利用在线近红外光谱技术对工业气体进行实时分析

近红外光谱技术是一种快速、无损的产品分析方法，可以消除产品损失，实时控制质量。该技术快速、无损，能够对工业气体进行实时分析。此外，近红外光谱还可用于跟踪不同类型的样品，如液体、固体、泥浆和膏体。它可以用于那些需要实时分析或高吞吐量的应用程序。NIR提供实时结果，使其成为过程控制的完美分析工具。它还提供了几个优点，如高精度，高精度，高吞吐量，并能够在短时间内跟踪一系列物理和化学性质．

近红外光谱用于生产的不同阶段，如多工艺流的在线或在线分析、原料鉴定和最终产品的鉴定。本文探讨了使用近红外光谱技术通过高压气池对工业气体进行实时和在线分析。虽然重点是在乙烯生产过程中研究的气体，近红外光谱也可以证明适用于一系列工业过程。本研究的目的是评估近红外光谱技术在线、实时分析工业气体的可行性，结果表明，该技术是跟踪气体浓度的理想方法。在1atm下测定气体浓度的检出限和精密度约为1%。在较高的压力下，可以在较窄的范围内测量浓度，达到较高的精度。

背景:近红外技术在乙烯生产中的应用

乙烯是一种有机材料，在工业水平上大量生产。每年大约生产1.5亿吨乙烯。原料，如石脑油或轻气体，如丙烷和乙烷，最初被加热到升高的温度，以便原料分解成微小的碳氢分子。一旦产品已经冷却，他们通过一系列的分离过程与一个单一的产品流的许多高纯度乙烯产品。优化工艺的一个方法是提高乙烯和其他类似商业产品的产量。近红外光谱等工艺分析在工艺优化中发挥着重要作用，可以提供工艺中不同点的实时气体浓度。光纤能够使用一个仪器从多达九个位置(如进料、产品流、循环流等)进行实时顺序测量，从而允许对过程进行快速调整，以考虑温度、进料等差异。将近红外技术集成到工艺中的总体好处是提高了工艺再现性，提高了产能，提高了产品质量，提高了工厂安全性，减少了过程中测试。

分析了气体

在该分析中使用以下材料：亚博网站下载

• 乙烯（C.₂H₄）
• 二氧化碳（CO₂），
• 丙烷(CH_3.CH₂CH_3.）
• 乙炔(一家)
• 丁烷(CH_3.CH₂CH₂CH_3.）

高压气体电池和米氏近红外XDS过程分析仪本研究采用单纤维仪器。图1显示了实验设置，其中Metrohm近红外过程分析仪通过一个50米长的单光纤将光传递到气体电池。

图1所示。米特姆近红外XDS过程分析仪(左)与高压气体电池(右)。

气体浓度由不同的气体流速控制，而气体流速是用流量计测量的。发送到气相电池的光通过路径长25cm的充满1atm气体的电池传输。未被吸收的光被重新送入近红外分析仪，而近红外分析仪又记录近红外吸收光谱。还可提供路径长度可达10cm的在线传输电池，额定压力为5000psi，温度为300℃。对于在线分析，气体可以直接在流动池内流动。在某些情况下，需要调整温度、流量和/或压力。

实验

本实验的目的是获得中所列各种气体的近红外光谱分析了气体部分。仅当每个气体的吸收光谱不同时，可以仅监测每个单独气体的浓度。

这个实验的下一个目标是确定近红外气体浓度预测的近似精度和可能的检测极限。需要注意的是，近红外吸光度值与气体浓度成正比。在这种分析中，特定气体的浓度在不同的增量和近红外研究。这些数据有助于测量最低的特定增量，这将提供气体吸收的明确变化，并最终有助于近似估计浓度预测的精度和可能的检测限度。

结果与讨论

图2显示了1%和10% CO的近红外光谱₂与空单元格相比。在1960nm和2010nm附近的光谱中可以看到明显的变化。在图3中，这部分的扩展显示，即使在1%的CO下，差异也是可见的₂．近红外光谱通常采用行业标准的数学处理方法，以最小化散射效应并突出目标吸收特征。然后对光谱进行二阶导数数学处理。图4显示了不同浓度CO的1900-2100nm区域₂，表明即使CO相差1%，近红外光谱仍有重大的可重复变化₂．为了将第二衍生光谱值与CO相关联₂集中，可以开发一种回归技术。近红外预测很可能具有低于1% CO的精度和检测限₂．

图2。空气电解槽的近红外光谱₂和10％co的细胞₂．

图3。图2的扩展部分显示CO的吸光度₂．

图4。2ⁿ不同数量的NIR光谱的衍生物₂在气体细胞。

还分析了更多气体的吸收。图5显示了不同浓度丙烷的吸收变化类似，在1695nm处吸收最强。

图5。气体电池中不同含量丙烷近红外光谱二阶导数的选择区域。

检测限和精度都是类似的₂预计在1atm约为1%。观察到乙炔在1528nm附近表现出强烈的吸收。在该分析中研究了更广泛的气体浓度范围，从0%到81.8%不等。图6为不同浓度气体的二阶导数谱图。

图6。气体电池中不同含量乙炔近红外光谱二阶导数区域的选择。

为了将乙炔浓度与光谱变化相关联，开发了线性回归模型。发现校准的标准误差（SEC）为1.8％。与校准集的精确值相比的NIR值如图7所示。

图7。近红外值(y轴)比较坦克值(x轴)。

接下来，记录了更多气体的光谱，包括丁烷和乙烯。表1列出了对个别气体表现出高强度吸收的波长。其他工业气体的光谱如图8所示。

表1。各种工业气体的近红外光谱吸收特征波长

气体	1600 - 1650 nm	1650 - 1700 nm	1700 - 1750 nm
乙烯	1624	1680.	1748
丙烷	-	1696	1748
丁烷	-	1698	1752
乙炔	-	1678	1732

图8。乙烷，乙烯和丙烯的NIR光谱。

对于个别气体，可以发展回归模型，同样可以用来监测个别气体的浓度。选择合适的波长，或使用偏最小二乘回归，或两者的结合也可以帮助确定混合物气体的精确浓度。

影响气体测量的因素

在改进时，有许多因素必须考虑在内近红外光谱测量的气体。首先，根据比尔斯定律，吸光度与路径长度直接相关:

��=语言学校

其中'a'代表吸光度，为指定气体保持恒定的摩尔吸收率'e'，'l'代表路径长度，'c'是指浓度。随着路径长度的增加，吸光度也增加。路径长度对乙烯吸光度的影响如图9所示。

图9。乙烯的近红外光谱，路径长度分别为0,1,3cm。

为了确保最佳的结果，在适当的压力和温度下优化路径长度是至关重要的，使目标吸光度在2 AU以内。

压力和温度是需要考虑的其他主要参数。任何压力和温度的差异都会对定量的吸光度产生相当大的影响。根据交易气体定律，气体浓度与压力和温度的关系为:

其中，c代表浓度，n/V代表摩尔数/单位体积，R代表气体常数，P代表压强，T代表温度。随着温度的升高或降低，气体的吸收和浓度也增加。同样，随着压力的减小或增加，吸收和浓度也会增加或减少。压力对丙烯近红外吸收光谱的影响如图10所示。

图10。丙烯的NIR光谱在各种压力下。

此外，压力和温度的差异可能会影响波段分布和峰值位置，导致近红外预测的偏差。因此，在适当的条件下，气体的温度和压力将在整个分析过程中继续保持恒定。

结论

本文介绍了在不同浓度的工业气体中如何获得近红外光谱。总体结果表明NIR光谱学适用于监测气体浓度。结果表明，与固体和液体的光谱相比，各个气体的NIR光谱具有较少的重叠，具有各种类型气体的多种光谱。具有更好的特异性，NIR模型不易受矩阵效应的影响。预计气体浓度测定的检测和精度的极限在1ATM时约为1％。在较高的压力下，可以在窄范围内精确地确定气体浓度。为了获得最佳效果，气体电池内的压力应稳定和优化。使用NIR用于工业气体监测，可以帮助提高过程再现性和减少循环时间。NIR允许可用于过程控制和优化的精确和实时结果，从而实现产品质量和改善的工厂安全性。

这些信息已被源，从Metrohm AG提供的材料进行审核和调整。亚博网站下载

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