已知浓度的数据。
特征还在于测定工业油中的水含量的方法，包括均一化油样品，在均一化之30分钟内将经均一化的油样品承受红外光谱，测定预定波数范围内的样品的基线吸光度水平，并且将所述基线与光谱模板基线比较.基于所述比较，可以定量油样品中的水含量。
一种特征方法包括使用Karl Fischer库仑滴定法测定不同样品中的水浓度，将每个样品均一化，使光谱通过每个样品，检测离开每个样品的所得光谱，并且存储关于所得光谱和测得的每个样品的水浓度的数据.然后，使用时，均一化具有未知水浓度的测试油样品.所述方法进一步包括使光谱通过该测试样品，检测离开测试样品的所得光谱，并且将测试样品的检测到的所得光谱与存储数据比较.基于所述比较，可以评估测试样品的水浓度。
使用均化器与样品相互作用的一个目的是产生均匀分散的水的微-或纳滴，使得探测红外光谱在每次探测中将水视作均匀散射介质，其中对于给定的特征油类型来说，探测红外光谱的特征波长与水滴的尺寸具有近乎固定的比例.在 一些情况下，探测光可以比水滴大很多，其指示了瑞利散射状态，而在另一些情况下相反的情况可能是真实地.只要基于油的类型的这些比例是一致的，校正光谱模板可以用于分析样品和报告的定量水值.
然而，本发明，在另一些实施方式中，不需要达成所有这些目的并且本文所附的权利要求不应限制在能够达成这些目的的设备或方法中。
附图说明
对于本领域技术人员，将从优选实施方式的以下描述和附图中获悉其他目的、特征和益处，其中：
图1A是显示了在一个时间时，对于特定样品的吸光度对波数的图；
图1B是在第二个、不同的时间时，对于同一样品的吸光度对波数的图，这显示了使用红外光谱在测量汽轮机油中水污染的易变性；
图2是显示了根据本发明的新方法的一个实施例产生的对于多个光谱模板的吸光度对波数的图；
图3是显示了根据本发明的一种方法的对于具有未知水浓度的样品的吸光度对波数的图；
图4是描述了与根据本发明的实施例测定非极性介质样品中极性物质量的方法相关的主要步骤的流程图；和
图5是显示了通过本发明特征方法与Karl Fischer库伦滴定法相比测量的对于多个样品的汽轮机油中的ppm水污染.
具体实施方式
除了以下公开的优选实施方式(一个或多个)，本发明能够适用于其他实施方法且能以不同方式实践或实施.因此，应该了解的是本发明不限于应用于以下说明书列出的或附图示出的部件的结构和排列的细节.如果本文仅描述了一种实施方式，其权利要求不限于该实施方式.而且，本文的权利要求不应被限制性地解读，除非有清楚且令人信服的证据证明确定的例外、限定或权利放弃。
如图1A和1B所示，在不同时间相同的汽轮机油样品的红外光谱可以得到关于汽轮机油的ppm水污染的不同测定值，如图1A中的X和图1B中的Y所示.汽轮机油，特别地被配制成与水具有良好的分离.这样，在红外光谱测量中到 达检测器的光子的数目取决于水如何物理分散在油中.随着时间的过去，油内存在的离散水滴的数量和尺寸可改变.假设时间足够，水甚至可与油完全分离，使得难以获得水含量的准确测定值.而且，在X和Y处显示的其中水吸收红外辐射(大约3,450cm-1)的峰可不如图1A或1B中那样明显，并且因此可与噪音难以区分.因此，即使图1A和1B显示的峰处于相同或几乎相同的吸光度水平，它们可难以检测。
在本发明的一个实施例中，图2中显示的光谱模板如以下所述产生.对于一个样品(例如，一个生产商的特定类型的汽轮机油)，通过使用已证实的方法例如Karl Fischer库仑滴定法来测定水浓度.这样，样品A被测定具有33,200ppm的水污染.该样品接着使用商业均化器在高水平均一化30秒钟.在均一化之后2到10分钟之内(不多于30分钟)，样品承受红外光谱，例如，使用受让人的“Fluidscan”产品(见美国专利No.8,384,895，通过参考并入本文).可以使用其他光谱设备和方法.通常，光谱通过样品并且分析离开样品的所得光谱。
图2显示了离开样品A的光谱.该过程对于如图2所示的多个样品B-H重复，其包含不同浓度的水.接着，该过程可以对来自相同生产商的不同类型的油或来自不同生产商的不同类型的油重复.例如，Shell Oil，Inc.，可以提供四种或更多种不同的汽轮机油。
关于这样的光谱模板的典型存储数据包括生产商名字、油的名称(类型)、水浓度、和基线.基线可以仅与小的数量范围相关，例如3,000到4,000cm-1.注意样品A的基线(33,200ppm波)为大约.35，而样品H的基线为大约.05.这样的基线漂移表示在该频率状态下红外光被微滴散射——存在越多的水滴，会发生越多的散射，导致基线漂移日益增长.在另外的实施例中，图2的光谱模板通过向油样品中引入已知浓度的水，均一化样品，使样品承受红外光谱，并且对油中不同水浓度重复该过程而产生.现代光谱仪包括处理器和存储器，使得光谱模板数据可以存储在光谱仪的存储器中。
一旦产生并存储光谱模板，可以蓄积取自一台设备的汽轮机油并且如以下步骤分析.第一步是输入生产商名字和油的名称(如果已知的话).接着，将样品均一化.再者，优选将商业级均化器引入样品中并供能至少30秒钟。
样品将变成乳状.在均一化后的2到30分钟内(优选少于10分钟)，样品 承受红外光谱并且离开样品的所得光谱可出现，如图3中的10所示.介于3000到4000cm-1之间的光谱的基线为大约0.2.该基线与图2的存储光谱模板相关，并且基于图3的10处的所得光谱和图2的D处的存储光谱模板之间的关系，评估得到测试样品的水浓度为14,700ppm.如果使用Fluidscan产品，样品存在于顶端翻转室内并且通过使用存储在存储器中的指令使产品的处理器实施以上方法。
因此，如图4所示优选方法包括将样品均一化，步骤20，将经均一化的样品引入红外光谱仪，步骤22，匹配样品光谱的基线与存储在系统中的光谱模板的基线，步骤24，和基于建立的匹配，评估和报告水浓度，如步骤26所示。
该方法对具有从1,000ppm到大约9,000ppm范围的水污染水平的多个样品实施，并且使用Karl Fischer库仑滴定法分析同样的样品.图5显示了两个不同方法获得的结果之间的密切相关性。
为了表明均一化步骤的重要性，另一个测试包括来自发电厂的13种在用Chevron GST 32油样品，其使用和不使用合适的均一化进行分析.几个样品使用商业均化器高度均一化30秒钟.在分析之前，样品瓶轻柔的颠倒20次以混合样品.另一组样品用手有力的摇动30秒钟，并且静置几分钟使得空气泡消散.在分析之前，这些样品瓶也被轻柔地颠倒20次.在第二个样品组中，不使用商业均化器.经均一化的样品与Karl Fischer库仑滴定法密切相关，但经摇动的样品与其不密切相关。
结果是稳定和可靠的方法能够向使用者提供关于水污染的严重情况的警报.通过本发明所述的方法，新的方法还提供了油样品中的大约100ppm的总水污染和上述所有分析的汽轮机油的准确测定值。
虽然本发明的特定特征显示于一些附图中并且没有显示在另一些附图中，但这仅是为了方便，因为每个特征可以与根据本发明的任何或所有的其他特征结合.本文中使用的词语“包括”、“包含”、“具有”和“带有”解释为宽泛和包括的，并且不被限制为任何物理互连.而且，本申请中公开的任何实施方式不认为是唯一可能的实施方式。
另外，任何在本专利的专利申请进行中的修改不是提交的本申请中提出的任何权利要求元素的放弃：那些本领域技术人员不能够合理地预料到起草字面意义上包括所有可能的等价物的权利要求，许多等价物在修改时是不能预料的，并且超越了对于放弃什么(即使有的话)的公正的判读，所述修改潜在的基本原理可以承受不超过与许多等价物稍有关联的关系，和/或有许多原因使得申请 人不能预料地描述关于任何修改的权利要求元素的某些非实质的替代物。
其他实施方式能够被那些本领域技术人员想到，并且处于所附权利要求的范围内。
Claims (15)
1.测定非极性介质样品中的极性物质的量的方法，所述方法包括：
将所述样品均一化；
使光谱通过所述样品；
检测离开所述样品的所得光谱；
将所得光谱的基线与非极性介质中已知浓度的极性物质的预定光谱组关联；和
基于所得光谱的基线与预定光谱的基线的关系测定非极性介质样品中的极性物质的浓度。
2.根据权利要求1的方法，其中均一化之后的步骤在30分钟之内实施。
3.根据权利要求1的方法，其中均一化之后的步骤在10分钟之内实施。
4.根据权利要求1的方法，其中所述均一化包括使用引入样品并供能的均化器。
5.根据权利要求4的方法，其中将所述样品均一化至少30秒钟。
6.根据权利要求1的方法，其中通过光谱包括引导红外辐射至所述样品。
7.根据权利要求6的方法，其中检测离开样品的所得光谱包括分析经检测的光谱中从约2.5到约3.5微米的波长的吸光度。
8.根据权利要求1的方法，其中非极性介质中已知浓度的极性物质的预定光谱组通过如下步骤得到：
使用Karl Fischer库仑滴定法测定非极性介质样品中极性物质的浓度，
将所述样品均一化，
使光谱通过所述样品，
检测离开所述样品的所得光谱，和
存储关于所得光谱和经测定的浓度的数据。
9.根据权利要求1的方法，其中非极性介质中已知浓度的极性物质的预定光谱通过如下步骤得到：
向非极性介质样品中加入已知浓度的极性物质，
将所述样品均一化，
使光谱通过所述样品，
检测离开所述样品的所得光谱，和
存储关于所得光谱和已知浓度的数据。
10.根据权利要求1的方法，其中预定光谱组包括针时来自不同生产商的不同油的光谱。
11.根据权利要求10的方法，其中预定光谱组包括对于获自至少一个生产商的不同类型的油的光谱。
12.测定工业油内水含量的方法，所述方法包括：
将油样品均一化；
在均一化30分钟内使经均一化的样品经受红外光谱；
在预定波数范围内测定样品的基线吸光度水平；
将所述基线与光谱模板基线比较；和
基于所述比较，评估油样品内的水含量。
13.根据权利要求12的方法，其中均一化包括使用引入样品中并供能的均化器。
14.根据权利要求13的方法，其中将所述样品均一化至少30秒钟。
15.一种测定油中水含量的方法，所述方法包括：
对于多个油样品，使用Karl Fischer库仑滴定法测定样品中的水浓度；
将每个样品均一化；
使光谱通过每个样品；
检测离开每个样品的所得光谱；
存储关于每个样品的所得光谱和经测定的水浓度的数据；
均一化具有未知水浓度的测试油样品；
使光谱通过所述测试样品；
检测离开测试样品的所得光谱；
比较测试样品的经检测的所得光谱与存储数据；和
基于所述比较，评估测试样品的水浓度。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112334769A (zh) * | 2018-05-04 | 2021-02-05 | Abb瑞士股份有限公司 | 水中碳氢化合物污染的测量 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2096065U (zh) * | 1991-03-20 | 1992-02-12 | 吉林市科学技术研究所 | 红外分光水中油份测定仪 |
| JPH10142234A (ja) * | 1996-11-13 | 1998-05-29 | Horiba Ltd | 油分測定装置 |
| WO2004015401A1 (ja) * | 2002-08-09 | 2004-02-19 | Toagosei Co., Ltd. | シラノール基濃度の測定方法および測定用セル |
| US20090257047A1 (en) * | 2008-04-13 | 2009-10-15 | A2 Technologies, Llc | Water in oil measurement using stabilizer |
| CN201402266Y (zh) * | 2009-04-16 | 2010-02-10 | 泰安市科瑞光学仪器有限公司 | 一种新型全自动红外测油仪 |
| CN102192893A (zh) * | 2011-05-26 | 2011-09-21 | 南京大学 | 一种快速测定水中油类的红外光度法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4434233A (en) * | 1981-03-03 | 1984-02-28 | Carrier Corporation | Method of testing oil for ionic contaminants |
| GB9107041D0 (en) * | 1991-04-04 | 1991-05-22 | Schlumberger Services Petrol | Analysis of drilling fluids |
| US5381002A (en) * | 1992-11-27 | 1995-01-10 | Texaco Inc. | Fluorescence method of quantifying hydrocarbons, including crude oil, dispersed in water |
| US20090194480A1 (en) * | 2008-02-06 | 2009-08-06 | Mcdaniel Cato R | Methods for analyzing and removing contaminants in liquid hydrocarbon media |
| US8384495B2 (en) | 2008-06-06 | 2013-02-26 | Panasonic Corporation | Acoustic wave duplexer |
| US9014991B2 (en) * | 2010-06-29 | 2015-04-21 | Thermal-Lube, Inc. | System and method for determining moisture content of hydrophobic fluids |
-
2015
- 2015-02-11 US US14/619,245 patent/US9500638B2/en active Active
-
2016
- 2016-02-06 CN CN201610164020.1A patent/CN105866059B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2096065U (zh) * | 1991-03-20 | 1992-02-12 | 吉林市科学技术研究所 | 红外分光水中油份测定仪 |
| JPH10142234A (ja) * | 1996-11-13 | 1998-05-29 | Horiba Ltd | 油分測定装置 |
| WO2004015401A1 (ja) * | 2002-08-09 | 2004-02-19 | Toagosei Co., Ltd. | シラノール基濃度の測定方法および測定用セル |
| US20090257047A1 (en) * | 2008-04-13 | 2009-10-15 | A2 Technologies, Llc | Water in oil measurement using stabilizer |
| CN201402266Y (zh) * | 2009-04-16 | 2010-02-10 | 泰安市科瑞光学仪器有限公司 | 一种新型全自动红外测油仪 |
| CN102192893A (zh) * | 2011-05-26 | 2011-09-21 | 南京大学 | 一种快速测定水中油类的红外光度法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112334769A (zh) * | 2018-05-04 | 2021-02-05 | Abb瑞士股份有限公司 | 水中碳氢化合物污染的测量 |
| CN112334769B (zh) * | 2018-05-04 | 2023-08-04 | Abb瑞士股份有限公司 | 水中碳氢化合物污染的测量 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| US9500638B2 (en) | 2016-11-22 |
| US20160231304A1 (en) | 2016-08-11 |
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