【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石油炼制及石油化工生产，尤其涉及一种分子级蜡油固定床加氢模型构建、预测方法及装置。
技术介绍
1、随着石油行业的快速发展和原油的不断开采，全球原油劣质化和重质化程度不断增加，高硫重油占储量原油的比例越来越多。环保法规日益严格，对燃料油的硫含量也有了更严格的限制。与此同时，国内化工产品的需求持续增加。石油资源高效利用和炼化产业转型已成为我国能源化工行业未来的主要任务。精细模拟石油加工过程的分子转化，优化石油分子转化链条，是迈向该目标的重要途径。因此，加氢裂化技术作为重质油轻质化的重要手段，在改善油品质量、生产高附加值产品等方面具有重要的作用，对石油炼制和化工生产具有重要的意义。
2、近年来，基于结构导向的集总模型由于其具有较好的预测能力而备受欢迎，从而在加氢裂化生产中多使用集总模型来对产品性质进行预测，但是由于原油劣质化和重质化程度不断增加，最终进入裂化反应器的原料变化比较大，这对模型的适应性和优化求解效率提出了更高的要求。而集总模型是通过动力学特性将每个集总作为虚拟的单一组来进行模拟，因而存在着无法准确预测产品组成和性质、适用范围较窄、易失去准确性等缺点。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种分子级蜡油固定床加氢模型构建、预测方法及装置，以解决无法采用分子级模型对产品性质进行预测的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，包括：
3、采集若干个进出料油品油样进行质谱分析
4、根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建蜡油分子库；其中，所述蜡油分子库记录了蜡油加氢过程中涉及的反应原料、反应中间产物和反应产物的所有分子；
5、基于蜡油分子库中的分子种类确定加氢反应的反应规则库，并生成反应动力学网络；
6、根据反应动力学网络中的化学反应，构建lhhw动力学模型，基于lhhw动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型。
7、可以理解的是，相对于现有技术，本专利技术通过采集若干个进出料油品油样进行质谱分析，得到每个进出料油品油样对应的分子组成信息，之后根据得到的每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建包含蜡油加氢过程中涉及的反应原料、反应中间产物和反应产物的所有分子的蜡油分子库，根据蜡油分子库中的分子种类确定加氢反应的反应规则库，在反应规则库的基础上生成相应的蜡油加氢反应的反应动力学网络，并构建对应的lhhw动力学模型，最后基于lhhw动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型。这样构建的分子级蜡油固定床加氢预测模型，以分子作为反应的最小单元，根据分子种类确立了蜡油分子库，使得预测模型的求解以分子级为基础；同时通过反应规则库构建了反应动力学网络，并构建了相应的动力学模型，而预测模型的构建是以动力学模型为基础，使得预测模型的求解结果比集总模型更加详细、准确。
8、作为优选方案，所述采集若干个进出料油品油样进行质谱分析，具体为：
9、采集若干实际工况下的进出料油品油样，通过预设的检测方法对所述进出料油品油样的分子组成信息进行检测；
10、所述检测方法包括气相色谱/场电离-飞行时间质谱(gc/fi-tof ms)、傅里叶变换离子回旋共振质谱(ft-icr ms)或气相色谱-质谱联用(gc-ms)。
11、通过所述检测方法对所述进出料油品油样的分子组成信息进行检测，能够得到相应的每个进出料油品油样对应的分子组成信息，可以用于后续更好的构建蜡油分子库。
12、作为优选方案，所述根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建蜡油分子库，具体为：
13、根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，统计蜡油加氢过程中所涉及的第一反应原料、第一反应中间产物和第一反应产物，分别获取所述第一反应原料、第一反应中间产物和第一反应产物的分子，并用结构向量sol表示所有分子，构建包含所述第一反应原料、第一反应中间产物和第一反应产物的蜡油分子库。
14、通过所述根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建蜡油分子库，避免了蜡油分子库包含其他非必要的分子，从而更好的作为反应规则库的制定基础，提高模型的构建效率。
15、作为优选方案，所述根据反应动力学网络中的化学反应，构建lhhw动力学模型，具体为：
16、获取反应动力学网络中的每个蜡油加氢化学反应和lhhw动力学模型；
17、当所述蜡油加氢化学反应为可逆反应时，分别获取每个可逆蜡油加氢反应的平衡常数，向lhhw动力学模型输入所述平衡常数，确定所述每个可逆蜡油加氢化学反应对应的反应速率；
18、当所述蜡油加氢化学反应为不可逆反应时，分别获取每个不可逆蜡油加氢反应的反应焓，向lhhw动力学模型输入所述反应焓，确定所述每个不可逆蜡油加氢化学反应对应的反应速率；
19、在确定所有蜡油加氢化学反应对应的反应速率后，构建所述lhhw动力学模型的速率方程。
20、通过所述根据反应动力学网络中的化学反应，构建lhhw动力学模型，能够得到仅与蜡油加氢化学反应相关的动力学模型，使得对lhhw动力学模型的操作是仅与蜡油加氢化学反应相关，从而提高了模型的求解效率。
21、作为优选方案，所述构建lhhw动力学模型之后，还包括：
22、lhhw动力学模型中的反应为相同反应规则和相同催化剂床层时，设定所述lhhw动力学模型中的反应对应的反应速率为相同值；
23、对lhhw动力学模型中的所有反应配置金属中心控制因子、酸中心控制因子和传质控制因子；根据不同的反应规则，lhhw动力学模型选择使用不同的控制因子对所述lhhw动力学模型中的反应进行调控；
24、对lhhw动力学模型中的所有反应配置床层因子，lhhw动力学模型根据反应器的类型对催化剂床层进行合并，其中，合并后的催化剂床层内的所有反应使用相同的床层因子。
25、通过所述对lhhw动力学模型的配置操作，使得lhhw动力学模型与实际工艺流程中的操作配置更加匹配。
26、作为优选方案，所述基于lhhw动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型，具体为：根据气液传质的质量平衡、热量平衡和动力平衡方程，以所述lhhw动力学模型为基础，结合反应器的参数构建分子级蜡油固定床加氢预测模型。
27、通过所述基于lhhw动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型，使得分子级蜡油固定床加氢预测模型能够以动力学为基础，能够得到更准确、更详细的求解结果。
28、相应的，本专利技术提供了一种分子级蜡油固定床加氢的预测方法，包括：
29、获取分子级蜡油固定床加氢预测模型；其中，所述分子级蜡油固定床加氢预测模型由上述的分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法而构建获得；
30、获取实际蜡油加氢工艺流程的工业数据，并对工业数据进行处理；其中，所述实际蜡本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述采集若干个进出料油品油样进行质谱分析，具体为：
3.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建蜡油分子库，具体为：
4.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据反应动力学网络中的化学反应，构建LHHW动力学模型，具体为：
5.如权利要求4所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述构建LHHW动力学模型之后，还包括：
6.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述基于LHHW动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型，具体为：根据气液传质的质量平衡、热量平衡和动力平衡方程，并结合反应器的参数，根据LHHW动力学模型构建分子级蜡油固定床加氢预测模型。
7.一种分子级蜡油固定床加氢的预测
8.如权利要求7所述的一种分子级蜡油固定床加氢的预测方法，其特征在于，所述获取实际蜡油加氢工艺流程的工业数据，并对工业数据进行处理，具体为：
9.如权利要求7所述的一种分子级蜡油固定床加氢的预测方法，其特征在于，所述交替使用遗传算法和SQP算法对分子级蜡油固定床加氢预测模型进行求解，具体为：
10.一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建装置，其特征在于，包括：采集模块、分子库构建模块、网络生成模块和预测模型构建模块；
...【技术特征摘要】
1.一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述采集若干个进出料油品油样进行质谱分析，具体为：
3.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据每个进出料油品油样对应的分子组成信息，构建蜡油分子库，具体为：
4.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据反应动力学网络中的化学反应，构建lhhw动力学模型，具体为：
5.如权利要求4所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方法，其特征在于，所述构建lhhw动力学模型之后，还包括：
6.如权利要求1所述的一种分子级蜡油固定床加氢预测模型的构建方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永春，蔡楚轩，何恺源，
申请(专利权)人：广东辛孚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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