[发明专利]一种用于预测石脑油的分子组成的方法

说明书

本发明实施例提供一种用于预测石脑油的分子组成的方法，该方法包括：对于待测石脑油，确定该待测石脑油的物理特性的实验值；以及根据所述待测石脑油的物理特性的实验值以及预先确定的计算模型，计算所述待测石脑油的分子组成，其中所述计算模型包含预先构建的石脑油样品的物理特性与多个矩阵分子之间的关系以及所述多个矩阵分子各自的碳数与含量之间的关系。本发明从大量的石脑油单体烃分析数据出发构建集总分子矩阵，避开了单个分子计算的复杂性，选择最具代表性的矩阵分子来表示石脑油的组成，分子类型和碳数的划分更加准确和全面；而且基于大量石脑油样本建立的宏观物理特性和矩阵分子的关联计算式，较人为设定的混合规则更加准确，实用性更强，预测效果更好。

技术领域

本发明涉及石油化工领域，具体地涉及一种用于预测石脑油的分子组成的方法。

背景技术

石脑油是乙烯裂解和催化重整的重要原料之一。为了建立分子层面的反应动力学模型用以优化生产工艺，从分子水平优化原料选择，首先就需要确定石脑油的分子组成信息。所以，从常规物理特性快速获得石脑油的分子组成具有重要的意义。文献“石脑油的组成预测方法”(张利军,张永刚,王国清,等.石脑油的组成预测方法[J].化工进展,2011,30(2):278-283.)报道了一种预测石脑油分子组成的方法，其基本思路是：结合典型的石脑油分子组成数据和分子裂解反应性质，经过筛选和简化建立一个由32种真实组分组成的分子库，根据待测石脑油的相对密度、氢含量、PONA值及ASTM蒸馏曲线建立32个线性方程组，通过求解方程组来获得待测石脑油的分子组成数据。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种用于预测石脑油的分子组成的方法，其可提高预测结果的准确性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种用于预测石脑油的分子组成的方法，该方法包括：对于待测石脑油，确定该待测石脑油的物理特性的实验值；以及根据所述待测石脑油的物理特性的实验值以及预先确定的计算模型，计算所述待测石脑油的分子组成，其中所述计算模型包含预先构建的石脑油样品的物理特性与多个矩阵分子之间的关系以及所述多个矩阵分子各自的碳数与含量之间的关系。

可选的，根据所述待测石脑油的物理特性的实验值以及预先确定的计算模型计算所述待测石脑油的分子组成包括：根据所述预先构建的石脑油样品的物理特性与多个矩阵分子之间的关系以及所述多个矩阵分子各自的碳数与含量之间的关系，以待测石脑油的物理特性的计算值与实验值的残差平方和作为目标函数，求解各项未知参数；以及利用所求解的各项未知参数，确定所述待测石脑油内各个所述矩阵分子的含量。

可选的，所述待测石脑油的物理特性包含以下一者或多者：元素组成、蒸馏曲线数据、密度、特性因数K、以及相关指数CI。

可选的，所述多个矩阵分子包含碳数范围在4-11的以下一者或多者：正构烷烃NP、单取代基烷烃MP、双取代基烷烃DP、三取代基烷烃TP、环烷烃N和芳烃A。

可选的，所述预先构建的石脑油样品的物理特性与多个矩阵分子之间的关系被表示如下：

其中p_i表示石脑油的第i个物理特性，x_j为第j个矩阵分子的含量，a_j为第j个矩阵分子的回归系数，b_i为第i个物理特性回归的常数项。

可选的，所述多个矩阵分子各自的碳数与含量之间的关系被表示如下：

x_j＝x_k,s＝x_k*p(s)

其中k＝1,2,…,6，表示不同的分子类型，s＝0，1，…，n，代表不同的碳数，ρ表示二项分布参数。

可选的，以以下函数作为目标函数，求解各项未知参数；