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有机质谱在石油化学中的应用，ISBN：9787122072412，作者：苏焕华，姜乃皇，任冬苓 编著
《石油工业中的化学计量学》 内容简介： 本书深入探讨了化学计量学在现代石油工业各个环节中的关键应用。从原油的勘探、评价到炼油厂的生产优化、产品质量控制，再到成品油的分析与溯源，化学计量学以其强大的数学、统计和计算机算法，为解决石油工业面临的复杂问题提供了强有力的工具。 本书首先系统梳理了化学计量学的基本原理和方法，包括多元统计分析（如主成分分析PCA、偏最小二乘法PLS）、模式识别、实验设计（DOE）、降维技术以及机器学习算法等。随后，详细阐述了这些方法在石油工业中的具体落地应用。 在原油勘探与评价方面，本书介绍了如何利用化学计量学方法处理地质数据、地球化学数据以及测井数据，从而更精确地预测含油区域、评估储层品质、识别不同油源的贡献，并实现对原油性质的快速初步评估。例如，利用PCA分析岩石样品中的元素组成，可以揭示岩石的成因和形成环境，为勘探提供地质线索。PLS回归则可用于构建模型，根据测井数据预测原油的关键物理化学参数，如密度、粘度等，从而辅助储量评估。 在炼油过程优化与控制方面，本书重点介绍了化学计量学在提升炼油效率、降低能耗、减少污染物排放方面的作用。通过建立实时监测模型，可以利用在线分析仪器（如红外、近红外、拉曼光谱仪）采集的数据，结合化学计量学算法，对炼油过程的关键参数（如催化剂活性、反应转化率、产品组成）进行实时预测和优化。例如，在催化裂化装置中，利用PLS模型预测柴油馏分中的烯烃含量，并结合优化算法调整操作条件，可以在保证产品质量的前提下最大化高附加值产品的产量。书中还涵盖了通过 DOE 设计实验，系统研究影响催化剂性能的多种因素，并找出最佳操作窗口。 在产品质量控制与分析方面，本书强调了化学计量学在快速、准确分析成品油（如汽油、柴油、航空煤油）质量方面的优势。传统的单一指标检测方法往往耗时且不能全面反映产品质量。化学计量学则通过处理多维度光谱数据，能够同时评估产品的多个关键指标，如十六烷值、辛烷值、硫含量、芳烃含量、胶质含量等。书中有专门章节介绍如何利用近红外光谱（NIR）结合PLS-DA（偏最小二乘判别分析）对不同标号的汽油进行快速分类和识别，以及如何利用多变量回归模型预测柴油的十六烷值和凝点。 此外，本书还探讨了化学计量学在石油产品溯源与鉴别中的应用。通过建立不同炼厂、不同油田原油的“指纹”光谱数据库，并运用模式识别技术，可以有效地追踪成品油的来源，打击假冒伪劣产品，保障消费者权益。例如，通过对不同来源的航空燃油进行GC-MS（气相色谱-质谱联用）分析，并结合化学计量学中的LDA（线性判别分析）或SVM（支持向量机），可以建立可靠的溯源模型。 本书还对新兴的化学计量学技术在石油工业的应用前景进行了展望，例如深度学习在复杂数据分析中的潜力，以及大数据分析在整个石油价值链中的融合应用。 本书结构清晰，理论与实践并重，配有丰富的案例分析和图表，旨在为石油工程师、研究人员、分析师以及相关专业的学生提供一本全面、实用的参考书，帮助他们掌握并应用化学计量学这一强大的科学工具，提升石油工业的整体效率、经济效益和环境可持续性。
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