[发明专利]一种催化裂化反应产物软测量的方法及系统

说明书

技术领域

本发明实施例涉及石油化工技术领域，具体涉及一种催化裂化反应产物软测量的方法及系统。

背景技术

催化裂化装置(FCCU,Fluid Catalytic Cracking Unit)是炼化企业的关键装置，是重质油深度加工、轻质化的重要手段，随着原油的重质化、劣质化加剧，催化裂化装置的作用更加突出，在炼油工业中占有举足轻重的地位。重质原油通过催化裂化装置被轻质化，生成干气(C1、C2、H2、H2S)、液化气(C3、C4)、汽油(C5～C11)、柴油(C10～C20)、油浆(以稠环芳烃为主)、焦炭(缩合产物)等。受限于装置尺寸、测量技术等诸多因素以及催化裂化反应自身的复杂流动反应体系高度耦合的特征，催化裂化反应产物中的产品产率是无法使用仪表直接测量得到的，因此利用在线可测的辅助变量，如温度、压力、流量来实时估计难以检测的产品产率的软测量技术在催化裂化装置中得到了广泛应用。

现有技术中，催化裂化软测量技术大多使用集总动力学模型，通过集总动力学模型，获得催化裂化反应的产品产率。但是这种传统的集总反应动力学模型在建模过程中，只注重裂化反应动力学过程，假定反应气体的状态为等温活塞流，而忽略了催化裂化系统中流动、传热、传质以及湍流脉动对反应的影响，使得数值模拟存在一定的偏差，对催化裂化反应软测量结果的精度造成一定的影响。而且，传统方法下得到的模型参数适应性较差，往往是针对特定反应条件和工况下得到的结果，因此当反应条件、催化剂性质等因素变化时，需要通过现场采集数据来进行模型校正与补偿。

因此，如何提出一种方案，能够提高催化裂化反应软测量方法的适应性，进一步提高测量结果的精度，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了及一种催化裂化反应产物软测量的方法及系统。

一方面，本发明实施例提供了一种催化裂化反应软测量辅助变量的选取方法，包括：

采集催化裂化反应不同工况对应的工况数据，所述工况数据包括催化裂化反应的实测产物分布数据和工况参数；

根据所述工况参数，利用计算流体力学法对预选建立的催化裂化反应动力学模型进行数值模拟，获取催化裂化反应不同工况对应的计算产物分布数据；

若判断获知所述计算产物分布数据和所述实测产物分布数据的偏差总和大于预设阈值，则对所述催化裂化反应动力学模型的模型参数进行优化，直至所述偏差总和小于或等于所述预设阈值，获得优化模型参数；

根据所述优化模型参数和所述催化裂化反应动力学模型，利用所述计算流体力学法，获取催化裂化反应不同工况对应的优化产物分布数据，将所述优化产物分布数据作为所述催化裂化反应产物软测量的结果。

进一步地，所述利用计算流体力学法对预选建立的催化裂化反应动力学模型进行数值模拟，获取催化裂化反应不同工况对应的计算产物分布数据，包括：

若所述数值模拟为初次模拟，则设置模型参数初始值，并根据不同工况对应的所述工况参数，设定流动模型参数；

根据所述模型参数初始值和所述流动模型参数，利用计算流体力学法对预选建立的催化裂化反应动力学模型进行数值模拟，获取催化裂化反应所述不同工况对应的计算产物分布数据。

进一步地，所述若判断获知所述计算产物分布数据和所述实测产物分布数据的偏差总和大于预设阈值，则对所述催化裂化反应动力学模型的模型参数进行优化，包括：

若判断获知所述偏差总和大于预设阈值，则利用遗传算法对所述模型参数进行优化。

进一步地，所述根据所述优化模型参数和所述催化裂化反应动力学模型，利用所述计算流体力学法，获取催化裂化反应的优化产物分布数据，包括：

将所述优化模型参数代入所述催化裂化反应动力学模型，利用所述计算流体力学法，对所述催化裂化反应动力学模型进行数值模拟，获取所述优化产物分布数据。

进一步地，所述催化裂化反应动力学模型为十四集总动力学模型。

进一步地，所述工况参数包括：温度数据、压力数据和流量数据。

进一步地，所述实测产物分布数据包括：干气收率、液化气收率、汽油收率、柴油收率和焦炭收率。

另一方面，本发明实施例提供一种催化裂化反应产物软测量的系统，包括：数据采集单元，用于采集催化裂化反应不同工况对应的工况数据，所述工况数据包括催化裂化反应的实测产物分布数据和工况参数；