[发明专利]使用先进数据分析法和管流动模型的蜡风险评估和减轻

权利要求书

1.确定并减轻烃组合物的蜡风险的方法，包括：

获取所述烃组合物的样品；

分析所述烃组合物的样品以确定所述烃组合物的样品的一个或多个属性；

基于所述烃组合物的样品的分析开发用于所述烃组合物进入烃生产、运输、精制、精制烃生产、加工和使用工艺的一个或多个烃生产、运输、精制、精制烃生产、加工和使用工艺的预测模型；

基于所开发的一个或多个预测模型确定蜡风险；和

减轻所确定的蜡风险的一个或多个。

2.权利要求1所述的方法，进一步包括开发用于管线的管流动模型并基于所述管流动模型和所确定的蜡风险确定在所述管线中的蜡风险。

3.权利要求1-2任一项所述的方法，进一步包括确定化学添加剂以减轻所确定的蜡风险的一个或多个。

4.权利要求3所述的方法，其中确定化学添加剂以减轻所确定的蜡风险的一个或多个包括基于如下选择一种或多种化学添加剂：在所述一种或多种化学添加剂与所述烃组合物中的蜡之间匹配的沉淀特性、和/或与所述烃的组成有关的属性。

5.权利要求1-4任一项所述的方法，其中分析所述烃组合物的样品以确定所述烃组合物的样品的一个或多个属性包括进行如下的一种或多种以确定所述样品的一个或多个属性：所述样品的指纹分析，所述样品的高温气相色谱(HTGC)分析，差示扫描量热分析，电感耦合等离子体质谱分析或者所述样品的各种分析的组合。

6.权利要求1-6任一项所述的方法，其中所述一个或多个属性包括：总酸值(TAN)，美国石油学会重力(American Petroleum Institute gravity，API重力)，比重(SG)，SARA(饱和烃、芳香烃、胶质、沥青质)，胶体不稳定性指数(CII)，粘度，流变性，蜡含量，重质蜡含量，蜡出现温度(WAT)和倾点(PP)。

7.权利要求1-6任一项所述的方法，其中使用一种或多种机器学习算法开发所述烃生产、运输、精制、精制烃生产、加工、处置、储存和使用的一个或多个预测模型。

8.权利要求7所述的方法，其中所述一种或多种机器学习算法包括主成分分析(PCA)、线性回归和逻辑回归。

9.权利要求1-8任一项所述的方法，其中所确定的蜡风险包括如下的一个或多个：蜡含量、重质蜡含量、蜡出现温度(WAT)、倾点(PP)和蜡沉积可能性。

10.权利要求1-9任一项所述的方法，其中减轻所确定的蜡风险的一个或多个包括调整所述烃组合物的生产、运输、储存、加工和/或分配以降低所确定的蜡风险。

11.降低烃组合物中的蜡风险的方法，包括：

获取所述烃组合物的样品；

通过如下确定一个或多个蜡风险：

分析所述烃组合物的样品以确定所述烃组合物的样品的一个或多个属性；

基于所述烃组合物的样品的分析开发用于所述烃组合物的一个或多个预测模型；和

基于所开发的一个或多个预测模型确定所述一个或多个蜡风险；以及

调整所述烃组合物的生产、运输、储存、加工和/或分配以降低所述蜡风险。

12.权利要求11所述的方法，进一步包括开发用于管线的管流动模型并基于所确定的蜡风险确定在所述管线中的蜡风险。

13.权利要求11-12任一项所述的方法，其中所述烃组合物的生产、运输、储存、加工和/或分配的调整包括确定一种或多种化学添加剂以和所述烃组合物组合，从而减轻所确定的蜡风险的一个或多个。