Исследования сложных углеводородных систем

Современные технологии и высокие требования к совершенствованию мониторинга окружающей среды и экспрессного контроля производства ставят задачу разработки новых направлений контроля качества и идентификации многокомпонентных органических систем. В статье описаны спектроскопические методы для снижения трудоемкости и временных затрат на определение физико-химических свойств.

К многокомпонентным органическим системам относятся: углеводородные фракции нефтехимии и нефтепереработки, нефти, смолы, асфальтены, смеси полимеров, биогеохимические системы, продукты деструкции полимеров и твердые топлива, высокомолекулярные гетероатомные фракции и т.д. В нефтях, газоконденсатах и им подобных системах системообразующим, преобладающим элементом являются углеводороды , поэтому их часто именуют как углеводородные системы (УВС). Особенностью природных и техногенных МОС и УВС является их многокомпонентность и хаос распределения химического состава по каким-либо свойствам, поэтому они принадлежат к более общему типу систем– многокомпонентным системам с хаосом химического состава (МСХС). Существующие методы анализа трудно использовать для исследования МСХС, так как для подобных веществ характерно, во-первых, отсутствие исчерпывающей информации о структуре и составе компонентов, во-вторых, огромное число компонентов и их взаимодействий между собой затрудняют их исследование инструментальными методами. В последние десятилетия в исследовании нефтей, нефтепродуктов и других УВС широкое распространение получила ЯМР, ЭПР, ИК и другие методы спектроскопии . Применение известных методик спектроскопического исследования МСХС во всем диапазоне спектра характеризуется трудоемкостью, длительностью, плохой воспроизводимостью результатов анализа . Например, спектры УВС в метровой области в методе ЯМР искажаются спин-спиновым и спин-решеточным взаимодействием, связанным с наличием стабильных свободных радикалов и других парамагнитных частиц. В ИК-области спектра происходит малоизученное резонансное ангармоническое взаимодействие колебательных уровней различных компонентов. Под оптической спектроскопией понимают все методы количественного и качественного исследования, основанные на взаимодействии света с веществом. Оптическая спектроскопия основана на четырех явлениях: поглощении, отражении, рассеянии и люминесценции. Оптическая спектроскопия изучает пространственную и энергетическую структуру молекул в УФ-, видимом и ближнем ИК-диапазонах спектра (10–1500 нм), которая соответствует электронным переходам, поэтому оптическую спектроскопию называют электронной.

C электронными спектрами веществ связаны многие оптические явления, в частности цвет вещества . В оптической области, соответствующей длине волны 180-1100 нм, спектры МСХС, в частности УВС, как правило, имеют непрерывный характер, четкие полосы поглощения практически отсутствуют. В дальнейшем мы будем говорить о спектрах в оптической области от 180 до 1100 нм. Долгое время эту область рассматривали как малоинформативную для исследования сложных систем, таких как нефти, нефтяные остатки и дистилляты. Исключением явился ряд работ, выполненных в 1960-80 гг. Так, известны методики количественного определения ванадия и никель-порфиринов (полосы Сорре) в нефтях и высокомолекулярных нефтяных фракциях на аналитических длинах волн в диапазоне 400-600 нм. Куклинским А.Я. и Пушкиной Р.А.предложена методика определения содержания различных ароматических углеводородов в нефтях и нефтяных фракциях по показателям поглощения в диапазоне от 230 до 375 нм. Если говорить о методах исследования физико-химических свойств многокомпонентных углеводородных систем по УФ- и видимым спектрам, то, по-видимому, впервые в 1963 г. Норрисом (Norris M.S.) и Коггешеллом (Coggeshall N.D.) было отмечено существование зависимости между коксуемостью нефтяных масел и коэффициентами поглощения в области от 350 до 400 нм . В начале 1970-х гг. И.Л. Мархасиным были получены линейные зависимости коэффициента поглощения в видимой области от молярной массы асфальтенов. Кроме того, была установлена связь коэффициентов поглощения с нагарообразующей способностью масел и легких углеводородных фракций . З.Ф. Кузьминой, С.М. Слуцкой и др. были обнаружены линейные зависимости между коксообразующей способностью (выходом углерода) W_p при коксовании нефтяных остатков переработки нефти от так называемого спектрального коэффициента коксообразующей способности ΔК . При этом спектральный коэффициент ΔК рассчитывается путем разности коэффициентов поглощения, определенных на двух длинах волн 400 и 435 нм:

(1)

где – выход кокса в кубе емкостью 1 л, % масс.

Для газойлевых фракций была получена улучшенная зависимость:

(2)

Преимущества описанных спектроскопических методов заключаются в снижении трудоемкости и временных затрат на определение физико-химических свойств, а также в небольшом количестве образца, необходимого для исследования. Однако обнаруженные в этих исследованиях явления связи физико-химических свойств имели частный характер и не были систематизированы. Анализ и обобщение этих результатов и новые данные по связи поглощения света и физико-химических свойств (ФХС) были выполнены нами в конце 80-х – начале 90-х гг.. В работах, выполненных в 90-х гг., автором были сформулированы основы нового направления – электронной феноменологической спектроскопии (ЭФС) , которые развивались нами в дальнейшем в исследованиях различных веществ и материалов [27-31] К сожалению, многие специалисты не знакомы с этой областью, хотя в России и США в разное время было опубликовано несколько обзоров на эту тему .

Особенности физической методологии ЭФС заключаются в следующем:

Предлагаемый подход к исследованию вещества относится к феноменологическому, т.к. любое вещество изучается как неделимая, единая квантовая система (квантовый континуум) без разделения его спектра на характеристические частоты или длины волн отдельных функциональных групп или компонентов. В ЭФС изучаются общие для всей поглощающей свет системы интегральные характеристики спектров, например: интегральные коэффициенты поглощения, отражения, интегральные силы осцилляторов, цветовые характеристики, интегральные автокорреляционные функции, свертки сигнала и др. Эти физические величины характеризуют электронные состояния всех частиц и многообразные взаимодействия электронов, которые в свою очередь отражают различные физико-химические свойства (ФХС) вещества. В ряде работ убедительно показано, что электронное строение вещества, с одной стороны, определяет их физические и химические свойства и, с другой стороны – спектры. Нами установлено существование физических эффектов, связывающих интегральные характеристики оптических спектров вещества и совокупность его ФХС. Например, связь ФХС и интегральной способности поглощать излучение в широком диапазоне частот или длин волн (эффект «спектр-свойства» ). Так, в работах, выполненных Доломатовым М.Ю. и Мукаевой Г.Р., для простых веществ в рядах атомов и молекул, близких по химической природе, установлен эффект, который описывает связь характеристик оптических спектров и ФХС. Обнаруженные закономерности имеют простой вид:

(4)

где Z – ФХС системы в соответствующих единицах измерения; x – интегральная оптическая характеристика поглощения излучения образца вещества или его раствора при определенной длине волны или интегральная характеристика спектра; m – показатель степени, обычно от 1 до 3;

– постоянные для данного класса веществ коэффициенты.

Установлено, что для индивидуальных атомарных и молекулярных веществ зависимость (3) может выражаться полиномом третьей степени:

(5)

где a₀ - ₃ – постоянные в данном гомологическом ряду 0-3.

Закономерности (5) использованы для определения ФХС инертных газов, непредельных углеводородов, замещенных соединений ряда бензола, конденсированных ароматических углеводородов и гетероатомных соединений . Установлено, что в нефтеподобных УВС достаточно ограничиться первым членом разложения (5):

(6)

где К – коэффициент поглощения определенных в УФ- и (или) видимой области при определенной длине волны;

– коэффициенты, близкие для различных УВС, значения которых зависят от свойства и диапазона спектра. Коэффициент μ имеет размерность свойства УВС при нулевом поглощении, – размерность свойства УВС, умноженного на размерность обратную коэффициенту поглощения, К

В общем виде для n различных свойств имеем:

(7)

где Z₁-Z_n – различные физико-химические свойства; - эффективные усредненные по всем компонентам коэффициенты поглощения в оптических спектрах, определенные в ближнем УФ-, видимом и ближнем ИК-диапазонах при аналитической длине волны λ; µ_i, ζ_i – постоянные для данного свойства коэффициенты. За аналитические длины волн принимались те, для которых ошибка аппроксимации свойство – коэффициент поглощения наименьшая. В таблице 1 показаны отдельные значения коэффициентов, которые используются для определения различных ФХС нефтяных дистиллятов и вакуумных остатков.

ТАБЛИЦА 1. Зависимости (6, 7) «спектр-свойства», связывающие коэффициент поглощения и ФХС УВС Z= μ+ζK

Методики, основанные на принципе «спектр-свойство», были успешно применены для решения проблем разработки нефтяных месторождений, определения свойств нефтей, нефтепродуктов, а также совокупности различных свойств нефтяных остатков и высококипящих фракций.

В 2005-2010 гг. Доломатовым М.Ю. и Шуляковской Д.О. были установлены эффекты, связывающие свойства и интегральные силы осцилляторов (ИСО). ИСО легко определяются экспериментально, так как представляют собой площадь сигналов в спектрах, определяемых во всем диапазоне, от ближнего УФ- до ближнего ИК-диапазона:

(8)

где Z₁-Z_n – свойства; – θ ИСО; y y– коэффициенты, постоянные для данного типа свойств.

ТАБЛИЦА 2. Свойства УВС, определенные по зависимостям (8)

Физико-химическое свойство	Диапазон определения Ѳk, нм	Коэффициенты
		Зависимость (8)		Корреляции	Вариации, %
		γ0	γ1
Коксуемость по Конрадсону, % масс.	380-780	1,4990	0,0316	1,00	5,86
Среднечисловая молекулярная масса, а.е.м	380-780	289,4033	0,9843	0,99	11,73
Энергия активации вязкого течения, кДж/моль	380-780	-1,6880	0,0752	1,00	7,77
Конц. углеродных парамагн. центров, (спин/см3) * 1018	280-780	-6,1701	0,0289	0,99	13,53
Относительная плотность	380-780	0,9250	0,0001	0,98	1,20

Авторами исследована связь ИСО со следующими ФХС: молекулярной массой, относительной плотностью, потенциалом ионизации, сродством к электрону, температурами кипения и плавления, концентрацией парамагнитных центров, коксуемостью по Конрадсону и др. В таблице 2 приведены отдельные коэффициенты зависимости (8) для УВС.

Цвет также является системным феноменологическим свойством, так как характеризует воспринимаемое наблюдателем среднее интегральное пропускание, рассеяние или отражение веществом электромагнитного излучения, исходящего от определенного источника . Поэтому как следствие существования эффектов «спектр-свойства» наблюдаются обнаруженные нами эффекты связи цветовых и физико-химических свойств веществ. В 1994-2000 гг. М.Ю. Доломатовым, О.Т. Кыдыгырчевой и др. были установлены эффекты, связывающие свойства УВС и цветовые характеристики их растворов, которые в линейном приближении имеют вид (9). В дальнейшем эффекты «цвет- свойства» для различных веществ были исследованы совместно с О.Т. Кыдыргычевой, Г.У. Ярмухаметовой, Д.О. Шуляковской, Л.А. Доломатовой и др.. Зависимости «цвет- свойства» имеют следующий вид:

, (9)

где Z₁-Z_n – физико-химические свойства; β₁ и β_n – коэффициенты постоянные для данных источников и свойств; q₁-q_n – так называемые цветовые координаты в колориметрических системах RGB и XYZ, которые определяются из спектров пропускания или поглощения и рассчитываются для определенного вида источников света.

Методики контроля ФХС на основе эффектов «цвет-свойства» позволяют разработать дистанционные способы контроля свойств различных УВС, в частности методики контроля их свойств по фотоизображениям.

Таким образом, феноменологические методы электронной спектроскопии включают определение физико-химических свойств веществ по интегральным оптическим характеристикам системы, идентификацию, исследование электронной структуры и реакционной способности.

Физический смысл зависимостей (4) – (9) становится понятным, исходя из того, что электронное строение веществ, с одной стороны, определяет его физические и химические свойства и, с другой стороны – спектры. Отсюда следует, что электронные спектры могут быть применены для определения различных свойств веществ. Таким образом, связь «спектр-свойства» имеет простую интерпретацию в рамках теории химического строения. Объективность этих эффектов становится более ясной из квантовой механики. Энергетический дискретный спектр молекул, как известно, определяется собственными значениями матрицы Фока (гамильтониан уравнения Рутана–Хартри–Фока) (10), и соответствующая волновая функция Ψ связана с этой энергией:

FΨ= EΨ (10)

В соответствии с правилами квантовой механики среднее значение любого свойства выражается через оператор свойства f и волновую функцию:

(11)

Из соотношения (11) следует, что изменение волновой функции, зависящей от энергетических характеристик молекулы, оказывает влияние на спектроскопические и макроскопические свойства молекул. Иными словами, изменение свойств связано с изменением энергии электронной системы и спектра электронных состояний. Это делает возможным определение физических и химических свойств по интегральным характеристикам спектра. Таким образом, эти интегральные характеристики несут информацию о физических, химических свойствах простых сложных и веществ.

На основе установленных закономерностей (6) – (8) разработаны способы определения свойств УВС и МОС, которые могут применяться для технического контроля нефтехимических производств, в геофизических исследованиях продуктивности пластов в нефтяных коллекторах, геологии, технологии разработки месторождений . Относительная ошибка определения свойств не превышает 5-10 %, коэффициенты вариации лежат в пределах 3-5 %, а коэффициенты корреляции находятся в диапазоне от 0,8 до 0,99. Время определения ФХС для различных УВС не превышает 5-20 минут, что на 1-2 порядка быстрее исследования вещества стандартными методами. Таким образом, предложенные методики анализа не превышают по точности и не заменяют стандартные, но по скорости анализа существующий способ превышает стандартные на 1-2 порядка. Это чрезвычайно важно в тех случаях, когда требуется быстрая оценка совокупности ФХС УВС. Например, при контроле высокотемпературных реакторных процессов нефтепереработки за несколько минут требуется определить ФХС продуктов и полупродуктов. Итак, одним из направлений применения метода является экспресс-контроль технологической ситуации в реакторе, а также текущий контроль качества сырья и продукции нефтехимпереработки. Методики определения ФХС также перспективны при разработке нефтяных месторождений и транспортировке нефти, так как позволяют оперативно контролировать изменение свойств пластовых, резервуарных и товарных нефтей.

На основе ЭФС разработаны методики идентификации УВС по оптическим спектрам поглощения.

Для УВС в области 300-7800 нм установлено экспоненциальное распределение интенсивностей поглощения света в ближней УФ- и видимой области спектра.:

K(λ) = Q exp (- pλ) + TС,

(12)

где К(λ) – функция распределения коэффициента поглощения; Q – фактор интенсивности; р – вероятность светопоглощения; TС – вклад тонкой структуры спектра.

Вклад тонкой структуры при любой длине волны может быть оценен как отклонение реального распределения – Кэ от расчетного – Kр с последующим суммированием по всем длинам волн:

(13)

В таблице 3 приведены результаты расчета этих параметров для электронных спектров в диапазоне 300-800 нм ряда типичных УВС: нефтей, нефтепродуктов и полимеров. Из табличных данных следует, что размерность параметра Р_λ порядка 10^-3. Вероятность светопоглощения Р_λ – аддитивна. Если учесть различие параметров ТС и Q, то практически не существует двух смесей с одинаковыми значениями 3-х параметров. Иными словами, эти параметры являются своеобразными «отпечатками пальцев» и могут быть использованы для идентификации УВС. На основе данного подхода были разработаны методики определения продуктивности нефтяных пластов и идентификации углеводородных загрязнений окружающей среды. Показано, что подобный способ применим для идентификации индивидуальных веществ – углеводородов и красителей.

ТАБЛИЦА 3. Параметры идентификации многокомпонентных систем

Углеводородные системы	Параметры идентификации
	Ln Q	-Рλ ×10-3	ТС
Ромашкинская нефть	4,06	10,10	19,11
Кушкульская нефть	4,21	9,86	20,12
Вятская нефть	4,20	8,27	17,81
Западносибирская товарная нефть	9,55	8,73	10,01
Игровская нефть	3,90	6,26	22,81
Термообработанный поливинилхлорид	5,48	7,00	16,21
Смола пиролиза бензина	5,45	21,77	16,31
Асфальтены гудрона	6,9	9,5	6,0
Полиантрацен	1,0	6,7	3,6

Задача определения реакционной способности смесей, к которым принадлежат УВС и МОС, возникает при контроле реакторных процессов пиролиза, замедленного коксования, гидроочистки, деасфальтизации и др. Для оптимизации реакторных процессов необходимо знать кинетические и термодинамические характеристики процесса – эффективные энергии активации или так называемые индексы реакционной способности. Для простых молекул эта задача в большинстве случаев решается. Существует потребность определения средних характеристик реакционной способности смесей. Для многокомпонентных смесей единственным способом решения этой задачи является ЭФС.

В частности, удалось решить задачу определения средних показателей реакционной способности УВС, характеризующих их химическую активность в процессах замедленного коксования – эффективных потенциалов ионизации систем (ЭПИ) и эффективного сродства к электрону (ЭСЭ). Основой являются многочисленные исследования, которые доказывают существование физических эффектов связи энергий ионизации, сродства к электрону и других характеристик электронной структуры атомов, молекул и наночастиц с интегральными параметрами сигналов в их электронных спектрах. Эти эффекты установлены нами в ходе статистического исследования нескольких сотен спектров атомов и молекул на ЭВМ и имеют вид, передаваемый, например, зависимостями (14), (15) и аналогичными формулами. Указанные зависимости связывают интегральные характеристики поглощения света с потенциалами ионизации и сродством веществ к электрону:

(14)

, (15)

где θ ИСО, EA и IP – потенциалы ионизации (ПИ) и сродства веществ к электрону (СЭ) в эВ;

коэффициенты β₁ и β_2, α₁ и α₂ получены обработкой данных известных веществ.

В таблицах 4-6 приведены некоторые результаты исследования эффективных потенциалов ионизации (ЭПИ) и сродства к электрону (ЭСЭ) различных УВС и индивидуальных углеводородов. В целом во всех МСХС наблюдаются низкие ЭПИ и высокие СЭ. Исключение составляют асфальтены технического углерода и бурого угля, у которых ЭПИ и ЭСЭ существенно ниже, чем в веществах нефтяного происхождения, и приближаются к соответствующим показателям ароматических полициклических углеводородов. В асфальтенах и УВС чем меньше эффективные ЭПИ, тем больше эффективные ЭСЭ системы.

ТАБЛИЦА 4. Характеристики реакционной способности в

гомологических рядах органических соединений

Зависимость		θlg- определена по логарифмам сигнала поглощения
Гомологический ряд	Хар-ка донорно-акцеп. способ. Е	Коэффициенты зависимости		Статистические характеристики
		α2,( β2) эВ·нм-1	α1, (β1)эВ	Коэф. корреляции	Ср. квадратич. откл.
Тиолы	ПИ	-0,001697	9,2890	0,95	0,05
	СЭ	0,0024856	-0,5034	0,89	0,12
Ненасыщенные циклические сульфиды	ПИ	0,002434	9,7041	0,93	0,14
	СЭ	0,0016888	-0,0512	0,92	0,07
Ароматические соединения	ПИ	-0,00238	9,4950	0,85	0,49
	СЭ	0,000978	0,1100	0,85	0,16
Азотсодержащие соединения	ПИ	0,00250	10,11	0,88	0,22
Хиноны	ПИ	0,00261	11,45	0,95
Полициклические кислородсодержащие соединения	ПИ	0,00320	10,60	0,92
Органические спирты и окси-соединения	ПИ	0,00169	9,34	0,93

ТАБЛИЦА 5. Результаты определения ПИ и СЭ. для углеводородов

Соединения	Потенциал ионизации, эВ
	по	фотоэлектронная спектроскопия
Дивинил-бутадиен 1,3	9,08	9,07
Бензальдегид	8,62	9,51
1,2 – Бензперилен	6,76	7,10
Коронен	7,97	7,56
Соединения	Сродство к электрону, эВ
	по ( )	полярография
Анантрен	1,02	1,00
1, 2 – Бензперилен	1,29	1,30
4,5-11,12 – Дибензпиропирен	0,94	1,10
Тетрацен	0,89	0,90

ТАБЛИЦА 6. Средние значения эффективных характеристик электронной структуры ряда нефти и дистиллятов различного происхождения

Системы	Средний ЭПИ, эВ	Средние ЭСЭ, эВ
Дизельные фракции	9,5-10,5	0,1-0,2
Мальтены	8,5-9,0	0,1-0,5
Полициклическая ароматика	8,0-8,5	0,0-0,5
Смолы легкие	7,5-8,0	1-2
Смолы тяжелые	6,0-7,5	2-3
Асфальтены:	4,7-6,9	1,2-3,5
Товарные и резервуарные нефти: Арланская Сергеевская Узеньская Кушкульская Вятская Западносибирская товарная (ЗСН)	6,5-7,5 7,3 7,6 7,5 7,4 6,8 7,4	0,8-1,3 1,01 0,91 0,93 0,96 1,2 1,16
Дизельные фракции	9,5-10,5	-
Мальтены	8,5-9,0	0,1-0,5
Полициклические ароматические фракции	8,0-8,5	0,0-0,5
Смолы легкие	7,5-8,0	до 1,7
Смолы тяжелые	6,0-7,5	2-3
Гудроны: Пермской нефти фр. Ткип 400 °С Иорданской нефти фр. Ткип 400 °С Западносибирской нефти фр. Ткип 400 °С Котур-тепинской нефти фр. Ткип 400 °С Смесь ближневосточных нефтей фр. Ткип 450 °С Асфальты деасфальтизации западносиб. нефтей Экстракты селективной очистки масел	6,45 6,57 6,32 6.58 6,15 6,2-6,7 6,0-7,0	1,37 1,31 1,41 1,30 2,14 1,2-3,2 1,2-1,8
Дистиллятные крекинг-остатки	6,1-6,5	1,5-2,5
Битум строительный марки 4	5,80	1,65
Битум компаундированный Тр = 43 °С по КиШ	5,51	1,75
Битум окисленный Тр = 87 °С по КиШ	5,60	1,70

Преимущества описанных спектроскопических методов заключаются в снижении трудоемкости и временных затрат на определение физико-химических свойств, а также в небольшом количестве образца, необходимого для исследования. Однако обнаруженные в этих исследованиях явления имели частный характер и не были систематизированы.

Возможности обнаруженных эффектов не исчерпываются УВС и МОС. Перечисленные направления не исчерпывают потенциал ЭФС, она перспективна в других областях науки и техники, например в астрофизике – для дистанционного исследования свойств космических веществ. Так, совместно со специалистами в области медицинской диагностики разработаны методы диагностики различных болезней по спектрам биологических жидкостей, например для оценки состояния здоровья, болезней печени, диагностики опухолей головного мозга. В последние годы наметилась еще одна область применение ЭФС – нанотехнология и молекулярная электроника. Методом ЭФС возможно определение параметров электронной структуры сложных соединений и наночастиц, необходимых для создания элементной базы молекулярных устройств.

Созданы пpедпосылки для pазpаботки промышленных методик для исследования физико-химических свойств УВС. Разработанные методы экспрессного определения показателей качества многокомпонентных смесей легко поддаются автоматизации. Важным направлением, имеющим практическое приложение, является контроль свойств веществ и материалов по спектрам отражения и фотоизображениям объектов.

Одним из самых интересных выводов ЭФС является положение о том, что свет, который поглощается или излучается всей системой, несет информацию обо всех усредненных по составу физических свойствах вещества, что подтверждают многочисленные исследования, проведенные в последние годы.

Литература

1. Сафиева Р.З. Физикохимия нефти. М.: Химия, 1998.
2. Ф.Г. Унгер, Л.Н. Андреева. Фундаментальные аспекты химии нефти. Природа смол и асфальтенов. – Новосибирск: Наука, 1995.
6. Калабин Г.А., Каницкая Л.В.,. Кушнарев Д.Ф. Количественная спектроскопия ЯМР природного органического сырья и продуктов его переработки. М.: Химия, 2000.
7. Куклинский А.Я., Пушкина Р.А. Состав и строение высококипящих ароматических углеводородов коробковской и жирновской нефтей. // Химия и технология топлив и масел. – 1972. – № 2.
8. Вилков Л.В., Пентин Ю.А. Физические методы исследования в химии. Структурная химия и оптическая спектроскопия. – М.: Высшая школа, 1987.
9. Шмидт В. Оптическая спектроскопия для химиков и биологов. М.: Техносфера, 2007.
10. Ельяшевич М.А. Атомная и молекулярная спектроскопия, 2 изд., М.: Эдиториал УРСС, 2001.
11. Синклер С., Дэвид Баттл, Брайан Ригги др. Цвет в промышленности, под ред. Родерика МакДональда; пер. с англ. под ред. Ф. Ю. Телегина. – М.: Логос, 2002.
12. Свердлова, О.В. Электронные спектры в органической химии. Изд.2, перераб. – Л.: Наука, 1985.
13. Коггесхал Н.Д., Норрис М.С. Способ определения остатка при коксовании углеводородных масел. // Патент 1259606 ФРГ, МПК 01п. Заявл. 20.12.63; опубл. 08.08.68. Б.И. № 4.
14. Мархасин И. Л.Физико-химическая механика нефтяного пласта. – М.: Недра, 1974.
15. Лыщенко П.З., Нестеров А.В. Оптическая плотность как показатель качества работавших масел // Нефтепереработка, нефтехимия, сланцепереработка. – 1976. – № 2.
16. Кузьмина З.Ф, Сарманаев Р.С., Галиакбаров М.Ф. и др. Оптическая плотность как показатель нагарообразующей способности бензинов // Нефтепереработка и нефтехимия. – 1979. – № 11.
17. Кузьмина З.Ф. Исследование спектральными методами дистиллятных и остаточных нефтепродуктов, как сырья термических процессов. Автореферат дисс. к.т.н. – Уфа: УНИ, 1980.
22. Хашпер Л.М. Определение реологических характеристик нефтяных дисперсных систем с применением радиоспектральных методов и электронной спектроскопии. Автореферат дисс. к.т.н. –. Томск: ИХН СОАН РФ, – 1998.
31. Калашченко Н.В., Доломатов М.Ю., Дезорцев С.В. Электронная феноменологическая спектроскопия крови человека в норме и патологии. Теория и практические аспекты. – М.: Интер, 2010.
37. Ярмухаметова Г.У., Доломатов М.Ю. Расчет средней молекулярной массы, коксуемости и энергии активации вязкого течения пластовых проб нефти по корреляциям «цвет-свойства» // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. – 2009. – № 7.
39. Патент РФ № 2013151041 Способ определения физико-химических свойств многокомпонентных углеводородных систем/ Доломатов М.Ю., Шуляковская Д.О., Доломатова М.М. – Заявлено 15.11.2013, опубл.22.07.2015, бюлл. № 14.
41. Шуляковская Д.О., Доломатов М. Ю., Доломатова М.М, Еремина С.А. Метод фотоизображений в информационной системе контроля физикохимических свойств многокомпонентных углеводородных систем // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2014. – Т. 9 – №1.
44. ЛандауЛ.Д., ЛифшицЕ.М. Квантовая механика (нерелятивистская теория). Издание 6-е, исправленное. М.: Физматлит, 2004. 800 с.
45. Минкин В.И., Симкин Б.Я., Миняев Р.М. Теория строения молекул. Ростов-н-Дону: Феникс, 1997.
53. Ковалева Э.А., Доломатов М.Ю. Автокорреляционный анализ спектров поглощения электромагнитного излучения молекулами полициклических соединений впетагерцовой области // Электромагнитные волны и электронные системы. – 2016. – №9.