[发明专利]近红外光谱预测蒸汽裂解汽油中单环芳烃收率模的方法

说明书

本发明涉及预测蒸汽裂解汽油产物收率领域，公开了采用近红外光谱预测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的方法，其中，包括以下步骤：步骤1：将所述预测油品进行近红外(NIR)扫描，得到所述油品的近红外光谱信息；步骤2：基于所述油品的近红外光谱信息，以单环芳烃收率预测模型预测所述油品中单环芳烃的收率。采用本发明所述方法能够快速预测油品中单环芳烃的收率，大大缩短了分析时间、降低分析成本。

技术领域

本发明涉及预测蒸汽裂解汽油产物收率领域，具体地，涉及一种采用近红外光谱预测蒸汽裂解汽油中单环芳烃收率的方法。

背景技术

乙烯裂解是下游化工的源头。油品中富含的碳六芳烃、碳七芳烃、碳八芳烃等芳烃组分，是制取BTX(苯、甲苯以及二甲苯)芳烃等试剂的重要原料，也是有机合成、医药和染料等精细化工中间体的合成原料。随着乙烯产能的逐年提高，约占乙烯生产能力15％的液相油品产量也在不断增加。综合利用这类资源，有助于提高乙烯装置的总体经济效益，对国民经济发展具有重要的意义。

为获得裂解汽油中单环芳烃收率，需要利用蒸汽裂解液相油品的馏程分布数据及芳烃含量数据进行计算。常用的气相色谱(GC)分析法需要不同配置的不同仪器，近40min完成裂解焦油全馏程模拟分析，近30min完成裂解焦油详细芳烃含量的定量分析。GC法经切割、柱分离和反吹等，可获得大量定性及定量信息，但需要不同配置的多台色谱，且分析周期较长。

而近红外分析技术采用信息提取的方法，结合光谱测量技术、基础分析技术、化学计量学技术等多种技术，以统计方法建立样品待测属性与近红外光谱数据的校正模型，实现对样品性质的快速预测。由于近红外光主要产生于分子中含氢基团的倍频及合频吸收，反映样品的结构、组成、性质等信息，分析范围覆盖绝大多数有机化合物，且近红外技术由于具有分析速度快、不使用载气、色谱柱等，无试剂消耗，在加快分析速度的同时可以有效的降低分析成本，石化领域又由于烃类化合物主要包含各种含氢基团，因此特别适合以近红外技术进行分析。

为了缩短分析时间，提高分析效率，并且在加快分析速度的同时降低分析成本，有必要开发出一种新的油品中单环芳烃收率的分析方法。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术无法直接分析获得裂解汽油中单环芳烃收率，需要不同配置的多台气相色谱仪获得各项指标并以此进行计算，数据反馈时间长、成本高的问题，提供一种采用近红外光谱预测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的方法，该方法能够快速预测裂解液相油品中单环芳烃收率、且具有较低的分析成本。

为了实现上述目的，本发明提供一种采用近红外光谱预测蒸汽裂解液相油品中单环芳烃收率的方法，其中，包括以下步骤：

步骤1：将所需预测油品进行近红外(NIR)扫描，得到所述油品的近红外光谱信息；

步骤2：基于所述油品的近红外光谱信息，以单环芳烃收率预测模型预测所述油品中单环芳烃的收率。

优选地，所述预测模型是通过以下步骤得到的：

S1：收集蒸汽裂解液相油品；

S2：将所述油品进行近红外扫描，得到所述油品的近红外光谱信息；

S3：测试所述油品的基础化学值并计算所述油品的单环芳烃收率；

S4：利用化学计量学方法，将所述油品的近红外光谱信息与其所述单环芳烃收率进行关联，建立预测模型。

优选地，所述近红外光谱的波段为4000cm^-1-12000cm^-1，优选为4000cm^-1-9000cm^-1。

优选地，所述基础化学值包括所述油品的馏分质量百分含量Bn、单环芳烃质量百分含量Ai。

优选地，所述单环芳烃收率Yi＝Bn×Ai。