Способ количественного анализа содержащего углеводород сырья

011591 Область техники Настоящее изобретение имеет отношение к созданию способа получения данных количественного анализа содержащего углеводород сырья, такого как различные виды сырой нефти, различные виды синтетического нефтяного сырья, промежуточные продукты переработки нефти и биокомпоненты, исходя из ограниченной информации о сырье. Уровень техники Содержащее углеводород сырье, такое как сырая нефть, представляет собой сложную смесь углеводородов и гетероатомных органических соединений, имеющих различный молекулярный вес и полярность. Сырую нефть редко используют в том виде, в котором ее добывают из скважины. Обычно ее преобразуют в широкий диапазон полезных видов топлива при помощи комбинации физических и химических процессов, называемых переработкой нефти. Сырая нефть широко варьирует по своим характеристикам переработки и промышленной ценности. Успех торговых сделок, касающихся различных видов содержащего углеводород сырья, и точность химической обработки различных видов сырья на нефтеперерабатывающем заводе зависят от своевременной и точной информации относительно химического состава и физических и эксплуатационных свойств сырой нефти. Однако зачастую такая информация просто недоступна в момент продажи и поэтому трейдер (продавец), покупающий сырье для переработки нефти, должен принимать решение о покупке на основании исторической информации, касающейся источника сырья, и предположения, что сырье будет обладать главным образом такими же характеристиками, как и закупленное ранее из этого источника (или из аналогичного мирового региона). Однако, если бы трейдер имел своевременную информацию относительно сырья, то он мог бы получить прибыль,зная, что закупаемое сырье лучше или хуже того, которое обычно поступает из данного источника, и мог бы лучше провести переговоры о закупочной цене, на основании химического состава и физических и эксплуатационных свойств конкретного продукта, чем на основании исторической информацией и соответствующих ожиданий (предположений). Более того, если в сырье имеются непредсказуемые компоненты, которые, например, могут отрицательно влиять на процесс переработки или которые являются нежелательными по другим причинам, то трейдеру важно обладать полной и точной информации относительно сырья во время переговоров о его продаже. Однако до настоящего времени практически не удается получать своевременную и точную информацию во время переговоров и потенциальной продажи,так как для этого множество различных свойств сырья для переработки нефти должны быть определены и переданы трейдеру. Традиционно, такие анализы требуют больших объемом проб сырья и занимают от одной до двух недель. Таким образом, обычно трейдер закупает сырье для переработки на основании неполных (или не определяющих) данных количественного анализа, касающегося закупаемого сырья. Аналогично, анализ сырья на нефтеперерабатывающем заводе, например, количественный анализ сырой нефти, является важным анализом, который должен быть выполнен ранее переработки различных видов сырой нефти. Типично, нефтеперерабатывающий завод производит переработку большого числа различных видов сырой нефти (и смесей сырой нефти), каждый из которых может отличаться по ряду важных физических и эксплуатационных параметров, влияющих на конкретную фракцию при перегонке для дальнейшей обработки или проведения продаж. Для того, чтобы инженеры на нефтеперерабатывающем заводе могли установить оптимальные условия процесса для переработки каждого вида сырья и могли оценить потенциальные воздействия каждого вида сырья на оборудование для переработки (например, такие как коррозия, осаждение и т.п.), часто необходимо анализировать большое число свойств(характеристик) сырья для нефтеперерабатывающего завода. Эти инженеры определяют конкретные соотношения компонентов смеси и выбирают операции обработки на основании исторических данных,профилирующих структурные составляющие компонентов и свойства каждого вида сырой нефти по ее источнику происхождения. Однако структурные составляющие компонентов и полные свойства сырой нефти от одного источника могут изменяться со временем и во время транспортировки от источника на нефтеперерабатывающий завод. Таким образом, когда сырье поступает на нефтеперерабатывающий завод, оно часто может иметь характеристики, которые отличаются от тех, которые были определены при добыче сырой нефти. Эти различия могут драматически влиять на соотношения компонентов смеси, необходимые для того, чтобы получить желательную фракцию перегонки. Если покупать сырье для переработки на основании неполной информации, то следует провести необходимые анализы ранее проведения переработки, для того, чтобы получить данные определяющего количественного анализа. Как уже было упомянуто здесь выше, для проведения таких анализов требуются большие объемы проб продукта,причем анализы занимают от одной до двух недель. Если после получения результатов анализов окажется, что сырье для переработки не обладает ожидаемым химическим составом и физическими и эксплуатационными свойствами, тогда инженеры на нефтеперерабатывающем заводе должны произвести соответствующие изменения процесса, что дополнительно снижает производительность. Имеющиеся в продаже программные продукты, такие как, например, продукты фирмы Spiral Software Ltd. (Великобритания), позволяют выполнять определяющий количественный анализ данных для сырья нефтеперерабатывающего завода, на основании ограниченной информации относительно сырья(например, на основании информации относительно истинного профиля кипения, содержания серы, азота, плотности, выхода продукта, и т.п.) и при наличии полной базы данных, содержащей результаты пол-1 011591 ных (или определяющих) количественных анализов сотен (а преимущественно тысяч) известных видов сырой нефти, известных видов синтетического нефтяного сырья, промежуточных продуктов переработки нефти и биокомпонентов. Для того, чтобы надлежащим образом использовать такие программные продукты, база данных должна иметь высокое качество и должна иметь информацию относительно различных видов сырой нефти и других различных видов сырья, по их типу и источнику происхождения. Эти программные продукты при вводе в них ограниченной информации производят сложные математические операции, чтобы согласовать характеристики сырья (полученные на основании ограниченной известной информации) с результатами количественного анализа известной сырой нефти, имеющей наиболее близкие свойства. Альтернативно эти программные продукты при вводе в них ограниченной информации производят сложные математические операции, чтобы произвести или реконструировать определяющий количественный анализ неизвестной сырой нефти, синтетического нефтяного сырья, промежуточных продуктов переработки нефти и т.п., на основании взаимозависимостей различных свойств для различных известных видов сырой нефти, различных известных видов синтетического нефтяного сырья, промежуточных продуктов переработки нефти и т.п., имеющихся в базе данных. Таким образом, указанные программные продукты требуют ввода ограниченной информации количественного анализа, полученной на объеме пробы сырья для переработки нефти, и требуют наличия полной базы данных. Не зависят от полезности программных продуктов скорость и точность тестовых прогонов, позволяющих получить ограниченную информацию относительно количественного анализа, а также ценность ограниченной информации количественного анализа, точно прогнозирующей информацию определяющего количественного анализа сырья для переработки нефти. Когда сырье для переработки оценивают в месте его продажи или при поступлении на нефтеперерабатывающий завод, необходимо иметь данные полного (или определяющего) количественного анализа возможно быстрее, чтобы принять разумное решение о покупке сырья или о его обработке. Данные полного или определяющего количественного анализа могут включать в себя информацию относительно химического состава и физических свойств сырья для переработки нефти и его эксплуатационных свойств. Однако на основании известных информационных технологий трудно получить быстрый и определяющий количественный анализ информации относительно сырья для переработки нефти. Несмотря на то, что существует программное обеспечение, позволяющее прогнозировать данные определяющего количественного анализа на основании ограниченных данных количественного анализа, требуется проведение трудоемких и длительных обработок и анализов, чтобы получить ограниченные данные количественного анализа, необходимые для использования такого программного обеспечения. В частности, для того, чтобы получить ограниченные данные, необходимые для использования программного обеспечения, необходимо произвести перегонку сырой нефти на множество фракций и затем произвести анализ каждой фракции, чтобы получить данные относительно различных физических свойств. Даже самые последние известные виды анализа, такие как, например, раскрытые в Международной Публикации WO 00/39561 А 1, где предложено производить автоматический анализ различных видов сырой нефти с использованием спектроскопии, требуют значительных количеств сырой нефти и применения обычного оборудования для перегонки. Более того, такие анализы все еще занимают около двух дней. Другие современные виды анализа, такие как, например, раскрытые в Международной Публикации. WO 03/048759 А 1, требуют получения данных количественного анализа на основании определения сотен параметров, причем только после этого можно считать определяющий количественный анализ завершенным. Таким образом, все известные способы анализа не могут оказать помощь трейдеру при покупке сырья для переработки нефти у ее источника происхождения или инженеру, когда сырье для переработки поступает на нефтеперерабатывающий завод. Было бы желательно разработать тесты, позволяющие быстро получать ограниченную информацию относительно количественного анализа. Кроме того, было бы желательно определить, какие свойства содержащего углеводород сырья являются особенно полезными для прогнозирования данных точного,определяющего количественного анализа сырья. На основании такой информации, в соответствии с раскрытым здесь способом, необходимо выполнять только те тесты, которые способны дать результаты,особенно полезные для прогнозирования результатов определяющего количественного анализа. Сущность изобретения В соответствии с настоящим изобретением предлагается способ количественного анализа содержащих углеводород видов сырья, таких как различные виды сырья для нефтеперерабатывающего завода, в том числе (но без ограничения) различные виды сырой нефти, различные виды синтетического нефтяного сырья, частично переработанные промежуточные фракции, такие как компонент остатка или компонент сырья после крекинга, биокомпоненты или их смеси, и пробы разведки на нефть с разведочных скважин. В соответствии с первым вариантом, способ предусматривает измерение по меньшей мере двух свойств содержащего углеводород сырья, с использованием по меньшей мере двух различных не зависящих от лаборатории техник (методик) измерений, причем каждая техника измерений позволяет прогнозировать одно из свойств; передачу измерений на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений. В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления на-2 011591 стоящего изобретения, способ предусматривает измерение профиля кипения и по меньшей мере одного другого свойства содержащего углеводород сырья, с использованием по меньшей мере двух различных техник измерений, причем одна из техник позволяет прогнозировать профиль кипения, а другая техника позволяет прогнозировать другое свойство; передачу измерений на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений. В соответствии с альтернативным вариантом осуществления настоящего изобретения способ предусматривает осуществление по меньшей мере двух техник с использованием не зависящих от лаборатории устройств, причем каждая из техник позволяет прогнозировать специфическое свойство; коррелирование данных, полученных при помощи указанных техник, чтобы получить по меньшей мере два свойства содержащего углеводород сырья; передачу указанных свойств на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья. Техники выбирают из группы, в которую входят ультрафиолетовая-видимая(абсорбционная спектроскопии в средней ИК-области спектра. - Прим. переводчика), ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия (абсорбционная спектроскопия в ближней ИК-области спектра. - Прим. переводчика), рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография. Указанные ранее и другие характеристики изобретения будут более ясны из последующего детального описания и из формулы изобретения. Подробное описание изобретения Настоящее изобретение имеет отношение к способу количественного анализа содержащего углеводород сырья из (на основании) ограниченного количества ключевых свойств, при этом способ предусматривает измерение по меньшей мере двух свойств содержащего углеводород сырья при помощи по меньшей мере двух различных, не зависящих от лаборатории, техник (методик) измерений, причем каждая техника измерений позволяет прогнозировать одно из свойств; передачу результатов измерений на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений. В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения способ предусматривает измерение профиля кипения и по меньшей мере одного другого свойства при помощи двух различных, не зависящих от лаборатории, техник измерений, причем одна техника позволяет прогнозировать профиль кипения, а другая техника позволяет прогнозировать другое свойство; передачу результатов измерений на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений. Преимущественно, другое свойство выбирают из группы, в которую входят плотность, удельная масса, полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, содержание серы, содержание металла, содержание азота, а также их комбинации. Преимущественно, профиль кипения представляет собой истинный профиль кипения. Операция измерения преимущественно включает в себя осуществление по меньшей мере двух техник, выбранных из группы, в которую входят ультрафиолетовая-видимая (UV-Vis) абсорбционная спектроскопия, инфракрасная (IR) абсорбционная спектроскопия, UV флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс,микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография (GC). В каждом случае, техника измерений, выбранная в соответствии со способом количественного анализа, представляет собой технику, которая наилучшим образом прогнозирует искомое свойство. За счет такого выбора, раскрытый здесь способ количественного анализа позволяет производить реконструирование углеводородных проб за счет измерения только ограниченного числа ключевых свойств, например, по меньшей мере двух свойств. В соответствии с альтернативным вариантом осуществления настоящего изобретения способ предусматривает осуществление по меньшей мере двух вышеупомянутых прогнозирующих свойство техник при помощи не зависящего от лаборатории устройства; коррелирование данных, полученных при помощи указанных техник, чтобы получить по меньшей мере два свойства сырой нефти; передачу указанных свойств на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений; и реконструирование данных определяющего количест-3 011591 венного анализа сырой нефти. Способ преимущественно предусматривает осуществление по меньшей мере двух вышеупомянутых техник при помощи не зависящего от лаборатории устройства, коррелирование данных, полученных при помощи указанных техник, чтобы получить профиль кипения и по меньшей мере одно другое свойство сырой нефти, передачу профиля кипения и другого свойства на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений, и реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти. В соответствии с предпочтительным вариантом техника измерений включает в себя измерение профиля кипения пробы при помощи по меньшей мере одной из техник, выбранных из группы, в которую входят средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка и газовая микрохроматография (GC). Спектральные данные, полученные при помощи этих спектроскопических техник, или данные, полученные при помощи техники ядерного магнитного резонанса, микроосцилляции, микроперегонки и газовой микрохроматографии (GC), могут быть коррелированы с профилем кипения пробы за счет использования хемометрических анализов, известных специалистам в данной области. Эти техники могут быть осуществлены на самой пробе сырой нефти или, альтернативно, на дистиллированной фракции (на фракции перегонки) пробы сырой нефти. Например, проба может быть подвергнута разделению на различные фракции при помощи газовой микрохроматографии (GC) или микроперегонки, а затем каждая фракция может быть облучена при помощи излучения в средней инфракрасной (MIR) области спектра и/или в ближней инфракрасной (NIR) области спектра. Спектральные данные,полученных при помощи облучения, могут быть коррелированы с использованием хемометрических анализов с профилем кипения эталонного материала, спектральные данные которого хранятся, например,в базе данных. В соответствии с другим предпочтительным вариантом другое свойство выбирают из группы, в которую входят плотность, удельная масса, полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, а также их комбинации, а операция измерения включает в себя измерение свойства за счет осуществления по меньшей мере одной техники, выбранной из группы, в которую входят ультрафиолетовая-видимая (UV-Vis) абсорбционная спектроскопия, инфракрасная(IR) абсорбционная спектроскопия, UV флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка и газовая микрохроматография (GC). Преимущественно, техника представляет собой по меньшей мере одну из техник, выбранных из группы, в которую входят средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия и ядерный магнитный резонанс. В соответствии с еще одним предпочтительным вариантом другое свойство выбирают из группы, в которую входят содержание серы и содержание металла (например, содержание никеля, содержание ванадия, содержание железа и т.п.), а также их комбинации, а операция измерения включает в себя измерение свойства при помощи рентгеновской флуоресцентной (XRF) спектроскопии. В соответствии с другим предпочтительным вариантом, свойство представляет собой содержание металла (например, содержание никеля, содержание ванадия, содержание железа, и т.п.), а операция измерения включает в себя измерение свойства при помощи ультрафиолетовой-видимой (UV-Vis) абсорбционной спектроскопии. Как уже было упомянуто здесь выше, раскрытые здесь способы количественного анализа обычно включают в себя получение по меньшей мере двух свойств (характеристик), таких как профиль кипения и по меньшей мере одно другое свойство содержащего углеводород сырья, такого как сырая нефть. Это получают за счет осуществления по меньшей мере двух вышеупомянутых техник измерений на пробе сырой нефти, чтобы получить данные, причем технику измерений всегда выбирают так, чтобы определять наиболее прогнозируемое свойство, после чего производят коррелирование полученных данных с профилем кипения и с другим свойством с использованием хемометрических анализов, известных специалистам в данной области. Операция коррелирования предусматривает, например, идентифицирование полученного спектра и определение того, какое свойство сырой нефти может быть прогнозировано при помощи спектра. Операция коррелирования может также предусматривать идентифицирование полученных данных и определение того, какое свойство сырой нефти может быть прогнозировано при помощи указанных данных. Операция коррелирования также преимущественно предусматривает сопоставление полученного спектра или данных со свойствами эталонного материала, известный спектр или данные которого хранятся в базе данных, или использование хемометрических анализов для определения свойств пробы. Например, для коррелирования плотности сырой нефти с NIR спектром, следует выбрать комплект калибровки проб, перекрывающий весь диапазон свойств, которые предполагают измерять. Корреляция для плотности может содержать плотность проб, равномерно распределенную между 700 кг/м 3 и 1100 кг/м 3. На этих пробах могут быть измерены NIR спектры и плотность, с использованием обычных методик ASTM (например, ASTM 1655-00 для NIR и IP 365 для плотности) или других хорошо известных-4 011591 стандартных методик. Использование хемометрических анализов, таких как, например, полилинейные алгоритмы корреляции, подобные частичному среднему квадратичному (partial least square), множественная линейная регрессия, нейронные сети или генетические алгоритмы, позволяет определить математическую корреляцию между NIR спектром и плотностью. Эта математическая корреляция затем может быть использована для определения плотности неизвестных проб из их NIR спектров. Удельная масса(API) пробы может быть вычислена из плотности. Аналогичные калибровки могут быть осуществлены и для других свойств сырой нефти, на основании хорошо известных стандартов, приведенных в табл. 1: Таблица 1 Как уже было упомянуто здесь выше, свойства, подлежащие измерению или коррелированию в соответствии с указанными методиками, выбирают из группы, в которую входят плотность, удельная масса, профиль кипения, полное кислотное число, полное щелочное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, содержание серы, содержание никеля, содержание ванадия и содержание азота. Однако могут быть измерены и дополнительные свойства, причем информация относительно избранных свойств должна быть достаточной для того, чтобы провести определяющий количественный анализ конкретного рассматриваемого содержащего углеводород сырья. Химические свойства сырой нефти могут включать в себя (но без ограничения) элементарную и молекулярную композиции. Физические свойства сырой нефти могут включать в себя (но без ограничения) плотность,вязкость, структуру выхода, максимальную высоту некоптящего пламени и свойства текучести на холоде, такие как температура потери текучести, температура помутнения или температура замерзания. Эксплуатационные параметры (свойства) содержащего углеводород сырья могут включать в себя (но без ограничения) октановое число и цетановое число. Другие химические, физические и эксплуатационные характеристики (свойства) сырой нефти обычно хорошо известны специалистам в области переработки сырой нефти. Способ количественного анализа в соответствии с настоящим изобретением позволяет реконструировать характеристики содержащего углеводород сырья при помощи данных относительно ограниченных ключевых свойств, частично за счет использования оптимальной независимой техники измерений,позволяющей наилучшим образом прогнозировать конкретное свойство. Например, можно использоватьNIR технику для определения профиля кипения и плотности, XRF технику для определения содержания никеля, ванадия или серы, а также реологическую микротехнику для определения вязкости и технику проводимости для определения кислотности. В предложенном способе используют базу данных, содержащую используемый для сравнения источник обновленных данных для полного (или определяющего) количественного анализа содержащего углеводород сырья, такого как различные виды сырья для нефтеперерабатывающего завода, в том числе различные виды сырой нефти, различные виды синтетического нефтяного сырья, промежуточные продукты и биокомпоненты, композиция которых и физические и эксплуатационные свойства которых были ранее измерены и охарактеризованы. "Определяющим" количественным анализом сырой нефти называют количественный анализ, который содержит полную информацию, которая может быть желательна или необходима для трейдера или инженера, чтобы произвести сделку или принять решение о виде обработки. Корреляционные данные, связанные с этими эталонными видами сырой нефти, также могут присутствовать в базе данных. Такие корреляционные данные могут содержать, например, спектральные данные, а также данные о химических, физических и эксплуатационных свойствах. Процессор, который имеет доступ к базе данных и содержит программное обеспечение, позволяет с использованием современных математических методов выдавать информацию относительно определяющего количественного анализа содержащих углеводород различных видов сырья, таких как различные виды сырой нефти, а также позволяет производить точное разбиение информации (re-cutting) и гибкий обмен данными с другими приложениями. Продвинутые статистические методики, которые преимущественно являются ча-5 011591 стью программного обеспечения, могут быть использованы в процессоре для обнаружения связей между корреляционными данными и индивидуальными свойством, для построения модели сырой нефти, которая может быть использована для реконструирования полных характеристик из имеющейся информации. Даже если имеется всего несколько ключевых измеренных параметров, реконструирование позволяет получить весь диапазон физических и химических свойств. Оценка ошибки для всех прогнозируемых значений позволяет пользователю (например, трейдеру, инженеру нефтеперерабатывающего завода и т.п.) оценить любой риск, связанный со сделкой или принятием решения об обработке. Указанные продвинутые статистические методики, вкупе с заданной ограниченной информацией количественного анализа, позволяют реконструировать с высокой точностью определяющий количественный анализ содержащего углеводород сырья из ограниченных измерений. Таким образом, когда производят оценку неизвестного содержащего углеводород сырья с использованием по меньшей мере двух описанных здесь техник измерений, измеренные данные могут быть коррелированы с известными данными для одного или нескольких эталонов, чтобы осуществить определяющий количественный анализ неизвестного содержащего углеводород сырья. Подходящие программные продукты могут быть закуплены, например,на фирме Spiral Software Ltd. (Великобритания). В качестве примера подходящих процессоров можно привести (но без ограничения) микропроцессоры как общего, так и специального назначения, которые типично применяют в промышленных компьютерах, персональных компьютерах и в персональных информационных устройствах (PDA). Любая многомерная техника может быть использована в качестве корреляционной техники (то есть для того, чтобы произвести корреляцию измеренных данных с композицией и данными относительно физических свойств и эксплуатационных параметров известного эталона). Многомерное измерение предусматривает проведение множества измерений на представляющей интерес пробе; другими словами,несколько переменных или зависимостей измеряют на каждой пробе. Так, например, при многомерном измерении используют матрицу датчиков, чтобы получить множество выходных сигналов (откликов) для паровой пробы (см., например, книгу Beebe et al. "Chemometrics: A Practical Guide," 6 (John WileySonsInc. 1998). Предпочтительными корреляционными техниками являются техники разреженных данных,хемометрические техники, такие как, например, частичная среднеквадратичная техника, множественная линейная регрессия, генетические алгоритмы и нейронные сети. Таким образом, данные, полученные при помощи многомерной техники, математически коррелируют с внутренним свойством композиции,чтобы получить информацию относительно указанного свойства. Например, NIR спектры могут быть использованы для измерения интенсивности обертонов молекулярных вибраций в молекуле, на уровне связей углерод-водород, кислород-водород и азот-водород. Полосы поглощения углерод-водород (С-Н) типично являются полезными для смесей органических соединений. Различные типы С-Н связей, например, в ароматических, алифатических и олефиновых углеводородах, поглощают свет на различных характеристических частотах. Амплитуда полосы поглощения пропорциональна количествам С-Н связей в пробе. Следовательно, NIR спектр может давать информацию относительно композиции пробы. Эта информация может эмпирически коррелировать с внутренними свойствами пробы.NIR спектроскопия имеет определенные преимущества по сравнению с другими аналитическими методиками, применяемыми на нефтеперерабатывающих заводах, и может быть использована с высокой точностью и быстротой для большого числа повторяющихся применений. Область NIR, расположенная между 800 и 2500 нм, содержит всю молекулярную информацию в виде комбинаций и обертонов за счет многоатомных вибраций, однако необходимо применять математическую технику, чтобы использовать эту информацию и вычислять желательные параметры. В патентах США Nos. 5,490,085; 5,452,232; и 5,475,612 описано использование NIR для определения октанового числа, выхода продукта и/или свойств продукта после химического процесса или процесса разделения, на основании анализа исходных материалов этих процессов, и выхода продукта и/или свойств продукта после операции смешивания, на основании анализа исходных материалов этой операции. Когда свет (излучение) сталкивается с флюидом, могут происходить различные явления. Например,одна часть света может отражаться от поверхности, в то время как другая часть может проходить во флюид. Часть света, которая поступает во флюид, может проходить через него или может подвергаться рассеянию или поглощению. Чаще всего, все эти механизмы протекают одновременно. Количество света, поглощаемого на данной длине волны, является характеристическим для вещества, через которое проходит свет. Несмотря на то, что поглощенный свет не может быть непосредственно измерен, может быть измерен выходящий из флюида свет. За счет поглощения, интенсивность (сила) выходящего света будет уменьшаться или "ослабляться." Величина ослабления света для любой данной композиции изменяется в функции его длины волны. Таким образом, для данного спектра источника света, оценка интенсивности компонентов выходящего света на выбранных длинах волн дает информацию относительно композиции флюида. Рассеяние также вызывает ослабление силы света. Однако, тогда как ослабление в результате поглощения приводит к относительным изменениям силы света в функции от длины волны, то есть при этом имеются изменения спектра в полосе частот, ослабление в результате рассеяния света намного-6 011591 меньше зависит от его абсолютной длины волны; оно имеет медленную, монотонную зависимость от длины волны. Таким образом, рассеяние света приводит к падению силы света на всех длинах волн, так что на любой данной длине волны сила света не изменяется существенно по сравнению с силой света на других длинах волн. В случае флюидов, которые рассеивают и поглощают свет, несмотря на то, что абсолютное значение измеренного света в функции длины волны не связано единственным образом с химическим составом, относительная сила света в функции длины волны связана с химическим составом. Так как различные длины волн света могут вести себя по-разному, использование множества техник измерений является предпочтительным для осуществления раскрытых здесь способов количественного анализа. Раскрытые здесь способы осуществляют с использованием одного или нескольких не зависящих от лаборатории устройства. Термин "не зависящие от лаборатории", который дополняет термин "устройства", относится к устройствам, которые являются портативными и, преимущественно, ручными. Более того, с такими устройствами может работать один человек. Преимущественно, такое устройство имеет полный вес ориентировочно менее 5 кг, а предпочтительнее, ориентировочно менее 2 кг. Одно или несколько не зависящих от лаборатории устройств, подходящих для осуществления операции измерения,могут включать в себя одно или несколько устройств, выбранных из группы, в которую входят блок для микроперегонки, микроосциллятор, газовый микрохроматограф (например, микро-2-размерный газовый хроматограф, микроспектрометр в ультрафиолетовой и видимой (UV-Vis) области спектра, инфракрасный (IR) микроспектрометр, UV флуоресцентный микроспектрометр, микроспектрометр в средней инфракрасной (MIR) области спектра, микроспектрометр в ближней инфракрасной (NIR) области спектра,портативный рентгеновский флуоресцентный (XRF) спектрометр, микро-масс-спектрометр, микроспектрометр подвижности ионов, портативный спектрометр ядерного магнитного резонанса, микроустройства для измерения проводимости/емкости, микроустройства для измерения реологии и камертонные датчики. Подходящее не зависящее от лаборатории устройство также может быть многофункциональным, в том смысле, что одиночное устройство позволяет осуществлять одну или несколько техник, выбранных из группы, в которую входят ультрафиолетовая-видимая (UV-Vis) абсорбционная спектроскопия, инфракрасная (IR) абсорбционная спектроскопия, UV флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная(MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRP) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография (GC). Подходящие спектрометры выпускаются серийно и известны специалистам в области переработки сырой нефти. Например, NIR микроспектрометры могут быть закуплены на фирме Axsun TechnologiesInc. (Massachusetts, США), торговое название AXSUN NIR-APS Analyzer. Газовые микрохроматографы могут быть закуплены на фирме Siemens (торговое название MicroSAM) и на фирме SLS (торговое название Micro-technology). XRF спектрометры могут быть закуплены на фирме Oxford Instruments (Великобритания). Подходящие микроосцилляторы описаны в патенте США No. 5,827,952, который включен в данное описание в качестве ссылки. Подходящие камертонные датчики описаны в патенте США No. 6,393,895. В то время как любой из указанных блоков или спектрометров позволяет получать данные, которые могут быть коррелированы с множеством свойств, было обнаружено, что, чаще всего, определенные параметры могут быть лучше обнаружены с использованием одного блока или спектрометра, чем с использованием другого. Например, в соответствии с предпочтительным вариантом, если обнаруживаемое свойство выбрано из группы, в которую входят плотность, удельная масса, полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти и вязкость, то операция облучения предусматривает облучение пробы содержащего углеводород сырья по меньшей мере одним светом (излучением), выбранным из группы, в которую входят излучение в ближней инфракрасной (NIR) области спектра и излучение в средней инфракрасной (MIR) области спектра. Таким образом, преимущественно, не зависящее от лаборатории устройство включает в себя несколько вышеупомянутых блоков или спектрометров(например, устройство является многофункциональным), так что различные блоки или спектрометры используют для того, чтобы получить данные относительно различных свойств. Как уже было упомянуто здесь выше, определенные техники измерений более точно прогнозируют определенные свойства, чем другие техники измерений. Раскрытые здесь способы количественного анализа предусматривают выбор техники измерений, которая позволяет прогнозировать подлежащее измерению свойство. Например, способ может предусматривать выбор одной техники измерений, которая позволяет прогнозировать температуру кипения, и выбор другой техники измерений, которая позволяет прогнозировать другое свойство содержащего углеводород сырья, такое как плотность, удельная масса,полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, содержание серы, содержание металла и содержание азота. Использованный здесь термин "позволяет прогнозировать" обычно относится к технике, результаты измерений которой имеют допустимый диапазон погрешности по сравнению со стандартизованными методиками (например, ASTM) измерения-7 011591 этого же свойства. Допустимый диапазон погрешности может составлять 15%, преимущественно 10%, а еще лучше 5% или меньше от значения, измеренного при помощи стандартизованных методик (например, ASTM). Таким образом, если техника измерений имеет диапазон погрешности свыше 15% от значения, измеренного при помощи стандартизованной методики, то считают, что такая техника не позволяет прогнозировать подлежащее измерению свойство. Наоборот, если техника измерений имеет диапазон погрешности 15% или меньше, то тогда считают, что такая техника позволяет прогнозировать подлежащее измерению свойство. Критерии для выбора техники измерений включают в себя (но без ограничения) высокую точность (что обсуждалось здесь выше), скорость, с которой техника может быть осуществлена (быстрые техники являются предпочтительными), относительные затраты на осуществление техники (дешевые техники являются предпочтительными), легкость осуществления техники (техники, которые не требуют квалифицированных специалистов, являются предпочтительными), и нечувствительность техники к изменениям условий окружающей среды. Преимущественно, каждое из не зависящих от лаборатории устройств имеет вес около 5 кг или меньше, а предпочтительнее около 2 кг или меньше. Более того, преимущественно, каждое из не зависящих от лаборатории устройств требует только малое количество сырой нефти для осуществления раскрытого здесь способа. Соответственно, каждое из не зависящих от лаборатории устройств преимущественно требует наличия пробы, составляющей около 100 мл или меньше сырой нефти, предпочтительнее требует наличия пробы, составляющей около 10 мл или меньше, а еще лучше требует наличия пробы,составляющей 1 мл или меньше. При малом размере пробы и малом весе каждого из не зависящих от лаборатории устройств, устройства могут быть сделаны портативными и могут быть легко перемещены в место проведения количественного анализа сырой нефти, например, в скважину для добычи сырой нефти или в разгружаемый резервуар. Преимущественно по причине малого размера компонентов не зависящего от лаборатории устройства, потребление им энергии также является относительно малым. Поэтому устройство может работать от батарей, таких как, например, аккумуляторная батарея, которые не существенно увеличивают полный вес устройства. Типично, устройство или устройства, которые используют для проведения предлагаемого здесь способа, позволяют провести анализ меньше чем за 2 ч, а преимущественно позволяют провести анализ меньше чем за 30 мин, например меньше чем за 2 мин. Когда портативное устройство или устройства используют для осуществления раскрытого здесь способа количественного анализа продукта процесса переработки нефти, продуктом может быть промежуточный поток полного процесса переработки нефти, битум, продукт полного процесса переработки нефти, который затем используют как химическое сырье, продукт полного процесса переработки нефти,который затем используют как топливо или смазочный материал, или же как смесь компонентов для топлива или смазочного материала, или же как собственно топливо, например, авиационное топливо, бензин, дизельное топливо или топливо для судов, или как собственно смазочный материал. Аналитические устройства, имеющиеся в портативном устройстве, могут быть изготовлены при помощи микротехнологий, и могут иметь вид датчиков. Микроустройства представляет собой устройства, в которых ключевая аналитическая деталь или чувствительный элемент устройства изготовлены с использованием техники, совместимой с производством микросхем, и создают спектр или простой электрический сигнал, в ответ на контакт с испытуемым веществом. Простой электрический сигнал может быть направлен на объединенный электронный комплект, который преобразует входной сигнал в числовое значение измеряемой характеристики или производит дополнительную обработку сигнала с использованием хемометрической техники. Спектр может быть использован непосредственно или обработан математически перед подачей на хемометрическую технику, чтобы получить требуемое свойство или свойства. В любом случае числовое значение или спектр могут быть направлены на модель, построенную с учетом связи между измеренными числовыми значениями или спектрами и известной композицией или свойствами указанных проб, определенными при помощи предыдущих аналитических измерений. Устройством для микроперегонки или микрофракционирования, если оно сеть, может быть любое подходящее устройство, которое может быть использовано для перегонки или фракционирования пробы,чтобы получить фракции, аналогичные тем, которые получают при обычной перегонке. Например, устройство для микроперегонки или микрофракционирования может производить перегонку или фракционирование сырой нефти или другого сырья нефтеперерабатывающего завода, чтобы получить фракции,аналогичные тем, которые получают при обычной перегонке на нефтеперерабатывающем заводе в блоке перегонки сырой нефти (CDU). Устройством для микроперегонки может быть также специально сконструированное микроустройство, которое содержит микронагреватель для испарения пробы (например,пробы сырой нефти), подходящий канал, например капиллярный канал, через который проходит испаренная проба для обеспечения разделения пар-жидкость, подходящую зону конденсации (типично, зону охлаждения, такую как микрохолодильник), в которой конденсируется испаренная проба, которая прошла через канал, и микродатчик для измерения конденсации пробы в зоне конденсации. Микродатчиком может быть оптический датчик. Преимущественно, устройство для микроперегонки представляет собой микроустройство для разделения, выполненное, например, на кремниевой пластине. Устройство для микроперегонки может быть разовым. Когда устройство для микроперегонки создает-8 011591 серии фракций, аналогичных тем, которые получают за счет обычной перегонки, тогда эти фракции могут быть проанализированы при помощи одного или нескольких дополнительных аналитических устройств. Микроосциллятор, если он есть, преимущественно представляет собой акустическое оптическое устройство или датчик. Микроосциллятор основан на измерении частоты колебаний устройства, которая изменяется при изменении массы материала на осцилляторе. Таким образом, если материал испаряется или конденсируется на устройстве, частота изменяется. Кроме информации относительно истинного профиля кипения (ТВР), акустические оптические устройства могут давать информацию относительно вязкости, свойств текучести на холоде, о летучих загрязняющих веществах и относительно образования осадка. Подходящие микроосцилляторы описаны в патентах США Nos. 5,661,233 и 5,827,952.NIR микроанализатор, если он есть, может быть использован, например, для получения информации относительно ТВР и для построения имитированной кривой перегонки, а также для получения информации относительно плотности и количества насыщенных продуктов и ароматсоединений в пробе в целом и/или во фракциях, полученных из соответствующей операции разделения, например, с выхода устройства для микроперегонки. Также могут быть измерены содержание серы и/или свойства текучести на холоде, такие как температура помутнения и температура замерзания, кислотность (TAN), исследовательское октановое число (RON), моторное октановое число (MOM), цетановое число и максимальная высота некоптящего пламени. В качестве примеров подходящих NIR микроанализаторов можно привести Axsun NIR-APS анализатор фирмы Axsun Technologies Inc., Massachusetts (США). Устройством для измерения плотности может быть осциллирующий датчик, а устройством для измерения TAN может быть электрохимический датчик. Микро GC (газовый микрохроматограф), когда он есть, позволяет строить имитированную кривую перегонки и позволяет определять видообразование углеводородов, таких как С 1-С 9 углеводороды. Подходящие микро GC включают в себя устройства Siemens MicroSAM или SLS Micro-technology. Микроспектометр для определения подвижности ионов/дифференциальной подвижности, если он есть, может быть использован для получения информации относительно специфических типов молекул и, в частности, относительно полярных молекул в пробе, например, относительно наличия загрязняющих веществ, таких как органические хлориды или метанол, а также сульфиды и соединения азота. Кроме того, микроспектрометр для определения подвижности ионов/дифференциальной подвижности в сочетании с микропиролизатором позволяет производить углубленный анализ содержания азота и серы. Микроспектрометр для определения подвижности ионов/дифференциальной подвижности преимущественно следует использовать в сочетании с микро GC и/или с устройством для предварительного фракционирования/предварительного сгущения. В качестве примера подходящего микроспектрометра для определения подвижности ионов/дифференциальной подвижности можно привести прибор Sionex microDMx. Для осуществления предлагаемого способа, несколько различных (аналитических) устройств могут быть установлены в одном портативном измерительном устройстве. Устройство в соответствии с настоящим изобретением может содержать по меньшей мере 3 различных аналитических устройств, преимущественно по меньшей мере 5 различных аналитических устройств, а еще лучше по меньшей мере 10 различных аналитических устройств, что позволяет определять несколько свойств пробы (или ее фракций) с использованием одного устройство, и получать существенный объем данных для количественного анализа, непосредственно или с использованием подходящей модели базы данных, как это обсуждается далее более подробно. Благодаря своей портативности, устройство для осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением может быть доставлено в место нахождения пробы, подлежащей анализу, где может быть проведен быстрый анализ пробы. Например, устройство для анализа (количественного анализа) сырой нефти может быть использовано для быстрой оценки сырой нефти, например, сырой нефти в нефтяном танкере или в находящемся в земле резервуаре для хранения сырой нефти, или же во время разведочного бурения на нефть, что позволяет потенциальному покупателю быстро оценить качество сырой нефти. На буровой площадке разведочного бурения на нефть, устройство в соответствии с настоящим изобретением может быть использовано в устье скважины, что позволяет быстро произвести анализ сырой нефти, например, позволяет быстро получить информацию о свойствах сырой нефти в скважине, что позволяет произвести оценку указанной сырой нефти. Преимущественно, устройство для осуществления предложенного способа количественного анализа по меньшей мере совместимо со средствами радиосвязи, причем средствами радиосвязи преимущественно являются средства сотовой радиосвязи, а предпочтительнее средства дальней радиосвязи, такие как средства спутниковой радиосвязи, так что результаты анализа легко могут быть переданы потенциальному покупателю, что также снижает задержку во времени получения данных анализа потенциальным покупателем. В тех случаях, когда подходящие микроустройства отсутствуют, устройство для осуществления предложенного способа может быть использовано в комбинации с другими портативными анализаторами, в особенности с такими, которые выдают элементарные данные, например, с такими как портативный рентгенолюминесцентный спектроскоп (XRF) и спектроскоп возбуждаемого лазером разрушения(LIBS), чтобы улучшить широту количественного анализа. Спектроскоп XRF позволяет, например, проводить анализ содержания серы и металлов в пробе, например, во фракциях сырой нефти. Подходящие портативные XRF анализаторы выпускаются фирмойOXFORD Instruments. Как правило, устройство для осуществления способа количественного анализа в соответствии с настоящим изобретением, возможно, в комбинации с другими анализаторами, позволяет получать данные относительно по меньшей мере 10 ключевых свойств подлежащей анализу пробы. По причине быстроты анализа, проводимого при помощи способа количественного анализа в соответствии с настоящим изобретением, анализы могут проводиться более часто и/или могут проводиться для оптимизации процесса. Например, способ может быть использован на нефтеперерабатывающем заводе, при этом могут проводиться регулярные анализы смесей сырья для переработки нефти, таких как смеси сырой нефти, поступающих от двух или нескольких источников, для обеспечения оптимальной конфигурации процесса для данной смеси. Кроме того, способ может быть использован для проверки соответствия и/или качества различных видов сырья при поступлении на нефтеперерабатывающий завод или на участок смешения, и/или может быть использован для оперативного определения качества сырья и данных относительно его свойств при составлении смеси и при построении моделей оптимизации процесса. Когда способ в соответствии с настоящим изобретением используют в устье скважины на буровой площадке, ряд устройств может работать в различных скважинах, которые используют общую систему транспортирования, например, общий трубопровод, чтобы обеспечить анализ сырой нефти от каждой скважины. Индивидуальный анализ различных видов сырой нефти и соответствующий график поставки позволяют обеспечить более оптимальную композицию готовой смеси сырой нефти. Кроме того, за счет повтора анализа сырой нефти из различных скважин, изменения различных индивидуальных видов сырой нефти во времени могут быть использованы для прогнозирования качества добываемой смеси сырой нефти, или могут быть использованы для поддержания постоянного качества смеси сырой нефти. Аналогично, когда способ используют для количественный анализа продукта процесса переработки нефти, способ может быть использован для проверки соответствия и качества продукта на нефтеперерабатывающем заводе или при его последующей переработке, например, на химических заводах, на терминалах получения топливных смесей или в танках для топлива, например, на танкерах, или в стационарных резервуарах для топлива в аэропортах, на верфях или на бензозаправочных станциях. В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения, предлагается также способ количественного анализа сырья для переработки нефти или продукта процесса переработки нефти, причем указанный способ предусматривает проведение анализа сырья для переработки нефти или продукта процесса переработки нефти с использованием описанного здесь выше портативного устройства. Способ может также предусматривать анализ сырья для переработки нефти или продукта процесса переработки нефти при помощи одного или нескольких дополнительных портативных анализаторов, передачу результатов анализа потенциальному покупателю, и/или комбинацию информации анализа, полученной с использованием модели базы данных, как уже было упомянуто здесь выше. Альтернативно или дополнительно, дополнительные аналитические устройства, такие как специфические к разновидностям датчики, адаптированные для определения рН датчики, акустические датчики, микроустройства для определения проводимости/электрической емкости, микроустройства для определения реологии, могут быть встроены в не зависящее от лаборатории устройство, использованное для осуществления предложенного способа. Микроустройства для определения проводимости/электрической емкости и адаптированные для определения рН датчики могут быть использованы, например, для нахождения кислотности пробы. Микроустройства для определения реологии и акустические датчики могут быть использованы, например, для нахождения вязкости пробы. Акустические датчики также могут быть использованы, например, для определения температуры застывания пробы масла или температуры потери текучести пробы нефти. Преимущественно, не зависящее от лаборатории устройство содержит средства дальней радиосвязи, или по меньшей мере совместимо с ними, причем средствами дальней радиосвязи преимущественно являются средства спутниковой радиосвязи, так что результаты анализа легко могут быть переданы трейдеру (торговцу), инженеру или пользователю не зависящего от лаборатории устройства. Описанные здесь способы количественного анализа могут быть осуществлены в различных местах,таких как, например, нефтяная скважина, буровая нефтяная платформа, место смешивания сырой нефти от различных скважин, трубопроводы, по которым перекачивают сырую нефть (или ее смеси) из одной точки в другую, порты загрузки/ разгрузки сырой нефти для обслуживания резервуаров/танкеров, ввод сырой нефти на нефтеперерабатывающий завод, или любые промежуточные потоки или потоки продукта на нефтеперерабатывающем заводе. Пример Приведенный пример служит для пояснения способа в соответствии с настоящим изобретением.NIR спектр пробы сырой нефти был получен с использованием спектрометра Bomem FTNIR. NIR спектры получали в области первого обертона (волновые числа 6300-5700), на длине пути 1 мм и при темпе- 10011591 ратуре 40 С. Первые производные спектров были использованы для построения моделей калибровки и для измерений. Модели калибровки для данных ТВР и плотности были построены с использованием ориентировочно от 40 до 60 проб калибровки. Эти пробы калибровки были выбраны так, чтобы они отражали разнообразие свойств сырья в желательных диапазонах. Эталонные данные для калибровки сырья измеряли с использованием соответствующих методик ASTM и других подходящих методик, указанных в табл. 1. Построение моделей проводили с использованием способа частичного среднего квадратичного ("PLS"). Построение моделей проводили с использованием настольного средства обработки данных спектроскопии типа GRAMS/A1 и средства управления фирмы Thermo Electron Corporation. Точность моделей проверяли с использованием независимого набора проб сырья.NIR спектры для проб измеряли с использованием этих же параметров. Полученные спектры затем вводили в модели калибровки и вычисляли ТВР данные и плотность. В приведенной далее табл. 2 приведены результаты ТВР и плотности, определенные при помощи моделей. Кроме того, рентгеновская флуоресцентная спектроскопия (IP методы 437 и 477) была использована для определения содержания серы, никеля и ванадия в пробе сырой нефти. Эти данные также приведены ниже в табл. 2. В соответствии с предложенным здесь способом, данные относительно ТВР, плотности и содержания серы, никеля и ванадия затем коррелировали с использованием программного обеспечения CrudeManager фирмы Spiral Software Ltd, чтобы получить реконструированный определяющий количественный анализ. Далее в табл. 3 содержатся данные реконструированного количественного анализа и их сравнение с некоторыми фактическими значениями количественного анализа, полученными при помощи обычной аналитической техники для осуществления количественного анализа. Легко можно видеть, что способ в соответствии с настоящим изобретением позволяет получить относительно точный определяющий количественный анализ сырой нефти с использованием ограниченной информации количественного анализа. Программное обеспечение CrudeManager представляет собой инструмент, позволяющий вычислять(реконструировать) заданный набор свойств неотбензиненной (всей) нефти, свойств индивидуальных фракций сырой нефти, или производить полный количественный анализ сырой нефти, с использованием(ограниченного) набора ключевых данных сырой нефти. Типично, этот набор данных включает в себя ТВР данные и дополнительные данные. Дополнительными данными могут быть (но без ограничения) плотность, содержания серы, никеля или ванадия. Для реконструирования данных сырой нефти или полного количественного анализа сырой нефти из ограниченного набора данных, производят предварительную тренировку (калибровку) средства CrudeManager при помощи данных из широкого набора количественных анализов сырой нефти. Желательно, чтобы этот комплект калибровки перекрывал различные виды сырой нефти, свойства которых реконструируют. Таблица 2 В Таблице: ВГО - Вакуумный газойль, ПД - парафиновый дистиллят Таблица 3 (продолжение) Несмотря на то, что был описан предпочтительный вариант осуществления изобретения, совершенно ясно, что в него специалистами в данной области могут быть внесены изменения и дополнения, которые не выходят за рамки формулы изобретения. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ количественного анализа содержащего углеводород сырья, который включает в себя следующие операции:(a) измерение профиля кипения и по меньшей мере одного другого свойства содержащего углеводород сырья при помощи по меньшей мере двух различных методов, причем каждый из этих методов- 12011591 выбирают так, что он позволяет прогнозировать каждое соответствующее свойство;(b) передача результатов измерений, полученных в операции (а), на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа содержащего углеводород сырья по результатам измерений; и(c) реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений. 2. Способ по п.1, в котором другое свойство выбирают из группы, в которую входят плотность,удельная масса, полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, содержание серы, содержание металла, содержание азота, а также их комбинации. 3. Способ по п.1, в котором операция (а) предусматривает осуществление по меньшей мере одного процесса, выбранного из группы, в которую входят абсорбционная спектроскопия в ультрафиолетовой области и в видимой области спектра (UV-Vis абсорбционная спектроскопия), инфракрасная (IR) абсорбционная спектроскопия, ультрафиолетовая (UV) флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография (GC). 4. Способ по п.1, в котором операция (а) дополнительно предусматривает коррелирование данных с профилем кипения и с другим свойством. 5. Способ по п.1, в котором операция (а) предусматривает измерение профиля кипения при помощи по меньшей мере одного из процессов, выбранных из группы, в которую входят средняя инфракрасная(MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NER) абсорбционная спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроперегонка и газовая микрохроматография (GC). 6. Способ по п.5, в котором операция (а) дополнительно предусматривает коррелирование с профилем кипения пробы (i) спектров, полученных при помощи спектроскопии, или (ii) данных, полученных при помощи микроперегонки или газовой микрохроматографии (GC). 7. Способ по п.1, в котором другое свойство выбирают из группы, в которую входят плотность,удельная масса, полное кислотное число, температура застывания масла или температура потери текучести нефти, вязкость, а также их комбинации, а операция (а) предусматривает измерение другого свойства за счет осуществления по меньшей мере одного процесса, выбранного из группы, в которую входят абсорбционная спектроскопия в ультрафиолетовой области и в видимой области спектра (UV-Vis абсорбционная спектроскопия), инфракрасная (IR) абсорбционная спектроскопия, ультрафиолетовая (UV) флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия,ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография (GC). 8. Способ по п.7, в котором операция (а) дополнительно предусматривает коррелирование данных с другим свойством. 9. Способ по п.7, в котором процесс выбирают из группы, в которую входят средняя инфракрасная(MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная (NIR) абсорбционная спектроскопия и ядерный магнитный резонанс. 10. Способ по п.1, в котором другое свойство выбирают из группы, в которую входят содержание серы, содержание металла, а также их комбинации, а операция (а) предусматривает измерение свойства при помощи рентгеновской флуоресцентной (XRF) спектроскопии. 11. Способ по п.10, в котором операция (а) дополнительно предусматривает коррелирование данных, полученных при помощи рентгеновской флуоресцентной (XRF) спектроскопии, с другим свойством. 12. Способ по п.10, в котором металл выбирают из группы, в которую входят никель, ванадий, железо, а также их комбинации. 13. Способ по п.1, в котором свойство представляет собой содержание металла, а операция (а) предусматривает измерение свойства при помощи абсорбционной спектроскопии в ультрафиолетовой области и в видимой области спектра (UV-Vis). 14. Способ по п.13, в котором операция (а) дополнительно предусматривает коррелирование данных, полученных при помощи абсорбционной спектроскопии в ультрафиолетовой области и в видимой области спектра (UV-Vis), с содержанием металла. 15. Способ по п.13, в котором металл выбирают из группы, в которую входят никель, ванадий, железо, а также их комбинации. 16. Способ по п.1, в котором профиль кипения представляет собой истинный профиль кипения. 17. Способ количественного анализа сырой нефти, который включает в себя следующие операции:(a) осуществление по меньшей мере двух методов, которые выбирают так, что каждый из них прогнозирует различное свойство, при этом методы выбирают из группы, в которую входят абсорбционная спектроскопия в ультрафиолетовой области и в видимой области спектра (UV-Vis абсорбционная спек- 13011591 троскопия), инфракрасная (ER) абсорбционная спектроскопия, ультрафиолетовая (UV) флуоресцентная спектроскопия, средняя инфракрасная (MIR) абсорбционная спектроскопия, ближняя инфракрасная(NIR) абсорбционная спектроскопия, рентгеновская флуоресцентная (XRF) спектроскопия, ядерный магнитный резонанс, микроосцилляция, микроперегонка, микро-масс-спектрометрия, микроспектрометрия подвижности ионов и газовая микрохроматография;(b) коррелирование данных, полученных при помощи указанных методов, чтобы получить по меньшей мере два свойства сырой нефти;(c) передача свойств на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений; и(d) реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти. 18. Способ по п.17, в котором одно из свойств представляет собой профиль кипения. 19. Способ по п.18, в котором профиль кипения представляет собой истинный профиль кипения. 20. Способ количественного анализа сырой нефти, который включает в себя следующие операции:(a) измерение по меньшей мере двух свойств сырой нефти при помощи по меньшей мере двух методов, причем каждый из методов позволяет прогнозировать соответствующее свойство;(b) передача результатов измерений, проведенных в операции (а), на процессор, способный провести реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений; и(с) реконструирование данных определяющего количественного анализа сырой нефти по результатам измерений.