摘要：与汽、柴油理化性质指标的标准测试方法相比，近红外光谱技术具有测试速度快、样品消耗量少、不破坏样品和无需样品前处理等优点，因此基于近红外光谱技术的油品快速检测方法受到了越来越多的关注。2021年国家市场监督管理总局办公厅发布开展成品油质量专项整治的通知，鼓励各级市场监管部门使用成品油质量快速检测方法，对流通领域成品油质量开展快速检测，这意味着以近红外光谱技术为代表的快检方法将会在油品检测领域得到更多的应用。使用近红外光谱技术实现成品油质量的现场快速检测，不仅需要准确可靠的快速分析方法，也需要性能稳定的近红外光谱分析设备。因此，近红外光谱分析方法的建立和近红外油品分析设备的研制，对于提高近红外光谱技术在油品检测的效果具有重要作用。 关键词：近红外光谱技术；油品快检；方法
装饰扣1定性分析
近红外光谱也可以用于油品的定性分析，其实质是将油品的近红外光谱与油品的类别属性相关联，建立数据模型实现对新样本的类别判断。近红外光谱技术用于汽、柴油的定性分析主
要包括燃油类型的判断和来源的识别等。利用近红外光谱和9种不同的多元分类方法对某炼油厂内的汽油类型和来源进行测试，通过与核磁共振和气相谱的分析结果比较可得，概率神经网络（PNN）、K-最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）方法可以获得较好的分类结果。将近红外光谱技术结合主成分分析和偏最小二乘-判别模型算法，开发了一种检测和量化优质95#汽油掺假91#汽油的快检方法。结果显示，偏最小二乘-判别模型能够准确判断优质95#汽油中是否掺假。利用主成分分析算法，建立了用于测定甲醇汽油和乙醇汽油的近红外光谱技术方法，该方法可以实现甲醇汽油和乙醇汽油无错误分类。将汽油的蒸馏曲线与偏最小二乘判别分析算法相结合，建立了基于近红外光谱技术的掺假汽油样品识别方法，该方法对于掺有煤油和松节油等杂质的汽油识别准确度可达97%以上。 回转窑烧嘴近红外光谱技术也可以用于柴油或者生物柴油的类别分类，实现柴油种类和来源的判定，为进一步确定生物柴油的含量以及质量控制提供依据。利用近红外光谱技术和类比软独立建模算法（SIMCA）对不同生产厂家的108个生物柴油样品进行分类辨别。该方法对使用棉花、向日葵、大豆和油菜等原料制备的生物柴油的分类准确率可达100%，能够快速、无损地对生物柴油进行分类，而不需要各种分析测定。近红外光谱技术用于油品的定性分析也有助于海洋燃油泄漏污染的治理等。利用近红外光谱技术，建立了核主成分分析(KPCA)
真空挤砖机和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的定性识别方法，用于海洋中溢油种类的快速识别，为制定溢油的事故处理方案提供依据，使用最优的模型参数，对溢油的种类如汽油、柴油和煤油样品的识别准确率可达97.8%。
2近红外光谱及其对应的汽油分子数据库
实验数据是模型构建的基础，数据的数量和质量决定了模型能否应用于实际过程。本研究从炼厂收集了不同类型的107个汽油样品，包括22个加氢油、20个烷基化油、22个重整生成油、22个抽余油和21个调和油等。收集周期为3个月，样品保存在4℃的冰箱内，以防轻端组分的挥发导致预测结果不准确。汽油样品采用傅里叶变换红外光谱仪分析检测，实验条件需保持无尘、无腐蚀性气体和强烈振动，温度维持在25℃左右，湿度范围控制在20%～50%，仪器操作参数中光谱的波数范围是3800～12000cm-1，分辨率为8cm-1，扫描次数为64次。连续对同一个汽油样本检测3次，最终数据取3次检测的平均值，使分析检测结果更加可靠准确。
光谱的波数范围为3800～12000cm-1，汽油分子中C-H键（甲基、亚甲基和芳环等）的光谱特征区主要集中在波数3800～6000cm-1的范围内。当波数大于6000cm-1时，光谱基线
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漂移情况较为严重，需采用光谱数据处理技术消除基线漂移对模型结果产生的不良影响：先选择有效光谱波数段，光谱分子结构特征峰集中出现在波数3800～4700cm-1和5700～6000cm-1范围内，因此选择这两个光谱波数范围作为建模的输入。再采用光谱一阶导数处理强化谱带特征，提取有效光谱特征信息，有利于得到更准确的预测结果。
本文采用基于GC-FID的汽油样品，谱柱采用长为50m、内径为0.2mm、液膜厚度为0.5μm的固定相为100%的甲基硅酮，燃气为氢气，助燃气为空气，载气为氮气，进样器温度为250℃，分流比为150∶1，样品量为1.0µL。GC-FID检测汽油分子时，常常会出现包括集总组分、共逸出组分和未鉴定组分的3种异常峰。这是由于汽油组成非常复杂，含有成千上百个分子，包括正构烷烃、异构烷烃、烯烃、环烷烃和芳香烃，一维气相谱峰容量有限，对于C8以下的分子，气相谱拥有较好的分离度，但是对于C8以上的分子，同分异构体数量随碳数成指数增加，谱只能采用一种集总组分代表同类型的分子。在汽油中有些分子的沸点差异较小，这些分子在谱中存在共逸出现象。为了解决上述存在的3种异常峰，本文开发了相近密度处理方法建立汽油分子集，该分子集需包含GC-FID能检测到的所有分子，并且可以扩充，研究人员随时可以向分子集里添加数据。分子集包含汽油分子的常规性质，如PIONA（正构烷烃、异构烷烃、烯烃、环烷烃和芳香烃）含量、RON、密度
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3近红外油品分析仪
现场分析是近红外光谱快速检测技术发展的主要趋势，这对仪器设备提出了较高的要求，比如近红外光谱仪器设备必须小型化或者微型化，满足易于携带的要求；仪器各部件具有更强的抗震能力，能够适应各种路况条件下长途运输等。便携式近红外光谱仪具有携带方便、易于实现样本现场检测和快速分析的优点，更加适合于分散性较广的加油站中成品油的现场质量分析。因而，研制便携式近红外光谱设备也是该领域的重要研究方向。基于近红外光谱原理的便携式燃料分析仪，该分析仪包含光源白炽灯，一个透射光栅和一个256通道InGaAs探测器等主要部件。该设备的波长检测范围是1000～1600nm，涵盖C-H键二阶倍频和组合频振动吸收峰区域。在4cm-1波数分辨率下采集样品的近红外光谱图，使用基于偏最小二乘法的数据分析模型，实现了柴油、汽油和喷气燃料22个性质指标的快速分析。分析仪测定值和ASTM标准方法测量值之间的标准偏差基本优于预测均方根误差值。该设备已经在商品燃料的实际应用中取得较好的分析结果。
结论
水晶簇
基于近红外光谱技术的快检方法和分析仪器是实现油品现场快速分析的必备工具，这两方面也均取得了较大的发展。但为了提高环监机构和质检部门使用近红外光谱技术进行现场执法的效率和可信度，近红外油品分析技术研究仍需重点关注以下几个方面：快检方法改进与提升。建立能够同时分析更多油品性质指标的通用性油品分析方法，发展和优化分析模型转移算法，改变现有方法依靠于某一类样品和某一型号分析设备的状况，特别要根据决定油品性质的化学组成建立快检方法，提高分析方法的准确度和稳健性。与其它光谱技术联用。探究与其它光谱技术的数据融合方法，充分利用近红外光谱分析油品性质的优势，提高其检测油品性质的准确度和应用范围。近红外分析设备研制。构建性能优异的近红外油品分析仪，尤其是国产化的便携式油品分析设备，搭载改进的快速分析方法软件，实现油品的现场、快速、准确分析。
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