[发明专利]重整生成油关键组份分布预测方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种重整生成油关键组份分布预测方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取目标重整装置的操作参数和生产原料数据；确定目标重整装置生产的重整生成油的关键组份种类；调用各类关键组份对应的预测模型，分别采用各预测模型基于操作参数和生产原料数据进行预测，得到预测模型所对应关键组份的预测分布数据。采用本发明，关键组份的分布预测高效且低成本。

技术领域

本发明涉及石油化工技术领域，特别是涉及一种重整生成油关键组份分布预测方法、装置、设备和介质。

背景技术

重整装置是重要的石油炼制装置，其目的是将石脑油转换成富含芳烃组份的重整生成油，其中富含芳烃组份的重整生成油会进入下游化工装置形成产品，或者去汽油调和装置成为调和汽油的原料。去化工装置的重整生成油中关键组份的含量情况，直接决定了芳烃、苯、甲苯、二甲苯、三甲苯这些重要的化工产品的产量。随着化工产品市场价格波动加剧，企业越来越希望能及时获得重整生成油中关键组份的含量，这样就能更快地调整操作，多生产附加值更高的组份，实现精细化生产及利润最大化。

目前，获得重整生成油关键组份分布的常见方法，包括人工化验分析和采用在线分析仪。人工化验分析首先要取得重整生成油的样本，然后再送入实验室进行人工化验分析，最后得出组份分布的结果。这种方法虽然能准确测得产品组份分布，但耗时较长，整个过程平均下来需要2-4小时左右，效率低。采用在线分析仪进行在线分析，可以实现分钟级的组份分布的准确分析，但是首先需在原有管道上安装导流管，将重整生成油引入到在线分析仪设备中，该设备通过近红外光谱分析，核磁分析技术对产品组份分布进行分析。这种方法需要安装大量仪器设备，占用很多场地安装设备，需配备导流管道、光缆、电缆，且前期投入较大，安装在线分析仪的总投资一般都在300万以上，成本高。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是：现有技术中获得重整生成油关键组份分布的效率低、成本高。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种重整生成油关键组份分布预测方法、装置、设备和介质。

一种重整生成油关键组份分布预测方法，包括：

获取目标重整装置的操作参数和生产原料数据；

确定所述目标重整装置生产的重整生成油的关键组份种类；

调用各类关键组份对应的预测模型，分别采用各预测模型基于所述操作参数和所述生产原料数据进行预测，得到所述预测模型所对应关键组份的预测分布数据。

在其中一个实施例中，所述获取目标重整装置的操作参数和生产原料数据之后，所述调用各类关键组份对应的预测模型，分别采用各预测模型基于所述操作参数和所述生产原料数据进行预测，得到所述预测模型所对应关键组份的预测分布数据之前，还包括：

对所述操作参数和所述生产原料数据进行数据预处理。

在其中一个实施例中，所述调用各类关键组份对应的预测模型，分别采用各预测模型基于所述操作参数和所述生产原料数据进行预测，得到所述预测模型所对应关键组份的预测分布数据之前，还包括：

采集所述目标重整装置的历史操作参数、历史生产原料数据和所述关键组份的历史分布数据，建立数据集并划分为训练集和测试集；

以所述训练集中的所述历史操作参数、所述历史生产原料数据为输入，分别以所述训练集中各关键组份的历史分布数据为输出，对初始的神经网络模型进行多次训练，得到各关键组份的多个训练模型；

采用所述测试集中的所述历史操作参数、所述历史生产原料数据对应的所述历史分布数据，对各关键组份的各训练模型进行预测测试，从所述关键组份的各训练模型中选定预测模型。