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傅里葉變換紅外光譜快速測定粗苯中苯系物

2014-12-17 00:36:30王志彥何書美賈偉藝
中國測試 2014年1期

王志彥, 何書美, 張 倩, 陳 曦, 董 森, 賈偉藝

(1.開灤煤化工研發中心,河北 唐山 063611;2.河北師范大學分析測試中心,河北 石家莊 050024)

0 引 言

在粗苯加氫精制工藝中,苯、甲苯或二甲苯含量的快速、準確的測量對于原料的質量控制有著至關重要的影響。目前,這些指標的測量無統一標準,多采用氣相色譜法(GC),但該方法存在分析時間長等缺點。紅外光譜(IR spectrum)不僅能反應被測物質的結構特征,而且具有快速檢測的特性。樣品不需處理,直接掃描,可提高工作效率,便攜式光譜儀還可進行在線監測。紅外光譜技術在石油及煤化工行業的應用主要集中于國外研究[1-3],國內的應用正在開發中[4-5]。

聞環等[6]利用中紅外光譜吸收法快速測定汽油中的苯含量。王少軍等[7]介紹了中紅外光譜技術定量分析柴油中芳烴含量的方法,并與傳統柱色譜法進行了比較。本文對粗苯中苯、甲苯、二甲苯異構體5種組分分別進行了紅外光譜定量分析。

1 實驗部分

1.1 試劑及儀器

試劑:苯、甲苯、鄰二甲苯,間二甲苯,對二甲苯,試劑混合樣品,粗苯樣品。

儀器:傅里葉變換顯微-紅外-拉曼光譜儀(FTIR-RamanⅡ,VERTEX 70)德國布魯克公司。

1.2 紅外光譜測試

實驗條件:分辨率4 cm-1,掃描次數64,掃描范圍:400~4000cm-1,0.1mm KBr定量池。

2 結果與討論

2.1 5組分定量譜帶的選擇

不同的結構具有不同的紅外光譜圖,在紅外光譜中,鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯具有不同的特征峰,能較好的區別它們的結構。做為定量峰需要在5組分中不受干擾,有較好的獨立性。圖1為苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯在700~2000cm-1的紅外光譜圖,分別選取 797,877,986,1082,1962cm-1為定量峰,它們彼此無干擾、獨立性較好。1962cm-1是來自苯上氫的面外彎曲振動的倍頻;986,1 082 cm-1是分別來自甲苯和鄰二甲苯環上C-H的面內彎曲振動;797,877cm-1是來自間二甲苯和對二甲苯環上C-H的面外彎曲振動。

圖1 苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯的紅外光譜圖

2.2 五組分的工作曲線

苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯各組分特征峰的強度隨物質量濃度的增加而增強,以峰強度和物質量濃度建立標準工作曲線。模擬煤化工產品粗苯中各組分的物質量濃度分布,在苯5.0~9.0mol/L(45%~70%)、甲苯 1.0~3.0 mol/L(15%~30%)、混合二甲苯0.1~0.6mol/L(10%以下)適宜范圍,以試劑為標準建立線性方程,各組分的線性方程如表1所示。

表1 苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯的線性方程

表2 紅外光譜方法的準確度檢驗(t-檢驗法)1) mol/L

圖2 模擬樣品與實樣的紅外光譜圖

由各線性方程的相關系數r可知,苯、甲苯及混合二甲苯在所測得范圍內呈良好線性,可進行紅外光譜定量分析,間二甲苯、對二甲苯檢測下限低于0.1mol/L。

2.3 方法準確度的檢驗(t-檢驗法)

用苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯和對二甲苯試劑混合配制實驗樣品,平行測定6次,用t-檢驗法進行檢驗,結果見表2。

表3 模擬樣品的紅外光譜測試結果1) mol/L

當測定次數為6,在95%置信區間內,t<2.45時方法可靠。由試驗結果可知,5組分的 t值均≤t0.95(2.45),因此,紅外光譜法能滿足準確測定的需求。

2.4 樣品的測定

2.4.1 模擬樣品的測定

依據粗苯樣品中各組分的含量,在各物質量濃度范圍內,任意組合,用試劑配置模擬樣品。按照1.2實驗條件對模擬樣品進行紅外測試,測試結果如表3所示,其紅外光譜見圖2。

2.4.2 粗苯樣品的測定

對粗苯實樣進行抽濾(0.45μm),分別對粗苯進行紅外光譜和氣相色譜測試。紅外光譜如圖2所示,氣相色譜如圖3所示。測定結果見表4,方法誤差Δs<0.2mol/L。

與氣相色譜法相比,紅外光譜法快速,無需處理樣品,但靈敏度低,檢測下限較高,表4表明,紅外光譜法對低物質量濃度的物質未能檢測到,而作為快速檢測粗苯原料的方法,還是能滿足要求的。

圖3 模擬樣品與實樣的氣相色譜圖

表4 粗苯樣品的紅外光譜與氣相色譜測試結果1) mol/L

3 結束語

紅外光譜法檢測苯、甲苯、鄰二甲苯、間二甲苯、對二甲苯,具有較好的線性,t-檢驗法也表明,此方法準確可靠。模擬樣品及粗苯樣品的測定結果令人滿意。

[1] Vianney O S, Flavia C C, Daniella G L, et al.A comparative study of diesel analysis by FTIR,FTNIR and FT-Raman spectroscopy using PLS and artificial neural network analysis[J].Analyticae chimica Acta,2005(547):188-196.

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[7] 王少軍,吳洪新,凌鳳香.中紅外光譜法快速測定柴油芳烴含量[J].分析科學學報,2003,19(5):437-439.

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