[发明专利]一种快速预测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的方法

权利要求书

1.一种快速预测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：建立蒸汽裂解液相油品的近红外预测模型，包括以下步骤：

步骤1-1：收集蒸汽裂解液相油品；

步骤1-2：采集所述蒸汽裂解液相油品的近红外光谱数据；

步骤1-3：测定所述蒸汽裂解液相油品的馏分质量百分含量和单环芳烃质量百分含量；

步骤1-4：利用化学计量学方法将所述蒸汽裂解液相油品的近红外光谱数据与测得的馏分质量百分含量和单环芳烃质量百分含量进行关联，分别建立蒸汽裂解液相油品的馏分质量百分含量预测模型和单环芳烃质量百分含量预测模型；

步骤2：采集待测蒸汽裂解液相油品的近红外光谱数据；

步骤3：根据步骤2采集的近红外光谱数据，基于步骤1建立的馏分质量百分含量预测模型和单环芳烃质量百分含量预测模型，分别获得所述待测蒸汽裂解液相油品的馏分质量百分含量模型预测值Bn和单环芳烃质量百分含量模型预测值Ai；

步骤4：计算得到所述待测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的预测值Yi，Yi＝Bn×Ai；

所述馏分质量百分含量预测模型为裂解焦油馏分质量百分含量预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述蒸汽裂解液相油品包括轻质油品裂解液相油品或重质油品裂解液相油品；所述轻质油品选自石脑油、拔头油、抽余油和航煤油中的至少一种，所述重质油品选自柴油和/或加氢尾油。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述近红外光谱数据为4000cm^-1-12000cm^-1波段的近红外光谱数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述馏分质量百分含量预测模型为初馏点-T₁馏分质量百分含量预测模型，T₁为160-220℃。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述单环芳烃包括碳六芳烃、碳七芳烃、碳八芳烃和总芳烃中的至少一种；所述单环芳烃质量百分含量预测模型包括碳六芳烃质量百分含量预测模型、碳七芳烃质量百分含量预测模型、碳八芳烃质量百分含量预测模型和总芳烃质量百分含量预测模型中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤1-4中所述化学计量学方法包括偏最小二乘法、主成分回归、经典最小二乘法、逐步多元线性回归、人工神经网络或比尔定律。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述化学计量学方法包括偏最小二乘法、主成分回归或经典最小二乘法。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其中，所述方法还包括：采用相关系数R评价所述近红外预测模型的拟合效果，

其中，R为相关系数，C′_i为样品单环芳烃质量百分含量预测模型的预测值，C_i为样品单环芳烃质量百分含量的实测值，为C_i的平均值，i为1至n’的整数，n’为样品数。

9.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其中，所述方法还包括：采用交叉验证均方差RMSECV评价所述近红外预测模型的预测性能，

其中，RMSECV为交叉验证均方差，为样品交叉验证预测值，C_i为样品单环芳烃质量百分含量的实测值，i为1至n’的整数，n’为样品数。