绿色行动背景下电厂油质分析方法研究

摘要：简要分析电厂油质影响因素以及传统油质分析技术的原理、应用优势及局限性，指出绿色行动给电厂油质分析带来的挑战，包括排放标准与监管要求、精度与速度要求、成本与效益，重点论述基于光谱学的油质分析技术、纳米技术和智能化数据分析技术等先进的油质分析技术，以期为电厂可持续发展提供有力的技术支持。

关键词：油质分析技术；电厂；绿色行动

中图分类号：TS221 文献标识码：A 文章编号：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“双碳”背景下，电厂采取一系列措施来减轻对环境的影响，保护与改善生态环境。电厂油质分析是保障设备正常运行和减少环境污染的重要环节。但是，传统油质分析技术在应对新的环保形势时逐渐显露出不足，因此探索先进的电厂油质分析方法成为当务之急。

1 电厂油质影响因素与传统分析技术

1.1 油质影响因素

油质受油的来源、加工工艺、储存条件和使用环境等多种因素影响。不同产地原油的成分和性质不同，因而提炼出的油质各异。加工工艺的精炼程度会直接影响油的纯度和杂质含量。储存条件不当，如高温、高湿或暴露在阳光下，会加速油的氧化和变质。电厂相关设备的运行温度、压力和负荷等会对油的质量产生影响，如在高温高压环境的长期作用下，油易发生氧化和裂解反应，导致其质量降低。以油在长期高温环境下的使用为例，高温会加速油分子与氧气的反应，引发氧化变质，除了使油的酸值升高、黏度增大、润滑性降低，还可能在设备内部形成沉淀物和胶质，影响设备正常运行。

1.2 常见传统油质分析技术原理

常见的传统油质分析技术有化学滴定法、重量法等。其中，化学滴定法是基于定量化学反应，以测定油品酸度为例，通常用氢氧化钾或氢氧化钠溶液对酸性物质进行中和反应，根据消耗的滴定剂体积和浓度，通过化学计量关系计算酸度。重量法通过测量物质在特定条件下的质量变化确定油质相关参数，如测定油中水分含量时，对油进行加热，使水分挥发，测量剩余物质量，通过质量差计算水分含量。

1.3 传统技术的应用范围与局限性

传统油质分析技术在以往电厂运行中发挥了重要作用，在一定程度上满足了当时的需求。例如，在分析精度要求相对较低、样品量较大且油质成分相对简单的情况下，采用传统方法测定油的酸度、水分等基本参数，较低成本且简便操作。然而，随着电厂的技术进步和环保要求的提高，传统技术的局限性日益凸显。

操作烦琐是传统技术存在的突出问题。以化学滴定法为例，整个操作过程步骤多，耗时费力。分析时间长也限制了传统技术的应用。现代电厂需要在短时间内获得准确的油质分析结果，以调整生产工艺和采取维护措施，传统技术往往无法满足这一需求。此外，传统技术对某些微量成分的检测灵敏度不足。在当前对油质要求较高的背景下，某些微量杂质和污染物对设备性能和安全运行可能会产生重大影响，但传统技术难以准确检测这些成分的含量。传统油质分析技术的性能如表1所示。

2 绿色行动对电厂油质分析带来的挑战

2.1 对排放标准与监管的要求更高

随着绿色行动的不断推进，电厂在废气、废水排放中的油含量被设定了极低的限值。这一严格标准意味着油质分析必须具备极高的精度和灵敏度，能够准确检测出微量甚至痕量的污染物[1]。以废气排放为例，过去允许的油含量可能在每立方米数百毫克的水平，而如今可能将这一限值降低到每立方米数毫克甚至更低。对于废水排放，油含量的限值也同样大幅降低。在电厂废气、废水排放监管中，传统的油质分析技术已无法满足需求，难以保证在检测低浓度污染物时的准确性和可靠性，导致电厂因排放超标而面临严厉的处罚。

2.2 对油质分析精度和速度的要求更高

在当今快节奏的生产环境中，电厂需要迅速、准确地了解油质状况，及时调整生产工艺，确保设备高效运行、生产符合环保要求。这对油质分析的精度和速度提出了更高的要求。精度方面，微小的分析误差可能导致误判油质状况，进而影响设备的维护决策和生产工艺的调整。速度方面，传统方法的分析周期过长，可能导致电厂在等待分析结果的过程中出现生产停滞或设备故障等问题，造成巨大的经济损失。

2.3 考虑成本投入与经济效益

在积极响应绿色行动、满足严格的油质分析要求的同时，电厂必须认真考虑采用先进的油质分析方法增加的成本及其带来的经济效益。一方面，采用先进的分析技术通常需要投入大量的资金，用于设备购置与维护、人员培训等方面。另一方面，采用先进的技术更精确、快速地分析油质，电厂可以提前发现潜在的问题，减少设备故障和维修成本，提高生产效率，从而实现经济效益的提升。传统油质分析技术与先进油质分析技术的成本投入与经济效益如表2所示。

3 先进的电厂油质分析技术

3.1 基于光谱学的油质分析技术

基于光谱学的油质分析技术包括红外光谱分析和拉曼光谱技术。

红外光谱分析是基于不同物质对红外光的独特吸收特性，通过测量特定官能团在红外光谱中的吸收峰位置和吸收强度，准确确定油中水分、氧化物等成分的含量。例如，水分子在红外光谱中有特定吸收峰，据此可计算油中水分含量；氧化物的官能团会产生特定吸收信号，据此可计算氧化物含量。红外光谱分析技术具有分析速度快、非破坏性和分析效率高等优点，能在短时间内提供丰富的油质信息。

拉曼光谱技术能提供分子振动和转动的详细信息，在检测油中微量杂质和结构变化方面灵敏度极高，对某些化学键振动更敏感，能检测到更微小的结构变化。例如，拉曼光谱技术检测油中极微量的芳香族化合物和硫化物，能获得更准确的结果，不受水分干扰，在电厂油质分析中具有较大的应用价值。

光谱学技术在油质分析中的应用虽有优势，但也存在一定的局限性。该技术对样品的纯度和均一性要求较高，若样品含杂质或成分分布不均，将对光谱信号产生干扰，导致分析结果存在偏差，如油样中有未溶解固体颗粒或气泡会影响光传输和吸收，从而影响光谱准确性。该技术在定量分析方面可能存在不确定性，光谱信号强度与分析物浓度并非总是简单的线性关系，需进行复杂校准和定量模型建立，这增加了分析复杂性和误差产生的可能性。仪器的性能会受环境因素如温度、湿度影响，从而导致测量结果存在波动。

3.2 纳米技术

纳米技术在油质分析中具有重要作用。纳米传感器能够实现对油质参数的快速检测，这得益于纳米材料特殊的物理和化学性质[2]。一是纳米材料的大比表面积可使让其与油质中的分析物充分接触，如纳米金颗粒，其巨大比表面积提供大量活性位点，增加与目标分析物的结合机会，从而提高检测效率和灵敏度。二是纳米材料优异的电学性能有利于检测信号的转换和传输，如基于碳纳米管的传感器利用其导电特性，在与油质特定成分相互作用时，电学参数的变化能被精确测量并转化为油质参数信息。三是纳米材料的小尺寸效应使得其表面原子数比例增大，而表面原子之间的化学键具有不饱和性质，使其表面活性很高，易与油质微量成分结合，导致检测信号增强。纳米材料在纳米尺度下光学、电学和磁学等特性会发生独特变化，如量子点受激发光照射会发出强烈稳定荧光，可用于高灵敏度检测。同时，纳米材料能够通过功能化修饰特异性识别和结合目标分析物，在表面连接特定分子或抗体，实现对特定微量油质成分的精准检测。

基于光谱学的油质分析技术和纳米技术的性能如表3所示。

3.3 智能化数据分析技术

在电厂油质分析中，收集不同时间、设备、工况下的大量油质分析数据，可为建立准确的油质预测模型提供丰富的素材。运用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，能够自动从海量数据中提取隐藏特征和模式。例如，神经网络通过多层神经元的连接以及对油质参数间复杂非线性关系的学习模拟，支持向量机能在高维特征空间中找到最优分类超平面，实现对油质状态的准确分析[3]。

将数据挖掘技术应用于油质趋势预测，能够从海量历史数据中发现隐藏模式和规律。例如，通过关联分析找出不同油质参数的内在关联，预测某参数变化对其他参数的影响；通过聚类分析将相似油质数据归为一类，辅助识别运行状态和潜在问题。

另外，可构建一体化的智能化分析系统应用于油质分析，以提高分析效率。一体化智能分析系统的应用包括数据采集、预处理、模型训练和结果输出等环节。数据采集环节采用高精度传感器和自动化采集设备，确保准确、实时采集数据。预处理环节对采集数据进行清洗、筛选和归一化处理，去除噪声和异常值，为后续分析提供高质量数据。模型训练环节是核心，通过调整算法参数和优化模型结构，提高模型的性能和泛化能力。结果输出环节以直观易懂的方式向用户展示分析结果和预测趋势。

4 结语

在绿色行动的背景下，对电厂油质分析方法进行了深入的研究。基于光谱学的油质分析技术、纳米技术和智能化数据分析技术等在电厂油质分析中展现出巨大的应用潜力，能够有效应对绿色行动带来的挑战。这些技术在实际应用中仍需不断优化，同时电厂应根据自身的实际情况，合理选用油质分析技术，以实现环境保护与经济发展双赢。未来的研究可以进一步聚焦于多种技术的融合、分析技术的标准化以及智能化系统的普及应用，为电厂可持续发展提供更有力的技术支持。

参考文献

1 王 鑫.电厂润滑油油质超标期间密封油系统调整分析[J].光源与照明，2022（7）：177-179.

2 彭 勇.关于A燃气轮机电厂建设期油质监督管理的探讨[J].能源与节能，2022（6）：148-151.

3 郭恒新，宋玉梅，邵丽骅.磨煤机润滑油油质异常原因分析及处理措施[J].安徽电气工程职业技术学院学报，2020（1）：86-89.