[发明专利]一种乙烯裂解炉优化建模模型

说明书

本发明公开了一种乙烯裂解炉优化建模模型，包括：根据改进的网页级别算法获得Kumar模型之中物质的重要性，以实现对重要物质的筛选和富集，获得乙烯裂解反应之中富集反应的下限；根据平均相对误差算法获得所述富集反应的最佳范围；根据序贯二次规划算法和所述平均相对误差算法获得误差最小的结构参数Sp值，此时所述结构参数Sp值为最优参数，所述平均相对误差算法为最优对象函数。本发明提供的技术方案具有广泛的原料适应性以及高精度性。另外，本发明通过实验证明了上述技术方案的有效性，利用上述技术方案指导乙烯生产，有利于降低乙烯装置的能耗水平以及提高乙烯裂解工艺的经济效益。

技术领域

本发明涉及乙烯生产技术领域，尤其涉及一种乙烯裂解炉优化建模模型。

背景技术

乙烯是石化工业的重要产品，是衡量一个国家的石油化工发展水平的重要标志之一，其产量占所有石化产品产量之和的70％以上。近年来，随着国民经济的快速发展，中国成为仅次于美国的世界第二大乙烯生产国。到2020年国内乙烯、丙烯的需求量将分别达到4800万吨、3800万吨。随着社会各界对环境保护和节约能源越来越重视，企业对能效研究的要求也逐步提高，尤其对于能耗密集型企业，生产能力快速发展带来能耗的大幅上升，节能降耗的需求更加迫切。因此，在裂解条件、裂解反应器的型式和结构以及原料特性等因素确定的情况之下，对乙烯原料裂解过程之中涉及的设备、工艺以及原料等要素进行建模和优化，是石化企业今后要考虑的方向。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种乙烯裂解炉优化建模模型，至少部分解决上述技术问题。

为此，本发明提供一种乙烯裂解炉优化建模模型，包括：

根据改进的网页级别算法获得Kumar模型之中物质的重要性，以实现对重要物质的筛选和富集，获得乙烯裂解反应之中富集反应的下限；

根据平均相对误差算法获得所述富集反应的最佳范围，所述平均相对误差算法的计算公式为：

其中，K_industry，j是行业数据之中物质j的生产率，是预测产量，结果根据变量变化，tr为停留时间，结构参数Sp为富集反应之中最重物质的碳数，NM为所述平均相对误差算法需要考虑的物质的数量；

根据序贯二次规划算法和所述平均相对误差算法获得误差最小的结构参数Sp值，此时所述结构参数Sp值为最优参数，所述平均相对误差算法为最优对象函数。

可选的，还包括：

根据结构参数公式获得所述结构参数Sp的最小值，所述结构参数公式为：

IV_SP＝k≥TV (15)

其中，IV_sp＝i为每个所述结构参数Sp值的重要值，IP_tr,j为物质j的重要性，TV为阈值。

可选的，TV大于或等于80％。

可选的，所述平均相对误差算法获得的平均相对误差小于0.1％。

可选的，所述平均相对误差算法获得的平均相对误差为0.04％。

可选的，所述结构参数Sp值的范围为：Sp≥3。

可选的，所述结构参数Sp值的范围为：3≤Sp≤4。

可选的，所述结构参数Sp值为1、2、3或4。

本发明具有下述有益效果：