一种基于DAEM模型预测油类氧化过程转化率的方法

一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法
技术领域
1.本发明属于油类氧化反应动力学的技术领域，具体涉及一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法。


背景技术：

2.在当下常规原油资源勘探已基本触底的情况下，渣油改质和工业废油热处理资源化对弥补能源缺口、确保国家能源安全和保持经济发展具有十分重要的战略意义。在渣油改质和工业废油热处理资源化过程中，油样都会经历一系列复杂的氧化反应过程，同时会伴随产生一定量的积碳，为认识和控制结焦过程，需要深入认识油样的氧化反应过程及内在的动力学机理。
3.目前，针对油样的氧化反应过程及内在的动力学机理，需要确定油样的氧化反应动力学模型，其主要研究方向包括模式函数模型和无模式函数模型两大类；模式函数模型主要包括coats-redfern、astm e698和arrhenius method；无模式函数模型主要包括friedman、daem、ofw；由反应动力学理论知，动力学三因子中活化能e、指前因子a和f(α)相互关联，其中任意一个因子发生波动都会影响另外两个因子的求解；对于油类氧化动力学的研究，一般是利用一种或多种具体的动力学模型求取相应的动力学参数并进行对比分析，并未对求得的动力学参数能否准确反映油样的氧化过程开展进一步地验证分析；这不仅导致依靠不同动力学模型得到的具有数值差异的动力学特征参数取舍和选择困难，而且降低了利用该动力学参数开展数值模拟研究结果的准确性和可靠性。
4.因此，针对目前油类氧化动力学的研究只关注动力学三因子的求取，动力学特征参数取舍和选择困难，难以对油类氧化过程转化率进行准确预测，且模拟研究结果缺乏准确性验证的问题，需要提出一种利用动力学特征参数来预测油类转化率曲线进而验证其准确性的方法。


技术实现要素：

5.针对现有技术的上述不足，本发明要解决的技术问题是提供一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法，解决目前难以对油类氧化过程转化率进行准确预测和验证活化能可靠性的问题，取得提高模拟研究结果准确性和可靠性的效果。
6.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
7.一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法，包括如下步骤：
8.1)对油样进行升温速率固定的热重实验，得到对应的热重曲线；
9.2)根据热重曲线计算得到实验转化率曲线；
10.3)按转化率大小等间隔在实验转化率曲线上取点，将所取各点对应的转化率和温度值代入daem模型逐一进行线性回归拟合，得到不同转化率对应的活化能和拟合度；
11.4)基于不同转化率对应的活化能，得到活化能分布曲线；
12.5)使用matlab软件基于活化能分布曲线和daem模型公式进行拟合回归，得到对应
的预测转化率曲线和残差平方和；
13.6)基于实验转化率曲线和残差平方和对比分析预测转化率曲线的准确性。
14.进一步地，步骤1)中，对油样进行至少三次升温速率不同且每次升温速率固定的热重实验，得到多条不同升温速率下的热重曲线，基于多条热重曲线分别进行步骤2)和步骤6)。
15.进一步地，步骤3)中，在实验转化率曲线上转化率为0.10～0.90范围内以每间隔0.025转化率逐个取点。
16.进一步地，步骤3)中，进行线性回归拟合所用公式如下：
17.ln(β/t2)＝ln(ar/e)+0.6075-e/rt
18.其中，β、t、a、r和e分别表示热重实验的升温速率、热力学温度、指前因子、气体常数和活化能。
19.进一步地，步骤5)中，daem模型公式如下：
[0020][0021][0022]
其中，v、v
*
、a、e、r、t和f(e)分别表示热重实验的实时失重量、总失重量、指前因子、活化能、气体常数、热力学温度和活化能分布函数。
[0023]
进一步地，步骤6)中，将实验转化率曲线和预测转化率曲线展示在同一图中，并基于残差平方和的大小和变化趋势来对预测转化率曲线预测的准确性进行验证。
[0024]
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
[0025]
1、本发明所述一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法，针对现有氧化动力学研究过程中只关注动力学三因子的求取，而忽略利用动力学特征参数预测油类转化率曲线变化，进而验证其准确性的问题；利用matlab软件对获得的活化能分布函数进行拟合回归，所确定的预测转化率曲线能够较好地反映油类的氧化失重过程；可有效解决目前难以对油类氧化过程转化率进行准确预测的问题，取得提高模拟研究结果准确性和可靠性的效果。
[0026]
2、本发明所述一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法，能够对油类氧化反应过程中的转化率变化趋势(失重特征)进行准确地模拟预测，同时也从侧面验证了获得的动力学特征参数的准确性和可靠性，优于常规动力学特征研究中以拟合度进行评价验证，同时该方法能够针对不同种类和性质的油样便捷地模拟研究氧化过程中的转化率变化特征，具有广泛的适用性。
附图说明
[0027]
图1为实施例的一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法的流程图；
[0028]
图2为实施例中所述轻质原油在三种升温速率下的热重曲线对比图；
[0029]
图3为实施例中所述利用daem模型求取不同转化率下活化能的拟合过程示意图；
[0030]
图4为实施例中所述不同转化率对应活化能的变化情况示意图；
[0031]
图5为实施例中所述预测转化率曲线和实验转化率曲线的对比图；
[0032]
图6为实施例中所述预测转化率曲线的确认过程中残差平方和的变化情况示意图。
具体实施方式
[0033]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0034]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，术语“水平”、“竖直”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0035]
实施例：
[0036]
请参见图1，一种基于daem模型预测油类氧化过程转化率的方法，本实施例选定油样为轻质原油，包括如下步骤：
[0037]
1)由于通过daem模型求取活化能至少需要在3条实验转化率曲线上取点，因此，本实施例针对轻质油样开展升温速率分别为5、10和15℃/min的升温氧化热重实验，获得相应的失重实时数据，得到三条热重曲线，如图2所示。
[0038]
2)根据3条热重曲线计算得到对应的3条实验转化率曲线。
[0039]
3)分别在3条实验转化率曲线上按转化率大小等间隔取点，将所取各点对应的转化率(v/v
*
或α)和温度值代入daem模型(活化能分布模型)逐一进行线性回归拟合，得到不同转化率对应的动力学特征参数(包括活化能e和指前因子a)和拟合度r2；拟合度可在一定程度上反映所得活化能的准确性，而本发明在此基础上又根据所得活化能反算预测转化率曲线，以与实验转化率曲线进行对比，以此验证所得活化能的可靠性；
[0040]
本实施例中，进行线性回归拟合所用公式如下：
[0041]
ln(β/t2)＝ln(ar/e)+0.6075-e/rt
[0042]
其中，β、t、a、r和e分别表示热重实验的升温速率、热力学温度、指前因子、气体常数和活化能；
[0043]
为消除氧化起始和终止阶段波动对活化能的影响，在实验转化率曲线上转化率为0.10～0.90的范围内以每间隔0.025转化率逐个取点，获得对应的热力学温度数据，然后利用daem模型，进行线性拟合，具体结果请参见下表：
[0044][0045][0046]
4)基于不同转化率下的活化能数据，得到活化能分布曲线；结果如图4所示，可以看出，在整个升温氧化过程中，油样的活化能曲线在转化率α《0.75前轻微波动，对应油样的低温氧化阶段，而后活化能显著增加，说明油样经历高温氧化阶段，通过活化能分布曲线，能够直观明显地呈现出油样具体氧化子过程。
[0047]
5)使用matlab软件基于活化能分布曲线和daem模型公式进行拟合回归，得到对应的预测转化率曲线和残差平方和(rss)，结果如图5和图6所示；
[0048]
本实施例中，所述daem模型公式如下：
[0049][0050][0051]
daem模型公式虽涉及积分不能得到精确解，但可以通过matlab软件进行数值模拟求解，其中，v、v
*
、a、e、r、t和f(e)分别表示热重实验的实时失重量、总失重量、指前因子、活化能、气体常数、热力学温度和活化能分布函数。
[0052]
6)基于实验转化率曲线和残差平方和对比分析预测转化率曲线的准确性；具体地将实验转化率曲线和预测转化率曲线展示在同一图中，如图5所示，对比分析实验转化率曲线和预测转化率曲线，结合图6所示残差平方和的变化，可以看出，基于活化能分布模型和matlab软件确定的预测转化率曲线与实验转化率曲线的变化趋势比较吻合，且能够较好地反映油样在燃料沉积阶段的转化率特征；这一方面说明使用本发明所述方法预测油类氧化转化率变化和氧化行为是可行的，也从侧面验证了使用本发明所述方法得到的活化能分布曲线是准确可靠的，能够用于后续的数值模拟研究中，这正是本所述方法优于常规动力学研究过程之处。
[0053]
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。