CN108897982A - 催化裂化动力学模型建立方法及装置 - Google Patents

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孙世源
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张亚西
武立宪
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    • C10G—CRACKING HYDROCARBON OILS; PRODUCTION OF LIQUID HYDROCARBON MIXTURES, e.g. BY DESTRUCTIVE HYDROGENATION, OLIGOMERISATION, POLYMERISATION; RECOVERY OF HYDROCARBON OILS FROM OIL-SHALE, OIL-SAND, OR GASES; REFINING MIXTURES MAINLY CONSISTING OF HYDROCARBONS; REFORMING OF NAPHTHA; MINERAL WAXES
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Abstract

本发明实施例提供一种催化裂化动力学模型建立方法及装置，属于石油化工技术领域。该方法通过将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆，再根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络，然后根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。由此，本方案中，在建立催化裂化动力学模型中，将油浆单独作为一个集总，从而避免了现有技术中将原料作为油浆集总，导致建立的催化裂化动力学模型不准确，对后续的产品分布预测不利的问题。

Description

催化裂化动力学模型建立方法及装置
技术领域
本发明涉及石油化工技术领域，具体而言，涉及一种催化裂化动力学模型建立方法及装置。
背景技术
催化裂化是重要的重质油轻质化过程之一，在汽油和柴油等轻质油品的生产中占有很重要的地位。催化裂化装置设计及操作的情况对炼厂的整体经济效益有较大影响。在催化裂化装置的设计及操作阶段，借助催化裂化反应系统过程模拟优化模型，对其反应系统的设计及操作进行必要的模拟优化，提高整个装置的设计及操作水平，可显著增加炼厂的经济效益。
对于催化裂化反应系统进行模拟及优化需要一个准确实用的工艺计算模型。国内外已有工艺计算模型在催化裂化反应系统过程设计及操作中的应用，如中国石化集团洛阳石油化工工程公司的催化装置反应再生模拟优化软件FCCLK，美国ASPENTECH公司的催化装置反应再生模拟优化软件Aspen FCC等。在催化裂化反应系统涉及物种的选择上，这些工艺计算模型均采用集总反应模型，即将原料及产品人为划分为多个集总组分，并将这些集总组分流量及组成的变化视为原料及产品流量及组成的变化。但是，目前通用的过程模拟优化软件和催化裂化动力学模型中，产品划分的集总是将原料作为其他产品来作为集总，使得集总的划分不准确，这导致无法建立精确的催化裂化动力学模型，进而无法对产品分布进行准确预测。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种催化裂化动力学模型建立方法及装置，以改善上述问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种催化裂化动力学模型建立方法，所述方法包括：
将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆；
根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络；
根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
进一步地，将原料油生成的产品分为多个集总，包括：
将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆。
进一步地，根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型，包括：
基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型；
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
进一步地，根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型之后，所述方法还包括：
获取待测原料性质；
将所述待测原料性质输入所述催化裂化动力学模型，利用所述催化裂化动力学模型对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
第二方面，本发明实施例提供了一种催化裂化动力学模型建立装置，所述装置包括：
集总划分模块，用于将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆；
反应网络建立模块，用于根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络；
模型建立模块，用于根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
进一步地，所述集总划分模块，用于将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆。
进一步地，所述模型建立模块，用于基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型；
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
进一步地，所述装置还包括：
预测模块，用于获取待测原料性质；将所述待测原料性质输入所述催化裂化动力学模型，利用所述催化裂化动力学模型对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
本发明实施例的有益效果是：
本发明实施例提供一种催化裂化动力学模型建立方法及装置，该方法通过将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆，再根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络，然后根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。由此，本方案中，在建立催化裂化动力学模型中，将油浆单独作为一个集总，从而避免了现有技术中将原料作为油浆集总，导致建立的催化裂化动力学模型不准确，对后续的产品分布预测不利的问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了一种可应用于本申请实施例中的电子设备的结构框图；
图2为本发明实施例提供的一种催化裂化动力学模型建立方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种催化裂化反应网络的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种催化裂化动力学模型建立装置的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1示出了一种可应用于本申请实施例中的电子设备100的结构框图。电子设备100可以包括催化裂化动力学模型建立装置、存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、输入输出单元105、音频单元106、显示单元107。
所述存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、输入输出单元105、音频单元106、显示单元107各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述催化裂化动力学模型建立装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器101中或固化在所述催化裂化动力学模型建立装置的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器103用于执行存储器101中存储的可执行模块，例如所述催化裂化动力学模型建立装置包括的软件功能模块或计算机程序。
其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器101用于存储程序，所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的服务器所执行的方法可以应用于处理器103中，或者由处理器103实现。
处理器103可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器103可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器103也可以是任何常规的处理器等。
所述外设接口104将各种输入/输出装置耦合至处理器103以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104，处理器103以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
输入输出单元105用于提供给用户输入数据实现用户与所述服务器(或本地终端)的交互。所述输入输出单元105可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
音频单元106向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。
显示单元107在所述电子设备100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元107可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器103进行计算和处理。
所述外设接口104将各种输入/输入装置耦合至处理器103以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104，处理器103以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
输入输出单元105用于提供给用户输入数据实现用户与处理终端的交互。所述输入输出单元105可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
可以理解，图1所示的结构仅为示意，所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
请参照图2，图2为本发明实施例提供的一种催化裂化动力学模型建立方法的流程图，所述方法包括如下步骤：
步骤S110：将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆。
为了建立准确的催化裂化动力模型，将原料油进行反应生成的多个产品中的油浆单独作为一个集总。
所谓集总即是将反应系统中众多的单一化合物，按其动力学特性相似的原则，归并为若干个虚拟的单一组分(集总)然后去开发这些虚拟的集总组分间的反应网络，建立简化了的集总反应网络的动力学模型。
其中，可以将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括原料(<500℃)、原料(>500℃)、柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆八个集总。
可以理解地，按各烃类分子的动力学特性，将催化裂化反应体系划分为若干个集总组分，在动力学研究中把每个集总组分作为虚拟的单一分子组分来考虑。在划分集总时，一方面，从实验手段与参数估计的角度来看，集总总是越简单越好，另一方面，为了提高催化裂化动力学模型对不同原料的适应性及模型精度，集总的数目总是在增多，反应网络也逐渐复杂。但每增加一个集总，反应数目不是增加一个，而是多个甚至翻倍。因此，必须权衡集总的划分，建立合适的催化裂化动力学模型，另外，原料与产品的分析简便与否，对催化裂化动力学模型的推广应用也有很大的影响。一般在催化裂化动力学模型的建立过程中，应尽可能采用先进的、精确的分析手段，而在催化裂化动力学模型的应用过程中，尽可能不要采用太复杂的分析手段，以满足工业应用的需要为原则。
本发明实施例中，将各个产品按照集总划分，可以建立直观原料的反应规律、产物分布规律以及二者与反应条件的关系。其中，将油浆单独作为一个集总划分，使得在应用模拟优化软件进行产品预测时，油浆产率的预测结果比较准确。
步骤S120：根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络。
在集总划分后，依据反应机理建立催化裂化反应网络，请参照图3，图3为催化裂化反应网络的示意图，催化裂化反应网络的合理简化必须是在深刻认识催化裂化反应机理基础上进行，在建立催化裂化反应网络时，一般假设同一层的不同类型的集总组分之间不相互作用，催化反应过程均为表面反应控制，反应网络中各反应均为一级不可逆反应，由于原料油中氮、重芳烃含量较高，故需要考虑碱氮中毒、重芳烃吸附，同时还要考虑到催化剂的时变失活等因素，反应器内气体流动状态为理想活塞流，质点内扩散忽略不计。
催化裂化反应网络是在对反应机理深刻研究的基础上，依据催化裂化反应的一般规律，并结合一系列符合实际的假设与规定建立的。该反应网络通过合理假设、简化和集总，最大程度上符合了实际反应规律并在一定程度上简化了试验和计算过程，能够很好地应用于催化裂化动力学研究，对于进一步研究和放大生产有着重要的指导意义。
步骤S130：根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
催化裂化反应网络中的各动力学参数通常是通过实验测定和参数估计相结合获得的。催化裂化反应网络中一般有几十个动力学参数，如果逐一测定各反应的速率常数，不仅实验工作量大，而且由于反应网络汇总有的集总组分不可能单独存在，故难以完全实行，必须借助于参数估计。而为确保所估参数的可靠性，同时估计的参数数目又不能太多，于是常常根据反应机理将反应网络划分成几个子网络，采取分步实验及分步参数估计直到最后确定全部模型参数。而为了既减少测定速度常数的实验工作量，又不失参数估计的准确性，使建模过程更快捷、高效、准确，所以可以采用粒子群优化算法，对动力学参数进行求解。动力学参数估值需要最小化一个目标函数Φ，Φ是试验值和拟合值的误差平方和，
其中，nexp是试验的次数；ncexp是集总数。
在上述求解出动力学参数后，可基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型。
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；模型中设置了表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
在建立了上述的催化裂化动力学模型之后，可以利用该催化裂化动力学模型对产品分布进行预测，该方法包括：获取待测原料性质，将所述待测原料性质输入所述催化裂化动力学模型，利用所述催化裂化动力学模型对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
其中，所述待测原料性质包括但不限于有待测原料的密度、馏程等性质，将待测原料的这些性质输入到上述的催化裂化动力学模型中，该催化裂化动力学模型可输出该待测原料生成的产品分布比例，例如，柴油在待测原料生成的反应物中的占比，汽油在待测原料生成的反应物中的占比。
下面以一个具体的实施例对本发明实施例进行说明。
实例1
根据上述建立的催化裂化动力学模型，该催化裂化动力学模型将原料和产品划分为原料馏程<500℃、原料馏程>500℃、柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆八个集总。然后根据某MIP装置工业试验数据，对动力学模型进行参数估值，之后利用动力学模型预测产品分布。试验值和预测值的平均相对误差见表1。对于某种催化裂化原料，其密度为925kg/m3，硫含量为0.5w％,残碳为2.3w％，500℃馏出为68w％，利用所建立的催化裂化动力学模型预测不同操作条件下的产品分布见表2和表3。
表1试验值和预测值平均相对误差
表2实例1产品分布预测
表3实例1产品分布预测
实例2
按实例1，所不同的是将原料和产品划分为原料馏程<500℃、原料馏程>500℃、柴油、汽油、液化气、干气和焦炭七个集总，建立了七集总动力学模型。利用动力学模型计算的得到的预测值与试验值的对比见表1。预测不同操作条件下的产品分布见表4和表5。
表4实例2产品分布预测
表5实例2产品分布预测
从表1数据对比情况可见，催化裂化动力学模型将油浆组分单独集总后，预测产品分布与试验值更接近，特别是油浆组分的平均相对误差由23.89％减小到7.95％。从表3和表4的产品分布预测数据可见，7集总动力学模型预测的油浆产率在某些操作条件下较高，甚至达到9.9w％，在工业生产中不可能达到这么高的产率。从表3和表4的产品分布预测数据可见，8集总动力学模型预测的产品分布都在合理的范围内。
通过实例，本发明实施例提供的催化裂化动力学模型建立方法，能较好地预测催化裂化产品分布，特别是对油浆产率的预测更为准确。
请参照图4，图4为本发明实施例提供的一种催化裂化动力学模型建立装置200的结构框图，所述装置包括：
集总划分模块210，用于将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆；
反应网络建立模块220，用于根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络；
模型建立模块230，用于根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
进一步地，所述集总划分模块210，用于将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆。
进一步地，所述模型建立模块230，用于基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型；
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
进一步地，所述装置还包括：
预测模块，用于获取待测原料；利用所述催化裂化动力学模型，对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述的图2中的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。
综上所述，本发明实施例提供一种催化裂化动力学模型建立方法及装置，该方法通过将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆，再根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络，然后根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。由此，本方案中，在建立催化裂化动力学模型中，将油浆单独作为一个集总，从而避免了现有技术中将原料作为油浆集总，导致建立的催化裂化动力学模型不准确，对后续的产品分布预测不利的问题。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种催化裂化动力学模型建立方法，其特征在于，所述方法包括：
将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆；
根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络；
根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将原料油生成的产品分为多个集总，包括：
将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型，包括：
基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型；
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型之后，所述方法还包括：
获取待测原料性质；
将所述待测原料性质输入所述催化裂化动力学模型，利用所述催化裂化动力学模型对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
5.一种催化裂化动力学模型建立装置，其特征在于，所述装置包括：
集总划分模块，用于将原料油生成的产品分为多个集总，所述多个集总包括有油浆；
反应网络建立模块，用于根据所述产品之间的催化裂化反应机理，对所述多个集总建立催化裂化反应网络；
模型建立模块，用于根据所述催化裂化反应网络建立催化裂化动力学模型。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述集总划分模块，用于将原料油生成的产品按照各烃类分子的动力学特性划分为多个集总，所述多个集总包括柴油、汽油、液化气、干气、焦炭和油浆。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模型建立模块，用于基于连续性方程：以及反应速率方程：获得所述催化裂化动力学模型；
其中，所述催化裂化动力学模型为：
其中，下标i表示集总组分，下标j表示第j个反应。ρ表示油气混合物密度(g/cm3)，ai表示第i集总的浓度(molesi/g气体)，Gv表示油气表面(横截面)质量流速(g/(cm2·h))，ρc表示相对反应器体积的催化剂密度(g/cm3)，ε表示空隙率；表示重芳烃吸附对催化剂活性的影响；表示原料中碱性氮对催化剂活性的影响；表示催化剂生焦对活性的影响。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
预测模块，用于获取待测原料性质；将所述待测原料性质输入所述催化裂化动力学模型，利用所述催化裂化动力学模型对所述待测原料生成的产品分布比例进行预测，获得预测结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-4任一所述方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-4任一所述方法中的步骤。
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