Способ идентификации многокомпонентных углеводородных систем по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра Российский патент 2017 года по МПК G01N21/31 

Изобретение относится к способам идентификации многокомпонентных углеводородных систем, в частности нефти, битумов и битуминозных материалов, гудронов, мазутов, нефтяных остатков термических процессов, бензинов и газойлей термических процессов, дизельного топлива, асфальто-смолистых веществ, продуктов процессов пиролиза углеводородов, а также групп углеводородов нефти и каменноугольной смолы.

Известно, что нефть и нефтепродукты подвергаются транспортировке на большие расстояния и длительному хранению в резервуарах, что приводит к изменению их качественных показателей. Кроме того, часто при транспортировке сырье и продукты нефтепереработки фальсифицируются, что приносит большой ущерб экономике страны. В связи с этим к разработке экспресс методов идентификации, а соответственно, контролю качества проявляется повышенный интерес.

Наиболее распространенные методы идентификации нефти и нефтепродуктов суть которых заключается:

1) в сопоставлении физико-химических свойств нефти с нормативными показателями по ГОСТ [ГОСТ 4.25-83. Система показателей качества продукции. Нефтепродукты. Топлива жидкие. Номенклатура показателей - М.: Стандартинформ, 2010]. Недостатком данного метода является трудоемкость и длительность определения физико-химических свойств.

2) в накоплении данных по инфракрасным спектрам и их оптических плотностей в диапазонах характеристических полос поглощения, определенных ИК-Фурье-спектроскопией, которые в последующем используются для идентификации объектов [Патент RU №2075062. Автоматизированный способ идентификации и определения кондиционности нефтепродуктов. Опубл. 10.03.1997, Бюл. №7]. Недостатком метода является сложность, а зачастую и невозможность определения характеристических полос поглощения в углеводородных молекулярных смесях.

3) в использовании цветовых и флуоресцентных маркеров, которыми маркируют нефтепродукт для их идентификации. Маркер растворяется в жидкости и затем распознается с помощью простых физических или химических тестов [Патент RU №2149887. Флуоресцентный маркер для нефтепродуктов. Опубл. 27.05.2000].

Недостатком этого метода является:

- возможность разбавления маркированного продукта продуктом более низкого качества. Поскольку концентрация маркера мала, то отличить разбавление продуктами более низкого качества слишком трудно;

- некоторые маркеры утрачивают со временем свои цветовые свойства, в результате чего значительно затрудняется их идентификация.

Наиболее близким техническим решением к заявляемому способу является способ идентификации многокомпонентных углеводородных систем по параметрам экспоненциального распределения интенсивности поглощения в ближней УФ- и видимой области спектра [АС №152208. Способ идентификации нефтей и нефтепродуктов. Опубл. 15.11.1989, бюл. №42]. В данном способе идентификация нефти и нефтепродуктов производится путем аппроксимации электронного абсорбционного спектра поглощения в виде зависимости:

K_λ=Q_exp(-pλ)+ТС,

где K_λ - удельный или молярный коэффициент поглощения;

Q - фактор интенсивности;

p - вероятность светопоглощения;

ТС - вклад в поглощение за счет отклонения от экспоненциального распределения. Вклад тонкой структуры при любой длине волны был рассчитан как относительное отклонение реального распределения К_р от экспоненциального распределения К_э с последующим суммированием по всем длинам волн.

Учитывая различие параметров Q, p, TC' электронного абсорбционного спектра поглощения растворов нефти и нефтепродуктов, был предложен метод идентификации изучаемых объектов.

Недостатками этого способа является:

1. Идентификация объектов только по непрерывному экспоненциально распределенному спектру, без возможности идентифицировать объекты, имеющие другой закон распределения.

2. Регистрация спектра как в ультрафиолетовой, так и в видимой областях электромагнитного спектра.

3. Известный способ использует исключительно разбавленные образцы.

Целью изобретения является устранение указанных недостатков, а именно разработка способа идентификации многокомпонентных углеводородных систем по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра в видимой области, который подходит как для разбавленных в растворителе, так и для неразбавленных многокомпонентных углеводородных систем и не зависит от закона распределения электронного абсорбционного спектра.

Поставленная цель достигается за счет того, что в предлагаемом способе идентификации многокомпонентных углеводородных систем по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра, включающем отбор и регистрацию спектров растворов в видимой области электромагнитного излучения, объекты идентифицируются по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра: математическое ожидание, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функции распределения спектра и последующим сравнением этих параметров с параметрами эталонов. Сущность способа заключается в том, что в качестве идентификационных характеристик выбраны: математическое ожидание, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функции распределения спектра, которые хорошо описывают динамику взаимодействия электромагнитного излучения с веществом, т.е. процесс поглощения им энергии потока электромагнитного излучения. Расчет этих параметров проводят по показателям удельного коэффициента поглощения, зарегистрированного в видимой области спектра, по формулам:

где k(λ) - удельный коэффициент интенсивности поглощения, л/г*см;

μ(λ) - математическое ожидание, л/г*см;

D(λ) - дисперсия, л/г*см;

R_cor - автокорреляционная функция;

R_cov - автоковариационная функция;

λ - длина волны, нм;

Δλ - шаг регистрации спектра, нм;

Т - количество измерений на заданном интервале.

Предлагаемый способ осуществляется следующим образом:

1. Во взвешенную колбочку объемом 50 мл берется навеска пробы 0,1-0,2 г. Если анализируемый продукт твердый, то его необходимо предварительно разогреть в сушильном шкафу до размягчения и тщательно перемешать.

2. В колбочку со взвешенной пробой приливается 30-40 мл толуола (плотность толуола 0,8669 г/л). Важно, чтобы оптическая плотность раствора находилась в пределах от 0,2 до 0,8.

3. После полного растворения продукта в толуоле колбочка с раствором взвешивается и определяется концентрация раствора по формуле:

с=(навеска, г * 1000) / (вес раствора, г * 0,8669).

Умножение на 1000 необходимо для выражения концентрации в г/л.

4. Раствор наливается в прозрачную кварцевую кювету. На спектрофотометре фиксируется оптическая плотность D (безразмерная величина) на длинах волн л=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм.

5. Определяются значения удельного коэффициента поглощения k(л) (л/(г⋅см)), на тех же длинах волн по закону Бугера-Ламберта-Бера:

k(л)=Б(л)/(с⋅l),

где l - толщина поглощающего слоя;

с - концентрация раствора. В случае неразбавленного раствора, т.е. оптически прозрачного образца концентрация принимается равной 1,0 г/л.

6. Рассчитываются статистические параметры сигнала электронного абсорбционного спектра.

7. Полученные результаты сравниваются с показателями эталонного раствора или с показателями табл. 1. В таблице 1 представлены статистические параметры электронных абсорбционных спектров растворов некоторых многокомпонентных углеводородных систем, рассчитанные при концентрации 0,025 г/л (для разбавленных растворов) и Т=400.

Пример 1. Идентификация товарной нефти по месторождению на спектрофотометре СФ-2000

1. Готовят толуольный раствор вещества с концентрацией с=0,025 г/л.

2. На спектрофотометре фиксируется оптическая плотность D на длинах волн л=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм.

3. Определяются значения коэффициента поглощения k(л) (л/(г⋅см)):

k(л)=D(л)/(0,025*1), для спектрофотометра СФ-2000 ширина кюветы l=1 см.

4. Рассчитываются статистические параметры сигнала электронного абсорбционного спектра, при условии, что Т=400.

5. Полученные статистические параметры электронного абсорбционного спектра μ(λ)=0,313, D(λ)=0,133, R_cov=0,228, R_cor=0,131 сравниваются с показателями эталонов. В результате сравнения определяется, что исследуемая нефть принадлежит Азнакаевскому месторождению.

Пример 2. Идентификация мазута на спектрофотометре СФ-2000

1. Анализируемый продукт твердый, соответственно его разогревают в сушильном шкафу до размягчения и тщательно перемешивают.

2. Готовят толуольный раствор вещества с концентрацией с=0,025 г/л.

3. На спектрофотометре фиксируется оптическая плотность D на длинах волн л=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм.

4. Определяются значения коэффициента поглощения k(л) (л/(г⋅см)):

k(л)=D(л)/(0,025*1), для спектрофотометра СФ-2000 ширина кюветы l=1 см.

5. Рассчитываются статистические параметры сигнала электронного абсорбционного спектра, при условии, что Т=400.

6. Полученные статистические параметры электронного абсорбционного спектра μ(λ)=0,939, D(λ)=1,076, R_cov=1,935, R_cor=1,464 сравниваются с показателями эталонов. В результате сравнения определяется, что исследуемый мазут соответствует иракскому мазуту (образец №2).

Пример 3. Идентификация топлива на спектрофотометре СФ-2000

1. Анализируемый продукт является оптически прозрачным, т.е. не требует разбавления.

2. На спектрофотометре фиксируется оптическая плотность D на длинах волн л=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм.

3. Определяются значения коэффициента поглощения k(л), при условии, что концентрация с=1 г/л (для не разбавленных растворов):

k(л)=D(л)/(1*1), для спектрофотометра СФ-2000 ширина кюветы l=1 см.

4. Рассчитываются статистические параметры сигнала электронного абсорбционного спектра, при условии, что Т=400.

5. Полученные статистические параметры электронного абсорбционного спектра μ(λ)=0,470, D(λ)=0,369, R_cov=0,578, R_cor=0,360 сравниваются с показателями эталонов. В результате сравнения определяется, что исследуемое топливо относится к фракции дизельного топлива и газойлей термокрекинга и коксования.

Таким образом, предлагаемый способ может применяться для идентификации, а также определения природы и технологической классификации многокомпонентных углеводородных систем. Рассмотренный способ не зависит от закона распределения электронного абсорбционного спектра и подходит для разбавленных в растворителе и неразбавленных объектов исследования. Кроме того, этот способ применим как для жидких, так и для твердых многокомпонентных углеводородных систем, что значительно расширяет возможности данного способа.

Изобретение относится к способам идентификации многокомпонентных углеводородных систем. Способ включает отбор и регистрацию спектров растворов в видимой области электромагнитного излучения, во взвешенную колбочку объемом 50 мл берется навеска пробы 0,1-0,2 г, затем в колбочку со взвешенной пробой приливается 30-40 мл толуола, после полного растворения продукта в толуоле колбочка с раствором взвешивается и определяется концентрация раствора по формуле: с = (навеска, г*1000)/(вес раствора, г*0,8669), затем раствор наливается в прозрачную кварцевую кювету и с помощью спектрофотометра фиксируется оптическая плотность D на длинах волн λ=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм, после чего определяются значения удельного коэффициента поглощения k(λ) (л/(г⋅см)), на тех же длинах волн по закону Бугера-Ламберта-Бера: k(λ)=D(λ)/(c⋅l), где l - толщина поглощающего слоя; с - концентрация раствора. Объекты идентифицируются по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра: математическое ожидание, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функции распределения спектра, с последующим сравнением этих параметров с параметрами эталонов, при этом расчет статистических параметров проводят по формулам. В случае соответствия полученных значений рассчитываемых статистических параметров значениям эталона определяют принадлежность исследуемого объекта. Целью изобретения является идентификация многокомпонентных углеводородных систем по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра в видимой области, который подходит как для разбавленных в растворителе, так и для неразбавленных многокомпонентных углеводородных систем. 2 н.п. ф-лы, 1 табл., 3 пр.

1. Способ идентификации многокомпонентных углеводородных систем по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра, включающий отбор и регистрацию спектров растворов в видимой области электромагнитного излучения, отличающийся тем, что во взвешенную колбочку объемом 50 мл берется навеска пробы 0,1-0,2 г, затем в колбочку со взвешенной пробой приливается 30-40 мл толуола, после полного растворения продукта в толуоле колбочка с раствором взвешивается и определяется концентрация раствора по формуле: с = (навеска, г*1000)/(вес раствора, г*0,8669),

затем раствор наливается в прозрачную кварцевую кювету и с помощью спектрофотометра фиксируется оптическая плотность D на длинах волн λ=380-780 нм с шагом Δλ=1 нм, после чего определяются значения удельного коэффициента поглощения k(λ) (л/(г⋅см)), на тех же длинах волн по закону Бугера-Ламберта-Бера:

k(λ)=D(λ)/(c⋅l),

где l - толщина поглощающего слоя; с - концентрация раствора,

объекты идентифицируются по статистическим параметрам сигнала электронного абсорбционного спектра: математическое ожидание, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функции распределения спектра, с последующим сравнением этих параметров с параметрами эталонов, при этом расчет статистических параметров проводят по формулам:

где k(λ) - удельный коэффициент интенсивности поглощения, л/г*см;

μ(λ) - математическое ожидание, л/г*см;

D(λ) - дисперсия, л/г*см;

R_cor - автокорреляционная функция;

R_cov - автоковариационная функция;

λ - длина волны, нм; Δλ - шаг регистрации спектра, нм;

Т - количество измерений на заданном интервале,

в случае соответствия полученных значений рассчитываемых статистических параметров значениям эталона определяют принадлежность исследуемого объекта, при этом эталонными параметрами являются: μ(λ)=0,919, D(λ)=0,998, R_cov=1,822 R_cor=1,363 для мазута Западносибирской товарной нефти (образец 1); μ(λ)=0,512, D(λ)=0,287, R_cov=0,543, R_cor=0,327 для мазута Западносибирской товарной нефти (образец 2); μ(λ)=0,643, D(λ)=0,457, R_cov=0,861, R_cor=0,567 для мазута Западносибирской товарной нефти (образец 3); μ(λ)=0,925, D(λ)=1,015, R_cov=1,849, R_cor=1,387 для Иракского мазута (образец 1); μ(λ)=0,939, D(λ)=1,076, R_cov=1,935, R_cor=1,464 для Иракского мазута (образец 2); μ(λ)=0,521, D(λ)=0,344, R_cov=0,608, R_cor=0,387 для Иракского мазута (образец 3); μ(λ)=0,503, D(λ)=0,348, R_cov=0,594, R_cor=0,383 для Иракского мазута (образец 4); μ(λ)=0,706, D(λ)=0,547, R_cov=1,034, R_cor=0,702 для коммутированного мазута (М - 100); μ(λ)=0,567, D(λ)=0,268, R_cov=0,584, R_cor=0,335 для мазута Гурьевского НПЗ; μ(λ)=0,465, D(λ)=0,292, R_cov=0,502, R_cor=0,315 для мазута Новоуфимского НПЗ; μ(λ)=0,594, D(λ)=0,454, R_cov=0,797, R_cor=0,532 для гудрона Котуртепинской нефти Красноводского НПЗ; μ(λ)=1,361, D(λ)=2,064, R_cov=3,875, R_cor=3,151 для гудрона Новоуфимского НПЗ (образец 1); μ(λ)=0,910, D(λ)=1,022, R_cov=1,828, R_cor=1,375 для гудрона Новоуфимского НПЗ (образец 2); μ(λ)=0,820, D(λ)=1,047, R_cov=1,696, R_cor=1,296 для гудрона Новоуфимского НПЗ (образец 3); μ(λ)=0,980, D(λ)=1,018, R_cov=1,957, R_cor=1,461 для гудрона Бакинского НПЗ; μ(λ)=0,586, D(λ)=0,511, R_cov=0,844, R_cor=0,584 для гудрона Красноводского НПЗ; для поверхностных проб малосернистой нефти месторождения Южный Балык и Южный Сургут μ(λ)=0,300, D(λ)=0,143, R_cov=0,230, R_cor=0,141 (образец №1); μ(λ)=0,284, D(λ)=0,137, R_cov=0,215, R_cor=0,135 (образец №2); μ(λ)=0,316, D(λ)=0,162, R_cov=0,258, R_cor=0,159 (образец №3); μ(λ)=0,274, D(λ)=0,125, R_cov=0,197, R_cor=0,124 (образец №4); μ(λ)=0,313, D(λ)=0,151, R_cov=0,246, R_cor=0,148 (образец №5); μ(λ)=0,206, D(λ)=0,082, R_cov=0,122, R_cor=0,089 (образец №6); μ(λ)=0,258, D(λ)=0,109, R_cov=0,173, R_cor=0,109 (образец №7); μ(λ)=0,240, D(λ)=0,098, R_cov=0,154, R_cor=0,100 (образец №8); μ(λ)=0,242, D(λ)=0,100, R_cov=0,156, R_cor=0,102 (образец №9); μ(λ)=0,230, D(λ)=0,089, R_cov=0,140, R_cor=0,093 (образец №10); μ(λ)=0,236, D(λ)=0,095, R_cov=0,148, R_cor=0,097 (образец №11); μ(λ)=0,186, D(λ)=0,067, R_cov=0,100, R_cor=0,079 (образец №12); μ(λ)=0,207, D(λ)=0,076, R_cov=0,117, R_cor=0,084 (образец №13); μ(λ)=0,200, D(λ)=0,072, R_cov=0,111, R_cor=0,081 (образец №14); μ(λ)=0,270, D(λ)=0,123, R_cov=0,193, R_cor=0,122 (образец №15); μ(λ)=0,260, D(λ)=0,114, R_cov=0,178, R_cor=0,113 (образец №16); μ(λ)=0,266, D(λ)=0,117, R_cov=0,185, R_cor=0,116 (образец №17); μ(λ)=0,251, D(λ)=0,104, R_cov=0,165, R_cor=0,105 (образец №18);

μ(λ)=0,298, D(λ)=0,139, R_cov=0,224, R_cor=0,136 (образец №19); μ(λ)=0,282, D(λ)=0,133, R_cov=0,209, R_cor=0,131 (образец №20); μ(λ)=0,303, D(λ)=0,139, R_cov=0,228, R_cor=0,137 (образец №21); μ(λ)=0,229, D(λ)=0,095, R_cov=0,146, R_cor=0,099 (образец №22); μ(λ)=0,281, D(λ)=0,128, R_cov=0,204, R_cor=0,126 (образец №23); μ(λ)=0,276, D(λ)=0,119, R_cov=0,193, R_cor=0,117 (образец №24); μ(λ)=0,244, D(λ)=0,082, R_cov=0,140, R_cor=0,084 (образец №25); μ(λ)=0,295, D(λ)=0,138, R_cov=0,222, R_cor=0,136 (образец №26); μ(λ)=0,196, D(λ)=0,071, R_cov=0,108, R_cor=0,081 (образец №27); μ(λ)=0,180, D(λ)=0,064, R_cov=0,095, R_cor=0,077 (образец №28); μ(λ)=0,180, D(λ)=0,062, R_cov=0,093, R_cor=0,076 (образец №29); μ(λ)=0,245, D(λ)=0,102, R_cov=0,160, R_cor=0,104 (образец №30); μ(λ)=0,215, D(λ)=0,082, R_cov=0,126, R_cor=0,088 (образец №31); μ(λ)=0,188, D(λ)=0,067, R_cov=0,101, R_cor=0,079 (образец №32); μ(λ)=0,376, D(λ)=0,198, R_cov=0,335, R_cor=0,200 (образец №33); μ(λ)=0,186, D(λ)=0,064, R_cov=0,097, R_cor=0,076 (образец №34); μ(λ)=0,210, D(λ)=0,079, R_cov=0,121, R_cor=0,086 (образец №35); μ(λ)=0,212, D(λ)=0,081, R_cov=0,124, R_cor=0,088 (образец №36); μ(λ)=0,215, D(λ)=0,083, R_cov=0,127, R_cor=0,089 (образец №37); μ(λ)=1,288; D(λ)=1,896; R_cov=3,516; R_cor=2,837 для доокисленного битума; μ(λ)=1,183; D(λ)=1,551; R_cov=2,920; R_cor=2,303 для Челябинского битума; μ(λ)=1,179; D(λ)=1,638; R_cov=2,994; R_cor=2,380 компаудированного битума с температурой размягчения, Тр по Киш 41,34°С; μ(λ)=1,223; D(λ)=1,701; R_cov=3,162; R_cor=2,521 компаудированного битума с температурой размягчения, Тр по Киш 33,39°С; μ(λ)=1,752; D(λ)=3,065; R_cov=6,074; R_cor=5,117 компаудированного битума с температурой размягчения, Тр по Киш 41,38°С; μ(λ)=1,415; D(λ)=2,166; R_cov=4,126; R_cor=3,370 компаудированного битума с температурой размягчения, Тр по Киш 38,89°С; μ(λ)=1,588; D(λ)=2,526; R_cov=4,997; R_cor=4,138 компаудированного битума с температурой размягчения, Тр по Киш 33,64°С; μ(λ)=0,996; D(λ)=1,337; R_cov=2,301; R_cor=1,797 остаточного битума из Арланской нефти; μ(λ)=1,726; D(λ)=3,844; R_cov=6,742; R_cor=5,801 битума из остатка висбрекинга гудрона; μ(λ)=1,354; D(λ)=2,046; R_cov=3,837; R_cor=3,118 битума из Западносибирской нефти; μ(λ)=1,705; D(λ)=2,819; R_cov=5,670; R_cor=4,741 битума из суторинской нефти; μ(λ)=1,648; D(λ)=2,811; R_cov=5,472; R_cor=4,577 битума строительного из Западносибирской нефти; μ(λ)=1,710; D(λ)=2,797; R_cov=5,666; R_cor=4,734 битума марки БН-3; для сульфированные высококипящие ароматические фракции гудронов и асфальтов μ(λ)=1,084, D(λ)=1,110, R_cov=2,264, R_cor=1,705 (образец №1); μ(λ)=1,036, D(λ)=0,974, R_cov=2,029, R_cor=1,499 (образец №2); μ(λ)=1,346, D(λ)=1,535, R_cov=3,318, R_cor=2,603 (образец №3); μ(λ)=1,404, D(λ)=1,687, R_cov=3,625, R_cor=2,876 (образец №4); μ(λ)=1,552, D(λ)=2,014, R_cov=4,383, R_cor=3,545 (образец №5); μ(λ)=1,626, D(λ)=2,394, R_cov=4,992, R_cor=4,110 (образец №6); μ(λ)=1,635, D(λ)=2,531, R_cov=5,154, R_cor=4,267 (образец №7); μ(λ)=1,470, D(λ)=2,023, R_cov=4,146, R_cor=3,357 (образец №8); μ(λ)=1,210, D(λ)=1,100, R_cov=2,544, R_cor=1,910 (образец №9); μ(λ)=1,206, D(λ)=1,361, R_cov=2,788, R_cor=2,157 (образец №10); μ(λ)=0,429; D(λ)=0,237; R_cov=0,417; R_cor=0,250 для Арланской товарной нефти; μ(λ)=0,267; D(λ)=0,050; R_cov=0,121; R_cor=0,051 для Сергеевской товарной нефти; μ(λ)=0,474; D(λ)=0,267; R_cov=0,486; R_cor=0,293 для Карачаганакской товарной нефти; μ(λ)=0,340; D(λ)=0,114; R_cov=0,227; R_cor=0,114 для Узеньской товарной нефти; μ(λ)=0,313; D(λ)=0,133; R_cov=0,228; R_cor=0,131 для Ромашкинской товарной нефти; μ(λ)=0,414; D(λ)=0,203; R_cov=0,370; R_cor=0,212 для Кушкульской товарной нефти; μ(λ)=1,093; D(λ)=1,054; R_cov=2,229; R_cor=1,665 для Вятской товарной нефти; μ(λ)=1,513; D(λ)=7,930; R_cov=9,975; R_cor=9,166 для Западносибирской товарной нефти; μ(λ)=0,384; D(λ)=0,187; R_cov=0,331; R_cor=0,191 для Игровской товарной нефти; μ(λ)=0,313; D(λ)=0,133; R_cov=0,228; R_cor=0,131 для Азнакаевской товарной нефти; μ(λ)=0,166, D(λ)=0,045, R_cov=0,072, R_cor=0,062 для фракции из смешанных бензинов Ткип 180-230°С (неразбавленный образец №1); μ(λ)=0,196, D(λ)=0,000, R_cov=0,039, R_cor=0,011 для фракции очищенной Ткип 180-230°С (неразбавленный образец №2); μ(λ)=0,105, D(λ)=0,036, R_cov=0,046, R_cor=0,073 для фракции из смешанных бензинов Ткип 120°С (неразбавленный образец №3); μ(λ)=0,247, D(λ)=0,005, R_cov=0,066, R_cor=0,008 для фракции из смешанных бензинов Ткип 120°С (неразбавленный образец №4); μ(λ)=0,258, D(λ)=0,300, R_cov=0,356, R_cor=0,293 для фракции очищенной из смеси бензинов Ткип 180-230°С (неразбавленный образец №5); μ(λ)=0,103, D(λ)=0,000, R_cov=0,011, R_cor=0,039 для фракции 180-230°С очищенной из смеси бензинов (неразбавленный образец №6); μ(λ)=0,088, D(λ)=0,029, R_cov=0,036, R_cor=0,074 для фракции бензинов, сырье исходное (неразбавленный образец №7); μ(λ)=0,160, D(λ)=0,000, R_cov=0,026, R_cor=0,020 для фракции из сырья смешанных бензинов Ткип 120°С (неразбавленный образец №8); μ(λ)=0,192, D(λ)=0,097, R_cov=0,129, R_cor=0,094 бензина гидроочищенного (неразбавленный образец №9); μ(λ)=1,010, D(λ)=0,000, R_cov=1,021, R_cor=0,000 для бензина гидроочищенного (неразбавленный образец №10); для неразбавленного дизельного топлива, а именно μ(λ)=0,111; D(λ)=0,147; R_cov=0,148; R_cor=0,137 фракции прямогонного и гидроочищенного дизельного топлива (образец №1); μ(λ)=0,178, D(λ)=0,265, R_cov=0,281, R_cor=0,250 фракции прямогонного и гидроочищенного дизельного топлива (образец №2); μ(λ)=0,114, D(λ)=0,057, R_cov=0,067, R_cor=0,054 фракции прямогонного и гидроочищенного дизельного топлива (образец №3); μ(λ)=0,137, D(λ)=0,123, R_cov=0,135, R_cor=0,117 фракции прямогонного и гидроочищенного дизельного топлива (образец №4); μ(λ)=0,182, D(λ)=0,236, R_cov=0,256, R_cor=0,224 гидроочищенного дизельного топлива (образец №5); μ(λ)=0,159, D(λ)=0,125, R_cov=0,143, R_cor=0,119 гидроочищенного дизельного топлива (образец №6); μ(λ)=0,132, D(λ)=0,105, R_cov=0,115, R_cor=0,098 гидроочищенного дизельного топлива (образец №7); μ(λ)=0,171, D(λ)=0,238, R_cov=0,253, R_cor=0,225 прямогонного дизельного топлива (образец №8); μ(λ)=0,177, D(λ)=0,247, R_cov=0,266, R_cor=0,236 гидроочищенного дизельного топлива (образец №9); μ(λ)=0,135, D(λ)=0,069, R_cov=0,084, R_cor=0,066 гидроочищенного дизельного топлива (образец №10); μ(λ)=0,302, D(λ)=0,251, R_cov=0,340, R_cor=0,249 гидроочищенного дизельного топлива (образец №11); μ(λ)=0,133, D(λ)=0,096, R_cov=0,107, R_cor=0,090 гидроочищенного дизельного топлива (образец №12); μ(λ)=0,256, D(λ)=0,299, R_cov=0,353, R_cor=0,289 гидроочищенного дизельного топлива (образец №13); μ(λ)=0,769, D(λ)=0,804, R_cov=1,392, R_cor=0,802 фракции дизельного топлива и газойлей термокрекинга и коксования (образец №14); μ(λ)=0,470, D(λ)=0,369, R_cov=0,578, R_cor=0,360 фракции дизельного топлива и газойлей термокрекинга и коксования (образец №15); μ(λ)=0,149, D(λ)=0,231, R_cov=0,240, R_cor=0,219 прямогонного дизельного топлива (образец №16); μ(λ)=0,148, D(λ)=0,234, R_cov=0,244, R_cor=0,222 прямогонного дизельного топлива (образец №17); μ(λ)=0,165, D(λ)=0,075, R_cov=0,099, R_cor=0,072 прямогонного дизельного топлива (образец №18); μ(λ)=0,114, D(λ)=0,067, R_cov=0,077, R_cor=0,064 прямогонного дизельного топлива (образец №19); μ(λ)=0,176, D(λ)=0,144, R_cov=0,166, R_cor=0,137 прямогонного дизельного топлива (образец №20); μ(λ)=0,124, D(λ)=0,118, R_cov=0,127, R_cor=0,112 прямогонного дизельного топлива (образец №21); μ(λ)=0,175, D(λ)=0,151, R_cov=0,173, R_cor=0,143 прямогонного дизельного топлива (образец №22).

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что твердый анализируемый образец предварительно разогревается в сушильном шкафу до размягчения и тщательно перемешивается.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что оптически прозрачные образцы не требуют предварительного разбавления в растворителе.