[发明专利]一种预测石化生产中任意流股分子组成的方法

说明书

本发明涉及一种预测石化生产中任意流股分子组成的方法，本发明基于炼化企业生产过程中各个流股的性质数据，运用一种统一的计算方法，预测各个流股的分子组成。本发明提出一种能够准确预测炼化流股分子种类与质量百分数的方法，并使预测结果与流股的真实分子组成吻合度高；本发明能够适用于炼化生产中所有流股，是能够预测原油、轻质馏分、重质馏分、中间流股、产品流股分子组成的通用方法；且运算速度快，收敛性高，从而具备在炼化企业实际应用的基础。

技术领域

本发明涉及石油炼制及石油化工生产技术领域，尤其涉及一种预测石化生产中任意流股分子组成的方法。

背景技术

随着炼油与化工行业对精细化生产的要求越来越高，对炼化生产过程中各个流股的分子组成精确掌握的需求也越来越高。掌握了各个流股的分子组成，能够对炼化生产中各个装置进行生产工艺优化、甄别高价值的分子、并合理安排分子的去向，最终最大化每个分子的价值。因此，对各个流股分子组成的掌握是实现“分子炼油”的基础。

目前，一些企业和科研单位对炼化生产过程中各个流股的分子组成预测进行了一些研究和尝试，取得了一些成果，但都存在明显的不足。一种已有的方法是采用信息熵最大化法，预先设定流股含有哪些分子，并给予这些分子均一的初始质量百分数。在初始质量百分数基础上对其进行调整，使得调整后的分子质量百分数能够满足流股已测定的宏观性质，同时，保持所有分子浓度信息熵的最大化。该方法存在的不足在于其分子质量百分数初始值的设定为均一数值，这大幅偏离了实际炼化流股的分子质量百分数。同时，在预测过程中，信息熵最大化的原则本质上是尽可能保持分子浓度的均一化，而这与实际情况不符，所产生结果的应用价值不高。另一种已有方法采用蒙特卡洛法随机生成分子，并用概率密度函数约束同系物的分布。但该方法采用蒙特卡洛法随机生成的分子并非来自于真实检测到的炼化流股分子，与实际分子组成往往存在偏差。同时，因为蒙特卡洛方法的随机性，每次应用所产生的分子不一样，这导致该方法应用到多个企业、场景时存在一致性的不足。另一种已有方法采用MTHS矩阵法生成分子，并根据实际分析数据来约束分子的碳数分布，再通过优化求解的算法使得分子质量百分数满足已测定的流股宏观物性。该方法所产生的分子同样未能完全代表真实的分子，所预测的结果往往与实际情况有所偏离。

因此，已有方法的不足总结后包括如下三方面：

(1)所预测的炼化流股分子种类与质量百分数与真实情况存在偏差；

(2)未能形成适用于所有流股，包括原油、轻质馏分、重质馏分、中间流股、产品流股的统一方法；

(3)采用非线性优化算法进行预测时，当分子数量庞大时，运算速度较慢，收敛性也无法保障，影响了实际应用。

发明内容

本发明为克服上述的不足之处，目的在于提供一种预测石化生产中任意流股分子组成的方法，本发明基于炼化企业生产过程中各个流股的性质数据，运用一种统一的计算方法，预测各个流股的分子组成。本发明提出一种能够准确预测炼化流股分子种类与质量百分数的方法，并使预测结果与流股的真实分子组成吻合度高；本发明能够适用于炼化生产中所有流股，是能够预测原油、轻质馏分、重质馏分、中间流股、产品流股分子组成的通用方法；且运算速度快，收敛性高，从而具备在炼化企业实际应用的基础。

本发明是通过以下技术方案达到上述目的：一种预测石化生产中任意流股分子组成的方法，包括如下步骤：

(1)汇总炼化企业生产过程中各个流股，建立涵盖不同产地与类型的加工原油、原料、中间产物、产品的分子种类组成的总分子库；其中该分子库由上述流股各自常见分子组成合并而成；

(2)针对不同产地与类型的加工原油、原料、中间产物、产品流股各自建立若干套真实的分子组成数据；

(3)针对总分子库中的每个分子，建立单分子性质数据库；

(4)建立分子混合物性质计算方法，该方法可根据任意的分子组合、分子质量百分数，计算混合物的性质；