近红外光谱对石油化工流程芳烃生产的一系列化学成分的测定摘要利用近红外光谱并结合化学计量学方法进行数据的处理,已经被广泛用于石油化学工业获得快速和质量控制适合的精确的方法。在目前的工作中,近红外光谱多元校正模型被用来预测一系列复杂的石油化工芳烃生产过程的芳香族化合物和各种芳香族样品的化学成分,例如苯,甲苯,对二甲苯,邻二甲苯和混合二甲苯。该模型被开发针对于非芳族和芳族含量来自催化重整装置的最终的邻二甲苯和对二甲苯的植物在完全不同的数据流中的预测。非芳烃,苯,甲苯,乙苯,间二甲苯,邻二甲苯,对二甲苯,枯烯,总C8的芳烃和总C9的芳烃估计是从2130至2500年纳米傅立叶变换近红外光谱(4600估计-4000厘米W1)的区域。主成分分析是用来探索数据性分析和交叉验证一块部分偏最小二乘法被采用校准大约200个实际的样品。平方根误差预测7-11PLS因素模型接近测量的重复性值的参考方法。依据主要结果里的偏差来确认每个模型的精度。因此,通过近红外预测芳烃生产过程执行一个完整的化学成分分析的几个单位的质量控制要求,它已被证明是可行的了。这个程序,基于一个单一的近红外光谱,提供了一个很简单和快速的