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工业过程的广泛自动化并不少见，它已经通过几种小规模的方式被纳入石油工业。未来石油工业所使用的化学分析技术的自动化将不可避免地改变石油样品精炼和性能和安全性能评估的方式。
分析化学自动化
自从1761年化学诞生以来，大量的技术进步已经把早期的化学仪器转变成高度精密的技术，现在已经接近完全自动化。化学自动化的趋势很大程度上归因于这些传统系统与电子器件的接口和小型化。事实上，1960年到1965年间，由于注射器泵、克罗泽马达、凸轮计时器、注射器分配器和模拟显示器的发明，分析化学仪器经历了最重要的自动化发展。
在某些情况下已经实现了分析化学的全面自动化，这将涉及大量更换手动和半自动实验室分析仪器。这些设备将被与自动控制系统集成的质量控制仪器所取代，这些自动控制系统能够连续、自主地运行。
石油分析的意义
任何石油样品的质量都是通过对其各种物理性质的测量来确定的，这些物理性质包括其比重(也称为相对密度)、折射率或粘度。通过确定这些值，炼油商能够更好地了解给定的石油样品的组成。这些信息有助于炼油商确定如何转化原油以生产高价值产品。
在工业生产过程之外，石油化学分析也为环保人士提供信息，说明一旦给定的石油样品进入环境，可能产生的潜在生物影响。
自动化石油工业
与许多其他行业一样，能源公司也对自动化解决方案如何彻底改变其日常任务的完成方式越来越感兴趣。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近进行的一项研究估计，能源公司目前执行的多达63%的流程可以转化为完全自主的技术，从而最终节省时间和劳动力成本，并提高整体运营效率。
目前，人工智能(AI)在能源领域的应用几乎可以在该行业的各个方面找到，从如何管理单个员工，如何实现特定的生产过程，到该行业使用的几乎所有技术系统。随着人工智能技术的不断发展，许多石油公司将继续建立专门的自动化能力中心，专注于研究新的方式，使他们的业务能够迈向全自动化。
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自动化石油化学分析
在石油工业中，分子光谱技术已广泛应用于不同原油混合物中碳氢化合物浓度的定量分析。事实上，紫外光谱(UV)和质谱(MS)等技术已经被用于确定特定的烃类型，从紫外光谱到石蜡、环石蜡和烯烃的质谱。
其他一些已被证明对石油化学分析至关重要的光谱技术包括红外光谱、核磁共振(NMR)和x射线衍射。
虽然这些自动分析技术还没有完全融入石油行业，但预计石油分析将随着分析化学工具的进步而继续发展。例如，最近2019年的一项研究讨论了基于系统片上(SoC)技术的便携式和自成一体的核磁共振波谱仪。
类似地，几个不同的研究小组也研究了如何通过向全自动仪器过渡来改进红外光谱。苏格兰研究人员最近在2019年开展的一项研究讨论了自主多物种气体传感无人机(UAV)的开发，该无人机已与宽带傅里叶变换红外光谱仪集成。作为检测石油碳氢化合物(如未解决的复杂混合物[UCM]，这可以表明石油降解)最有效的方法之一，通过这种无人机仪器实现的红外光谱自动化将极大地改变对石油样品进行安全和操作评估的方式。
参考资料及进一步阅读
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