基于支持向量回归的重油催化裂化产物建模及优化
基于支持向量机催化裂化轻柴油凝点软测量
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒ ｓ： ｃ ｔ ｌ ｔｃ ｒ ｃ ｉ ａ ａ ｙ ｉ ｃ ａ ｋ ｎｇ； ｌｇ ｃ ｌ ｏ ｌ ｓ ｌｄｉｙ ｎｇ ｏ ｎｔ ｓ ｉ ｈｔ ｙｃｅ ｉ； ｏ ｉ ｆ ｉ ｐ ｉ ； ｕｐｐ ｒ ｖｅ ｔ ｍａ ｈ ｎｅ ｏｔ ｃ ｏｒ ｃ ｉ ｓ； ｇｅ ｔｃ ｎｅ ｉ
王 景芳 ， 亦凡 廖
（ 南涉外经济学院 电气工程系 ， 南 长沙 湖 湖 ４０ ０ ） １２ ５
摘 要 ：介绍 了一种支持向量机与遗传算法相结合 的方法 ， 并通过实测数 据建立催化裂化轻柴油凝点 数学模型， 在线计算
轻 柴 油 油 气 分压 和装 置 在 线 验证 ， 型 具 有 泛 化 能 力 ， 将 其 作 为 软 仪 表 用来 实 时优 化 工 艺 操 作 。 模 并
维普资讯
信 息技 术 及 应 用
石 油 化 工
自
动 化 ，２ ０ ，２： ４ ０８ ４
ＡＵＴ０Ｍ ＡＴＩ ＯＮ Ｎ Ｉ ＰＥＴＲｏ— ＣＨＥＭ Ｉ ＣＡＬ ＮＤＵＳ Ｉ ＴＲＹ
基 于支 持 向量 机 催 化 裂化 轻柴 油 凝 点 软测 量
２ ９ ８ｌ ×Ｐ 一 ３ ２ ８ ５ ／ ８ ３ ３ ．５ ｔ ７ ３ ． ９ ） （ ． ２ ｐ 一
关 键 词 ：催化裂化 ； 轻粗 柴油 ； 凝点 ； 支持向量机 ； 遗传算法
中 图分 类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３
文献标识码 ： Ａ
文章 编号 ： ０ ７ ７ ２ （ ０ ８０ — ０ ４ ０ １０ — ３ ４ ２ ０ ） ２ ０ ４ — ４
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重油裂化催化剂优化设计的动力学研究
重油裂化催化剂优化设计的动力学研究
戴薇薇;李天伟;李铁森
【期刊名称】《炼油与化工》
【年(卷),期】2022(33)2
【摘要】重油催化裂化反应是多组分高度耦合的复杂反应,反应速率主要受扩散速率影响。
通过对活性位表面分布(蛋壳型)和活性位均匀分布的重油裂化催化剂建立集总动力学模型,采用有限差分法、Newton-Raphson法及追赶法等数学方法求解,并代入孤岛原油性质,探讨了2种催化活性位分布对催化剂性能的影响。
结果表明,重油催化裂化反应进行时,反应物难以扩散至活性位均布的催化剂颗粒内部,无法与催化剂颗粒内部的活性位有效结合。
因此,活性位表面分布(蛋壳型)的催化剂利用率更高,且能降低焦炭产率,提高裂解活性及反应收率。
【总页数】5页(P16-20)
【作者】戴薇薇;李天伟;李铁森
【作者单位】中国石油华东设计院有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TE624.9
【相关文献】
1.孤岛渣油在分散型催化剂存在下加氢裂化反应动力学的研究Ⅰ.裂化反应的六集总动力学模型
2.重油催化裂化集总模型在指导裂化催化剂选用方面的研究
3.大庆常压重油在混合催化剂上催化裂化动力学研究
4.重油催化裂化集总模型在指导裂
化催化剂选用方面的研究5.加氢柴油在重油催化剂和多产丙烯催化剂上的催化裂化性能研究
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催化裂化过程建模与稳态优化控制
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Hale Waihona Puke 引 言 工 业 生 产 过 程 在 正 常 情 况 下 ， 各 种 参 量 是 基
本 稳 定 的，但 由于慢 扰 动 、设 备老 化 等 原 因，整
时延 、强耦合 、分布 参数 和不确 定性 的复杂系 统 。
复 杂 系 统 尚 不 能 用 机 理 分 析 或 系 统 辨 识 的 方 法 获
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催化裂化反应再生系统的建模与优化
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油
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工
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ＡＵＴ０Ｍ ＡＴ１ ０Ｎ Ｎ Ｉ ＰＥＴＲ０一 ＣＨＥＭ Ｉ ＣＡＬ ＮＤＵＳＴＲＹ Ｉ
催 化 裂 化 反 应 再 生 系统 的 建 模 与优 化
刘 蕾 赵 ， 众 陶兴 文 李 松 年 ， 一，
１０８） ０ ０ ３ （．北 京 化 工 大学 ， 京 １ 北 １ ０ ２ ；．中石 化 石 油 化 工 科 学 院 ， 京 ０ ０ ９２ 北
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重油催化裂化十二集总动力学模型研究
重油催化裂化十二集总动力学模型研究汪伟;王智峰;欧阳福生;李盾;侯凯军;阳斯拯【摘要】根据催化裂化反应机理和产物分布特点,建立了包含54条虚拟反应路径的重油催化裂化12集总反应网络.以Davison Circulating Riser(DCR)试验装置数据为基础,基于Python平台,将模型数学方程转化为程序语言,采用四阶Runge-Kutta法求解模型微分方程、BFGS法优化目标函数,求取了模型的动力学参数.采用小型试验数据验证模型动力学参数,结果表明主要产品产率的计算值与实验值之间的相对误差均小于5％.说明所建模型的动力学参数是可靠的,能较好地反映重油催化裂化的反应规律,可用于对实际生产过程进行模拟优化.【期刊名称】《石油炼制与化工》【年(卷),期】2019(050)005【总页数】6页(P87-92)【关键词】重油催化裂化;集总;动力学模型;参数估计【作者】汪伟;王智峰;欧阳福生;李盾;侯凯军;阳斯拯【作者单位】华东理工大学石油加工研究所,上海200237;中国石油重质油加工重点实验室;华东理工大学石油加工研究所,上海200237;华东理工大学石油加工研究所,上海200237;中国石油重质油加工重点实验室;华东理工大学石油加工研究所,上海200237【正文语种】中文进入21世纪以来，全球优质原油产量逐渐减少，原油整体呈现出重质化及劣质化的趋势，炼油行业主要发展方向之一就是重质油的加工[1]。
因此我国必须长期重视和发展重油催化裂化(RFCC)工艺，建立适合我国RFCC工艺特点的反应动力学模型，以实现重油高效转化、增产轻质油和低碳烯烃,同时对指导工艺过程的模拟优化、催化剂的改性、工业反应器的设计具有非常重要的意义。
国内外相关专家学者结合不同的FCC工艺，采用集总的方法对该工艺的反应体系进行了由浅入深的研究，建立了一系列的集总动力学模型[2-6]，这些模型在指导反应过程优化方面发挥了重要作用。
本工作以引进Grace Divison公司的Davison Circulating Riser(DCR)试验装置数据为基础，进行RFCC工艺过程的12集总反应动力学模型研究。
化工催化裂化反应的化学质量平衡建模与控制要点
化工催化裂化反应的化学质量平衡建模与控制要点化工催化裂化是一种重要的石油加工工艺，通常用于将石脑油、柴油等重质石油馏分催化裂解成高附加值的产品，如汽油、润滑油等。
在化工催化裂化过程中，化学质量平衡的建模与控制十分关键，能够有效提高产量和质量，并确保操作稳定性与安全性。
本文将阐述催化裂化反应的化学质量平衡建模与控制的要点。
一、反应的化学平衡方程化工催化裂化反应是一个复杂的多相反应过程，涉及多个组分的转化和生成。
为了实现反应过程的化学质量平衡建模与控制，首先需要确定反应的化学平衡方程。
该方程以反应物和生成物的化学计量关系为基础，表征反应过程中各组分的转化情况。
以催化裂化反应中的汽油生成为例，可以表示为：R + CnHm → G + Y + Z其中，R代表石脑油或柴油等原料，CnHm表示碳氢化合物，G代表汽油，Y和Z分别代表液体副产物和气体副产物。
根据实际反应条件和催化剂性能，确定不同组分产物的生成量与选择性。
二、反应过程的质量平衡模型在催化裂化反应过程中，各组分的量变化与反应速率、质量传递等因素紧密相关。
为了建立化学质量平衡模型，需要考虑反应器内的质量平衡关系，并结合质量传递和反应动力学等因素进行综合分析。
1. 传质过程的建模催化裂化反应器中，反应物和产物之间的质量传递对反应过程的效率和产物选择性具有重要影响。
传质过程的建模通常基于质量平衡和传质方程，可采用物质的稳态分布和传质速率等参数来描述。
2. 反应动力学的建模化学反应通常遵循反应速率与反应物浓度之间的关系。
在催化裂化反应中，反应动力学模型的建立涉及催化剂的选择和反应物转化速率的确定。
常见的动力学模型包括零级、一级、二级等反应动力学模型，供工程师根据实际情况进行选择和调整。
三、反应过程的控制要点有效的催化裂化反应控制能够保证产品品质与稳定性，并提高生产效率。
以下是催化裂化反应的控制要点：1. 反应温度控制反应温度对催化裂化反应速率和产物选择性有着直接影响。
采用支持向量机实现烯烃裂解料优化选择
采用支持向量机实现烯烃裂解料优化选择王清江1，凌泽济2，雷向欣3（1. 中国石化天津石油化工有限公司，天津300163）（2. 中国石化扬子石油化工有限公司研究院，南京210048）（3. 华东理工大学信息学院，上海200137）摘要采用支持向量机、粒子群搜索最优算法实现烯烃裂解原料结构的优化选择，相比以往原料优选方法，该方法建模与维护便捷，计算精度高，达到根据市场价格变化及时调整生产运行过程中烯烃裂解原料结构的目的，在竞争日益激烈的市场环境下，提升烯烃裂解生产过程的产出效益。
关键词：乙烯裂解支持向量机计划优化1 前言烯烃裂解是石油化工生产中一个重要加工单元，其反应复杂、高度耦合，是典型的非线性过程。
为石化生产计划优化中构造或选择合适的乙烯裂解过程仿真模型对优化计算的科学性、准确性、合理性有着极为重要的意义。
目前，裂解炉化学反应动力学模型大致分为三类[1]：1）经验模型。
研究者根据所要处理的具体原料及生产中得到的产品分布，进行经验性回归得到的模型；2）机理模型。
研究者在自由基反应机理基础上研究得到的模型。
目前应用最为成功的SPYRO 软件是在烯烃裂解过程半机理模型基础上设计开发的过程模拟软件，集成了3500多个自由基和分子反应，被广泛应用于乙烯裂解炉的设计及生产实践。
但由于商业化的原因，SPYRO的核心机理模型一直对外界保密；3）分子模型。
研究者将过程的物理或化学机理与生产数据或实验数据相结合，即从机理分析抓住主要和关键的变量之间的相互关系，同时应用数理统计的方法，将这些变量相互关联并定量地加以描述。
它的特点是有一定的理论依据，但在很大程度上又含有经验因素，虽然不如理论模型那样准确，但比经验模型有更多的理论依据。
采用智能算法（支持向量机、Kriging、人工神经网络、粒子群算法、退火算法等）建立仿真模型是系统仿真领域新兴的一个热点，适用快速仿真与跨层次仿真建模[2-6]，可以大大降低仿真的计算复杂度，在满足应用要求精度的条件下，大幅度降低计算开销，提高仿真或优化计算的效率。
基于深度学习的催化裂化装置产品收率预测
基于深度学习的催化裂化装置产品收率预测
周宇阳
【期刊名称】《石油化工设计》
【年(卷),期】2023(40)1
【摘要】催化裂化装置对炼厂生产效益关系重大,准确预测并优化其产品收率和生焦产率对提高装置效益,改善全厂总流程具有重要意义。
通过采用深度学习中梯度树(GBDT)算法和机器学习中神经网络(ANN)算法,基于系统内多家炼厂的催化裂化装置生产数据,建立了收率预测模型,总结了针对生产数据的数据处理经验。
结果表明:基于深度学习的梯度树算法在预测效率、准确性和稳定性更好,使用人工智能方法能基于大数据准确预测装置产品收率,有助于开展基于数据模型的装置操作优化和全厂总流程优化,提高全厂经济效益。
【总页数】9页(P44-51)
【作者】周宇阳
【作者单位】中国石化工程建设有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.集总动力学模型结合神经网络预测催化裂化产物收率
2.常减压装置产品收率预测与优化
3.基于人工智能算法的催化裂化装置汽油收率预测模型的构建与分析
4.基
于GBDT和新型P-GBDT算法的催化裂化装置汽油收率寻优模型的构建与应用5.基于开源技术的FCC装置产品收率预测BP神经网络模型
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一种基于支持向量回归的多层原油分层产能贡献预测模型
ｖｃｏ ｅｒｓｉ （ Ｖ ｅｔｒ ｇｅｓ ｎ Ｓ Ｒ）ｗ ｓ ｐ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ｌ ｅ ｒ ｆｎ ｔ ｎ ａ ｐｏ ｉ ｔ ｎ ｔ ， ｌ ｈ ｒｂｅ ｒ ｏ ａ ｒｓｎ ｅ ｆ ｎ ｎｉ ａ ｕ ｃｉ ｐ ｒｘｍａｉ ｏ ｓ ｖ ｔｅ ｐｏ ｌ ｄ ｒ ｎ ｏ ｏ ｏ ｅ ｍ．Ｔｈ ｏ ｅａｔ ｇ ｍｏ ｅ ｆｒ ｅ ｆｒｃｓ ｎ ｄ ｌ ｏ ｉ
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重油催化裂解反应深度函数及裂解产品产率关联模型
重油催化裂解反应深度函数及裂解产品产率关联模型
李丽;高金森;徐春明;孟祥海
【期刊名称】《炼油技术与工程》
【年(卷),期】2006(036)009
【摘要】提出了一个重油催化裂解反应深度函数,根据试验数据回归得到了其与反应温度、油气停留时间、剂油比和水油比等操作条件之间的关联式,并在此基础上建立了裂解产品产率与催化裂解反应深度函数和原料性质(氢碳原子比)之间的关联模型.模型的预测结果与试验结果吻合较好.
【总页数】4页(P8-11)
【作者】李丽;高金森;徐春明;孟祥海
【作者单位】中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室,北京市,102249;中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室,北京市,102249;中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室,北京市,102249;中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室,北京市,102249
【正文语种】中文
【中图分类】TE6
【相关文献】
1.基于神经网络的催化裂解产品产率模型 [J], 马法书;李真超;翁惠新
2.重油催化裂解反应条件下丙烯的转化反应Ⅰ.反应性能及反应路径 [J], 李正;侯栓弟;谢朝钢;龙军
3.生物质快速热裂解反应温度对生物油产率及特性的影响 [J], 刘荣厚;王华
4.催化裂解反应温度对低碳烯烃汽油产率的影响 [J], 晁显强
5.新的裂解反应器将烯烃产率提高了34% [J], 张伟清
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重油催化裂化先进控制系统的设计与实现Z1980
重油催化裂化先进控制系统的设计与实现摘要：针对某重油催化裂化装置，给出了先进控制与实时优化系统的方案设计与实现。
先进控制技术以DCS常规PID控制为基础，与DCS之间采用标准OPC通讯从而实现无缝连接，设计了软测量系统和多变量控制器系统两部分。
投用先进控制后运行结果表明，改善了控制性能、降低操作员劳动强度、改善了产品质量，软测量满足先进控制的要求。
关键词：催化裂化，先进控制，实时优化，软测量Design and Realization of Advanced Process Control Systemon RFCCUAbstract: Design and Realization of Advanced Process Control & Real-time Optimization System (APC & ROPT) is introduced in this paper for a RFCCU. On the basis of seamless coalescence with DCS and PID loops, soft-sensor system and multi-variable model predictive controllers are developed. As a result, the implement of APC improves the control performance, alleviates the work intensity of operators, improve the product quality, soft-sensor system can satisfy the request of APC.Keywords: FCCU, Advanced Process Control, Real-time Optimization, Soft-Sensor1 引言石油化工工业是我国国民经济的支柱产业之一，其所实现的利润约占全国国有及国有控股企业总利润的1/4左右。
基于极限梯度爬升算法与支持向量回归算法变权组合模型致密油的采收率预测
基于极限梯度爬升算法与支持向量回归算法变权组合模型致密油的采收率预测张金水;田冷;黄诗慧;董鹏举【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2022(22)12【摘要】致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。
目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准确地根据压裂方式及参数来预测压裂后油藏采收率变化。
为进一步提升致密油的采收率预测精确度,引进机器学习进行预测,基于极限梯度爬升算法(extreme gradient boosting algorithm,XGBoost)和支持向量回归算法(support vector regression algorithm,SVR)进行了一定改进得到变权组合模型XGBoost-SVR,模型借鉴残差进化机制,实现加权融合系数的最优组合,该组合模型可对两种单模型进行优势互补,避免了因单一模型参数导致的范围性误差,增大模型预测容错率。
首先对致密油的采收率影响因素进行收集整理,分析地质因素、储层因素和工程因素对采收率的影响,构造相关原始数据集;其次将预处理后数据集输入SVR单模型和XGBoost单模型分别进行训练,得出单模型预测值;最后采用基于残差的自适应的变权组合方法建立XGBoost-SVR组合模型,得到各模型最终预测结果,明确采收率影响因素及各影响因素权重比。
模型预测结果表明:与SVR和XGBoost单模型相比,组合模型在预测精度达到94.63%,表现出更好的适应性。
【总页数】10页(P4778-4787)【作者】张金水;田冷;黄诗慧;董鹏举【作者单位】中国石油大学(北京)石油工程学院【正文语种】中文【中图分类】TE331【相关文献】1.基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型2.基于遗传算法的BP-LSSVM组合变权模型权重优化的短期电价预测研究3.基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例4.基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究5.基于文化算法的支持向量机组合预测模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
化学计量学技术在预测重质油催化裂化反应产物分布中的应用
究 。最 终 ， 将性 质组 成 和 反应 数 据 存储 于 数 据 库 ，
为下 一步数 据分 析 提 供数 据 基 础 。部 分 重质 油 原 料 和宽馏分 催化 裂化 反应数 据见 表 ２ 。 １ ３ 反应 产物 收率 预测模 型 建立方法 ．
同时 ， １ ４个油 样 （ 对 ０ 部分 重质 油 的原料 和宽 、
物 气 体 、 油 、 油 、 炭 、 质 油 收 率 的 预 测 汽 柴 焦 重
模型 。
窄馏分 ） 在相 同条 件下进 行催 化裂 化反应 性能 的研
表 １ 大庆减压渣油原料 、 部分 窄馏 分 和 萃余 残渣 的 主 要性 质
３ ．６ ０ ４ １８ ２ ８ ３ １ ８ ． ６ ２ １ ． ６ ３ ９ ． ９ ３ １ １
２９ ３ ０
０ ．２ ４ ０９ １ ６ ． ０ ３ ． ０ １ ． ２ ０ ５ ． ２
０ ２ ． ９
２ ． ７ １ ７ １ ７ ２ ７ １ ８ ． ６ １ ８ ． ９ ２ ７ ． ５ １９ ３
Ｓ ＬＶＲ ＳＬＶＲ３ ０ ＳＬＶＲ４ Ｏ Ｓ ＬＶＲ５ ０ Ｓ ＬＶＲ６ Ｏ
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５０ ０
ＲＨＺ ２ ０ ＿０ Ｒ Ｈ ２ ０ ０ ＲＨ Ｚ２ ０ ＿０
５ ０ ０ ５ ０ ０ ５ ０ ０
ＲＨ Ｚ ２ ０ －０
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９ ０
石
油
炼
制
与
化
模型， 该模 型 的建 立 不 仅 能够 预 测 反 应 产 物 的 分 布 情况 ， 且 能 够 为 优 化 反 应 装 置 参 数 提 供 依 而
学 为理 论依 据 ， 以提 高汽 油 、 油 等 液体 产 品收率 柴
基于多元线性回归分析的汽油辛烷值损失预测建模
基于多元线性回归分析的汽油辛烷值损失预测建模
徐宗煌
【期刊名称】《宁夏大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(43)1
【摘要】针对催化裂化汽油精制装置所采集的325个数据样本,运用R型聚类法得到建模的25个主要变量,并通过数据挖掘技术建立了基于多元线性回归分析的汽油辛烷值(RON)损失的预测模型.首先,利用3σ准则去除异常值等方法对原始数据样本进行预处理.其次,根据统聚类法中的R型聚类法,利用相关系数法和最大系数法分别确定指标变量之间的相似性度量并选取具有代表性的变量,得到降维后的25个主要变量.再次,以辛烷值损失为因变量,基于多元线性回归分析和十折交叉验证法,得到了辛烷值损失预测模型.最后,对回归模型和回归系数分别进行了假设检验,验证了所构建的辛烷值损失预测模型的合理性.
【总页数】8页(P22-29)
【关键词】汽油辛烷值损失预测模型;数据挖掘;3σ准则;R型聚类法;多元线性回归分析;十折交叉验证法
【作者】徐宗煌
【作者单位】福州理工学院应用科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TE-9;O29
【相关文献】
1.基于BP神经网络对汽油辛烷值损失预测模型的构建
2.基于数据挖掘的汽油精制过程辛烷值损失预测模型
3.基于RF-XGBoost算法的汽油辛烷值损失预测模型
4.基于改进PCA-RFR算法的汽油辛烷值损失预测模型的构建与分析
5.基于汽油催化裂化过程实时数据的辛烷值损失预测模型
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催化裂化装置的一种实时优化方法及其应用
催化裂化装置的一种实时优化方法及其应用催化裂化装置是石化工业中常用的一种反应装置，它可以将重质石油馏分转化为轻质高附加值的产品，例如汽油和石蜡等。
由于该装置反应体系复杂，操作条件变化频繁，因此如何优化操作参数以提高反应效率和产品质量是催化裂化装置运行中需要解决的关键问题之一。
传统的催化裂化装置优化方法通常采用经验或者实验室规划方法，这种方法经验积累时间长，对于装置复杂度和操作条件的变化有限制，无法充分利用数据和建模技术来精确预测反应过程和结果。
因此，为了提高催化裂化装置的操作控制水平和反应效率，研究人员提出了多种实时优化方法。
其中一种常用的实时优化方法是基于模型预测控制技术。
这种方法基于对反应物质的动力学特性和化学反应机制进行建模，并结合实时监测数据和模拟模型来进行预测和控制。
通过预测模型的优化和反馈控制策略，可以实现催化裂化反应过程中的最优化控制，提高反应产物的选择性和产率。
在实际应用中，催化裂化装置的实时优化方法通常利用计算机自动化控制系统来完成。
该系统可以实时监测和收集反应器和生产线的各种参数，例如温度、气体流量、压力和反应产物质量等信息。
并通过数学建模和计算方法进行实时数据处理和反馈控制，最终实现反应产物的高效生成和产品质量的稳定控制。
该实时优化方法的应用，在馏分催化裂化装置中已经有了广泛的应用。
例如，研究人员将该方法应用于某个馏分催化裂化装置中，采用了基于神经网络的预测模型和优化控制方法来实现反应过程的最优化调节。
通过实时监测和预测，系统可以自动调节反应温度和反应物流量等参数，从而最大限度地提高反应的产物选择性和产率。
以另一个例子，研究人员还将该方法应用于某个石蜡催化裂化反应装置中，通过建立反应动力学模型和实时监测数据来进行预测和反馈控制。
在实际应用中，该系统可以根据生产线的实际操作条件来进行自适应调整，并通过控制最终产物中的组成和质量来实现反应过程的优化调节。
总体来说，催化裂化装置的实时优化方法可以提高设备的生产效率和产品质量，也为石化行业的发展提供了一种新的技术手段和方法。
重油催化裂化装置用能分析及系统优化
重油 催化 裂化装 置在 用能三 环节模式 上通 过计算 可以 看出 ， 在 能量 转 换效 率上 ， 它与 传输环 节 的效 率 比较 高 ， 比较低 的 为炯 转换 效 率 。为 了提 高能 量转 换 效率 就要 将烟 气 压力 能与 显热 进行 回收 ， 在 压 力能 方式 上进 行 充分利 用 ， 然后 降低 余热 锅炉 的排 烟温 度 ； 如 果要使 ， 煳效率 提 高 ， 还 要 降低焦 炭的温 度 ， 从而 防 止炯损 出现 在 不可 逆过 程 中。工 艺总 用能 在 能量 利用 环节 上 的数 值 虽然 比较 理想 ， 但也 会 出现 一些 潜能 降低 的现 象 ， 工 艺 总用 能的 损失导 致工艺 设备 出现散 热损 失的现 象 ， 在 回收 环 节 不能 进行 散热 的情况 下 ， 为 了防止 回收能在数 量上 产生增 大 现象 ， 所以 要改 变 本装 置 的散热 损 失就要 利 用工 艺环 节设 备 ， 然后 改 变反 应 器在 各个 塔 器之 间的计 算 结果 和分 馏塔 在各 个
重油催化裂化装 置用能分析 及 系统优化
王林 涛 赵晓 晓 李海 林 王 彦龙 （ 中国石化 海 南炼 油化 工有 限 公司 ， 海南 洋浦 ５ ７ ８ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 使 用科 学 、 合理 的重 油催 化 裂化装 置 ， 不仅使 重 油催 新 型 的塔 盘或 填料 ， 使分 馏塔 能够 减少 、 单元 各塔 器 的压 降也
先增 大 中段的循环 取热减 少塔 顶的循 环 回流取 热 ， 然后 将油浆
的上 循环 与热返塔 进行 消除混 合 ， 从 而使 平均温 位在取 热过程 中降低 、 使 回流抽 出与返塔 的 温 差也 降低 ， 以保证 传 热． 娴 损能 够控 制在较低 的范 围内。
催化裂化装置流程模拟与优化案例分析[1]
![催化裂化装置流程模拟与优化案例分析[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/75cdd7b38bd63186bcebbc7a.png)
裂化热因子
裂化热因子 =
表观裂化热 理论裂化热
第16/45页
8
3、数据输入及模型校正
焦中氢
第17/45页
4、预测研究及模型微调
预测模式
主体预测 全部预测
第18/45页
9
4、预测研究及模型微调
典型独立变量
新鲜进料流率 提升管出口温度 原料预热温度 主风量 烟气O2含量 再生剂定碳 新鲜剂补充量 平衡剂活性
5
10
15
柴油（W%）与操作条件关系
6.00 5.95 5.90 5.85 5.80 5.75
0
5
10
15
生焦量（W%）与操作条件关系
92.0
91.8
91.6
91.4
91.2
91.0
0
2
4
6
8
10
12
14
装置液收（C3+液体，W％）与操作条件关系
从以上产品收率变化趋势 可以出工况5为预测工况中最 好操作条件。
序号 1 2 3 4 5
解吸塔塔底温度 122℃ 123℃ 124℃ 125℃ 126℃
干气中丙烯（wt%） ? ? ? ? ?
第28/45页
14
例：操作参数目标值筛选
序号 1 2 3 4 5
解吸塔塔底温度 122℃ 123℃ 124℃ 125℃ 126℃
干气中丙烯 1.69wt% 1.73wt% 1.80wt% 1.89wt% 2.47wt%
原料重量 — 产品重量 误差 =
× 100
原料重量
误差大于 +/- 2.0% 数据需要重新核查
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2、物料平衡校验
合理的产品收率
重油催化裂化集总模型在指导裂化催化剂选用方面的研究
重油催化裂化集总模型在指导裂化催化剂选用方面的研究欧阳福生;翁惠新
【期刊名称】《华东理工大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1996(022)006
【摘要】在已开发的重油催化裂化十集总动力学模型的基础上、通过实验和参数估计，分别确定了ＲＨＺ－２００，ＺＣＭ－７，ＣＲＣ－３三种裂化催化剂的十一集总动力学模型参数，并运用模型的工业应用软件ＲＣＣＬＫ，对这三种催化剂进行了工业验证计算。
【总页数】9页(P666-674)
【作者】欧阳福生;翁惠新
【作者单位】华东理工大学石油加工研究所;华东理工大学石油加工研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TE626.25
【相关文献】
1.多产丙烯重油催化裂化9集总动力学模型的研究 [J], 侯凯军;欧阳福生;高永福;李荻;王智峰;阳斯拯
2.重油催化裂化14集总动力学模型研究 [J], 孙世源;孟凡东;闫鸿飞;张亚西
3.重油催化裂化十二集总动力学模型研究 [J], 汪伟;王智峰;欧阳福生;李盾;侯凯军;阳斯拯
4.重油催化裂化集总模型在指导裂化催化剂选用方面的研究 [J], 欧阳福生;翁惠新
5.重油催化裂化集总动力学模型的研究——重燃料油反应动力学模型的建立 [J], 任杰;胡宝铭;翁惠新;刘馥英
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验 ， 四组 分组 成见表 １ 其 。实 验选 用含 Ｙ型 分子筛 的 Ｌ Ｒ６ Ｖ 一０作 为多产 轻质 油 的催 化剂 ， 详细 考察不 同反应 温度 （ ６ ，８ ，０ ， ２ ，４ ４ ０ ４ ０ ５ ０ ５ ０ ５ ０℃） 不 同剂 油 、 质量 比（ ， ， ， ， ） ４ ５ ６ ７ ８ 和不 同空 速 （ ， ２ ２ ） ８ １ ， ４ｈ 操 作条 件下 原料油 的催 化裂 化 反应 性 能 。其 中 回炼
寻优 ， 以获得 最高 的轻 质油产 率 。
２ 方 法 原 理
２ １ 支持 向量回 归原理 ． 支持 向量 回归机 （ ＶＲ） ｓ 就是 确定一 个 函数 ， 使
收 稿 日期 ：２ ｌ－ｏ０ ； 改 稿 收 到 日期 ：Ｏ １ｌ Ｏ Ｏ １１一８ 修 ２ ｌ－１３ 。 作 者 简 介 ： 忠超 （ ９ ７ ） 男 ，０ ９年 毕 业 于 中 国石 油 大 学 孙 １８一 ， ２０
向量机 回归方 法建 立 产 物产 率 对 影 响 因素 的 非线 性 模型 。建模 过程 中用 ３ ３组样 本 数 据训 练模 型 ， 建 立汽 油 、 油 产 率 对 原 料 油 组 成 和 操 作 条 件 的 柴 函数模 型 。最 后 以催 化 裂 化 回炼 油 为 例 ， 用 一 利 种 群智 能优 化方 法— —粒 子 群 算 法对 其 反 应 条 件
ｌ 实验 数 据
在 小型 固定 流化 床 反应 装 置 上 对三 种 性 质 不 同 的重质原 料油 （ 压渣 油 、 常 回炼 油 、 浆 ） 行 试 油 进
（ 东）获学士学位。现为 中国石油 大学（ 东） 学工程 与 华 ， 华 化 技术专业硕士研究生。
通 讯 联 系 人 ： 忠超 ， — ｉ：ｚ ｃ ０ １ １ ６ ｃ ｒ 。 孙 Ｅ ｍａ ｓｈ ０ ＠ ２ ． ｏ ｌ ｎ
石 控 制 与 优 化
油
炼
制
与
化
工
２１ ０ ２年 ５月
ＰＥ ＴＲＯＬＥＵＭ Ｒ０ＣＥＳ Ｉ Ｐ Ｓ ＮＧ ＡＮＤ ＥＴＲＯＣＨＥＭ Ｉ Ｐ ＣＡＬ Ｓ
第 ４ 卷 第 ５期 ３
基 于 支 持 向量 回归 的 重 油催 化 裂 化产 物 建 模 及优 化
孙 忠 超 ，山 红红 ，刘 熠斌 ，李 春 义
因素 的影 响 ， 与这 些 因素有 较 强 的非线 性 关 系 ， 且
无 法用 多项 式 或 其 它 函数 来 描 述 ， 应 用 智 能 回 而 归 方法建 立数 学 模 型 鲜见 报 道ｌ 。本 课 题 以不 同 ５ ］
重 油原 料 的催 化 裂 化 实 验 研 究 为基 础 ， 用 支 持 利
为 优 化 目标 ， 用 粒 子 群 算 法 寻 找 回 炼 油 反 应 的 最优 操 作 条 件 。结 果 表 明 ： 型对 各 反 应 条 件 下 的 实 验 结 果 有 利 模 良好 的 拟合 效 果 ， 拟 仿 真 的 三 维 图 可 以 直 观 显 示各 个 反 应 条 件 对 汽 油 、 油 产 率 的 影 响 。优 化 得 到 的 回炼 油 模 柴 最 佳 反 应 条 件 为 温 度 ５ ０℃ ， 油 质 量 比 ７ ５ 空 速 ８ｈ 。在 最 佳 反 应 条 件 下 ， 质 油 产 率模 拟值 为 ４． ， ３ 剂 ．， 一 轻 ２ ３ 实
表 １ 原 料 油 四组 分 组 成 ，
色 ， 系列 新 的技 术 不 断 涌 现ｎ ］ 一 。在重 油 的催 化 裂化 过程 中 ， 料油 性 质 、 原 操作 条 件 和 催化 剂 的裂 化性 能都 会对反 应 过 程 和产 物 分 布产 生 影 响 。 由 于原 料组 成复 杂 ， 及 到 的反 应 成 千 上万 ， 建 立 涉 要 准确 的动 力学模 型 非 常 困难 。而产 物 产 率 受 多种
（ 国石 油 大 学 （ 东 ）重 质油 国家 重 点 实验 室 ， 山东 青 岛 ２ ６ ５ ） 中 华 ６ ５ ５
摘
要 ： 化 裂 化 反 应 的 产 物分 布 与 反应 原 料 组 成 及 反 应 条 件 具 有 复 杂 的 函数 关 系 ， 催 以三 种 重 油 多 个 条 件
下 的催 化 裂 化 实 验 结 果 为 训 练 样 本 ， 用 支持 向 量 回 归 方 法 建 立 汽 油 、 油 产 物 的 产 率 模 型 。对 于 催 化 裂 化 回 利 柴 炼 油 ， 用 模 型 的 泛 化 能 力 对 不 同 操 作 条件 下 的 汽油 、 油 产 率 进 行 模 拟 仿真 。 以轻 质 油 （ 利 柴 汽油 、 油 ） 率 最 大 柴 产
验 值 为 ４ ． ， 对 误 差 为 １ ２ 。 １８ 相 ．０
关 键 词 ： 油 催 化 裂 化 重
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
支 持 向量 回归 轻 质 油 粒 子 群 优 化 算 法
随着 油 田开采 量 的增 加 ， 规 原 油 可 供 量 日 常
趋 减少 ， 油 向重 质 化 和 劣 质 化 方 向发 展 。同 时 原
油 的实验 条 件及 反 应 结 果 见 表 ２ 。其 它 两 种 原 料
市场对 轻质 油 品的 需 求 量越 来 越 大 ，０ ０年我 国 ２１ 的汽 油 、 油 消 费 量 分 别 比 上 年 增 加 ５ １ 和 柴 ． １ 。如何 利 用 这 些 重 质 和 劣 质 原 料 油 、 找 合 ２ 寻 适 的加 工 工艺 和操 作条 件 多产 轻 质 油成 为 炼 油 行 业 的一 个 发展方 向。催 化 裂化 作 为 我 国重 要 的重
油轻 质化 手 段 ， 重 油 加 工 过 程 中扮 演 了 重 要 角 在
采 取相 同 的反 应 条 件 ， 到 ２ 得 ２组 反 应 数 据 ， 果 结 略 。建模 过程 中用 以上 ３ ３组 实验数 据作 为样本 来 训 练模 型 ， 建立 汽 油 、 油 产 率对 原 料 油组 成 和 操 柴 作 条件 的 函数模 型