《Results in Chemistry》：Advanced crude oil stability and compatibility assessment: A TLC-FID SARA approach correlating
P-value and the colloidal instability index
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本研究针对原油混合过程中的稳定性与相容性预测难题，开发并验证了一种薄层色谱-氢火焰离子化检测（TLC-FID）方法，用于精确量化原油的SARA（饱和分、芳香分、胶质、沥青质）组成。研究通过关联胶体不稳定指数（CII）、P值与KUOP因子，揭示了轻质原油（高API）更易发生沥青质沉淀的规律，提出了CII<1.0且P值>1.45的稳定性阈值，为炼油厂混合工艺提供了可靠的筛选工具。
在炼油工业中，混合不同来源的原油是优化成本和资源利用的常见策略。然而，这种操作如同一场化学“赌博”——若混合的原油相容性差，可能导致沥青质（Asphaltene）沉淀，形成黏稠的污泥堵塞管道、降低热交换效率，甚至引发设备故障。传统评估方法如P值（Peptizing Power Value）虽能快速反映原油的乳化能力，但仅依赖单一参数常导致预测偏差。更棘手的是，原油组成复杂多变，轻质原油（高API重力）看似“优质”，却因富含饱和分（Saturates）而缺乏溶解沥青质的芳香分（Aromatics）和胶质（Resins），反而更易引发沉淀。如何精准预测混合原油的稳定性，成为炼油行业亟待突破的瓶颈。
发表于《Results in Chemistry》的这项研究，由印度信实工业有限公司的团队领衔，提出了一种集成化解决方案。他们通过薄层色谱-氢火焰离子化检测（TLC-FID）技术，建立了高精度的SARA（饱和分、芳香分、胶质、沥青质）分析方法，并首次系统关联了实验测得的P值、胶体不稳定指数（CII）与KUOP因子。研究发现，当CII<1.0且P值>1.45时，原油混合体系趋于稳定；反之，高API原油（如CO10-API 30.6）因饱和分占比超75%，CII高达3.16，显著提升了沉淀风险。这一结论颠覆了“轻质原油更稳定”的直觉认知，为炼油厂混合工艺提供了量化指南。
关键技术方法概述
研究采用TLC-FID分析原油SARA组成，通过标准化校准混合物（如Set-I至Set-V）确定相对响应因子，精度误差<±1%。P值通过Zematra自动稳定性分析仪测定，以正庚烷滴定监测沥青质絮凝点；KUOP因子基于沸点与比重计算；高温模拟蒸馏（ASTM D7169）用于表征组分沸点分布；斑点试验通过滤纸显色直观评估相容性。所有方法均以15种API重力13.9–42.7的原油为样本，确保数据代表性。
研究结果分析
1. TLC-FID方法的验证与校准
如图1所示，SARA组分在TLC-FID色谱图中分离清晰，饱和分、芳香分、胶质和沥青质的峰序明确。通过五种标准混合物校准，各组分相对响应因子误差<0.2%，与高效液相色谱法（HPLC）结果差异<3%（表5）。沥青质含量与ASTM D6560标准方法高度一致（图4），证明TLC-FID在定量分析中的可靠性。
2. 组分沸点分布揭示结构差异
高温模拟蒸馏显示（表1），饱和分沸点范围最窄（IBP–420°C），而沥青质沸点>700°C，印证其高分子量特性。该结果明确了各组分的热稳定性排序：饱和分 < 芳香分 < 胶质 < 沥青质，为理解其溶解性差异提供依据。
3. CII、P值与KUOP因子的关联规律
如表6所示，CII与P值呈强负相关（r=-0.86）：CII>1.0时P值普遍<1.45（如CO9–CII 1.27，P值1.35），表明饱和分与沥青质占比过高会破坏胶体平衡。反之，KUOP因子与P值负相关（r=-0.81），高KUOP（>12.0）对应低芳香性，如CO10（KUOP 12.42）的P值仅1.25。统计回归进一步验证三者协同预测的稳健性（R2=0.74）。
4. 斑点试验验证稳定性阈值
视觉评估（图7）显示，CO1–CO7（CII<1.0）斑点均匀无晕圈，而CO8后样品出现暗色核心，表明沥青质聚集。这与CII–P值阈值高度吻合，证实了集成化指标的实际适用性。
结论与意义
本研究通过TLC-FID技术实现了SARA组分的快速精准分析，建立了CII、P值与KUOP因子的多参数评估框架。结果表明，轻质高API原油并非“天然稳定”，其高饱和分含量反而可能加剧沉淀风险。提出的CII<1.0与P值>1.45的阈值，为炼油厂混合工艺提供了可操作的筛查标准，显著降低因相容性问题导致的运营成本。未来，该框架可扩展至重质原油或非常规油气资源评估，推动炼化行业向精准化、低碳化转型。
