CN105701267A - 一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法，还涉及运用该方法建立的石油催化裂化反应再生部分的模拟系统，并涉及运用该系统对异常工况进行动态模拟的方法。本发明通过建立催化裂化反应再生系统的动态机理模型并估算出所用的动力学参数，建立仿真系统模拟正常工况和多种异常工况，并分析了异常工况对进料温度的影响。而且，本发明通过进料温度的变化查找出原油带水量或含烃量，能够对反应器、再生器的稳态特性和动态特性进行详细的分析，进而提高生产效率和安全性。

Description

一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法

技术领域

本发明涉及一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法，还涉及运用该方法建立的石油催化裂化反应再生部分的模拟系统，并涉及运用该系统对异常工况进行动态模拟的方法。

背景技术

催化裂化是炼油过程中重要的二次加工工艺，最重要的石油轻质化过程之一。催化裂化过程可由较大的烃产生多种产物。通常，将较重的烃进料，例如基础原料油供入催化裂化反应器中。在催化剂的作用下，该系统可产生多种产物，包括汽油产物和/或轻质产物如乙烯和/或丙烯。

反应再生系统是催化裂化的核心工艺，国内外对催化裂化反应再生系统的研究十分活跃。其中大量研究工作是关于工艺参数的变化对反应过程的影响。但是，反应再生系统是一个多参数、非线性、时变及多变量紧密耦合的复杂系统，由于其复杂性和严重的非线性特性，石油催化裂化反应再生过程建模一直是化工领域的研究难点和热点。

通常采用机理-经验相结合的方法，即系统辨识方法，根据化工过程的反应机理提出相应的石油催化裂化反应再生过程模型结构，然后进行模型参数估计，最后验证模型的正确性。由于这些未知参数的估计值对得到的石油催化裂化反应再生过程数学模型的准确性有着重要影响，因此将参数估计问题转化为优化问题，采用优化算法计算出其最优的估计值。

反应再生过程数学模型本质上可分为稳态数学模型和动态数学模型，其中动态模型可更好地用于在线分析与优化。安全稳定的生产是保证石化企业经济效益与社会效益的基础。催化裂化是一个复杂多变的过程，物料大部分为甲类危险品且伴随着高温、高压的化学反应。若发生故障，人员应快速准确地找到故障并将危害降到最低。因此诊断催化裂化生产过程的故障，保证安全生产具有重要的实际意义。

现有技术中并没有通过构建石油催化裂化反应再生过程的数学模型来建立仿真系统模拟正常工况和异常工况的方法，更没有对其求解并分析异常工况对进料温度影响的方法。因此，化工生产中需要一种能反映其化学反应规律的动力学模型，用以分析和研究反应再生系统的动态特性，用于动态过程分析、先进控制和在线优化。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法。

本方面的另一目的是提供一种石油催化裂化反应再生部分的模拟系统。

本方面的另一目的是提供一种石油催化裂化反应再生系统异常工况的动态模拟方法。

本发明建立了催化裂化反应再生系统的动态机理模型并估算出所用的动力学参数，建立仿真系统模拟正常工况和多种异常工况(原油带水、原油含烃、催化剂跑损等)，并分析了异常工况对进料温度的影响，并通过进料温度的变化查找出原油带水量或含烃量，同时对反应器、再生器的稳态特性和动态特性进行了详细的分析。

本发明通过如下技术方案得以实现：

一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)通过现场操作或者实验采集整个石油催化裂化反应过程再生部分的数据，将其作为建模数据；

2)基于集总理论，将反应物料细分为5个集总组分：

原料油、柴油、汽油、气体、焦炭；

3)关于再生部分，取烧焦罐内微元高度做物料和能量衡算：

基于下述方程建立模型框架：

待生催化剂上含炭量动态偏微分方程：

待生催化剂上含氢量动态偏微分方程：

烧焦气中含氧量动态常微分方程：

再生反应温度动态偏微分方程：

烧焦罐模型边界条件：

$C_{z=0}={C_0}^{\′}+\frac{1}{p_{\mathrm{es}}}\·\frac{\mathrm{\δC}}{\mathrm{\δZ}},{\frac{\mathrm{\δC}}{\mathrm{\δZ}}|}_{z=1}=0,$

$H_{z=0}={H_0}^{\′}+\frac{1}{p_{\mathrm{es}}}\·\frac{\mathrm{\δH}}{\mathrm{\δZ}},{\frac{\mathrm{\δH}}{\mathrm{\δZ}}|}_{z=1}=0,$

$y_{O_{2}z=0}={y^{\′}}_{O_{2}0}+\frac{1}{p_{\mathrm{eg}}}\·\frac{d{y}_{O_2}}{\mathrm{dZ}},$

待生催化剂上烧碳反应动力学方程：

$\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}=k_C\·p\·C,$

其中，

Cat是烧焦罐单位截面积催化剂的摩尔流量；

ρ_Cat是催化剂颗粒密度；

是快速床中处的孔隙率；

Z是烧焦罐无因次长度，其中，Z＝Z’/Z_T，Z_T为烧焦罐高度；

p_es是固体传质普朗特准数；

p_eg是气体传质普朗特准数；

p_eh是传热普朗特准数；

k_CO是烧碳反应之前因子；

k_HO是烧氢反应之前因子；

k_w是烧焦罐外壁散热系数；

E_C是烧碳活化能；

E_H是烧氢活化能；

P是烧焦罐压力；

C_ps是催化剂比热；

C_pg是气体比热；

R_g是气体单位截面积的摩尔流量；

R是气体常数；

T是反应温度；

是气体中的氧含量即摩尔分率；

C₀′为催化剂碳含量、H₀′为催化剂氢含量；

ρ_g是气体密度；

ΔH_C是烧碳热效应；

ΔH_H是烧氢热效应；

ΔT_w是环境温度与烧焦罐外壁温差；

D_T是烧焦罐直径；

k_C是烧碳反应速率常数，为1.67·10⁸·exp(-161.2·10³/R·T)；

p是氧分压；

4)根据步骤1)所收集的数据，以各集总组分收率与实测值的残差为目标函数，引用工程软件MATLAB进行动力学参数的求解，以最优化的方法反复迭代，最后使模拟的产率结果与实际产率结果相对误差最小，选取Nelder-Mead单纯形法计算出动力学参数，将所得数值代入步骤3)的模型框架中，形成石油催化裂化反应再生部分的数学模型。

优选地，上述石油催化裂化反应再生部分的建模方法中，步骤4)在求解动力学参数的过程中，使用基于数值差分的可变阶方法作为算法进行计算求解。

更优选地，上述石油催化裂化反应再生部分的建模方法，步骤4)在求解动力学参数的过程中，使用函数ode15s作为模型方程的求解算法。

本发明还提供了一种石油催化裂化反应的模拟系统，其中，再生部分选用权利要求1所述的石油催化裂化反应再生部分的建模方法进行建模。

优选地，上述石油催化裂化反应的模拟系统中，反应器的动力学模型是基于以下方程进行建模的：

其中，

y_A、y_D、y_N、y_G、C分别是原料油未转化率、柴油收率、汽油收率、气体收率、生焦量；

x是提升管无因次长度，x＝x'/x_T，x_T是提升管长度；

η是剂油比；

P是反应压力；

是催化剂时变失活函数，失活常数γ＝162.15，υ＝0.76，

t_c是催化剂在提升管中的停留时间；

H_AR、H_DR、H_NR分别是原料油裂化反应热、柴油裂化反应热、汽油裂化反应热；

H_AA是焦炭吸附的热量；

k₁-k₇分别是各反应常数；E_A、E_D、E_N分别是原料油、柴油和汽油裂化反应的活化能；

ε是空时，ε＝ρ·A·x_T/F，_ρ是原料油密度，A是提升管截面积，F是进料质量流量，F＝F_热渣油+F_冷渣油+F_冷料+F_回炼油。

优选地，上述石油催化裂化反应的模拟系统中，沉降器压力动态模型是基于以下方程进行建模的：

$\frac{\mathrm{dp}}{\mathrm{dt}}=\frac{R\·T}{V}\·[(\frac{y_D}{M_D}+\frac{y_N}{M_N}+\frac{y_G}{M_G}+\frac{D}{M_R})\·F+\frac{F_w}{18}+\frac{{F_w}^{\′}}{18}-\mathrm{\ξ}\·\sqrt{p\·\left({p-p}^{\′}\right)}]$

M_D、M_N、M_G、M_R分别是柴油、汽油、气体、回炼油的相对平均分子质量；

D是回炼比；

F_w、F_w’分别是汽提蒸汽流量和松动蒸汽流量；

ξ是和气体流动阻力相关的常数；

p'是分离塔顶压力；

p是沉降器的压力；

t是催化裂化产品在沉降器中的停留时间；

T是沉降器顶的平均温度；

V是沉降器的体积；

N是沉降器中的累积物料量，即N＝柴油+汽油+气体+回炼油+松动蒸汽+汽提蒸汽-沉降器出口油气。

本发明还提供了一种对石油催化裂化反应的异常工况进行动态模拟的方法，其中，采用权利要求4-6所述的模拟系统进行动态模拟。

本发明还提供了一种在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法，其中，采用权利要求4-6所述的模拟系统进行动态模拟，从而发现各种异常工况。

优选地，上述在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法中，异常工况包括再生器催化剂失活、再生器稀相尾燃、再生器催化剂跑损。

优选地，上述在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法中，异常工况包括原油带水、原油含烃、反应器催化剂跑损。

本发明针对反应器、再生器建立动态数学模型，采用“原料油、柴油、汽油、气体、焦炭”五集总动力学模型。

反应动力学模型可表示为：

$k_A=k_{\mathrm{AO}}\·\exp (-\frac{E_A}{R\·T})---\left(4\right)$

$k_D=k_{\mathrm{DO}}\·\exp (-\frac{E_D}{R\·T})---\left(5\right)$

$k_N=k_{\mathrm{NO}}\·\exp (-\frac{E_N}{R\·T})---\left(6\right)$

上述式(1)～(6)中：

k_A、k_D、k_N——分别为原料油、柴油、汽油的反应速率常数；

λ_AD——反应计量系数，AD表示原料油(A)反应之后生成物中柴油(D)所占的质量分率。

因为表示的是质量分率，所以反应计量系数之间存在下列关系式：

λ_AD+λ_AN+λ_AG+λ_AO＝1

λ_DN+λ_DG+λ_DC＝1；λ_NG＝1

k_AO、k_DO、k_NO——分别是原料油、柴油、汽油裂化反应指前因子；

E_A、E_D、E_N——分别是原料油、柴油、汽油裂化反应活化能；

R——气体常数；

T——反应温度。

本发明反应器建模的基本假设是：

(1)由于在反应器中油气夹带着催化剂在提升干气和提升蒸汽的带动下顺流而上，空隙度接近1；由于气速大，固相的滑落可以忽略不计，所以忽略气固两相之间的滑动；

(2)在反应器中气固两相以活塞流方式向上流动，既无分散效应也无轴向返混；

(3)反应过程为绝热过程，即反应过程热损失忽略不计；

(4)反应器中压力认为不变，即反应为恒压；

(5)反应器中催化剂的总藏量保持不变，即忽略催化剂上升过程中在反应器中的损失；

(6)提升蒸汽量、提升干气量忽略不计(和催化剂、油气相比)；

(7)液体比热、液体焓、气体比热、气体焓均认为不变；

(8)提升管按三段考虑。

关于反应器动力学模型：

为了简化动力学模型，本发明选取提升管反应器内的微元高度进行能量衡算和物料衡算，

因此，动力学模型简化为：

上述(1)～(6)式中：

y_A、y_D、y_N、y_G、C——分别是原料油未转化率、柴油收率、汽油收率、气体收率、生焦量(均是以原料油为基准的质量分率)；

ε——空时，ε＝ρ·A·x_T/F，ρ是原料油密度(kg/m³)，A是提升管截面积(m³)，x_T是提升管长度(m)，F是进料质量流量(kg/s)；

其中：

F＝F_热渣油+F_冷渣油+F_冷料+F_回炼油；

x——提升管无因次长度，x＝x'/x_T；

η——剂油比；

P——反应压力(Pa)；

——催化剂时变失活函数，失活常数γ＝162.15，υ＝0.76，

t_c是催化剂在提升管中的停留时间(h)；

H_AR、H_DR、H_NR——分别是原料油裂化反应热、柴油裂化反应热、汽油裂化反应热(kJ/kg)；

H_AA——焦炭具有吸附功能，此为焦炭吸附的热量(kJ/kg)；

关于沉降器压力动态模型：

由于通入松动蒸汽且待生催化剂基本进入再生器，所以沉降器中催化裂化产品可以假设为气相，并且假设满足理想气体状态方程，所以有式(1)：

$\frac{\mathrm{dp}}{\mathrm{dt}}=\frac{R\·T}{V}\·\frac{\mathrm{dN}}{\mathrm{dt}}---\left(1\right)$

其中：

p——为沉降器的压力(Pa)；

t——为催化裂化产品在沉降器中的停留时间(s)；

T——为沉降器顶的平均温度(℃)；

V——为沉降器的体积(m³)；

N——为沉降器中的累积物料量(kmol/h)；

N＝柴油+汽油+气体+回炼油+松动蒸汽+汽提蒸汽-沉降器出口油气；

其中，各组分摩尔流率为：

汽提蒸汽＝F_w/18

松动蒸汽＝F_w’/18

式中，

M_D、M_N、M_G、M_R——分别为柴油、汽油、气体、回炼油的相对平均分子质量(kg/kmol)；

D——回炼比(回炼油/新鲜原料)；

F_w、F_w’——分别为汽提蒸汽流量和松动蒸汽流量(k_g/s)；

ξ——和气体流动阻力相关的常数；

p'——分离塔顶压力(Pa)；

因此，有下式：

$\frac{\mathrm{dp}}{\mathrm{dt}}=\frac{R\·T}{V}\·[(\frac{y_D}{M_D}+\frac{y_N}{M_N}+\frac{y_G}{M_G}+\frac{D}{M_R})\·F+\frac{F_w}{18}+\frac{{F_w}^{\′}}{18}-\mathrm{\ξ}\·\sqrt{p\·\left({p-p}^{\′}\right)}]$

本发明中再生器建模的基本假设是：

⑴烧焦罐中气体线速高，气固两相传质理想，忽略气固两相传质阻力；

⑵反应动力学控制烧焦反应；

⑶助燃剂CO完全燃烧，产物仅为H2O和CO2；

⑷忽略径向分散效应，用轴向扩散模型对烧焦罐中反应进行描述；

⑸附着在待生催化剂上的焦炭中C、H组成恒定；

⑹忽略进入烧焦罐之后主风和增压风性质和流量的变化；

⑺烧焦罐按两段考虑。

关于再生器动力学模型：

取烧焦罐内微元高度做物料和能量衡算：

待生催化剂上含炭量动态偏微分方程：

待生催化剂上含氢量动态偏微分方程：

烧焦气中含氧量动态常微分方程：

再生反应温度动态偏微分方程：

烧焦罐模型边界条件：

$C_{z=0}={C_0}^{\′}+\frac{1}{p_{\mathrm{es}}}\·\frac{\mathrm{\δC}}{\mathrm{\δZ}},{\frac{\mathrm{\δC}}{\mathrm{\δZ}}|}_{z=1}=0---\left(5\right)$

$H_{z=0}={H_0}^{\′}+\frac{1}{p_{\mathrm{es}}}\·\frac{\mathrm{\δH}}{\mathrm{\δZ}},{\frac{\mathrm{\δH}}{\mathrm{\δZ}}|}_{z=1}=0---\left(6\right)$

$y_{O_{2}z=0}={y^{\′}}_{O_{2}0}+\frac{1}{p_{\mathrm{eg}}}\·\frac{d{y}_{O_2}}{\mathrm{dZ}}---\left(7\right)$

上述(1)～(8)式中：

Cat——烧焦罐单位截面积催化剂的摩尔流量(kmol/m²·s)；

ρ_Cat——催化剂颗粒密度(kg/m³)；

ζ——快速床中处的孔隙率；

Z——烧焦罐无因次长度，Z＝Z’/Z_T，Z烧焦罐高度(m)；

p_es——固体传质普朗特准数；

p_eg——气体传质普朗特准数；

p_eh——传热普朗特准数；

k_CO——烧碳反应之前因子(Pa·s)^-1；

k_HO——烧氢反应之前因子(Pa·s)^-1；

k_w——烧焦罐外壁散热系数，k_w＝0.0198kJ/(m²·K·s)；

E_C——烧碳活化能(kJ/kmol)；

E_H——烧氢活化能(kJ/kmol)；

p——烧焦罐压力，可以近似取烧焦罐底部压力(Pa)；

C_ps——催化剂比热(kJ/(kg·K))；

C_pg——气体比热(kJ/(kmol·K))；

R_g——气体单位截面积的摩尔流量(kmol/m²·s)；

ΔH_C——烧碳热效应(kJ/kg)；

ΔH_H——烧氢热效应(kJ/kg)；

ΔT_w——环境温度与烧焦罐外壁温差(℃)；

D_T——烧焦罐直径(m)；

其中，Z_T烧焦罐高度(m)

待生催化剂上烧碳反应比较复杂，一般用动力学方程式表示：

$\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}=k_C\·p\·C---\left(9\right)$

式(9)中：

k_C——烧碳反应速率常数(Pa·s)^-1，即k_C＝1.67·10⁸·exp(-161.2·10³/R·T)；

p——氧分压(Pa)。

关于石油催化裂化反应再生部分模拟系统的模型求解方法，具体实现方法是，将催化裂化反应体系的再生系统划分为大量层状反应微元，根据反应微元进口的气相或固相流股组成，考虑到温度和压力等参数，经计算得到反应微元出口气相或固相流股的组成、温度和压力。同时，调用过程模拟软件的物性计算子程序求解所需的组分或者物流的物性。

本发明的有益效果是：

本发明提供的石油催化裂化反应再生部分模拟系统的建模方法，能够提供关于石油催化裂化反应再生过程的动力学模型，可以有效用来分析和研究反应再生系统的动态特性，用于动态过程分析、先进控制和在线优化。根据上述模型，能够建立仿真系统来模拟正常工况和异常工况，随后通过求解来诊断催化裂化生产过程的故障所在，非常有助于操作人员快速、准确地找到故障并将损害降到最小程度，对于安全生产具有重要的实际意义。

进一步地，本发明提供了石油催化裂化反应再生过程异常工况的动态模拟方法，对各种异常工况的发生及其后果都进行了很接近于真实状态的模拟，有助于石化系统工作人员进一步优化管线、设备的设计、施工过程，在生产过程中调整进料的种类和成分，使得石油催化裂化过程能够在减少安全隐患的同时提高产率，具有重大的经济意义。

附图说明

图1为反应器各集总浓度分布；

图2为原料油未转化率变化趋势图；

图3为柴油收率变化趋势图；

图4为汽油收率变化趋势图：

图5为气体收率变化趋势图；

图6为焦炭收率变化趋势图：

图7为反应温度变化趋势图；

图8为原油带水对进料温度的影响图；

图9为原油含烃对进料温度的影响图；

图10为再生器稀相尾燃对烧焦罐出口氧含量及温度的影响图；

图11为再生催化剂失活对原料及产品的影响图；

图12为再生催化剂失活对再生稀相温度的影响图；

图13为再生催化剂失活对再生密相温度的影响图；

图14为反应器催化剂跑损对原料及产品的影响图；

图15为再生器催化剂跑损对原料及产品的影响图。

图16为催化裂化反应器控制系统示意图。

图17为催化裂化再生器控制系统示意图。

图18为催化裂化两器控制系统示意图。

具体实施方式

结合附图对本发明做进一步的详细说明：

关于模型求解：

1)有关平均分子量的计算

由于石油及其馏分都是复杂的混合物，各组分相对分子量不同，所以本发明采用平均分子量来表征，以下是几种计算平均分子量的方法

I.具备实测条件：

${\stackrel{\‾}{M}}_n=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i}---\left(1\right)$

式中：

W_i——i组分的质量(g)；

N——i组分的物质的量(mol)

II.Riazi关联式：

$M=42.928\·\exp [2.097\·{10}^{(-4)}\·T-7.78712\·d_{15.6}^{15.6}+2.0848\·{10}^{(-3)}\·T\·d_{15.6}^{15.6}]\·T^{1.26007}\·d_{15.6}^{15.6\left(4.98308\right)}---\left(2\right)$

式中：

T——石油馏分的中平均沸点(K)；

S—— 为相对密度，在标准大气压下，15.6℃油品的密度与4℃水的密度之比；

III.白正伟关联式；

$M=174.25831\·{\left(v^{100}\right)}^{[7.8997\·{\left({\mathrm{\ρ}}^{20}\right)}^{-0.681}+4.3092\·{\mathrm{\ρ}}^{20}-11.9536]}---\left(3\right)$

ν¹⁰⁰——100℃时组分的运动粘度(mm²/s)；

ρ²⁰——20℃时组分的相对密度(g/cm³)；

IV.原料的相对密度、残炭值、50％馏出温度关联式：

ω(CCR)——原料的残炭值(％)；

T₅₀——50％馏出温度(K)；

综合本发明所能得到的数据，决定用Riazi关联式为主来表征组分的相对分子质量。2)有关裂化反应热的计算：

本发明根据各个集总的燃烧热及化学计量方程来估算裂化反应热。

各裂化反应热可表示为：

ΔH_AR＝Q_A-λ_AD·Q_D-λ_AN·Q_N-λ_AG·Q_G-λ_AC·Q_C(1)

ΔH_DR＝Q_D-λ_DN·Q_N-λ_DG·Q_G-λ_DC·Q_C(2)

ΔH_NR＝Q_N-λ_NG·Q_G(3)

Q_A——原料油燃烧热(kJ/kg)；

Q_D——柴油燃烧热(kJ/kg)；

Q_N——汽油燃烧热(kJ/kg)；

Q_G——气体燃烧热(kJ/kg)；

Q_C——焦炭燃烧热(kJ/kg)；

其中：

Q_A＝-[4725.2+470.45·UOPK_A+63.84·API_A

+0.0677·(API_A)²-5.5283·UOPK_A·API_A]·4.187(4)

Q_D＝-[4725.2+470.45·UOPK_D+63.84·API_D

+0.0677·(API_D)²-5.5283·UOPK_D·API_D]·4.187(5)

Q_N＝-[4725.2+470.45·UOPK_N+63.84·API_N

+0.0677·(API_N)²-5.5283·UOPK_N·API_N]·4.187(6)

API——石油馏分比重指数；

$\mathrm{API}=\frac{141.5}{d_{15.6}^{15.6}}-131.5---\left(7\right)$

UOPK——石油馏分特性因数；

$\mathrm{UOPK}=121.6\·\frac{T^{1/3}}{d_{15.6}^{15.6}}---\left(8\right)$

T——平均沸点(K)

石油馏分燃烧热相对固定，对于提升管反应器石油馏分的燃烧热还需加上冷凝放热量。原料油的燃烧热随原料油的性质变化而变化，所以原料油的燃烧热取冷渣油、热渣油、冷料及回炼油的算术平均值。气体的燃烧热可取一般气体燃烧热的平均值。

焦炭的燃烧热按下式计算：

$Q_C=-[32890+\frac{89860\mathrm{\η}}{1+\mathrm{\η}}]---\left(9\right)$

其中，η为焦炭上氢碳质量比。

有关饱和蒸汽压：

P^st＝P_c·exp[h_c·(1-T_c/T)](1)

其中，

P^st——饱和蒸汽压(KPa)；

P_c——临界压力(KPa)；

h_c——克拉佩龙方程系数；

T_c——临界温度(K)。

T——温度(K)。

3)关于液体焓的计算：

CpL＝CpL₀+CpL₁·T(1)

CpL——液体比热(kJ/kmol·K)；

CpL₀、CpL₁——液体比热多项式系数

HL＝HL₀+HL₁·T+HL₂·T²(2)

HL——液体焓(kJ/kmol)；

HL₀、HL₁、HL₂——液体焓多项式系数

CpV＝CpV₀+CpV₁·T(3)

CpV——气体比热(kJ/kmol·K)；

CpV₀、CpV₁——气体比热多项式系数

HV＝HV₀+HV₁·T+HV₂·T²(2)

HV——气体焓(kJ/kmol)；

HV₀、HV₁、HV₂——气体焓多项式系数

4)各集总物性表

表2-1各集总物性表

5)关于动力学参数的估计

根据发明人所收集的催化裂化现场数据，以各集总组分收率与实测值的残差为目标函数，引用工程软件MATLAB进行动力学参数的求解，以最优化的方法反复迭代，最后使模拟的产率结果与实际产率结果相对误差最小。本发明从共轭梯度法、牛顿算法、拟牛顿法、Nelder-Mead单纯性法分别求取动力学参数，最后选取Nelder-Mead单纯形法计算的动力学参数。

以下对不同算法的计算结果进行比较：

表2-2不同算法的计算结果

关于单纯形法，简要说明如下：

从表2-2中可以看出，最速下降法的结果最差。因为最速下降法特别不适合于从一狭长通道到达最优解的情况，本发明选择单纯形法。

Nelder-Mead单纯形法是非线性最优化解法常用算法之一。它对给定追踪函数中的搜寻变量历遍取值，判断不同变量值下追踪函数值大小，当函数的值在给定容许误差范围之内时，停止搜索并返回此时搜寻向量的值和追踪函数的值。通常的非线性优化算法需要计算目标函数的导数，但是，工程中提出的许多优化问题的目标函数很复杂，有些根本就写不出其解析表达式，如油藏动态自动历史拟合问题。这时，要计算目标函数的导数就有些困难，采用无须计算目标函数的导数，而只须计算目标函数值的直接方法处理这类问题，就显得简便易行。

单纯形算法是多维函数极值的一种算法，但和线性规划中的单纯形算法是不同的，算法比较简单，但收敛速度较慢，适合变元数不是很多的方程求极值，算法的基本思想如下：

给定n个特征，可以构造一个具有n+1个顶点的单纯形，初始化时需(n+1)*n维矩阵(看成是有n+1个顶点的单纯形)，矩阵的每一行为n元向量，x0为第一行，xi＝x0+r*ei，r为对问题的特征长度大小的估计值，ei为单位向量，x0可初始化为全为1的向量，即认为每个特征权重是相同的，然后选取其余的，在选取过程中，r可以取相同的值也可以取不同的值(r可以看作是对第i个特征权重的调整)。

算法运行过程：假定BLEU＝f(特征的和)，对n+1个顶点(n维向量)分别计算BLEU值(取相反数)，然后从中选出BLEU(相反数)最大，次大和最小的三个点，算法每次都是把其中的最大点对应的各权重进行调整，使其变小向最小点靠拢，调整完毕后，计算其对应的BLEU，再从这些BLEU中选出BLEU(相反数)最大，次大和最小的三个点，一直迭代下去，直到最高点到最低点的比率范围合适或达到最大迭代次数为止。

多元函数最小值的标准形式为minf(x)其中：x为向量，如x＝[x1，x2，x3，……，xn]，在MATLAB中使用fmins求其最小值。本项目利用函数fminsearch求解无约束多元函数最小值，注意：fminsearch采用了Nelder-Mead型简单搜寻法。

以各集总组分收率计算值和实测值的残差为目标函数：

$\mathrm{object}\_\mathrm{fun}=\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{((Y_i^{\mathrm{cal}}-Y_i^{\mathrm{mea}})/{Y^{\mathrm{mea}}}_i)}^2$

函数fminsearch格式x＝fminsearch(fun,x0)，x0为初始点，fun为目标

函数的表达式字符串或MATLAB自定义函数的函数柄，优化函数输出见表2-3。

x＝fminsearch(fun,x0,options)

[x,fval]＝fminsearch(…),最优点的函数值；[x,fval,exitflag]＝fminsearch(…)，

exitflag与单变量情形一致，[x,fval,exitflag,output]＝fminsearch(…)，output与单变量情形一致。

表2-3优化函数的输出变量

工程数学软件Matlab提供的非刚性方程积分函数和刚性方程积分函数分别列于表2-4和表2-5中。

表2-4非刚性方程的积分函数

表2-5刚性方程的积分函数

发明人考虑到模型方程组包括6个方程(不考虑杂质的影响)，且都为非线性方程，并且刚性很大，还有计算量、计算时间和收敛性等问题，通过计算比较得到变步长基于数值差分的可变阶方法(BDFs,Gear)计算效率最高，故选用函数ode15s作为模型方程的求解算法。

计算步骤如下：

1输入操作条件和反应器参数；

2计算操作条件下的动力学参数、物性参数；

3将模型方程导入Matlab的M文件中；

4将进料口的物料浓度设为初值，选择合适的计算精度，用函数ode15s进行求解。

求解出的动力学参数见表2-6。

表2-6为求解的动力学参数

各个集总的分布计算结果及其分布如图1所示。

此外，本发明还提供了催化裂化反应器和催化裂化再生器的控制系统。其中包含设备、物流、阀、控制器(包括手操器、调节器)、开关(泵、压缩机等)、显示仪表等。

具体来说，本发明控制系统中的本项目的显示仪表包括温度、压力、流量的显示仪表。定义的内容包括显示表的上限、显示表的下限、显示表的低报警值、显示表的高报警值等。

本发明中的调节仪表既显示过程参数(如温度、压力、流量等)又控制调节阀。定义的内容包括调节表的初始自动状态、初始串级状态、调节表是否为副表、调节表的初始显示值、调节表的设定值、调节表的开度、调节表的PID参数、调节表的单位、调节表的说明、调节表的算法、调节表的正反作用。

本发明中的手操器即实际中手动打开、关闭的阀门，对应现场的手阀。定义的内容主要是手操器的开度。

本发明中泵的内容主要包括泵的名称、泵所依附的阀门的名称、泵在阀门上的位置、泵的初始状态等。

本发明中定义的阀指的是管路助理阻力。定义的内容主要包括阀名称、阀在整个管路系统中的位置关系、相态、进出该阀的物流名称、阀最大开度时对应的流量和压降、阀的附加压力、流量校正系数等。

本发明中的换热器是进行热量传递的设备。定义的内容主要包括换热器名称、管程物流是否有相变、壳程物流是否有相变、总传热系数、换热面积、管程物流的正常流量、壳程物流的正常流量等。

本发明中的单相罐定义的内容主要包括单相罐的名称、单相罐的直径、单相罐的高度、单相罐溢流口高度、气体的最小体积分数、初始状态下液体的高度、初始状态下单相罐的物流温度、初始状态下单相罐的物料压力、初始化单相罐中物流组成的物流名称、溢流流体将流进的物流名称、单相罐对环境的热辐射系数、单相罐对环境的热辐射系数、单相罐夹套中第一种换热的总传热系数、单相罐夹套中第一种换热流体的温度、单相罐夹套中第一种换热流体流量控制阀的正反作用、单相罐夹套中第二种换热的总传热系数、单相罐夹套中第二种换热流体的温度、单相罐夹套中第二种换热流体流量控制阀的正反作用、压力阻尼系数等。

本发明中两相罐定义的内容主要包括两相罐名称、两相罐的直径、两相罐的高度、两相罐的溢流口高度、气体的最小体积分数、初始状态下液体的高度、初始状态下两相罐中的物流温度、初始状态下两相罐中的物料压力、初始化两相罐中液体组成和气体组成的物流名称、两相罐对环境的热辐射系数、两相罐夹套中第一种换热流体的开度阀门名称、两相罐夹套中第一种换热的总传热系数、两相罐夹套中第一种换热流体的温度、两相罐夹套中第一种换热流体流量控制阀的正反作用、两相罐夹套中第二种换热流体的开度阀门名称、两相罐夹套中第二种换热的总传热系数、两相罐夹套中第二种换热流体的温度、两相罐夹套中第二种换热流体流量控制阀的正反作用、压力阻尼系数、相平衡中的活度系数等。

本发明附图中，图2～图7分别是原油的未转化率，柴油、汽油、气体、焦炭收率以及反应温度的实验数据拟合曲线与模拟曲线的比较。

经核对，两者基本一致，说明本发明所建立的动态模型是真实可靠的。

本发明的动态模拟系统能够对石油催化裂化反应再生部分异常工况进行动态模拟。在本发明的动态模拟系统上模拟了5种影响较为严重的异常工况，分别是原油带水、原油含烃、再生器稀相尾燃、再生催化剂失活、催化剂跑损(反应器催化剂跑损、再生器催化剂跑损)。下述实施例将就每一种异常工况做具体描述。

实施例1：

将本发明方法用于原油带水的异常工况中。

正常工况下进料温度为235℃左右。

由图8知，不论有、无相变，只要原油带水都会引起进料温度的下降，且在有相变时引起进料温度的大幅下降。而实际生产时伴随着相变且当原油带水时可引起进料温度的大幅下降，所以本发明的模拟结果和实际生产中相符合。

实施例2：

将本发明方法用于原油含烃的异常工况中。

烃种类繁多，原油含烃并没有指明含哪类烃，首先要通过模拟找出所含的烃。又由于原油所含烃可能是混合物，所以要找到一种物质能近似替代这种烃。

发明人找到了替代烃(C7)并进行了模拟。由图9知，当原油含烃时也会引起进料温度的下降，较原油带水时进料温度下降的幅度减小。

实施例3：

将本发明方法用于再生器稀相尾燃的异常工况中。

再生器稀相尾燃会引起烧焦罐出口氧化量大幅下降，烧焦罐出口温度大幅上升，由图10可知，模拟结果和实际生产情况相符合。

实施例4：

将本发明方法用于再生催化剂失活的异常工况中。

再生催化剂失活，会造成原油的未转化率升高、柴油收率、汽油收率、气体收率、焦炭收率下降，模拟结果和实际生产相符合。另外再生催化剂时候会引起再生器稀相和密相温度的下降，模拟结果见图11～13。

由图11-13可知，模拟结果和实际生产情况相符合。

实施例5：

将本发明方法用于催化剂跑损的异常工况中。

催化剂跑损包括反应器催化剂跑损和再生器催化剂跑损，当催化剂跑损(见图14^～15)时,原料油未转化率明显上升，产品收率明显下降，由此可知，模拟结果与实际生产相符合.

以下，对上述实施例1-5的异常工况进行动态非线性分析：

关于实施例1原油带水的异常工况：

(1)自变量：含水量

因变量：无相变时TI1201(℃)

拟合方程：

y＝237.22125-1.04525·exp(x/0.27761)

(2)自变量：含水量

因变量：有相变时TI1201(℃)

拟合方程：

y＝252.62084-16.44484·exp(x/0.47804)

由原油带水量可以推算出原料油进料预热温度。

关于实施例2原油含烃的异常工况：

(1)自变量：含烃量

因变量：TI1201(℃)

拟合方程：

y＝235.111-82.716·exp(-(x-1)²/0.1729)

由原油含烃量推算出原料油进料预热温度。

关于实施例4再生催化剂失活的异常工况：

(1)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：再生器密相温度(℃)

拟合方程：

y＝700.09087+2496.46562·exp(-x/0.1655)

由催化剂失活程度推算出再生器密相温度。

(2)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：再生器稀相温度(℃)

拟合方程：

y＝695.93209+2458.3·exp(-x/0.17087)

由催化剂失活程度推算出再生器稀相温度。

(3)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：原油未转化率

拟合方程：

y＝0.0106·x^-1.34307

由催化剂失活程度推算出原料油未转化率。

(4)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：汽油收率

拟合方程：

y＝0.55414·|x-0.079^|0.27175

由催化剂失活程度推算出汽油收率。

(5)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：柴油收率

拟合方程：

$y=\begin{array}{c}\left\{\begin{array}{cc}0.06379+0.09337\&CenterDot;\exp (-{(x-0.8648)}^2/0.17079)& 0.8648\&le;x\&le;1\\ 0.16271\&CenterDot;x^{0.30753}& 0.3421\&le;x<0.8648\\ -0.08837\&CenterDot;x+0.14796& 0.2105\&le;x<0.3421\\ 0.49863\&CenterDot;x+0.02440& 0\&le;x<0.2105\end{array}\right.\end{array}$

由催化剂失活程度推算出柴油收率。

(6)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：气体收率

拟合方程：

y＝0.09105+9.5332·10^-4·exp^(x/0.2624)

由催化剂失活程度推算出气体收率。

(7)自变量：催化剂失活反应速率/正常反应速率

因变量：焦炭收率

拟合方程：

y＝0.01229+3.8775·10^-4·exp^(x/0.23318)+3.8775·10^-4·exp(^x/0.23319)

由催化剂失活程度推算出焦炭收率。

关于实施例3再生器稀相尾燃的异常工况：

(1)自变量：CO流量(kmol/h)

因变量：烧焦罐出口氧含量(％)

拟合方程：

y＝27.18999·^x-0.51012

由CO流量推算出烧焦罐出口氧含量。

(2)自变量：CO流量(kmol/h)

因变量：烧焦罐出口温度(％)

拟合方程：

y＝4713.25831-4667.94074·exp(-x/806.17004)

由CO流量推算出烧焦罐出口温度。

关于实施例5催化剂跑损的异常工况：

状态一：反应器催化剂跑损

(1)自变量：反应器催化剂跑损量

因变量：原油未转化率

拟合方程：

y＝0.02064-9.91394·10^-5·x+1.95719·10^-6·x²+8.4228·10^-10·x³-2.44075·10^-12·x⁴

由反应器催化剂跑损量推算出原油未转化率。

(2)自变量：反应器催化剂跑损量

因变量：汽油收率

拟合方程：

y＝0.55329-0.00137·x+3.71837·10^-6·x²-4.3264·10^-9·x³

由反应器催化剂跑损量推算出汽油收率。

(3)自变量：反应器催化剂跑损量

因变量：柴油收率

拟合方程：

y＝0.14569-3.20689·10^-4·x+6.80319·10^-7·x²-8.06161·10^-10·x³

由反应器催化剂跑损量推算出柴油收率。

(4)自变量：反应器催化剂跑损量

因变量：气体收率

拟合方程：

y＝0.08763-2.92073·10^-4·x+7.31449·10^-7·x²-7.59801·10^-10·x³

由反应器催化剂跑损量推算出气体收率。

(5)自变量：反应器催化剂跑损量

因变量：焦炭收率

拟合方程：

y＝0.01374-1.67544·10^-5·x-6.06273·10^-9·x²+9.57729·10^-12·x³

由反应器催化剂跑损量推算出焦炭收率。

状态二：再生器催化剂跑损

(1)自变量：再生器催化剂跑损量

因变量：原油未转化率

拟合方程：

y＝0.0213-1.24869·10^-4·x+8.44277·10^-8·x²+2.77996·10^-10·x³

由再生器催化剂跑损量推算出原油未转化率。

(2)自变量：再生器催化剂跑损量

因变量：汽油收率

拟合方程：

y＝0.54369-2.56738·10^-4·x-1.387·10^-7·x²+8.02042·10^-11·x³

由再生器催化剂跑损量推算出汽油收率。

(3)自变量：再生器催化剂跑损量

因变量：柴油收率

拟合方程：

y＝0.15089-2.09136·10^-4·x+1.79697·10^-7·x²-7.41679·10^-11·x³

由再生器催化剂跑损量推算出柴油收率。

(4)自变量：再生器催化剂跑损量

因变量：气体收率

拟合方程：

y＝0.08943-2.93777·10^-5·x+8.65712·10^-9·x²-1.07965·10^-11·x³

由再生器催化剂跑损量推算出气体收率。

(5)自变量：再生器催化剂跑损量

因变量：焦炭收率

拟合方程：

y＝0.01443-2.32525·10^-5·x+2.66954·10^-8·x²-1.19655·10^-11·x³

由再生器催化剂跑损量推算出焦炭收率。

对本发明动态模拟方法进行非线性分析后的逆推过程：

(1)已知无相变时TI1201推算含水量。

y＝0.27761·ln(237.22125-x)-0.01229

(2)已知有相变时TI1201推算含水量。

y＝0.47804·ln(252.62084-x)-1.33852

(3)已知TI1201推算含烃量。

$y=1-\sqrt{0.76325-0.1729\&CenterDot;\ln (235.111-x)}$

(4)已知再生密相温度推算再生催化剂失活程度。

y＝1.29465-0.1655·ln(x-700.09087)

(5)已知再生器稀相温度推算再生催化剂失活程度。

y＝1.334-0.17087·ln(x-695.93209)

(6)已知原油未转化率推算催化剂失活程度。

y＝exp^{-3.385454-0.744563·lnx}

(7)已知汽油收率推算再生催化剂失活程度。

$y=\left\{\begin{array}{cc}8.85795+x^{3.67985}& 0.079<x\&le;1\\ -8.69995-x^{3.67985}& 0\&le;x\&le;0.079\end{array}\right.$

(8)已知柴油收率推算再生催化剂失活程度。

$y=\left\{\begin{array}{cc}0.8684+\sqrt{-0.17079\&CenterDot;\ln (10.71\&CenterDot;x-0.68320)}& 0.06379<x<0.1572\\ 3.6664\&CenterDot;{10}^2\&CenterDot;x^{3.25172}& 0.71902<x<0.95753\\ -11.3161\&CenterDot;x+1.67436& 0.0186<x\&le;0.17819\\ 2.0055\&CenterDot;x-0.04893& 0.02440<x\&le;0.12936\end{array}\right.$

(9)已知气体收率推算再生催化剂失活程度。

y＝0.2624·ln(1.049·10³·x-95.5)

(10)已知焦炭收率推算再生催化剂失活程度

$y=\left\{\begin{array}{cc}0.23319\&CenterDot;\ln (1.2895\&CenterDot;{10}^3\&CenterDot;x-15.8480)& 0.4737\&le;x\&le;1\\ 0.1081\&PlusMinus;\sqrt{1.7159\&CenterDot;x-0.2368}& 0.1380\&le;x\&le;0.3421\end{array}\right.$

(11)已知烧焦罐出口氧含量推算出再生器稀相尾燃CO流量

y＝exp^{6.474651-1.960323·lnx}

(12)已知烧焦罐出口温度推算出再生器稀相尾燃CO流量

y＝6810.9061-806.17004·ln(4713.25831-x)

以上各实施例，仅仅是为了说明本发明而列举的例子而已。所属技术领域的技术人员可以理解，本发明不限于上述实施例，还可以作出各种改变或变更。

Claims (10)

1.一种石油催化裂化反应再生部分的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)通过现场操作或者实验采集整个石油催化裂化反应过程再生部分的数据，将其作为建模数据；

2)基于集总理论，将反应物料细分为5个集总组分：

原料油、柴油、汽油、气体、焦炭；

3)关于再生部分，取烧焦罐内微元高度做物料和能量衡算：

基于下述方程建立模型框架：

待生催化剂上含炭量动态偏微分方程：

待生催化剂上含氢量动态偏微分方程：

烧焦气中含氧量动态常微分方程：

再生反应温度动态偏微分方程：

烧焦罐模型边界条件：

待生催化剂上烧碳反应动力学方程：

其中，

Cat是烧焦罐单位截面积催化剂的摩尔流量；

ρ_Cat是催化剂颗粒密度；

是快速床中处的孔隙率；

Z是烧焦罐无因次长度，其中，Z＝Z’/Z_T，Z_T为烧焦罐高度；

p_es是固体传质普朗特准数；

p_eg是气体传质普朗特准数；

p_eh是传热普朗特准数；

k_CO是烧碳反应之前因子；

k_HO是烧氢反应之前因子；

k_w是烧焦罐外壁散热系数；

E_C是烧碳活化能；

E_H是烧氢活化能；

P是烧焦罐压力；

C_ps是催化剂比热；

C_pg是气体比热；

R_g是气体单位截面积的摩尔流量；

R是气体常数；

T是反应温度；

是气体中的氧含量(摩尔分率)；

C₀′为催化剂碳含量、H₀′为催化剂氢含量；

ρ_g是气体密度；

ΔH_C是烧碳热效应；

ΔH_H是烧氢热效应；

ΔT_w是环境温度与烧焦罐外壁温差；

D_T是烧焦罐直径；

k_C是烧碳反应速率常数，为1.67·10⁸·exp(-161.2·10³/R·T)；

p是氧分压；

4)根据步骤1)所收集的数据，以各集总组分收率与实测值的残差为目标函数，引用工程软件MATLAB进行动力学参数的求解，以最优化的方法反复迭代，最后使模拟的产率结果与实际产率结果相对误差最小，选取Nelder-Mead单纯形法计算出动力学参数，将所得数值代入步骤3)的模型框架中，形成石油催化裂化反应再生部分的数学模型。

2.权利要求1所述的石油催化裂化反应再生部分的建模方法，其特征在于，步骤4)在求解动力学参数的过程中，使用基于数值差分的可变阶方法作为算法进行计算求解。

3.权利要求2所述的石油催化裂化反应再生部分的建模方法，其特征在于，步骤4)在求解动力学参数的过程中，使用函数ode15s作为模型方程的求解算法。

4.一种石油催化裂化反应的模拟系统，其中，再生部分选用权利要求1所述的石油催化裂化反应再生部分的建模方法进行建模。

5.权利要求4所述的石油催化裂化反应的模拟系统，其特征在于，其中的反应器的动力学模型是基于以下方程进行建模的：

其中，

y_A、y_D、y_N、y_G、C分别是原料油未转化率、柴油收率、汽油收率、气体收率、生焦量；

x是提升管无因次长度，x＝x'/x_T，x_T是提升管长度；

η是剂油比；

P是反应压力；

是催化剂时变失活函数，失活常数γ＝162.15，υ＝0.76，

t_c是催化剂在提升管中的停留时间；

H_AR、H_DR、H_NR分别是原料油裂化反应热、柴油裂化反应热、汽油裂化反应热；

H_AA是焦炭吸附的热量；

ε是空时，ε＝ρ·A·x_T/F，ρ是原料油密度，A是提升管截面积，F是进料质量流量，F＝F_热渣油+F_冷渣油+F_冷料+F_回炼油。

6.权利要求4所述的石油催化裂化反应的模拟系统，其特征在于，其中的沉降器压力动态模型是基于以下方程进行建模的：

M_D、M_N、M_G、M_R分别是柴油、汽油、气体、回炼油的相对平均分子质量；

D是回炼比；

F_w、F_w’分别是汽提蒸汽流量和松动蒸汽流量；

ξ是和气体流动阻力相关的常数；

p'是分离塔顶压力；

p是沉降器的压力；

t是催化裂化产品在沉降器中的停留时间；

T是沉降器顶的平均温度；

V是沉降器的体积。

7.一种对石油催化裂化反应的异常工况进行动态模拟的方法，其中，采用权利要求4-6所述的模拟系统进行动态模拟。

8.一种在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法，其中，采用权利要求4-6所述的模拟系统进行动态模拟，从而发现各种异常工况。

9.权利要求8所述的在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法，其特征在于，所述的异常工况包括再生器催化剂失活(或跑损)、再生器稀相尾燃。

10.权利要求8所述的在石油催化裂化反应中实时检测异常工况的方法，其特征在于，所述的异常工况包括原油带水、原油含烃、反应器催化剂跑损。