[发明专利]一种低硫船用燃料油调合方法

说明书

本发明涉及一种低硫船用燃料油调合方法，参照国家标准检测分析用于低硫船用燃料油调合的原料油的各项物性指标，指标至少包括密度、运动黏度、硫含量、CCAI，铝硅，灰分，硫化氢，钒，钠，残炭，热值；同时核算各组分油成本；建立燃料油成本函数以及约束条件：对于选择的各个指标计算其混合物的值为平均值，混合物运动黏度采用Cragoe模型计算；按照求解值进行船用燃料油调合。分析测定物性参数；该法能够为油品调合过程提供目标参考值，优化调合方案，同时减少调合实验工作量。

技术领域

本发明涉及石油化工领域的油品调合领域，具体涉及船用燃料油调合。特别是一种低硫船用燃料油调合方法。

背景技术

近年来，随着世界经济的快速发展，海上贸易变得更为繁忙，导致船用燃料油需求量不断增长。同时由于国际海事组织要求船用燃料油到2020年硫含量从3.5％降低到0.5％，对船用油生产商提出了新的挑战。直接使用低硫柴油组分等其黏度较低，动力不足而且成本较高，因而需要调合低价的高硫的重油等组分以提高黏度和降低成本。因此，需要开发调合技术，将黏度相差上万倍的各油品调合成低硫的船用燃料油，提高经济效益。

当前炼厂可用于调合生产低硫船用燃料油的组分极多，这虽然使得炼厂可以根据自身生产情况选择经济合适的调合方案，但是由于方案过多按照常用的经验或者穷举的方法会需要大量的实验检测工作，不能及时跟随市场调整方案，效率极低，因而开发一种快速的船用燃料油调合方法为调合实验提供参考是十分必要的。

目前已报道的油品调合技术多集中于汽油柴油等成品油领域。成品油的调合组分性质较为稳定，而且由于各组分性质一般差别不会超过两个量级，相关的各指标混合模型较为准确和完善。例如文献CN103745115A中辛烷值、蒸汽压等指标都有较好的预测模型，然后使用粒子群优化算法来求解。但是由于船用燃料油的各组分性质差异很大，例如用沥青和柴油组分调合，各种指标的预测模型也不明确，因而目前无法准确的对各项性质进行预测。文献CN105727777A介绍了一种重质船用燃料油的优化调合方案，对于黏度等非线性指标使用人工神经网络进行机器学习，但是仍需要测量大量的实验数据来优化预测模型系数。本发明注重的是使用已知的预测模型提供一种简单的近似的低硫船用燃料油调合方法，其灵活性强，所需实验量少。

发明内容

本发明的目的是提供一种低硫船用燃料油的调合方法，可以为低硫船用燃料油调合工作提供参考方案，提高调合效率。

本发明的技术方案如下：

一种低硫船用燃料油调合方法，包括如下步骤：

(1)参照国家标准检测分析用于低硫船用燃料油调合的原料油的各项物性指标，指标至少包括密度、运动黏度、硫含量、CCAI、铝硅、灰分、钒、钠、残炭和热值；同时核算各组分油成本；

(2)建立燃料油成本函数以及约束条件：对于密度、硫含量、CCAI、铝硅、灰分、钒、钠、残炭、热值和其他检测的指标，其混合物的值为平均值，约束条件为混合物的值低于国家标准；对于混合物运动黏度其不等于平均值，采用Cragoe模型计算，约束条件为混合物的运动黏度满足国家标准；

(3)求解燃料油成本函数，按照求解值进行船用燃料油调合。

2、如权利要求1所述的方法，其特征是，步骤(1)中国家标准为GB17411-2015规定的燃料油满足的质量指标。

3、如权利要求1所述的方法，其特征是，步骤(2)中，所述燃料油成本函数，即各原料油所占比例与其价格的乘积之和：

y＝min{PX}

P为原料油的生产成本行向量，P＝[p₁，p₂，……，p_n]，p_k为第k种原料油的生产成本，n为原料油种类；