JP6783770B2 - フーリエ変換赤外分光（ｆｔｉｒ）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 - Google Patents

Description

本発明は、フーリエ変換赤外分光（ＦＴＩＲ）分析による原油およびその留分のサンプルの評価のための方法およびプロセスに関する。

原油は、約１５百万年〜５億年前の泥およびシルトの連続層の下に埋もれた水生生物（主に海洋生物）および／または陸生植物が分解および変化したものである。それらは本質的に、数千もの異なる炭化水素の非常に複雑な混合物である。供給源に応じて、原油は主に、さまざまな比率の直鎖および分岐鎖パラフィン、シクロパラフィンならびにナフテン、芳香族および多核芳香族炭化水素を含む。これらの炭化水素は、分子中の炭素原子の数および配置に応じて、標準状態の温度および圧力下で、気体、液体または固体であり得る。

原油は、ある地理区から別の地理区および油田ごとに物理的および化学的特性が大きく異なる。原油は通常、含有する炭化水素の性質にしたがって３つのグループ（パラフィン系、ナフテン系、アスファルト系）およびそれらの混合物に分類される。その違いは、さまざまな分子のタイプおよびサイズの異なる比率による。ある原油は主としてパラフィンを含み、別の原油は主としてナフテンを含む。パラフィン系であれナフテン系であれ、ある原油は、多量のより軽質な炭化水素を含むことができて、移動性であるか、または溶解ガスを含むことができる；別の原油は、主としてより重質な炭化水素からなり、溶解ガスをほとんどまたは全く含まない高粘性であり得る。原油は、原油留分の精製処理に影響する量の硫黄、窒素、ニッケル、バナジウムおよび他の元素を含むヘテロ原子も含むことができる。軽質原油またはコンデンセートは、０．０１Ｗ％という低濃度の硫黄を含み得る；一方、重質原油は５〜６Ｗ％も含み得る。同様に、原油の窒素含有量は０．００１〜１．０Ｗ％の範囲であり得る。

原油の性質は、ある程度、それから製造され得る製品の性質および特別な用途に対するそれらの適合性を支配する。ナフテン系原油は、ワックスのためのパラフィン系原油であるアスファルトビチューメンの製造に、より適している。ナフテン系原油、芳香族系のものはなおさらそうであるが、温度に敏感な粘度を有する潤滑油を与える。しかし、現代の精製法では、多くの所望のタイプの製品を製造するためのさまざまな原油の使用における柔軟性はより大きい。

原油分析は、ベンチマークの目的で原油の性質を確認する伝統的な方法である。原油には真沸点（ＴＢＰ）蒸留および分留が行われ、異なる沸点留分を与える。原油蒸留は、米国標準試験協会（ＡＳＴＭ）法Ｄ ２８９２を用いて行われる。一般的な留分およびその公称沸点を表１に示す。

次いで、該当する場合、これらの原油留分の収率、組成、物理的特性および指標特性が、原油分析ワークアップ計算中に求められる。原油分析から得られる典型的な組成および特性情報を表２に示す。

必要な蒸留留分の数および分析の数のために、原油分析のワークアップは費用と時間がかかる。

典型的な製油所では、メタン、エタン、プロパン、ブタン類および硫化水素、ナフサ（３６〜１８０℃）、ケロシン（１８０〜２４０℃）、軽油（２４０〜３７０℃）および常圧残油（＞３７０℃）を含むサワーガスおよび軽質炭化水素を分離するために、原油がまず常圧蒸留塔で分留される。常圧蒸留塔からの常圧残油は、製油所の構成に応じて、燃料油として使用されるか、真空蒸留ユニットに送られる。真空蒸留から得られる主要製品は、３７０〜５２０℃の範囲の沸点を有する炭化水素を含む真空軽油と、５２０℃を超える沸点を有する炭化水素を含む減圧残油である。原油分析データは従来、これらの留分の個々の分析から得られ、精製者が原油留分の一般的な組成および特性を理解するのに役立ち、したがって、留分を適切な精製ユニットで最も効率的かつ効果的に処理できる。指標特性は、エンジン／燃料性能または有用性または流動特性または組成を求めるために用いられる。指標特性の概要およびその測定法を説明と共に以下に示す。

ＡＳＴＭ Ｄ６１３法により測定されるディーゼル燃料油のセタン価は、ディーゼル燃料の着火性の尺度となるが；標準の単気筒試験エンジンで測定され；正標準燃料と比較して着火遅れを測定する。セタン価が高いほど；より容易に高速；直噴エンジンが始動し；始動後の白煙およびディーゼルノックが少なくなる。ディーゼル燃料油のセタン価は、標準運転条件下で試験エンジンにおけるその燃焼特性を既知のセタン価の標準燃料のブレンドの燃焼特性と比較することによって求められる。これは、サンプルおよびそれぞれ２つの内挿用標準燃料の圧縮比（ハンドホイール示度）を変化させて固有の着火遅れを得、したがって、ハンドホイール示度に対するセタン価の補間を可能にする内挿ハンドホイール法を用いて達成される。

ＡＳＴＭ Ｄ２５００法によって求められる曇り点は、潤滑油または留出燃料が標準条件下で冷却されたときにワックス結晶の曇りが現れる温度である。曇り点は、この材料が、寒い気候条件下でフィルタや小さなオリフィスを詰まらせる傾向を示す。この試験片を指定の速度で冷却し、定期的に調べる。曇りがテストジャーの底に最初に観察される温度を曇り点として記録する。この試験方法は、厚さ４０ｍｍの層で透明で、かつ曇り点が４９℃未満の石油製品とバイオディーゼル燃料のみを対象とする。

ＡＳＴＭ Ｄ９７法によって求められる石油製品の流動点は、低い運転温度で油や留出燃料が流動することができる能力の指標である。流動点は、規定の条件下で冷却されたときに流体が流動する最低温度である。予備加熱した後、サンプルを指定の速度で冷却し、３℃間隔で流動特性を調べる。試験片の動きが観察される最低温度を流動点として記録する。

ＡＳＴＭ Ｄ６１１法によって求められるアニリン点は、等体積のアニリンと、炭化水素燃料または潤滑油ベースストックとが完全に混和する最低温度である。炭化水素ブレンドの芳香族含有量の尺度は、ベースストックの溶解力または留出燃料のセタン価を予測するために利用される。指定の体積のアニリンおよびサンプル、またはアニリンおよびサンプルならびにｎ−ヘプタンを管に入れ、機械的に混合する。２つの相が混和するまで、制御された速度で混合物を加熱する。次いで、混合物を制御された速度で冷却し、２つの別々の相が再び形成される温度をアニリン点または混合アニリン点として記録する。

ＡＳＴＭ Ｄ２６９９法またはＤ２７００法によって求められるオクタン価は、火花点火機関においてデトネーションを防止できる燃料の能力の尺度である。標準の単気筒；可変圧縮比機関において正標準燃料と比較して測定される。穏やかな条件下で、エンジンはリサーチ法オクタン価（ＲＯＮ）を測定し、厳しい条件下で、エンジンはモータ法オクタン価（ＭＯＮ）を測定する。法律で計量ポンプにオクタン価を表示する必要がある場合は、アンチノックインデックス（ＡＫＩ）が使用される。これは、ＲＯＮとＭＯＮの算術平均（Ｒ＋Ｍ）／２である。これは、平均的な車が燃料に対してどのように応答するかを示す尺度である走行オクタン価に近い。

従来、軽油またはナフサ留分のこれらの特性を調べるためには、これらの留分を原油から蒸留して、手間と費用と時間がかかるさまざまな分析法を用いて測定／同定しなければならなかった。

フーリエ変換赤外分光（ＦＴＩＲ）は、固体、液体または気体のサンプルによる光の吸光度または透過率をさまざまな波長で測定するために利用される分析技術であり、ＦＴＩＲスペクトルを生成する。サンプル分子が特定の波長の放射を選択的に吸収するので、そのピークは、材料を構成する原子の結合の振動周波数に対応する。ＦＴＩＲスペクトルは、サンプルの分子の振動スペクトルを表し、試験下の材料の組成のフィンガープリントとなる。したがって、ＦＴＩＲスペクトルは分子の構造に特有であり、同定（定性分析）に利用することができる。ＦＴＩＲはまた、特定の化学物質に関する官能基の情報が得られる化学反応の優れた監視ツールである。スペクトルのピークサイズは物質の量を直接示すものであるため、ＦＴＩＲを定量分析に利用することもできる。赤外吸収蛍光分光法で一般に使用される領域は約４０００〜４００ｃｍ^−１であるが、その理由は、大部分の有機化合物がこの領域内でＩＲ放射を吸収するからである。

本発明は、ＦＴＩＲ分析を用いて、原油の軽油留分の物理的特性および指標特性（すなわち、セタン価、流動点、曇り点およびアニリン点）、ならびにナフサ留分のオクタン価および全原油の芳香族性を明らかにするシステムおよび方法を開示する。本発明は、分留／蒸留（原油分析）を行わずに軽油特性への洞察を与え、生産者、精製者および販売者が油質をベンチマークし、その結果、費用と時間がかかる原油分析を経ることなく油を評価するのに役立つ。従来の原油分析法は最長２ヶ月かかることもあるが、本発明は１時間以内で結果が得られる。

新規の迅速かつ直接的な方法は、全原油の分析によって原油の組成と特性をよりよく理解するのに役立ち、生産者、販売者、精製者および／または他の原油使用者の費用、努力および時間の大幅な節約になる。したがって、異なる供給源からの原油留分の指標特性を求めるための改善されたシステムおよび方法が必要とされている。

炭化水素サンプルの１つまたは複数の指標特性を求めるためのシステムおよび方法が提示される。原油サンプルにおける軽油留分の指標特性（例えば、セタン価、流動点、曇り点およびアニリン点）、ナフサ留分のオクタン価および全原油（ＷＣＯ）の芳香族性が、原油サンプルの密度およびＦＴＩＲ測定値の関数として与えられる。指標特性は、分留／蒸留（原油分析）を行わずに軽油およびナフサの特性に関する情報を与え、生産者、精製者および販売者が油質をベンチマークするのに役立ち、その結果、通例となっている広範で時間がかかる原油分析を実施することなく油を評価する。
本発明の別の利点および特徴は、添付の図面を参照して考慮されるとき、以下の発明を実施するための形態から明らかになるであろう。

異なるＡＰＩ比重を有する典型的な原油サンプルの典型的なＦＴＩＲデータをプロットした図である。 本発明の実施形態が実施される方法のブロック図である。 本発明の実施形態のモジュールの概略ブロック図である。 本発明の実施形態が実施されるコンピュータシステムのブロック図である。

炭化水素サンプルの１つまたは複数の指標特性を求めるためのシステムおよび方法が提供される。原油サンプルにおける軽油留分の指標特性（例えば、セタン価、流動点、曇り点およびアニリン点）およびナフサ留分のオゾン数が、原油サンプルの密度およびＦＴＩＲ測定値の関数として与えられる。指標特性は、分留／蒸留（原油分析）を行わずに軽油およびナフサの特性に関する情報を与え、生産者、精製者および販売者が油質をベンチマークするのに役立ち、その結果、通例となっている広範で時間がかかる原油分析を実施することなく油を評価する。

このシステムおよび方法は、原油、ビチューメン、重油、頁岩油から、ならびに水素化処理、水素化加工、流動接触分解、コーキングおよびビスブレーキングまたは石炭液化を含む精製プロセスユニットから得られる天然に存在する炭化水素に適用できる。

本明細書のシステムおよび方法において、ＦＴＩＲ分析は、適した既知のプロセスまたは開発予定のプロセスによって得られる。フーリエ変換赤外分光法は、ＦＴＩＲ分光光度計を使用して、広いスペクトル範囲にわたって固体、液体または気体のスペクトルデータを同時に収集する。フーリエ変換を用いて、生データを実際のスペクトルに変換する。この方法は、一度に狭い範囲の波長で強度を測定する分散型分光光度計に比べて著しい利益を与える。

１つの実施形態では、ダイヤモンド結晶を用いたＳｐｅｃａｃ製Ｇｏｌｄｅｎ Ｇａｔｅ ＡＴＲアクセサリを備えたＶａｒｉａｎ ６６０−ＩＲ（ＦＴＩＲ）分光光度計を原油の分析に使用した。バックグラウンドのＦＴＩＲ測定は、清浄なアクセサリに対して行った。サンプル分析のために、３滴の原油をダイヤモンド結晶上に落とし、できるだけサンプルを蒸発させないように結晶をプラスチックキャップで覆った。次いで、４０００〜７００ＣＭ^−１の波長範囲で装置を走査させた。

異なるＡＰＩ比重を有する原油の典型的なフーリエ変換赤外分光データを図１に示す。

１つの実施形態では、ＦＴＩＲ指数は以下の通り計算される。調査中のいくつかの原油それぞれについて最大透過率（ｍａｘｔｒａｎｓ）が求められる。

図２は、本明細書の１つの実施形態による方法におけるステップのプロセスフローチャートを示し、ここで、原油サンプルが調製され、以下で説明する方法２００にしたがってＦＴＩＲにより分析される。

ステップ２１０において、ピペットで３滴の原油のサンプルをダイヤモンド結晶上に落とす。できるだけサンプルを蒸発させないように結晶をプラスチックキャップで覆った。サンプルの希釈や特別なサンプル調製は不要である。次いで、４０００〜７００ＣＭ^−１の波長範囲で装置を走査させた。

ステップ２１５において、最大透過率が求められるようにＦＴＩＲデータが整理される。

ステップ２２０において、式（１）にしたがってＦＴＩＲ指数（ＦＴＩＲＩ）が計算される。

例えば、１５０〜４００℃の範囲の沸点、特定の実施形態においては１８０〜３７０℃の範囲の沸点を有する軽油留分の指標特性（例えば、セタン価、流動点、曇り点およびアニリン点）、ナフサ留分のオクタン価および全原油（ＷＣＯ）の芳香族性を、原油の密度およびＦＴＩＲＩの関数として与えることができる。すなわち、
指標特性＝ｆ（密度_{ｃｒｕｄｅ ｏｉｌ}，ＦＴＩＲＩ_{ｃｒｕｄｅｏｉｌ}）（２）；

式（３）は、この関係の詳細な例であり、原油の軽油（ＧＯ）留分について予測することができるセタン価、流動点、曇り点およびアニリン点、ならびに全原油（ＷＣＯ）について予測することができる芳香族性、ならびにナフサ留分について予測することができるオクタン価を示す。

ステップ２３５、２４０、２４５および２５０において、それぞれ、原油の軽油（ＧＯ）留分についてセタン価、流動点、曇り点およびアニリン点の特性が計算され、ステップ２５３において、全原油（ＷＣＯ）の芳香族性が計算され、ステップ２５５において、原油のナフサ留分についてオクタン価の特性が計算される。図２は、順次実施されるステップを示しているが、これらは並行して、または任意の順番で実施することができる。特定の実施形態では、ただ１つまたは複数のステップ２３５、２４０、２４５、２５０、２５３、２５５が実施される。これらのステップでは、１つまたは複数の指標特性が以下の通り求められる：
指標特性＝Ｋ＋Ｘ１＊ＤＥＮ＋Ｘ２＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４＊ＦＴＩＲＩ＋
Ｘ５＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ（３）；
式中：
ＤＥＮ＝原油サンプルの密度；および
Ｋ、Ｘ１〜Ｘ７は、ＦＴＩＲからの炭化水素データの線形回帰分析を用いて得られる、予測される特性の定数である。

図３は、本発明の実施形態によるモジュール、システム３００の概略ブロック図を示す。密度および生データ受信モジュール３１０は、原油のサンプルの密度および原油から得られるフーリエ変換赤外蛍光分光データを受け取る。

ＦＴＩＲ指数計算モジュール３１５は、ＦＴＩＲデータからフーリエ変換赤外分光指数を計算する。

セタン価計算モジュール３３５は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として原油の軽油留分のセタン価を導く。

流動点計算モジュール３４０は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として原油の軽油留分の流動点を導く。

曇り点計算モジュール３４５は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として原油の軽油留分の曇り点を導く。

アニリン点計算モジュール３５０は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として原油の軽油留分のアニリン点を導く。

芳香族性計算モジュール３５２は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として全原油の芳香族性を導く。

オクタン価計算モジュール３５５は、フーリエ変換赤外分光指数およびサンプルの密度の関数として原油のナフサ留分のオクタン価を導く。

図４は、本発明の１つの実施形態を実施することができるコンピュータシステム４００の例示的なブロック図を示す。コンピュータシステム４００は、中央処理装置などのプロセッサ４２０、入力／出力インタフェース４３０およびサポート回路４４０を含む。コンピュータシステム４００が直接ヒューマンインタフェースを必要とする特定の実施形態では、ディスプレイ４１０と、キーボード、マウスまたはポインタなどの入力装置４５０も設けられる。ディスプレイ４１０、入力装置４５０、プロセッサ４２０およびサポート回路４４０は、メモリ４６０にも接続するバス４９０に接続されて示されている。メモリ４６０は、プログラム記憶メモリ４７０およびデータ記憶メモリ４８０を含む。ただし、コンピュータシステム４００は、直接ヒューマンインタフェースコンポーネントディスプレイ４１０および入力装置４５０と共に示してあるが、モジュールのプログラミングおよびデータのエクスポート（ｅｘｐｏｒｔａｔｉｏｎ）は、代わりに、例えば、コンピュータシステム４００がネットワークに接続され、プログラミング操作およびディスプレイ操作が別の関連するコンピュータ上で行われるか、またはプログラマブルロジックコントローラをインタフェースすることに関して既知であるように着脱可能な入力装置を介して行われる入力／出力インタフェース４３０上で実現することができることに留意されたい。

プログラム記憶メモリ４７０およびデータ記憶メモリ４８０はそれぞれ揮発性（ＲＡＭ）および不揮発性（ＲＯＭ）メモリユニットを含むことができて、ハードディスクおよびバックアップ記憶容量も含むことができて、プログラム記憶メモリ４７０およびデータ記憶メモリ４８０の両方を単一のメモリデバイスにまとめることも、複数のメモリデバイスに分けることもできる。プログラム記憶メモリ４７０は、ソフトウェアプログラムモジュールおよび関連データを格納し、特に、密度および生データ受信モジュール３１０、フーリエ変換赤外分光指数計算モジュール３１５、セタン価計算モジュール３３５、流動点計算モジュール３４０、曇り点計算モジュール３４５、アニリン点計算モジュール３５０、芳香族性計算モジュール３５２およびオクタン価計算モジュール３５５を格納する。データ記憶メモリ４８０は、本発明の１つまたは複数のモジュールによって生成された結果および他のデータを格納する。

コンピュータシステム４００は、パソコン、ミニコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、プログラマブルロジックコントローラなどの専用コントローラまたはこれらの組み合わせなどの任意のコンピュータにすることができることを理解されたい。コンピュータシステム４００は、例示目的で、単一のコンピュータユニットとして示しているが、このシステムは、処理負荷およびデータベースサイズに応じて規模を変えることができるコンピュータのグループを含むことができる。

コンピュータシステム４００は、好ましくは、例えば、プログラム記憶メモリ４７０に格納され、揮発性メモリからプロセッサ４２０によって実行されるオペレーティングシステムをサポートする。本発明の実施形態によれば、オペレーティングシステムは、コンピュータシステム４００をインターネットおよび／またはプライベートネットワークにインタフェースするための命令を含む。

セタン価、流動点、曇り点、アニリン点、オクタン価および芳香族性の指標特性について、線形回帰を用いて１組の定数ＫおよびＸ１〜Ｘ７を求めた。これらの定数は、複数の原油サンプルにおける既知の実際の蒸留データおよびそれらの対応する指標特性に基づいて求めた。これらの定数を表３に示す。

以下の実施例は、式（３）の適用を示すために記載される。０．８８２８Ｋｇ／ｌの１５℃／４℃密度を有するアラビアの中質原油のサンプルを、記載された方法を用いてＦＴＩＲにより分析した。表にした結果は表４の通りである：

式（１）に示す通り、ＦＴＩＲＩは、調査中のいくつかの原油最大透過率を比較することによって計算される。上述の実施例では、「ＡＭ」と呼ぶ原油について、最大透過率ｍａｘｔｒａｎｓ_ＡＭ＝１０８．７９７である。これらの最大透過率の最小値は、「ＩＨＩ」と呼ぶ原油の最大透過率であり、ｍａｘｔｒａｎｓ_ＩＨＩ＝９４．９３５である。

以下の表５に示す最大透過率を有するいくつかの他の油について、同様のＦＴＩＲデータを得た。見て分かる通り、最大透過率の最小値は、９４．９３５の最大透過率を有する「ＩＨＩ」と呼ぶ油において見られる。

式（１）を適用して、調査中の油「ＡＭ」のＦＴＩＲＩを：
ＦＴＩＲＩ＝［ｍａｘｔｒａｎｓ_ＡＭ］−［ｍａｘｔｒａｎｓの最小値］の通り計算した。したがって、原油ＡＭのＦＴＩＲＩは、［１０８．７９７］−［９４．９３５］＝１３．８６２である。

式（３）および表３の定数を適用して：
セタン価_ＧＯ（ＣＥＴ）＝Ｋ_ＣＥＴ＋Ｘ１_ＣＥＴ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＣＥＴ＊ＤＥＮ^２＋
Ｘ３_ＣＥＴ＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４_ＣＥＴ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＣＥＴ＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６_ＣＥＴ＊ＦＴＩＲＩ^３＋
Ｘ７_ＣＥＴ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（１．３５３５７６Ｅ＋０５）＋（−４．６５２６７８Ｅ＋０５）（０．８８２８）＋（５．３１２３０７Ｅ＋０５）（０．８８２８）^２＋
（−２．０１３９８２Ｅ＋０５）（０．８８２８）^３＋（１．９４６９５８Ｅ＋０２）（１３．８６２）＋
（−３．７７３７３６Ｅ＋００）（１３．８６２）^２＋（１．９５５７３７Ｅ−０１）（１３．８６２）^３＋
（−２．０４２９８５Ｅ＋０２）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝５９

流動点_ＧＯ（ＰＰ）＝Ｋ_ＰＰ＋Ｘ１_ＰＰ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＰＰ＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３_ＰＰ＊ＤＥＮ^３＋
Ｘ４_ＰＰ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＰＰ＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６_ＰＰ＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７_ＰＰ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（１．０９９００７Ｅ＋０５）＋（−３．７５２１９０Ｅ＋０５）（０．８８２８）＋（４．２６７９０４Ｅ＋０５）（０．８８２８）^２＋
（−１．６１７５５６Ｅ＋０５）（０．８８２８）^３＋（２．１９７４５０Ｅ＋０１）（１３．８６２）＋
（−１．１５１３０１Ｅ＋００）（１３．８６２）^２＋（５．８８５１４６Ｅ−０２）（１３．８６２）^３＋
（−１．９０１２７７Ｅ＋０１）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝−１０

曇り点_ＧＯ（ＣＰ）＝Ｋ_ＣＰ＋Ｘ１_ＣＰ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＣＰ＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３_ＣＰ＊ＤＥＮ^３＋
Ｘ４_ＣＰ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＣＰ＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６_ＣＰ＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７_ＣＰ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（５．５５０３８４Ｅ＋０４）＋（−１．８９６６０１Ｅ＋０５）（０．８８２８）＋（２．１６２２０３Ｅ＋０５）（０．８８２８）^２＋
（−８．２２５６７６Ｅ＋０４）（０．８８２８）^３＋（−１．６００６５９Ｅ＋０１）（１３．８６２）＋
（−７．１９５６０５Ｅ−０２）（１３．８６２）^２＋（４．２８８１０２Ｅ−０３）（１３．８６２）^３＋（１．８４８９６５Ｅ＋０１）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝−１０

アニリン点_ＧＯ（ＡＰ）＝Ｋ_ＡＰ＋Ｘ１_ＡＰ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＡＰ＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３_ＡＰ＊ＤＥＮ^３＋
Ｘ４_ＡＰ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＡＰ＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６_ＡＰ＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７_ＡＰ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（７．７１７８４６Ｅ＋０４）＋（−２．６５４８８４Ｅ＋０５）（０．８８２８）＋（３．０３３０９３Ｅ＋０５）（０．８８２８）^２＋
（−１．１４９９０９Ｅ＋０５）（０．８８２８）^３＋（１．４０２６８３Ｅ＋０２）（１３．８６２）＋
（−２．６９９２０２Ｅ＋００）（１３．８６２）^２＋（１．３６４１８２Ｅ−０１）（１３．８６２）^３＋
（−１．４６６４９７Ｅ＋０２）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝６６

芳香族性_ＷＣＯ（ＡＲＯＭ）＝Ｋ_ＡＲＯＭ＋Ｘ１_ＡＲＯＭ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＡＲＯＭ＊ＤＥＮ^２＋
Ｘ３_ＡＲＯＭ＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４_ＡＲＯＭ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＡＲＯＭ＊ＦＴＩＲＩ^２＋
Ｘ６_ＡＲＯＭ＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７_ＡＲＯＭ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（−２．９３７０３０Ｅ＋０４）＋（１．０４１１１９Ｅ＋０５）（０．８８２８）＋（−１．２１８３７０Ｅ＋０５）（０．８８２８）^２＋（４．７１３０９２Ｅ＋０４）（０．８８２８）^３＋（−６．６５５４８１Ｅ＋０１）（１３．８６２）＋
（−６．７０５１６８Ｅ−０１）（１３．８６２）^２＋（３．３６１３２４Ｅ−０２）（１３．８６２）^３＋
（７．９１１５３２Ｅ＋０１）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝２０

オクタン価（ＯＮ）＝Ｋ_ＯＮ＋Ｘ１_ＯＮ＊ＤＥＮ＋Ｘ２_ＯＮ＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３_ＯＮ＊ＤＥＮ^３＋
Ｘ４_ＯＮ＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５_ＯＮ＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６_ＯＮ＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７_ＯＮ＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩ
＝（８．２０２１９２Ｅ＋０５）＋（−２．８４５８５８Ｅ＋０６）（０．８８２８）＋（３．２９０６８３Ｅ＋０６）（０．８８２８）^２＋
（−１．２６８００２Ｅ＋０６）（０．８８２８）^３＋（−１．１８２５５８Ｅ＋０１）（１３．８６２）＋
（２．５８２８６０Ｅ＋００）（１３．８６２）^２＋（−１．２７７９８０Ｅ−０１）（１３．８６２）^３＋
（０）（０．８８２８）（１３．８６２）
＝５２

したがって、上述の実施例に示す通り、分留／蒸留（原油分析）を行わずに、セタン価、流動点、曇り点、アニリン点および芳香族性を含む指標特性を原油サンプルに与えることができる。

代替の実施形態では、本発明を、コンピュータ化された計算システムと共に使用するためのコンピュータプログラム製品として実施することができる。本発明の機能を定義するプログラムは、任意の適切なプログラミング言語で書くことができて、以下を含むが、これらには限定されない任意の形式でコンピュータに送ることができることを当業者であれば容易に理解するであろう：（ａ）書き込み不可能な記憶媒体（例えば、ＲＯＭまたはＣＤ−ＲＯＭディスクなどの読み出し専用メモリデバイス）に恒久的に格納された情報；（ｂ）書き込み可能な記憶媒体（例えば、フロッピーディスクおよびハードドライブ）に変更可能に格納された情報；および／または（ｃ）ローカルエリアネットワーク、電話網、またはインターネットなどの公衆網などの通信媒体を通じてコンピュータに伝えられる情報。本発明の方法を実施するコンピュータ可読命令を運ぶとき、そのようなコンピュータ可読媒体は、本発明の代替の実施形態を表す。

本明細書に一般的に示されるように、システムの実施形態は、そこで具体化されるコンピュータ可読コード手段を有するコンピュータ使用可能媒体を含むさまざまなコンピュータ可読媒体を組み込むことができる。記載されたさまざまなプロセスに関連するソフトウェアは、ソフトウェアがロードおよび起動される多種多様なコンピュータアクセス可能媒体において具体化することができることを当業者は理解されよう。Ｉｎ ｒｅ Ｂｅａｕｒｅｇａｒｄ、３５ Ｕ．Ｓ．Ｐ．Ｑ．２ｄ １３８３（米国特許第５７１０５７８号明細書）にしたがい、本発明は、本発明の範囲内に、このタイプのコンピュータ可読媒体を企図および包含する。特定の実施形態では、Ｉｎ ｒｅ Ｎｕｉｊｔｅｎ、５００ Ｆ．３ｄ １３４６（Ｆｅｄ．Ｃｉｒ．２００７）（米国特許出願第０９／２１１９２８号明細書）にしたがい、本特許請求の範囲は、媒体が有形かつ非一時的であるコンピュータ可読媒体に限定される。

本発明のシステムおよび方法は、添付の図面を参照して説明されてきた；しかし、変更は当業者には明らかになるであろう。本発明の保護の範囲は本明細書に続く特許請求の範囲によって定義される。

Claims (28)

1. フーリエ変換赤外分光（ＦＴＩＲ）に基づき指標特性を油サンプルに与えるためのシステムであって：
   計算モジュール、ならびに前記油サンプルの所定の範囲内の透過率値を所定の間隔で示すフーリエ変換赤外分光データを含むデータを格納する不揮発性メモリデバイスと；
   前記不揮発性メモリデバイスに結合されているプロセッサと；
   前記分光の前記透過率値からフーリエ変換赤外分光指数（ＦＴＩＲＩ）を計算する第１の計算モジュールと；および
   前記フーリエ変換赤外分光指数および前記油サンプルの密度の関数として前記指標特性を計算して与える第２の計算モジュールと；
   を含むシステム。
2. 前記不揮発性メモリデバイスに格納される前記フーリエ変換赤外分光データを出力するフーリエ変換赤外分光光度計をさらに含む請求項１に記載のシステム。
3. 前記フーリエ変換赤外分光指数は、ＦＴＩＲＩ_{ｄｅｓｉｒｅｄ ｃｒｕｄｅ} ＝ ｍａｘｔｒａｎｓ_{ｄｅｓｉｒｅｄ ｃｒｕｄｅ} − ｍａｘｔｒａｎｓ_{ｌｏｗｅｓｔ ｖａｌｕｅ}として計算されるものである請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記第２の計算モジュールは、線形回帰法を用いて得られる定数を有する多変数多項式であって前記フーリエ変換赤外分光指数および前記油サンプルの前記密度を変数とする多変数多項式から前記指標特性を計算するものである請求項１〜３のいずれかに記載のシステム。
5. 前記指標特性は、ＤＥＮを前記油サンプルの前記密度、および、Ｋ、Ｘ１〜Ｘ７をＦＴＩＲからの炭化水素データの線形回帰分析を用いて得られる、予測される特性の定数としたときに、指標特性＝Ｋ＋Ｘ１＊ＤＥＮ＋Ｘ２＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩとして計算されるものである請求項４に記載のシステム。
6. 前記指標特性がセタン価である請求項１〜５のいずれかに記載のシステム。
7. 前記指標特性が流動点である請求項１〜６のいずれかに記載のシステム。
8. 前記指標特性が曇り点である請求項１〜７のいずれかに記載のシステム。
9. 前記指標特性がアニリン点である請求項１〜８のいずれかに記載のシステム。
10. 前記指標特性が芳香族性である請求項１〜９のいずれかに記載のシステム。
11. 前記指標特性がオクタン価である請求項１〜１０のいずれかに記載のシステム。
12. 前記指標特性は、ＤＥＮを前記油サンプルの前記密度、および、Ｋ、Ｘ１〜Ｘ７をＦＴＩＲからの炭化水素データの線形回帰分析を用いて得られる、予測される特性の定数としたときに、指標特性＝Ｋ＋Ｘ１＊ＤＥＮ＋Ｘ２＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩとして計算されるものである請求項６〜１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記フーリエ変換赤外分光指数が、７００〜４０００ｃｍ^−１の波長範囲において測定されるＦＴＩＲデータから計算される請求項１〜１２のいずれかに記載のシステム。
14. 前記油サンプルは原油である請求項１〜１３のいずれかに記載のシステム。
15. 前記油サンプルは、原油、ビチューメン、重油、頁岩油から得られる天然に存在する炭化水素から選択されるものである請求項１〜１４のいずれかに記載のシステム。
16. コンピュータを操作して油サンプルの指標特性を与えるための方法であって；
    前記油サンプルの所定の範囲内の透過率値を所定の間隔で示すフーリエ変換赤外分光データを前記コンピュータに入力する工程と；
    前記フーリエ変換赤外分光データの前記透過率値からフーリエ変換赤外分光指数（ＦＴＩＲＩ）を計算して与える工程と；
    前記フーリエ変換赤外分光指数および前記油サンプルの密度の関数として前記指標特性を計算して与える工程と；
    を含む方法。
17. 前記油サンプルの所定の範囲内の透過率値を所定の間隔で示すフーリエ変換赤外分光データを取得してその取得したフーリエ変換赤外分光データを前記コンピュータに入力する工程をさらに含む請求項１６に記載の方法。
18. 前記フーリエ変換赤外分光指数は、ＦＴＩＲＩ_{ｄｅｓｉｒｅｄ ｃｒｕｄｅ} ＝ ｍａｘｔｒａｎｓ_{ｄｅｓｉｒｅｄ ｃｒｕｄｅ} − ｍａｘｔｒａｎｓ_{ｌｏｗｅｓｔ ｖａｌｕｅ}として計算されるものである請求項１６または１７に記載の方法。
19. 前記指標特性がセタン価である請求項１６〜１８のいずれかに記載の方法。
20. 前記指標特性が流動点である請求項１６〜１９のいずれかに記載の方法。
21. 前記指標特性が曇り点である請求項１６〜２０のいずれかに記載の方法。
22. 前記指標特性がアニリン点である請求項１６〜２１のいずれかに記載の方法。
23. 前記指標特性が芳香族性である請求項１６〜２２のいずれかに記載の方法。
24. 前記指標特性がオクタン価である請求項１６〜２３のいずれかに記載の方法。
25. 前記指標特性は、ＤＥＮを前記油サンプルの前記密度、および、Ｋ、Ｘ１〜Ｘ７をＦＴＩＲからの炭化水素データの線形回帰分析を用いて得られる、予測される特性の定数としたときに、指標特性＝Ｋ＋Ｘ１＊ＤＥＮ＋Ｘ２＊ＤＥＮ^２＋Ｘ３＊ＤＥＮ^３＋Ｘ４＊ＦＴＩＲＩ＋Ｘ５＊ＦＴＩＲＩ^２＋Ｘ６＊ＦＴＩＲＩ^３＋Ｘ７＊ＤＥＮ＊ＦＴＩＲＩとして計算されるものである請求項１９〜２４のいずれかに記載の方法。
26. 前記フーリエ変換赤外分光指数が、７００〜４０００ｃｍ^−１の波長範囲において測定されるＦＴＩＲデータから計算される請求項１６〜２５のいずれかに記載の方法。
27. 前記油サンプルは原油である請求項１６〜２６のいずれかに記載の方法。
28. 前記油サンプルは、原油、ビチューメン、重油、頁岩油から得られる天然に存在する炭化水素から選択されるものである請求項１６〜２７のいずれかに記載の方法。