本发明属于石油加工领域，具体涉及一种石油分子层次分离过程模拟的方法及其装置。
背景技术：
：随着油品质量标准和环保要求日益严格，对石油加工工艺和产品质量也提出了更高的要求。这促使石油加工工艺的过程模拟向着分子层次发展。流程模拟是工艺设计的基础，在为实际的工业生产进行改造及优化方面，也为科学决策提供了理论依据和基础。现代流程模拟软件都是将石油依据馏程划分进行数值计算。即将石油按馏程切割成有限数目的窄馏分，称为虚拟组分，将每一个虚拟组分作为纯组分进行计算。这种方法不涉及石油加工过程中的分子行为的本质。只有获得石油完整的分子组成，才能够从分子角度完全描述一个原料的性质，并预测分离和反应的行为。石油是高度复杂的混合物体系，通过各种分析仪器得到的结果都仅仅是原料分子组成的一个侧面，无法获得其完整的分子组成。石油的物理性质对于石油加工过程的工艺计算、设备选型和装置设计等具有指导性的意义，同时也是影响石油产品质量的关键因素。使用传统方法获得分子的性质主要有以下两种：一种是测定石油部分馏分的性质，然后依据经验关联推算出其他馏分的性质；另一种是采用大量实测数据归纳关联模型，通过沸点、api、密度、分子量等性质关联得到那些难以测量的物理性质，如临界性质和偏心因子等。通过这两种方法预测虚拟组分的性质，可以用于流程模拟预测产品的收率和部分性质。使用传统方法进行虚拟组分划分，存在一些问题：一是关联式误差大小，正负差别大，难以验证准确性；二是不涉及流程模拟过程中分子的真实行为，是一种经验的处理方法。这种传统方法也无法预测产品的全部性质。技术实现要素：为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种石油分子层次分离过程模拟的方法。该方法可以由石油的宏观性质，逆推得到代表其分子组成的分子集，然后由分子层次进行虚拟组分划分，并以此进行分离过程模拟，得到了产物的收率、组成及性质，可以克服现有技术方法存在的问题。本发明的另一目的在于提供一种石油分子层次分离过程模拟的装置。为达到上述目的，本发明提供了一种石油分子层次分离过程模拟的方法，该方法包括以下步骤：(1)制定包含石油样品全馏分段分子的分子库，并对所述分子库中分子的性质进行预测；(2)对所述分子库中分子的含量进行计算和优化，以使分子库的性质与原油样品的宏观性质相接近，从而建立起可代表石油样品分子组成的组成模型；(3)依据组成石油样品的分子在分离过程中的一种或几种性质，将所述组成模型中石油样品的分子组成划分为若干虚拟组分；同时，保存虚拟组分与组成模型中分子相互转化的映射规则；(4)依据所述虚拟组分的分子组成，计算虚拟组分的性质；并将各虚拟组分作为纯组分进行分离过程的热力学计算；(5)基于所得的虚拟组分热力学性质进行分离过程模拟，通过倒推所述映射规则，得到分离过程中分离产物的分子组成；进而可在分子层次对所述分离产物的性质进行预测，从而实现石油分子层次分离过程的模拟。本发明提供了一种由石油样品的宏观性质，进行组成模型构建，构建一个能代表石油分子组成的组成模型，由该组成模型可以预测石油样品的性质；然后选出石油分离过程中主要的几个性质(尤其是关键性质)，将该组成模型划分为虚拟组分，并将互相转化的映射规则保存下来，在对虚拟组分进行了热力学计算之后，可以通过之前划分虚拟组分的映射规则倒推回去，将虚拟组分转化回分子，就可以得到各个产物中的分子组成；在获得了各产品的分子组成后，可以在分子层次计算产物的各种性质。因此，本发明提供的方法可以提供石油样品及其馏分的分子层次信息，在流程模拟计算中描述的是分子真实的行为。在本领域中，分子层次的石油加工模型，对生产高质量的石油化工产品至关重要。分子层次的模型所面临的一个巨大挑战是石油加工过程中涉及的分子种类达到一个天文数目，超出我们的处理能力与实际需要。过去几十年里，对于石油加工过程中的分子动力学方面，研究者做出了很多努力，对超复杂体系的分子模型提出了一些简化方法，减小其反应网络的规模。但是对于分子层次的分离模拟，这方面几乎是一片空白。目前，在石油加工的分离过程模拟中，主要采用的是对原料划分集总或者虚拟组分的方法。其中一大原因就是这种方法对于定量分析以及参数求解具有很高的简洁性。集总模型是现在成熟的商业流程模拟软件中采用最多的方法，比如aspen、hysys。尽管集总模型对分离过程的模拟准确度尚可，但是只能得到产品的产率。无法获得产品的性质、杂原子的含量和分布，这些信息对于后续加工过程的设计与优化非常重要。构建分子层次的蒸馏模型，需要对代表原油分子组成的虚拟分子集进行分离过程的热力学计算。由于原料的复杂性，需要对成千上万的状态方程进行求解，方程参数随着分子组成复杂度呈指数增长，这超出了现有计算机的运算能力。而本申请提供的方案可以在保留模型所有分子信息的同时，减少模型计算的复杂性，是一种具有广泛应用前景的新技术。在上述石油分子层次分离过程模拟的方法中，步骤(1)中制定分子库的方法可以选用本领域的已知方式，例如：结构导向集总法、键电矩阵法和最大熵值随机重构法中的一种方法或几种方法的耦合联用。在本发明提供的一种优选实施方式中，制定分子库时采用的是结构导向集总法和键电矩阵法的耦合联用的方式。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(1)中，采用了一种含有分子类型包括链烷烃、环烷烃、芳香烃、硫醇、硫醚、噻吩、吡啶、吡咯、酚和羧酸的分子库。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(1)中，具体采用基团贡献法对分子的性质进行预测；在所述基团贡献法中，优选为选择一级基团进行预测。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(1)中，所述分子的性质包括密度、沸点、临界温度、临界压力、临界体积或偏心因子。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(2)中，所述原油样品的宏观性质包括蒸馏数据、元素质量分率、化学组成或相对分子量。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(2)中，具体通过并列概率密度函数对分子的含量进行计算，并通过调优调优概率密度函数的参数，使分子库的性质和石油样品的宏观性质相接近。进一步优选地，在上述通过并列概率密度函数对分子的含量进行计算的步骤中，采用并列的概率密度函数包括分子的环烷环数量、芳香环的数量和侧链长度。进一步优选地，在上述通过调优调优概率密度函数的参数步骤中，选定石油样品的宏观性质中的一种或几种作为组成模型构建的目标函数，其它的一种或几种作为目标函数的约束相；优选为，选取石油样品的蒸馏数据作为组成模型构建的目标函数，同时设定元素质量分率、化学组成和相对分子量中的一种或几种作为目标函数的约束项。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(2)中，在获取石油样品的蒸馏数据时，测定方式包括：实沸点蒸馏、恩氏蒸馏astmd86或恩氏蒸馏astm2887。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(2)中，所述元素质量分率包括碳元素、氢元素、硫元素、氮元素和氧元素的质量分率。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(3)中，在划分虚拟组分时，选定的性质为石油样品分离过程中的关键性质，所述关键性质包括密度、沸点、临界温度、临界压力、临界体积或偏心因子中的一种或几种。在本发明提供的一种优选实施方式中，在上述步骤(4)中，所述分离过程为采用状态方程计算的分离过程，包括蒸馏过程或萃取过程。在上述石油分子层次分离过程模拟的方法中，在上述步骤(4)中虚拟组分的性质可以由其分子组成、分子的性质和混合规则计算得到。本发明提供的石油分子层次分离过程模拟的方法，可适用于汽油馏分、柴油馏分、煤油馏分或重馏分油等。本发明还提供了一种石油分子层次分离过程模拟的装置，包括：第一单元，所述第一单元用于制定包含石油样品全馏分段分子的分子库，并对所述分子库中分子的性质进行预测；第二单元，所述第二单元用于对所述分子库中分子的含量进行计算和优化，以使分子库的性质与原油样品的宏观性质相接近，从而建立起可代表石油样品分子组成的组成模型；第三单元，所述第三单元用于依据组成石油样品的分子在分离过程中的一种或几种性质，将所述组成模型中石油样品的分子组成划分为若干虚拟组分；同时，保存虚拟组分与组成模型中分子相互转化的映射规则；第四单元，所述第四单元用于依据所述虚拟组分的分子组成，计算虚拟组分的性质；并将各虚拟组分作为纯组分进行分离过程的热力学计算；第五单元，所述第五单元用于基于所得的热力学性质进行分离过程模拟，通过倒推所述映射规则，得到分离过程中分离产物的分子组成；进而可在分子层次对所述分离产物的性质进行预测，从而实现石油分子层次分离过程的模拟。在上述石油分子层次分离过程模拟的装置中，优选地，在所述第一单元中，所述分子库含有的分子类型包括链烷烃、环烷烃、芳香烃、硫醇、硫醚、噻吩、吡啶、吡咯、酚和羧酸；采用基团贡献法对分子的性质进行预测。在上述石油分子层次分离过程模拟的装置中，优选地，在所述第二单元中，并列概率密度函数对分子的含量进行计算，并通过调优调优概率密度函数的参数，使分子库的性质和石油样品的宏观性质相接近。在上述石油分子层次分离过程模拟的装置中，优选地，在所述第四单元中，所述分离过程为采用状态方程计算的分离过程，包括蒸馏过程或萃取过程。本发明与现有方法相比，具有以下优点：(1)不需要测定大量样品的物理性质进行关联建立模型，工作量小、成本低廉，节省人力物力，计算速度快。(2)描述的是石油分子在分离过程中真实的相行为，模拟结果更准确。(3)从分子组成出发，能够预测石油样品及其馏分中难以测量的物理性质，如临界温度、临界压力、辛烷值、粘度等。附图说明图1为实施例1中组成模型和冷湖原油实测沸点曲线对比图；图2a为实施例1中由组成模型构建结果得到的部分分子的组成信息图(分子质量)；图2b为实施例1中由组成模型构建结果得到的部分分子的组成信息图(不饱和度)；图2c为实施例1中由组成模型构建结果得到的部分分子的组成信息图(芳香环数)；图2d为实施例1中由组成模型构建结果得到的部分分子的组成信息图(环烷环数)；图3为实施例1中虚拟组分蒸馏过程模拟结果与成熟商业软件模拟结果的对比图；图4a为实施例1中分离产物中常压瓦斯油馏分的分子组成图；图4b为实施例1中分离产物中常压塔进料馏分的分子组成图；图4c为实施例1中分离产物中柴油馏分的分子组成图；图4d为实施例1中分离产物中重石脑油馏分的分子组成图；图4e为实施例1中分离产物中煤油馏分的分子组成图；图4f为实施例1中分离产物中轻烃馏分的分子组成图；图4g为实施例1中分离产物中石脑油馏分的分子组成图；图4h为实施例1中分离产物中减压渣油馏分的分子组成图。具体实施方式为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，现对本发明的技术方案进行以下详细说明，但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。实施例1本实施例提供了一种石油分子层次分离过程模拟的方法，该方法包括以下步骤：(1)制定包含石油样品全馏分段分子的分子库，并对分子库中分子的性质进行预测；(2)对分子库中分子的含量进行计算和优化，以使分子库的性质与原油样品的宏观性质相接近，从而建立起可代表石油样品分子组成的组成模型；(3)依据组成石油样品的分子在分离过程中的一种或几种性质，将组成模型中石油样品的分子组成划分为若干虚拟组分；同时，保存虚拟组分与组成模型中分子相互转化的映射规则；(4)依据所述虚拟组分的分子组成，计算虚拟组分的性质；并将各虚拟组分作为纯组分进行分离过程的热力学计算；(5)基于所得的虚拟组分热力学性质进行分离过程模拟，通过倒推所述映射规则，得到分离过程中分离产物的分子组成；进而可在分子层次对所述分离产物的性质进行预测，从而实现石油分子层次分离过程的模拟。本实施例用的石油样品为冷湖原油，在实施上述步骤(1)前，先对该样品的宏观性质进行了测定。具体地：其蒸馏数据由实沸点蒸馏得到。石油样品的元素分析：碳、氢含量测量采用flashea1112有机微量元素分析仪；硫、氮含量测量采用美国antek7000硫氮分析仪，硫为紫外荧光法(astm5453)，氮为化学发光法(astm5762)；氧含量采用减差法。石油样品的相对分子量采用凝胶渗透色谱(gpc)方法测定，实验仪器为美国waters公司gpc515-2410system，流动相为四氢呋喃(thf)，流速：1ml/min，检测器温度：30℃，标准样品为聚苯乙烯(ps)。样品密度的测定采用比重瓶法(gb/t2540-81)。石油样品的组成采用荧光指示剂吸附法(gb/t11132-2008)测定。该石油样品的蒸馏数据和部分性质见表1。表1中还包括通过密度计算得到的api和相对重度。表1石油样品的实沸点蒸馏数据和部分性质名称单位温度数值ibpf485vol％f84.310vol％f11820vol％f291.230vol％f542.640vol％f683.750vol％f803.760vol％f912.570vol％f1025.380vol％f1154.390vol％f1293.195vol％f1329.7epf1372.2api-19.7相对重度(60/60f)-0.9358石油样品的元素分析数据见表2，表2中还记载了步骤(2)中建立的组成模型中分子库的性质。表2石油样品的元素分析所得各元素的质量分率性质实测值预测值比重0.93580.9221雷德蒸气压51.744.8烷烃含量，v％0.19550.1714环烷烃含量，v％0.22030.2333芳香烃含量，v％0.58430.5953硫含量，wt％0.03770.0382氮含量，wt％0.00390.0038氧含量，wt％0.00050.0005在上述步骤(1)，制定包含石油样品全馏分段分子的分子库，并对分子库中分子的性质进行预测的过程中；采用结构导向集总法和键电矩阵法的耦合联用的方式建立分子库；分子库的分子类型包括链烷烃、环烷烃、芳香烃、硫醇、硫醚、噻吩、吡啶、吡咯、酚和羧酸；采用基团贡献法对分子的性质进行预测；预测的性质包括密度、沸点、临界温度、临界压力、临界体积、偏心因子。其中分子类型和同系物类型数目(每个同系物类型里又含有几十个分子，总计约有两万个左右分子)如表3。表3分子库中分子的类型和数目化合物类型同系物类型数目描述芳香烃48最大芳香环数量10环烷烃6最大环烷环数量6含硫芳香化合物34噻吩含氮芳香化合物68吡咯和吡啶含氧芳香化合物75羧酸和酚类正构烷烃1最大碳链长度80异构烷烃3最大侧链数3硫醚1硫醚硫醇1硫醇在上述步骤(2)，对分子库中分子的含量进行计算和优化，以使分子库的性质与原油样品的宏观性质相接近，从而建立起可代表石油样品分子组成的组成模型步骤中：通过并列概率密度函数对分子的含量进行计算，并列的概率密度函数包括分子的环烷环数量、芳香环的数量和侧链长度；并选取石油样品的蒸馏数据作为组成模型构建的目标函数，同时设定元素质量分率、化学组成、相对分子量作为目标函数的约束项。通过组成模型中分子的相对含量，我们可以得到该石油样品的分子组成信息。图1为该组成模型和冷湖原油实测沸点曲线对比图。通过图1可知，由该组成模型中分子的含量和性质计算得到的实沸点蒸馏曲线，和冷湖原油的试验测量值的基本一致；该组成模型可以很好的表示冷湖原油的分子组成。同时，通过表2记载的石油样品的元素分析所得各元素的质量分率数据也可说明，该组成模型可以很好的代表冷湖原油的分子组成，其链烷烃、环烷烃以及芳香烃含量和原油的实验值非常符合，而且具有非常接近的的杂原子含量。另外，由该组成模型构建结果得到的部分分子的组成信息见图2a、图2b、图2c和图2d。在上述步骤(3)，依据分子在分离过程中的一种或几种性质，将组成模型中石油样品的分子组成划分为若干虚拟组分；同时，保存虚拟组分与组成模型中分子相互转化的映射规则的步骤中：选定的关键性质是沸点；划分为了30个虚拟组分，虚拟组分的性质通过其分子组成和混合规则得到。在上述步骤(4)，依据所述虚拟组分的分子组成，计算虚拟组分的性质；并将各虚拟组分作为纯组分进行分离过程的热力学计算的过程中：将虚拟组分作为分离过程模拟中的纯组分，进行蒸馏过程的状态方程计算，结果如图3，将得到的结果与成熟商业软件的蒸馏过程模拟结果进行对比。通过图3可知，该方案可以得到相同准确的结果。在上述步骤(5)，基于所得的虚拟组分结果，通过倒推所述映射规则，得到分离过程中分离产物的分子组成；进而可在分子层次对所述分离产物的性质进行预测，从而实现石油分子层次分离过程的模拟的过程中：分离产物中部分馏分的分子组成如图4a(常压瓦斯油)、图4b(常压塔进料)、图4c(柴油)、图4d(重石脑油)、图4e(煤油)、图4f(轻烃)、图4g(石脑油)和图4h(减压渣油)。通过图3和图4a-图4h可知，本发明提供的方案能够对石油进行分子层次的分离过程模拟，模拟结果接近现有成熟的商业流程模拟软件。整个过程不需要测定大量样品的物理性质进行关联建立模型，工作量小、成本低廉且快速准确。通过分子组成，基于可靠的混合规则下可以预测几乎任何性质，同时为后续加工过程提供分子层次的信息。当前第1页12