组成是目标,温度是替代指标
在化工和制药行业的溶剂回收及其他精馏任务中,真正重要的量是产品组成:塔顶馏出物的纯度、随塔釜产物损失的溶剂,以及回收溶剂中残留的水分。Skogestad 关于精馏动态与控制的教程指出,组成测量往往昂贵、不可靠且存在时间滞后,因此精馏塔通常以塔板温度进行控制,在有组成测量可用时再串级设置外部组成回路[1]。他建议每个塔段至少设置三个温度传感器,以便校正压力变化,并利用温度估算产品组成[1]。
温度始终是间接指标,而对于高纯度产品,二者关系呈强非线性:Skogestad 指出,除非使用对数组成,否则将设定值从 99 % 纯度改为 99.9 % 纯度会使初始过程增益改变 10 倍[1]。因此,在产品采出点直接测量组成是温度控制的自然补充,前提是该测量足够快速可靠,可以纳入控制回路。
近红外光谱在溶剂物流中测量什么
近红外吸收源于 O–H、C–H、N–H 和 S–H 键基频振动的倍频和合频,其强度比基频低 10 至 1,000 倍[2]。水、醇和烃类都含有此类化学键,而正是吸收较弱才使透明液体可以用透射方式测量:Pasquini 给出的典型光程为 1 至 50 mm,越接近 2200 nm 附近的合频区,光程越短[2]。同一篇综述解释了为什么基于 Beer 定律的单波长定标很少能满足要求:随着各组分相对浓度的变化,氢键模式随之改变,使实际混合物偏离线性行为,因此需要采用多元定标[2]。光纤使光谱仪可以远离工艺现场,并可多路复用至远达 100 m 的多个测量点,但多路复用系统的长期稳定性必须在建立模型之前得到证实[2]。
文献对精馏过程的报道
Pasquini 和 Scafi 通过一个约 150 µL、由冷凝液直接供料的 U 形玻璃流通池,将快速扫描声光可调滤光器 NIR 光谱仪连接到蒸馏头上,每 5 s 记录一次 950 至 1800 nm 的光谱;他们用配制的二元混合物和掺假汽油验证了该方法,并利用主成分分析跟踪冷凝液组成的变化[3]。他们的装置是不带回流塔的实验室微量蒸馏,因此展示的是测量原理而非精馏塔性能[3]。
在原料药生产中的常规步骤溶剂置换方面,Tarczynski 等在置换蒸馏中安装了光纤浸入式探头,并利用 PLS 模型实时跟踪低沸点溶剂的百分比,从而可以根据测量结果确定置换终点[4]。在生产规模上,Lambertus 等开发了一种在线透射 NIR 方法,用于测定蒸馏后甲苯产品溶液中 ppm 级的水分,作为 Grignard 反应前的控制点;在开发现场建立的模型在生产现场 250 加仑规模的六批运行中得到应用[5]。他们强调的效益不仅在于速度,更在于降低了操作人员的暴露风险,因为不再需要对一种催泪且致突变的化合物进行取样[5]。这些研究都不支持一个通用的工作范围:NIR 溶剂测量方法的范围、精密度和检测限取决于具体的混合物、样品池和定标。
参考方法、定标与验证
在线分析仪的好坏取决于其定标所依据的实验室方法。对于水分,ASTM E203 描述了用于测定大多数固体和液体化合物中游离水和结晶水的容量法 Karl Fischer 滴定,并建议当样品通常含水量为 500 mg/kg 或更低时考虑采用库仑法[6]。ASTM E1064 涵盖了用库仑法 Karl Fischer 测定大多数液态有机化学品中 0 % 至 2.0 %(质量分数)的水分[7]。ASTM E1655 是建立多元红外定标并在定标时确认其有效性的规程,并将持续验证交由 ASTM D6122 等单独规程处理[8]。D6122 规定了多元在线、近线、现场和实验室分析仪的检查项目:仪器性能、模型对每个样品光谱的适用性,以及与一级测试方法的一致性;其适用范围是液体石油产品和燃料,因此对于溶剂物流而言,它是一个参照模板而非正式要求[9]。有三点尤其值得注意:
- 覆盖整个组成范围。定标样品必须覆盖待分析样品的范围,使预测为内插而非外推[9];用中等浓度混合物建立的模型,除非纳入了接近纯度规格的样品,否则不应在该规格附近使用。
- 明确处理温度。Wülfert 等利用乙醇/水/2-丙醇混合物的短波 NIR 光谱表明,温度会使光谱发生非线性变化;纳入温度变化的全局模型的预测误差明显低于局部模型,但以灵敏度为代价[10]。要么对样品池恒温,要么将工艺温度范围纳入定标集。
- 为定标转移做好规划。Chung 关于炼油厂 NIR 应用的综述将定标转移列为需要解决的重要问题之一[11],而 Lambertus 等的方法正是有意从开发现场转移到生产现场的[5]。
USTECH 的做法
ProLine2550 过程分析仪适用于管道中的液体,ProLine17EC 是一款带蓝宝石窗口、防护等级 IP65 的坚固型在线 NIR 分析仪。定标模型在 caliX 化学计量学软件中利用上述研究所用的 PLS 和 PCA 工具开发[3][4],ProChem 将结果传送至工厂的 PLC 或 SCADA 系统。NIR 能否达到特定切割点或水分规格所需的精密度,需要用您自己的样品以及 Karl Fischer 或实验室参考值开展可行性研究来确定,采用 ASTM E1655 的定标规程,并以 ASTM D6122 作为验证的参照模板[8][9]。
参考文献
- [1] Skogestad, S. (1997). Dynamics and control of distillation columns: a tutorial introduction. Chemical Engineering Research and Design, 75(6), 539–562. doi:10.1205/026387697524092
- [2] Pasquini, C. (2003). Near infrared spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications. Journal of the Brazilian Chemical Society, 14(2), 198–219. doi:10.1590/S0103-50532003000200006
- [3] Pasquini, C., Scafi, S.H.F. (2003). Real-time monitoring of distillations by near-infrared spectroscopy. Analytical Chemistry, 75(10), 2270–2275. doi:10.1021/ac034054d
- [4] Tarczynski, F.J., Anderson, J.M., Walker, D.S., Purdy, K. (1999). Near-IR monitoring of lab-scale solvent exchanges. Proceedings of SPIE, 3537, 166–170. doi:10.1117/12.341028
- [5] Lambertus, G., Shi, Z., Forbes, R., Kramer, T.T., Doherty, S., Hermiller, J., Scully, N., Wong, S.W., LaPack, M. (2014). On-line application of near-infrared spectroscopy for monitoring water levels in parts per million in a manufacturing-scale distillation process. Applied Spectroscopy, 68(4), 445–457. doi:10.1366/13-07260
- [6] ASTM E203-24. Standard Test Method for Water Using Volumetric Karl Fischer Titration. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/e0203-24.html
- [7] ASTM E1064-24. Standard Test Method for Water in Organic Liquids by Coulometric Karl Fischer Titration. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/e1064-24.html
- [8] ASTM E1655-17(2024). Standard Practices for Infrared Multivariate Quantitative Analysis. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/e1655-17r24.html
- [9] ASTM D6122-25. Standard Practice for Validation of the Performance of Multivariate Online, At-Line, Field and Laboratory Infrared Spectrophotometer, and Raman Spectrometer Based Analyzer Systems. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/d6122-25.html
- [10] Wülfert, F., Kok, W.Th., Smilde, A.K. (1998). Influence of temperature on vibrational spectra and consequences for the predictive ability of multivariate models. Analytical Chemistry, 70(9), 1761–1767. doi:10.1021/ac9709920
- [11] Chung, H. (2007). Applications of near-infrared spectroscopy in refineries and important issues to address. Applied Spectroscopy Reviews, 42(3), 251–285. doi:10.1080/05704920701293778