一种用于渣油延迟焦化过程的建模和优化方法
【专利摘要】本发明涉及一种用于渣油延迟焦化过程的建模和优化方法，基于集总理论建模方法，将原料分为饱和分、芳香分、胶质和沥青质四个集总，产品分为气体、液化气、汽油、柴油、蜡油和焦炭六个集总，考虑反应过程的压力和温度稳定不变，建立延迟焦化集总动力学模型，并且基于该模型采用差分进化算法对多套延迟焦化装置的原料配置、操作温度进行优化，发挥了现有装置的潜能，提高整体效益，为提高延迟焦化装置运行水平提供指导。
【专利说明】
一种用于渣油延迟焦化过程的建模和优化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种用于渣油延迟焦化过程建模和优化方法，该方法可用于工业延迟 焦化过程模拟仿真和操作优化。
【背景技术】
[0002] 渣油是原油中最重的馏分，一般初馏点在500°C以上。随着国内原油重质化、劣质 化情况越来越严重，如何更好地利用现有的渣油加工装置提升企业效益成为当前炼化企业 亟需解决的问题。目前渣油加工装置主要有渣油加氢、溶剂脱沥青和延迟焦化。其中延迟焦 化具有工艺简单、操作成本低等特点，是目前渣油处理的主流工艺。
[0003] 延迟焦化采用热裂解的方法，将渣油、脱油沥青、污油等重油转化为干气、液化气、 汽油、柴油、蜡油和焦炭，增加炼油装置整体液收，提高综合效益。图1是典型的延迟焦化流 程图，原料油先进入分馏塔底部，吸收塔釜再沸器热量后抽出，送至加热炉进一步加热至反 应温度，高温油气经过三通阀进入焦炭塔进行裂解反应，生成轻质油和焦炭等，反应产物再 返回至分馏塔，从侧线抽出各个产品。
[0004] 在渣油延迟焦化装置的实际工况操作中，技术人员主要关注如何根据原料性质确 定合适的操作条件，使装置的液体收率达到最大，提高经济效益。对于具有多套延迟焦化装 置的企业，还需考虑原料如何根据装置特性进行配置。然而延迟焦化反应过程机理复杂，操 作变量多且耦合性强，很难对其进行系统的分析，因此一直以来就缺乏较为有效的方法来 为实际工况确定原料配置以及操作条件。
[0005] 目前，许多学者基于集总理论对炼油过程中的反应单元开展了部分建模与操作优 化的研究，如连续重整、催化裂化、加氢裂化等。延迟焦化也有集总相关的理论研究，最具代 表性的为11集总动力学模型。由于该模型对原料划分较细，工业上往往难以提供相应数据， 对模型的实际应用带来较大的局限性。针对上述问题，本专利提出一种简化的延迟焦化建 模方法，并结合差分进化算法，将该模型应用于原料和操作条件优化，对指导实际工况的操 作具有十分重要的意义。
【发明内容】
[0006] 鉴于以上问题，本发明的目的是提供一种用于渣油延迟焦化过程建模和优化的方 法，此发明基于集总理论，针对工业延迟焦化装置建模，结合差分进化算法对原料和工艺操 作条件进行优化，用于指导实际工业操作。
[0007] 本发明的特点如下：
[0008] 1.集总划分以工业分析数据为依据，构建的集总模型能够准确反映工业延迟焦化 装置的原料性质以及操作温度变化对主要产品收率的影响，为进一步优化提供良好的模型 基础。
[0009] 2.具有完善的反应动力学体系，能够从裂解反应机理上描述不同原料组分对产品 收率的贡献，并计算得到延迟焦化反应过程各组分浓度沿停留时间的分布。
[0010] 3.优化采用的差分进化算法相较于普通算法，不仅在收敛性上具有优越性，而且 求解时间也比较短。
[0011]根据上述特点，对渣油延迟焦化过程进行建模和优化。首先，基于集总理论，根据 反应动力学原理，建立了完全符合工业延迟焦化实际过程的机理模型，精确描述反应器内 集总组分分布和产物转化率。其次，基于建立的动力学机理模型，采用差分进化优化算法， 对多套延迟焦化装置的原料配置、操作温度进行优化，为提高延迟焦化装置运行水平提供 指导。
[0012] 具体技术方案如下：
[0013] -种用于渣油延迟焦化过程的建模和优化方法，包括如下步骤：
[0014] 步骤1:根据工业延迟焦化装置确定特定温度和压力下的参数，包括设计参数以及 操作参数，并确定延迟焦化的集总划分方法；
[0015] 步骤2:确定延迟焦化反应网络及反应速率方程；
[0016] 步骤3:延迟焦化反应动力学模型的求解；
[0017]步骤4:基于实际工业运行数据校正延迟焦化集总动力学参数；
[0018]步骤5:确定优化策略；
[0019] 步骤6:优化计算。
[0020] 所述设计参数包括反应器长度和直径。
[0021 ]所述操作参数包括流量和切换时间。
[0022]所述集总划分方法为:将原料分为饱和分、芳香分、胶质和沥青质四个集总，产品 分为气体、液化气、汽油、柴油、蜡油和焦炭六个集总。
[0023]所述反应动力学参数主要包括:反应活化能和指前因子。
[0024] 所述反应网络为反应物和产物集总之间的转化路径，假定产品集总之间互不转 化，共计二十三个反应，反应速率常数采用阿伦尼乌斯公式进行计算，各产品反应速率方程 如下：
[0025] 气体：dXG/dt = ksGXS+kAGXA+kRGXR+kBGXB
[0026] 液化气：da/dt = ksLXs+kALXA+kRLXR+kBLXB
[0027] 汽油：dXN/dt = ksNXS+kANXA+kRNXR+kBNXB
[0028] 柴油：dXD/dt = ksDXS+kADXA+kRDXR+kBDXB
[0029] 錯油：dxv/dt = ksvxs+kAvxA+kRvxR+kBVXB
[0030] 焦炭：dxc/dt = kAcxA+kRcxR+kBCXB
[0031] 所述优化策略为:针对焦化原料选择以及操作温度的优化问题进行求解和分析。
[0032] 所述优化计算的过程中，决策变量的范围来源于工艺设计规定，目标函数为产品 效益最大化。
[0033] 所述优化计算采用差分进化算法。
[0034]本发明的有益效果如下：
[0035] 1.采用集总理论对延迟焦化装置进行模拟，集总划分以工业可获得的分析信息为 依据，结果表明，10集总动力学模型能精确描述实际反应过程，模型输入条件完全能从工业 现场获得；
[0036] 2.针对渣油延迟焦化反应过程变量多，约束多等特点，应用差分进化算法进行优 化可快速，准确获得全局最优点，在优化过程中表现了较好的优化效果；
[0037] 3.基于反应动力学模型，结合装置加工量、反应温度等约束，获得最佳原料配置和 反应器操作温度，指导实际工况选择最优操作点。
[0038] 4、本方法适应性较为广泛，可用于模拟和优化具有不同负荷及进料性质要求的延 迟焦化工业反应器。
【附图说明】
[0039]图1是工业延迟焦化流程示意图；
[0040] 图2是10集总反应网络。
【具体实施方式】
[0041] 下面，用实施例来进一步说明本
【发明内容】
，但本发明的保护范围并不仅限于实施 例。对本领域的技术人员在不背离本发明精神和保护范围的情况下做出的其它的变化和修 改，仍包括在本发明保护范围之内。
[0042] 基于延迟焦化实际工况，开发10集总机理模型，并基于该模型将差分进化优化算 法用于渣油延迟焦化原料配置以及操作温度优化过程，根据实际工况要求，选择最优操作 点。
[0043] 实施例1
[0044] 本实施例包括以下步骤：
[0045] 1、根据工业延迟焦化装置确定特定温度和压力下的参数:包括设计参数(反应器 长度、直径）以及操作参数(流量、切换时间等），并根据集总理论，将原料划分为四个集总， 产品划分为6个集总；
[0046] 2、确定延迟焦化反应动力学模型
[0047]采用集总理论，考虑反应过程的压力和温度稳定不变，建立延迟焦化集总动力学 模型，速率常数通过阿仑尼乌斯方程进行计算，将反应器近似为管式反应器，不考虑反应器 的径向扩散，产物反应速率方程如下：
[0048] 气体：dXG/dt = ksGXS+kAGXA+kRGXR+kBGXB
[0049] 液化气：da/dt = ksLXs+kALXA+kRLXR+kBLXB
[0050] 汽油：dXN/dt = ksNXS+kANXA+kRNXR+kBNXB [0051 ]柴油：dXD/dt = ksDXS+kADXA+kRDXR+kBDXB
[0052] 錯油：dxv/dt = ksvxs+kAvxA+kRvxR+kBVXB
[0053] 焦炭：dxc/dt = kAcxA+kRcxR+kBCXB
[0054] 3、延迟焦化反应动力学模型求解;根据延迟焦化反应动力学方程，结合装置参数， 对模型输出进行求解，模拟延迟焦化产品收率；
[0055] 4、基于实际工业运行数据校正延迟焦化反应动力学参数。
[0056] 根据10集总反应网络，延迟焦化过程涉及23个反应，因此需校核的动力学因子包 含23个活化能和23个指前因子。整个校核过程需要使用10套工业数据，包含进料条件、反应 温度和产物收率。本发明收集了近6个月内不同工况条件下的装置实时数据和实验室分析 数据，如不同装置负荷，操作条件和产品方案等。所选的数据中，进料性质变化范围较宽(饱 和分：11~22%;芳烃分:41~57%;胶质：18~33%;沥青质：5~13%)。
[0057]参数校核实际为优化过程。通过自动调整46个动力学因子，使反应器出口实际值 和计算值间的偏差最小化。自动调整过程中使用差分进化算法进行计算。预测后的数据偏 差如表1所示。模型对汽油、柴油、蜡油和焦炭的预测偏差分别为1.33%，1.65%，1.79%和 1.49%。结果表明模型能准确描述实际工业过程。
[0058] 表1
[0059]
[0060] 5、确定优化策略
[0061 ]国内诸多炼厂加工的原油都偏重，大部分原油的API值在21~28之间，因此每个炼 油厂都基本配备了能力较大的延迟焦化等渣油处理装置。随着国内炼厂装置规模越来越 大，同系列的装置均配置了多套，因此，每套延迟焦化的原料渣油来源有多处，同样每个减 压塔渣油也可去不同的延迟焦化反应器。如何根据不同的渣油原料性质，同时考虑装置的 反应特性，选择原料去向，合理配置原料以及调整相应反应温度，是延迟焦化装置降本增效 的关键。此外，结合模型进行优化之前还需对决策变量的约束条件进行选择，决策变量的筛 选是根据工业实际情况分析得来，其对反应产物分布的影响程度较于其他变量更大;约束 条件是根据反应器的工艺设计条件以及装置实际条件限制进行确定。
[0062]本实施例中选择的优化对象包含三套延迟焦化反应器。原料渣油根据加工的原油 种类不同具有两种选择。其中第一种渣油（1#渣油）的饱和分、芳香分、胶质和沥青质的质量 百分含量分别为15.6%，46.08%，32.69 %和5.63%，对于第二种，四组份浓度分别为 13.85%，56.55 %，18.62 %和10.98 %。各个反应器的当前原料分布以及反应器进料温度如 表2所示。
[0063] 表 2
[0064]
[0065] 注:A: B*表示1 #渣油与2#渣油的质量流量之比。
[0066] 6、优化计算
[0067] 本实施例将差分进化算法应用到渣油延迟焦化过程原料配置和操作温度优化过 程中，其计算步骤如下：
[0068] 1.针对本实施案例的要求，确定优化目标为:产品效益最大化。
[0069] 2.根据延迟焦化原料以及装置工艺条件约束，选定各个反应器进料配置(XI :X2， Y1: Y2，Z1: Z2)、各反应器温度为决策变量，其余操作条件为固定变量，各决策变量的范围依 据工艺设计情况而定，其中1#，2#和3#反应器负荷约束分别为70~100t/h，35~50t/h和70 ~100t/h，反应温度为480摄氏度到510摄氏度。
[0070] 3.在此优化过程中，设定种群规模为50,最大迭代次数为400。
[0071]表2中显示了优化后的原料配置和操作参数。表3中显示了优化前后产品效益对 比。
[0072] 表 3
[0073]
[0074] 从表2和表3中可以看到，两种渣油原料混合进料有利于提高石脑油和柴油收率， 降低蜡油收率，增加整体产品效益。优化原料的同时，反应温度也需调整，其中1#反应器降 低3度，2#和3#反应器分别提高2度和5度。优化后产品经济效益提升3820元/h。
[0075] 基于以上步骤建立的模型和优化方法可应用于工业延迟焦化反应过程模拟仿真 以及操作条件优化，提高操作运行水平。
【主权项】
1. 一种用于渣油延迟焦化过程的建模和优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:根据工业延迟焦化装置确定特定温度和压力下的参数，包括设计参数以及操作 参数，并确定延迟焦化的集总划分方法； 步骤2:确定延迟焦化反应网络及反应速率方程； 步骤3:延迟焦化反应动力学模型的求解； 步骤4:基于实际工业运行数据校正延迟焦化集总动力学参数； 步骤5:确定优化策略； 步骤6:优化计算。2. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述设计参数包括反应器长度和直 径。3. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述操作参数包括流量和切换时 间。4. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述集总划分方法为：将原料分为 饱和分、芳香分、胶质和沥青质四个集总，产品分为气体、液化气、汽油、柴油、蜡油和焦炭六 个集总。5. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述反应动力学参数主要包括:反 应活化能和指前因子。6. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述反应网络为反应物和产物集总 之间的转化路径，假定产品集总之间互不转化，共计二十三个反应，反应速率常数采用阿伦 尼乌斯公式进行计算，各产品反应速率方程如下： 气体：dxc/dt = ksGXS+kAGXA+kRGXR+kBGXB '液化气：dXL/dt = ksLXS+kALXA+kRLXR+kBLXB 汽油：dXN/dt = ksNXS+kANXA+kRNXR+kBNXB 柴油：dXD/dt = ksDXS+kADXA+kRDXR+kBDXB 錯油：dxv/dt = ksvxs+kAvxA+kRvxR+kBvxB 焦炭：dxc/dt = kACXA+kRCXR+kBCXB 〇7. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述优化策略为:针对焦化原料选 择以及操作温度的优化问题进行求解和分析。8. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述优化计算的过程中，决策变量 的范围来源于工艺设计规定，目标函数为产品效益最大化。9. 根据权利要求1所述的建模和方法，其特征在于，所述优化计算采用差分进化算法。
【文档编号】G06F17/50GK105975685SQ201610288413
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月3日
【发明人】钱锋, 杨明磊, 杜文莉, 钟伟民
【申请人】华东理工大学