RU2284506C2 - Automated method of spectrophotometric analysis - Google Patents

Abstract

FIELD: investigating or analyzing materials.

SUBSTANCE: method comprises measuring optical density of known materials continuously within visible, IR or ultraviolet bandwidth, producing database from the data obtained, choosing most informative points for characteristic to be determined from the maximum deviations of the optical density, plotting the function, recording the spectrum of the material to be analyzed, and determining the value of the characteristic.

EFFECT: expanded functional capabilities.

3 dwg, 3ex

Description

Изобретение относится к исследованию и анализу материалов с использованием инфракрасных видимых или ультрафиолетовых лучей и может быть использовано для анализа нефтей и нефтепродуктов, для идентификации и быстрого измерения октанового числа, качества товарных бензинов, в молочной промышленности для определения жирности молока, в медицине для анализа крови, мочи и т.д.The invention relates to the study and analysis of materials using infrared visible or ultraviolet rays and can be used to analyze oils and petroleum products, to identify and quickly measure the octane number, quality of marketable gasolines, in the dairy industry to determine milk fat content, in medicine for blood analysis, urine etc.

Известны способ определения содержания связанной воды в нефти и нефтепродуктах и устройство для его осуществления. Заявка RU N 93027633, МПК G 01 N 21/35, 09.01.95. Изобретение основано на фотометрическом способе определения содержания поглощающих примесей в растворах.A known method for determining the content of bound water in oil and petroleum products and a device for its implementation. Application RU N 93027633, IPC G 01 N 21/35, 01/09/95. The invention is based on a photometric method for determining the content of absorbing impurities in solutions.

Способ заключается в том, что поглощение измеряемых проб измеряется в широкой области сплошного или широкополосного поглощения воды. По положению максимума ширины и формы полосы по отношению к эталонной пробе с известным содержанием воды судят о количестве связанной воды.The method consists in the fact that the absorption of the measured samples is measured in a wide area of continuous or broadband absorption of water. The position of the maximum width and shape of the strip with respect to the reference sample with a known water content is used to judge the amount of bound water.

Способ позволяет ускорить и удешевить процесс определения обводненности нефтей и нефтепродуктов, однако не пригоден для определения других параметров.The method allows to speed up and reduce the cost of the process of determining the water content of oils and petroleum products, but is not suitable for determining other parameters.

Известен способ определения октанового числа топлива. Заявка RU N 96103813, МПК G 01 N 21/35. Способ заключается в измерении в ближнем инфракрасном диапазоне оптических данных калибровочных топлив с известными октановыми числами, построение по оптическим данным уравнения регрессии октанового числа анализируемого топлива с измеренными оптическими данными по разности между значениями коэффициента экстинции всех калибровочных топлив. Однако возможности способа ограниченны.A known method for determining the octane number of fuel. Application RU N 96103813, IPC G 01 N 21/35. The method consists in measuring in the near infrared range the optical data of calibration fuels with known octane numbers, constructing the optical regression equation of the octane number of the analyzed fuel with the measured optical data on the difference between the values of the extinction coefficient of all calibration fuels. However, the possibilities of the method are limited.

Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату является автоматизированный способ идентификации и определения кондиционности нефтепродуктов. Пат. RU N 2075062, МПК G 01 N 21/35.The closest in technical essence and the achieved result is an automated method for identifying and determining the conditionality of petroleum products. Pat. RU N 2075062, IPC G 01 N 21/35.

Сущность способа заключается в том, что для анализируемой пробы измеряют оптическую плотность при выбранных (в дальнейшем строго заданных) в ИК-диапазоне длинах волн. В базу данных вводят величины оптических плотностей стандартных образцов нефтепродуктов при заданных длинах волн в ИК-области спектра, а также показатели, характеризующие кондиционность стандартных топлив. При формировании базы данных образцы формируют в группы или марки нефтепродуктов. Для анализируемой пробы образца измеряют оптическую плотность при тех же длинах волн. Определяют численный параметр, характеризующий близость величин и стандартных образцов. По максимальной величине численного параметра судят о принадлежности анализируемого образца к определенной группе или марке нефтепродуктов.The essence of the method lies in the fact that the absorbance is measured for the analyzed sample at selected (hereinafter strictly defined) wavelengths in the infrared range. The optical densities of standard samples of petroleum products at the specified wavelengths in the infrared region of the spectrum are entered into the database, as well as indicators characterizing the conditionality of standard fuels. When forming the database, the samples are formed into groups or brands of petroleum products. For the analyzed sample, the absorbance is measured at the same wavelengths. Determine the numerical parameter characterizing the proximity of the quantities and standard samples. The maximum value of the numerical parameter is used to judge whether the analyzed sample belongs to a specific group or brand of oil products.

Способ дает хороший результат для идентификации нефтепродуктов и определения их кондиционности, определения качества нефтепродуктов, однако возможности способа ограниченны.The method gives a good result for identifying petroleum products and determining their conditioning, determining the quality of petroleum products, however, the possibilities of the method are limited.

Задача предлагаемого изобретения разработать способ, позволяющий проводить количественный анализ сложных смесей без идентификации спектра, определять октановое число бензинов, ароматику в дизельных топливах, использовать для анализа в биохимии, экологии, криминалистике и др.The task of the invention is to develop a method that allows the quantitative analysis of complex mixtures without spectrum identification, to determine the octane number of gasolines, aromatics in diesel fuels, to use for analysis in biochemistry, ecology, forensics, etc.

Задача решается тем, что в автоматизированном способе спектрофотометрического анализа веществ, включающем измерение оптической плотности по меньшей мере двух образцов с известным значением измеряемого показателя, формирование банка данных и измерение оптической плотности исследуемого вещества, причем измерение оптической плотности ведут непрерывно по шкале длин волн в видимом, ИК- или УФ-диапазоне спектра, по полученным данным формируют банк данных, по максимальным отклонениям оптической плотности выбирают наиболее информативные точки для определяемого показателя, строят функциональную зависимость, регистрируют спектр анализируемого вещества и по функциональной зависимости находят величину искомого показателя. Информационные частоты ищутся методом последовательного перебора частот с заданным шагом и выбираются исходя из минимума (по методу наименьших квадратов) среднеквадратичного отклонения искомой функции от значения параметра калибровочных растворов.The problem is solved in that in an automated method for spectrophotometric analysis of substances, including measuring the optical density of at least two samples with a known value of the measured indicator, forming a data bank and measuring the optical density of the test substance, the optical density being continuously measured along the wavelength scale in the visible, The infrared or ultraviolet spectral range, according to the obtained data, form a data bank; the most informative points for the determined indicator, build the functional dependence, record the spectrum of the analyte and find the value of the desired indicator by the functional dependence. Information frequencies are searched by the method of sequentially sorting frequencies with a given step and are selected based on the minimum (by the least squares method) of the standard deviation of the desired function from the parameter value of the calibration solutions.

Способ был реализован на спектрометре. Спектрометр работает следующим образом. Излучатель направляет излучение на зеркало (F=20 см), отраженный свет параллельным пучком падает на решетку, которая вращается в плоскости дисперсии. Отраженный от решетки параллельный пучок возвращается на зеркало, проходит через анализируемое вещество и попадает на фотоприемник. Вращаясь в плоскости дисперсии, решетка последовательно отражает весь спектральный диапазон, однако ЭВМ будет воспринимать только тот участок спектра, который определяется датчиками, расположенными в блоке сканирования.The method was implemented on a spectrometer. The spectrometer works as follows. The emitter directs the radiation to the mirror (F = 20 cm), the reflected light in a parallel beam hits the grating, which rotates in the dispersion plane. The parallel beam reflected from the grating returns to the mirror, passes through the analyte, and enters the photodetector. Rotating in the dispersion plane, the grating sequentially reflects the entire spectral range, however, the computer will perceive only that part of the spectrum, which is determined by the sensors located in the scanning unit.

Область длин волн работы спектрометра 600-2500 нм, время сканирования, обработки и анализа одного спектра 1 сек. Фоточувствительность по пропусканию 5·10^-4, спектральное разрешение - 8 нм, точность воспроизведения длины волны 2 нм, длина измерительной кюветы 10 мм, объем пробы 4 см.The wavelength range of the spectrometer is 600-2500 nm, the scanning, processing and analysis of one spectrum is 1 second. Transmittance photosensitivity 5 · 10 ^-4 , spectral resolution - 8 nm, wavelength reproduction accuracy of 2 nm, measuring cell length 10 mm, sample volume 4 cm.

Примеры реализации способа.Examples of the method.

Пример 1. Определение октанового числа бензинов.Example 1. Determination of the octane number of gasolines.

С помощью спектрофотометра регистрируют и заносят в банк данных оптическую плотность эталонных бензинов в области 800-2500 нм с известными значениями октанового числа. Банк включает спектры 97 эталонных бензинов. Осуществляется автоматизированный выбор наиболее информативных точек. На фиг.1 приведены спектральные зависимости оптической плотности двух бензинов. На фиг.2а приведен график определенного октанового числа бензина. Истинное значение октанового числа отложено на оси абсцисс, а определенное с помощью заявляемого способа - на оси ординат. Среднеквадратичное отклонение составляет S=00012.Using a spectrophotometer, the optical density of reference gasolines is recorded and entered into the data bank in the region of 800-2500 nm with known octane numbers. The bank includes spectra of 97 reference gasolines. Automated selection of the most informative points. Figure 1 shows the spectral dependence of the optical density of two gasolines. On figa shows a graph of a certain octane number of gasoline. The true value of the octane number is plotted on the abscissa axis, and determined using the proposed method is plotted on the ordinate axis. The standard deviation is S = 00012.

Пример 2. Определение параметров бензинов.Example 2. Determination of gasoline parameters.

Формируют банк данных бензинов для параметров (плотность, содержание ароматики, показатель преломления, диэлектрическая проницаемость и др.), строят функциональную зависимость отдельно для каждого из параметров. Графики определения параметров приведены для плотности на фиг.2б, для содержания ароматики фиг.2в, показателя преломления фиг.2г, для диэлектрической проницаемости фиг.2д. Погрешность определения не превышает 1%.A database of gasolines is formed for the parameters (density, aromatic content, refractive index, dielectric constant, etc.), and a functional dependence is built separately for each of the parameters. Parameter determination graphs are given for the density in FIG. 2b, for the aromatic content of FIG. 2c, the refractive index of FIG. 2d, for the dielectric constant of FIG. 2d. The error of determination does not exceed 1%.

Пример 3. Определение содержания хлорофилла А и В.Example 3. Determination of the content of chlorophyll A and B.

Формируют банк данных оптической плотности хлорофилла с известными концентрациями хлорофилла А и В, причем диапазон концентраций варьируется от 0 до 100%, выбирают наиболее информативные точки, строят функциональную зависимость от концентрации хлорофилла А и В (фиг.3) от оптической плотности и хлорофилла А (1) и хлорофилла Б (2). При регистрации спектров поглощения с неизвестными концентрациями хлорофилла А и Б концентрацию определяют с точностью 0,1-0,2%.A database of the optical density of chlorophyll is formed with known concentrations of chlorophyll A and B, and the concentration range varies from 0 to 100%, the most informative points are selected, a functional dependence on the concentration of chlorophyll A and B is constructed (Fig. 3) on the optical density and chlorophyll A ( 1) and chlorophyll B (2). When registering absorption spectra with unknown concentrations of chlorophyll A and B, the concentration is determined with an accuracy of 0.1-0.2%.

Предлагаемое изобретение позволяет достигать хороших результатов при определении параметров нефтепродуктов по их спектрам, значительно увеличить число определяемых параметров, обеспечивать расширение области применения способа, повысить точность и быстродействие.The present invention allows to achieve good results when determining the parameters of petroleum products from their spectra, significantly increase the number of determined parameters, to expand the scope of the method, improve accuracy and speed.

Способ может быть применен в нефтяной, газовой, медицинской промышленности.The method can be applied in the oil, gas, medical industry.

Claims (1)

Автоматизированный способ спектрофотометрического анализа веществ, включающий измерение оптической плотности, по меньшей мере, двух образцов с известным значением определяемого показателя вещества непрерывно по шкале длин волн в видимом, инфракрасном или ультрафиолетовом диапазоне спектра, формирование банка данных по полученным спектрам, регистрацию спектра исследуемого вещества, отличающийся тем, что выбирают набор информативных длин волн по максимальным отклонениям одного спектра от другого, строят функциональную зависимость определяемого показателя от величины оптической плотности в наборе информативных длин волн и по указанной зависимости находят величину искомого показателя.An automated method for the spectrophotometric analysis of substances, including measuring the optical density of at least two samples with a known value of the determined indicator of a substance continuously on a wavelength scale in the visible, infrared or ultraviolet range of the spectrum, forming a data bank on the obtained spectra, registering the spectrum of the studied substance, different the fact that they select a set of informative wavelengths according to the maximum deviations of one spectrum from another, build a functional dependence predelyaemogo index of optical density in a set of informative wavelengths and said relationship magnitude are desired indicator.

Images