調合汽油恩式蒸餾數據的預測模型

張玉瑞，陳微微，杜 銘，周曉龍

(華東理工大學石油加工研究所，上海 200237)

調合汽油恩式蒸餾數據的預測模型

張玉瑞，陳微微，杜 銘，周曉龍

(華東理工大學石油加工研究所，上海 200237)

通過對某煉油廠的單一油品和調合油品進行蒸餾試驗，利用文獻報道的單一油品餾程模型和體積線性加和的方法預測多種油品調合汽油的恩式蒸餾數據；利用LM方法求解上述單一油品模型的參數，并對模型參數進行相關性分析；利用黃金分割法求解調合油品的恩式蒸餾數據，通過對比調合后油品的模型數據和實驗數據來驗證模型的可預測性。結果表明，模型具有較好的擬合程度，參數具有較高的可信度；恩式蒸餾試驗餾程模型預測值與實驗值的差值基本在±3 ℃區間內。因此，可以認為利用該方法預測調合油品的蒸餾數據具有可行性。

汽油調合 餾程模型 LM 黃金分割

汽油調合是煉油廠汽油生產的最后環節，也是最重要、利潤最大化的關鍵步驟[1-2]。汽油調合過程正在從傳統的手動罐裝調合向自動在線調合過渡，汽油調合自動控制過程的實現需要借助準確的品質預測模型。成品汽油有不同的品質要求，包括辛烷值、蒸氣壓、餾程等。辛烷值預測模型方面有許多研究成果，而調合汽油的恩氏蒸餾模型相關的研究鮮有報道。石油餾分恩氏蒸餾曲線是石油加工工藝計算的基礎數據，一般來說，石油餾分的實沸點蒸餾曲線和平衡汽化曲線也可以通過其恩氏蒸餾曲線換算而來[3-5]。Dhulesia[6]提出了催化裂化餾分油恩氏蒸餾曲線的數學模型(內插)用于蒸餾操作的自動控制，使產品質量達到最優。由于上述模型在計算恩氏蒸餾100%餾出溫度(終餾點)時不能滿足計算要求，仇汝臣[7]對上述模型進行了修正，得到較好的預測效果。羅雄麟[8]從蒸餾曲線的本質出發對文獻[7]模型進行了新的改進。文獻[9]中首先計算恩氏蒸餾(ASTM D86)50%餾出溫度，再計算相鄰切割點的溫度差，最后計算其它各點的ASTM D86 溫度。濮云輝[10]利用三次方程回歸全餾程的實沸點蒸餾數據，模型參數較多。另外，文獻中有借助紅外光譜、拉曼光譜等手段分析成分來關聯餾程數據，但成本較高。上述預測模型都是對單一油品進行模型預測，主要用于補全油品蒸餾數據缺失點或通過餾程數據的前半段預測數據的后半段。而對于根據調合組分的餾程數據預測調合成品油的餾程鮮有報道。蔡智[11]報道了調合油品在某一溫度下的蒸餾數據具有線性加成性。本研究采用LM方法，依據仇汝臣[7]提出的改進模型進行參數求解；采用黃金分割法，依據線性模型進行調合油品恩式蒸餾試驗餾程的預測，以上過程均在Matlab環境下完成，過程中不需要借助高成本的分析手段，只通過恩式蒸餾儀，成本較低。

1 模型建立

1.1 調合組分模型參數求解

調合油品的組分油恩式蒸餾數據可以通過式(1)～式(5)[7]進行模型計算。

V=(1-ez*+V*×ez)×100

(1)

V*=(V-Va)(Vb-Va)

(2)

t*=(t-ta)(tb-ta)

(3)

z*=-(t*α)β

(4)

z=-(1α)β

(5)

式中：V為餾出體積分數，0≤V≤100；下標a表示初餾點，b表示終餾點；t為餾出溫度，℃；t*為恩式蒸餾溫度無因次量；v*為恩式蒸餾體積分數的無因次量；z*為t*，α，β的函數；z為α、β的函數；α、β為模型的參數。

根據實驗數據利用LM方法回歸模型中的參數，將式(1)轉換為式(6)，根據式(6)計算某一特定溫度下的蒸餾體積分數。

V=100×(1-ez*)(1-ez)

(6)

1.2 調合油品的蒸餾數據預測

根據蔡智的報道[11]，調合油品在某一溫度下的蒸餾數據具有加和性，以包含3個調合組分的成品油為例可用式(7)表示：

X1×V1+X2×V2+X3×V3=V

(7)

式中：X1，X2，X3為調合組分的體積比率，V1，V2，V3為t溫度下的恩式蒸餾餾出體積分數，V為目標體積分數。

如果式(7)成立，則目標體積分數V的餾出溫度為t。根據此理論利用黃金分割法不斷調整溫度t，使式(7)成立，從而求解特定餾出體積分數下的溫度。

2 實 驗

2.1 實驗方案

實驗用原料油有S Zorb汽油、熱裂解油、重整油、抽余油，均取自某煉油廠。

實驗方案：①對上述4種組分油進行恩式蒸餾試驗，根據實驗數據求取模型中的參數α、β，并對模型參數進行相關性分析；②對4種組分油之間進行不同比例的調配，測試調合油品的恩式蒸餾數據；③根據式(6)和式(7)利用黃金分割法計算組分油調配后油品的恩式蒸餾餾程數據，并與實驗值進行比較，驗證模型的準確性。

2.2 實驗儀器

石油產品蒸餾試驗儀，SYD-6536，上海地質儀器廠制造；蒸餾燒瓶、溫度計、125 mL專用蒸餾燒瓶，上海浦航石油儀器技術研究院產品。

3 實驗數據與模型驗證

3.1 模型參數求解

根據式(1)～式(5)，按照實驗數據進行回歸求解模型參數，4種組分油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型預測值(簡稱模型值)對比見表1。從表1可以看出，4種組分油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值的差值基本在±3 ℃內，且偏差較大的點不在關鍵點處，通過對模型參數的相關性分析驗證模型的擬合程度。

S Zorb汽油、熱裂解油、重整油、抽余油恩式蒸餾實驗數據回歸的模型參數[α、β]分別為[2，0.95]，[2，0.84]，[0.627 3，3.748 1]，[0.35，1.96]；對各參數進行相關性分析，模型的殘差平方和R2分別為0.996，0.991，0.993，0.920。通過對參數進行相關分析，表明各個回歸參數具有可信度，模型的擬合程度較好，此模型可以滿足組分油的預測要求。

表1 4種組分油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比

3.2 模型的預測

通過模型參數回歸求得油品對應的模型參數，通過比較組分油調配后的油品恩式蒸餾試驗餾程實驗值和模型值可以驗證模型的準確性。對4種組分油進行了二元、三元、四元調配來驗證模型的準確性。

進行組分油二元調配，對4種組分油進行調合，調合配方分別為V(S Zorb汽油)∶V(重整油)=1∶1；V(S Zorb汽油)∶V(熱裂解油)=1∶1；V(S Zorb汽油)∶V(抽余油)=7∶3；V(重整油)∶V(熱裂解油)=1∶1，編號分別為1號、2號、3號、4號。二元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比見表2。從表2可以看出：①模型對于初餾點和終餾點沒有預測能力，可以根據組分油的初餾點和終餾點數據進行簡單估計；②除個別點外，大部分實驗值與模型值的差值在±3 ℃內，說明利用此方法預測二元調合油的恩式蒸餾數據具有可行性。

表2 二元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比

進行組分油三元調配，對4種組分油進行調合，調合配方分別為V(S Zorb汽油)∶V(重整油)∶V(熱裂解油)=4∶3∶3；V(S Zorb汽油)∶V(重整油)∶V(熱裂解油)=5∶2∶3；V(S Zorb汽油)∶V(熱裂解油)∶V(抽余油)=4∶4∶2；V(熱裂解油)∶V(重整油)∶V(抽余油)=4∶4∶2，編號分別為5號、6號、7號、8號。三元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比見表3。從表3可以看出，除個別點外，大部分實驗值與模型值的差值在±3 ℃內，說明利用此方法預測三元調合油的恩式蒸餾數據具有可行性。

表3 三元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比

進行組分油四元調配，對4種組分油進行調合，調合配方分別為V(S Zorb汽油)∶V(重整油)∶V(熱裂解油)∶V(抽余油)=3∶3∶3∶1；V(S Zorb汽油)∶V(重整油)∶V(熱裂解油)∶V(抽余油)=4∶2∶3∶1，編號分別為9號、10號。四元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比見表4。從表4可以看出，除10%餾出溫度的實驗值與模型值相差較大外，大部分實驗值與模型值的差值在±3 ℃內，說明利用此方法預測四元調合油的恩式蒸餾數據具有可行性。

表4 四元調合油恩式蒸餾試驗餾程實驗值與模型值對比

對比調合油品的實驗值和模型值可以看出，采用此模型可以較準確地計算汽油調合油的餾程，然而此模型不具備計算初餾點和終餾點的能力。初餾點和終餾點的數據可以通過所使用的調合組分的初餾點和終餾點進行簡單估算。初餾點的溫度與所使用的最低初餾點的組分油有關，終餾點的溫度與最高終餾點的組分油有關。例如：重整油的終餾點在4種組分油中最高，達到219.1 ℃。在上述使用重整油的調合油品中，終餾點基本都在200～205 ℃之間，因為每組調合油的回收率不同，所以終餾點有差異，但都在一定的范圍內波動。初餾點可以通過調合組分初餾點進行估算，組分的初餾點相差越小，彼此相互影響較小。例如：S Zorb汽油和熱裂解油進行調合，S Zorb汽油初餾點為33.2 ℃，熱裂解油的初餾點為33.5 ℃，相差較小，調合后調合油的初餾點為34.5 ℃；重整油的初餾點為43.7 ℃，S Zorb汽油和重整油初餾點相差較大，調合后調合油的初餾點為37.7 ℃；抽余油的初餾點為58.5 ℃，S Zorb汽油與抽余油調合后調合油的初餾點為40.7 ℃，對于三元、四元調合具有相似的規律。因此，可以通過調合組分的初餾點和終餾點簡單估算調合油的初餾點和終餾點。

4 結 論

(1) 通過對單一油品、二元、三元、四元油品調合油進行恩式蒸餾試驗，除個別點外，大部分餾程實驗值與模型值的差值在±3 ℃內，說明利用此方法預測單一油品、兩元油品調合油、三元油品調合油以及四元油品調合油的恩式蒸餾數據具有可行性。

(2) 汽油調合初餾點與終餾點的預測非常困難，此模型雖不能預測調合油品蒸餾的初餾點和終餾點，但可以通過調合組分的初餾點和終餾點以及調合比例簡單估算最終調合油品的初餾點和終餾點，滿足工程上汽油調合餾程計算的要求。

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PREDICTION MODEL FOR ENGLER DISTILLATION DATA OF BLENDED GASOLINE

Zhang Yurui， Chen Weiwei， Du Ming， Zhou Xiaolong

(ResearchInstituteofPetroleumProcessing，EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shanghai200237)

The Engler distillation data (ASTM distillation) of single gasoline in some refinery were used to predict the ASTM distillation results of blended gasoline by single gasoline distillation model and components linear model. The parameters of the single gasoline model were solved by LM method and their correlations were analyzed. The ASTM distillation data of the blended gasoline were obtained by using golden section method and compared with the experimental data to verify the reliability of the predictive method. Most of the data errors are within ±3 ℃， indicating the feasibility of this method for prediction of ASTM distillation of blended gasoline.

gasoline blending； distillation model； LM； golden section

2015-11-12； 修改稿收到日期： 2016-03-01。

張玉瑞，碩士研究生，主要研究方向為汽油調合模型的建立。

周曉龍，E-mail：xiaolong@ecust.edu.cn。