CN103217513A - 一种基于调合指数概念的轻柴油冷滤点的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法;冷滤点单位变换:把轻柴油组份油冷滤点的单位由摄氏度变为华氏度;冷滤点体积调合指数求解:利用各组份油的调合体积及冷滤点华氏值,求出各组份油的冷滤点体积调合指数;轻柴油冷滤点计算:将各组份冷滤点体积调合指数与各组份冷滤点华氏值,采用加和的方式计算求得轻柴油冷滤点华氏值;轻柴油冷滤点计算:由轻柴油冷滤点华氏值求出摄氏值;本方法轻柴油组分油的调合效应由一个参数描述,对于不同的原油、不同的加工工艺,通过校正该参数,可方便地改变各组分油的调合效应,保证了轻柴油冷滤点预测的适应性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于调合指数概念的轻柴油冷滤点的预测方法。
背景技术
轻柴油通常是由组分油调合而成的。其低温流动性指标冷滤点与组分油的调合比例之间是非线性关系。因此轻柴油的调合常常是凭经验进行的,其工作量及误差均较大,尤其是工业生产过程中,常常需要几次反复调合才能满足轻柴油的指标。当原油来源发生变化或需要调整生产方案时,往往会遇到轻柴油新配方的冷滤点的预测问题。按照标准方法测定冷滤点约需时间1~1.5h。如果进行新配方筛选调整的工作,实验室中的工作量是相当大的。因此,人们希望能用简单的方法来预测柴油的冷滤点,以便指导轻柴油的调合、配方筛选等工作,提高调合成功率,减少工作量。
轻柴油冷滤点的高低与轻柴油中的正构烷烃(蜡)含量及其分布状况有很大关系。通过对轻柴油中蜡结晶过程较为深入的研究,人们提供了一些数学模型来预测轻柴油中蜡的结晶行为,进而预测轻柴油的冷滤点。如,有学者提出一种数学关系式,利用轻柴油的中沸点温度、蜡含量、正构烷烃含量及平均碳链长度,来预测柴油的冷滤点。由于关系式中涉及的一些参数,如蜡含量、正构烷烃等,需使用专用仪器才能测定,故实际应用有一定的难度。
发明内容
本发明针对轻柴油冷滤点与组份油调合比例之间的非线性特点,,提出一种基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法。从实际应用出发,本发明采用轻柴油各组份油的调合比例及冷滤点预测轻柴油的冷滤点,所需的参数在一般的炼油企业均可获得。
本发明所述的基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法,步骤如下:
步骤S1:冷滤点单位变换:把轻柴油组份油冷滤点的单位由摄氏度变为华氏度;
步骤S2:冷滤点体积调合指数求解:利用各组份油的调合体积及冷滤点华氏值,求出各组份油的冷滤点体积调合指数;
步骤S3:轻柴油冷滤点计算:将各组份冷滤点体积调合指数与各组份冷滤点华氏值,采用加和的方式计算求得轻柴油冷滤点华氏值;
步骤S4:轻柴油冷滤点计算:由轻柴油冷滤点华氏值求出摄氏值;
所述的步骤S2冷滤点体积调合指数求解包括如下步骤:
步骤S21:对轻柴油的每种组份油,采用指数方法求出对应组份油的体积修正值;
步骤S22:将轻柴油每种组份油的体积乘以对应的体积修正值,得到轻柴油每种组份油的体积调合指数。
基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法对于指导轻柴油的调合、配方筛选等工作,提高调合成功率,减少工作量,起着重要的作用。目前,轻柴油冷滤点的预测面临着如下几个挑战:(1)精度差。组成轻柴油的不同组分油在调合过程中表现出的调合效应不同,如何正确地描述其调合效应,成为提高轻柴油预测精度的关键。(2)适应性差。不同的原油类型、加工工艺的改变都有可能影响轻柴油组分油的调合效应。如何能够在上述条件改变时,简便地对预测方法进行校正,是提高轻柴冷滤点预测方法适应性的关键。
在本发明中,轻柴油组分油的调合效应由一个参数描述,对于不同的原油、不同的加工工艺,通过校正该参数,可方便地改变各组分油的调合效应,保证了轻柴油冷滤点预测的适应性。
附图说明
图1:基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法流程图。
图2:轻柴油各组份油冷滤点体积调合效应与冷滤点之间的关系图。
图3:某炼油厂48个样品的化验值与预测值的对比图。
图4:另一炼油厂39个样品化验值与预测值的对比图。
具体实施方式
图1给出了基于调合指数概念的轻柴油冷滤点预测方法流程图。首先对轻柴油各组份油进行单位变换,由摄氏度变为华氏度,然后求得各组份油的体积调合指数,接着通过与各组份油的冷滤点(华氏度)加和求出轻柴油的冷滤点(华氏度)。最后通过单位变换求得轻柴油的冷滤点(摄氏度)。
摄氏度与华氏度之间的变换关系为:
CPFi=CPi×1.8+32
CPFi—组分i的冷滤点,单位:°F;
CPi—组分i的冷滤点,单位:℃;
图2给出了组份油的体积调合指数曲线。该图横坐标为组份油冷滤点值(°F),纵坐标为该组份油体积调合指数。该曲线反映了组份油的冷滤点(单位:华氏度)与体积调合指数之间的关系。从该图可以看出随着组份油的冷滤点愈低,其对应的体积调合指数小于1,则该组份油等效的参与调合的体积小于实际的体积;反之,则大于实际的体积。本发明采用指数变换方法求解体积调合指数:
CPIi—组分i的冷滤点指数;
VolAi—组分i的体积,m3;
从上图可以看出λ取值不同,反映了调合效应的强弱。λ值愈大,则调合效应愈强;反之,则愈弱。因此λ代表了不同种类的原油或加工工艺。
根据组份油的体积调合指数与对应的冷滤点,可用加和的方式求出轻柴油的冷滤点(°F):
最后根据单位变换求出轻柴油的冷滤点(℃):
CP=(CPBF-32)/1.8;
CP—混合油品的冷滤点,单位:℃。
为了验证方法的有效性,我们以某炼油企业48个样品为基础,分别列出其化验分析值与基于本方法的预测值,如表1某炼油厂48个样品的化验值与预测值的对比;图3所示。
表1
对于不同的炼油企业,通过修正λ值,也可得到满意的预测值,如表2另一炼油厂39个样品化验值与预测值的对比,图4所示。
表2
表3是国标所容许的冷滤点的测量标准。对照该标准,可以看出采用本方法预测的轻柴油冷滤点值与化验分析值满足国标所要求的再现性指标要求。证明本方法可在实际生产中使用。
表3
实验结果表明,本方法很好的描述了轻柴油各组份油的调合效应。针对不同的原油或加工过程,本方法由专用的参数λ描述其对调合效应的影响。总的说来,该方法与相关工作相比有如下几个优点:(1)简单有效,基于一些基本的变换操作,实验结果证实了其有效性。(2)效率高,可以实时的运行。(3)通用性强。当场原油或加工工艺发生变化时,可通过修正λ值,达到准确预测的目的。
Claims (1)
1.一种基于调合指数概念的轻柴油冷滤点的预测方法,其特征在于:
步骤如下:
步骤S1:冷滤点单位变换:把轻柴油组份油冷滤点的单位由摄氏度变为华氏度;
步骤S2:冷滤点体积调合指数求解:利用各组份油的调合体积及冷滤点华氏值,求出各组份油的冷滤点体积调合指数;
步骤S3:轻柴油冷滤点计算:将各组份冷滤点体积调合指数与各组份冷滤点华氏值,采用加和的方式计算求得轻柴油冷滤点华氏值;
步骤S4:轻柴油冷滤点计算:由轻柴油冷滤点华氏值求出摄氏值;
所述的步骤S2冷滤点体积调合指数求解包括如下步骤:
步骤S21:对轻柴油的每种组份油,采用指数方法求出对应组份油的体积修正值;
步骤S22:将轻柴油每种组份油的体积乘以对应的体积修正值,得到轻柴油每种组份油的体积调合指数。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108875293A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-23 | 西安交通大学 | 一种基于基团贡献理论预测混合物临界性质的方法 |
CN111077288A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-28 | 浙江中控技术股份有限公司 | 用于油品在线调合的馏程计算方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001012757A1 (en) * | 1999-08-13 | 2001-02-22 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Use of 13c nmr spectroscopy to produce optimum fischer-tropsch diesel fuels and blend stocks |
US20100174494A1 (en) * | 2007-05-02 | 2010-07-08 | Peter De Peinder | Method for predicting a physical property of a residue obtainable from a crude oil |
CN101903765A (zh) * | 2007-12-20 | 2010-12-01 | 雪佛龙美国公司 | 原油特性专家系统 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001012757A1 (en) * | 1999-08-13 | 2001-02-22 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Use of 13c nmr spectroscopy to produce optimum fischer-tropsch diesel fuels and blend stocks |
US20100174494A1 (en) * | 2007-05-02 | 2010-07-08 | Peter De Peinder | Method for predicting a physical property of a residue obtainable from a crude oil |
CN101903765A (zh) * | 2007-12-20 | 2010-12-01 | 雪佛龙美国公司 | 原油特性专家系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
胡燕辉等: "柴油调合冷滤点预测模型的考察", 《化学世界》 * |
谢可堃等: "汽柴油调合常用质量指标的设计计算方法", 《炼油技术与工程》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108875293A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-23 | 西安交通大学 | 一种基于基团贡献理论预测混合物临界性质的方法 |
CN108875293B (zh) * | 2018-06-04 | 2020-07-28 | 西安交通大学 | 一种基于基团贡献理论预测混合物临界性质的方法 |
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