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工业流程的广泛自动化并不少见，并且它将其纳入石油行业已经可以通过几种小规模的方式找到。石油行业使用的化学分析技术的未来自动化将不可避免地彻底改变石油样品的完善和评估性能和安全性能的方式。
分析化学自动化
自1761年化学的起源以来，大量的技术进步已将早期化学仪器转变为高度复杂的技术，这些技术现在正接近完全自动化。化学自动化的大部分趋势归因于这些传统系统的界面和微型化为电子小工具。实际上，在1960年至1965年之间，分析化学工具经历了其最重要的动作，这是由于注射器泵，Crozet Motors，CAM计时器，注射器分配器和模拟显示器等发明的结果。
在某些情况下已经实现的分析化学的完全自动化将涉及对手动和半自主实验室分析仪器的广泛替代。这些将被质量控制仪器替换，这些仪器已与能够连续和自动操作的自动控制系统集成在一起。
石油分析的意义
任何石油样品的质量是通过测量其各种物理特性来确定的，这些特性可能包括其特定的重力（也称为相对密度），其折射率或粘度。通过确定这些价值，炼油厂可以更好地了解给定的石油样品的组成。该信息有助于炼油厂确定应如何转换原始石油以产生高价值产品。
在工业生产过程之外，石油化学分析还为环保主义者提供了有关一旦给定石油样品进入环境的潜在生物学影响的信息。
自动化石油行业
与许多其他行业类似，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变得越来越感兴趣。在麦肯锡全球研究所最近进行的一项研究中，据估计，能源公司当前执行的流程中有63％可以转换为完全自主的技术，以最终节省时间，人工成本并提高整体运营效率。
在该行业的几乎每个方面都可以找到人工智能（AI）在能源领域的当前应用，从个人员工的管理方式以及如何实现特定生产过程到该行业中使用的每个技术系统。随着AI技术的不断发展，许多石油公司将继续建立专用的自动化能力中心，这些自动化能力中心致力于调查其业务可以完全自动化的新方法。
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自动石油化学分析
分子光谱技术已在整个石油行业广泛使用，用于定量分析不同原油混合物中存在的烃浓度。实际上，使用某些技术（例如紫外线（UV）光谱法和质谱法（MS））已用于确定特定的碳氢化合物类型，从紫外线光谱法到紫外线芳香剂到石蜡，环磷脂，烯烃和烯烃。
事实证明，对石油化学分析至关重要的其他一些光谱技术包括出现光谱，核磁共振（NMR）和X射线衍射。
尽管这些分析技术的自主版本尚未完全集成到石油行业中，但预计石油分析将随着分析化学工具中的进步而继续发展。例如，最近的一项2019年研究讨论了基于芯片系统（SOC）技术的便携式和独立的NMR光谱仪。
同样，几个不同的研究小组还研究了通过过渡到完全自主仪器来改善红外光谱的方法。苏格兰研究人员最近进行的一项2019年的研究讨论了与宽带傅立叶转换红外光谱仪集成的自动多物种，气体感应无人机（UAV）或无人机的发展。作为能够检测石油烃的最有效方法之一（例如未解决的复杂混合物[UCM]，可以指示石油降解），通过这种类型的无人机仪器可以自动化红外光谱仪，可以极大地改变两者的安全方式。并对石油样品进行操作评估。
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