一种重整反应器温度梯度的优化方法与流程

本发明涉及催化重整领域，具体涉及一种重整反应器温度梯度的优化方法，该方法可用于工业催化重整过程模拟仿真和操作优化。

背景技术：

催化重整装置是石油加工过程中重要的二次加工装置之一，催化重整装置不仅能够用于生产高辛烷值汽油，还能够用于提供大量的芳烃化工原料，例如苯、甲苯、二甲苯等等；而且在催化重整过程中还能副产氢气，为其他装置如异构化、歧化等提供廉价的氢源。因而，催化重整装置是现代炼化企业不可缺少的重要生产装置，也是石化企业经济效益的重要来源之一。

重整反应原料为常减压重整料和加氢裂化重石脑油，组成主要为链烷烃和环烷烃以及较少量的芳烃。在催化剂的作用下，主要反应为链烷烃和环烷烃转化为芳烃。催化重整反应过程增加炼油装置芳烃含量，提高综合效益。

图1是典型的现有技术的催化重整装置流程示意图，原料经与循环氢混合之后经由反应进/出料换热器和反应加热炉加热后进入一段反应器，经过一段反应后，物料再加热至反应温度进入二段反应器，如此反复经过四段反应器。反应产物经过气液分离罐进入产物分离部分。其中气相主要为氢气和低碳烃类混合物，部分作为循环氢进入反应系统，部分作为产氢进入三级压缩提纯系统；液相进入稳定塔进行分离得到产品。

在催化重整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和生产要求确定合适的操作条件，在装置的平稳运行的前提下，提高经济效益。然而催化重整反应过程机理复杂，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。

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，如催化裂化、延迟焦化、加氢裂化等。催化重整也有集总相关的理论研究。由于传统模型对原料划分不够精细，在实际的工业应用中缺乏对重整生产全流程的仿真和优化，不能对技术人员提供实际生产中重要操作变量的指导。

技术实现要素：

本发明的目的是为了克服现有技术存在的上述问题，提供一种重整反应器温度梯度的优化方法，该方法基于自主研发的重整反应三十三集总动力学模型，结合先进的流程模拟技术和差分进化算法，实现模型的仿真和校正，将该模型应用于重整反应器温度梯度优化，对指导实际工况的操作，提高芳烃收率，以及提高经济效益具有十分重要的意义。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种重整反应器温度梯度的优化方法，其中，该优化方法包括以下步骤：

(1)建立重整反应三十三集总反应动力学模型；

(2)采用差分进化算法，对重整反应三十三集总反应动力学模型进行校正，建立重整反应三十三集总反应动力学的机理模型；

(3)根据步骤(2)所述的机理模型，对重整反应器的入口温度进行操作变量灵敏度分析，得出芳烃收率最敏感的入口温度；进而根据重整反应器的入口温度对芳烃收率敏感度结果，确定重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值；

(4)以床层平均温度为变量，以芳烃收率最大化为目标函数，利用步骤(2)所述的机理模型进行优化，计算出平均床层温度的优化值以及芳烃收率；

(5)根据步骤(3)中重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值，以及根据步骤(4)中平均床层温度的优化值，计算出重整反应器的入口温度的优化值。

优选地，在步骤(1)中，所述重整反应三十三集总反应动力学模型将原料分为链烷烃、环烷烃、芳烃和氢气；

其中，所述原料为石脑油，所述石脑油含有链烷烃、环烷烃和芳烃；

优选地，所述链烷烃包括正构烷烃和异构烷烃；

优选地，所述正构烷烃为c1-c10的正构烷烃；所述异构烷烃为c5-c10的异构烷烃；所述环烷烃为c6-c10的环烷烃；所述芳烃为c6-c10的芳烃。

优选地，在步骤(1)中，所述重整反应三十三集总反应动力学模型包括41个反应，所述反应的反应类型包括脱氢环化反应，脱氢反应，异构化反应和加氢裂化反应。

优选地，在步骤(2)中，以芳烃收率最大化为优化目标，对所述重整反应三十三集总反应动力学模型中的重整反应动力学参数进行校正；所述重整反应动力学参数包含每一个所述反应的指前因子和活化能，所述重整反应动力学参数为82个。

优选地，重整反应器的个数为4个。

优选地，重整反应器的入口温度为515-544℃，更优选为518-530℃。

优选地，在步骤(3)中，所述灵敏度分析包括：以所述重整反应三十三集总反应动力学的机理模型为基础，分析重整反应器的入口温度对芳烃收率、重整油收率、辛烷值、氢气收率以及能耗的影响。

优选地，在步骤(3)中，所述操作变量灵敏度计算包括：重整反应器的入口温度对芳烃收率的影响；重整反应器的入口温度对重整油收率的影响；重整反应器的入口温度对辛烷值的影响；重整反应器的入口温度对氢气收率的影响，以及重整反应器的入口温度对能耗的影响。

优选地，所述重整反应器包括重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器，且重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度表示为t1、t2、t3和t4；

所述重整反应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的优化值表示为t′1、t′2、t′3和t′4；以及

所述重整反应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度在温度分配中的权重值表示为q1、q2、q3和q4；

则重整反应器的入口温度、重整反应器的入口温度的优化值和重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值三者之间满足的条件为：

q1：q2：q3：q4＝(t′1-t1)：(t′2-t2)：(t′3-t3)：(t′4-t4)。

优选地，在步骤(4)中，所述平均床层温度的优化值为重整反应器的入口温度的优化值的总和的平均值；

进一步优选地，所述平均床层温度的优化值t为518-527℃。

优选地，重整反应器的重整第一反应器的入口温度的优化值t′1的反应温度最低，重整反应器的重整第四反应器的入口温度的优化值t′4的反应温度最高；优选地，重整应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的优化值t′1、t′2、t′3和t′4满足的条件为：t′1＜t′2＜t′3＜t′4。

优选地，重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的优化值为518-530℃，优选为518-527℃。

第二方面，本发明提供一种由上述所述的优化方法计算得到的重整反应器温度梯度。

通过上述技术方案，采用本发明提供的一种用于重整反应器温度梯度优化方法，本发明基于集总理论，针对工业催化重整装置建模，结合差分进化算法对模型进行优化和校正，重点研究四个反应器的反应温度对综合收益的影响，提出两步调优方案，对重整反应四段反应器温度进行最优优化，用于指导实际工业操作，提高综合收益。

附图说明

图1是典型的现有技术的催化重整装置流程示意图；

图2是本发明建立的重整反应三十三集总动力学模型的网络示意图；

图3是采用本发明的重整反应器温度梯度的优化方法的流程示意图；

图4是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品芳烃收率的影响；

图5是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品氢气收率的影响；

图6是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品重整油收率的影响；

图7是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品辛烷值的影响。

具体实施方式

在本文中所披露的范围的端点和任何值都不限于该精确的范围或值，这些范围或值应当理解为包含接近这些范围或值的值。对于数值范围来说，各个范围的端点值之间、各个范围的端点值和单独的点值之间，以及单独的点值之间可以彼此组合而得到一个或多个新的数值范围，这些数值范围应被视为在本文中具体公开。

第一方面，本发明提供了一种重整反应器温度梯度的优化方法，其中，该优化方法可以包括以下步骤：

(1)建立重整反应三十三集总反应动力学模型；

(2)采用差分进化算法，对重整反应三十三集总反应动力学模型进行校正，建立重整反应三十三集总反应动力学的机理模型；

(3)根据步骤(2)所述的机理模型，对重整反应器的入口温度进行操作变量灵敏度分析，得出芳烃收率最敏感的入口温度；进而根据重整反应器的入口温度对芳烃收率敏感度结果，确定重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值；

(4)以床层平均温度为变量，以芳烃收率最大化为目标函数，利用步骤(2)所述的机理模型进行优化，计算出平均床层温度的优化值以及芳烃收率；

(5)根据步骤(3)中重整反应器的入口温度；根据重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值，以及根据步骤(4)中平均床层温度的优化值，计算出重整反应器的入口温度的优化值。

根据本发明的优化方法，其中，在步骤(1)中，根据重整装置实际运行数据，结合重整集总理论，建立重整反应三十三集总反应动力学模型，为重整反应器的入口温度的优化提供模型基础；其中，在本发明中，对于“根据重整装置实际运行数据”并没有具体限定，可以为本领域技术人员的常规选择，例如，所述的重整装置实际运行数据可以包括：反应温度、原料情况、反应压力和氢油比中的一种或多种。

其中，在步骤(1)中，采用本发明建立的重整反应三十三集总反应动力学模型，如图2所示的重整反应三十三集总反应动力学模型的网络示意图，在本发明中，根据重整装置工业实际数据，将原料细分，具体地，可以将原料分为链烷烃、环烷烃、芳烃和氢气；所述原料可以为石脑油，所述石脑油含有链烷烃、环烷烃和芳烃。

优选地，所述链烷烃包括正构烷烃和异构烷烃；

进一步优选地，所述正构烷烃为c1-c10的正构烷烃，结合图2重整反应三十三集总反应动力学模型的网络示意图所示，所述c1-c10的正构烷烃可以包括：甲烷(p1)，乙烷(p2)，丙烷(p3)，正构丁烷(p4)，正构戊烷(p5)，正构己烷(p6)，正构庚烷(p7)，正构辛烷(p8)，正构壬烷(p9)和c10+正构烷烃(p10+)；

所述异构烷烃可以为c5-c10的异构烷烃，所述c5-c10的异构烷烃可以包括：异构戊烷(p5)，异构己烷(p6)，异构庚烷(p7)，异构辛烷(p8)，异构壬烷(p9)和c10+异构烷烃(p10+)；

所述环烷烃可以为c6-c10的环烷烃，所述c6-c10的环烷烃可以包括：甲基环戊烷(6n5)、c7环戊烷(7n5)、c8环戊烷(8n5)、环己烷(6n6)、甲基环己烷(7n6)、c8环己烷(8n6)、c9环己烷(9n6)和c10+(10+n6)；

所述芳烃可以为c6-c10的芳烃，所述c6-c10的芳烃可以包括：苯(a6)，甲苯(a7)，乙苯(eb)，对甲基苯(ox)，三甲苯(tmb)，1-甲基-2-乙基苯(meb)，丙苯(pb)和c10+芳烃(a10+)。

其中，所述重整反应三十三集总反应动力学模型共包括33个集总，具体地，所述重整反应三十三集总反应动力学模型包括正构烷烃(10个集总)、异构烷烃(6个集总)、环烷烃(8个集总)、芳烃(8个集总)和氢气(1个集总)。

另外，所述重整反应三十三集总反应动力学模型共包括四十一个反应，反应类型包括脱氢环化反应，脱氢反应，异构化反应和加氢裂化反应，以及所述重整反应动力学参数包含每一个所述反应的反应活化能和指前因子，所述重整反应动力学参数共计为82个，如表1所示为所述重整反应三十三集总反应动力学的主要参数。

表1

根据本发明的优化方法，其中，在步骤(2)中，根据工厂重整单元对生产物料的人工分析数据，以反应产物重要组分，例如，芳烃收率为优化目标，采用智能优化算法，即差分进化算法，对所述重整反应三十三集总反应动力学模型中的重整反应动力学参数进行校正，以进一步提高该模型的准确性。

具体地，在本发明中，采用差分进化算法分别对重整反应动力学模型进行参数校正。其中，优化变量为动力学因子，共计82个变量。优化的目标函数为：

其中，yi,simu与yi,plant(i＝1,2,…,4)分别为反应器出口产物中c6芳烃、c7芳烃、c8芳烃和c9芳烃这4个主要组分的含量。下标simu表示模型计算值，下标plant表示现场数据。筛选出的数据中选取了部分数据用来拟合动力学参数，剩下的数据用来验证模型的准确性。

根据本发明的优化方法，其中，在步骤(3)中，重整反应器的个数为3-8个，优选为3-5个，更优选为4个。

在步骤(3)中，重整反应器的入口温度为515-544℃，优选为518-530℃。

其中，在步骤(3)中，所述灵敏度分析可以包括：以所述重整反应三十三集总反应动力学的机理模型为基础，分析反应温度对芳烃收率、重整油收率、辛烷值、氢气收率以及能耗的影响。

其中，在步骤(3)中，所述影响因素的分析可以包括：重整反应器的入口温度对芳烃收率的影响；重整反应器的入口温度对重整油收率的影响；重整反应器的入口温度对辛烷值的影响；重整反应器的入口温度对氢气收率的影响；以及重整反应器的入口温度对能耗的影响。

其中，在步骤(3)中，优选地，所述重整反应器包括重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度表示为t1、t2、t3和t4；

所述重整反应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的优化值表示为t′1、t′2、t′3和t′4；以及

所述重整反应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度在温度分配中的权重值表示为q1、q2、q3和q4；

则重整反应器的入口温度、重整反应器的入口温度的优化值和重整反应器的入口温度在温度分配中的权重值三者之间满足的条件为：

q1：q2：q3：q4＝(t′1-t1)：(t′2-t2)：(t′3-t3)：(t′4-t4)。

根据本发明的优化方法，其中，在步骤(4)中，以床层平均温度为变量，以芳烃收率最大化为目标函数，其中，目标函数如下：

maxj＝ay

s.t.waitmin<wait<waitmax

其中，ay代表芳烃收率(aromaticyield)。

其中，所述平均床层温度的优化值表示为t，所述平均床层温度的优化值t可以为重整反应器的入口温度的优化值的总和的平均值。即，在本发明中，如果重整反应器的个数为4个，则t＝(t′1+t′2+t′3+t′4)/4。

优选地，所述平均床层温度的优化值t为518-527℃。

在本发明中，以重整反应器的个数为4个为例，通过单一调整其中一个反应器入口温度对产品特性的影响进行了灵敏度分析。即分别改变某一反应器入口温度，其他温度值保持原有状态不变。通过仿真得到如图4至图7所示，其中，图4是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品芳烃收率的影响；图5是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品氢气收率的影响；图6是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品重整油收率的影响；图7是重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对产品辛烷值的影响。从仿真结果可见，第四反应器的入口温度变化对产品的各项指标具有最大影响，从图中表现为曲线的斜率最大。第三反应器次之，第一反应器最小。因此，在调优过程中，在确定整体平均床层温度的前提下，第四反应器入口温度的提高幅度应最大。

因此，根据本发明的优化方法，其中，重整反应器的重整第一反应器的入口温度的优化值t′1的反应温度最低，重整反应器的重整第四反应器的入口温度的优化值t′4的反应温度最高；优选地，重整应器的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的优化值t′1、t′2、t′3和t′4满足的条件为：t′1＜t′2＜t′3＜t′4。

根据本发明的重整反应器温度梯度，其中，重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度优化值可以分布在518-530℃之间，优选为518-527℃。

第二方面，本发明提供了一种由上述所述的优化方法计算得到的重整反应器温度梯度。

采用本发明的优化方法的有益效果为：(1)采用集总理论对催化重整装置进行模拟，三十三集总动力学模型不仅能精确预测重整产物重要组分的产率，还能精确描述重要产品组分产率随反应器轴向的变化，模型输入条件完全能从工业现场获得；(2)模型校正采用差分进化算法，可快速，准确获得全局最优点，校正后模型准确反应实际工况；(3)采用两步调优方案对重整单元四段反应器进口温度进行调优控制，对四段反应器温度进行最优分配，获得最佳反应器操作温度，指导实际工况选择最优操作点，最大化芳烃收率。

以下将通过实施例对本发明进行详细描述。

实施例1

本实施例在于说明按照图3所示的本发明的重整反应器温度梯度的优化方法的流程示意图，采用本发明的优化方法确定重整反应器的温度梯度。

本实施例中重整反应器的个数为4个。

(1)建立重整反应三十三集总动力学模型：

根据重整装置工业实际数据，将原料细分，其中链烷烃进一步细分为正构烷烃和异构烷烃，建立重整反应三十三集总动力学机理模型。

(2)模型校正：

采用差分进化算法分别对重整反应动力学模型进行参数校正。其中，优化变量为动力学因子，共计82个变量。优化的目标函数为：

其中，yi,simu与yi,plant(i＝1,2,…,4)分别为反应器出口产物中c6芳烃、c7芳烃、c8芳烃和c9芳烃这4个主要组分的含量。下标simu表示模型计算值，下标plant表示现场数据。筛选出的数据中选取了部分数据用来拟合动力学参数，剩下的数据用来验证模型的准确性。

其中，校正后模型的计算结果与现场数据的比较如表2所示。

从表2可以看出，模型对c6芳烃、c7芳烃、c8芳烃、c9芳烃预测偏差分别为0.588％，1.246％，0.782％和0.342％。

结果表明校正后的三十三集总催化重整反应动力学模型能准确描述实际催化重整工业过程。

(3)灵敏度分析，得出四段反应器温度对芳烃收率斜率的权重值：

根据步骤(2)所述的机理模型，对重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器分别进行灵敏度分析，得出最灵敏的反应条件为反应温度；以及对重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4进行操作变量灵敏度计算，得出最灵敏的操作变量为重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4对芳烃收率的影响；进而确定出重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4在不同温度下对芳烃收率的影响的权重q1、q2、q3和q4的值分别是0.034，0.217，0.335，0.414。

(4)优化整体平均床层，得出最优整体平均床层温度：

以床层平均温度为变量，以芳烃收率最大化为目标函数，如：

maxj＝ay

s.t.waitmin<wait<waitmax

其中，ay代表芳烃收率(aromaticyield)，利用重整反应三十三集总反应动力学的机理模型进行优化，计算出平均床层温度的优化值t等于524.5℃，以及芳烃收率为62.538重量％。

(5)最优四段反应器温度：

t1、t2、t3和t4表示温度梯度分配前重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度，分别是522℃，519.1℃，518.2℃和518.4℃；以及根据重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度的变化值之比等于各段反应器的入口温度在温度分配中的权重；根据温度分配计算过程如下：

(t′1+t′2+t′3+t′4)/4＝524.5(i)

(t′1-t1)：(t′2-t2)＝0.034：0.217(ii)

(t′1-t1)：(t′3-t3)＝0.034：0.335(iii)

(t′1-t1)：(t′4-t4)＝0.034：0.414(iv)

其中，t′1、t′2、t′3和t′4表示温度梯度分配后重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度，待求变量；解由式(i)至式(iv)组成的方程组得：

根据重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的温度权重，计算重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度，最优化分配后的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t′1、t′2、t′3和t′4分别为522.7℃，523.5℃，525℃和526.8℃。

从表3可以看出，当初始时，重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t1、t2、t3和t4分别为522℃，519.1℃，518.2℃和518.4℃时，芳烃收率为61.063重量％；当采用本发明的优化方法后，将温度调整后，即，最优化分配后的重整第一反应器、重整第二反应器、重整第三反应器和重整第四反应器的入口温度t′1、t′2、t′3和t′4分别为522.7℃，523.5℃，525℃和526.8℃时，芳烃收率为62.538重量％，进而计算出芳烃收率提高了1.475重量％。

表2

表3

通过上述结果可以看出，基于催化重整实际工况，提出一种重整反应器温度梯度的优化方法。该重整反应器温度梯度的优化方法基于三十三集总动力学模型，以及采用差分进化算法对三十三集总动力学模型进行校正，其具有快速，全局最优的特征，校正后的模型能够准确反应实际工况。该重整反应器温度梯度的优化方法采用两步控制策略，首先将平均床层温度提高到优化后的建议值，然后调整各反应器区段入口温度的比重，控制重整反应器入口温度，增大芳烃收率。

以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于此。在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，包括各个技术特征以任何其它的合适方式进行组合，这些简单变型和组合同样应当视为本发明所公开的内容，均属于本发明的保护范围。