李硕凡
毕业时间：2025年10月（博士）
毕业去向：中国石油大学（北京） 优秀学科博士后
导师：史权 教授
学科专业：化学工程与技术
研究方向：石油与天然气化学
学位论文题目
原油分子组成定量分析方法及应用 （校优秀博士论文）
Quantitative Molecular Composition Analysis of Crude Oil: Method Development and Applications
论文摘要
从分子层次深入认识石油化学组成是石油资源高效和低碳利用的理论基础，目前，基于实验分析的分子组成定量数据已经在分子模型构建和分子尺度过程模拟等相关研究中发挥了重要作用。尽管针对石脑油、中间馏分油等轻质馏分的分子组成量化分析方法已经较为成熟，且近年来高分辨质谱技术的应用为理解重质石油馏分和原油分子族组成（基于分子式的组成分析，以下以“分子组成”表示）提供了新的手段，但其全组分分子组成的量化分析方法亟待开发和完善。为此，本论文致力于建立重质馏分油和原油的全组分分子组成定量分析方案，以期实现对原油及其组分的分子水平定量表征，并在此基础上构建涵盖重质馏分油与原油的分子组成数据库，以及多层级组成-性质关系模型。主要研究内容如下：
开发了基于银型苯基磺酸硅胶固相萃取的不同类型含硫化合物分离方法，可以快速实现硫醚类和噻吩类化合物选择性分离，并进一步结合甲基衍生化和高分辨质谱实现其分子组成分析。与基于分步脱甲基化的经典同类方法相比，新方法操作简单、分离周期缩短5倍以上。该方法对重质馏分油及原油均表现出良好的适用性，为后续全组分分子组成定量分析体系中，含硫化合物的分析提供了可靠方法。
提出了重质馏分油分子组成定量分析方案。基于电喷雾电离技术结合多种化学衍生化方法，在高分辨质谱上实现了重质馏分油中从非极性烃类到强极性杂原子化合物的分子组成分析；基于元素和组分归一化处理，通过设置数据定量处理时化合物类型的优先级，解决多杂原子化合物元素交叉等问题，实现重质馏分油全组分定量分析。方法已经应用于超过100个重质馏分分子组成定量分析，在单个减压直馏馏分中定量分析分子式可达到6916个，分子式含量跨越七个数量级。此外，开发了分子组成定量处理软件，可以实现自动定量计算和结果可视化。
在馏分油分子组成量化分析方法突破基础上，解决渣油组分及单体化合物的表征难题，建立了原油全组分分子组成定量分析方法。针对原油沸点分布更宽、组成更加复杂的特点，设计了多维分析方案，通过气相色谱和气相色谱-质谱分析原油中小分子轻烃和高含量正构烷烃等单体化合物组成，采用高分辨质谱结合多种化学衍生化技术获取各类型化合物分子组成。通过不同馏分的混合验证，表明原油全组分分子组成定量分析结果具有合理性且偏差范围可控，尤其是低沥青质含量原油具有更合理的结果。方法已经应用于70余个国内外典型原油样品分析，单个原油中定量识别的分子式数通常超过一万个，最高达到16996个，分子式质量含量跨越八个数量级。建立了基于MySQL的数据库以及网站，可实现数据的交互式访问。
将建立的分子组成定量分析方法体系应用于原油四组分表征，量化阐明了不同组分中各类化合物的质量含量、碳数分布以及等效双键数（DBE）分布等关键组成和结构参数。研究还在芳香分中定量识别出了此前未被充分关注的OxSy类硫酸酯或硫代硫酸酯类化合物。研究不仅实现了对原油四组分组成的分子层级量认识，而且为基于四组分组成的分子层次模型开发奠定了坚实基础，对预设分子库中分子在各个组分的归属划分发挥重要指导作用。
在定量分子组成数据库基础上，进一步获取了相应样品的密度和黏度等宏观理化性质、多类型检测器的气相色谱图、红外光谱图，形成多层级数据库。进而，提出了基于多层级数据库和机器学习辅助的分子组成预测模型，通过对目标样品气相色谱的非负最小二乘拟合和分子组成-性质模型约束下的分子组成优化，实现使用气相色谱等常规分析数据对分子组成的快速推断。尽管该模型的普适性仍需通过更广泛的训练与验证来提升，但它为工业分析实验室获取分子层级组成数据，提供了一条较为可靠的技术路径，显著提升了分子组成数据的可及性。
关键词：分子组成；选择性分析；定量表征；软电离
创新点
（1）开发了不同类型含硫化合物分离新方法，通过银型苯基磺酸硅胶固相萃取可以实现重质馏分油、原油中硫醚和噻吩类含硫化合物组分的快速分离。与传统基于化学衍生化的方法相比，该方法显著简化了操作流程，极大地提升了分析通量。（见第2章）
（2）建立了基于电喷雾电离-高分辨质谱的重质馏分油分子组成定量分析方案，实现从非极性烃类到强极性杂原子化合物分子组成选择性分析，提出和完善了基于元素和组分归一化原则的分子组成量化计算和整合方案，并形成相应计算软件程序，实现分子组成数据自动量化处理。（见第3章）
（3）建立了基于多维分析技术的原油全组分分子组成定量分析方法，实现原油全沸点范围内分子组成定量分析，通过结合气相色谱和高分辨质谱等多维分析方法，显著提升了分子组成分析的覆盖度与定量准确性。在此基础上，对原油四组分分子组成进行量化表征，明晰了各组分独特的化合物类型与分子组成特征，并阐明了分子在组分间的归属边界。（见第4章和第5章）
（4）构建了重质馏分油和原油分子组成数据库，包含定量分子组成、多种理化性质、气相色谱、中红外光谱等多层级数据。基于此建立了机器学习辅助的分子组成预测模型，为使用工业分析实验室常规分析数据推测分子组成提供了方法思路和技术框架。（见第6章）
科研成果评价
自2019年加入课题组（攻读硕士学位），主要贡献为石油分子组成分析方法开发与分子数据库建设，开创性地实现了馏分油与原油的全组分分子组成（半）定量分析。 博士期间入选中国科协首批“青年人才托举工程博士生专项计划”，获得国家留学基金委公派留学奖学金资助，2024年8月至2025年8月在加拿大阿尔伯塔大学李祖奎（Zukui Li）教授课题组进行为期一年的联合培养，期间应巴西戈亚斯州联邦大学Boniek Gontijo Vaz教授邀请访学交流1个月。博士论文获评中国石油大学（北京）优秀博士论文。
发表学术论文
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https://doi.org/10.3390/molecules29163759
出版专著:
史权, 李硕凡, 吴建勋, 徐春明. 石油分子组成分析方法[M]. 北京: 石油工业出版社, 2025.
发明专利申请：
(1) 史权, 李硕凡, 吴建勋, 张未来, 张亚和, 张霖宙, 徐春明, 李运运, 王一迪. 一种石油油品分子组成确定方法, CN115876869A.
(2) 李硕凡, 史权, 刘雨轩, 吴建勋. 一种分离石油油品中含硫化合物的方法, CN117801840A. （已授权）
(3) 李硕凡, 胡浩杰, 吴建勋, 史权. 有机物中羧酸化合物衍生和分离方法以及分析方法, CN118225953A.
(4) 吴建勋, 李硕凡, 史权, 张未来, 张霖宙, 徐春明. 一种硝酸银硅胶与石油中硫醇类化合物的分离方法, CN117942952A.
(5) 吴建勋, 史权, 程海洋, 张未来, 李硕凡, 张亚和, 徐春明, 韩晔华, 陈振涛, 张霖宙.一种分离石油油品中噻吩类化合物的方法及其应用, CN115950995A.