一种多组分汽油调和配方优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及汽油调和技术领域，公开了一种多组分汽油调和配方优化方法，包括以下步骤：建立汽油调和的性质预测模型，根据历史调和配方调节所述性质预测模型；以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型；根据所述汽油调和优化模型获取最优调和配方。本发明专利技术具有对汽油性质预测准确，汽油调和质量达标且成本较低的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种多组分汽油调和配方优化方法及装置
本专利技术涉及汽油调和
，具体涉及一种多组分汽油调和配方优化方法及装置。
技术介绍
汽油调和的利润占炼油企业总利润的60％以上。油品调和作业依赖于准确的调和配方与控制实施系统。其中优化的调和配方可以达到调和油调和指标卡边和降低调和性质指标富余量的目的。运用智能优化算法，可以快速的获取最优配方，降低调和成本，获取最大的利润。现有调和技术存在的缺点：性质预测模型不准确，缺少反馈调整机制；调和调和油质量容易过剩，成本不节约。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种多组分汽油调和配方优化方法及装置，解决现有技术中调和油性质预测不准确，调和油质量过剩，造成成本浪费的技术问题。为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案提供一种多组分汽油调和配方优化方法，包括以下步骤：建立汽油调和的性质预测模型，根据历史调和配方调节所述性质预测模型；以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型；根据所述汽油调和优化模型获取最优调和配方。本专利技术还提供一种多组分汽油调和配方优化装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机介质，所述计算机介质被所述处理器执行时，实现所述多组分汽油调和配方优化方法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：本专利技术在建立汽油调和的性质预测模型后，根据历史调和配方调节性质预测模型，使得性质预测准确度提高。同时，以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型，获取最优调和配方，使得最优调和配方在符合性质要求的前提下尽可能降低成本，达到利润最大化。附图说明图1是本专利技术提供的多组分汽油调和配方优化方法一实施方式的流程图；图2是本专利技术提供的辛烷值预测模型调节方法一实施方式的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1如图1所示，本专利技术的实施例1提供了多组分汽油调和配方优化方法，包括以下步骤：S1、建立汽油调和的性质预测模型，根据历史调和配方调节所述性质预测模型；S2、以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型；S3、根据所述汽油调和优化模型获取最优调和配方。本专利技术实施例针对现有汽油调和过程中性质预测模型不准确，缺少反馈调整机制；调和调和油质量容易过剩，成本不节约的问题，提供多组分汽油调和配方优化方法。首先建立性质预测模型，并根据历史调和配方调节性质预测模型，以提高性质预测准确度；在此性质预测模型基础上，以生产满足指定性质要求的汽油为约束条件，同时以调和油的总利润作为优化目标，即调和油的总成本最低为优化目标，建立汽油调和优化模型，获取最优调和配方。本专利技术具有调和油性质预测准确，最大限度的利用现有组分油的经济效益，减少组分油浪费，降低成本，提高利润，提高经济效益的技术效果。优选的，所述汽油调和性质预测模型具体包括：氧含量预测模型：硫含量预测模型：芳烃含量预测模型：烯烃含量预测模型：苯含量预测模型：蒸气压预测模型：辛烷值预测模型：其中，m(o)为调和油中氧的质量分数，oi为基础油i中氧的质量分数，xi为基础油i的体积分数，ρi为基础油i中的密度，m为基础油数量，m(s)为调和油中硫的质量分数，si为基础油i中硫的质量分数，Aro为调和油中芳烃的体积分数，Aroi为基础油i中芳烃的体积分数，Ole为调和油中烯烃的体积分数，Olei为基础油i中烯烃的体积分数，Ben为调和油中苯的体积分数，Beni为基础油i中苯的体积分数，P为调和油中蒸气压，Pi为基础油i中蒸气压，RON为调和油的辛烷值，RONi为基础油i的辛烷值，为烯烃体积分数、芳烃体积分数以及基础油体积分数的函数。本实施例中汽油调和的性质预测主要考虑硫含量、氧含量、苯含量、芳烃含量、烯烃含量，辛烷值、蒸气压指标等性质；其中辛烷值和蒸气压调和模型为非线性模型，其他性质指标为根据质量或体积分数线性叠加模型。应该理解的，汽油调和性质预测模型还可包含其他性质指标的集合，根据调和组分要求设定即可，本实施例仅为举例说明。本专利技术可针对不固定组分油品进行配方优化，对多目标多组分油进行配方优化，充分发挥市场效应。优选的，根据历史调和配方调节所述性质预测模型，具体为根据历史调和配方调节辛烷值预测模型的回归参数；将所述辛烷值预测模型表示为：其中，RON为调和油的预测辛烷值，为基础油的辛烷体积分数之和，为基础油烯烃含量体积分数之和，为基础油烯烃含量体积分数平方之和，为基础油芳烃含量体积分数之和，为基础油芳烃含量体积分数平方之和，a2、a3为所述回归参数；简化所述辛烷值预测模型：y＝a2x+a3其中，y为因变量，x为自变量。汽油调和性质预测模型的核心是根据各调和组分的性质预测出调和油的性质，在汽油调和过程中某些调和性质，如辛烷值、Reid蒸汽压等存在非线性调和效应，不同的调和组分有不同的性质，不同牌号的调和油有不同的指标要求，通过自动更新辛烷值预测模型的回归参数，确保辛烷值预测模型的准确性，保证辛烷值预测模型的精度，提高一次调和成功率。优选的，根据历史调和配方调节所述辛烷值预测模型的回归参数，具体为：S11、选取设定数量的历史调和配方，根据每一历史调和配方分别计算一对自变量实际值和因变量实际值作为样本点，得到样本点集，在所述样本点集中选取分析点；S12、根据所述分析点进行回归分析计算所述回归参数，得到调节后的辛烷值预测模型；S13、根据调节后的辛烷值预测模型计算历史调和油的辛烷预测值，并判断历史调和油的辛烷预测值与历史调和油的辛烷实际值的差值是否小于第一设定阈值，如果是则输出调节后的辛烷值预测模型，如果否则重新在所述样本点集中选取分析点并转步骤S12；S14、如果所述样本点集中不存在符合要求的分析点，则选取大于所述设定数量的历史调和配方重新构建样本点集，并转步骤S11。优选取距离当前日期最近的6～11天的调和油调合的历史调和配方，进行数据处理，剔除异常点，然后进行回归参数校正。优选的，在所述样本点集中选取分析点，具体为：选取两个所述样本点作直线，得到所述直线的表达式，将各所述自变量实际值分别代入所述表达式得到对应的因变量理论值，判断各所述因变量理论值与对应的因变量实际值的差值是否小于第二设定阈值，并统计因变量理论值与因变量实际值的差值小于第二设定阈值的计数值，判断所述计数值是否大于第三设定阈值，如果是则以选取的两个样本点作为分析点，如果否则在所述样本点集重新选取另两个样本点进行判断。优选的，以调和油的性质要求作为约束条件，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n建立汽油调和的性质预测模型，根据历史调和配方调节所述性质预测模型；/n以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型；/n根据所述汽油调和优化模型获取最优调和配方。/n

【技术特征摘要】
1.一种多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立汽油调和的性质预测模型，根据历史调和配方调节所述性质预测模型；
以调和油的性质要求作为约束条件，以调和油的总利润作为优化目标，建立汽油调和优化模型；
根据所述汽油调和优化模型获取最优调和配方。


2.根据权利要求1所述的多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，所述汽油调和性质预测模型具体包括：
氧含量预测模型：
硫含量预测模型：
芳烃含量预测模型：
烯烃含量预测模型：
苯含量预测模型：
蒸气压预测模型：
辛烷值预测模型：
其中，m(o)为调和油中氧的质量分数，oi为基础油i中氧的质量分数，xi为基础油i的体积分数，ρi为基础油i中的密度，m为基础油数量，m(s)为调和油中硫的质量分数，si为基础油i中硫的质量分数，Aro为调和油中芳烃的体积分数，Aroi为基础油i中芳烃的体积分数，Ole为调和油中烯烃的体积分数，Olei为基础油i中烯烃的体积分数，Ben为调和油中苯的体积分数，Beni为基础油i中苯的体积分数，P为调和油中蒸气压，Pi为基础油i中蒸气压，RON为调和油的辛烷值，RONi为基础油i的辛烷值，为烯烃体积分数、芳烃体积分数以及基础油体积分数的函数。


3.根据权利要求1所述的多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，根据历史调和配方调节所述性质预测模型，具体为根据历史调和配方调节辛烷值预测模型的回归参数；
将所述辛烷值预测模型表示为：



其中，RON为调和油的预测辛烷值，为基础油的辛烷体积分数之和，为基础油烯烃含量体积分数之和，为基础油烯烃含量体积分数平方之和，为基础油芳烃含量体积分数之和，为基础油芳烃含量体积分数平方之和，a2、a3为所述回归参数；
简化所述辛烷值预测模型：
y＝a2x+a3
其中，y为因变量，x为自变量。


4.根据权利要求3所述的多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，根据历史调和配方调节所述辛烷值预测模型的回归参数，具体为：
S11、选取设定数量的历史调和配方，根据每一历史调和配方分别计算一对自变量实际值和因变量实际值作为样本点，得到样本点集，在所述样本点集中选取分析点；
S12、根据所述分析点进行回归分析计算所述回归参数，得到调节后的辛烷值预测模型；
S13、根据调节后的辛烷值预测模型计算历史调和油的辛烷预测值，并判断历史调和油的辛烷预测值与历史调和油的辛烷实际值的差值是否小于第一设定阈值，如果是则输出调节后的辛烷值预测模型，如果否则重新在所述样本点集中选取分析点并转步骤S12；
S14、如果所述样本点集中不存在符合要求的分析点，则选取大于所述设定数量的历史调和配方重新构建样本点集，并转步骤S11。


5.根据权利要求4所述的多组分汽油调和配方优化方法，其特征在于，在所述样本点集中选取分析点，具体为：
选取两个所述样本点作直线，得到所述直线的表达式，将各所述自变量实际值分别代入所述表达式得到对应的因变量理论值，判断各所述因变量理论值与对应的因变量实际值的差值是否小于第二设定...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢烈祥，周力，杨龙，
申请(专利权)人：汉谷云智武汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42