綠色行動(dòng)背景下電廠油質(zhì)分析方法研究

摘要：簡要分析電廠油質(zhì)影響因素以及傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)的原理、應(yīng)用優(yōu)勢及局限性，指出綠色行動(dòng)給電廠油質(zhì)分析帶來的挑戰(zhàn)，包括排放標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)管要求、精度與速度要求、成本與效益，重點(diǎn)論述基于光譜學(xué)的油質(zhì)分析技術(shù)、納米技術(shù)和智能化數(shù)據(jù)分析技術(shù)等先進(jìn)的油質(zhì)分析技術(shù)，以期為電廠可持續(xù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：油質(zhì)分析技術(shù)；電廠；綠色行動(dòng)

中圖分類號(hào)：TS221 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500（2024）09-0-03

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Research on Oil Quality Analysis Method of Power Plant under the Background of Green Action

YOU Huoyang

（Guoneng Shenfu （Longyan） Power Generation Co.， Ltd.， Longyan 364000， China）

Abstract： Briefly analyzes the influencing factors of power plant oil quality and the principles， application advantages and limitations of traditional oil quality analysis techniques， points out the challenges brought by green actions to power plant oil analysis， including emission standards and regulatory requirements， precision and speed requirements， cost and benefit， and focuses on advanced oil analysis technologies based on spectroscopy， nanotechnology and intelligent data analysis technology， in order to provide strong technical support for the sustainable development of power plants.

Keywords： oil quality analysis technology; power plant green action

在“雙碳”背景下，電廠采取一系列措施來減輕對環(huán)境的影響，保護(hù)與改善生態(tài)環(huán)境。電廠油質(zhì)分析是保障設(shè)備正常運(yùn)行和減少環(huán)境污染的重要環(huán)節(jié)。但是，傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)在應(yīng)對新的環(huán)保形勢時(shí)逐漸顯露出不足，因此探索先進(jìn)的電廠油質(zhì)分析方法成為當(dāng)務(wù)之急。

1 電廠油質(zhì)影響因素與傳統(tǒng)分析技術(shù)

1.1 油質(zhì)影響因素

油質(zhì)受油的來源、加工工藝、儲(chǔ)存條件和使用環(huán)境等多種因素影響。不同產(chǎn)地原油的成分和性質(zhì)不同，因而提煉出的油質(zhì)各異。加工工藝的精煉程度會(huì)直接影響油的純度和雜質(zhì)含量。儲(chǔ)存條件不當(dāng)，如高溫、高濕或暴露在陽光下，會(huì)加速油的氧化和變質(zhì)。電廠相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行溫度、壓力和負(fù)荷等會(huì)對油的質(zhì)量產(chǎn)生影響，如在高溫高壓環(huán)境的長期作用下，油易發(fā)生氧化和裂解反應(yīng)，導(dǎo)致其質(zhì)量降低。以油在長期高溫環(huán)境下的使用為例，高溫會(huì)加速油分子與氧氣的反應(yīng)，引發(fā)氧化變質(zhì)，除了使油的酸值升高、黏度增大、潤滑性降低，還可能在設(shè)備內(nèi)部形成沉淀物和膠質(zhì)，影響設(shè)備正常運(yùn)行。

1.2 常見傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)原理

常見的傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)有化學(xué)滴定法、重量法等。其中，化學(xué)滴定法是基于定量化學(xué)反應(yīng)，以測定油品酸度為例，通常用氫氧化鉀或氫氧化鈉溶液對酸性物質(zhì)進(jìn)行中和反應(yīng)，根據(jù)消耗的滴定劑體積和濃度，通過化學(xué)計(jì)量關(guān)系計(jì)算酸度。重量法通過測量物質(zhì)在特定條件下的質(zhì)量變化確定油質(zhì)相關(guān)參數(shù)，如測定油中水分含量時(shí)，對油進(jìn)行加熱，使水分揮發(fā)，測量剩余物質(zhì)量，通過質(zhì)量差計(jì)算水分含量。

1.3 傳統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用范圍與局限性

傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)在以往電廠運(yùn)行中發(fā)揮了重要作用，在一定程度上滿足了當(dāng)時(shí)的需求。例如，在分析精度要求相對較低、樣品量較大且油質(zhì)成分相對簡單的情況下，采用傳統(tǒng)方法測定油的酸度、水分等基本參數(shù)，較低成本且簡便操作。然而，隨著電廠的技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保要求的提高，傳統(tǒng)技術(shù)的局限性日益凸顯。

操作煩瑣是傳統(tǒng)技術(shù)存在的突出問題。以化學(xué)滴定法為例，整個(gè)操作過程步驟多，耗時(shí)費(fèi)力。分析時(shí)間長也限制了傳統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用。現(xiàn)代電廠需要在短時(shí)間內(nèi)獲得準(zhǔn)確的油質(zhì)分析結(jié)果，以調(diào)整生產(chǎn)工藝和采取維護(hù)措施，傳統(tǒng)技術(shù)往往無法滿足這一需求。此外，傳統(tǒng)技術(shù)對某些微量成分的檢測靈敏度不足。在當(dāng)前對油質(zhì)要求較高的背景下，某些微量雜質(zhì)和污染物對設(shè)備性能和安全運(yùn)行可能會(huì)產(chǎn)生重大影響，但傳統(tǒng)技術(shù)難以準(zhǔn)確檢測這些成分的含量。傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)的性能如表1所示。

2 綠色行動(dòng)對電廠油質(zhì)分析帶來的挑戰(zhàn)

2.1 對排放標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)管的要求更高

隨著綠色行動(dòng)的不斷推進(jìn)，電廠在廢氣、廢水排放中的油含量被設(shè)定了極低的限值。這一嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)意味著油質(zhì)分析必須具備極高的精度和靈敏度，能夠準(zhǔn)確檢測出微量甚至痕量的污染物[1]。以廢氣排放為例，過去允許的油含量可能在每立方米數(shù)百毫克的水平，而如今可能將這一限值降低到每立方米數(shù)毫克甚至更低。對于廢水排放，油含量的限值也同樣大幅降低。在電廠廢氣、廢水排放監(jiān)管中，傳統(tǒng)的油質(zhì)分析技術(shù)已無法滿足需求，難以保證在檢測低濃度污染物時(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性，導(dǎo)致電廠因排放超標(biāo)而面臨嚴(yán)厲的處罰。

2.2 對油質(zhì)分析精度和速度的要求更高

在當(dāng)今快節(jié)奏的生產(chǎn)環(huán)境中，電廠需要迅速、準(zhǔn)確地了解油質(zhì)狀況，及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)工藝，確保設(shè)備高效運(yùn)行、生產(chǎn)符合環(huán)保要求。這對油質(zhì)分析的精度和速度提出了更高的要求。精度方面，微小的分析誤差可能導(dǎo)致誤判油質(zhì)狀況，進(jìn)而影響設(shè)備的維護(hù)決策和生產(chǎn)工藝的調(diào)整。速度方面，傳統(tǒng)方法的分析周期過長，可能導(dǎo)致電廠在等待分析結(jié)果的過程中出現(xiàn)生產(chǎn)停滯或設(shè)備故障等問題，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

2.3 考慮成本投入與經(jīng)濟(jì)效益

在積極響應(yīng)綠色行動(dòng)、滿足嚴(yán)格的油質(zhì)分析要求的同時(shí)，電廠必須認(rèn)真考慮采用先進(jìn)的油質(zhì)分析方法增加的成本及其帶來的經(jīng)濟(jì)效益。一方面，采用先進(jìn)的分析技術(shù)通常需要投入大量的資金，用于設(shè)備購置與維護(hù)、人員培訓(xùn)等方面。另一方面，采用先進(jìn)的技術(shù)更精確、快速地分析油質(zhì)，電廠可以提前發(fā)現(xiàn)潛在的問題，減少設(shè)備故障和維修成本，提高生產(chǎn)效率，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的提升。傳統(tǒng)油質(zhì)分析技術(shù)與先進(jìn)油質(zhì)分析技術(shù)的成本投入與經(jīng)濟(jì)效益如表2所示。

3 先進(jìn)的電廠油質(zhì)分析技術(shù)

3.1 基于光譜學(xué)的油質(zhì)分析技術(shù)

基于光譜學(xué)的油質(zhì)分析技術(shù)包括紅外光譜分析和拉曼光譜技術(shù)。

紅外光譜分析是基于不同物質(zhì)對紅外光的獨(dú)特吸收特性，通過測量特定官能團(tuán)在紅外光譜中的吸收峰位置和吸收強(qiáng)度，準(zhǔn)確確定油中水分、氧化物等成分的含量。例如，水分子在紅外光譜中有特定吸收峰，據(jù)此可計(jì)算油中水分含量；氧化物的官能團(tuán)會(huì)產(chǎn)生特定吸收信號(hào)，據(jù)此可計(jì)算氧化物含量。紅外光譜分析技術(shù)具有分析速度快、非破壞性和分析效率高等優(yōu)點(diǎn)，能在短時(shí)間內(nèi)提供豐富的油質(zhì)信息。

拉曼光譜技術(shù)能提供分子振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)的詳細(xì)信息，在檢測油中微量雜質(zhì)和結(jié)構(gòu)變化方面靈敏度極高，對某些化學(xué)鍵振動(dòng)更敏感，能檢測到更微小的結(jié)構(gòu)變化。例如，拉曼光譜技術(shù)檢測油中極微量的芳香族化合物和硫化物，能獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，不受水分干擾，在電廠油質(zhì)分析中具有較大的應(yīng)用價(jià)值。

光譜學(xué)技術(shù)在油質(zhì)分析中的應(yīng)用雖有優(yōu)勢，但也存在一定的局限性。該技術(shù)對樣品的純度和均一性要求較高，若樣品含雜質(zhì)或成分分布不均，將對光譜信號(hào)產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致分析結(jié)果存在偏差，如油樣中有未溶解固體顆?；驓馀輹?huì)影響光傳輸和吸收，從而影響光譜準(zhǔn)確性。該技術(shù)在定量分析方面可能存在不確定性，光譜信號(hào)強(qiáng)度與分析物濃度并非總是簡單的線性關(guān)系，需進(jìn)行復(fù)雜校準(zhǔn)和定量模型建立，這增加了分析復(fù)雜性和誤差產(chǎn)生的可能性。儀器的性能會(huì)受環(huán)境因素如溫度、濕度影響，從而導(dǎo)致測量結(jié)果存在波動(dòng)。

3.2 納米技術(shù)

納米技術(shù)在油質(zhì)分析中具有重要作用。納米傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)對油質(zhì)參數(shù)的快速檢測，這得益于納米材料特殊的物理和化學(xué)性質(zhì)[2]。一是納米材料的大比表面積可使讓其與油質(zhì)中的分析物充分接觸，如納米金顆粒，其巨大比表面積提供大量活性位點(diǎn)，增加與目標(biāo)分析物的結(jié)合機(jī)會(huì)，從而提高檢測效率和靈敏度。二是納米材料優(yōu)異的電學(xué)性能有利于檢測信號(hào)的轉(zhuǎn)換和傳輸，如基于碳納米管的傳感器利用其導(dǎo)電特性，在與油質(zhì)特定成分相互作用時(shí)，電學(xué)參數(shù)的變化能被精確測量并轉(zhuǎn)化為油質(zhì)參數(shù)信息。三是納米材料的小尺寸效應(yīng)使得其表面原子數(shù)比例增大，而表面原子之間的化學(xué)鍵具有不飽和性質(zhì)，使其表面活性很高，易與油質(zhì)微量成分結(jié)合，導(dǎo)致檢測信號(hào)增強(qiáng)。納米材料在納米尺度下光學(xué)、電學(xué)和磁學(xué)等特性會(huì)發(fā)生獨(dú)特變化，如量子點(diǎn)受激發(fā)光照射會(huì)發(fā)出強(qiáng)烈穩(wěn)定熒光，可用于高靈敏度檢測。同時(shí)，納米材料能夠通過功能化修飾特異性識(shí)別和結(jié)合目標(biāo)分析物，在表面連接特定分子或抗體，實(shí)現(xiàn)對特定微量油質(zhì)成分的精準(zhǔn)檢測。

基于光譜學(xué)的油質(zhì)分析技術(shù)和納米技術(shù)的性能如表3所示。

3.3 智能化數(shù)據(jù)分析技術(shù)

在電廠油質(zhì)分析中，收集不同時(shí)間、設(shè)備、工況下的大量油質(zhì)分析數(shù)據(jù)，可為建立準(zhǔn)確的油質(zhì)預(yù)測模型提供豐富的素材。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中提取隱藏特征和模式。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多層神經(jīng)元的連接以及對油質(zhì)參數(shù)間復(fù)雜非線性關(guān)系的學(xué)習(xí)模擬，支持向量機(jī)能在高維特征空間中找到最優(yōu)分類超平面，實(shí)現(xiàn)對油質(zhì)狀態(tài)的準(zhǔn)確分析[3]。

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于油質(zhì)趨勢預(yù)測，能夠從海量歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式和規(guī)律。例如，通過關(guān)聯(lián)分析找出不同油質(zhì)參數(shù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，預(yù)測某參數(shù)變化對其他參數(shù)的影響；通過聚類分析將相似油質(zhì)數(shù)據(jù)歸為一類，輔助識(shí)別運(yùn)行狀態(tài)和潛在問題。

另外，可構(gòu)建一體化的智能化分析系統(tǒng)應(yīng)用于油質(zhì)分析，以提高分析效率。一體化智能分析系統(tǒng)的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練和結(jié)果輸出等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)采用高精度傳感器和自動(dòng)化采集設(shè)備，確保準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)。預(yù)處理環(huán)節(jié)對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選和歸一化處理，去除噪聲和異常值，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)是核心，通過調(diào)整算法參數(shù)和優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型的性能和泛化能力。結(jié)果輸出環(huán)節(jié)以直觀易懂的方式向用戶展示分析結(jié)果和預(yù)測趨勢。

4 結(jié)語

在綠色行動(dòng)的背景下，對電廠油質(zhì)分析方法進(jìn)行了深入的研究?；诠庾V學(xué)的油質(zhì)分析技術(shù)、納米技術(shù)和智能化數(shù)據(jù)分析技術(shù)等在電廠油質(zhì)分析中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，能夠有效應(yīng)對綠色行動(dòng)帶來的挑戰(zhàn)。這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍需不斷優(yōu)化，同時(shí)電廠應(yīng)根據(jù)自身的實(shí)際情況，合理選用油質(zhì)分析技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙贏。未來的研究可以進(jìn)一步聚焦于多種技術(shù)的融合、分析技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化以及智能化系統(tǒng)的普及應(yīng)用，為電廠可持續(xù)發(fā)展提供更有力的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

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