一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法.pdf

本发明公开了一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，首先采用近红外原油快速评价技术获取当前加工原油的TBP蒸馏数据，然后利用流程模拟软件进行模拟计算，得到各侧线产品的模拟值。接着实际测量当前常减压装置各侧线产品的化验值，并基于各侧线产品的模拟值和化验值，利用流程模拟软件进行拟合计算，最后得到校正后的原油TBP曲线。校正后的TBP曲线更加贴近当前加工原油的性质，有助于提高常减压装置模拟的准确度，为后续的装置实时优化奠定基础。

1.一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，其特征在于该方法包括以下步
骤：
1)利用近红外原油快速评价技术获取当前加工原油的实沸点蒸馏数据；
2)利用流程模拟软件，依据原油的实沸点蒸馏数据进行模拟计算，得到初馏塔和常压
塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值；
3)测量当前初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的实际值；
4)基于初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值和实测值，利用流
程模拟软件进行拟合计算，得到校正后的原油实沸点蒸馏曲线。
2.根据权利要求1所述的一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，其特征
在于步骤4)所述的拟合计算：选取初馏塔和常压塔侧线产品不同馏出点温度的模拟值与实
测值偏差平方和最小作为优化目标：
$J=min\[{\mathrm{\ω}}_k^i\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{5}{\Σ}}{(T_{S,k}^i-T_{T,k}^i)}^2\]$
其中，为步骤2)中流程模拟软件计算得到的初馏塔和常压
塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值，
为实际工况中初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏
出点温度的实测值，为权重，
其中上标i表示初馏塔和常压塔各侧线的产品，下标k表示初馏塔和常压塔各侧线产品
的不同馏出点。
3.根据权利要求2所述的一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，其特征
在于所述的拟合计算，采用如下决策变量：
T＝{T1,T2,T3,T4,T5}
其中，Tj(j＝1,2,…,5)分别为当前加工原油实沸点蒸馏数据中10％、30％、50％、70％、
90％的馏分收率对应的温度。
4.根据权利要求2所述的一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，其特征
在于所述初馏塔和常压塔的各侧线产品分别为：初顶油、常顶油、常一线油、常二线油和常
三线油，不同馏出点分别为：初馏点、10％馏出点、50％馏出点、90％馏出点和终馏点。
5.根据权利要求4所述的一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，其特征
在于所述初馏塔和常压塔各侧线产品的不同馏出点对应的权重分别如下：
${\mathrm{\ω}}^1=\{{\mathrm{\ω}}_1^1=3,{\mathrm{\ω}}_2^1=4,{\mathrm{\ω}}_3^1=4,{\mathrm{\ω}}_4^1=4,{\mathrm{\ω}}_5^1=10\}$
${\mathrm{\ω}}^2=\{{\mathrm{\ω}}_1^2=3,{\mathrm{\ω}}_2^2=5,{\mathrm{\ω}}_3^2=3,{\mathrm{\ω}}_4^2=7,{\mathrm{\ω}}_5^2=10\}$
${\mathrm{\ω}}^3=\{{\mathrm{\ω}}_1^3=2,{\mathrm{\ω}}_2^3=1,{\mathrm{\ω}}_3^3=1.6,{\mathrm{\ω}}_4^3=1,{\mathrm{\ω}}_5^3=0.6\}$
${\mathrm{\ω}}^4=\{{\mathrm{\ω}}_1^4=10,{\mathrm{\ω}}_2^4=5,{\mathrm{\ω}}_3^4=15,{\mathrm{\ω}}_4^4=15,{\mathrm{\ω}}_5^4=150\}$
${\mathrm{\ω}}^5=\{{\mathrm{\ω}}_1^5=2,{\mathrm{\ω}}_2^5=15,{\mathrm{\ω}}_3^5=15,{\mathrm{\ω}}_4^5=1.6,{\mathrm{\ω}}_5^5=15\}$
其中，ωi(i＝1,2,…,5)分别为初顶油、常顶油、常一线、常二线和常三线包含的各温度
点对应的权重。

一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法

技术领域

本发明涉及炼油加工领域，尤其涉及一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏(TBP)
曲线校正方法。

背景技术

常减压装置是炼油加工的第一道工序，通过蒸馏可得到包括石脑油、航空煤油、轻
柴油、重柴油等诸多产品。常减压装置是炼油厂最大的耗能装置之一，约占炼油总耗能的
25％-30％。通过装置的实时优化，可以提高高价值产品收率，降低装置能耗，对炼厂经济效
益的提升具有重要意义。

原油TBP蒸馏数据是原油炼制的根本依据，TBP曲线的准确性与常减压装置模拟的
准确度直接相关。目前，大多数炼化企业仍采用传统的历史原油性质数据对常减压装置进
行模拟和优化，而历史原油数据往往不能准确表征当前加工原油的实时性质，其模拟结果
往往会与实际工况产生较大偏差。此外，即便是采用近红外原油快速评价技术得到较为准
确的原油TBP曲线，经实际测试验证，与实际侧线性质反推得到的TBP曲线仍存在一定误差。
因此，需要根据实际侧线性质对原油TBP曲线进行校正。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，
该方法包括以下步骤：

一种基于原油实时性质的实沸点蒸馏曲线校正方法，该方法包括以下步骤：

1)利用近红外原油快速评价技术获取当前加工原油的实沸点蒸馏数据；

2)利用流程模拟软件，依据原油的实沸点蒸馏数据进行模拟计算，得到初馏塔和
常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值；

3)测量当前初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的实际值；

4)基于初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值和实测值，利
用流程模拟软件进行拟合计算，得到校正后的原油实沸点蒸馏曲线。

优选的，步骤4)所述的拟合计算：选取初馏塔和常压塔侧线产品不同馏出点温度
的模拟值与实测值偏差平方和最小作为优化目标：

$J=min\[{\mathrm{\ω}}_k^i\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{5}{\Σ}}{(T_{S,k}^i-T_{T,k}^i)}^2\]$

其中，为步骤2)中流程模拟软件计算得到的初馏塔和
常压塔各侧线产品对应的不同馏出点温度的模拟值，

为实际工况中初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不
同馏出点温度的实测值，为权重，

其中上标i表示初馏塔和常压塔各侧线的不同产品，下标k表示初馏塔和常压塔各
侧线产品的不同馏出点。

优选的，所述的拟合计算，采用如下决策变量：

T＝{T1,T2,T3,T4,T5}

其中，Tj(j＝1,2,…,5)分别为当前加工原油实沸点蒸馏数据中10％、30％、50％、
70％、90％的馏分收率对应的温度。

优选的，所述初馏塔和常压塔的各侧线产品分别为：初顶油、常顶油、常一线油、常
二线油和常三线油，不同馏出点分别为：初馏点、10％馏出点、50％馏出点、90％馏出点和终
馏点。

优选的，所述初馏塔和常压塔各侧线产品的不同馏出点对应的权重分别如下：

${\mathrm{\ω}}^1=\{{\mathrm{\ω}}_1^1=3,{\mathrm{\ω}}_2^1=4,{\mathrm{\ω}}_3^1=4,{\mathrm{\ω}}_4^1=4,{\mathrm{\ω}}_5^1=10\}$

${\mathrm{\ω}}^2=\{{\mathrm{\ω}}_1^2=3,{\mathrm{\ω}}_2^2=5,{\mathrm{\ω}}_3^2=3,{\mathrm{\ω}}_4^2=7,{\mathrm{\ω}}_5^2=10\}$

${\mathrm{\ω}}^3=\{{\mathrm{\ω}}_1^3=2,{\mathrm{\ω}}_2^3=1,{\mathrm{\ω}}_3^3=1.6,{\mathrm{\ω}}_4^3=1,{\mathrm{\ω}}_5^3=0.6\}$

${\mathrm{\ω}}^4=\{{\mathrm{\ω}}_1^4=10,{\mathrm{\ω}}_2^4=5,{\mathrm{\ω}}_3^4=15,{\mathrm{\ω}}_4^4=15,{\mathrm{\ω}}_5^4=150\}$

${\mathrm{\ω}}^5=\{{\mathrm{\ω}}_1^5=2,{\mathrm{\ω}}_2^5=15,{\mathrm{\ω}}_3^5=15,{\mathrm{\ω}}_4^5=1.6,{\mathrm{\ω}}_5^5=15\}$

其中，ωi(i＝1,2,…,5)分别为初顶油、常顶油、常一线、常二线和常三线包含的
各温度点对应的权重。

有益效果：

本发明提出一种基于原油实时性质的TBP曲线校正方法，首先采用近红外原油快
速评价技术获取当前加工原油的TBP蒸馏数据，利用流程模拟软件进行模拟计算，得到各侧
线产品的模拟值；然后测量当前常减压装置各侧线产品的实际值；基于各侧线产品的模拟
值和实测值，利用流程模拟软件进行拟合计算，最后得到经过校正后的原油TBP曲线。校正
后的TBP曲线更加贴近当前加工原油的性质，这将有助于提高常减压装置模拟的准确度，为
后续的装置实时优化奠定基础。

附图说明

图1 TBP曲线校正流程图

图2 TBP曲线校正前后对比图

具体实施案例

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行
实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施
例。以某企业常减压装置为例，该企业常减压装置具有炼化企业典型工艺，包括初馏塔、常
压塔和减压塔。

TBP曲线校正流程图如图1所示。

(1)以当前时间2015-04-07 21:00为基准，利用原油近红外快速评价技术获取当
前加工原油的性质数据，上述过程中，利用近红外快速评价技术获得当前加工原油的TBP蒸
馏数据的内容，优选的详见发明专利《一种基于复合预测技术的原油性质快速检测方法》，
公开号：CN 103364364A。得到原油TBP蒸馏数据如表1所示。

表1原油TBP蒸馏数据

(2)采用炼化企业通用的流程模拟软件Aspen-Plus(或者其他具有类似功能的软
件，如PROII、Petro-SIM等)，利用步骤(1)中的原油TBP蒸馏数据进行流程模拟，得到各侧线
产品的模拟值，本实施例中，初馏塔和常压塔的各侧线产品分别为：初顶油、常顶油、常一线
油、常二线油和常三线油；不同馏出点分别为：初馏点(0％)、10％馏出点、50％馏出点、90％
馏出点和终馏点(100％)。同时，测量当前常减压装置侧线产品的实测值。常减压装置侧线
产品质量指标的模拟值与实测值如表3所示。

表3常减压侧线产品质量指标的模拟值与实测值

(3)确定各侧线产品对应的不同馏出点温度的权重如下：

${\mathrm{\ω}}^1=\{{\mathrm{\ω}}_1^1=3,{\mathrm{\ω}}_2^1=4,{\mathrm{\ω}}_3^1=4,{\mathrm{\ω}}_4^1=4,{\mathrm{\ω}}_5^1=10\}$

${\mathrm{\ω}}^2=\{{\mathrm{\ω}}_1^2=3,{\mathrm{\ω}}_2^2=5,{\mathrm{\ω}}_3^2=3,{\mathrm{\ω}}_4^2=7,{\mathrm{\ω}}_5^2=10\}$

${\mathrm{\ω}}^3=\{{\mathrm{\ω}}_1^3=2,{\mathrm{\ω}}_2^3=1,{\mathrm{\ω}}_3^3=1.6,{\mathrm{\ω}}_4^3=1,{\mathrm{\ω}}_5^3=0.6\}$

${\mathrm{\ω}}^4=\{{\mathrm{\ω}}_1^4=10,{\mathrm{\ω}}_2^4=5,{\mathrm{\ω}}_3^4=15,{\mathrm{\ω}}_4^4=15,{\mathrm{\ω}}_5^4=150\}$

${\mathrm{\ω}}^5=\{{\mathrm{\ω}}_1^5=2,{\mathrm{\ω}}_2^5=15,{\mathrm{\ω}}_3^5=15,{\mathrm{\ω}}_4^5=1.6,{\mathrm{\ω}}_5^5=15\}$

其中，ωi(i＝1,2,…,5)分别为初顶油、常顶油、常一线、常二线和常三线包含的
各温度点对应的权重。

(4)选取TBP蒸馏数据的10％、30％、50％、70％、90％的馏分收率对应的温度作为
决 策变量，选取初馏塔和常压塔侧线产品不同馏出点的模拟值与实测值偏差平方和最小
为优化目标，如下式所示：

$J=min\[{\mathrm{\ω}}_k^i\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{5}{\Σ}}{(T_{S,k}^i-T_{T,k}^i)}^2\]$

其中，分别初馏塔和常压塔各侧线产品对应的不同馏
出点温度的模拟值，分别为初馏塔和常压塔各侧线产品对应的
不同馏出点温度的实测值，为步骤(2)中所示权重。

(5)根据实际工艺指标，确定优化的约束条件，如表4所示。

表4约束条件

(6)基于上述优化目标和约束条件，利用Aspen-Plus中的Optimizer模块(或者利
用其它流程模拟软件中类似功能的模块)进行优化计算，得到经过校正后的TBP蒸馏数据，
校正前后的决策变量数据对比如表5所示。

表5校正前后决策变量数据对比

根据表5，得到TBP曲线校正前后比较图，如图2所示。经过校正后的TBP曲线，更加
贴近当前加工原油的性质，有助于提高常减压装置模拟的准确度，为后续的装置实时优化
奠定基础。