CN110763649A - 一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明方法将已知原油组成配方组分原油样品库，取特征谱区的近红外光谱进行主成分分析，将得分矩阵与原油样品对应的关键性质组成得分‑性质矩阵，再通过在配方组分原油样品库中取n种原油进行组合，用组合原油光谱和性质得分矩阵对目标原油的得分‑性质向量进行拟合，由拟合相似度判断组合原油与目标原油的接近程度，再由相似度大于0.9的组合原油的拟合系数得到原油调合比例(或称调合配方)，从而得到配方原油。本发明方法可快速、准确地选择与目标原油最接近的组合。
Description
技术领域
本发明为由已知原油的近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法，具体地说，是一种通过光谱和性质拟合的方法选择目标原油调合配方的方法。
背景技术
目前，在炼油企业中，原油费用占到了总成本的90～95％，现大多采取集约化、规模化、一体化运营，力求降低成本，追求最大化经济效益。其中，加工符合装置设计的目标原油对炼厂后续优化非常重要，目前，炼厂实际加工原油与目标原油常不相符，导致优化难以最大程度发挥。如何通过几种不同原油的调合得到与目标原油性质类似的调合原油非常关键，已有一些方法对此问题进行了解答。马巍等人(“多目标原油选择与混合优化方法”，《计算机仿真》，第31卷第11期，2014年11月，P132-137)构建了一个多目标原油选择与调合优化模型，可以将寻找替代原油转化为原油选择与调合优化问题。在原始多目标布谷鸟搜索(MOCS)算法基础上，对编码以及Lévy飞行进行了改进，结合非支配排序方法提出了一种改进的多目标布谷鸟搜索(IMOCS)算法。利用IMOCS算法求解模型，可同时确定原油的选择和调合比例。
CN201210052695.9公开了一种多原油多性质调合优化方法，通过计算多种组分原油调合质量配比，使目标原油的多种性质达到最优值。具体步骤依次如下：建立原油性质调合规则库，进行优化预处理，根据原油调合设备实际工作能力设定设备约束大小，建立多原油多性质优化模型。该发明在调合规则库和设备约束基础上建立了多原油多性质优化模型，基于有约束自适应粒子群优化算法，对经过优化预处理后的性质进行快速、准确的优化计算，获得多种组分原油的最优配比，避免原油调合中多种原油的配比靠人工计算，计算一致性差，计算效率低而且获得配比不是最优比例的情况发生。
CN201210125412.9公开了一种原油调合优化方法，该方法面向原油加工企业，支持调合后原油性质含量与目标偏差最小，即在满足一定约束条件下，通过最小化求解各掺炼原油的相关性质含量与设定目标的偏差函数，得到各种掺炼原油的占比。出于安全性和经济性考虑，该方法还支持原油性质含量在范围内定值、向下限优化和向上限优化三种优化方式。该方法还支持经济最优优化目标，即在考虑调合后的原油性质含量与目标偏差最小的同时，实现生产成本最小化。但该法只能对有限的几个罐装原油进行性质优化调合。
发明内容
本发明的目的是提供一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法，该法可从现有已知原油中快速选择与目标原油相似的原油配方。
本发明提供的由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法，包括如下步骤：
(1)收集已知性质的原油样品100～180个，组成配方组分原油样品库，测定原油样品的近红外光谱，并用标准方法测定其关键性质，所述的关键性质包括密度、酸值、硫含量、金属含量、石脑油收率、柴油收率、减压瓦斯油收率，
(2)对每个原油样品的近红外光谱进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，构成配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X，
(3)将配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，得到库样品的得分矩阵和载荷矩阵，将库样品的得分矩阵与原油样品对应的关键性质数据组成配方组分原油样品库的得分-性质矩阵X′，
(4)按与(2)步同样的方法测定目标原油的近红外光谱，并分别进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，再由库样品的载荷矩阵计算出目标原油的得分，与其对应的关键性质数据构成目标原油的得分-性质向量T，
(5)按照排列组合的方式从配方组分原油样品库中列出n种原油组配的所有可能的组合Cm n，其中m为配方组分原油样品库的原油样品数，用每一个组合中n个原油的得分-性质矩阵XX′和目标原油的得分-性质向量T，按照下述方法进行拟合，
(5a)按式①以目标原油的得分-性质向量T为对象进行拟合：
其中，T为目标原油的得分-性质向量，XX′i为某一组合中第i个原油的得分-性质向量，k＝n，ai为某一组合中第i个原油对应的拟合系数，
(5b)拟合系数ai采用经典的非负约束最小二乘法求出，即满足如下目标函数：
(6)对求得的拟合系数ai均为非零的各组合，按式③进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi：
其中，bi为拟合系数ai均为非零的由n种不同原油组合的任一组合中第i种原油的比例，
(7)按式④计算调合原油各关键性质的隶属度，
μj为调合原油的第j个性质对应于目标原油的第j个性质的隶属度，yj为调合原油第j个性质，αj为目标原油第j个性质，σj为第j个性质的隶属度标准方差，
(8)计算各组合调合原油与目标原油的相似度S，式中，cj为调合原油第j个性质的影响因子，μj为调合原油的第j个性质的隶属度，q为计算相似度S所用的原油性质数。
(9)取相似度大于0.9的组合，按其n种原油的混合比例作为最终的原油调合配方。
本发明方法仅需对已知原油进行组合、再用组合原油光谱和性质得分矩阵对目标原油的得分-性质向量进行拟合，即可得到目标原油的调合配方，所用配方组分原油样品库为开放式，维护更加简单。
具体实施方式
本发明方法将已知原油组成配方组分原油样品库，取特征谱区的近红外光谱进行主成分分析，将得分矩阵与原油样品对应的关键性质组成得分-性质矩阵，再通过在配方组分原油样品库中取n种原油进行组合，用组合原油光谱和性质得分矩阵对目标原油的得分-性质向量进行拟合，由拟合相似度判断组合原油与目标原油的接近程度，再由相似度大于0.9的组合原油的拟合系数得到原油调合比例(或称调合配方)，从而得到配方原油。本发明方法可快速、准确地选择与目标原油最接近的组合。
本发明方法(1)步为收集已知性质的原油样品，组成配方组分原油样品库，并测定原油样品的近红外光谱，并用标准方法测定其关键性质，所述的原油样品数优选100～150个，所述的关键性质包括密度、酸值、硫含量、金属含量、石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯油收率，还可视需要添加其它性质，如还可包括残炭、沥青质，关键性质的数量可为7～12种，优选为7～9种。
优选地，测定样品近红外光谱的分辨率为4cm-1或8cm-1，扫描次数为16次或32次。
本发明方法(2)步为取原油样品近红外光谱特征谱区的吸光度，构成配方组分原油库的近红外光谱矩阵X，在选取吸光度之前，先对原油样品近红外光谱进行一阶微分和矢量归一化处理，所述的矢量归一化方法如下：
首先，计算待处理光谱的吸光度的平均值，其次，用该光谱的吸光度减去这个平均值得到吸光度差值，然后，计算吸光度差值的平方和，最后，用吸光度差值除以这个平方和的开方。如式⑤所示：
式⑤中，Ai为待处理的任一个样品某个采样点处的光谱数据(吸光度)，A′i为矢量归一化处理后的该采样点处的光谱数据，n为原油样品近红外光谱特征谱区的波数采样点数。
本发明(3)步是将(2)步得到的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，主成分分析的主成分数优选为10～17。按式⑥计算矩阵X的得分矩阵和载荷矩阵，
X＝Tx×P ⑥
式⑥中，X为配方组分原油库的近红外光谱矩阵，X为m×n矩阵，Tx为配方组分原油样品库的得分矩阵，Tx为m×c矩阵，P为配方组分原油样品库的载荷矩阵，为c×n矩阵，其中，m为配方组分原油样品库的样品数，n为原油近红外光谱特征谱区的波数采样点数，c为主成分数。然后将得分矩阵与原油样品对应的关键性质数据组成配方组分原油样品库的得分-性质矩阵X′。
本发明(4)步为获得目标原油的得分-性质向量T，以进行后续的拟合。将目标原油按(2)步同样的方法测定近红外光谱，分别进行一阶微分和矢量归一化后，按式⑦计算目标原油的得分，
tu＝xu×P′ ⑦
式⑦中，tu为目标原油的得分，xu为目标原油近红外光谱在特征谱区的吸光度，P′为配方组分原油样品库载荷矩阵P的转置矩阵，为n×c的矩阵，其中，n为原油近红外光谱特征谱区的波数采样点数，c为主成分数。
将目标原油的得分与其对应的关键性质数据构成目标原油的得分-性质向量T。
本发明(5)步是通过组合的方式，先将配方组分原油样品库中样品按排列组合的方式，选择n种原油进行组合，n优选2～4的整数。如将三种原油组合成一个组合，其组合数为Cm 3，将四种原油组合成一个组合，其组合数为Cm 4，然后对每个组合参与组合的原油按(5a)、(5b)的方式对目标原油的得分-性质向量T进行拟合，(5b)拟合系数ai采用经典的非负约束最小二乘法求出，非负约束最小二乘法的具体算法参见文献：C.L.Lawson andR.J.Hanson,Solving Least Squares Problems,Prentice-Hall,Englewood Cliffs,NJ(1974)；160～165。
所述n个原油的得分-性质矩阵XX′的建立方法为：将组成该组合的原油编号对应的数据从配方组分原油样品库的得分-性质矩阵X′中提取出来，如组合选取的是编号为第i，j和k三种原油，XX′矩阵的第一列为X′的第i列，XX′矩阵的第二列为X′的第j列，XX′矩阵的第三列为X′的第k列。
优选地，在按Cm n得到的组合中，将密度、酸值和硫含量中的任意一种性质数据的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，剩余的其它组合用于按后续步骤选择目标原油配方，即按(5a)、(5b)、(6)～(9)步的方法选择与目标原油最接近的组合。
去除拟合系数ai至少有一个为零的组合，仅取拟合系数ai均为非零的各组合，按(6)步方法进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi，bi即为n种不同原油组合中第i种原油的比例(即调合比例)。
(6)步中，按n种原油所有可能的组合，对目标原油的拟合可能会得到多个组合结果。即针对目标原油，会有多个调合配方。为从多个拟合系数ai均为非零的组合中选择一个与目标原油最为接近的组合配方，按(7)～(9)方法进行各组合配方与目标原油的相似度计算并比较。
(7)步为对每个组合中，逐一计算调合原油各关键性质与目标原油相应性质的隶属度，
首先，由每个组合中参与拟合的原油的拟合系数和对应性质，由式⑧计算该组合调合配方得到的调合原油的性质
式⑧中，
为按该组合的归一化的拟合系数进行原油调合所得的原油性质，bi为归一化的拟合系数，qi为参与拟合的原油样品对应的性质值，k＝n，n为组合所含的原油的种数。
将计算得到的调合原油性质，代入式④，即得到调合原油各关键性质的隶属度，对于固定的yj和αj，σj决定了隶属度的大小，定义它为隶属度方差，依据经验给出的隶属度方差数值见表1，按此方差计算的两种原油90％相似度和50％相似度的性质差值见表1。
(8)步为计算各组合调合原油与目标原油的相似度S，S由调合原油与目标原油的各性质隶属度乘以各性质隶属度的影响因子，进行加和后除以各性质隶属度的影响因子总和求得。
所述的各性质的隶属度的影响因子可通过经验给出，优选地，相似度S按下式计算，
S＝(0.8μ密度+0.6μ硫含量+0.4μ酸值+0.4μ金属含量+0.4μ石脑油收率+0.4μ柴油收率+0.4μ减压瓦斯油收率)/3.4。
相似度可以从总体上综合描述调合原油和目标原油在性质上的相似程度。
求得各组合得到的调合原油和目标原油的相似度，取相似度大于0.9的组合的原油混合比例作为最终的原油调合配方。
表1
下面通过实例进一步详细说明本发明，但本发明并不限于此。
测定原油性质采用的方法如下：
密度：SH/T 0604-2000原油和石油产品密度测定法(U形振动管法)，
酸值：GB/T 7304-2014石油产品酸值的测定-电位滴定法，
硫含量：GB/T17040-2008石油和石油产品硫含量的能量色散X射线测定法，
金属含量(Ni+V)：SH/T 0715-2002原油和残渣燃料油中镍、钒、铁含量测定法(电感耦合等离子体发射光谱法)，
石脑油收率：GB/T 17280-2009原油蒸馏标准试验方法-15-理论板蒸馏柱，
柴油收率：GB/T 17280-2009原油蒸馏标准试验方法-15-理论板蒸馏柱，
减压瓦斯油收率：GB/T 17280-2009原油蒸馏标准试验方法-15-理论板蒸馏柱。
实例1
(1)构建配方组分原油样品库的光谱数据库
收集市售的原油样品130种，原油品种基本覆盖了世界主要原油产区，组成配方组分原油样品库，用常规方法测定原油密度、酸值、硫含量、金属(Ni+V)含量，将原油进行蒸馏，得到石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯油收率，作为关键性质。测定原油样品的近红外光谱，对其进行一阶微分和矢量归一化，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，构成配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X，特征谱区的波数采样点数为365。
(2)建立配方组分原油样品库的得分-性质矩阵
将配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，取前10个主成分，由式⑥得到库样品的得分矩阵和载荷矩阵，将库样品的得分矩阵与对应的关键性质组成配方组分原油样品库的得分-性质矩阵X′17×130。
(3)得到目标原油的得分-性质向量
按照测定库样品同样的方法测定目标原油的近红外光谱，进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度构成目标原油的近红外光谱数据。再由库样品的载荷矩阵由式⑦计算出目标原油的得分，与其关键性质构成目标原油的得分-性质向量T17×1。
(4)对目标原油的得分-性质向量通过组合的方式进行拟合
将X′17×130，以3种原油组合的方式，按照排列组合公式列出三种原油所有可能的组合(C130 3)，将所得组合中密度、酸值和硫含量中的任意一个的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，共得52561个组合，然后依次用每一个组合的三种原油对目标原油的得分-性质向量T17×1进行拟合，拟合按(5a)、(5b)方法进行，然后将拟合系数ai均为非零的各组合挑选出来，共121个组合，对每一组合，再按式③的方法进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi，即得到该组合中3种原油的混合比例，再按式⑧
计算该组合中调合原油的7种关键性质，代入式④计算该组调合原油的7种关键性质与目标原油对应性质的隶属度，其中隶属度方差σ按表1给出值计算，然后再按S＝(0.8μ密度+0.6μ硫含量+0.4μ酸值+0.4μ金属含量+0.4μ石脑油收率+0.4μ柴油收率+0.4μ减压瓦斯油收率)/3.4，计算调合原油与目标原油的相似度。
分别计算每个挑选出来的组合调配制得的调合原油与目标原油的相似度。
(5)调合原油配方
选择相似度大于0.9的三种原油的组合为调合原油配方，组合中参与拟合的3种原油在配方组分原油样品库的编号，以及调合比例见表2，调合原油的性质见表4。
表2
| 序号 | 参与调合原油编号 | 调合比例 |
| 1 | 036 | 0.631 |
| 2 | 109 | 0.227 |
| 3 | 066 | 0.142 |
实例2
按实例1的方法对目标原油的得分-性质向量进行拟合，不同的是(4)步中以4种原油组合的方式进行库样品原油的组合，可能的组合数为C130 4，将所得组合中密度、酸值和硫含量中的任意一个的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，共得82561个组合，然后依次用每一个组合的三种原油对目标原油的得分-性质向量T17×1进行拟合，拟合按(5a)、(5b)方法进行，然后将拟合系数ai均为非零的各组合挑选出来，共37个组合，对每一组合，再按式③的方法进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi，即得到该组合中4种原油的混合比例，再按式⑧计算调合原油的7种关键性质，按实例1的方法计算调合原油与目标原油的相似度。
选择相似度大于0.9的四种原油的组合为调合原油配方，组合中参与拟合的4种原油在配方组分原油样品库的编号，以及调合比例见表3，调合原油的性质见表4。
表3
| 序号 | 参与调合原油编号 | 调合比例 |
| 1 | 015 | 0.281 |
| 2 | 023 | 0.256 |
| 3 | 121 | 0.249 |
| 4 | 042 | 0.214 |
表4
Claims (7)
1.一种由近红外光谱及性质选择目标原油调合配方的方法，包括如下步骤：
(1)收集已知性质的原油样品100～180个，组成配方组分原油样品库，测定原油样品的近红外光谱，并用标准方法测定其关键性质，所述的关键性质包括密度、酸值、硫含量、金属含量、石脑油收率、柴油收率和减压瓦斯油收率，
(2)对每个原油样品的近红外光谱进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，构成配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X，
(3)将配方组分原油样品库的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，得到库样品的得分矩阵和载荷矩阵，将库样品的得分矩阵与原油样品对应的关键性质数据组成配方组分原油样品库的得分-性质矩阵X′，
(4)按与(2)步同样的方法测定目标原油的近红外光谱，并分别进行一阶微分和矢量归一化后，取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区的吸光度，再由库样品的载荷矩阵计算出目标原油的得分，与其对应的关键性质数据构成目标原油的得分-性质向量T，
(5)按照排列组合的方式从配方组分原油样品库中列出n种原油组配的所有可能的组合Cm n，其中m为配方组分原油样品库的样品数，用每一个组合中n个原油的得分-性质矩阵XX′和目标原油的得分-性质矢量T，按照下述方法进行拟合，
(5a)按式①以目标原油的得分-性质向量T为对象进行拟合：
其中，T为目标原油的得分-性质向量，XX′i为某一组合中第i个原油的得分-性质向量，k＝n，ai为某一组合中第i个原油对应的拟合系数，
(5b)拟合系数ai采用经典的非负约束最小二乘法求出，即满足如下目标函数：
(6)对求得的拟合系数ai均为非零的各组合，按式③进行归一化处理，得到归一化的拟合系数bi：
其中，bi为拟合系数ai均为非零的由n种不同原油组合的任一组合中第i种原油的比例，
(7)按式④计算调合原油各关键性质的隶属度，
μj为调合原油的第j个性质对应于目标原油的第j个性质的隶属度，yj为调合原油第j个性质，αj为目标原油第j个性质，σj为第j个性质的隶属度标准方差，
(8)计算各组合调合原油与目标原油的相似度S，式中，cj为第j个性质的影响因子，μj为调合原油的第j个性质的隶属度，q为计算相似度S所用的原油性质数，
(9)取相似度大于0.9的组合，按其n种原油的混合比例作为最终的原油调合配方。
2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(5)步所述的n为2～4的整数。
3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于测定样品近红外光谱的分辨率为4cm-1或8cm-1，扫描次数为16次或32次。
4.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(5)步中，在按Cm n得的组合中，将密度、酸值和硫含量的任意一种性质数据的平均值与目标原油相应性质相差超过0.015g·cm-3、0.5mgKOH/g和0.5质量％的组合剔除，剩余的其它组合用于按后续步骤选择目标原油配方。
5.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(8)步所述的相似度S按下式计算，
S＝(0.8μ密度+0.6μ硫含量+0.4μ酸值+0.4μ金属含量+0.4μ石脑油收率+0.4μ柴油收率+0.4μ减压瓦斯油收率)/3.4。
6.按照权利要求1所述的方法，其特征在于(3)步进行主成分分析的主成分数为10～17。
7.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所述的关键性质还包括残炭、沥青质。
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