CN107787450A - 使用激光诱导紫外荧光光谱表征原油 - Google Patents
使用激光诱导紫外荧光光谱表征原油 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107787450A CN107787450A CN201680033954.XA CN201680033954A CN107787450A CN 107787450 A CN107787450 A CN 107787450A CN 201680033954 A CN201680033954 A CN 201680033954A CN 107787450 A CN107787450 A CN 107787450A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crude oil
- value
- attribute
- various embodiments
- wavelength
- 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
Links
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 title claims abstract description 152
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 title description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 81
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims description 57
- TVMXDCGIABBOFY-UHFFFAOYSA-N octane Chemical compound CCCCCCCC TVMXDCGIABBOFY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 36
- PAYRUJLWNCNPSJ-UHFFFAOYSA-N Aniline Chemical compound NC1=CC=CC=C1 PAYRUJLWNCNPSJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 34
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 27
- 238000009835 boiling Methods 0.000 claims description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N Ascorbic acid Chemical compound OC[C@H](O)[C@H]1OC(=O)C(O)=C1O CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N 0.000 claims description 16
- 150000004945 aromatic hydrocarbons Chemical class 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 12
- 238000004846 x-ray emission Methods 0.000 claims description 10
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 claims description 6
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 claims description 3
- 238000004847 absorption spectroscopy Methods 0.000 claims description 3
- 238000001945 resonance Rayleigh scattering spectroscopy Methods 0.000 claims description 3
- 238000002235 transmission spectroscopy Methods 0.000 claims description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 37
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 18
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 18
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 15
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 12
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 10
- DCAYPVUWAIABOU-UHFFFAOYSA-N hexadecane Chemical compound CCCCCCCCCCCCCCCC DCAYPVUWAIABOU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 9
- 238000002189 fluorescence spectrum Methods 0.000 description 8
- 238000004821 distillation Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 7
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 7
- 101000694017 Homo sapiens Sodium channel protein type 5 subunit alpha Proteins 0.000 description 6
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 6
- 239000002283 diesel fuel Substances 0.000 description 5
- 238000005194 fractionation Methods 0.000 description 5
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N Benzene Chemical compound C1=CC=CC=C1 UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 150000001335 aliphatic alkanes Chemical class 0.000 description 3
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 238000001499 laser induced fluorescence spectroscopy Methods 0.000 description 3
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 3
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 125000001424 substituent group Chemical group 0.000 description 3
- QPUYECUOLPXSFR-UHFFFAOYSA-N 1-methylnaphthalene Chemical compound C1=CC=C2C(C)=CC=CC2=C1 QPUYECUOLPXSFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- ATUOYWHBWRKTHZ-UHFFFAOYSA-N Propane Chemical compound CCC ATUOYWHBWRKTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 238000001506 fluorescence spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 2
- 238000004080 punching Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- OTMSDBZUPAUEDD-UHFFFAOYSA-N Ethane Chemical compound CC OTMSDBZUPAUEDD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- IMNFDUFMRHMDMM-UHFFFAOYSA-N N-Heptane Chemical compound CCCCCCC IMNFDUFMRHMDMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- UFWIBTONFRDIAS-UHFFFAOYSA-N Naphthalene Chemical compound C1=CC=CC2=CC=CC=C21 UFWIBTONFRDIAS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005864 Sulphur Substances 0.000 description 1
- 150000001336 alkenes Chemical class 0.000 description 1
- 150000001412 amines Chemical class 0.000 description 1
- -1 asphalitine Substances 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 239000001273 butane Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 150000001924 cycloalkanes Chemical class 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000003502 gasoline Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000003350 kerosene Substances 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- IJDNQMDRQITEOD-UHFFFAOYSA-N n-butane Chemical compound CCCC IJDNQMDRQITEOD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OFBQJSOFQDEBGM-UHFFFAOYSA-N n-pentane Natural products CCCCC OFBQJSOFQDEBGM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 125000005575 polycyclic aromatic hydrocarbon group Chemical group 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000001294 propane Substances 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 229910052720 vanadium Inorganic materials 0.000 description 1
- LEONUFNNVUYDNQ-UHFFFAOYSA-N vanadium atom Chemical compound [V] LEONUFNNVUYDNQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
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
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
-
- 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
- G01N21/33—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet 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
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
- G01N21/6402—Atomic fluorescence; Laser induced fluorescence
-
- 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
-
- 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
- G01N33/2823—Raw oil, drilling fluid or polyphasic mixtures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N9/00—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity
- G01N9/36—Analysing materials by measuring the density or specific gravity, e.g. determining quantity of moisture
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/06—Illumination; Optics
- G01N2201/061—Sources
- G01N2201/06113—Coherent sources; lasers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
本公开的实施例描述了一种使用将未表征的原油样品的属性与原油的光谱指数和密度相关联的多项式方程来确定该属性的方法。多项式方程可以包括使用数据拟合方法以及多种原油的光谱数据、密度数据和标准属性数据的数据库确定的常数。
Description
发明人：Omer Refa Koseoglu,
Adnan Al-Hajji
Ezzat Hegazi
技术领域
本公开涉及原油的表征。更具体地，本公开涉及使用光谱测量和物理化学测量来确定原油和原油馏分的选定的化学属性和物理属性。
背景技术
原油的有效生产和精炼对于满足某些全球能量需求是必要的。不同原油的组成和属性的广泛变化可能会影响效率。通过井下钻孔和回收操作获得的原油可以提供由数以千计的具有不同属性和比例的烃类物质组成的原油。这些烃类物质可以包括汽油、柴油、喷气燃料、聚合物原料以及其他商业上重要的碳质产物。各种烃馏分的分析和表征通常涉及时间密集型技术和试验(assay)，其包括相对大量的原油的蒸馏和分馏，并将得到的蒸馏和/或分馏的烃进行单独的分析性分析和物理化学分析。这些步骤可能需要多达20升的原油作为起始量。虽然这些步骤很完善并且由石油工业的技术人员广泛了解，但是在缺乏化学分离技术的情况下，对较小样品量进行全原油样品分析可能是有利的，因为这可以提供更加迅速地对小样品进行表征的步骤。
发明内容
本文公开的各种实施例可以涉及一种使用原油样品的属性与光谱指数和密度的相关性来确定该属性的方法。在各种实施例中，该方法可以包括：使用标准分析方法获得多种原油的属性的值。在各种实施例中，该方法还可以包括：获得多种原油的密度值。在各种实施例中，该方法还可以包括：获得多种原油的散射光谱的数据集合。在各种实施例中，该方法还可以包括：根据多种原油的散射光谱的数据集合来计算光谱指数。在各种实施例中，该方法还可以包括：确定针对属性的多项式方程的常数，其中，多项式方程是未表征的原油的密度和光谱指数的函数，其中，多项式方程的常数的数量等于或小于多种原油的数量，其中，使用将所述多种原油的属性的值与根据所述多项式方程的计算值进行拟合的拟合方法来确定所述常数。在各种实施例中，所述方法还可以包括：获得未表征的原油样品的散射光谱和密度；以及使用多项式方程计算未表征的原油样品的光谱指数和所述属性的值，其中未表征的原油样品不是所述多种原油中的一种。
在各种实施例中，所述属性可以从由以下各项组成的组中选择：原油的瓦斯油馏分的十六烷值、原油的瓦斯油馏分的流点、原油的瓦斯油馏分的浊点和原油的瓦斯油馏分的苯胺点、原油的石脑油馏分的辛烷值和原油的瓦斯油馏分的芳香烃含量。在各种实施例中，瓦斯油馏分可具有约180℃至370℃的沸点范围。在各种实施例中，石脑油馏分可以具有约36℃至180℃的沸点。在各种实施例中，十六烷值可以使用ASTM D613获得。在各种实施例中，流点可以使用ASTM D7346获得。在各种实施例中，浊点可以使用ASTM D2500获得。在各种实施例中，苯胺点可以使用ASTM D611获得。在各种实施例中，辛烷值可以使用针对马达法辛烷、研究法辛烷和它们的组合的测试中的至少一种来获得，其中马达法辛烷的值使用ASTM D2700获得，研究法辛烷的值使用ASTM D2699获得。在各种实施例中，芳香烃含量可以使用任何ASTM测试或其他合适的测试来获得。在各种实施例中，密度可以使用ASTM D5002获得。
在各种实施例中，散射光谱可以使用激光诱导紫外(UV)荧光光谱仪来获得。在各种实施例中，来自多种原油的散射光谱的光谱指数可以由荧光强度(FI)相对于由激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测到的UV光的波长的曲线下的面积的指示值(IN)来计算。在各种实施例中，面积的IN可以通过下式计算：ω是UV光的波长，ω1是UV光的起始波长，ω2是UV光的结束波长，其中UV光的起始波长和结束波长可以选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。在各种实施例中，ω可以在求和方程中以一个波长增大。
在各种实施例中，可以通过将所述FI相对于UV光的波长的曲线下的面积从UV光的起始波长到UV光的结束波长进行积分来计算所述面积的指示值，所述UV光是由激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测的，其中UV光的起始波长和结束波长选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。在各种实施例中，可以使用从由以下各项组成的组中选择的光谱学方法来获得散射光谱：吸收光谱学、拉曼光谱学、共振拉曼光谱学、透射光谱学，紫外-可见光反射光谱学、及其组合。
在各种实施例中，多项式方程可以是
PROP＝K+X1*D+X2*D2+X3*D3+X4*IN+X5*IN2+X6*IN3+X7*D*IN，其中PROP是属性的计算值，K和Xi是特定于相应属性的常数，其中i＝1至7，D是密度，IN是光谱指数。在各种实施例中，对于选定属性，X7可以是零。
附图说明
通过以下结合附图的详细描述，实施例将变得容易理解。为了便于描述，相同的附图标记表示相同的结构元件或方法中的相同步骤。在附图中通过示例而不是限制的方式示出实施例。
图1示意性地示出了根据各种实施例的使用原油样品的属性与光谱指数和密度的相关性来确定该属性的方法。
图2示意性地示出了根据各种实施例的激光诱导紫外(UV)荧光光谱实验装置的实施。
图3示意性地示出了具有不同的美国石油学会(API)重力值的原油样品的激光诱导UV荧光光谱。
具体实施方式
本公开的实施例描述了使用来自散射光谱的数据、原油密度数据和标准测试数据来得到所选属性与光谱指数和原油密度的相关性，从而表征原油和原油馏分的方法。这些相关性可用于预测未表征的原油的值。本文可以描述和公开其他实施例。
在以下描述中，阐述了许多具体细节以便提供对各种实施例的透彻理解。在其他情况下，可能没有具体描述公知的过程和方法，以免不必要地模糊本文所述的实施例。另外，本文的实施例的说明可以省略某些特征和/或细节，以便不模糊本文描述的实施例。
在下面的详细描述中，参考形成本文一部分的附图，其中相同的附图标记始终指示相同的部分，并且其中通过示意性方式示出可以实践本公开的主题的实施例。可以使用其他实施例，并且可以在不脱离本公开的范围的情况下进行逻辑改变。因此，下面的详细描述不是限制性的。
说明书可以使用短语“在各种实施例中”、“在各种实施例中”、“在一个实施例中”或“在实施例中”，其均可以指代一个或多个相同或不同的实施例。此外，关于本公开的实施例使用的术语“包括”、“包含”、“具有”等是同义的。
术语“十六烷值(cetane number)”(可替代地，被称为“十六烷点”、“十六烷数(cetane rating)”或“十六烷指数”)是指通常在C10至C15范围内的柴油或相关烃类的燃烧速率或处理。十六烷值对应于0(甲基萘的参考值)和100(十六烷(正十六烷)的参考值)之间的值，柴油的典型CN可以在约40至约60的范围内。可以为沸点在150℃至400℃之间的烃馏分或在该温度范围内的亚馏分确定CN。
术语“流点(pour point)”是指液体或流体的温度，低于该温度则该液体或流体无法流动。还可以认为流点是液体或流体变成“半固体”的温度。例如，在烃(例如，诸如原油或原油馏分)的流点，烃可能出现塑化或以塑料组合物形式出现，使得烃极其粘稠且不容易流动。
术语“浊点”指诸如柴油、蜡、沥青质、树脂和/或其组合之类的烃馏分的温度，低于该温度则该馏分的取代基呈现浑浊或不透明的外观。取代基可以被称为蜡或蜡类取代基。可替代地，浊点也可以被称为蜡点温度(wax appearance temperature)或析蜡温度(waxprecipitation temperature)。
术语“苯胺点”是指限定体积的液体烃(例如原油或其馏分)与等体积的苯胺(也称为氨基苯和胺苯)可混溶的最低温度。在相关领域公知的某些试验中，还可以将一种或多种其他化学品(如正庚烷)添加到苯胺/液态烃混合物中。
术语“辛烷值”和“辛烷数”是指定量地描述可燃烃物质或可燃燃料(如石油、原油、煤油和相关石脑油衍生的馏出物和冷凝物)的性能属性的数字。辛烷值通常使用本领域公知的标准试验(如ASTM国际D2699或D2700标准测试方法)确定，并且可以表示为燃料在火花点火发动机中防止爆炸的能力的测量。通常利用使用可变压缩比发动机的标准单缸并且使用基础燃料进行比较或基准测定，来确定该值。可替代地，辛烷值可以表示为研究法辛烷值，其通常用作温和的发动机操作条件下辛烷值的表达。此外，马达法辛烷值可以用于表示在更苛刻的操作条件下操作的发动机的辛烷值。在商业应用中或根据当地法律要求，被称为抗爆指数的相关值通常与研究法辛烷值和/或马达法辛烷值相关联。通过计算研究法辛烷值和马达法辛烷值的算术平均值(即(R+M)/2)来确定抗爆指数。抗爆指数可以用于粗略估计“道路辛烷值”，这是一辆普通汽车响应其(烃)燃料源的表现的度量。
术语“激光诱导荧光光谱”、“LED诱导荧光”和“LIF”是指光谱学方法，其中使用脉冲或连续激光辐射源来光化学地激发样品以产生样品的时间和波长分辨荧光光谱。在各种实施例中，辐射源可以是紫外辐射源。在各种实施例中，激光诱导荧光光谱可以用于确定烃类物质和/或非烃污染物的浓度，以评估原油样品属性。在各种实施例中，可以使用激光诱导荧光光谱来产生原油样品的二维图像和/或三维图像。Hegazi等人在美国专利No.6,633,043中已经先前描述了用于表征液态烃类(如原油)的激光诱导荧光光谱的使用，但是其不对本文各种实施例的广度或范围构成限制。
本文公开的方法要解决在涉及需要表征可变原油及其馏分的石油工业中经常遇到的若干众所周知的问题。例如，原油的物理和化学属性可以在地理区域之间甚至在相邻或相对近的油田之间显著变化。因此，需要针对不同原油中的每一种确定物理和化学属性，以优化原油和由其制成的产品的生产。本文公开的方法通过有利地利用光谱学技术和物理化学测量解决了与表征各种原油及其馏分相关联的挑战。在各种实施例中，这些方法可用于准确地确定原油及其所选馏分的属性。在各种实施例中，可以表征烃组分，其中该组分可以包括但不限于烷烃、烯烃、链烷烃、环烷烃、环烷属烃、芳香烃和多环芳烃。在各种实施例中，本文公开的方法可用于表征原油的非烃组分，包括但不限于硫、氮、镍和钒。此外，与本领域技术人员熟知的传统试验和技术相比，本文公开的方法可以允许快速评估原油样品或相关馏分的化学组成和定量分析。
原油试验是确定原油特征以用于基准目的的传统方法。例如，原油试验通常涉及获得数升原油并使原油经历真沸点(TBP)蒸馏和/或分馏以确定原油中存在的沸点馏分。原油蒸馏和/或分馏可以使用本领域技术人员已知的任何标准技术进行，例如针对原油蒸馏的美国标准测试协会(ASTM)方法D2892。表1中提供了原油的常见烃馏分及其标准沸点。表2提供了根据原油试验获得的典型产率、组成、物理和指示的属性信息。
表1.
| 烃馏分 | 沸点℃ |
| 甲烷 | -161.5 |
| 乙烷 | -88.6 |
| 丙烷 | -42.1 |
| 丁烷 | -6.0 |
| 轻石脑油 | 36-90 |
| 中间石脑油 | 90-160 |
| 重石脑油 | 160-205 |
| 轻瓦斯油 | 205-260 |
| 中间瓦斯油 | 260-315 |
| 重瓦斯油 | 315-370 |
| 轻减压瓦斯油 | 370-430 |
| 中减压瓦斯油 | 430-480 |
| 重减压瓦斯油 | 480-565 |
| 减压渣油 | 565+ |
表2.
在各种实施例中，本文公开的方法可以有利地消除对耗时的原油蒸馏和/或分馏的需要，同时通过显著减少所需样品量的体积进一步简化了原油分析。例如，可以对小至1毫升(ml)的原油样品量执行本文所述的方法，以快速确定原油样品的属性以及其各种馏分的属性。在各种实施例中，馏分可以包括石脑油馏分和柴油/瓦斯油馏分。另外，本文公开的各种实施例可不需要为了确定原油或其馏分的各种属性而加热和/或冷却原油。这些属性可以包括浊点(通常使用ASTMD2500获得)/流点(通常使用ASTM D97确定)和苯胺点(通常使用ASTM D611确定)
在各种实施例中，可以使用本文公开的方法确定原油或其馏分的所选属性。所选属性可以有利地确定，而不需要与为了获得用于各种测试方法的原油的所选馏分而对原油执行的分离方法(例如蒸馏和/或分馏)相关的成本和时间。例如，可以使用本文的针对原油的瓦斯油馏分的方法确定十六烷值、流点、浊点和苯胺点，而不需要通过分离方法将瓦斯油馏分与原油分离。作为另一个示例，原油的瓦斯油馏分的芳香烃重量百分比可以使用本文的方法测定，而不需要通过分离方法或使用ASTM测试或相关测试来分离芳香烃馏分。作为另一个示例，原油的石脑油馏分的辛烷值可以使用本文的方法确定，而不需要通过分离方法从原油中分离出石脑油馏分。
本文公开的各种实施例的方法和技术可以通过本文所述的光谱学和分析技术来减少与评估一种或多种原油和原油馏分相关的样品量、时间、成本和精力。例如，使用各种实施例分析原油样品所需的时间(分析时间)可以减少20％至100％。在各种实施例中，分析时间可以减少至少25％。在各种实施例中，分析时间可以减少至少50％。在各种实施例中，分析时间可以减少25％至75％。在各种实施例中，分析时间可以减少30至50％。与目前可用的试验和方法相比，减少了分析时间。
图1示意性地示出了根据各种实施例的使用属性与光谱指数和密度的相关性来确定原油样品的属性的方法100。在各种实施例中，方法100可以在诸如个人计算机、膝上型计算机、手持或移动计算装置的计算装置或任何类型的计算装置中实践。
在方法100的102处，方法100可以包括：使用标准分析方法获得多种原油的属性值。在各种实施例中，标准分析方法可以包括用于测试原油和石油相关产品的各种ASTM方法。在各种实施例中，所述属性可以从由以下各项组成的组中选择：原油中的瓦斯油馏分的十六烷值、流点、浊点和苯胺点、石脑油馏分的辛烷值以及瓦斯油馏分的芳香烃含量。在各种实施例中，瓦斯油馏分可以具有约180℃至370℃的沸点范围。在各种实施例中，石脑油馏分可以具有约36℃至180℃的沸点。在各种实施例中，十六烷值的值可以使用ASTM D613获得。在各种实施例中，流点的值可以使用ASTM D7346获得。在各种实施例中，浊点的值可以使用ASTM D2500获得。在各种实施例中，苯胺点的值可以使用ASTM D611获得。在各种实施例中，辛烷值的值可以使用针对马达法辛烷、研究法辛烷和它们的组合的测试中的至少一种来获得，其中马达法辛烷的值使用ASTM D2700获得，研究法辛烷的值使用ASTM D2699获得。在各种实施例中，芳香烃含量的值可以使用任何合适的ASTM测试或其他测试来获得。
在方法100的104处，方法100可以包括：获得多种原油的密度值。在各种实施例中，密度值可以使用ASTM D5002获得。密度值可以以任何单位表示，包括但不限于石油工业中常用的单位。
在方法100的106处，方法100可以包括：获得多种原油的散射光谱的数据集合。在各种实施例中，可以使用激光诱导紫外(UV)荧光光谱仪获得散射光谱，如本文进一步描述并且在图2和图3中所示的那样。在各种实施例中，散射光谱可以使用从由以下各项组成的组中选择的光谱学方法获得：吸收光谱学、拉曼光谱学、共振拉曼光谱学、透射光谱学、紫外-可见光反射光谱学及其组合。
在方法100的108处，方法100可以包括：根据多种原油的散射光谱的数据集合来计算光谱指数。在各种实施例中，来自多种原油的散射光谱的光谱指数可以根据荧光强度相对于由激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测到的UV光的波长的曲线下的面积的指示值来计算。在各种实施例中，可使用方程计算面积的指示值(IN)，其中FI是荧光强度，ω是UV光的波长ω1是UV光的起始波长，ω2是UV光的结束波长，其中UV光的起始波长和结束波长可以选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。在各种实施例中，可以为求和方程选择任意的起始波长和结束波长。在各种实施例中，可以通过将荧光强度(FI)相对于UV光的波长的曲线下的面积从UV光的起始波长到UV光的结束波长进行积分来计算面积的指示值，所述UV光由激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测，其中UV光的起始波长和结束波长被选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。在各种实施例中，可以为求和和/或积分选择任意的起始波长和结束波长。
在方法100的步骤110处，方法100可以包括：确定针对属性的多项式方程的常数，其中多项式方程是原油密度和原油光谱指数的函数，其中多项式方程的常数的数量等于或小于多种原油的数量，其中可以使用将多种原油的属性值与根据多项式方程的计算值进行拟合的拟合方法来确定常数。在各种实施例中，可以使用最小二乘法来确定常数。在各种实施例中，可以使用回归方法来确定常数。在各种实施例中，多项式方程可以是
PROP＝K+X1*D+X2*D2+X3*D3+X4*FI+X5*FI2+X6*FI3+X7*D*FI，其中PROP是属性的计算值，K和Xi是特定于相应属性的常数，其中i＝1至7，D是密度，FI是光谱指数。在各种实施例中，常数的数量可以是八个，并且多种原油的数量可以是九个。
在方法100的112处，方法100可包括：获得未表征的原油样品的散射光谱和密度，并使用多项式方程来计算未表征的原油样品的光谱指数和属性值，其中，未表征的原油样品不是所述多种原油中的一种。
图2示意性地示出了根据各种实施例的激光诱导紫外(UV)荧光光谱系统200。系统200可以包括发射激光202.1的激光器202。系统200可以包括第一镜204，以引导激光202.1从第一镜204离开，从而将第一反射光204.1提供给第二镜206。第二镜206可以反射第一反射光204.1，以将第二反射光206.1提供到其中具有原油样品的容器(cuvette)208。容器208中的原油样品可以发射可被引导朝向透镜系统210的荧光208.1，透镜系统210可以向光谱仪212提供聚焦的荧光210.1。光谱仪212可以耦接到增强电荷耦合装置(ICCD)214。ICCD214可以耦接220到计算机系统216以记录来自容器208中的样本的UV荧光光谱数据。系统200可以包括光束收集器218以接收反射光208.2。
容器208可以包括四个矩形窗口或侧面，并且可以是标准UV石英容器。容器208的尺寸可以设定为接收约2毫升的原油样品。第一镜204、第二镜206和容器208可以被配置为以大约45度的角度向容器208的一侧提供第二反射光206.1。
激光器202可以以约0.5mm的光束直径、约266nm的波长提供作为Q开关UV激光束的激光202.1。激光器202中的Q开关可以产生约35毫焦耳每脉冲的高能脉冲，每个脉冲6纳秒周期。可以使用其他波长的激光来从容器208中的样本诱导荧光响应。激光可以具有更高或更低的能量脉冲，并且可以具有更长或更短的脉冲。
透镜系统210可以包括两个或更多个对齐的石英透镜，以将荧光发射208.1聚焦到光谱仪212的入口狭缝上。ICCD可以是快门式ICCD，并且可以产生根据波长的所得荧光强度的发射光谱。得到的荧光光谱可以具有约1.5nm的分辨率。可以使用计算机系统216中的仿真软件来重建光谱。
图3示意性地示出了根据各种实施例的具有不同美国石油学会(API)重力值的九种不同原油样品的激光诱导UV荧光光谱。每个光谱都用各自的API重力值标记。光谱显示为荧光强度(任意单位，a.u.)对波长(纳米，nm)的曲线。
在各种实施例中，激光诱导UV荧光指数(“IN”)可以根据原油的光谱来计算，如图2所示。在各种实施例中，可以根据下面的方程1来计算IN。
IN是在波长ω处的荧光强度的测量。在各种实施例中，可以用相对荧光单位(RFU)测量荧光强度。在各种实施例中，RFU可以作为原油样品的荧光强度值来测量，所述原油样品的峰值在从ω等于ω1开始直到ω等于ω2的范围内测得。在各种实施例中，ω1可以是大约283纳米，ω2可以是大约600纳米。在各种实施例中，对于测量的荧光强度(例如，RFU)相对于检测器检测到的光的波长的曲线图，IN可以被计算为该曲线下的面积。曲线下面积可以根据方程1计算，或者可以使用用于估计曲线下的面积的任何合适的方法计算。为了估计烃馏分或原油的属性，起始波长ω1和结束波长ω2可以被优化，以在IN的计算中提供改进的准确度。例如，ω1可以从约270nm或更低到约300nm或更高。类似地，ω2可以从约550nm或更低到约620nm或更高。在各种实施例中，ω可以在方程1中以1nm增加。在各种实施例中，ω可以在方程1中以1.5nm增加。可以使用曲线下面积的任何合理的测量来在合理的工程公差范围内计算/估计IN的值。在各种实施例中，IN的值可以是归一化值，其中该归一化值可以相对于标准样品。归一化可以允许比较不同荧光光谱仪的指标值。在各种实施例中，可以在指定IN的情况下使用归一化的IN。
在各种实施例中，IN可以在具有八个常数的多项式方程中与该方程中的原油密度(“D”)相结合，以提供用于确定原油的所选属性(“PROP”)的方法。通过以下方式确定方程的常数：测量至少八种不同原油的IN、D和PROP并对数据执行回归分析或最小二乘分析来确定八个常数。可以使用任何的标准拟合技术来确定这八个常数。在各种实施例中，可以使用具有多于八个常数的多项式。在各种实施例中，可以使用具有少于八个常数的多项式。
在各种实施例中，多项式方程可以具有方程2所示的形式。
PROP＝KPROP+X1PROP*D+X2PROP*D2+X3PROP*D3+X4PROP*IN+X5PROP*IN2+X6PROP*IN3+X7PROP*D*IN[方程2]
在各种实施例中，PROP可以是十六烷值、流点、浊点、苯胺点、辛烷或重量百分比芳香烃。如果确定了针对至少八种不同的原油和/或其馏分的PROP、D和IN，则可以确定方程2的常数。在各种实施例中，IN可以是归一化的IN，以允许关于各种荧光光谱仪进行归一化。在各种实施例中，可以使用多于八种的样品来确定方程2的常数。在这种情况下，由于系统是超定(overdetermined)的，所以可以使用最小二乘分析来确定常数。
在各种实施例中，可使用本文所述的方法确定原油馏分或样品的十六烷值(CN)。在各种实施例中，可以使用下面的方程3确定沸点在180℃至370℃范围内的瓦斯油馏分的CN。
CN＝KCN+X1CN*D+X2CN*D2+X3CN*D3+X4CN*IN+X5CN*IN2+X6CN*IN3+X7CN*D*IN[方程3]
在方程3中，“KCN”是常数，“XnCN”是常数，其中下标n为1,2,…7。
在各种实施方式中，常数KCN和XnCN可以通过包含关于十六烷、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
在各种实施例中，可使用本文所述的方法确定原油馏分或样品的流点(PP)。在各种实施例中，可使用下面的方程4确定沸点在180℃至370℃范围内的瓦斯油馏分的PP。
PP＝KPP+X1PP*D+X2PP*D2+X3PP*D3+X4PP*IN+X5PP*IN2+X6PP*IN3+X7PP*D*IN[方程4]
在方程4中，“KPP”是常数，“XnPP”是常数，其中下标n是1,2，...7。“D”和“IN”如前所述。
在各种实施例中，常数KPP和XnPP可以通过包含关于流点、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
在各种实施例，可使用本文所述的方法确定原油馏分或样品的浊点(CP)。在各种实施例中，可以使用下面的方程5确定沸点在180℃至370℃范围内的瓦斯油馏分的CP。
CP＝KCP+X1CP*D+X2CP*D2+X3CP*D3+X4CP*IN+X5CP*IN2+X6CP*IN3+X7CP*D*IN[方程5]
在方程5中，“KCP”是常数，“XnCP”是常数，其中下标n是1,2,…7。“D”和“IN”如前所述。
在各种实施例中，常数KCP和XnCP可以通过包含关于浊点、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
在各种实施例中，可使用本文所述的方法确定原油馏分或样品的苯胺点(AP)。在各种实施例中，可以使用下面的方程6确定沸点在180℃至370℃范围内的瓦斯油馏分的AP。
AP＝KAP+X1AP*D+X2AP*D2+X3AP*D3+X4AP*IN+X5AP*IN2+X6AP*IN3+X7AP*D*IN[方程6]
在方程6中，“KAP”是常数，“XnAP”是常数，其中下标n是1,2,…7。“D”和“IN”如前所述。
在各种实施例中，常数KAP和XnAP可以通过包含关于苯胺、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
在各种实施例中，可以使用本文所述的方法确定原油的瓦斯油馏分的芳香烃(AR)的重量百分比。在各种实施例中，AR可以使用下面的方程7来确定。
AR＝KAR+X1AR*D+X2AR*D2+X3AR*D3+X4AR*IN+X5AR*IN2+X6AR*IN3+X7AR*D*IN[方程7]
在方程7中，“KAR”是常数，“XnAR”是常数，其中下标n是1,2,…7。“D”和“IN”如前所述。
在各种实施例中，常数KAR和XnAR可以通过包含关于芳香烃百分比、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
在各种实施例中，可以使用本文描述的方法确定原油的石脑油馏分的辛烷值(ON)。在各种实施例中，使用下面的方程8可以确定沸点温度为大约36℃至180℃的石脑油馏分的ON。
ON＝KON+X1ON*D+X2ON*D2+X3ON*D3+X4ON*IN+X5ON*IN2+X6ON*IN3+X7ON*D*IN[方程8]
在方程8中，“KON”是常数，“XnON”是常数，其中下标n是1,2,…7。在各种实施例中，X7ON可以设置为0。“D”和“IN”如前所述。
在各种实施例，常数KON和XnON可以通过包含关于辛烷值、原油密度和IN的数据的原油数据的数据库的回归分析来确定。
示例
根据各种实施例，本公开描述了用于使用多项式方程根据荧光光谱数据和原油密度确定原油和/或其馏分的属性的方法和系统，如本文针对各种实施例所说明和描述的。
在原油样品的光谱测量的另一个实例中，使用图2中所示的激光诱导紫外(UV)荧光光谱实验系统进行荧光测量。在本示例中，将来自选定原油样品的2ml等分试样转移到具有四(4)个矩形窗口或侧面的标准UV石英容器中。将容器和等分试样以一个角度插入到光谱仪容器座中，使得入射激光束在实验持续时间内以约45度的固定角度聚焦到(4)个容器窗口之一。使用初始固定波长为266纳米(nm)和固定光束直径为约0.5mm的Q开关UV激光束来激发在容器内的原油等分试样。激光器中的Q开关产生约每脉冲35毫焦耳(mJ)的高能脉冲，每个脉冲的时间跨度约为6纳秒(ns)。对于每个原油样品的所得到的荧光使用对齐的石英透镜的组合来收集，以便将所产生的发射聚焦到可操作地连接的光谱仪的入口狭缝上，如本文对图2所示和所述。光谱仪与快门式增强电荷耦合装置(ICCD)耦接，以产生根据波长的所得荧光强度的发射光谱，光谱分辨率为约1.5nm，光谱采用仿真软件进行重建。ICCD由激光脉冲的“Q开关”启动，从激光脉冲强度的最大值开始测量时，对所得到的荧光信号的检测限于前六纳秒。图2显示了具有不同API重力值的九种不同原油的荧光光谱。
如表3所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的瓦斯油馏分的十六烷值。瓦斯油馏分的沸点范围为180℃至370℃。原油具有0.883g/cm3的密度。计算的原油的瓦斯油馏分的十六烷值为59。表3中所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析获得的。
表3.
| 常数 | 常数值 | 方程变量 | 变量的计算值 | 方程 | 计算值 |
| KPROP | 3.2602035E+06 | KPROP | 3.260E+06 | ||
| X1PROP | -1.0883141E+07 | D | 8.8280E-01 | X1PROP*D | -9.608E+06 |
| X2PROP | 1.2107974E+07 | D2 | 7.7934E-01 | X2PROP*D2 | 9.436E+06 |
| X3PROP | -4.4899405E+06 | D3 | 6.8800E-01 | X3PROP*D3 | -3.089E+06 |
| X4PROP | -2.1896189E+03 | IN | 2.3377E+00 | X4PROP*IN | -5.119E+03 |
| X5PROP | -5.5692267E+01 | IN2 | 5.4649E+00 | X5PROP*IN2 | -3.044E+02 |
| X6PROP | 3.6121466E+00 | IN3 | 1.2775E+01 | X6PROP*IN3 | 4.615E+01 |
| X7PROP | 2.7911195E+03 | D*IN | 2.0637E+00 | X7PROP*D*IN | 5.760E+03 |
| PROP＝CN | 59 |
如表4所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的瓦斯油馏分的流点。瓦斯油馏分的沸点范围为180℃至370℃。原油具有0.883g/cm3的密度。计算的原油的瓦斯油馏分的流点是-10。表4所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析得到的。
表4.
| 常数 | 常数值 | 方程变量 | 计算的变量值 | 方程 | 计算值 |
| KPROP | 3.4822532E+06 | KPROP | 3.482E+06 | ||
| X1PROP | -1.1630086E+07 | D | 8.8280E-01 | X1PROP*D | -1.027E+07 |
| X2PROP | 1.2945056E+07 | D2 | 7.7934E-01 | X2PROP*D2 | 1.009E+07 |
| X3PROP | -4.8026139E+06 | D3 | 6.8800E-01 | X3PROP*D3 | -3.304E+06 |
| X4PROP | -2.3031567E+03 | IN | 2.3377E+00 | X4PROP*IN | -5.384E+03 |
| X5PROP | -5.9091109E+01 | IN2 | 5.4649E+00 | X5PROP*IN2 | -3.229E+02 |
| X6PROP | 3.7964428E+00 | IN3 | 1.2775E+01 | X6PROP*IN3 | 4.850E+01 |
| X7PROP | 2.9444430E+03 | D*IN | 2.0637E+00 | X7PROP*D*IN | 6.077E+03 |
| PROP＝PP | -10 |
如表5所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的瓦斯油馏分的浊点。瓦斯油馏分的沸点范围为180℃至370℃。原油具有0.883g/cm 3的密度。计算的原油的瓦斯油馏分的浊点是-10。表5所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析得到的。
表5.
如表6所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的瓦斯油馏分的苯胺点。瓦斯油馏分的沸点范围为180℃至370℃。原油具有0.883g/cm 3的密度。计算的原油的瓦斯油馏分的苯胺点是65。表6所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析得到的。
表6.
如表7所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的瓦斯油馏分的芳香烃质量百分比。原油具有0.883g/cm 3的密度。计算的原油的瓦斯油馏分的芳香烃质量百分比是21。表7所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析得到的。
表7.
如表8所示，由上述光谱分析产生的值可用于确定原油的石脑油馏分的辛烷值。石脑油馏分的沸点范围为36℃至180℃。原油具有0.883g/cm3的密度。计算的辛烷值是54。表8所示的八个常数的值是通过对原油数据的数据库的回归分析得到的。
表8.
| 常数 | 常数值 | 方程变量 | 计算的变量值 | 方程 | 计算值 |
| KPROP | -1.3901183E+07 | KPROP | -1.390E+07 | ||
| X1PROP | 4.8611994E+07 | D | 8.8280E-01 | X1PROP*D | 4.291E+07 |
| X2PROP | -5.6657335E+07 | D2 | 7.7934E-01 | X2PROP*D2 | -4.416E+07 |
| X3PROP | 2.2002750E+07 | D3 | 6.8800E-01 | X3PROP*D3 | 1.514E+07 |
| X4PROP | 3.0362362E+03 | IN | 2.3377E+00 | X4PROP*IN | 7.098E+03 |
| X5PROP | -7.1327482E+02 | IN2 | 5.4649E+00 | X5PROP*IN2 | -3.898E+03 |
| X6PROP | 4.8525799E+01 | IN3 | 1.2775E+01 | X6PROP*IN3 | 6.199E+02 |
| X7PROP | - | D*IN | - | X7PROP*D*IN | - |
| PROP＝ON | 54 |
表9示出了API指数分别为28.8°和27.4°的两种原油样品的光谱分析和波数值。
表9
Claims (15)
1.一种使用原油样品的属性与光谱指数和密度的相关性确定原油样品的属性的方法，包括：
使用标准分析方法获得多种原油的属性的值；
获得所述多种原油的密度值；
获得所述多种原油的散射光谱的数据集合；
根据所述多种原油的散射光谱的数据集合计算光谱指数；
确定针对所述属性的多项式方程的常数，其中，所述多项式方程是未表征的原油的密度和光谱指数的函数，其中，所述多项式方程的常数的数量等于或小于所述多种原油的数量，其中，使用将所述多种原油的所述属性的值与根据所述多项式方程的计算值进行拟合的拟合方法来确定所述常数；以及
获得所述未表征的原油样品的散射光谱和密度，并且使用所述多项式方程计算所述未表征的原油样品的光谱指数和所述属性的值，其中所述未表征的原油样品不是所述多种原油中的一种。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性从由以下各项组成的组中选择：原油的瓦斯油馏分的十六烷值、原油的瓦斯油馏分的流点、原油的瓦斯油馏分的浊点和原油的瓦斯油馏分的苯胺点、原油的石脑油馏分的辛烷值和原油的芳香烃含量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述瓦斯油馏分的沸点范围约为180℃至370℃，所述石脑油馏分的沸点约为36℃至180℃。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，使用ASTM D613获得所述十六烷值。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，使用ASTM D7346获得所述流点。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，使用ASTM D2500获得所述浊点。
7.根据权利要求2所述的方法，其中，使用ASTM D611获得所述苯胺点。
8.根据权利要求2所述的方法，其中，使用针对马达法辛烷、研究法辛烷、以及它们的组合的测试中的至少一种来获得所述辛烷值，其中使用ASTM D2700获得所述马达法辛烷的值，使用ASTM D2699获得所述研究法辛烷的值。
9.根据权利要求2所述的方法，其中使用ASTM 5292获得所述芳香烃含量。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中使用激光诱导紫外(UV)荧光光谱仪获得所述散射光谱。
11.根据权利要求10所述的方法，其中根据荧光强度(FI)相对于由所述激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测到的UV光的波长的曲线下的面积的指示值(IN)来计算来自所述多个原油的散射光谱的光谱指数。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，通过计算面积的IN，其中，ω为UV光的波长，ω1为UV光的起始波长，ω2是UV光的结束波长，其中UV光的所述起始波长和所述结束波长选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，通过将FI相对于UV光的波长的曲线下的面积从UV光的起始波长到UV光的结束波长进行积分来计算面积的IN，所述UV光是由所述激光诱导UV荧光光谱仪的UV检测器检测到的，其中UV光的所述起始波长和所述结束波长选择为在大于FI的背景噪声的FI值处。
14.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中使用从由以下各项组成的组中选择的光谱学方法获得所述散射光谱：吸收光谱学、拉曼光谱学、共振拉曼光谱学、透射光谱学、紫外-可见光反射光谱学、及其组合。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其中，所述多项式方程为：PROP＝K+X1*D+X2*D2+X3*D3+X4*IN+X5*IN2+X6*IN3+X7*D*IN，其中PROP是所述属性的计算值，K和Xi是特定于相应属性的常数，其中i＝1至7，D是密度，IN是光谱指数。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562173558P | 2015-06-10 | 2015-06-10 | |
| US62/173,558 | 2015-06-10 | ||
| PCT/US2016/036929 WO2016201254A1 (en) | 2015-06-10 | 2016-06-10 | Characterizing crude oil using laser induced ultraviolet fluorescence spectroscopy |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107787450A true CN107787450A (zh) | 2018-03-09 |
| CN107787450B CN107787450B (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=56289585
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201680033954.XA Active CN107787450B (zh) | 2015-06-10 | 2016-06-10 | 使用激光诱导紫外荧光光谱表征原油 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10527546B2 (zh) |
| EP (1) | EP3308147A1 (zh) |
| JP (1) | JP6552647B2 (zh) |
| KR (1) | KR102089708B1 (zh) |
| CN (1) | CN107787450B (zh) |
| SA (1) | SA517390498B1 (zh) |
| WO (1) | WO2016201254A1 (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10451602B2 (en) * | 2016-03-31 | 2019-10-22 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Composition and method of screening hydrocarbons to limit potential toxicological hazards |
| US10371633B2 (en) | 2017-10-30 | 2019-08-06 | Saudi Arabian Oil Company | Determining a specific gravity of a sample |
| AT16342U1 (de) | 2018-02-20 | 2019-07-15 | Evk Di Kerschhaggl Gmbh | Verfahren zur Bestimmung der Qualität von Ersatzbrennstoffen |
| US11874258B2 (en) * | 2018-10-11 | 2024-01-16 | Saudi Arabian Oil Company | System and method of characterizing crude oil by gel permeation chromatography (GPC) |
| US11662288B2 (en) * | 2020-09-24 | 2023-05-30 | Saudi Arabian Oil Company | Method for measuring API gravity of petroleum crude oils using angle-resolved fluorescence spectra |
| US11320413B1 (en) | 2021-02-24 | 2022-05-03 | Saudi Arabian Oil Company | Characterization of crude oil by time of flight mass spectrometry |
| US20230288333A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-09-14 | Saudi Arabian Oil Company | Method to prepare virtual assay using laser induced fluorescence spectroscopy |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0305090A2 (en) * | 1987-08-18 | 1989-03-01 | Bp Oil International Limited | Method for the direct determination of physical properties of hydrocarbon products |
| CN1245288A (zh) * | 1998-08-17 | 2000-02-23 | 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 |
| CN2723988Y (zh) * | 2004-06-01 | 2005-09-07 | 浙江大学 | 一种石油产品质量快速测定仪 |
| CN101027554A (zh) * | 2004-09-17 | 2007-08-29 | 英国石油国际有限公司 | 化验含烃原料的方法 |
| CN101614829A (zh) * | 2009-07-29 | 2009-12-30 | 大连海事大学 | 机载激光荧光海上油污探测装置 |
| CN101839858A (zh) * | 2010-05-13 | 2010-09-22 | 大连海事大学 | 一种非线性激光荧光光谱实时识别方法 |
| CN101923047A (zh) * | 2010-05-17 | 2010-12-22 | 南通北极光自动控制技术有限公司 | 近红外在线检测漫反射光谱分析仪 |
| CN102374975A (zh) * | 2010-08-19 | 2012-03-14 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种利用近红外光谱预测油品物性数据的方法 |
| CN103399001A (zh) * | 2013-08-09 | 2013-11-20 | 大连海事大学 | 一种基于显微共焦拉曼光谱的原油鉴别方法 |
| CN104502321A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-04-08 | 李颖 | 一种基于激光激发荧光技术的溢油监测系统及其工作方法 |
| US20150106031A1 (en) * | 2011-02-22 | 2015-04-16 | Omer Refa Koseoglu | Characterization of crude oil by near infrared spectroscopy |
Family Cites Families (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US348854A (en) * | 1886-09-07 | Remedy for kidney diseases | ||
| US4988446A (en) * | 1988-05-14 | 1991-01-29 | Exxon Research And Engineering Company | Method for spectroscopic analysis of hydrocarbons |
| ES2089574T3 (es) * | 1992-10-07 | 1996-10-01 | Ashland Oil Inc | Calibracion de instrumento espectroscopico. |
| US5360972A (en) * | 1993-08-17 | 1994-11-01 | Western Atlas International, Inc. | Method for improving chemometric estimations of properties of materials |
| US5684580A (en) * | 1995-05-01 | 1997-11-04 | Ashland Inc. | Hydrocarbon analysis and control by raman spectroscopy |
| US5691809A (en) | 1995-09-06 | 1997-11-25 | Marathon Oil Company | Method and apparatus for studying organic deposition |
| FR2774768B1 (fr) * | 1998-02-10 | 2000-03-24 | Inst Francais Du Petrole | Methode de determination d'au moins une propriete physicochimique d'une coupe petroliere |
| US6272376B1 (en) | 1999-01-22 | 2001-08-07 | Cedars-Sinai Medical Center | Time-resolved, laser-induced fluorescence for the characterization of organic material |
| KR20000030689A (ko) * | 2000-03-11 | 2000-06-05 | 한호섭 | 근적외선 흡수 스펙트럼을 이용한 자동차용 경유의 물리적성상의 동시 측정방법 |
| US6663767B1 (en) * | 2000-05-02 | 2003-12-16 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Low sulfur, low emission blends of fischer-tropsch and conventional diesel fuels |
| US20020158211A1 (en) | 2001-04-16 | 2002-10-31 | Dakota Technologies, Inc. | Multi-dimensional fluorescence apparatus and method for rapid and highly sensitive quantitative analysis of mixtures |
| DE10239028B4 (de) | 2001-08-21 | 2004-07-29 | Becker & Hickl Gmbh | Verfahren zur Identifizierung von natürlich vorkommenden oder synthetisch hergestellten Melaninsorten |
| US6662116B2 (en) * | 2001-11-30 | 2003-12-09 | Exxonmobile Research And Engineering Company | Method for analyzing an unknown material as a blend of known materials calculated so as to match certain analytical data and predicting properties of the unknown based on the calculated blend |
| US6633043B2 (en) | 2002-01-30 | 2003-10-14 | Ezzat M. Hegazi | Method for characterization of petroleum oils using normalized time-resolved fluorescence spectra |
| US7511819B2 (en) | 2003-11-10 | 2009-03-31 | Baker Hughes Incorporated | Light source for a downhole spectrometer |
| BRPI0515407A (pt) * | 2004-09-17 | 2008-07-22 | Bp Oil Int | aparelho portátil e método para análise de uma carga de alimentação de refinaria ou de um produto de um processo de refinaria |
| GB2439027B (en) * | 2005-03-11 | 2009-10-28 | Chevron Usa Inc | Extra light hydrocarbon liquids |
| DE102005062910A1 (de) * | 2005-12-29 | 2007-07-05 | Basf Ag | Verfahren zur Bestimmung der Identität oder Nicht-Identität und Konzentration einer chemischen Verbindung in einem Medium |
| US7595876B2 (en) | 2006-01-11 | 2009-09-29 | Baker Hughes Incorporated | Method and apparatus for estimating a property of a fluid downhole |
| CA2549358C (en) * | 2006-05-17 | 2010-02-02 | Nor Technologies Inc. | Heavy oil upgrading process |
| US7560711B2 (en) | 2006-08-09 | 2009-07-14 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | Multiple fingerprinting of petroleum oils using normalized time-resolved laser-induced fluorescence spectral subtractions |
| EP2232236B1 (en) | 2007-12-21 | 2019-12-18 | Medico Kemiske Laboratorium ApS | Monitoring lubricant oil condition and/or quality, on-line or at-line, based on chemometric data analysis of flourescence and/or near infrared spectra |
| FR2946055B1 (fr) * | 2009-05-29 | 2012-08-03 | Total Raffinage Marketing | Procede de reduction de l'acidite naphtenique de charges petrolieres et son utilisation |
| US8455845B2 (en) | 2010-08-23 | 2013-06-04 | Saudi Arabian Oil Company | Method for detecting drag reducer additives in gasoline |
| US20150106028A1 (en) * | 2011-06-29 | 2015-04-16 | Omer Refa Koseoglu | Characterization of crude oil by fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry |
| US9429556B2 (en) * | 2010-10-18 | 2016-08-30 | Saudi Arabian Oil Company | Relative valuation method for naphtha streams |
| FR2969648B1 (fr) * | 2010-12-24 | 2014-04-11 | Total Raffinage Marketing | Procede de conversion de charge hydrocarbonee comprenant une huile de schiste par hydroconversion en lit bouillonnant, fractionnement par distillation atmospherique, et hydrocraquage |
| CA2844832A1 (en) | 2011-08-16 | 2013-02-21 | Gushor Inc. | Reservoir sampling tools and methods |
| EP2699900B1 (en) * | 2012-01-06 | 2019-02-13 | Bharat Petroleum Corporation Limited | Prediction of refining characteristics of oil |
| US20140373649A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-12-25 | Baker Hughes Incorporated | Use of detection techniques for contaminant and corrosion control in industrial processes |
-
2016
- 2016-06-10 US US15/179,317 patent/US10527546B2/en active Active
- 2016-06-10 JP JP2017563566A patent/JP6552647B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2016-06-10 CN CN201680033954.XA patent/CN107787450B/zh active Active
- 2016-06-10 EP EP16733249.3A patent/EP3308147A1/en not_active Withdrawn
- 2016-06-10 WO PCT/US2016/036929 patent/WO2016201254A1/en active Application Filing
- 2016-06-10 KR KR1020187000754A patent/KR102089708B1/ko active IP Right Grant
-
2017
- 2017-12-07 SA SA517390498A patent/SA517390498B1/ar unknown
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0305090A2 (en) * | 1987-08-18 | 1989-03-01 | Bp Oil International Limited | Method for the direct determination of physical properties of hydrocarbon products |
| CN1245288A (zh) * | 1998-08-17 | 2000-02-23 | 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 |
| CN2723988Y (zh) * | 2004-06-01 | 2005-09-07 | 浙江大学 | 一种石油产品质量快速测定仪 |
| CN101027554A (zh) * | 2004-09-17 | 2007-08-29 | 英国石油国际有限公司 | 化验含烃原料的方法 |
| CN101614829A (zh) * | 2009-07-29 | 2009-12-30 | 大连海事大学 | 机载激光荧光海上油污探测装置 |
| CN101839858A (zh) * | 2010-05-13 | 2010-09-22 | 大连海事大学 | 一种非线性激光荧光光谱实时识别方法 |
| CN101923047A (zh) * | 2010-05-17 | 2010-12-22 | 南通北极光自动控制技术有限公司 | 近红外在线检测漫反射光谱分析仪 |
| CN102374975A (zh) * | 2010-08-19 | 2012-03-14 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种利用近红外光谱预测油品物性数据的方法 |
| US20150106031A1 (en) * | 2011-02-22 | 2015-04-16 | Omer Refa Koseoglu | Characterization of crude oil by near infrared spectroscopy |
| CN103399001A (zh) * | 2013-08-09 | 2013-11-20 | 大连海事大学 | 一种基于显微共焦拉曼光谱的原油鉴别方法 |
| CN104502321A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-04-08 | 李颖 | 一种基于激光激发荧光技术的溢油监测系统及其工作方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6552647B2 (ja) | 2019-07-31 |
| KR102089708B1 (ko) | 2020-03-16 |
| US10527546B2 (en) | 2020-01-07 |
| SA517390498B1 (ar) | 2020-11-26 |
| JP2018524570A (ja) | 2018-08-30 |
| WO2016201254A1 (en) | 2016-12-15 |
| EP3308147A1 (en) | 2018-04-18 |
| KR20180017118A (ko) | 2018-02-20 |
| US20160363533A1 (en) | 2016-12-15 |
| CN107787450B (zh) | 2021-06-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107787450A (zh) | 使用激光诱导紫外荧光光谱表征原油 | |
| Desgroux et al. | Study of the formation of soot and its precursors in flames using optical diagnostics | |
| Steffens et al. | Application of fluorescence to the study of crude petroleum | |
| Vempatapu et al. | Monitoring petroleum fuel adulteration: A review of analytical methods | |
| US7939335B1 (en) | Detection and classification of heavy hydrocarbon contamination in refinery process streams via spectrofluorometry | |
| Al-Ghouti et al. | Determination of motor gasoline adulteration using FTIR spectroscopy and multivariate calibration | |
| JP6779882B2 (ja) | 蛍光分光分析による原油およびその留分のキャラクタリゼーション | |
| EP2480639B1 (en) | Dipyrromethenes and azadipyrromethenes as markers for petroleum products | |
| Tan et al. | Toward the development of Raman spectroscopy as a nonperturbative online monitoring tool for gasoline adulteration | |
| Wartel et al. | Pyrene measurements in sooting low pressure methane flames by jet-cooled laser-induced fluorescence | |
| Ventura et al. | Determination of the biodiesel content in diesel/biodiesel blends by using the near-near-infrared thermal lens spectroscopy | |
| Montes et al. | Low-field NMR: A new alternative to determine the aromatic content of petroleum distillates | |
| Andrews et al. | Molecular size determination of coal-derived asphaltene by fluorescence correlation spectroscopy | |
| Wang et al. | Chemical composition of group II lubricant oil studied by high-resolution gas chromatography and comprehensive two-dimensional gas chromatography | |
| Al-Dahhan et al. | Classification of crude oils and its fractions on the basis of Paraffinic, Naphthenic and Aromatics | |
| Romanel et al. | Time domain nuclear magnetic resonance (TD-NMR): A new methodology to quantify adulteration of gasoline | |
| Bruno et al. | Prediction and preliminary standardization of fire debris constituents with the advanced distillation curve method | |
| Jameel | Identification and quantification of hydrocarbon functional groups in gasoline using 1H-NMR spectroscopy for property prediction | |
| Tarai et al. | Study on the miscibility behavior of diesel–n-butanol–ethanol blends and fluorimetric estimation of diesel fraction | |
| CN102221534B (zh) | 一种快速识别发动机燃料种类的中红外光谱方法 | |
| Sotelo et al. | Application of fluorescence spectroscopy for spectral discrimination of crude oil samples | |
| Owens et al. | Frequency domain fluorescence lifetime study of crude petroleum oils | |
| Vallejo-Cardona et al. | A study of the effect of surfactants on the aggregation behavior of crude oil aqueous dispersions through steady-state fluorescence spectrometry | |
| Bell et al. | Limits of identification using VUV spectroscopy applied to C8H18 isomers isolated by GC× GC | |
| Smirnov et al. | Distribution Patterns of Main Structural-Group Parameters of Crude Oils from Lena–Tunguska Oil-and-Gas Basin According to 13C NMR Data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |