[發明專利]海洋溢油的濃度輔助參量熒光光譜油種鑒別方法

無效

• 申請號: 200810238720.6
• 申請日: 2008-12-23
• 公開（公告）號: CN101458213A
• 公開（公告）日: 2009-06-17
• 發明（設計）人: 王春艷;郭麗君;孟慶國
• 申請（專利權）人: 濰坊學院
• 主分類號: G01N21/64
• 分類號: G01N21/64;G01N33/28
• 代理公司: 濰坊鳶都專利事務所
• 代理人: 臧傳進

技術領域：

本發明涉及一種海洋溢油的油種鑒別技術，特別涉及將一定濃度范圍內系列濃度下的溢油熒光光譜作為指紋鑒別指標進行油種鑒別的方法。

背景技術：

海洋溢油事故的頻發和其對海洋環境安全和人類健康的嚴重危害，將對海洋溢油的研究提到了全球環境問題的焦點之一，因此，建立一套快速、實時、經濟、簡便、實用和易于推廣的海洋溢油樣品多環芳烴(PAHs)分析技術，對中國這樣一個環境壓力日趨嚴重的世界上最大的發展中國家具有重要的實用價值。

多環芳烴由于其高Kow值(辛醇-水分配系數)的特性在環境中不易被分解、風化，且其各種衍生物在不同來源的原油及其他環境污染物中有獨特的組成比例，因此，利用各種指紋分析基礎，找出多環芳烴于污染物內的組成特征，是于復雜的污染環境中辨識污染源的最有效方法。對生態環境影響評估可提供量化數據，并作為污染源責任厘清與管制的依據，同時可以追蹤污染源頭和確定污染的遷徙和范圍。

熒光光譜技術具有靈敏度高、選擇性好、試樣量少、分析結果快速、適用于現場操作，不受時間變化的影響等優點，一直作為國際海事組織(IMO)推薦的主要標準的化學分析儀器之一(熒光光譜儀、氣相色譜儀、紅外光譜儀和色/質聯用儀等)，被廣泛應用于溢油污染的污染源鑒定及其它污染源的鑒別。

但一直以來不能作為獨立的鑒別手段，同時也不能進一步分析出各種來源的污染進入污染區域的量化數值。需要整合各種化學指紋方法(近紅外光譜法NIR，傅里葉變換紅外光譜法FTIR，高效液相色譜法HPLC，多維色譜技術HPLC-GC，核磁共振法NMR-C13及NMR-MH等)的結果，通過一些群聚分析(如PCA)等方法，進行鑒定，這些方法不是分析儀器昂貴，就是操作繁瑣，一般實驗室應用較為困難，更談不上海上實時監測。

傳統的熒光技術主要包括發射光譜技術，三維熒光技術和同步熒光技術及其相關的各種數據分析的方法，在化合物分析中得到廣泛應用，但其成功主要局限于單一組分或簡單的多組分芳烴化合物的分析。對于原油等污染物這種極為復雜的多組分混合物，一直套用傳統的光譜分析方法，將原油樣品稀釋到較低濃度范圍，認為此范圍即是濃度的線性變化范圍，指紋不隨濃度變化，以此作為熒光鑒別的依據，但三維光譜有嚴重的光譜重疊現象，借助各種統計特征參量運用人工神經網絡等各種數據手段等方法并不能真正解決這類問題，同時還造成了計算數據龐大，費時費力。

發明內容：

本發明的目的在于克服已有技術的不足，提供一種快速、實時、經濟、簡便、實用和易于推廣的海洋溢油樣品PAHs分析技術。

本發明的方法是改變傳統的熒光檢測方法，即將溢油樣品稀釋到較低濃度范圍，認為此范圍即是熒光強度隨濃度成線性變化的范圍，獲取該濃度范圍內某一特定濃度的激發-發射-熒光三維光譜(EEM)或同步熒光光譜(SFS)，以此光譜作為油種鑒別的指紋識別方法。新方法將一定濃度范圍內系列濃度下的溢油熒光光譜作為指紋鑒別指標進行油種鑒別，可視為是在原有光譜又加上濃度這一維度，在較大的濃度的范圍內獲取溢油樣品的更多的熒光信息以此提高熒光油種鑒別的能力。

加入濃度參量作為區分不同油種熒光光譜的指標是鑒于溢油(主要以原油或成品油為主)油品組分非常復雜，其中的產生熒光的多環芳烴的含量也十分復雜。由于不同組分的多環芳烴不存在統一的線性濃度范圍，各芳烴組分存在不同的濃度線形范圍，相互之間存在著很強的熒光猝滅影響，這就導致同一種原油不同濃度下其熒光光譜差別很大，不同油源的原油在不同的濃度下可能出現相似的熒光峰，因此在很多情況下單一濃度值不能準確原油等溢油污染物濃度進行識別。但是在一個較大的濃度范圍內10^-4g/L～10g/L，同一原油樣品其熒光光譜隨濃度的變化的趨勢是特有的，不同原油樣品其熒光光譜隨濃度的變化趨勢的差別較大，如圖1所示。由此形成的加入濃度參量的特征光譜譜圖，較以往的各類熒光檢測手段形成的新的指紋信息能夠更好的反映出不同油種的特征。該發明不僅能區分不同溢油種類，不同原油來源，對于同一油田不同井區的原油樣品也可實現準確識別。即關鍵技術在于濃度作為參量引入油種鑒別的熒光光譜的指標。

熒光光譜的選取可采用較為常用的三維熒光光譜或同步熒光光譜，三維熒光以等高線譜圖的形式表現時，即為常見的油種指紋圖，加上濃度一維，即可構成四維的立體指紋圖作為油種鑒別的特征圖譜，將光譜信息的維度擴展，提高分辨率，同時維度的增加必然造成數據量的增加和分析的復雜，需在油種識別之前首先通過數據處理的手段簡化光譜數據。