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A Comprehensive Review on the Excitation-Emission Matrix Fluorescence Spectroscopic Characterization of Petroleum-Containing Substances: Principles, Methods, and Applications

表征(材料科学) 化学计量学 生化工程 计算机科学 基质(化学分析) 石油 领域(数学) 荧光光谱法 工艺工程 复矩阵 过程(计算) 纳米技术 化学 荧光 材料科学 工程类 数学 物理 机器学习 有机化学 操作系统 纯数学 量子力学 色谱法
作者
Tao Geng,Yan Wang,Xiaoli Yin,Wu Chen,Hui‐Wen Gu
出处
期刊:Critical Reviews in Analytical Chemistry [Informa]
卷期号:54 (8): 2827-2849 被引量:12
标识
DOI:10.1080/10408347.2023.2205500
摘要

Petroleum-containing substance (PCS) is a general term used for petroleum and its derivatives. A comprehensive characterization of PCSs is crucial for resource exploitation, economic development and environmental protection. Fluorescence spectroscopy, especially excitation-emission matrix fluorescence (EEMF) spectroscopy, has been proved to be a powerful tool to characterize PCSs since its remarkable sensitivity, selectivity, simplicity and high efficiency. However, there is a lack of systematic review focusing on this field in the literature. This paper reviews the fundamental principles and measurements of EEMF for characterizing PCSs, and makes a systematic introduction to various information mining methods including basic peak information extraction, spectral parameterization and some commonly used chemometric methods. In addition, recent advances in applying EEMF to characterize PCSs during the whole life-cycle process of petroleum are also revisited. Furthermore, the current limitations of EEMF in the measurement and characterization of PCSs are discussed and corresponding solutions are provided. For promoting the future development of this field, the urgent need to build a relatively complete EEMF fingerprint library to trace PCSs, not only pollutants but also crude oil and petroleum products, is proposed. Finally, the extensions of EEMF to high-dimensional chemometrics and deep learning are prospected, with the expectation of solving more complex systems and problems.
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