[发明专利]一种工业加氢裂化反应条件的优化方法

说明书

本发明提供一种工业加氢裂化反应条件的优化方法，包括步骤：1)在不同操作条件下，采集工业加氢裂化装置加氢裂化反应的生产数据；2)以生产数据为加氢裂化过程的待优化的目标函数，以操作条件为相关优化变量，3)基于约束性遗传机制，建立目标函数、约束函数以及计算参数的隐式数值函数关系或显性函数解析关系；4)采用目标优化算法进行目标优化。本发明提出的方法，确立了一种较为准确的成品油性能指标对于运转工艺条件的高维隐式函数依赖关系。可以采用数值方法，对于成品油性能指标与运转工艺条件进行关联。该方法不受复杂的待优化目标函数的凸性，可微性限制。而且该方式也更适应于加氢裂化反应体系具有的极强的非线性特征。

技术领域

本发明属于石油化工领域，具体地，涉及一种加氢工艺过程的优化方法。

背景技术

随着世界原油质量的日益劣化和重质化，我国炼厂所加工原油的日益多样性以及各类催化剂的不断涌现。工艺运转所获取的各类产品性能评价结果及规律性也表现得纷繁复杂，对于各类成品油的各种性能要求也因不同需求而纷繁复杂。催化剂研发和工艺运转过程的实质无非是在兼顾和权衡各类损益的条件下使得某个指标或某类指标最优化。可将这一优化过程用数学语言描述为：在特定的等性及不等性条件约束下使得某个或某类产品性能极大或极小化。

这一过程在实现过程中存在着巨大的困难。以工艺运转数据的分析为例：运转系统规模相对较大，衡量系统本身性质的自由度较多，对于成品油的各种性能要求导致相关系统的约束条件很多；待优化的目标往往并不唯一而且可能数目众多，众多目标之间有时还存在着互斥性的矛盾；油品性能以及待优化的目标函数与工艺条件之间很可能存在着非线性的甚至是非解析的近似函数依赖关系。在传统的科研进程中解决这一困难的途径往往通过“降维，拟线性化”等方式忽略某些因素来实现，其实现结果也往往取决于个体科技人员的技能，经验和运气等。

专利CN201010165042.2介绍了一种工业装置对二甲苯氧化反应过程多目标优化方法。该方法采用遗传算法对于对二甲苯的氧化反应条件进行优化。该方法中对二甲苯氧化反应体系相对比较简单，基本属于无约束优化。反应的目标函数可以写作待优化变量的显式函数。

CN101261497A介绍了一种工业装置粗对苯二甲酸加氢精制反应过程优化运行方法，该方法采用粒子群优化算法对于对二甲苯加氢过程进行数学优化。但其在计算过程中所拟合的动力学方程形式相对放式相对简单，对于反应级数的处理方式也相对比较简单。以上技术面向的对象体系均比较简单，且未对待优化目标彼此之间的矛盾影响进行细致刻画。

专利CN103488085 A公开了一种甲醇四塔精馏系统多目标优化控制方法，从DCS历史数据库中提取历史数据训练BP神经网络模型作为精馏系统的模型，该模型以预精馏塔的出料作为输入，其他三塔的操作参数为优化对象，再使用改进的遗传算法，通过选择、交叉、变异操作，反复调用所述训练好的BP神经网络模型，寻找给定进料条件与生产要求下的最优操作参数。但是对于加氢裂化反应，操作参数多，待优化的生产数据超过三个，该专利的处理方法不能实现多个目标参数的优化。

发明内容

为了克服上述技术问题，本发明的目的在于，提供一种工业加氢裂化反应条件的优化方法。

实现本发明上述目的的技术方案为：

一种工业加氢裂化反应条件的优化方法，包括步骤：

1)在不同操作条件下，采集工业加氢裂化装置加氢裂化反应的生产数据；所述操作条件为反应温度、处理量、氢分压力、空速、原料沸点、原料组成、氢油体积比、循环氢纯度、原料的气化率中的三种以上；所述生产数据为转化率、选择性、收率、航煤冰点、烟点、汽油辛烷值、柴油十六烷值数据中的一种或多种。进一步地，所述生产数据为生成油的密度、轻石脑油收率和中油选择性、尾油选择性中的一种或多种；