[发明专利]一种预测石油馏分组成的方法

说明书

本发明提出了一种预测石油馏分组成的方法。本发明方法通过测量原油样品的近红外光谱，选择近红外光谱的特征谱区，将谱图中的吸光度数据进行微分处理，与标准方法测得的原油样品的石油馏分组成相关联，通过多元回归分析方法分别建立光谱主成分与光谱残差的校正模型，然后将待测原油样品在所选特征谱区的吸光度数据代入校正模型，即可预测原油样品的石油馏分组成。本发明方法适用于石油馏分组成的预测分析，尤其适用于渣油SARA组成、VGO馏分烃族组成、柴油馏分烃族组成的预测分析。本发明方法预测精度高，操作简便快速。

技术领域

本发明涉及石油化工领域，具体地涉及一种预测石油馏分组成的方法。

背景技术

各自石油馏分的组成及性质与生产出这些馏分的原油的性质是紧密相关的，在生产实践中，通常需要生产出各种馏分物质后才能确定其组成和性质。常见的石油馏分包括渣油、VGO馏分、柴油馏分等等。

渣油是石油中相对分子质量最大、结构最复杂、含杂原子量最多、沸点最高的部分，具有结构复杂、相对分子质量大、沸点高的特点，随着石油的重质化以及对轻质油品需求的日益增加，如何有效地将重质油转化为轻质油品已经成为石油工业的重要课题之一。要充分、合理的利用渣油资源，就需要对其结构、组成有清楚的认识。经典的分析方法是对渣油先用正庚烷沉淀出正庚烷沥青质(Asp)，然后再以含水1％的中性γ-Al₂O₃为吸附剂进行吸附色谱分离，用石油醚、苯和苯/乙醇(50/50，v/v)为溶剂顺次冲洗出饱和分(S)、芳香分(A)和胶质(R)。习惯上常将这四个组分的英文名称的第一个字母组合起来，称之为SARA分离法，该方法存在分离周期长、溶剂及固定相消耗多等缺点。显然，难以满足渣油加工过程控制对分析的快速要求，因此，建立快速和高效的渣油性质分析方法具有重要的实际意义。

VGO馏分的馏程约为350～500℃，其族组成主要分为链烷烃、环烷烃、芳烃三大类组分，碳数分布范围在C20～C35，平均碳数约为30，其平均相对分子质量为370～400之间。原油中的减压瓦斯油馏分(VGO)是目前重油轻质化的主要原料之一。VGO馏分具有结构复杂、相对分子质量大、沸点高的特点，对VGO馏分烃类的详细表征工作一直是石油馏分烃类表征的重点。目前分析VGO烃类组成的主要分析方法有经典液相色谱法(LC)、高效液相色谱法(HPIC)、超临界流体色谱法(SFC)、质谱法(MS)等，如ASTM D2786、ASTM D3239用于VGO烃类组成研究的经典方法，但存在分离周期长、溶剂及固定相消耗多等缺点。目前国内外大型石化企业都正在基于多种现代仪器分析手段开发建立原油快速评价技术，包括色-质联用(GC-MS)、核磁共振(NMR)、近红外光谱(NIR)和红外光谱(IR)等，其中NIR方法由于测量方便、速度快、并可用于现场或在线分析而倍受青睐。目前，在许多在线质量分析技术中，近红外光谱(NIR)技术是应用最广泛的一种。

柴油馏分馏程约为150～350℃，其族组成主要分为链烷烃、环烷烃、芳烃三大类组分，关于柴油烃族组成、特别是其中芳烃组成的测定目前主要的分析方法有质谱法和超临界流体色谱法。质谱法是目前最主流的方法，能给出柴油的详细族组成信息，包括链烷烃、不同环数环烷烃以及不同环数芳烃的含量分布等，可以满足对LCO原料和产品性质的分析需求，但该方法需要对样品进行预分离，将样品分离为饱和烃和芳烃后再分别进行质谱分析，分析时长较长，难以满足快速实时监控的要求。

从原油评价以及分子炼油的角度出发，渣油馏分的四组分、VGO馏分的烃族组成、柴油馏分的烃族组成对从分子水平认识原油以及原油调和非常重要，单独建立渣油馏分的四组分、VGO馏分的烃族组成、柴油馏分的近红外光谱数据库，通过标准方法采集烃族组成费时费力，成本高。