JP2020520462A - 分子キャラクタリゼーション方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本明細書で説明する分子キャラクタリゼーション方法は、原油又は石油留分を含む試料中の分子種(species)を表す化合物として、まとまった1セットの化合物を用いる。これらの化合物は、化合物群(本明細書では「分子群」とも称する)へと分類される。表1に、化合物群の例を示す(ただし、さらなる群が使われてもよい)。各化合物群ごとに、化合物の例も描いている。
構造異性体は、同じ化合物群に属して同じ化学式を有する化合物である。反面、構造異性体は、二重結合当量、分岐鎖(branching)、環構造、芳香族分及びナフテン分が異なり得る。これらの違いにより、構造異性体間の物理的特性も異なる。例示として、図2に、芳香族環・ナフテン環の数及び炭化水素側鎖の長さが相異なる5種類の同族列化合物の標準沸点を横軸、密度を縦軸としたプロットを示す。破線は同じ総炭素数(CN)及び二重結合当量(DBE)の異性体であることを表す。例えば、一番上の破線は、CN=32、DBE=16の異性体に対応する。これらの異性体間では、特性(例えば、密度、標準沸点等)が大幅に異なる。
表1に示す22個の化合物群をカバーした、モデル化合物のライブラリが形成され得る。これらの化合物は、当該化合物の熱力学的安定性を踏まえて、かつ、当該化合物の構造が原油、原料やリアクター生成物中に存在している又は存在している可能性があると特定されたことによって選ばれたものである(例えば、Linzhou Zhang達による“Molecular Representation of Petroleum Vacuum Resid(石油減圧蒸留残渣の分子表現)” Energy Fuels, 28(3):1736-1749 (2013)等を参照のこと)。構造異性体も含まれる。本研究では、約54,000種類の化合物のライブラリを使用した(本明細書では「MCライブラリ」と称する)。モデル化合物のライブラリは特定数の化合物に限定されないが、典型的には、原油、原料やリアクター生成物中に存在している又は存在している可能性があると特定されたモデル化合物の数は多ければ多いほど望ましい。
MCライブラリ内の化合物の標準沸点及び液体密度は、特許文献1や特許文献2に記載されているようにPC−SAFT状態方程式を用いて算出することができる。硫黄分、窒素分、炭素分、水素分などの元素特性は、当該技術分野から知られているように分子式から直接算出される。他の物理的特性は、従来技術から知られている各種相関を用いて推定することができる。
純粋化合物iは、その化学式により識別することができる。
化学式i=CxHySzNlOmVnNij
(式中、Cxは炭素原子の数であり、Hyは水素原子の数であり、Szは硫黄原子の数であり、Nlは窒素原子の数であり、Omは酸素原子の数であり、Vnはバナジウム原子の数であり、Nijはニッケル原子の数である)
A)純粋化合物の分子量Da
PC−SAFT状態方程式を用いることにより、MCライブラリ内の全化合物の標準沸点を算出することができる。
J)液体密度
MCライブラリ内の全化合物の、各種温度での液体密度は、PC−SAFT状態方程式により推定することができ、次の相関式を用いて温度に相関付けられている。
K)液体粘度
基寄与法を用いることにより、純粋化合物の液体粘度を推定することができる。全官能基の寄与粘度が、用意された実験液体粘度データに対して回帰される。当該回帰に使用されるデータセットは、表1の化合物群及び表3の官能基を示す多種多様な化合物を含み得る。
L)コンラドソン残留炭素
純粋化合物のコンラドソン残留炭素CCRi(wt%)は、ペンダント−コアモデルから推定することができる。このモデルは、化合物が、熱分解過程で蒸留することのできる液体を形成するペンダントブロックと、残留炭素を形成するコアブロックとの、2つの構成成分から構成されているものと仮定する。
一化合物のコアブロックは多環系芳香族炭化水素で構成されているので、飽和分(パラフィン類及びナフテン類)のCCRはゼロとなる。CCRを求めるための実験測定は315℃で行うため、315℃未満の標準沸点を有する化合物のCCRはゼロと見なす。それ以外の化合物のCCRは、次の式を用いて算出される。
残留炭素測定時において熱分解反応よりも先に蒸発する化合物がある可能性も踏まえて、P−Cモデルから算出されるCCR値には蒸発影響係数が適用され得る。この係数は、化合物沸点の積分正規分布と見なすことができる。
M)総発熱量および真発熱量
どちらの特性も元素含有量に密接に関係しており、次の式を用いて算出することができる。
A)原油・石油留分の質量密度
原油又は石油留分の質量密度は、次のようにして算出される。
B)原油・石油留分の液体粘度
原油又は石油留分の液体粘度(dynamic liquid viscosity)は、次の式を用いて算出することができる。
動粘度(kinematic viscosity)は、粘度と密度とから算出される。
C)原油・石油留分の分子量Da
原油又は石油留分の分子量は、次のようにして算出することができる。
D)原油・石油留分の全酸価(TAN)
全酸価は、1gの原油又は石油留分中における酸を中和するのに用いられるKOHの質量(mg)として定義される。全酸価は、次の式を用いて算出することができる。
E)原油・石油留分のコンラドソン残留炭素
原油全体又は石油留分全体のCCRは、次のようにして算出することができる。
F)原油・石油留分の総発熱量及び真発熱量
原油・石油留分の総発熱量及び真発熱量は、次のようにして算出することができる。
N)原油又は石油留分の総硫黄分
O)原油又は石油留分のメルカプタン硫黄分
P)原油又は石油留分の総窒素分
Q)原油又は石油留分の塩基性窒素分
R)原油又は石油留分の炭素分
S)原油又は石油留分の水素分
T)原油又は石油留分のCH比
MCライブラリなどのライブラリから、キャラクタリゼーション方法で分析データを表すための化合物が選択される。所与の分析の特性を表すのに、ライブラリ内に存在する全化合物が必要となるわけではない。化合物の選択過程は、用意されたデータの種類や品質に依存する。化合物選択に用いる主な手法は、化合物群(表1に示す化合物群を参照のこと)を表す概念的セグメントの分布を用いて、所与の化合物群内の化合物が原油又は石油留分中に存在する確率を求めるという手法である。概念的セグメントは、検討対象となる全化合物群及び構造を表現するように選び出されたものであり、表4にまとめられている。これら概念的セグメントの例には、総炭素数、一分岐メチレン、二分岐メチレン、ナフテン側環、および芳香族側環が含まれる。
「一分岐メチレン」セグメントおよび「二分岐メチレン」セグメントは、パラフィン類の、イソパラフィンとしての分岐度を管理する。
「芳香族側環」セグメントおよび「ナフテン側環」セグメントは、環数の分布を管理する。図4に芳香族側環の分布の例を示し、図5にナフテン側環の分布の例を示す。例示のために、様々なセグメント数を含めている。ナフテン側環値=0は、化合物がナフテン環を持たないことを指す。値=1は、化合物が1個のナフテン環を持っていることを指す。表5に、化合物の例、ならびに化合物の選択過程で使われる対応する概念的セグメント及び値を示す。
表6に、セグメント及びセグメントにより選出され得る化合物の例についての完全なリストを示す。「6CR」、「パラフィン系スルフィド」、「SO2」、「フェノール」、「チオフェン」、「NO2」、「中性窒素」、「塩基性窒素付きパラフィン系スルフィド」、「芳香族酸」などといったセグメントの残余「モル分率」は、共通の化合物群分布内での2つのサブ化合物群の比率を左右する。例えば、芳香族酸セグメントのモル分率は、酸素化合物群内での芳香族酸−対−ナフテン酸の比率を求める又は定めるのに用いられる。これら2種類の酸を区別する実験データが存在していれば、このデータを用いてそのモル分率を直接設定することが可能である。データが存在しない場合には、この変数がユーザによって適宜設定され得るか又は回帰により調節され得る。
本発明の方法は、図6に示すように、複数の種類の実験データを使用し得る。
1.化合物の組成(絶対的な組成−対−相対的な組成)
2.異性体の素性(異性体化合物の正確な素性−対−構造式)
3.炭素数
4.二重結合当量
5.ヘテロ原子含有量
上記の情報を一つでも含まないデータは、各種程度の曖昧さを有していると考えられる。この曖昧さを解決できる測定結果は、解決できない測定結果よりも優先される。
a)「直接的」な情報は、上記5種類の全ファクタを確定するものであり、存在する分子及び当該分子の組成が曖昧ではない。GC−MSなどの一部のGC手法は、上記5種類の情報を確定することができる。
b)「直接的」な集合データは、上記のうちの4種類のファクタを確定することができる。この種のデータでは、集合内の異性体化合物が特定されない一方で、炭素数、DBE、組成およびヘテロ原子含有量は明確にされる。よって、このデータタイプでは、集合の異性体構成内容が不明である(曖昧さ)。
c)「定量的」な情報は、上記のうちの4種類のファクタを確定することができる。GC−ToF測定の場合は、異性体構造がしばしば特定されない一方で、各データ信号の炭素数、DBE、組成およびヘテロ原子含有量は明確にされる。よって、このデータタイプでは、データ信号の異性体構成内容が不明である(曖昧さ)。
d)「定性的」な情報は、上記のうちの3種類のファクタを確定することができる。一例はFT−ICR MS法(APPI、ESI+、ESI−)であり、絶対的な組成および異性体の種類は確定されない一方で、各データ信号の炭素数、DBEおよびヘテロ原子含有量については判明する。この種のデータでは、データ信号の異性体構成内容および組成が不明である。
e)「伝統的な分析データ」情報は、上記のうちの1種類のファクタしか明確となり得ない。例えば、硫黄分と窒素分のデータを用いてヘテロ原子含有量を推測するということは可能である。
前段落で説明したような一部の種類の実験データの曖昧さが原因となり、データ信号をMCライブラリ内の1つ以上の特定の化合物に対して直接マッピングすることができない。本発明の実施形態では、データ信号(特に、曖昧さを有するデータ信号)のモデル化を促すための信号群が生成される。信号群とは、処理対象の分析データの種類及び品質並びに使用する概念的セグメント確率分布関数に基づいて設定された条件に合致する、モデル化合物ライブラリから選び出された、1つ以上のモデル化合物を含むモデリング構築物である。化合物の正確な素性を含むGC−MSデータなどの直接的なデータでの信号群は、モデル化合物ライブラリから選び出された、同じ素性を有する化合物を含む。集合のGS−MSデータなどの直接的なデータでの信号群は、同じ化合物群及び同じ炭素数を有する複数のモデル化合物を含む。GC−ToFデータなどの定量的な分子レベルデータでの信号群は、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量を有する複数のモデル化合物を含む。FT−ICR−MSデータなどの定性的な分子レベルデータでの信号群は、当該データの少なくとも一部に対してAspen分布が用いられた場合、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量を有する複数のモデル化合物を含む。また、この種のデータでの信号群は、当該データの少なくとも一部を表すのにガンマ分布または一様な分布が用いられた場合、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数を有する複数のモデル化合物を含む。伝統的な分析データでの信号群は、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数を有する複数のモデル化合物を含む。一つ又は複数のモデル化合物を一つの信号群に割り当てる際、直接的なデータは直接的な集合データよりも優先度が高く、直接的な集合データは定量的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定量的な分子レベルデータは定性的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定性的な分子レベル分析データは伝統的な分析データよりも優先度が高い。モデル化合物を信号群に各自割り当てることのできる様々な優先度の分析データが存在している場合、モデル化合物を信号集団に割り当てるのには、最も高い優先度の分析データが用いられる。
アルゴリズムが、表4の概念的セグメントの確率、および構成化合物群の相対的な化合物群重量を求める。これらは、信号集団を生成して当該信号群の組成を算出するのに用いられる。
(式中、p(n)はセグメント数nでの確率であり、nはセグメント数であり、Lは確率関数の開始位置であり、αは形状係数パラメータであり、βは尺度パラメータであり、Γはガンマ関数である。)
この式は、ユーザインターフェースにおいて直交とされ、最頻値と標準偏差σとの関数とされる。図10Bに、最頻値パラメータとσパラメータとが指定されたガンマ分布関数の一例が見受けられる。ガンマ分布関数は、伝統的な分析データを処理するのに用いられたり、定性的な分子レベルデータの不足分を補うのに用いられたりする。本明細書では、最頻値パラメータや標準偏差σパラメータをセグメント分布パラメータとも称する。
本明細書では、Aspen分布の確率の数値をセグメント分布値とも称する。
a)上記9種類の化合物の組成及び素性を確定した「直接的」な純粋構成成分データを提供する測定手法を用いた場合、処理目的上、各々の化合物は信号群として扱われ、当該信号群の組成が測定組成値に固定される。
b)C16集合という組成までしか分からない「直接的」な構成成分集合データを提供する測定手法を用いた場合、上記9種類の異性体化合物を含む一つの信号群が生成される。当該信号群の組成は、化合物集合の測定組成値に固定される。この信号群内のこれら9種類の異性体化合物の組成は、最初、化合物集合の測定組成を9で割ったものに設定される。
c)炭素数、DBE、組成及びヘテロ原子含有量を含む「定量的」なデータを提供する測定手法を用いた場合、3つの信号群が生成される。各々の信号群は、それぞれ、DBE=9、DBE=8、DBE=7の化合物を含んでいる。各信号群の組成は、CN=16、DBE=それぞれの値である各データ信号の、測定信号強度(すなわち、測定組成)に固定される。各信号群内の異性体化合物の組成は、最初、各データ信号の組成を構成異性体化合物の数(1番目の信号群では2、2番目の信号群では5、3番目の信号群では2)で割ったものに設定される。
d)炭素数、DBE,相対組成及びヘテロ原子含有量を含む「定性的」なデータを提供する測定手法を用いた場合、3つの信号群が生成される。各々の信号群は、それぞれ、DBE=9、DBE=8、DBE=7の化合物を含んでいる。各データ信号の正確な組成が分からないので、各信号群の組成を固定することはできないが、図6に示すアルゴリズムの一部としての物質収支及びデータ回帰によって当該組成が求まる。
e)「伝統的な分析データ」を提供する測定手法を用いた場合、環数により特徴付けられる2つの信号群がガンマ分布関数を用いて生成される。1番目の信号群は、CN=16、芳香族環=2、ナフテン環=1の化合物を含んでいる。2番目の信号群は、CN=16、芳香族環=2の化合物を含んでいる。信号群の組成は、図6に示すように物質収支及びセグメント分布パラメータの回帰によって求まる。
一つの信号群内の構成化合物の組成を算出するには、所与の化合物ごとに、割り当てられている当該化合物の構造密度指数値を用いて、図16に示すような且つ表6に記載するような分布関数及びパラメータを使って確率値を求める。各化合物の構造密度確率分布値は、正規化されたあと同信号群の組成でスケーリングされる。これにより、同信号群内の全化合物の組成一式が得られる。
アルゴリズムは、信号群の組成を一定に維持する。得られた化合物組成同士は、同じ信号群内で合計した場合、信号群組成調和過程で設定された当該信号群の総組成と等しくなる。
(なお、図16には、表6における2個目の信号群に割り当てられた5つの化合物を追記している。)
一部の実施形態では、実験データが取集されて、原油又は石油留分の「分子プロファイル」を特定するための回帰手順に利用される。この回帰手順は、非線形最小二乗法アルゴリズムを用いて、以下に定義する残差平均平方二乗誤差(RRMSE)目的関数を最小化するものである。
調節可能なパラメータは、一部の選択された概念的セグメントのガンマ分布関数の最頻値及び標準偏差σであり得る。また、調節可能なパラメータは、信号群内の構成化合物の組成の算出に用いられる構造密度指数のガンマ分布関数の最頻値及び標準偏差σを含み得る。
図17に、本発明が実現され得るコンピュータネットワーク又は同様のデジタル処理環境を示す。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
[態様1]
コンピュータに実装される、原油又は石油留分を含む試料の化学組成をキャラクタリゼーションする方法であって、プロセッサにより、
(i)前記試料の分子レベル分析データを含むか又は前記試料の分子レベル分析データと伝統的な分析データとを含む、分析データを受け取る過程と、
(ii)a)前記試料の前記分子レベル分析データに基づく絶対的な化合物組成を、かつ/あるいは、b)前記分子レベル分析データの少なくとも一部に基づいて、第1の化合物群および第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、ならびに第1のセグメント分布を、かつ/あるいは、c)前記試料の前記伝統的な分析データを受け取っていれば、当該伝統的な分析データの少なくとも一部に基づいて、第2の化合物群および第2の化合物群重量、第2の概念的セグメントタイプ、ならびに第2のセグメント分布を、設定する過程と、
(iii)a)絶対的な化合物組成を、かつ/あるいは、b)前記分子レベルデータの少なくとも一部に基づいて設定された、前記第1のセグメント分布を表す第1のセグメント分布値と第1の化合物群重量とから第1の化合物組成を、かつ/あるいは、c)前記試料の前記伝統的な分析データを受け取っていれば、当該伝統的な分析データに基づいて設定された、前記第2のセグメント分布を表す第2のセグメント分布パラメータと第2の化合物群重量とから第2の化合物組成を、決定する過程と、
(iv)a)前記絶対的な化合物組成および/またはb)前記第1の化合物組成および/またはc)第2の化合物組成を調和させることにより、調和済みの化合物組成を得る過程と、
(v)前記分子レベル分析データが定性的な分子レベル分析データおよび/または伝統的な分析データを含むものである場合、前記調和済みの化合物組成について求められた物理的特性および/または化学的特性が受け取った対応する分析データと合致するまで第1の化合物群重量、第2の化合物群重量および第2のセグメント分布パラメータを調節することにより、洗練化された化合物組成を得る過程と、
を備え、これによって前記試料の前記化学組成のキャラクタリゼーション結果を形成する、方法。
[態様2]
態様1に記載の方法において、前記絶対的な化合物組成が絶対的な信号群組成であり、前記第1の化合物組成が第1の信号群組成であり、前記第2の化合物組成が第2の信号群組成であり、前記化合物組成が信号群組成である、方法。
[態様3]
態様1または2に記載の方法において、前記分子分析データが、ガスクロマトグラフィー質量分析法(GC−MS)データ、ガスクロマトグラフィー時間飛行型質量分析法(GC−ToF)データ、またはフーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴型質量分析法(FT ICR−MS)データを含む、方法。
[態様4]
態様1または2に記載の方法において、前記分子分析データが、ガスクロマトグラフィー質量分析法(GC−MS)データ、ガスクロマトグラフィー時間飛行型質量分析法(GC−ToF)データ、またはフーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴型質量分析法(FT ICR−MS)データである、方法。
[態様5]
態様1から4のいずれかに記載の方法において、前記FT ICS−MSデータが、大気圧光イオン化法(APPI)FT−ICR MSデータ、エレクトロスプレー負イオン化法(ESI−)FT−ICR MSデータ、またはエレクトロスプレー陽イオン化法(ESI+)FT−ICR MSデータである、方法。
[態様6]
態様1から5のいずれかに記載の方法において、前記GC−MSデータが、水素炎イオン化検出器ガスクロマトグラフィー(GC−FID)データである、方法。
[態様7]
態様1から6のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータがGC−MSデータを含み、当該方法が、さらに、
前記GC−MSデータに基づいて、化合物ライブラリから純粋化合物を選択する過程、
を備える、方法。
[態様8]
態様1から7のいずれかに記載の方法において、GC−MSデータから、化合物の素性および前記絶対的な化合物組成が決定される、方法。
[態様9]
態様1から8のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータが直接的なデータを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記直接的なデータに基づいて、化合物ライブラリから純粋化合物を選択する過程と、
(2)絶対的な化合物組成を設定する過程と、
(3)絶対的な化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。
[態様10]
態様1から9のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータがGC−ToFデータを含み、当該方法は、さらに、
GC−ToF信号強度データ、および/または、GC−ToFデータから導き出された炭素数、および/または、GC−ToFデータから導き出されたDBEを、Aspen分布に変換する過程、
を備える、方法。
[態様11]
態様1から10のいずれかに記載の方法において、さらに、
GT−ToFデータから求められたAspen分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程、
を備える、方法。
[態様12]
態様1から11のいずれかに記載の方法において、さらに、
GC−ToFデータから導き出された化合物群重量、GC−ToFデータから導き出されたセグメントタイプ、およびGC−ToFデータから導き出されたセグメント分布値から、GC−ToFベースの化合物組成を決定する過程、
を備える、方法。
[態様13]
態様1から12のいずれかに記載の方法において、前記第1の化合物組成が、GC−ToFデータから決定された化合物組成、つまり、GC−ToFベースの化合物組成を含む、方法。
[態様14]
態様11または12に記載の方法において、前記GC−ToFベースの化合物組成が、前記調和済みの化合物組成の、受け取った対応する分析データと比べての物理的特性および/または化学的特性の違いに基づいて調節されない、方法。
[態様15]
態様1から14のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記定量的な分子レベル分析データから導き出された信号強度データ、および/または、定量的な分子レベル分析データから導き出された炭素数、および/または、定量的な分子レベル分析データから導き出されたDBEを、Aspen分布に変換する過程と、
(2)前記定量的な分子レベル分析データから求められたAspen分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程と、
(3)定量的な分子レベル分析データから導き出された化合物群重量、定量的な分子レベル分析データから導き出されたセグメントタイプ、および定量的な分子レベル分析データから導き出されたセグメント分布値から、化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。
[態様16]
態様1から15のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータがFT−ICR−MSデータを含み、当該方法は、さらに、
FT−ICR−MS信号強度データ、および/または、FT−ICR−MSから導き出された式、および/または、FT−ICR−MSから導き出された炭素数、および/または、FT−ICR−MSから導き出されたDBEを、Aspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に変換する過程、
を備える、方法。
[態様17]
態様1から16のいずれかに記載の方法において、さらに、
FT−ICR−MSデータから導き出されたAspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に基づいて、前記第1の化合物群重量、前記第1の概念的セグメントタイプ、および前記第1のセグメント分布を設定する過程、
を備える、方法。
[態様18]
態様1から17のいずれかに記載の方法において、さらに、
FT ICR−MSデータから導き出された化合物群重量、FT ICR−MSデータから導き出されたセグメントタイプ、ならびにFT ICR−MSデータから導き出されたセグメント分布値および/またはセグメント分布パラメータから、FT ICR−MSベースの化合物組成を決定する過程、
を備える、方法。
[態様19]
態様1から18のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記定性的な分子レベル分析データから導き出された信号強度データ、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出された式、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出された炭素数、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出されたDBEを、Aspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に変換する過程と、
(2)定性的な分子レベル分析データから導き出されたAspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程と、
(3)定性的な分子レベル分析データから導き出された化合物群重量、定性的な分子レベル分析データから導き出されたセグメントタイプ、ならびに定性的な分子レベル分析データから導き出されたセグメント分布値および/またはセグメント分布パラメータから、化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。
[態様20]
態様1から19のいずれかに記載の方法において、前記第1の化合物組成が、FT ICR−MSデータから決定された化合物組成、つまり、FT ICR−MSベースの化合物組成を含む、方法。
[態様21]
態様19または20に記載の方法において、前記FT ICR−MSベースの化合物組成が、前記調和済みの化合物組成の、受け取った対応する分析データと比べての物理的特性および/または化学的特性の違いに基づいて調節される、方法。
[態様22]
態様1から21のいずれかに記載の方法において、前記第1の化合物組成がFT ICR−MSベースの化合物組成であり、前記第2の化合物組成が伝統的な分析データから決定される、方法。
[態様23]
態様22に記載の方法において、前記調和済みの化合物組成について求められた物理的特性および/または化学的特性が受け取った対応する分析データと合致するまで、前記FT ICR−MSベースの化合物組成および前記第2の化合物組成のみが調節される、方法。
[態様24]
態様1から23のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが、伝統的な分析データを含む、方法。
[態様25]
態様1から24のいずれかに記載の方法において、前記伝統的な分析データが、蒸留曲線データ、密度曲線データ、硫黄曲線データ、塩基性窒素曲線データ、総窒素曲線データ、CH比曲線データ、全酸価曲線データ、PIONA分曲線データ、粘度曲線データ、ニッケル分曲線データ、およびバナジウム分曲線データのうちの少なくとも1つを含む、方法。
[態様26]
態様1から25のいずれかに記載の方法において、前記第1および第2の化合物群が、互いに独立して、パラフィン群、ナフテン群、芳香族群、オレフィン群、メルカプタン群、1個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、2個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、スルホキシド群、硫黄−酸素群、1個のピロールを有する中性窒素群、2個のピロール窒素を有する中性窒素群、中性窒素−硫黄群、中性窒素−酸素群、1個のピリジンを有する塩基性窒素群、ピリジンと別のピリジン又はピロールを有する塩基性窒素群、塩基性窒素−硫黄群、塩基性窒素−酸素群、フェノール群、パラフィン酸群、芳香族酸・ナフテン酸群、ニッケルポルフィリン群、およびバナジウムポルフィリン群のうちの少なくとも1つを含む、方法。
[態様27]
態様1から26のいずれかに記載の方法において、前記第1および第2の化合物群が、パラフィン群、ナフテン群、芳香族群、オレフィン群、メルカプタン群、1個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、2個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、スルホキシド群、硫黄−酸素群、1個のピロールを有する中性窒素群、2個のピロール窒素を有する中性窒素群、中性窒素−硫黄群、中性窒素−酸素群、1個のピリジンを有する塩基性窒素群、ピリジンと別のピリジン又はピロールを有する塩基性窒素群、塩基性窒素−硫黄群、塩基性窒素−酸素群、フェノール群、パラフィン酸群、芳香族酸・ナフテン酸群、ニッケルポルフィリン群、およびバナジウムポルフィリン群を含む、方法。
[態様28]
態様26または27に記載の方法において、前記パラフィン群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、一分岐メチレン、および二分岐メチレンを含む、方法。
[態様29]
態様26または27に記載の方法において、前記ナフテン群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、ナフテン側環、および六員環−対−五員環のモル比を含む、方法。
[態様30]
態様26または27に記載の方法において、前記芳香族群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、芳香族側環、およびナフテン側環を含む、方法。
[態様31]
態様1から30のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータが、前記試料全体から得られたものである、方法。
[態様32]
態様1から31のいずれかに記載の方法において、前記分子レベルデータが、前記試料の少なくとも1つのカットから得られたものである、方法。
[態様33]
態様1から32のいずれかに記載の方法において、さらに、
原油又は石油留分を含む前記試料の前記化学組成の前記キャラクタリゼーション結果を出力する過程、
を備える、方法。
[態様34]
態様1から33のいずれかに記載の方法において、前記試料が、原油または石油留分である、方法。
[態様35]
態様1から34のいずれかに記載の方法において、FT ICR−MSデータと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
[態様36]
態様1から35のいずれかに記載の方法において、GC−MSデータ、GC−ToFデータ、FT ICR−MSデータ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも2つを受け取る、方法。
[態様37]
態様1から36のいずれかに記載の方法において、GC−MSデータ、GC−ToFデータ、FT ICR−MSデータ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも3つを受け取る、方法。
[態様38]
態様1から37のいずれかに記載の方法において、GC−MSデータとGC−ToFデータとFT ICR−MSデータと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
[態様39]
態様1から38のいずれかに記載の方法において、定性的な分子レベル分析データと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
[態様40]
態様1から39のいずれかに記載の方法において、直接的な分析データ、定量的な分子レベル分析データ、定性的な分子レベル分析データ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも2つを受け取る、方法。
[態様41]
態様1から40のいずれかに記載の方法において、直接的な分析データ、定量的な分子レベル分析データ、定性的な分子レベル分析データ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも3つを受け取る、方法。
[態様42]
態様1から41のいずれかに記載の方法において、直接的な分析データと定量的な分子レベル分析データと定性的な分子レベル分析データと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
[態様43]
態様1から42のいずれかに記載の方法において、さらに、
前記試料の物理的特性又は化学的特性を、当該試料の、キャラクタリゼーションされた前記化学組成の関数として推定する過程、
を備える、方法。
[態様44]
態様43に記載の方法において、前記試料の、推定される前記物理的特性が、標準沸点、液体密度、液体粘度、コンラドソン残留炭素、リサーチ法オクタン価、モーター法オクタン価、セタン価、およびリード蒸気圧のうちの少なくとも1つを含む、方法。
[態様45]
態様43に記載の方法において、前記試料の化学的特性を推定する過程が、化学式から、硫黄分、塩基性窒素分、総窒素分、炭素分、水素分、CH比、ニッケル分、バナジウム分、酸素分、パラフィン分、イソパラフィン分、オレフィン分、ナフテン分、および芳香族分を含む、化学構造および化学組成を算出することを含む、方法。
[態様46]
態様1から45のいずれかに記載の方法において、伝統的な分析データを受け取る、方法。
[態様47]
態様1から46のいずれかに記載の方法において、さらに、
モデル化合物のライブラリを用意する過程、
を備える、方法。
[態様48]
態様47に記載の方法において、さらに、
モデル化合物の前記ライブラリからの1つ又は複数のモデル化合物に対して信号群を割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様49]
態様1から46のいずれかに記載の方法において、さらに、
モデル化合物のライブラリからの1つ又は複数のモデル化合物に対して信号群を割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様50]
態様48または49に記載の方法において、モデル化合物の前記ライブラリからの、一つの信号群に該当する前記モデル化合物同士が、同じ化合物群、同じ炭素数および同じ二重結合当量を有する、方法。
[態様51]
態様1から50のいずれかに記載の方法において、前記試料が、i)1〜100の様々な炭素数とii)0〜50の様々な二重結合当量数とを有する化合物を含む、方法。
[態様52]
態様1から51のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的なデータを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的なデータに基づいて、一つのモデル化合物を、特定の一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様53]
態様1から52のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的な集合データを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的な集合データに基づいて、同じ化合物群及び同じ炭素数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様54]
態様1から53のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定量的な分子レベル分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様55]
態様1から54のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにAspen分布が用いられた場合、当該データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程と、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにガンマ分布又は一様な分布が用いられた場合、当該データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程と、
を備える、方法。
[態様56]
態様1から55のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが伝統的な分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記伝統的な分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様57]
態様1から56のいずれかに記載の方法において、一つ又は複数のモデル化合物を一つの信号群に割り当てる過程にて、直接的なデータは直接的な集合データよりも優先度が高く、直接的な集合データは定量的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定量的な分子レベルデータは定性的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定性的な分子レベル分析データは伝統的な分析データよりも優先度が高く、モデル化合物を信号群に各自割り当てることのできる様々な優先度の分析データが存在している場合、モデル化合物を信号集団に割り当てるのには、最も高い優先度の分析データが用いられる、方法。
[態様58]
態様1から57のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的なデータを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的なデータに基づいて、第1のモデル化合物を第1の信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。
[態様59]
態様1から58のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的な集合データを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的な集合データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータに基づくモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群及び同じ炭素数の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。
[態様60]
態様1から59のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定量的な分子レベル分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ及び直接的な集合データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。
[態様61]
態様1から60のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにAspen分布が用いられた場合、当該定性的な分子レベル分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ及び定量的な分子レベル分析データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量の信号群へと割り当てられる、過程と、
前記定性的な分子レベル分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ、定量的な分子レベル分析データ、及び前記定性的な分子レベル分析データのうちのAspen分布を用いた少なくとも一部のいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程と、
を備える、方法。
[態様62]
態様1から61のいずれかに記載の方法において、受け取った前記分析データが伝統的な分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記伝統的な分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ、定量的な分子レベル分析データ及び定性的な分子レベル分析データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。
[態様63]
態様1から62のいずれかに記載の方法において、さらに、
前記試料のカットに属する信号群内における構成化合物の構造密度指数を表した確率分布関数を用いて、信号群内の化合物組成を算出する過程、
を備える、方法。
[態様64]
態様1から63のいずれかに記載の方法において、さらに、
前記試料の全信号群内における構成化合物の構造密度指数を表した確率分布関数を用いて、信号群内の化合物組成を算出する過程、
を備える、方法。
Claims (64)
- コンピュータに実装される、原油又は石油留分を含む試料の化学組成をキャラクタリゼーションする方法であって、プロセッサにより、
(i)前記試料の分子レベル分析データを含むか又は前記試料の分子レベル分析データと伝統的な分析データとを含む、分析データを受け取る過程と、
(ii)a)前記試料の前記分子レベル分析データに基づく絶対的な化合物組成を、かつ/あるいは、b)前記分子レベル分析データの少なくとも一部に基づいて、第1の化合物群および第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、ならびに第1のセグメント分布を、かつ/あるいは、c)前記試料の前記伝統的な分析データを受け取っていれば、当該伝統的な分析データの少なくとも一部に基づいて、第2の化合物群および第2の化合物群重量、第2の概念的セグメントタイプ、ならびに第2のセグメント分布を、設定する過程と、
(iii)a)絶対的な化合物組成を、かつ/あるいは、b)前記分子レベルデータの少なくとも一部に基づいて設定された、前記第1のセグメント分布を表す第1のセグメント分布値と第1の化合物群重量とから第1の化合物組成を、かつ/あるいは、c)前記試料の前記伝統的な分析データを受け取っていれば、当該伝統的な分析データに基づいて設定された、前記第2のセグメント分布を表す第2のセグメント分布パラメータと第2の化合物群重量とから第2の化合物組成を、決定する過程と、
(iv)a)前記絶対的な化合物組成および/またはb)前記第1の化合物組成および/またはc)第2の化合物組成を調和させることにより、調和済みの化合物組成を得る過程と、
(v)前記分子レベル分析データが定性的な分子レベル分析データおよび/または伝統的な分析データを含むものである場合、前記調和済みの化合物組成について求められた物理的特性および/または化学的特性が受け取った対応する分析データと合致するまで第1の化合物群重量、第2の化合物群重量および第2のセグメント分布パラメータを調節することにより、洗練化された化合物組成を得る過程と、
を備え、これによって前記試料の前記化学組成のキャラクタリゼーション結果を形成する、方法。 - 請求項1に記載の方法において、前記絶対的な化合物組成が絶対的な信号群組成であり、前記第1の化合物組成が第1の信号群組成であり、前記第2の化合物組成が第2の信号群組成であり、前記化合物組成が信号群組成である、方法。
- 請求項1または2に記載の方法において、前記分子分析データが、ガスクロマトグラフィー質量分析法(GC−MS)データ、ガスクロマトグラフィー時間飛行型質量分析法(GC−ToF)データ、またはフーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴型質量分析法(FT ICR−MS)データを含む、方法。
- 請求項1または2に記載の方法において、前記分子分析データが、ガスクロマトグラフィー質量分析法(GC−MS)データ、ガスクロマトグラフィー時間飛行型質量分析法(GC−ToF)データ、またはフーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴型質量分析法(FT ICR−MS)データである、方法。
- 請求項1から4のいずれか一項に記載の方法において、前記FT ICS−MSデータが、大気圧光イオン化法(APPI)FT−ICR MSデータ、エレクトロスプレー負イオン化法(ESI−)FT−ICR MSデータ、またはエレクトロスプレー陽イオン化法(ESI+)FT−ICR MSデータである、方法。
- 請求項1から5のいずれか一項に記載の方法において、前記GC−MSデータが、水素炎イオン化検出器ガスクロマトグラフィー(GC−FID)データである、方法。
- 請求項1から6のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータがGC−MSデータを含み、当該方法が、さらに、
前記GC−MSデータに基づいて、化合物ライブラリから純粋化合物を選択する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から7のいずれか一項に記載の方法において、GC−MSデータから、化合物の素性および前記絶対的な化合物組成が決定される、方法。
- 請求項1から8のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータが直接的なデータを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記直接的なデータに基づいて、化合物ライブラリから純粋化合物を選択する過程と、
(2)絶対的な化合物組成を設定する過程と、
(3)絶対的な化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。 - 請求項1から9のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータがGC−ToFデータを含み、当該方法は、さらに、
GC−ToF信号強度データ、および/または、GC−ToFデータから導き出された炭素数、および/または、GC−ToFデータから導き出されたDBEを、Aspen分布に変換する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から10のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
GT−ToFデータから求められたAspen分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から11のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
GC−ToFデータから導き出された化合物群重量、GC−ToFデータから導き出されたセグメントタイプ、およびGC−ToFデータから導き出されたセグメント分布値から、GC−ToFベースの化合物組成を決定する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から12のいずれか一項に記載の方法において、前記第1の化合物組成が、GC−ToFデータから決定された化合物組成、つまり、GC−ToFベースの化合物組成を含む、方法。
- 請求項11または12に記載の方法において、前記GC−ToFベースの化合物組成が、前記調和済みの化合物組成の、受け取った対応する分析データと比べての物理的特性および/または化学的特性の違いに基づいて調節されない、方法。
- 請求項1から14のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記定量的な分子レベル分析データから導き出された信号強度データ、および/または、定量的な分子レベル分析データから導き出された炭素数、および/または、定量的な分子レベル分析データから導き出されたDBEを、Aspen分布に変換する過程と、
(2)前記定量的な分子レベル分析データから求められたAspen分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程と、
(3)定量的な分子レベル分析データから導き出された化合物群重量、定量的な分子レベル分析データから導き出されたセグメントタイプ、および定量的な分子レベル分析データから導き出されたセグメント分布値から、化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。 - 請求項1から15のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータがFT−ICR−MSデータを含み、当該方法は、さらに、
FT−ICR−MS信号強度データ、および/または、FT−ICR−MSから導き出された式、および/または、FT−ICR−MSから導き出された炭素数、および/または、FT−ICR−MSから導き出されたDBEを、Aspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に変換する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から16のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
FT−ICR−MSデータから導き出されたAspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に基づいて、前記第1の化合物群重量、前記第1の概念的セグメントタイプ、および前記第1のセグメント分布を設定する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から17のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
FT ICR−MSデータから導き出された化合物群重量、FT ICR−MSデータから導き出されたセグメントタイプ、ならびにFT ICR−MSデータから導き出されたセグメント分布値および/またはセグメント分布パラメータから、FT ICR−MSベースの化合物組成を決定する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から18のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
(1)前記定性的な分子レベル分析データから導き出された信号強度データ、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出された式、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出された炭素数、および/または、定性的な分子レベル分析データから導き出されたDBEを、Aspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に変換する過程と、
(2)定性的な分子レベル分析データから導き出されたAspen分布および/またはガンマ分布および/または一様なセグメント分布に基づいて、第1の化合物群重量、第1の概念的セグメントタイプ、および第1のセグメント分布を設定する過程と、
(3)定性的な分子レベル分析データから導き出された化合物群重量、定性的な分子レベル分析データから導き出されたセグメントタイプ、ならびに定性的な分子レベル分析データから導き出されたセグメント分布値および/またはセグメント分布パラメータから、化合物組成を算出する過程と、
を備える、方法。 - 請求項1から19のいずれか一項に記載の方法において、前記第1の化合物組成が、FT ICR−MSデータから決定された化合物組成、つまり、FT ICR−MSベースの化合物組成を含む、方法。
- 請求項19または20に記載の方法において、前記FT ICR−MSベースの化合物組成が、前記調和済みの化合物組成の、受け取った対応する分析データと比べての物理的特性および/または化学的特性の違いに基づいて調節される、方法。
- 請求項1から21のいずれか一項に記載の方法において、前記第1の化合物組成がFT ICR−MSベースの化合物組成であり、前記第2の化合物組成が伝統的な分析データから決定される、方法。
- 請求項22に記載の方法において、前記調和済みの化合物組成について求められた物理的特性および/または化学的特性が受け取った対応する分析データと合致するまで、前記FT ICR−MSベースの化合物組成および前記第2の化合物組成のみが調節される、方法。
- 請求項1から23のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが、伝統的な分析データを含む、方法。
- 請求項1から24のいずれか一項に記載の方法において、前記伝統的な分析データが、蒸留曲線データ、密度曲線データ、硫黄曲線データ、塩基性窒素曲線データ、総窒素曲線データ、CH比曲線データ、全酸価曲線データ、PIONA分曲線データ、粘度曲線データ、ニッケル分曲線データ、およびバナジウム分曲線データのうちの少なくとも1つを含む、方法。
- 請求項1から25のいずれか一項に記載の方法において、前記第1および第2の化合物群が、互いに独立して、パラフィン群、ナフテン群、芳香族群、オレフィン群、メルカプタン群、1個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、2個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、スルホキシド群、硫黄−酸素群、1個のピロールを有する中性窒素群、2個のピロール窒素を有する中性窒素群、中性窒素−硫黄群、中性窒素−酸素群、1個のピリジンを有する塩基性窒素群、ピリジンと別のピリジン又はピロールを有する塩基性窒素群、塩基性窒素−硫黄群、塩基性窒素−酸素群、フェノール群、パラフィン酸群、芳香族酸・ナフテン酸群、ニッケルポルフィリン群、およびバナジウムポルフィリン群のうちの少なくとも1つを含む、方法。
- 請求項1から26のいずれか一項に記載の方法において、前記第1および第2の化合物群が、パラフィン群、ナフテン群、芳香族群、オレフィン群、メルカプタン群、1個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、2個の硫黄原子を有するチオフェン・スルフィド群、スルホキシド群、硫黄−酸素群、1個のピロールを有する中性窒素群、2個のピロール窒素を有する中性窒素群、中性窒素−硫黄群、中性窒素−酸素群、1個のピリジンを有する塩基性窒素群、ピリジンと別のピリジン又はピロールを有する塩基性窒素群、塩基性窒素−硫黄群、塩基性窒素−酸素群、フェノール群、パラフィン酸群、芳香族酸・ナフテン酸群、ニッケルポルフィリン群、およびバナジウムポルフィリン群を含む、方法。
- 請求項26または27に記載の方法において、前記パラフィン群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、一分岐メチレン、および二分岐メチレンを含む、方法。
- 請求項26または27に記載の方法において、前記ナフテン群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、ナフテン側環、および六員環−対−五員環のモル比を含む、方法。
- 請求項26または27に記載の方法において、前記芳香族群の概念的セグメントタイプが、総炭素数、芳香族側環、およびナフテン側環を含む、方法。
- 請求項1から30のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータが、前記試料全体から得られたものである、方法。
- 請求項1から31のいずれか一項に記載の方法において、前記分子レベルデータが、前記試料の少なくとも1つのカットから得られたものである、方法。
- 請求項1から32のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
原油又は石油留分を含む前記試料の前記化学組成の前記キャラクタリゼーション結果を出力する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から33のいずれか一項に記載の方法において、前記試料が、原油または石油留分である、方法。
- 請求項1から34のいずれか一項に記載の方法において、FT ICR−MSデータと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
- 請求項1から35のいずれか一項に記載の方法において、GC−MSデータ、GC−ToFデータ、FT ICR−MSデータ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも2つを受け取る、方法。
- 請求項1から36のいずれか一項に記載の方法において、GC−MSデータ、GC−ToFデータ、FT ICR−MSデータ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも3つを受け取る、方法。
- 請求項1から37のいずれか一項に記載の方法において、GC−MSデータとGC−ToFデータとFT ICR−MSデータと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
- 請求項1から38のいずれか一項に記載の方法において、定性的な分子レベル分析データと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
- 請求項1から39のいずれか一項に記載の方法において、直接的な分析データ、定量的な分子レベル分析データ、定性的な分子レベル分析データ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも2つを受け取る、方法。
- 請求項1から40のいずれか一項に記載の方法において、直接的な分析データ、定量的な分子レベル分析データ、定性的な分子レベル分析データ、および伝統的な分析データのうちの少なくとも3つを受け取る、方法。
- 請求項1から41のいずれか一項に記載の方法において、直接的な分析データと定量的な分子レベル分析データと定性的な分子レベル分析データと伝統的な分析データとを受け取る、方法。
- 請求項1から42のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
前記試料の物理的特性又は化学的特性を、当該試料の、キャラクタリゼーションされた前記化学組成の関数として推定する過程、
を備える、方法。 - 請求項43に記載の方法において、前記試料の、推定される前記物理的特性が、標準沸点、液体密度、液体粘度、コンラドソン残留炭素、リサーチ法オクタン価、モーター法オクタン価、セタン価、およびリード蒸気圧のうちの少なくとも1つを含む、方法。
- 請求項43に記載の方法において、前記試料の化学的特性を推定する過程が、化学式から、硫黄分、塩基性窒素分、総窒素分、炭素分、水素分、CH比、ニッケル分、バナジウム分、酸素分、パラフィン分、イソパラフィン分、オレフィン分、ナフテン分、および芳香族分を含む、化学構造および化学組成を算出することを含む、方法。
- 請求項1から45のいずれか一項に記載の方法において、伝統的な分析データを受け取る、方法。
- 請求項1から46のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
モデル化合物のライブラリを用意する過程、
を備える、方法。 - 請求項47に記載の方法において、さらに、
モデル化合物の前記ライブラリからの1つ又は複数のモデル化合物に対して信号群を割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から46のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
モデル化合物のライブラリからの1つ又は複数のモデル化合物に対して信号群を割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項48または49に記載の方法において、モデル化合物の前記ライブラリからの、一つの信号群に該当する前記モデル化合物同士が、同じ化合物群、同じ炭素数および同じ二重結合当量を有する、方法。
- 請求項1から50のいずれか一項に記載の方法において、前記試料が、i)1〜100の様々な炭素数とii)0〜50の様々な二重結合当量数とを有する化合物を含む、方法。
- 請求項1から51のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的なデータを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的なデータに基づいて、一つのモデル化合物を、特定の一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から52のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的な集合データを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的な集合データに基づいて、同じ化合物群及び同じ炭素数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から53のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定量的な分子レベル分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から54のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにAspen分布が用いられた場合、当該データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程と、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにガンマ分布又は一様な分布が用いられた場合、当該データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程と、
を備える、方法。 - 請求項1から55のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが伝統的な分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記伝統的な分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、一つの信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から56のいずれか一項に記載の方法において、一つ又は複数のモデル化合物を一つの信号群に割り当てる過程にて、直接的なデータは直接的な集合データよりも優先度が高く、直接的な集合データは定量的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定量的な分子レベルデータは定性的な分子レベル分析データよりも優先度が高く、定性的な分子レベル分析データは伝統的な分析データよりも優先度が高く、モデル化合物を信号群に各自割り当てることのできる様々な優先度の分析データが存在している場合、モデル化合物を信号集団に割り当てるのには、最も高い優先度の分析データが用いられる、方法。
- 請求項1から57のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的なデータを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的なデータに基づいて、第1のモデル化合物を第1の信号群に割り当てる過程、
を備える、方法。 - 請求項1から58のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが、直接的な集合データを含む分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記直接的な集合データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータに基づくモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群及び同じ炭素数の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。 - 請求項1から59のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが定量的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定量的な分子レベル分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ及び直接的な集合データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。 - 請求項1から60のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが定性的な分子レベル分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記定性的な分子レベル分析データの少なくとも一部を表すのにAspen分布が用いられた場合、当該定性的な分子レベル分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ及び定量的な分子レベル分析データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数及び同じ二重結合当量の信号群へと割り当てられる、過程と、
前記定性的な分子レベル分析データに基づいて、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数である複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ、定量的な分子レベル分析データ、及び前記定性的な分子レベル分析データのうちのAspen分布を用いた少なくとも一部のいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程と、
を備える、方法。 - 請求項1から61のいずれか一項に記載の方法において、受け取った前記分析データが伝統的な分析データを含み、当該方法は、さらに、
前記伝統的な分析データに基づいて、複数のモデル化合物を、直接的なデータ、直接的な集合データ、定量的な分子レベル分析データ及び定性的な分子レベル分析データのいずれに基づいてもモデル化合物の振当てが行われていない信号群へと割り当てる過程であって、これらのモデル化合物は、同じ化合物群、同じ炭素数、同じ一分岐メチレン数、同じ二分岐メチレン数、同じ芳香族側環数及び同じナフテン側環数の信号群へと割り当てられる、過程、
を備える、方法。 - 請求項1から62のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
前記試料のカットに属する信号群内における構成化合物の構造密度指数を表した確率分布関数を用いて、信号群内の化合物組成を算出する過程、
を備える、方法。 - 請求項1から63のいずれか一項に記載の方法において、さらに、
前記試料の全信号群内における構成化合物の構造密度指数を表した確率分布関数を用いて、信号群内の化合物組成を算出する過程、
を備える、方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020537045A (ja) * | 2017-10-12 | 2020-12-17 | アルセロールミタル | 金属板処理方法及びこの方法で処理された金属板 |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10393723B2 (en) | 2012-01-13 | 2019-08-27 | Aspen Technology, Inc. | Method to represent metal content in crude oils, reactor feedstocks, and reactor products |
US11101020B2 (en) | 2017-04-24 | 2021-08-24 | Aspen Technology, Inc. | Molecular characterization method and system |
KR102073856B1 (ko) * | 2018-05-28 | 2020-02-05 | 부경대학교 산학협력단 | 공정 모사를 위한 바이오 원유의 동시 모델링 및 복잡성 감소방법 |
CN111859280B (zh) * | 2019-04-25 | 2023-12-22 | 中国石油天然气股份有限公司 | 地层原油物性的评价方法及评价装置 |
US11680938B2 (en) | 2019-06-20 | 2023-06-20 | Saudi Arabian Oil Company | System and method of characterizing crude oil and its derivatives by combining total sulfur determination and FT-ICR mass spectrometry |
US11500654B2 (en) | 2019-12-04 | 2022-11-15 | International Business Machines Corporation | Selecting a set of fast computable functions to assess core properties of entities |
JP7379256B2 (ja) * | 2020-03-30 | 2023-11-14 | 一般財団法人石油エネルギー技術センター | 石油重質留分の分析方法 |
US11320413B1 (en) | 2021-02-24 | 2022-05-03 | Saudi Arabian Oil Company | Characterization of crude oil by time of flight mass spectrometry |
CN112951345B (zh) * | 2021-03-10 | 2022-06-21 | 中国地质大学(武汉) | 基于杂原子化合物进行油-储源定量对比的方法 |
US20220359046A1 (en) | 2021-04-22 | 2022-11-10 | Fueltrust, Inc. | Machine-learning-based chemical analysis |
CN113848156A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-28 | 滨州学院 | 一种褐煤分子结构模型的构建与优化方法 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3493028B2 (ja) * | 1995-06-23 | 2004-02-03 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 混合製品の調製方法 |
JP2009525461A (ja) * | 2005-11-22 | 2009-07-09 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 微小炭化水素分析 |
US20120153139A1 (en) * | 2010-12-16 | 2012-06-21 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Generation of model-of-composition of petroleum by high resolution mass spectrometry and associated analytics |
US20130325362A1 (en) * | 2012-05-30 | 2013-12-05 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Method for reconciling a model of composition |
JP2014503816A (ja) * | 2010-12-16 | 2014-02-13 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 重質石油および他の炭化水素資源中の親分子のコアまたは構成単位の決定および親分子の再構築 |
JP2015507747A (ja) * | 2012-01-13 | 2015-03-12 | アスペン テクノロジー インコーポレイテッド | 石油精製のために原油の化学組成をキャラクタリゼーションする方法 |
JP2016503884A (ja) * | 2012-12-17 | 2016-02-08 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニーExxon Research And Engineering Company | Maldiおよびftイオンサイクロトロン共鳴質量分析を用いた石油飽和物の特徴づけ |
US20160140674A1 (en) * | 2014-11-17 | 2016-05-19 | Repsol, S.A. | Method of managing petro-chemical reservoir production and program product therefor |
JP2020166779A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 分子反応モデリング方法 |
JP2020165976A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 出光興産株式会社 | 多成分混合物の物性値の推算方法 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61206528A (ja) | 1985-03-11 | 1986-09-12 | Horikiri Bane Seisakusho:Kk | ばね板端部の曲げ加工方法及び装置 |
US5223714A (en) | 1991-11-26 | 1993-06-29 | Ashland Oil, Inc. | Process for predicting properties of multi-component fluid blends |
US5699269A (en) | 1995-06-23 | 1997-12-16 | Exxon Research And Engineering Company | Method for predicting chemical or physical properties of crude oils |
US5808180A (en) | 1996-09-12 | 1998-09-15 | Exxon Research And Engineering Company | Direct method for determination of true boiling point distillation profiles of crude oils by gas chromatography/mass spectrometry |
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 |
US7344889B2 (en) | 2002-05-01 | 2008-03-18 | Exxonmobil Upstream Research Company | Chemical structural and compositional yields model for predicting hydrocarbon thermolysis products |
AU2003212615A1 (en) | 2003-03-10 | 2004-09-30 | Dynochem Ip Limited | A physiocochemical process modelling system |
EP1789785B1 (en) | 2004-09-15 | 2015-04-22 | Bp Oil International Limited | Process for evaluating a refinery feedstock |
US8219373B2 (en) | 2005-08-19 | 2012-07-10 | Comsol Ab | System and method for graphically creating models for simulating systems of reacting species |
US20070050154A1 (en) | 2005-09-01 | 2007-03-01 | Albahri Tareq A | Method and apparatus for measuring the properties of petroleum fuels by distillation |
US8682597B2 (en) | 2007-10-16 | 2014-03-25 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Estimating detailed compositional information from limited analytical data |
US8916722B2 (en) | 2009-06-19 | 2014-12-23 | The Regents Of The University Of California | Complex mixed ligand open framework materials |
US20150106028A1 (en) | 2011-06-29 | 2015-04-16 | Omer Refa Koseoglu | Characterization of crude oil by fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry |
US9418828B2 (en) | 2010-12-16 | 2016-08-16 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Characterization of petroleum saturates |
KR101968776B1 (ko) | 2011-04-13 | 2019-04-12 | 리액션 디자인 | 화학 반응 메커니즘들을 축약하기 위한 방법 및 장치 |
ITMI20111908A1 (it) | 2011-10-21 | 2013-04-22 | Eni Spa | Metodo per predire le proprieta' dei greggi mediante l'applicazione delle reti neurali |
US10393723B2 (en) | 2012-01-13 | 2019-08-27 | Aspen Technology, Inc. | Method to represent metal content in crude oils, reactor feedstocks, and reactor products |
US20140221711A1 (en) | 2012-11-29 | 2014-08-07 | Ceramatec, Inc. | System and Process for Converting Natural Gas Into Saturated, Cyclic Hydrocarbons |
WO2016178763A1 (en) | 2015-05-01 | 2016-11-10 | Aspen Technology, Inc. | Method to represent metal content in crude oils, reactor feedstocks, and reactor products |
US11101020B2 (en) | 2017-04-24 | 2021-08-24 | Aspen Technology, Inc. | Molecular characterization method and system |
US20190228843A1 (en) | 2018-01-19 | 2019-07-25 | Aspen Technology, Inc. | Molecule-Based Equation Oriented Reactor Simulation System And Its Model Reduction |
-
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Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3493028B2 (ja) * | 1995-06-23 | 2004-02-03 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 混合製品の調製方法 |
JP2009525461A (ja) * | 2005-11-22 | 2009-07-09 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 微小炭化水素分析 |
US20120153139A1 (en) * | 2010-12-16 | 2012-06-21 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Generation of model-of-composition of petroleum by high resolution mass spectrometry and associated analytics |
JP2014500506A (ja) * | 2010-12-16 | 2014-01-09 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 高分解能の質量分析および関連する分析による石油の組成モデルの形成 |
JP2014503816A (ja) * | 2010-12-16 | 2014-02-13 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー | 重質石油および他の炭化水素資源中の親分子のコアまたは構成単位の決定および親分子の再構築 |
JP2015507747A (ja) * | 2012-01-13 | 2015-03-12 | アスペン テクノロジー インコーポレイテッド | 石油精製のために原油の化学組成をキャラクタリゼーションする方法 |
US20130325362A1 (en) * | 2012-05-30 | 2013-12-05 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Method for reconciling a model of composition |
JP2016503884A (ja) * | 2012-12-17 | 2016-02-08 | エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニーExxon Research And Engineering Company | Maldiおよびftイオンサイクロトロン共鳴質量分析を用いた石油飽和物の特徴づけ |
US20160140674A1 (en) * | 2014-11-17 | 2016-05-19 | Repsol, S.A. | Method of managing petro-chemical reservoir production and program product therefor |
JP2020166779A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 分子反応モデリング方法 |
JP2020165976A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 出光興産株式会社 | 多成分混合物の物性値の推算方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
CHANG S. HSU: "Petroleomics: advanced molecular probe for petroleum heavy ends", J. MASS. SPECTROM., vol. 46, JPN6020050716, 2011, pages 337 - 343, XP055523659, ISSN: 0004489304, DOI: 10.1002/jms.1893 * |
FRANCISCO A.: "Petroleum Crude Oil Characterization by IMS-MS and FTICR MS", ANAL. CHEM., vol. 81, JPN6020050712, 2008, pages 9941 - 9947, ISSN: 0004489303 * |
KUANGNAN QIAN: "Resolution and Identification of Elemental Compositions for More than 3000 Crude Acids in Heavy Petr", ENERGY & FUELS, vol. 15, JPN6020050714, 2001, pages 1505 - 1511, XP002587514, ISSN: 0004489306, DOI: 10.1021/ef010111z * |
RYUZO TANAKA: "Analysis of the Molecular Weight Distribution of Petroleum Asphaltenes Using Laser Desorption-Mass S", ENERGY & FUELS, vol. 18, JPN6020050713, 2004, pages 1405 - 1413, XP055523678, ISSN: 0004489305, DOI: 10.1021/ef034083r * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020537045A (ja) * | 2017-10-12 | 2020-12-17 | アルセロールミタル | 金属板処理方法及びこの方法で処理された金属板 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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WO2018200521A2 (en) | 2018-11-01 |
US20180307803A1 (en) | 2018-10-25 |
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