[发明专利]一种基于状态空间模型的乙烯裂解原料特性分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于状态空间模型的乙烯裂解原料特性分析方法。

背景技术

乙烯裂解炉装置是石油化工工业的龙头，而乙烯裂解炉是整个乙烯装置的核心，是乙烯装置经济效益的决定环节。在裂解炉中，裂解原料(气相或者液相)经过汽化后在炉管中被进一步加热至高温从而发生裂解反应——高分子石油烃裂解成低分子烷烃、烯烃等裂解产物。裂解反应产物经过急冷后送入干燥、压缩、分离等后续单元得到高纯度乙烯和丙烯、氢气、丁二烯以及三苯、裂解汽油等高附加值产品。裂解反应进行的程度决定了裂解炉裂解产物收率，它与原料组成、炉管出口温度(COT)、停留时间、炉管出口压力(COP)、汽烃比(SHR)等工艺参数有关。

裂解原料组成是影响乙烯裂解炉裂解产物分布最重要的因素之一，在工业乙烯生产过程中通常需要了解裂解原料的内部组成分布情况。常用的乙烯裂解原料有乙烷、丙烷、LPG、石脑油、柴油(AGO)或者加氢尾油(HVGO)。随着裂解原料中碳原子数量的增加，原料中包含的碳氢化合物组分的种类及其混合情况也愈加复杂。根据分子结构的不同，乙烯裂解原料内部组成可分为四大族，即链烷烃族(P)、烯烃族(O)、环烷烃族(N)和芳烃族(A)，其中链烷烃又分为正构烷烃(nP)和异构烷烃(iP)。为测定裂解原料的族组成，目前国内大多数乙烯生产企业主要依靠人工定期对原料进行采样和实验室色谱分析。在线近红外光谱分析是近些年来发展起来的工业现场实时分析技术，它的工作原理是首先收集大量在组成和性质分布上具有代表性的样品，并测量其近红外光谱和采用传统方法测定其组分或性质数据，然后采用偏最小二乘回归等多元校正方法对光谱和物性或组分进行关联，建立物理特性和化学特性之间的函数关系(参考模型)。实际应用表明，近红外分析能够较为准确的测得石脑油等轻质裂解原料的族组成(PIONA值)，但无法进一步得到各族组成的详细分布。此外，近红外分析仪对于加氢尾油等重质裂解原料的测量结果也非常不理想，加之近红外分析仪本身价格昂贵，这些因素都极大地限制了近红外分析仪在乙烯裂解生产过程中的应用。

鉴于物理测量裂解原料组成存在诸多技术限制，一种解决办法是运用模式识别和聚类分析等方法对裂解原料进行分类并建立相应的裂解原料特性数据库。华东理工大学采用正构烷烃与异构烷烃二者之和以及二者的比值作为特征变量，提出一种基于自适应优选模糊核聚类的石脑油属性聚类方法(专利号：CN201310168373.5)。该方法通过寻找二维特征变量的聚类中心点将数十种石脑油分为六类，并以聚类中心点对应的石脑油样本属性作为该类石脑油的典型属性。显然这种分类方法人为地忽略了大量的裂解原料组成信息，其结果必然是非常粗略的，在实际应用中会带来非常大的模型误差。

文献检索结果表明，目前还没有一种能够系统且完备地裂解原料特性分析方法及其应用实例。因此，在充分利用裂解原料详细组成信息以保证裂解原料特性模型精度的前提下，开发出一种简单实用、物理意义明确的裂解原料特性分析建模方法，这对于工业乙烯裂解炉装置高效运行具有重要的理论指导意义和巨大的工程应用价值。

发明内容

鉴于以上问题，本发明的目的是提出了一种基于状态空间模型的乙烯裂解原料特性分析新方法，该方法首次提出将裂解原料内部的每一个组成定义为一个状态，这些状态构成了一个线性状态空间。于是任何一种裂解原料可以用该状态空间内的一个向量描述，并且都可以用这个状态空间内的一个基底(基础油品组)按照一定比例混合得到。而基础油品组可以通过离线收集大量的裂解原料详细组成数据，然后应用非负矩阵分析方法获取。由于该方法在实际应用过程中不涉及裂解原料详细组成的在线测量问题，减少了原料在线分析硬件设备投资。此外，该方法对于LPG、石脑油以及加氢尾油等各类复杂石油烃混合物都适用，因此具有广泛的工业应用前景。

本发明的构思分成裂解原料状态空间描述与建立基准油品组两方面的内容：①裂解原料的状态空间描述：将裂解原料内部的每一个组成定义为一个状态，这些状态构成了一个多维的线性状态空间。裂解原料各组成的含量即为该组成在这个状态空间内的坐标，而任何一种裂解原料都是这个裂解原料状态空间内的一个基底(基础油品组)按照一定比例混合而成的；②基准油品组的建立：基础油品组是裂解原料状态空间内的一组线性无关向量组，它们构成了该线性空间内的一个子空间。离线采集大量裂解原料样本的详细组成数据，然后通过矩阵分解方法找到这些样本中的一个最大线性无关向量组及其系数矩阵，其物理意义就是基础油品组按照系数矩阵内的混合系数混合即可得到裂解原料样本。