Determination of crucial parameters in gasoline blends by using infrared spectroscopy coupled with multivariate calibration methods

Abstract

In petroleum refineries, converting the manual gasoline blending system to an automatic inline blending system provides the most economical blending in gasoline production, increasing efficiency, and reliability. The most important requirement for an automatic inline blending system is the determination of gasoline parameters in a short time with high reliability. For this purpose, fast and simple analytical methods have been developed to determine crucial parameters of gasoline blends by using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) coupled with multivariate calibration methods which are Partial Least Squares Regression (PLSR) and Genetic Inverse Least Squares Regression (GILS) for this study. Turkey Petroleum Refinery Incorporated Company (TUPRAS) Izmir Refinery collected all gasoline samples and tested them using reference test methods at Quality Control Laboratory. Since commercial product samples were used in this study, the data ranges of the parameters were quite narrow. The Standard Error of Cross-Validation (SECV) and Standard Error of Prediction (SEP) values were acceptable, although the determintion coefficient (R2) value of some parameters was below the expectation. It has been observed that the prediction results of GILS are better in these parameters, whose R2 value is low because the data range is very narrow. In the comparison made with the reproducibility values specified in the reference measurement methods, it was determined that the calibration model results of most parameters were acceptable. Collecting more samples in a longer time interval to expand the data range of the parameters, or preparing a data set with experimental design can improve the prediction performance.

Petrol rafinerilerinde verimliliğin ve güvenilirliğin arttırılması için sürekli iyileştirme çalışmaları yapılmaktadır. Benzin üretimindeki verimliliğin ve güvenilirliğin arttırılması için ürünlere ait önemli parametrelerin kısa süre içerisinde tayin edilmesi önemlidir. Bu amaçla, bu çalışmada Fourier Dönüşümü Kızılötesi Spektroskopisi (FTIR) ile çok değişkenli kalibrasyon yöntemleri olan Kısmi En Küçük Kareler Regresyon (PLSR) ve Genetik Ters En Küçük Kareler Regresyon (GILS) kullanılarak benzin karışımlarının önemli parametrelerini belirlemek için hızlı ve basit analitik yöntem geliştirilmiştir. Türkiye Petrol Rafinerileri A.Ş. (TÜPRAŞ) İzmir Rafinerisi, tüm benzin numunelerini toplamış ve Kalite Kontrol Laboratuvarı'nda referans test yöntemleri ile test etmiştir. Bu çalışmada ticari ürün numuneleri kullanıldığı için parametrelerin veri aralıkları dar olmasına bağlı olarak, bu parametrelerde Korelasyon Katsayısı (R2) değeri beklentinin altında olduğu, fakat Standart çapraz doğrulama hatası (SECV) ve standart tahmin hatası (SEP) değerleri kabul edilebilir olduğu tespit edildi. Veri aralığı çok dar olduğu için R2 değeri düşük olan bu parametrelerde GILS model tahmin sonuçlarının daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Referans ölçüm yöntemlerinde belirtilen tekrar üretilebilirlik değerleri ile yapılan karşılaştırmada çoğu parametrenin kalibrasyon modeli tahminlerinin kabul edilebilir olduğu gözlenmiştir. Parametrelerin veri aralığını genişletmek için daha uzun bir zaman aralığında daha fazla örnek toplamak veya deneysel tasarım ile bir veri seti hazırlamak tahmin performansını iyileştirebilir.