[发明专利]存储器、炼油生产装置氢分布预测方法、装置和设备在审

专利信息
申请号: 202011185543.7 申请日: 2020-10-30
公开(公告)号: CN114444403A 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 王阳峰;张伟;邢兵;曹中琦;孟凡忠;张英 申请(专利权)人: 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院
主分类号: G06F30/28 分类号: G06F30/28;G06Q10/04;G06Q50/04;G01N33/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14
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摘要:
搜索关键词: 存储器 炼油 生产 装置 分布 预测 方法 设备
【说明书】:

本发明公开了一种炼油生产装置氢分布预测方法和装置,该方法包括如下步骤:A、确定装置类别、工况及关键操作参数,确定原料、产品种类以及物料参数信息;B、通过流程模拟软件建立装置模型,获得不同工况下原料和产品的氢含量模拟计算数据;C、对有限组工况下的原料、产品进行取样实验分析,获得氢含量实验测试数据;D、针对产品中的油相产品,对有限组工况下的氢含量实验测试数据和氢含量模拟计算数据进行拟合、校正,获得校正后的氢含量数据;E、针对油相产品,利用所述校正后的氢含量数据、原料油的物料参数信息以及关键操作参数进行回归拟合,获得装置氢分布预测模型。本发明的方法及装置了提高模型计算准确性、外推性及优化装置运行的目的。

技术领域

本发明涉及炼油加工技术领域,特别涉及存储器、炼油生产装置氢分布 预测方法、装置和设备。

背景技术

原油加工过程实际上是氢元素再平衡再分配的过程。原油经过常减压装 置,根据沸点差别分割成不同氢分布的馏分油。常压蒸馏和减压蒸馏都属物 理过程,经脱盐、脱水的混合原料油加热后在蒸馏塔里,根据其沸点的不同, 从塔顶到塔底分成沸点不同的油品,即为馏分,这些馏分油有的经调和、加 添加剂后以产品形式出厂,绝大多是作为二次加工装置的原料,因此,常减 压蒸馏又称为原油的一次加工。各馏分油进入相应的二次加工装置,二次加 工装置(即重油轻质化)主要分为脱碳装置、加氢装置两大类,焦化、催化 是典型的脱碳加工过程,各类加氢装置是加氢过程。有研究表明,进料氢含 量对装置运行经济性、产品分布等具有重要影响,产品氢含量也与产品关键 性质直接关联。因而开展炼油装置氢分布模型研究,对优化全厂总加工流程、 改进装置操作、提高经济效益具有重要意义。

目前炼油装置氢分布计算方法是分别对原料油、产品中的氢含量进行测 算获得,各馏分氢含量测算主要有以下几种方法:一是实验室利用氢元素分 析仪、质谱等化验得到原料、产品的氢元素含量,该方法对实验测试依赖性 强,成本较高;二是采用经验公式对原料、产品(即干气、汽油、航煤、柴 油、蜡油、渣油)的氢含量进行计算,由于经验公式有应用范围要求,因而 有时该方法计算的氢含量偏差较大。

现有技术中也有通过建立算法模型优化氢气系统的方案。例如中国专利 申请CN106485341A公开了一种炼油厂氢气系统优化方法。该方法将炼油厂 氢气系统收益最大作为目标,对约束条件进行优选,形成了包括轻烃资源优 化在内的新的数学规划算法。但该方法并未耦合实验室分析测试数据,另外 约束条件有限,且与装置的一些关键操作参数没有任何关联。

综上分析可知,现有炼油装置氢分布计算还无完整的理论数学模型,仅 是通过对原料、产品的氢含量计算进行的氢元素物料平衡核算,计算过程对 经验认识、实验室分析测试等依赖性强,且与装置关键操作参数没有任何关 联,在实际生产推广应用中制约因素较多,难以发挥模型优化指导的功能。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理 解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术 人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种炼油生产装置的氢分布预测方法和装置, 耦合了商业流程模拟软件数学建模和必要的实验室化验分析,结合炼厂生产 实际,与装置主要操作条件进行关联,并充分利用装置生产运行数据进行模 型训练,达到提高模型计算准确性、外推性及优化装置运行的目的。

为实现上述目的,根据本发明的第一方面,本发明提供了一种炼油生产 装置氢分布预测方法,包括如下步骤:A、确定装置类别、工况及关键操作参 数,确定原料、产品种类以及物料参数信息;B、通过流程模拟软件建立装置 模型,获得不同工况下原料和产品的氢含量模拟计算数据;C、对有限组工况 下的原料、产品进行取样实验分析,获得氢含量实验测试数据;D、针对产品 中的油相产品,对有限组工况下的氢含量实验测试数据和氢含量模拟计算数 据进行拟合、校正,获得校正后的氢含量数据;E、针对油相产品,利用校正 后的氢含量数据、原料油的物料参数信息以及关键操作参数进行回归拟合, 获得装置氢分布预测模型如下:

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