Hard- и Soft-PLS-DA методы в идентификации нефтепродуктов на основе данных газовой хроматографии
Аннотация
Таможенная экспертиза для идентификации общей или различной групповой принадлежности нефтепродуктов в целях Товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза (ТН ВЭД ЕАЭС) является важной задачей и использование хемометрического подхода при изучении химического состава дает дополнительные возможности интерпретации получаемых хроматографических данных. В основу предложенного варианта идентификации входят предварительное разделение основных компонентов методом газожидкостной хроматографии и обработка полученных данных с помощью хемометрического метода анализа – дискриминантного анализа с помощью регрессии на латентные структуры (PLS-DA). В статье показана целесообразность и эффективность использования хемометрических методов в решении задач идентификации на уровне установления общей групповой принадлежности нефтепродуктов. Метод PLS-DA является наглядным при визуальной оценке и группировке объектов, имеющих близкие показатели компонентного состава. Рассмотрено применение метода Soft-PLS-DA при проведении сравнительного исследования 31 аналита (пробы нефтепродуктов: автомобильные бензины разных марок, дистилляты газового конденсата, фракции ароматических углеводородов) по данным газовой хроматографии с пламенно-ионизационным детектором (ГХ-ПИД). Полученная модель позволяет идентифицировать образцы нефтепродуктов при наличии соответствующих данных по выборкам (коллекциям). Проведена проверка полученной модели путем включения в набор двух дополнительных образцов (выбросов), отличающихся по своему составу (характеристикам) от других объектов, которая показала достоверность и устойчивость модели. Результаты проведенного анализа свидетельствуют о перспективности применения хемометрического подхода для первичной идентификации и группировки проб нефтепродуктов по результатам ГХ-ПИД с применением метода Soft-PLS-DA в экспертных приложениях.
Ключевые слова: хемометрика, газовая хроматография, ГХ-ПИД, идентификация нефтепродуктов, метод проекций на латентные структуры – дискриминантный анализ (PLS-DA)
Полный текст:
PDFЛитература
REFERENCES
Deming S.N., Michotte Y., Massart D.L., Kaufman L., Vandeginste B.G.M. Chemometrics. New York, Elsevier, 1988. 488 p.
Rodionova O.Ye. [Chemometric approach to the study of large arrays of chemical data]. Rossijskij Khimicheskij Zhurnal [Russ. Chem. J.], 2006, vol. 50, no. 2, pp. 128-144 (in Russian).
Rodionova O.Ye., Pomerantsev A.L. Chemometrics: achievements and prospects. Russ. Chem. Rev., 2006, vol. 75, no. 4, pp. 271-287. doi: 10.1070/RC2006v075n04ABEH003599 (in Russian).
Pomerantsev A.L., Rodionova O.Ye. Multiclass partial least squares discriminant analysis: Taking the right way – A critical tutorial. J. Chemometrics, 2018, vol. 32, no, 8, article e3030. doi: 10.1002/cem.3030.
Lavine B., Workman J. Chemometrics. Anal. Chem., 2008, vol. 80, no. 12, pp. 4519-4531. doi: 10.1021/ac800728t.
Kim J.O., Mueller C.W., Klekka W.R., Aldenderfer M.S., Blashfield R.K. Factorial, Discriminant and Cluster Analysis. Translated to Russian. Moscow, Finance and Statistics, 1989. 215 p. (Russ. ed.: Kim Dzh.-O., M'juller Ch.U., Klekka U.R., Oldenderfer M.S., Bljeshfild R.K. Faktornyj, diskriminantnyj i klasternyj analiz. Per. s angl. Moskva, Finansy i statistika, 1989. 215 p.).
Gan G., Ma C., Wu J. Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications. Philadelphia, SIAM, 2007. 184 р. doi:10.1137/1.9780898718348.
Drebushhak T.N. Vvedenie v hemometriku: ucheb. Posobie [Introduction to chemometrics: a tutorial]. Novosibirsk, Novosib. State Un-t, 2013. 89 p. (in Russian).
Brereton R.G. Chemometrics. Data analysis for the laboratory and chemical plant. Chichester, Wiley, 2003. 489 p.
Sharaf M.A., Illman D.L., Kowalski B.R. Chemometrics. New York, Wiley, 1986. 352 p. (Russ. ed.: Sharaf M.A., Illmjen D.L., Koval'ski B.R. Hemometrika: per. s angl. L.: Himija, 1989. 272 p.).
Hughes I.G., Hase T.P.A. Measurements and their uncertainties. Oxford, Oxford Univ. Press Inc., 2010. 136 p.
THE CUSTOMS CODE OF THE EAEU (2023). Available at: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/trade/catr/ett/Pages/default.aspx (access: 14.09.2023).
Sandercock P.M.L. Fire investigation and ignitable liquid residue analysis – a review: 2001–2007. Forensic Sci. Int., 2008, vol. 176, no. 2-3, pp. 93-110. doi: 10.1016/j.forsciint.2007.09.004.
Nielsen N.J., Ballabio D., Tomasi G., Todeschini R., Christensen J.H Chemometric analysis of gas chromatography with flame ionisation detection chromatograms: A novel method for classification of petroleum products. J. Chromatogr. A., 2012, vol. 1238, pp. 121-127. doi: 10.1016/j.chroma.2012.03.062.
Oliveira L.G., Araujo K.C., Barreto M.C., Bastos M.E.P., Lemos S.G., Fragoso W.D. Applications of chemometrics in oil spill studies. Microchem. J., 2021, vol. 166, pp. 106216-106228. doi: 10.1016/j.microc.2021.106216.
Krakowska B., Stanimirova I., Orzel J., Daszykowski M., Grabowski I., Zaleszczyk G., Sznajder M. Detection of discoloration in diesel fuel based on gas chromatographic fingerprints. Anal. Bioanal. Chem., 2015, vol. 407, pp. 1159-1170. doi: 10.1007/s00216-014-8332-4.
Okop I.J., Bassey C.E., Okorie F.S. Chemometric determination of chemical and physical assortment of total hydrocarbons within crude oil spilled soil. Inter. Res. J. Nat. Sci., 2013, vol. 1, no. 2, pp. 23-33. doi:10.37745/irjns.13.
Flumignan D.L., de Oliveira Ferreira F., Tininis A.G., de Oliveira J.E. Multivariate calibrations in gas chromatographic profiles for prediction of several physicochemical parameters of Brazilian commercial gasoline. Chemom. Intell. Lab. Syst., 2008, vol. 92, no. 1, pp. 53-60. doi:10.1016/j.chemolab.2007.12.003.
Juahir H., Ismail A., Mohamed S.B., Toriman M.E., Kassim A.M., Zain S.M., Ahmad W.K.W., Wah W.K., Zali M.A., Retnam A., Taib M.Z.M., Mokhtar M. Improving oil classification quality from oil spill fingerprint beyond six sigma approach. Mar. Pollut. Bull., 2017, vol. 120, no. 1-2, pp. 322-332. doi:10.1016/j.marpolbul.2017.04.032.
Bayona J.M., Dominiguez C., Albaiges J. Analytical developments for oil spill fingerprinting. Trends Environ. Anal. Chem., 2015, vol. 5, pp. 26-34. doi:10.1016/j.teac.2015.01.004.
Rudnev V. A., Klimchuk A. F., Dan'shina, K. M., Karnozhickij P. V. [The role of chemometric methods in the forensic examination of petroleum products and fuels and lubricants]. Teorіja ta praktika sudovoї ekspertizi і krimіnalіstiki [Theory and Practice of Forensic Science and Сriminalistics], 2016, vol. 16, pp. 249-258. (in Russian).
Doble P., Sandercock M., Du Pasquier E., Petocz P., Roux C., Dawson M. Classification of premium and regular gasoline by gas chromatography/mass spectrometry, principal component analysis and artificial neural networks. Forensic Sci. Int., 2003, vol. 132, pp. 26-39. doi:10.1016/S0379-0738(03)00002-1.
Skrobot V.L., Castro R., Pereira C., Pasa V. M., Fortes I. C. Use of principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) in gas chromatographic (GC) data in the investigation of gasoline adulteration. Energ. Fuel., 2007, vol. 21, pp. 3394-3400. doi:/10.1021/ef0701337.
Johnson K.J., Synovec R.E. Pattern recognition of jet fuels: comprehensive GC×GC with ANOVA-based feature selection and principal component analysis. Chemom. Intell. Lab. Syst., 2002, vol. 60, p. 225-237. doi:10.1016/S0169-7439(01)00198-8.
Hendrikse J. ENFSI collaborative testing programme for ignitable liquid analysis: A review. Forensic Sci. Int., 2007, vol. 167, no. 2-3, pp. 213-219. doi:10.1016/j.forsciint.2006.06.058.
Bolotnik T.A., Timchenko Y.V., Plyushchenko I.V., Levkina V.V., Pirogov A.V., Smolenkov A.D., Popik M.V., Shpigun O.A. Use of chemometric methods of data analysis for the identification and typification of petroleum and petroleum products. J. Anal. Chem., 2019, vol. 74, pp. 1336-1340. doi: 10.1134/S1061934819130045.
Pomerantsev A.L. Khemometrika v Excel [Chemometrics in Excel]. Tomsk, Publishing house TPU, 2014. 435 p. (in Russian).
PLS-DA templates. Available at: http://chemometrics.chph.ras.ru/PLS-DA/ (access: 14.09.2023).
DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2023.27.4.009
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.