石油组分的拉曼位移特征统计分析Ⅰ: 链烷烃和芳香烃

烃类包裹体被用于含油气盆地中油气的生成、运移、聚集等研究中,确定其中的烃类分子类型具有重要意义。激光拉曼光谱技术作为单个流体包裹体非破坏性分析技术受到广泛重视,但在烃类包裹体研究方面受到两个方面的制约,一是油气烃类物质的复杂性导致不好识别;二是大部分烃类包裹体会发荧光而覆盖了拉曼信号。通过对大量石油组分常见的烃类分子拉曼光谱特征统计,总结了饱和链状烷烃和芳香烃的拉曼特征。结果显示,碳数大于10的正构烷烃可通过1 438,2 890和2 850 cm-1三个拉曼峰组合识别,而异构化烷烃(以C₈H₁₈为例)C—C(1 450 cm-1±)和C—H(2 875 cm-1±)的最强拉曼峰组合可作为识别含一个支链的异构烷烃的标志,含两个支链的异构烷烃有一个稳定的拉曼强峰在2 875 cm-1。含一个苯环的芳香烃可通过在1 600 cm-1附近的稳定双峰确定;以1 005 cm-1和3 060 cm-1两个特征峰组成的强拉曼组合峰可识别苯环上含单个支链的芳香烃;1 250 cm-1±和2 910～2 920 cm-1的拉曼强峰组合可识别苯环上含三个支链的芳香烃。含两个苯环的芳香烃不仅在1 600 cm-1处有稳定的拉曼双峰,而且在2 800～3 300 cm-1范围内具有一稳定的最强拉曼峰(3 060 cm-1)。本次总结的规律可以用于识别烃类包裹体中的链烷烃和芳香烃,而分析结果表明短波长光源(蓝光到紫外光)的拉曼光谱仪分析烃类包裹体可以有效避免荧光干扰。     

应用拉曼光谱分析变压器油中溶解乙酸含量

乙酸是变压器油纸绝缘老化所生成酸类物质的主要成分;分析变压器油中溶解乙酸含量对准确评估运行变压器的老化状态具有重要意义。拉曼光谱技术是基于拉曼效应的一种分子分析技术,能很好地用于物质的非接触式原位检测。论文开展了变压器油中溶解乙酸含量拉曼光谱检测方法研究： 利用Gaussian 09W软件分析了乙酸分子的拉曼振动特性,对实测乙酸拉曼谱峰的振动模式进行了指认;基于实验室搭建的激光拉曼光谱液体检测平台,对不同乙酸含量的变压器油样进行了原位检测;选定891 cm-1作为变压器油中溶解乙酸分子的拉曼特征峰,基于乙酸891 cm-1与变压器油932 cm-1特征峰面积比值和最小二乘法建立了乙酸的定量分析方法,检测限可达0.08 mg·mL-1。实验结果表明： 激光拉曼光谱可应用于油中溶解乙酸含量原位检测并具有良好的检测稳定性和重复性,为变压器油中溶解乙酸含量的快速、无损检测提供了一种新方法。     

激光拉曼光谱检测灵芝孢子油

采用激光拉曼光谱分析比较了灵芝孢子油、橄榄油、葵花籽油及鱼肝油的光谱特征,结果显示激光拉曼光谱法可以用于快速检测灵芝孢子油：灵芝孢子油具有位于1 563 cm-1处峰强较弱线宽较宽的特征拉曼峰,而且位于1 445和1 660 cm-1两处拉曼峰的相对强度比与其他油不同。同时运用激光拉曼光谱法分析了变质的灵芝孢子油和廉价的灵芝孢子油,发现暴露在空气中一段时间后的灵芝孢子油的活性成分基本被氧化了,市场上廉价的灵芝孢子油可能是由变质的灵芝孢子油、葵花籽油、或其他廉价植物油混合掺杂而成的。     

基于激光拉曼光谱的水面油膜厚度测量方法研究

为了实现水体表面油膜厚度的快速非接触检测,基于激光拉曼光谱检测技术,搭建了水体表面油膜厚度拉曼光谱检测系统。以532 nm激光作为激发光源,以常见的柴油和汽油为例研究了不同油品的拉曼光谱特性,研究结果表明,油膜拉曼光谱响应特性与油品密切相关,相同油膜厚度情况下不同油品的拉曼光谱曲线有明显的差异,97#汽油在1 651 cm-1光谱强度要高于90#汽油。随着油膜厚度的增加,柴油316和1 451 cm-1光谱强度和汽油1 651 cm-1拉曼位移光谱强度增加,油拉曼光谱信号变强;根据油水界面拉曼光谱特征,设计了油膜厚度计算因子,实验证明随着油膜厚度增加,油膜厚度计算因子r_film呈下降趋势。可以将油膜厚度计算因子作为水体表面油膜厚度测量的一种依据。     

基于激光拉曼光谱的钻井液中含烃浓度定量识别研究

钻井液中的烃能够显示出地层的含油气情况，地层含油气浓度的检测对识别真假油气显示，特别是准确解释和评价油气层具有重要意义。基于激光拉曼光谱技术具有连续、快速、直接检测样品的独特优势，开展了激光拉曼光谱技术应用于钻井液中含烃浓度定量识别的研究。实验室条件下搭建的激光拉曼在线检测系统对C₇~C₁₄正构烷烃及苯进行了检测与振动模式指认，在水基钻井液中优选正辛烷作为标志烃，基于最小二乘法建立了水基钻井液中正辛烷不同特征峰数学模型，在1 298 cm-1频移处振动强度与正辛烷含量具有良好的线性关系；在柴油基钻井液中优选苯作为标志烃，基于最小二乘法建立了油基钻井液中苯的不同特征峰数学模型，在986 m-1频移处振动强度与添加苯含量具有良好线性关系。实验结果表明:激光拉曼光谱技术可用于钻井液中含烃浓度的检测，为反演地层含油气浓度，提高油气层判识精度提供了一种新的途径。     

石油组分的拉曼位移特征统计分析Ⅱ: 环烷烃和不饱和烃

了解不同类型烃类的拉曼光谱特征有助于更好地利用拉曼光谱技术分析烃类包裹体。主要统计和分析了环烷烃和不饱和烃的典型拉曼位移特征。结果显示,环戊烷和环己烷C-C键最强拉曼峰主要集中在1 440~1 460 cm-1之间,而通过环戊烷和环己烷分别在890和785 cm-1的稳定特征峰可以进行区分。环戊烷随着支链数的增加,其C-C键最强拉曼峰的波数增大至1 460 cm-1。含一个支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰位于1 445 cm-1,含两个支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰为1 450 cm-1,含三个及以上支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰为1 460 cm-1。环己烷随着支链数增加C-H键最强拉曼峰发生红移,C-C键最强拉曼峰主要分布在1 440~1 460 cm-1范围内。含一个支链的环己烷最强拉曼峰组合特征明显,分布在1 445 cm-1±,1 034 cm-1±,2 853 cm-1±和2 934 cm-1±,含两个支链的环己烷C-C键分布在1 440~1 460 cm-1,C-H键的最强拉曼峰为2 926 cm-1±,含三个支链的环己烷具有1 459 cm-1±和2 924 cm-1±的最强拉曼峰组合。烯烃碳碳双键的特征峰为1 641 cm-1±。炔烃特征峰在2 200 cm-1±,而1 445 cm-1±,2 908 cm-1±和2 933 cm-1±三个强峰可作为辅助识别标志。这些特征可以用于识别烃类包裹体中的环烷烃和不饱和烃。     

恐龙不同部位化石的激光拉曼光谱

应用波长为785nm的激光拉曼光对来自武定九厂地区的两个不同部位的恐龙化石样品研究测试,首次在1000 cm-1~1800 cm-1波数段得到碳氢物质的拉曼峰图谱。在该波数范围内,颈椎化石和尾椎化石都有强、弱两类特征峰。它们的强特征峰与源地关系不大,即同一地区的化石特征峰并不很相似。弱拉曼峰与围岩的拉曼峰相似。恐龙化石的强拉曼峰来源于生物遗体分解剩下的碳氢类物质成分,弱拉曼峰源于石化过程中外部填充物质的成分。     

内分泌干扰物三苯基锡的激光拉曼光谱分析

三苯基锡(TPhT)是目前已知的内分泌干扰物中唯一的两种金属化合物之一,被广泛应用于工业、农业和交通领域,其大量使用会对土壤、海洋和内陆淡水环境造成不同程度的影响。本实验采用激光共聚焦拉曼光谱采集固体TPhT的拉曼光谱信号,尝试将该方法用于TPhT检测,探索该方法的可行性,并进行检测参数的优化选择。将拉曼光谱分析检测方法与TPhT的物性研究相结合,根据TPhT分子中不同官能团振动模式的不同,将拉曼谱图分为高、中、低3个波数区(1 500～3 200,900～1 500和100～900 cm-1)进行拉曼谱峰的归属与分析,得到了TPhT的特征振动模式和拉曼特征峰,并建立一套TPhT的标准拉曼图谱库,光谱范围在100～3 200 cm-1之间。结果表明,当激光功率选择为衰减到原激光功率(500 mW)的0.5%、曝光10 s、累积2次时,得到的拉曼谱图信噪比高且检测时间短。在212,332,657,997和1 577 cm-1处出现的信号强度较高的拉曼峰,可作为固体TPhT拉曼检测的特征峰,657和997 cm-1处拉曼特征峰的同时出现即可认为复杂的环境样品中存在TPhT。实验结果给出了辨别TPhT存在的标志,这些结果将为拉曼光谱用于实际环境样品中TPhT的残留检测提供理论依据和数据基础。     

变压器油中溶解气体拉曼光谱检测及其光谱线型模型分析

拉曼光谱气体检测技术能利用单一波长的激光对气体样品进行无接触、无损耗检测,适用于油浸式变压器油中溶解气体检测。结合拉曼光谱检测机理,分析了拉曼光谱谱线特征,建立了由洛仑兹函数与高斯函数卷积表示的拉曼光谱Voigt线型模型,其表现出较好的拉曼谱峰线型轮廓基本特征。以谱峰高、中心位置、半峰全宽等为代表的拉曼谱峰线型轮廓基本特征是寻峰的主要目标,其根本目的在获取样本定性及定量检测分析依据。故针对拉曼光谱实验数据设计了基于比较法的自动寻峰模型以实现检测目标。对引入到Voigt线型模型中的寻峰模型进行的模拟实验结果表明,模拟中谱峰高、中心位置等数据均与模型输出数据相吻合。依托实验室构建的变压器油中溶解气体拉曼光谱检测平台,分析检测实验数据表明,Voigt线型模型中半峰全宽参数实际取值区间为(8.7,11.5)(cm-1),模型与其存在偏差。修正该参数取值为10.257 cm-1,并对比研究表明：修正后的Voigt线型模型及寻峰模型具有更好的适应性及实用性。结合实验平台的拉曼光谱气体检测数据的寻峰结果,有效地完成了七种变压器故障特征气体的检测及分析。针对甲烷气体,获得单位气体含量、拉曼特征峰强度与面积三者之间的线性关系,为变压器油中溶解气体拉曼光谱检测定量分析奠定基础。     

蒜氨酸和甲基蒜氨酸的红外及拉曼光谱研究

利用傅里叶红外光谱和共聚焦显微拉曼光谱技术,比较分析了大蒜主要功能活性成分前体蒜氨酸和甲基蒜氨酸粉末纯品的红外和拉曼谱。在3 200～2 800 cm-1和1 700～200 cm-1波段检测到显著的红外和拉曼吸收峰,其中蒜氨酸在3 080,1 617,1 582,1 496,1 418,1 342,1 301,919 cm-1处有8个较强的红外吸收峰,以及在3 088,1 636,1 404,1 290,1 051,790,745,693,588 cm-1处有9个较强的拉曼振动峰,可作为蒜氨酸的特征峰;甲基蒜氨酸在1 644,1 481,1 395,1 370,1 233,1 068,1 004,892 cm-1处有8个较强的红外吸收峰,以及在1 644,1 310,1 073,1 011,998,893,846,702,676 cm-1处有9个较强的拉曼振动峰,可作为甲基蒜氨酸的特征峰。蒜氨酸和同系物甲基蒜氨酸的红外及拉曼光谱具有明显差异,红外及拉曼光谱技术为蒜氨酸及其同系物的快速、 简便的分析提供了方法。     

一种油田原油含水率的近红外光谱检测与分析方法

石油作为重要战略资源,对其组分进行实时分析检测在石油化工领域有着重要意义。随着石油资源的不断开发,在已长时间开采油井的生产过程中以及新油井开采前,需要对井下原油组分进行分析检测,以判定开采的必要性。原油组分实时检测,在原油开采、生产、储运以及销售过程中都起着关键的作用,针对传统检测方法存在精度低、效率低等问题,近年来在原油组分检测技术的研究方法上引入了在测量领域得到广泛、有效应用的近红外光谱测量技术。以井下原油作为研究对象,利用从大庆油田获得的提纯原油与水按体积比配制了原油占比分别为1%~20%共39个组分的实验样品来模拟井下原油。研究了近红外光谱透射法测量原油组分的基本原理,并利用SW2520型近红外光谱仪与卤素光源以及配套组件集成了原油样品近红外光谱数据测量系统,完成了系统的标准化实验并利用此标准化后的系统采集了39个组分原油样品的近红外吸收光谱数据。利用移动窗口平滑法、Savitzky-Golay卷积平滑法以及Savitzky-Golay卷积求导法对原油近红外光谱数据进行预处理以消除噪声,利用偏最小二乘法和支持向量机回归方法SVR两种分析方法对预处理后的原油样品近红外光谱进行建模,分别建立了原油组分分析预测模型。研究结果表明,利用偏最小二乘法模型预测均方根误差为0.003 755 14,决定系数R2为0.999 999,预测精度优于0.1%,预测效果十分理想。利用近红外光谱技术对配制的不同比例的井下原油模拟测试样品进行测试建模和分析,为井下原油组份检测提供了一种新的思路,该方法可以有效的解决原油含水率的检测问题,为开发油田现场实时原油检测分析装备提供技术支撑。     

拉曼光谱结合模式识别方法用于大豆原油掺伪的快速判别

大豆原油是我国的战略储备物资,然而目前储油市场上频繁出现大豆原油掺混的现象严重影响了食用油储备安全。基于此,通过大豆原油与部分植物精炼油拉曼谱图的特征差异,并结合主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模式识别建立了大豆原油是否掺伪的快速判别方法。以28个大豆原油、46个精炼油、110个掺伪油的拉曼谱图为模型样本;选择位于780～1 800 cm-1波段的谱图,预处理方法同时采用Y轴强度校正、基线校正和谱图归一化法;在此基础上应用PCA法提取特征变量,即以贡献率最高前7个主成分为变量进行SVM分析。SVM校正模型的建立是以随机选取的20个大豆原油和75个掺伪油样组成校正集,以8个大豆原油和35个掺伪油样组成验证集,分别运用并比较四种核函数算法建立的大豆原油SVM分类模型,并采用网格搜索法(grid-search)优化模型的参数,以四种模型的分类性能作为评判标准。结果表明：应用线性核函数算法构建的SVM分类模型可以很好地完成掺伪大豆原油的判别,校正集识别准确率达到100%,预测结果的误判率为0,判别下限为2.5%。结果表明应用拉曼光谱结合化学计量学能够用于大豆原油掺伪的快速鉴别。拉曼光谱简便、快速、无损、几乎没有试剂消耗,适合现场检测,从而为大豆原油的掺伪分析提供了一种新的备选方法。     

Identification of waste cooking oil and vegetable oil via Raman spectroscopy

This paper made a qualitative identification of ordinary vegetable oil and waste cooking oil based on Raman spectroscopy. Raman spectra of 73 samples of four varieties oil were acquired through the portable Raman spectrometer. Then, a partial least squares discriminant analysis (PLS‐DA) model and a discrimination model based on characteristic wave band ratio were established. A classification variable model of olive oil, peanut oil, corn oil and waste cooking oil that was established through the PLS‐DA model could identify waste cooking oil accurately from vegetable oils. The identification model established based on selection of waveband characteristics and intensity ratio of different Raman spectrum characteristic peaks could distinguish vegetable oils from waste cooking oil accurately. Research results demonstrated that both ratio method and PLS‐DA could identify waste cooking oil samples accurately. The identification model based on characteristic waveband ratio is simpler than PLS‐DA model. It is widely applicable to identification of waste cooking oil. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于激光诱导水拉曼抑制法的油膜厚度测量方法研究

为了实现水体表面油膜厚度的快速测量分析,以266 nm的激光作为探测系统的激发光源,基于激光诱导水拉曼散射光谱检测技术,通过获取不同种类不同厚度油膜存在下水拉曼光谱信息,建立油膜厚度反演模型。采用高斯函数拟合法校正了荧光光谱对拉曼光谱的干扰。然后根据水拉曼抑制法结合非线性最小二乘优化算法,建立油膜厚度反演模型。结果表明：对92#汽油、0#柴油、美孚机油20w-40、壳牌润滑油10w-40、采埃孚变速箱油AG6和原油油膜能探测到的油膜厚度范围为0.19~379.22 μm。采用水拉曼光谱-油膜厚度反演模型预测油膜厚度的平均相对误差在8.14%~15.81%之间。该方法能实现实验室条件下对微米级油膜的测量。     

拉曼光谱在新型毒品快速检测中的应用

新型毒品的日益泛滥及快速更新对执法部门现场快速检测提出了越来越高的要求。以三种典型的新型毒品为例,利用密度泛函理论中的B3LYP杂化泛函,在6-31G基组下优化分子几何结构以及拉曼振动频率的计算,并利用拉曼光谱仪进行了实验检测,用以研究拉曼光谱技术在新型毒品快速检测中的应用价值。结果表明：各毒品样品的理论计算拉曼光谱与实验拉曼光谱基本吻合,理论计算光谱可以为实验光谱特征峰的归属提供参考;各毒品拉曼特征峰的峰位差异明显,其中冰毒特征峰为837和1003 cm-1,K粉最具有鉴别价值的特征峰为463,659和1 046 cm-1,而麻古最明显的特征峰为556,1 329和1 699 cm-1,拉曼光谱可被用于毒品的鉴别和认定;微量冰毒及K粉残留物的实验拉曼光谱与其常量时基本一致,拉曼光谱可被用于毒品微量残留物的准确识别;伪冰毒N-异丙基苄胺的拉曼特征峰853 cm-1与冰毒拉曼特征峰837 cm-1存在明显差异,因此拉曼光谱可被有效地用于以上毒品的检测;而聚丙烯材料制成的透明包装对自身存在强烈荧光干扰的麻古拉曼光谱有较大影响。