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石油馏分色谱模拟蒸馏与恩氏蒸馏的馏程关联模型应用
石油是一种复杂的混合物，其组成成分由数百种不同的化合物组成，其中大约有20%是低沸点烃，80%是高沸点烃。因此，通过分馏来分离这些化合物是非常重要的。蒸馏是一种基于温度分馏的技术，众所周知的是恩氏蒸馏和模拟蒸馏。
恩氏蒸馏法是通常用于石油和石油产品分析的重要方法之一。它基于沸程，通过观察得到初始沸点和68.7%（ATM）收率，判定特定物质的沸点。然后，通过观察到不同收率的变化，可以确定石油馏分的化学成分分布。
相比之下，模拟蒸馏法是更先进的技术，它模拟来自真实蒸馏的一整个馏分，并提供每个相对于计时的沸程的平均沸点和温度。这个方法可以处理许多样品，但是它的操作也更为复杂。
因此，本论文旨在探讨模拟蒸馏和恩氏蒸馏的馏程关联模型，以及其在石油馏分分析中的应用。
首先，我们需要了解蒸馏和馏程。在石油馏分中，馏程是指在给定的温度下，蒸馏产生的馏分的收率百分比。在恩氏蒸馏中，这些馏分被分类为一系列分馏集，从轻馏分到重馏分。在模拟蒸馏中，馏程被作为纵轴，沸点被作为横轴进行绘制。
随着馏程的增加，石油馏分中相对分子量高的组分向下游位置移动。这个过程可以用马克西米连-方程表示（Mackay-MargulesEquation）。这个方程是分子余弦的馏程的函数，根据这个方程可以计算远离初始状态时沿馏程的分馏和混合行为。
在石油馏分中，众所周知的模拟蒸馏是高效、准确的技术。理想情况下，它可以完整模拟蒸馏操作，并预测各分馏集收率和组成。该模型通常使用原有分子组成的知识作为输入数据进行模拟，然后计算每个馏程点的收率百分比和平均沸点温度以及馏程点上最重的物质的沸点。
与之相反，恩氏蒸馏通常用于操作较小、组成更复杂的样品。它与模拟蒸馏的主要区别在于，恩氏蒸馏是通过视觉观察分馏供体系来判断沸点分布而确定馏程。根据恩化多项分馏呈正态分布，可以通过样品的沸点和68.7%的收率来计算沸点。这个方法虽然能够获得简化而迅速的分馏信息，但是无法完全保证和模拟蒸馏方法相同的分馏结果。
关于模拟蒸馏和恩氏蒸馏的馏程关联模型，有很多方案。其中一个典型的例子是利用模拟蒸馏计算出各个沸程点上不同分馏集的浓度，然后通过利用原始样品的沸点和恩氏计算出各分馏集的馏程百分比，并把各个分馏集的浓度与馏程百分比结合起来，得到馏程与组成关系。
此外，也有一些基于机器学习的方法应用于预测石油馏分的组成。这种方法利用聚类和神经网络的方法从一组模拟数据中提取特征，然后利用这些特征预测一组未知数据的化学组成。
最后，我们需要指出的是，无论是模拟蒸馏还是恩氏蒸馏，在进行分馏集的处理时，都需要考虑样品类型和样品输入数据的质量。此外，在处理过程中还存在一些误差来源，比如设备误差、操作人员误差等，这些误差可能会对模型的精度造成影响。
总结来说，模拟蒸馏和恩氏蒸馏的馏程关联模型是目前石油馏分分析中重要的技术之一。虽然这些技术差异较大，但相互之间可以互补，以获得更全面和准确的分馏和组成信息。随着技术的进步和研究的深入，预测和分析石油馏分的准确性和速度将继续提高，为石油和石油产品的生产提供更好的支持。