CN107922855A - 用于动态控制烃精制过程的预测分析的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请描述在控制烃精制过程中动态使用预测分析的系统和方法。一方面，所述方法包括分析烃样品，其中烃样品代表进入精制过程的烃的量；基于对烃样品的分析，建立用于进入精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；以及基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时烃精制过程的各方面。

Description

用于动态控制烃精制过程的预测分析的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年7月31日提交的美国临时专利申请序列号62/199,605的优先权和权益，将其全部内容通过引用并入本申请，作为本申请的一部分。
背景技术
地球上发现的大多数烃天然存在于原油中，其中分解的有机物质提供丰富的碳和氢，碳和氢它们结合时，可以连接以形成看起来无限的链。烃可以在精制过程中精制以制备诸如汽油、柴油、石蜡等产品。精制过程可以包括储罐区、冷预热系统(cold preheattrain)、脱盐器、热预热系统(hot preheat train)、原油加热器/原油加热炉、原油蒸馏装置、真空装置炉、真空蒸馏装置和下游加工装置，如加氢处理装置、加氢裂化装置、流体催化裂化(FCC)装置、减粘裂化装置、焦化装置等。
如所述的，脱盐为精制过程的一个步骤。一般来说，脱盐为石油精制过程的第一操作之一。未经脱盐处理的原油可对炼油厂资产不利，导致严重的腐蚀问题。例如，精制过程中可形成盐酸，导致加速腐蚀。脱盐系统通过向系统中注入水去除原油中的大部分盐。由于盐在水中的溶解度较高，盐从原油转移到水相中。因此，脱盐系统通常为大型重力沉降池，其为水和原油提供足够的停留时间沉降。通常水的密度高于油的密度；因此，水在脱盐系统的底部沉降，原油从脱盐系统的顶部离开装置。此外，在脱盐系统顶部增加电网可促进原油在顶部分离和水在底部沉降。
在一些情况下，原油和水可具有相对薄的界面。然而，实践中，在操作过程中，可以在水和原油之间形成水在原油中的乳液作为独特层。该乳液带，也称为“毛刺(rag)层”，可以在位置和尺寸方面为相当动态的。通常，这些乳液带可以导致炼油厂的运行效率低于最佳洗水率和导致低的混合阀压降，这降低其去除盐和沉积物的效率。这些乳液带的过度生长可以缩短脱盐系统中电网的运行寿命，从而使整个炼油厂的运行停顿。因此，可重要的是，监控和控制脱盐系统的性能以及保持控制乳液带的位置和尺寸。
脱盐器的性能特征可以例如基于：脱盐的原油相对于原料油的脱盐百分比，脱盐的原油相对于原料油的脱水百分比和/或盐水或脱盐器的出水流中的含油百分比。脱盐器的最佳操作意味着非常高的脱除盐和水的量，并且水中的含油量接近零值。在脱盐器的操作过程中可以进行调整以提高性能。
注意的是，脱盐系统的有效操作可能困难，需要具有丰富经验的专家进行正确的纠正调整。炼油厂中的原油共混物经常变化，并且当炼油厂处理新的共混物时，操作者需要能够判断脱盐系统的性能而不直接看见乳液带(毛刺层)，以确定化学处理的有效性并且在异常情况下采取适宜的纠正措施。
此外，可以对精制过程的其它方面和参数进行控制和监控。目前，例如，对给定的烃共混物取样，送到实验室进行分析，然后返回。该过程可以需要不是几天就是几小时；因此处理的烃可以与取样的烃有所不同。因此，基于样品进行调整的控制或基于加入加工系统的添加剂的决定不是基于当前处理的烃，而是基于先前的烃量。例如，基于对进行加工的烃的分析，例如基于实验室数据的统计建模的原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化稳定性和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、以及在炼油厂烃加工过程中与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求，各种添加剂可以用于烃。再有，目前，这些决定是针对不是几天前就是几小时前取出的样品作出的。
因此，迫切需要可供烃精制机使用的工具，使精制机能够在开始加工共混物之前或在加工共混物过程中主动预测与加工给定组原油共混物有关的潜在问题(破乳、结垢和腐蚀相关)，并且以动态方式优化或控制精制过程的脱盐性能和其它方面。
因此，期望在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的系统和方法。
发明内容
本申请公开在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的系统和方法。
一方面，描述在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的方法。该方法包括分析烃样品，其中烃样品代表进入精制过程的烃的量；基于对所述烃样品的分析，建立用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
另一方面，描述在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的系统。该系统可以由如下组成：存储器，其中所述存储器存储计算机可读指令；和处理器，所述处理器与所述存储器通信耦合，其中所述处理器执行存储在所述存储器上的所述计算机可读指令。所述计算机可读指令引起：所述处理器接收对烃样品的分析，其中所述烃样品代表进入精制过程的烃的量；基于对所述烃样品的分析，建立用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
再一方面包括存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由计算机处理器执行时使所述计算机处理器执行在原油精炼过程中有用的方法，所述方法包括：接收对烃样品的分析，其中所述烃样品代表进入精制过程的烃的量；基于对所述烃样品的分析，建立用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
一方面，分析烃样品包括获得烃样品的指纹图谱。可以使用光谱得到所述烃样品的指纹图谱，所述光谱例如红外光谱、近红外光谱和核磁共振光谱等。
一方面，基于所述烃样品的分析、建立进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型包括基于所述指纹图谱建立一种或多种预测模型，所述一种或多种预测模型估计或预测以下中的一种或多种：密度、粘度、总酸值(TAN)、饱和百分比、沥青质百分比、树脂百分比、芳烃百分比、沥青质稳定性、原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化稳定性和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、以及在烃精制过程中与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求。所述一种或多种预测模型可以包括原油标记物模型、原油相容性/不稳定性模型、乳化倾向模型和结垢潜力模型中的一种或多种。一方面，原油稳定塔剂量由所述不稳定性模型确定。原油稳定塔剂量可以加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入所述精制过程的所述烃。原油稳定塔剂量可以包括向进入的运输系统的原油中或向原油储罐中注入一种或多种稳定化学品。
一方面，破乳剂剂量可以由乳化倾向模型确定。破乳剂剂量可以加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入精制过程的烃。破乳剂剂量可以包括将一种或多种破乳剂和润湿剂化学品注入到进入的运输系统中的原油和/或罐中的原油和/或水洗和脱盐器。
一方面，防垢剂量可以由结垢潜力模型确定。在精制过程的脱盐后，防垢剂量可以加入到热预热系统。防垢剂量可以包括注入分散剂、稳定剂、阻聚剂、金属配位剂等。
一方面，基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时烃精制过程的各方面，可以包括向关于操作精制过程或精制过程一部分的人员提供来自一种或多种预测模型的咨询信息。另一方面，基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时原油精制过程的方面，可以包括向动态脱盐器模型提供来自一种或多种预测模型的数据。
一方面，动态脱盐器模型预测包括精制过程一部分的脱盐器的性能。动态脱盐器模型可以用于控制包括精制过程一部分的脱盐器。
一方面，使用一个或多个监控精制过程的传感器，其中当烃移动通过所述精制过程时处理器接收来自精制过程的过程数据。过程数据用于对建立的一种或多种预测模型进行完善和更新，所述一种或多种预测模型为基于对烃样品的分析建立的用于进入精制过程的烃的烃精制过程的预测模型。基于完善和更新的一种或多种预测模型，可以动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时烃精制过程的各方面。基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的烃移动经过精制过程时烃精制过程的各方面，包括动态地控制烃精制过程以减少精制过程中盐酸的产生。精制过程可以包括储罐区、冷预热系统、脱盐器、热预热系统、原油加热器/原油加热炉、原油蒸馏装置、真空装置炉、真空蒸馏装置和下游加工装置。一方面，烃包括原油。
其它优点将在下面的描述中部分阐述，或者可以通过实践了解。所述优点将通过所附权利要求中特别指出的要素和组合来实现和得到。应当理解的是，前面的一般性描述和下面的详细描述仅为示例性和解释性的，而不是限制性的，如权利要求所述。
附图说明
结合在本说明书中并且构成本说明书一部分的附图来说明实施例，并且与说明书一起用于解释方法和系统的原理：
图1A为精制过程的概述和用于控制与监控所述过程的系统；
图1B为说明在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的方法的流程图；
图1C为根据一些实施方式的脱盐器系统的示意框图；
图2说明根据一些实施方式的方法；
图3说明根据一些实施方式的脱盐器容器的内部操作；
图4为根据一些实施方式的基于机械、物理学的脱盐器模型的高层次系统结构；
图5为根据一些实施方式的控制系统的框图；
图6为根据本发明一些实施方式的平台的框图；
图7为根据一些实施方式的脱盐器输入数据库的列表部分；和
图8说明根据一些实施方式的脱盐器系统的用户显示器。
具体实施方式
在公开和描述本发明的方法和系统之前，应该理解的是，所述方法和系统不限于特定的合成方法、特定的部件或特定的组成。也应该理解的是，本申请使用的术语仅仅是为了描述特定实施方式的目的，而不意在进行限制。
如说明书和所附权利要求中所使用的，除非上下文另有明确说明，否则单数形式“一个”、“一种”和“所述”包括复数指代物。范围可以在本申请中表达为从“约”一个特定值，和/或到“约”另一个特定值。当表示这样的范围时，另一个实施方式包括从一个特定值和/或到另一个特定值。类似地，当数值表达为近似值时，通过使用先行词“约”，应该理解，所述特定值形成另一个实施方式。将进一步理解的是，每个范围的端点对于另一个端点都是重要的，并且独立于另一个端点。
“任选的”或“任选地”是指随后描述的事件或情况可能发生或可能不发生，并且描述包括所述事件或情况发生的情况和不发生的情况。
在本说明书的整个说明书和权利要求书中，术语“包括”和所述术语的变型，例如“包含”和“含有”意指“包括但不限于”，而不是意在排除例如其它添加剂、部件、整数或步骤。“示例性”意指“实例”，并不意图表示优选或理想的实施例。“例如”不是用于限制性的意思，而是为了解释的目的。
公开可以用于进行所公开的方法和系统的部件。本申请中公开这些和其它部件，并且应当理解，当公开这些部件的组合、子集、相互作用、组等时，尽管可能没有明确地公开这些各个不同的个体和集体的组合与排列的具体参考，但对于所有的方法和系统，各个都在本申请中具体考虑和描述。这适用于本申请的所有方面，包括但不限于所公开的方法中的步骤。因此，如果存在可以进行的各种附加步骤，则应当理解，这些附加步骤各自都可以利用所公开方法的任何特定实施方式或实施方式的组合进行。
通过参考对优选实施方式和其中包括的实施例的以下详述和参考附图及其之前和之后的描述，可以更容易地理解本申请的方法和系统。
图1A为烃精制过程的一部分以及用于控制和监视所述过程的系统的简化总览图。烃精制过程可以包括，例如储罐区、冷预热系统、脱盐器、热预热系统、原油加热器/原油加热炉、原油蒸馏装置、真空装置炉、真空蒸馏装置和下游加工装置。
所公开的系统和方法通过分析烃样品在烃精制过程的控制中动态使用预测分析，其中烃样品代表进入精制过程的烃的量；提供对进入处理器的烃的分析，其中处理器基于对烃样品的分析进行建立对于进入精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
如图1A中所示，烃例如原油储存在储罐区10。从罐中或者当烃引入储罐区10时，取出烃的样品15。烃样品代表进入精制过程的烃的量。对烃进行分析。使用例如分析器20对样品15进行该分析。通常，分析器20包括用于接收样品15的储存器的自动化装置、用于与样品对接的一个或多个转换器(未示出)以及执行用于进行分析的软件的处理器。一方面，分析器20得到烃样品的指纹图谱。例如，分析器20可以使用光谱得到样品的指纹图谱，所述光谱例如红外光谱、近红外光谱和核磁共振光谱中的一种或多种。
将通过分析烃样品15得到的信息提供给一种或多种预测模型25。通常，预测模型25包括存在于存储器30中的由处理器35执行的软件指令。处理器35可以与分析器20所使用的处理器相同，或者可以为不同的处理器。处理器和存储器在本文中参考图6进一步详细描述。一方面，处理器35和存储器30的至少一部分可以存在于云环境中。数据可以从精制过程(包括分析器20)无线传输到云环境。类似地，控制信号可以从云环境无线传输到与精制过程有关的致动器。
基于对烃样品15的分析得到的信息进行建立预测模型25。建立的预测模型可以用于估计或预测原油标记物，例如密度、粘度、总酸值(TAN)、饱和百分比、沥青质百分比、树脂百分比、芳烃百分比、沥青质稳定性、相对不稳定指数、胶体不稳定指数、原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化倾向和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、在烃精制过程中与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求等。
在各方面，一种或多种预测模型25可以包括以下的一种或多种：原油标记物模型(原油标记物定义为描述与其组成和流体行为有关的原油功能性的参数)、原油相容性/不稳定性模型、乳化倾向模型和结垢潜力模型。例如，原油稳定塔剂量可以由不稳定性模型确定。通常，原油稳定塔剂量加入到容纳进入精制过程的烃的烃储罐区10，但原油稳定塔剂量也可以加入到精制过程的其它点处。原油稳定塔剂量由原油相容性/稳定性模型确定，并且可以包括，例如将一种或多种稳定化学品注入到进入的运输系统的原油中或注入到原油储罐中。另一实例中，可以从乳化倾向模型确定破乳剂剂量。通常，破乳剂剂量加入到容纳进入精制过程的烃的烃储罐区10，但破乳剂剂量也可以加入到精制过程的其它点处。破乳剂剂量可以包括，例如注入破乳剂和润湿剂化学品中的一种或多种。再一实例中，可以根据结垢潜力模型确定防垢剂剂量。通常，结垢潜力模型可以在脱盐后增加到热预热系统40，但防垢剂剂量也可以加入到精制过程的其它点处。防垢剂剂量可以包括，例如注入分散剂、稳定剂、阻聚剂和金属配位剂。
一方面，基于一种或多种预测模型25、动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时烃精制过程的各方面，可以包括向关于操作精制过程或精制过程的一部分的人员45提供来自一种或多种预测模型25的咨询信息。基于所提供的信息，人员45可以作出关于精制过程的操作决定。此外，人员45可以向预测模型25提供输入和调整，以改变系统的控制和/或监控参数。一方面，基于一种或多种预测模型25、动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时原油精制过程的方面，可以包括向动态脱盐器模型50例如本申请描述的动态脱盐器模型提供来自一种或多种预测模型25或来自分析器20的数据。一方面，动态脱盐器模型50预测包括精制过程一部分的脱盐器系统100的性能。
如图1A中所示，预测模型25也可以接收来自精制过程的过程数据55。通常，接收来自监控精制过程的传感器的过程数据。过程数据55可以用于改进、修改和提高预测模型25的准确性。这样的过程数据55可以是，例如精制过程的各种部件的各种压力、温度、流量、水平、体积、重量、效率、电压、电流等。例如，来自脱盐器系统100的过程数据可以指示脱盐器系统100中的乳液的组成以及进入和离开脱盐器系统100的组成，以及脱盐器系统100内的乳剂量和毛刺层位置。这样测量的过程数据55可以与预测模型25所生成的数据进行比较，以基于对烃样品的分析进行完善和更新对于进入精制过程的烃的烃精制过程的预测模型25。这可以得到较高的精度，较好地控制精制过程。例如，可以基于完善和更新的一种或多种预测模型25，动态地控制和更新当进入精制过程的烃移动通过精制过程时的烃精制过程的各方面。
如本申请所述，预测模型25可以用于控制精制过程。如图1A中所示，控制信号60可以从预测模型25发送到精制过程的各个部件。这样的控制信号可以用于升高或降低温度或压力，调节阀门，甚至通过添加确定量的添加剂来改变烃，如本申请所述。例如，预测模型25的目标可以为动态地控制烃精制过程，以减少精制过程中盐酸的产生。通常，盐酸可以在精制过程中造成不必要的腐蚀。
图1B为说明动态使用预测分析控制烃精制过程的方法的流程图。在75，分析烃样品。烃样品代表进入精制过程的烃的量。分析烃样品可以包括得到烃样品的指纹图谱。一方面，使用光谱得到烃样品的指纹图谱，所述光谱例如红外光谱、近红外光谱、核磁共振光谱等中的一种或多种。
在80，基于对烃样品的分析，建立对于进入精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型。这可以包括在烃精制过程中基于指纹图谱建立一种或多种预测模型，以估计或预测一种或多种原油标记物，例如密度、粘度、总酸值(TAN)、饱和百分比、沥青质百分比、树脂百分比、芳烃百分比、沥青质稳定性、相对不稳定指数、胶体不稳定指数、原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化倾向和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求等。
一种或多种预测模型包括以下的一种或多种：原油标记物模型(原油标记物定义为描述与其组成和流体行为有关的原油功能性的参数)、原油相容性/不稳定性模型、乳化倾向模型和结垢潜力模型，其中原油稳定塔剂量可以由原油相容性/不稳定性模型确定，破乳剂剂量可以由乳化倾向模型确定，防垢剂剂量可以由结垢潜力模型确定。
在85，基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的烃移动通过精制过程时烃精制过程的各方面。一方面，可以向关于操作精制过程或精制过程一部分的人员提供来自一种或多种预测模型的咨询信息。可替换地或任选地，数据可以从一种或多种预测模型提供给动态脱盐器模型，其中动态脱盐器模型预测包括精制过程的一部分的脱盐器的性能。这样的动态脱盐器模型可以控制包含精制过程的一部分的脱盐器。
任选地，当烃经过精制过程时可以由预测模型接收过程数据。过程数据可以用于完善和更新基于对烃样品的分析建立的对于进入精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型。可以基于完善和更新的一种或多种预测模型动态地控制精制过程。
图1B的方法中，一个或多个方法步骤可以由至少一个处理器执行。
以下描述的是原油精制过程，其中可以采用上述预测分析建模的实施方式。特别地，上述预测分析模型25可以与动态脱盐器模型50对接以较好控制精制过程和使精制过程的可变性更小。图1C为可以根据一些实施方式用于上述精制过程的脱盐器系统100的示意性框图。系统包括脱盐器容器150，其通过输入管162接收来自混合阀160的粗原油(例如来自储罐区102)和水的组合。脱盐器容器150通过第一输出管152提供脱盐原油，并且通过第二输出管154提供盐水(salt water)或盐水(brine)。化学品输入管180和/或通电网格170可促进脱盐器容器150内的在毛刺层130处交界的油区域110和水区域120的分离。容器150和有关的管162、152、154、180的几何形状，注入到容器中的化学品，施加到通电网格的电力可全部影响系统的操作。
此外，原油组成和性质的变化可导致系统100的操作问题，这进而可影响炼油厂的下游操作和可靠性。注意的是，许多不同因素，包括物理因素和化学因素两者都可相互作用，以控制在存在原油变化下脱盐器容器150的行为。这些因素及其相互作用是复杂的，可导致实现系统的稳健和一致操作的能力受限。但是，如上所述，原油组成和性质的动态分析可以用于动态地控制化学和物理因素，从而较好实现系统的稳健和一致的运行。通常，脱盐器容器150为精炼厂中最小的仪表与自动化装置之一。有经验的操作人员基于整个脱盐器操作的有限信息和有限知识手动作出操作决定。本申请描述的实施方式可以促进自动生成适宜咨询数据以改善脱盐器系统100的性能。
例如，图2为根据一些实施方式的方法的流程图。本申请描述的流程图并不意味着步骤顺序固定，并且本发明的实施方式可以可行的任何顺序实施。注意的是，本申请描述的任何方法可以通过硬件、软件或这些方法的任何组合进行。例如，计算机可读存储介质可以在其上存储指令，所述指令在由机器执行时导致根据本申请所述任一实施方式的性能。
在S210，计算机存储装置(例如存储器)内的至少一个参数可以“自动地”确定。如本文所使用的，如果可以在很少人为干预或没有人为干预下执行，则过程可以为“自动的”。计算机存储装置可以例如包含与脱盐器容器的操作有关的数据，所述脱盐器容器适于接收粗原油输入和水输入并且便于产生脱盐原油输出和盐水输出。所确定的参数可能与以下中的一个或多个有关：(i)温度，(ii)压力，(iii)脱盐原油输出中的水量，(iv)脱盐原油输出中的盐量，和/或(v)盐水输出中的原油量。所确定的参数也可能与以下中的至少一个有关：(i)电网，(ii)密度，(iii)粘度，(iv)乳液特性，(v)流入速率，(vi)流出速率，和/或(vi)毛刺乳液层。
根据一些实施方式，所确定的参数与一定量的化学品、破乳剂(“EB”)和/或反向破乳剂(“REB”)有关。注意的是，调整值可能与化学品、电网、流入速率和/或流出速率有关。仅为举例，化学品可能与破乳剂化学品有关，所述破乳剂化学品例如烷氧基化胺、烷基芳基磺酸及其盐、烷氧基化酚醛树脂、聚合胺(polymeric amines)、二醇类树脂酯、聚氧烷基化二醇酯、脂肪酸酯、烷氧基化多元醇、低分子量烷氧基化树脂、双酚二醇醚和酯、和/或聚氧化亚烷基二醇。
在S220，系统可以基于所确定的参数和基于物理学的动态脱盐器模型来计算与脱盐器容器的操作相关的第二参数的调整值。根据一些实施方式，S220的计算自动进行。在S230，系统可以使用自动计算的调整值自动生成调整值并且传输调整值的指示，从而改善脱盐器容器的操作。注意的是，基于机械、物理学的动态脱盐器模型可能包含进给装置的原油混合物、洗涤水和任何循环流体(包括废油)的物理性质，所述物理性质包括脱盐器容器的几何形状、水滴尺寸、水滴分布、原油滴尺寸、原油滴分布、液滴聚结、流体动力学、沉降的固体、毛刺乳液层、和/或混合阀模型。这些信息中的一些或全部可以从本申请描述的预测模型25提供给基于物理学的动态脱盐器模型。
在一些实施方式中，基于机械、物理学的动态脱盐器模式可以包括具有已经由批量分离文献数据验证的聚结能力的基本模型。此外，模型可能具有增强的能力，例如改进的电聚结、串联配置、电网中的多相、双口混合阀、盐、可过滤固体、沥青质沉淀、和/或泥浆洗涤考虑。此外，模型可以考虑进给到装置的原油料以及从本申请预测模型25提供给基于物理学的动态脱盐器模型的化学添加物的物理性质和组成，设计所述物理性质和组成以增强脱盐器中发生的破乳过程。
图3说明根据一些实施方式的脱盐器容器300的内部操作。脱盐器容器300包括具有一些水滴312(图3中显示为白色)的油区域和具有一些油滴322(图3中显示为交叉阴影线)的水区域。注意的是，液滴312、322的平均尺寸可能随时间增加而增加，导致这些液滴迁移(下降或上升)到毛刺层330。一些与脱盐器容器300的操作相关的输入包括脱盐器的设计几何形状和构造、进料中的油-水混合物(％水)、流入/流出速率(停留时间)、进料和脱盐器中的水滴尺寸分布、液滴的聚结(一般聚结和电聚结两者)、流体动力学(内部油/水流动)、相转化、和/或固体沉降(停留时间减少)。另外的输入/因素可包括乳液(毛刺)的形成和稳定性、对分离的影响、原油性质的影响、水性质的影响、和/或化学品的影响(EB、REB)。与脱盐器容器300的操作有关的一些输出包括盐水中的油量，脱盐油中的水、盐和固体，沿脱盐器高度的油/水分布，毛刺层的位置和宽度，和/或瞬态动力学(停留时间)。
图4为根据一些实施方式的基于机械、物理学的脱盐器模型400的高层次系统结构。模型400包括混合阀模型410和函数f 420，混合阀模型410接收阀尺寸数据，函数f 420考虑原油性质、化学品和盐水性质。模型400可以进一步接收以下输入：
F进料+水
μ油
ρ油
ρ水
根据一些实施方式，模型400也包括二元聚结模型430、脱盐器阶段平衡和流量440以及斯托克斯流量分量450，以产生基于电场强度EO和脱盐器几何形状的预测油产物和盐水输出。注意的是，液滴的净聚结率可以由液滴的碰撞频率乘以液滴的碰撞效率来表示。此外，速率可以包括函数f(脱盐器条件、电场、乳剂液滴尺寸分布、原油性质和组成、水性质、化学破乳剂类型和浓度)。结果，较小的液滴可消失(由于聚结为较大的液滴)。关于二元聚结模型430，脱盐器容器第i段的泡沫k上的动态平衡体积可表示如下：
本申请描述的一些实施方式可以使用第一原理捕获重要的因果关系，以建立炼油厂脱盐器的动态模型400，其可以预测稳态行为和动态行为。模型400可以捕获原油和水的性质、化学剂量和类型、脱盐器操作条件(包括上游混合阀、电聚结和一般聚结)和/或用于在容器内进行油水分离的流体动力学数据的影响。模型400可以预测沿着容器高度的油-水分布行为、油滴/水滴尺寸分布、水位、容器内部的毛刺/乳液位置和尺寸、固体平衡和积聚、和/或沥青质沉淀和积聚。模型400也可以提供与产品流(包括脱盐原油和废盐水两者)有关的关键性能指标的值，给出油/水含量、盐含量/去除率、固体含量和沥青质含量。模型400可配置为不同类型的商业和中试规模的脱盐器，用于单级和多级的不同流量配置的原料、回收的原油、新鲜和循环的洗涤水、泥浆洗涤等。模型400也可以配置为小试规模的试验装置。
模型400可以用作以下的基础：脱机故障排除、假设场景模拟、对进给到炼油厂的原油或原油共混物的选择、对关键性能指标的基于模型的估计、化学剂量和操作条件的咨询控制。根据一些实施方式，模型400可以用于脱盐器的基于模型的控制和优化。模型400也可用于在线检测和诊断异常情况和故障，同时优化脱盐器单元的设计。
通过基本微分和代数方程得到的基于机械、物理学的模型400可以描述关键的因果关系及其相互作用以描述总的稳态/动态输入/输出行为。基于物理学的模型400可以与关键的原油和化学品的性质对脱盐器中发生的聚结和沉降过程的影响的经验模型结合。模型400可以具有用于每个因果关系的一个或多个可调整的参数，其可以根据操作数据进行微调以改善随时间变化的定位的准确性和适应性。模型400可以作为计算机程序实施以有效地计算动态和稳态行为，并且预测当一个或多个输入变化时的关键性能指标(诸如水平、毛刺/乳液层位置和高度以及脱盐原油/盐水性质)。
图5为根据一些实施方式的控制系统500的框图。系统500包括由一个或多个传感器520监控的脱盐器系统510。来自传感器520的数据馈送到基于机械、物理学的预测模型530，其分析数据并且向控制单元540提供输出以实质上实时地改善脱盐器系统510的操作。根据一些实施方式，系统100可以与具有多个脱盐器容器的多级原油精制过程有关。注意的是，模型530可以用于基于非线性模型的多变量控制算法中以使控制化学剂量初始自动化，并且为其它控制输入(例如混合阀、流量、电网)提供咨询控制。可以基于模型的诊断解决方案使用基于模型的估计算法、假设检验和模式匹配的组合进行建立，以检测和隔离原始和/或脱盐器系统540中异常情况下的传感器故障等故障。根据一些实施方式，自动计算的调整值与脱盐器容器的双端口混合值有关。此外，基于机械、物理学的动态脱盐器模型530可能包括预测模型，其说明非理想的原油和水的性质和乳液特性。
如本领域技术人员将理解的，所述方法和系统可以采取完全硬件的实施方式、完全软件的实施方式、或组合软件和硬件的实施方式的形式。此外，所述方法和系统可以采用计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，所述计算机可读存储介质具有包含在所述存储介质中的计算机可读程序指令(例如，计算机软件)。更具体地，本申请的方法和系统可以采取网络实施的计算机软件的形式。可以利用任何适宜的计算机可读存储介质，包括硬盘、CD-ROM、光存储设备或磁存储设备。
本申请参考方法、系统、设备和计算机程序产品的框图和流程图说明来描述本申请方法和系统的实施方式。将要理解的是，框图和流程图说明中的每个框以及框图和流程图说明中的框的组合可以分别通过计算机程序指令实施。这些计算机程序指令可以加载到通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备上以产生机器，使得在计算机或其它可编程数据处理设备上执行的指令创建用于实施一个或多个流程图块中指定的功能。
这些计算机程序指令也可以存储在计算机可读存储器中，计算机可读存储器可以指示计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式运行，使得存储在计算机可读存储器中的指令产生包括用于实施一个或多个流程图块中指定功能的计算机可读指令的制品。计算机程序指令也可以加载到计算机或其它可编程数据处理装置上，以使得在计算机或其它可编程装置上执行一系列操作步骤以产生计算机实施的过程，使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令提供用于实施一个或多个流程图块中指定功能的步骤。
因此，框图和流程图说明的框支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的步骤的组合和用于执行指定功能的程序指令装置。也将理解的是，框图和流程图说明中的每个框以及框图和流程图说明中的框的组合可以通过执行指定功能或步骤的基于专用硬件的计算机系统或者专用硬件和计算机指令来实现。
本申请描述的实施方式可以使用任何数量的不同硬件配置实施。例如，图6说明平台600，它可以例如与图1A和1C的系统以及图1B和图2的方法有关。平台600包括处理器610，例如一个或多个商购可得的中央处理单元(CPU)，其为单芯片微处理器形式，与通信设备620耦合，通信设备620配置为通过通信网络(图6中未示出)进行通信。通信设备620可以用于与例如一个或多个远程请求设备、天气报告服务、分析器20等进行通信。平台600可进一步包括输入装置640(例如，输入关于模型算法的信息的鼠标和/或键盘)和输出装置650(例如输出关于脱盐操作、精制过程操作等的报告)。
处理器610也与存储设备630进行通信。存储设备630可以包括任何适宜信息存储设备，包括磁存储设备(例如，硬盘驱动器)、光存储设备、移动电话和/或半导体存储器设备。存储设备630存储用于控制处理器610的程序612和/或脱盐模型或应用614和/或预测模型25。处理器610执行程序612、614、25的指令，从而根据本申请所述的任一实施方式进行操作。例如，处理器610可以接收与脱盐器容器的操作有关的数据，所述数据适于接收粗原油输入和水输入并且有助于创建脱盐原油输出和盐水输出。处理器610可以自动确定存储器内的至少一个参数。处理器610然后可以基于所确定的参数和基于物理学的动态脱盐器模型来自动计算与脱盐器容器的操作有关的第二参数的调整值。利用自动计算的调整值，处理器可自动产生并且发送调整值的指示(例如通过通信设备620)，从而改善脱盐器容器的操作。类似地，处理器可以执行存储器630上存储的计算机可读指令，计算机可读指令使得处理器610接收对原油样品的分析，其中原油样品代表进入精制过程的原油量；基于对原油样品的分析，建立对于进入精制过程的原油的原油精制过程的一种或多种预测模型；以及基于一种或多种预测模型，动态地控制当进入精制过程的原油经过精制过程时原油精制过程的方面。
程序612、614、25可以压缩的、未编译的和/或加密的格式存储。程序612、614、25还可以包括处理器610用于与外围设备对接的其它程序元素，例如操作系统、数据库管理系统和/或设备驱动器。
如本文中所使用的，信息可以“接收”或“传输”到例如：(i)来自另一设备的脱盐器平台600；或(ii)来自另一软件应用、模块或任何其它来源的脱盐器平台600内的软件应用或模块。
在一些实施方式中(例如图6中所示)，存储设备630包括历史数据库660(例如，与过去的脱盐操作、结果等有关)、输入数据库700(例如，指示脱盐几何形状、装置等)和输出数据库670。现将参考图7详细描述可以与脱盐器平台600结合使用的数据库的实例。注意的是，本申请描述的数据库仅为一个实例，其中可以存储附加的和/或不同的信息。此外，各种数据库可能根据本申请所述的任何实施方式进行分割或组合。例如，历史数据库660和/或输入数据库700可能在动态模型614内彼此组合和/或彼此链接。
参考图7，示出表示可以存储在根据一些实施方式的脱盐器平台600处的输入数据库700的表。该表可以包括，例如识别脱盐器系统操作的条目。该表也可以为各条目定义字段702、704、706、708、710。字段702、704、706、708、710可以根据一些实施方式指定：脱盐器系统标识符702、日期和时间704、化学品706、原油性质708和盐水性质710。输入数据库700可以进行创建和更新，例如基于连接到管线的信息电接收的传感器等。
脱盐器系统标识符702可以为例如与脱盐器容器有关的唯一的字母数字代码。注意的是，另一数据库可能存储关于脱盐器容器的管、几何形状等信息。日期和时间704可以指示脱盐过程何时发生。化学品706、原油性质708和盐水性质710可通过模型用于改善脱盐器容器的操作。例如，推荐的调整可以通过用户显示器800输出用于脱盐器系统，例如根据一些实施方式的图8中所示的脱盐器系统。显示器800可能包括应该如何调节脱盐器的操作以提高系统性能的图形810和/或数字指示。
虽然已经结合优选的实施方式和具体实施例描述了方法和系统，但是并不意在将范围限制于所述具体实施方式，因为本申请的实施方式在所有方面都是说明性的而不是限制性的。
除非另有明确说明，否则决不意图将本申请所述任何方法解释为要求其步骤以特定顺序进行。因此，在方法权利要求实际上没有描述其步骤所遵循的顺序，或者在权利要求或说明书中没有另外具体说明步骤要限制于特定的顺序的情况下，决不意味着在任何方面都可以推知顺序。这适用于解释的任何可能的非表达基础，包括：关于步骤或操作流程的安排的逻辑事项；源于语法组织或标点符号的简单含义；说明书中描述的实施方式的数量或类型。
在整个该申请中，可以参考各种出版物。这些出版物的公开内容在此整体通过引用并入本申请中，以更全面地描述该方法和系统所属领域的状态。
对于本领域技术人员将会显而易见的是，可以在不脱离本发明的范围或精神的情况下进行各种修改和变化。考虑到本申请公开的说明和实践，其它实施方式对于本领域技术人员将会是显而易见的。意在认为说明书和实施例仅为示例性的，其中真正的范围和精神由以下权利要求表示。

Claims (48)

1.一种在烃精制过程的控制中动态使用预测分析的方法，包括：
分析烃样品，其中所述烃样品代表进入精制过程的烃的量；
基于对所述烃样品的分析，建立用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和
基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
2.权利要求1的方法，其中分析所述烃样品包括得到所述烃样品的指纹图谱。
3.权利要求2的方法，其中使用光谱得到所述烃样品的指纹图谱。
4.权利要求3的方法，其中所述光谱包括红外光谱、近红外光谱和核磁共振光谱中的一种或多种。
5.权利要求2-4中任一项的方法，其中基于所述烃样品的分析、建立进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型包括基于所述指纹图谱建立一种或多种预测模型，所述一种或多种预测模型估计或预测以下中的一种或多种：密度、粘度、总酸值、饱和百分比、沥青质百分比、树脂百分比、芳烃百分比、沥青质稳定性、原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化稳定性和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、以及在烃精制过程中与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求。
6.权利要求1-5中任一项的方法，其中所述一种或多种预测模型包括原油标记物模型、原油相容性/不稳定性模型、乳化倾向模型和结垢潜力模型中的一种或多种。
7.权利要求6的方法，其中原油稳定塔剂量由所述不稳定性模型确定。
8.权利要求7的方法，其中所述原油稳定塔剂量加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入所述精制过程的所述烃。
9.权利要求7或8中任一项的方法，其中所述原油稳定塔剂量包括向进入的运输系统的原油中或向原油储罐中注入一种或多种稳定化学品。
10.权利要求6-9中任一项的方法，其中破乳剂剂量由所述乳化倾向模型确定。
11.权利要求10的方法，其中所述破乳剂剂量加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入所述精制过程的所述烃。
12.权利要求10或11中任一项的方法，其中所述破乳剂剂量包括将一种或多种破乳剂和润湿剂化学品注入到进入的运输系统中的原油和/或罐中的原油和/或水洗和脱盐器。
13.权利要求6-12中任一项的方法，其中防垢剂量由结垢潜力模型确定。
14.权利要求13的方法，其中在精制过程的脱盐后，所述防垢剂剂量加入到热预热系统。
15.权利要求13或14中任一项的方法，其中所述防垢剂剂量包括注入分散剂、稳定剂、阻聚剂和金属配位剂。
16.权利要求1-15中任一项的方法，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面，包括向关于操作所述精制过程或所述精制过程一部分的人员提供来自所述一种或多种预测模型的咨询信息。
17.权利要求1-16中任一项的方法，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时原油精制过程的方面，包括向动态脱盐器模型提供来自所述一种或多种预测模型的数据。
18.权利要求17的方法，其中所述动态脱盐器模型预测包括所述精制过程一部分的脱盐器的性能。
19.权利要求17或18中任一项的方法，其中所述动态脱盐器模型控制包括所述精制过程一部分的脱盐器。
20.权利要求1-19中任一项的方法，其进一步包括当所述烃移动通过所述精制过程时，接收来自所述精制过程的过程数据。
21.权利要求20的方法，其中所述过程数据用于完善和更新基于对所述烃样品的分析而建立的用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型。
22.权利要求21的方法，其中基于完善和更新的一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
23.权利要求1-22中任一项的方法，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面，包括动态地控制烃精制过程以减少精制过程中盐酸的产生。
24.权利要求1-23中任一项的方法，其中所述精制过程包括储罐区、冷预热系统、脱盐器、热预热系统、原油加热器/原油加热炉、原油蒸馏装置、真空装置炉、真空蒸馏装置和下游加工装置。
25.一种在烃精制过程的控制中动态地利用预测分析的系统，包括：
存储器，其中所述存储器存储计算机可读指令；和
处理器，所述处理器与所述存储器通信耦合，其中所述处理器执行存储在所述存储器上的所述计算机可读指令，所述计算机可读指令引起所述处理器：
接收对烃样品的分析，其中所述烃样品代表进入精制过程的烃的量；
基于对所述烃样品的分析，建立用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型；和
基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
26.权利要求25的系统，其中分析所述烃样品包括得到所述烃样品的指纹图谱。
27.权利要求26的系统，其中使用光谱得到所述烃样品的指纹图谱。
28.权利要求27的系统，其中所述光谱包括红外光谱、近红外光谱和核磁共振光谱中的一种或多种。
29.权利要求25-28中任一项的系统，其中基于所述烃样品的分析、建立进入所述精制过程的烃的烃精制过程的一种或多种预测模型包括基于所述指纹图谱建立一种或多种预测模型，所述一种或多种预测模型估计或预测以下中的一种或多种：密度、粘度、总酸值、饱和百分比、沥青质百分比、树脂百分比、芳烃百分比、沥青质稳定性、原油稳定塔(CS)剂量需求、乳化稳定性和破乳剂(EB)剂量需求、结垢潜力和防垢剂(AF)剂量需求、以及在烃精制过程中与腐蚀有关的性能和阻蚀剂剂量需求。
30.权利要求25-29中任一项的系统，其中所述一种或多种预测模型包括原油标记物模型、原油相容性/不稳定性模型、乳化倾向模型和结垢潜力模型中的一种或多种。
31.权利要求30的系统，其中原油稳定塔剂量由所述不稳定性模型确定。
32.权利要求31的系统，其中所述原油稳定塔剂量加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入所述精制过程的所述烃。
33.权利要求31或32中任一项的系统，其中所述原油稳定塔剂量包括向进入的运输系统的原油中或向原油储罐中注入一种或多种稳定化学品。
34.权利要求30-33中任一项的系统，其中破乳剂剂量由所述乳化倾向模型确定。
35.权利要求34的系统，其中所述破乳剂剂量加入到烃储罐区，所述烃储罐区容纳进入所述精制过程的所述烃。
36.权利要求32或35中任一项的系统，其中所述破乳剂剂量包括将一种或多种破乳剂和润湿剂化学品注入到进入的运输系统中的原油和/或罐中的原油和/或水洗和脱盐器。
37.权利要求30-36中任一项的系统，其中防垢剂量由结垢潜力模型确定。
38.权利要求37的系统，其中在精制过程的脱盐后，所述防垢剂剂量加入到热预热系统。
39.权利要求37或38中任一项的系统，其中所述防垢剂剂量包括注入分散剂、稳定剂、阻聚剂和金属配位剂。
40.权利要求25-39中任一项的系统，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面，包括向关于操作所述精制过程或所述精制过程一部分的人员提供来自所述一种或多种预测模型的咨询信息。
41.权利要求25-40中任一项的系统，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时原油精制过程的方面，包括向动态脱盐器模型提供来自所述一种或多种预测模型的数据。
42.权利要求41的系统，其中所述动态脱盐器模型预测包括所述精制过程一部分的脱盐器的性能。
43.权利要求41或42中任一项的系统，其中所述动态脱盐器模型控制包括所述精制过程一部分的脱盐器。
44.权利要求25-43中任一项的系统，其进一步包括一个或多个监控精制过程的传感器，其中当所述烃移动通过所述精制过程时所述处理器接收来自所述精制过程的过程数据。
45.权利要求44的系统，其中所述过程数据用于对建立的一种或多种预测模型进行完善和更新，所述一种或多种预测模型为基于对所述烃样品的分析建立的用于进入所述精制过程的烃的烃精制过程的预测模型。
46.权利要求45的系统，其中基于完善和更新的一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面。
47.权利要求25-46中任一项的系统，其中基于所述一种或多种预测模型，动态地控制当进入所述精制过程的烃移动通过所述精制过程时所述烃精制过程的各方面，包括动态地控制烃精制过程以减少精制过程中盐酸的产生。
48.权利要求25-47中任一项的系统，其中所述精制过程包括储罐区、冷预热系统、脱盐器、热预热系统、原油加热器/原油加热炉、原油蒸馏装置、真空装置炉、真空蒸馏装置和下游加工装置。
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