[发明专利]一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法

权利要求书

1.一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)基于常规柴油检测手段构建柴油馏分的宏观性质库与分子信息库；

(2)基于不同尺度的定义构建柴油分子组成；

(3)通过宏观性质预测任意柴油馏分分子组成。

2.根据权利要求1所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(1)包括以下几个子步骤：

(1.1)基于常规柴油检测手段获得柴油分子的不饱和度范围、碳数范围、以及各不饱和度和碳数范围下的相对含量等数据，此数据亦作为参比数据，为步骤(3)所用；

(1.2)基于常规的柴油检测手段对不同柴油馏分进行检测，构建柴油馏分的宏观性质库；

(1.3)根据步骤(1.1)中分子的不饱和度范围、碳数范围，构建相应的柴油馏分分子；

(1.4)根据步骤(1.3)中生成的柴油馏分分子，计算每个分子的相关物性，从而构建完整的柴油馏分分子信息库。

3.根据权利要求2所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(1.1)的常规柴油检测手段包括但不限于气相色谱/场电离-飞行时间质谱(GC/FI-TOF MS)、傅里叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR MS)、气相色谱-质谱联用(GC-MS)中的一种或多种。

4.根据权利要求2所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(1.2)常规的柴油检测手段包括但不限于模拟蒸馏、实沸点蒸馏、恩式蒸馏、密度、元素分析、族组成分析、十六烷值分析中的一种或多种，获得柴油馏分的宏观性质，包括柴油馏分的模拟蒸馏温度、实沸点蒸馏温度、恩式蒸馏温度、密度、馏程、元素含量、族组成、十六烷值指数中的一种或多种。

5.根据权利要求2所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(1.4)的分子的相关物性包括分子的物理性质，即沸点、熔点、密度、比热；临界性质，即临界温度、临界压力、临界体积；热力学性质，即蒸汽压、焓、熵、吉布斯自由能。

6.根据权利要求1所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(2)包括以下几个子步骤：

(2.1)对柴油分子的组成进行不同尺度的定义，从微观到宏观的每个层级上，将分子定义为微观层级、核心层级、亚族层级与族层级，一共四个层级；每个层级都有相对应的组成；

(2.2)微观层级为分子层级，对应的组成为分子组成；

(2.3)属于相同同系物的分子被归为核心家族，属于同一核心家族的分子组成之和为核心族组成；

(2.4)具有相同不饱和度的核心家族被归类为亚族，属于同一亚族的核心族组成之和为亚族组成；

(2.5)不同亚族按照SH/T 0606方法检测的特性，被分至不同的宏观族，属于同一宏观族的亚族组成之和为宏观族组成，该组成等同于用SH/T 0606方法测定的柴油馏分烃族组成；

(2.6)同一核心族内分子的相对含量用分布函数表示；其中分布函数选择伽马分布、贝塔分布、直方图分布、卡方分布等概率分布函数中一种，或为所述多种分布函数的叠加。

7.根据权利要求1所述的一种基于常规柴油检测手段构建柴油馏分分子库及预测柴油分子组成的方法，其特征在于：所述步骤(3)包括以下几个子步骤：

(3.1)需要提供的柴油宏观性质包括馏程温度、密度、元素分析、族组成、十六烷值指数中的一种或多种；

(3.2)根据所提供的宏观性质，在步骤(1)中生成的柴油馏分宏观性质库中，找到宏观性质最为接近的一种馏分；并提取该馏分的分子信息库用于分子实际组成的计算，并提取该馏分的各不饱和度和碳数范围下的相对含量等数据，作为参比分布数据；

(3.3)采用全局优化算法优化进行迭代，优化与分子组成相关的参数变量；

(3.4)与分子组成相关的参数变量有各亚族的组成、各核心族的组成，以及分布函数的参数；

(3.5)采用的优化算法包括但不限于遗传算法，序贯二次规划算法(SQP)，单纯形法；

(3.6)每次迭代时，宏观族组成即为输入的GC-MS检测数据，各亚族的组成、各核心族的组成，以及分布函数的参数由算法确定；从宏观到微观的每个层级上的组成确定后，即可得到各分子的浓度；

(3.7)得到分子浓度后，采用相应的物性计算模型计算相应的宏观性质，从而计算宏观性质实际值与估算值的绝对误差和；

(3.8)得到分子浓度后，与步骤(3.2)中提取的参比数据进行比较，计算分子分布的绝对偏差和；

(3.9)将步骤(3.7)中计算得到的绝对误差和与步骤(3.8)中计算得到的绝对偏差和相加，作为优化的目标函数；

(3.10)优化算法运行完毕后，得到的参数为作为预测模型的最优参数，根据该参数计算得到的分子组成即为最终的柴油分子组成。