В зависимости от содержания в нефти смолисто-асфальтеновых соединений цвет нефти меняется от черного до светло-желтого. Так, например, бакинская нефть отличается синеватым свечением, а грозненская — зеленоватым. Чем больше доля асфальтенов, тем темнее нефть. Согласно результатам экспериментальных исследований, степень агрегации асфальтена влияет на спектральные характеристики сырьевой нефти. Предполагается, что изменение концентрации асфальтена приводит к изменению его агрегированного состояния, что неизбежно изменяет спектральные показатели сырьевой нефти. Предлагается новая методика оптимальной оценки точности определения состояния агрегированности асфальтена.
Материалы и методы
Для определения степени агрегированности асфальтена с применением n-пентана в качестве растворителя учитываем, что в некоторых зонах длин волн оптическая плотность n-пентана растет, а в некоторых уменьшается. Суммарная погрешность определяется а качестве взвешенной суммы погрешности измерения полистереновых частиц, зависящей от радиуса частиц и погрешности измерения асфальтена растворенного в n-пентане. Ставится задача выбора таких оптимальных зон длин волн проведения вышеуказанных измерений, где погрешности соответствующих измерений парафазно в зависимости от длины волны и взаимно компенсируются.
Итоги
Показано, что для оптимизации процесса изучения состояния агрегированности асфальтена в составе сырьевой нефти необходимо рассмотреть две составляющие суммарной погрешности:
1. Составляющую погрешности определения оптической плотности частиц асфальтена, возникающую из-за расхождения предсказанной величины оптической толщины при заданной длине волны.
2. Составляющую эквивалентной погрешности, возникающую из-за изменений оптической толщины n-пентана при изменении длины волны.
Выводы
Показано, что при определенных условиях при изменении длины волны измерений наблюдается парафазное изменение составляющих суммарной погрешности. Рассматривая указанные погрешности в качестве частных критериев оптимизации, составлена и решена многокритериальная оптимизационная задача поиска минимума взвешенной линейной свертки, составленной из вышеуказанных погрешностей.