隨著原油價格的不斷上漲, 化石能源的逐漸枯竭, 世界對環保的逐漸重視, 我國對汽、柴油指標要求的日益苛刻, 從國1到京V的轉變, 迫使我國的煉油企業爭相采用新技術、新工藝以及新的控制手段, 提高裝置操作的平穩性與收益, 同時對成品油調合工藝的自動優化給予了極高的重視, 究其原因主要為以下幾點:
1 外來因素影響
煉油廠生產涉及到許多因素, 如銷售公司反饋的情況、股份公司下達的任務、季節性波動、計劃的變更、裝置的運行情況、罐存情況等等, 一個好的算法需對上述各種因素按量化處理后通過計算優化, 提供給決策人員符合煉油廠實際生產情況的決策, 并可根據模型算法的計算結果反過來對裝置的生產方式提供建議, 如調整反應深度、汽柴油的分割比等。
2 魯棒性差
油品在線優化調合, 是一個階段性很強的多變量非線性優化問題, 對于汽油調合而言, 其辛烷值和蒸汽壓的調合規則是非線性的, 對于不同的煉油廠, 由于其原油和裝置生產方式的不同, 其調合規則也不同, 這就要求做大量的調合實驗。
3 不具備實際生產階段性指導意義
由于油品調合的階段性, 如何設計最優的調度算法, 通過每天、每周的調合過程, 盡可能逼近調度決策模型給出的月計劃, 實現煉油廠調合環節的效益最大化, 讓煉油廠現有的組分盡可能的合理利用, 為企業創造最大效益, 也是一個十分復雜的問題。
近年來, 國內、外許多從事石油、石化領域的大公司已深深地注意到這些問題, 并且做了大量卓有成效的工作。各公司油品在線優化調合軟件以及算法所有算法都集中在大量的數據分析之上, 各家各有所長和特點。
4 汽油調合的數學模型介紹
在化驗室分析數據的基礎上, 項目組對辛烷值的調合規則進行了深入研究, 得到如下符合煉油廠情況的結論:
4.1 模型介紹
4.2 模型非線性性質算法介紹
根據煉油廠的自身生產特點和化驗室近70組小樣數據的分析結果, 采用回歸的方法提出了算法模型。
如下:
其中:
-調合油的研究法調合辛烷值;
-第種調合組分的研究法調合辛烷值;
vi-第種組分油的體積百分比;
同理可以得到馬達法辛烷值的模型。
如下:
其中:
-調合油的馬達法調合辛烷值;
-第i種調合組分的馬達法調合辛烷值;
vi-第種組分油的體積百分比;
5 化驗室盲樣及工業現場大罐調合檢驗
我們通過化驗室盲樣和現場的大罐實際調合, 來進一步驗證汽油調合模型的有效性和與現場生產的適用性。
5.1 試驗方案
5.1.1 配方的計算
根據現有的組分性質和組分總量, 通過調合軟件來計算出調合配方。
5.1.2 原料組織
利用煉油廠一重催、二重催汽油, MTBE, 重整汽油, 作為汽油調合組分備用。
5.1.3 試驗方案與步驟
▲對組分油取樣, 對組分油的各種性質 (研究法辛烷值, 馬達法辛烷值, 大罐油品密度, 烯烴含量, 芳烴含量, 氧含量, MT-BE純度) 進行分析。
▲根據化驗提供的組分油試樣的性質, 計算配方?；灨鶕覙藴蕦υ嚇舆M行化驗分析。試樣需要測試的性質有研究法辛烷值, 馬達法辛烷值, 當時密度, 烯烴含量, 芳烴含量, 氧含量、錳含量。
5.2 化驗分析標準
化驗分析標準遵循國家標準。
5.3 化驗室盲樣驗證
用調合后90#、93#、97#汽油實際分析數據與軟件計算結果對比, 配方計算準確可靠
調合小樣校驗的實驗數據:
6 效益分析
6.1 優化產品結構帶來的效益
利用煉油廠1月到11月的人工調合月報數據和軟件計算出來的結果進行對比。
通過對2003年1月—2003年11月的人工月報數據與優化結果比較, 11個月可實現產值增長899.9472萬元, 平均月增長產值74.9956萬元。
所以每年從優化產品結構上每年能為企業增加
6.2 減少重調和節約辛烷值帶來的效益
通過對煉油廠調合記錄的分析發現, 現在汽油的一次調成率為87%。目前煉油廠現在的汽油產量為每年120萬噸記, 以每個辛烷值約節省27元, 120萬噸每年光從指標上至少節約0.1個辛烷值來計算:
綜上所述, 使用自動的計算軟件模型, 我們可以能從優化產品結構上、減少重調、辛烷值節約等方面為企業每年節省900余萬元, 使煉油廠的自動化水平更上一個臺階, 并且還能給煉油廠帶來更大的經濟效益。
摘要：當今世界, 各個行業都在推行精益化控制, 煉油廠也不例外。汽油生產的好壞, 已經不僅僅是煉油廠效益的來源, 更是影響到汽車的尾氣排放和環?？諝獾倪_標。本文就是利用油品自動調合技術, 建立模型, 使油品質量控制更加精確, 減少重調和辛烷值浪費, 進而調整煉油廠的出產結構, 使煉油廠效益產值最大化。
關鍵詞：汽油調合,模型,效益最大化