JP5460319B2 - ほぼリアルタイムでのストリームの組成および特性の予測 - Google Patents
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Description
以下の単語および語句は以下の意味を有する:
「アプリケーション」または「アプリケーションプログラム」は、コンピューター自体には関連しない機能を果たす1つのコンピュータープログラム、または複数のコンピュータープログラムの集合を意味する。
本発明は、原油精製所におけるストリームの分子組成を動的にほぼリアルタイムで予測する方法を実施するための複数のアプリケーションの集合である。本明細書において厳密オンライン組成(ROC)法と呼ぶ方法について、図1を参照しながら以下に説明する。
原油蒸留塔から下流のものも含めた精油所の主要ストリームの詳細な化学組成をほぼリアルタイムで予測する方法を実施する複数のアプリケーションの集合を、本明細書では厳密オンライン組成(ROC)システムと呼ぶ。このシステムは、本明細書に開示されるアプリケーションの説明的アーキテクチャを提供する図2を必要に応じて参照しながら本明細書において説明する。
一般的なROCエンジン
ROCエンジン270は、一般に、1つ以上の分子記述ツールを含む。ROCエンジン270は、入力ストリームの組成および性質を、精油所の原油追跡システム(たとえば、アスペンテック(AspenTech)のオリオン(ORION))、オンラインアナライザー、研究室分析、および他の監視ツールから受け取り、次にストリームの性質をそれ自身の内部モデルの組成の予測と照合する。理想的には、ROCエンジン270は、現在の原油配合表によって得られる詳細分子組成を混合したものをモデル化し、測定した精油所ストリームの性質またはオンラインRTOからのストリームの性質のいずれかに最もよく一致するような方法で、ストリームおよびストリーム成分の混合、分離、および分留による装置作業を追跡する。ROCエンジン270は市販のソフトウェアを使用して構築されるので、オンラインRTO、研究室、およびオンライン測定の間の連絡が種々の手段を介して可能であり、最も一般的であるのがハネウェル(Honeywell)のPhDまたはオラクル(Oracle)dBなどの商用データベースである。照合された生成物ストリーム組成は、次に、プロセス装置の下流で行われる処理の分子成分モデルにおける使用などの他の目的に使用することができる。
図3は、典型的なAPSシステム3000を示している。図3中、3つのタンク、即ちタンク301、タンク302、およびタンク303は、個別のまたは混合された供給材料ストリームをAPSタワー310に供給する。次にAPSタワー310は、供給材料ストリームを、燃料ガス320、ナフサ330、ケロシン/ジェット燃料340、軽質軽油350、および残油360に分留する。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第1のモジュールは、ROCスーパーセットテンプレートにマッピングされた詳細な原油分析組成(図4には示していない)を含有するバイナリファイルの集合、およびROC性質計算器20を使用して組成から計算することができない原油分析バルク特性(たとえば、アスファルテンの重量分率)を含有するバイナリファイルの集合である。これらのバイナリファイルは、各原油分析の固有の識別子を使用して作成することができ、それによってファイルから効率的に分析データを検索することができる。原油分析組成を含有する各バイナリファイルは、本明細書においてROC分析ファイルと呼ぶ。原油分析バルク特性を含有する各バイナリファイルは、本明細書においてROCバルク特性ファイルと呼ぶ。従来の原油分析ライブラリをこの方法でフォーマットすることで、別のデータベースを作成および投入する必要性を回避することができる。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第2のモジュールはROC成分特性レポジトリ(図4中には示されていない)である。APS ROCエンジン4000内の多くのカスタムモデルは、供給材料ストリームのROCスーパーセット表現中の各成分の性質、たとえば標準沸点(NBP)、比重(SPGR)、および分子量(MW)などを必要とする場合がある。これらの性質は、ROCスーパーセットテンプレート中の各成分に格納される(たとえば、ROCスーパーセットテンプレートが10,000成分を特徴付ける場合、これらの性質が決定され、10,000成分のそれぞれに格納される)。保守を容易にするために、アプリケーション中の成分特性の少なくとも1つのコピーを有することが望ましい。従って、ROC成分特性レポジトリは、式を全く有さないカスタムモデルである。モデルの初期化中、成分特性が局所パラメーターにロードされる。これらの成分特性は、ファイルから読み込んだり、ライブラリまたはDLL中に格納したりすることができる。カスタムモデルは、他のすべてのカスタムモデルがこれらのパラメーター値を参照できるような方法で書き込まれるべきである。シムサイ(SimSci)のロメオ(ROMeo)プラットフォーム中では、参照ポインタを使用してこのことが行われている。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第3のモジュールはタンクモデルである。たとえば、図4中、APS ROCエンジン4000はタンクモデル401、402、および403を有する。APS ROCエンジン4000は、モデル化されるプロセス中のタンク数に依存して複数のタンクモデルを有することができる。各タンクモデルの目的は、各原油タンク中の組成を模倣することである。たとえば、図4中のタンクモデル401、402、および403は、図3中のAPSシステム3000のそれぞれのタンク301、302、および303中の原油供給材料を表している。タンクモデルの入力は原油配合表(即ち、タンク中に存在する各原油の重量分率およびその対応する分析識別子)である。初期化中、各タンクモデルは、ROC分析ファイルから原油分析組成を読み込み、原油配合表中に示される重量によってタンク中の各原油の組成を混合することによりROCスーパーセット表現としてタンク組成を計算する。このモデルの出力は、混合物成分の重量分率である。更に、このモデルはストリームの質量流量も含み、これは、オンライン測定によって直接求めることもできるし、オンラインアナライザーと連絡するAPS装置のRTOを介して間接的に求めることもできる。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第4のモジュールはソースモデル(図4中には示されていない)と呼ばれる。ソースモデルの目的は、タンク中に保管された未使用原油以外のプロセスストリームを模倣することである。未使用原油以外のプロセスストリームには、再循環ストリームおよび詳細分析データが提供されていない輸入供給材料などの常圧原油蒸留タワーに送られる可能性のある供給剤量も存在する。これらのストリームの組成の詳細なROCスーパーセット表現は、静的な参照、プロセスモデルの出力、またはFTIR仮想分析技術などの種々の情報源から得ることができる。このモデルの構成情報によって、組成をROC dB210またはテキストファイルから読み出すべきかどうかが決定される。これらの組成はあらゆる任意の詳細な組成であってよい。前述のマッピングインターフェース250を使用することで、ROCスーパーセットテンプレートに一致するように流入組成が変換される。更に、このモデルは、直接測定または常圧原油蒸留塔のオンラインRTOのいずれかによって提供することができるストリーム質量流量を含んでいる。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第5のモジュールはミキサーモデルと呼ばれる。ミキサーモデルの目的は、複数の異なるストリームの混合を模倣することである。ROCエンジンは、モデル化されるプロセスの混合箇所の数に依存して複数のミキサーモデルを有することができる。たとえば、図4中、APS ROCエンジン4000は1つのミキサーモデル410を有する。1つのミキサーモデル410は、図4のAPSシステム3000中のタンク301、302、および303からの3つの供給材料が混合されて、常圧蒸留塔310への全供給材料を形成する箇所から流れるストリームを模倣する。ミキサーモデルの入力は、1つ以上のストリームの質量流量および重量分率の単位での組成である。このモデルは、重量基準の組成を混合し、その出力は混合された生成物ストリームの質量流量および重量分率の単位での組成である。ミキサーモデルでは次式が使用される:
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第6のモジュールはスプリッターモデルと呼ばれる。スプリッターモデルの目的は、組成を変化させることなく特定のストリームを複数のストリームに分割する箇所を模倣することである。言い換えると、スプリッターモデルは、1つのストリームが分岐点に到達し2つ以上のストリームに分割され(たとえば、20%がある方向を進み、残りが別の方向を進む)、他の点では組成の変化は生じない箇所を模倣する。APS ROCエンジン4000は、モデル化されるプロセスの分割箇所の数に依存して複数のスプリッターモデルを有することができる。図3のAPSシステム3000においてこのような分割が行われていないため、図4中のAPS ROCエンジン4000はスプリッターモデルを示していない。しかし、図3は比較的単純なAPS設計を示している。より複雑なシステムにおいてAPSから上流でこのような分割が行われることは珍しくない。
ストリーム(i)の質量流量=流入質量流量*ストリーム(i)の分割比
上式中、iは1〜nであり、nはスプリッターを出た生成物ストリームの番号を表す。組成の変化は起こらないので、重量分率の単位での生成物ストリーム組成は、重量分率の単位での流入組成に等しい。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第7のモジュールは成分スプリッターモデルと呼ばれる。成分スプリッターモデルの目的は、選択された成分(たとえば、水またはH2S)がストリームから分割され、そのためストリームの組成が変化する箇所(たとえばストリッパー)を模倣することである。APS ROCエンジン4000は、モデル化されるプロセス中の成分分割箇所の数に依存して複数の成分スプリッターモデルを有することができる。図3のAPSシステム3000中でこのような分離が行われていないため、図4中のAPS ROCエンジン4000は成分スプリッターモデルを示していない。しかし、図3は比較的単純なAPS設計を示している。より複雑なシステムにおいてAPSから上流でこのような成分の分割が行われることは珍しくない。
成分iの質量流量=(流入質量流量)×(流入成分iの重量分率)×(成分iの分割分率)
上式中、iは1〜nであり、nは生成物ストリームの番号を表している。第2の生成物ストリームの組成および質量流量は、物質収支から計算される。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第8のモジュールはカットモデルと呼ばれる。カットモデルの目的は、蒸留塔またはフラッシュドラムの挙動を模倣することである。ROCエンジンは、モデル化されるプロセス中のカット数に依存して複数のカットモデルを有することができる。たとえば、図4中、APS ROCエンジン4000は、蒸留装置310による図3のAPSシステム3000中で行われるカットを模倣するために、カットモデル421、422、423、および424を使用している。カットモデル421は、残留物が図3中の残油ストリーム360である残油カットを模倣している。カットモデル422は、残留物が図3中の軽質軽油ストリーム350である軽質軽油カットを模倣している。カットモデル423は、残留物が図3中のケロシン/ジェット油ストリーム340であるケロシン/ジェット油カットを模倣している。カットモデル424は、残留物が図3中のナフサストリーム330であり、沈殿物が図3中の燃料ガスストリーム320であるナフサカットを模倣している。
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第9のモジュールはアナライザーモデルと呼ばれる。アナライザーモデルの目的は、バルク特性を模倣することである。たとえば、概してROCエンジンでは、重量パーセントおよび質量流量が使用される。しかし、RTOアプリケーションから得られたデータを照合するために体積流量の計算が必要となる場合がある。アナライザーモデルは、標準条件や蒸留における体積流量などのバルク特性を計算するように構成することができる(たとえば、ASTM D2887、D86、D1160、およびD6352を参照されたい)。ROCエンジンは、必要とされる変換の数および種類に依存して複数のアナライザーモデルを有することができる。たとえば、図4中のAPS ROCエンジン4000においては、各カットモデル(421、422、423、および424)で得られた各カットのために、カットの質量流量および蒸留値を導出するアナライザーモデル(431、432、433、434、および435)も存在する。この情報は、APS ROCエンジン4000と、図3のAPSシステム300中の常圧蒸留塔310のリアルタイム最適化アプリケーションから得たデータとの間の照合ケース(後述する)において使用される。
液相:体積流量=質量流量/ストリームSPGR
気相:体積流量=質量流量*標準モル体積/ストリームMW
上式中
典型的なAPS ROCエンジン4000中の第10のモジュールはROC dBシンクモデル(図4中には示されていない)と呼ばれる。ROC dBシンクモデルの目的は、ROCエンジンの実行後にユーザー(許可された個人またはプログラム)がROC dBを更新できるようにすることである。ROC dBシンクモデルは、ROC dBに投入するために使用されるあらゆるストリームで使用することができる。それぞれのROCエンジンの解が正常に得られた後、対象となる質量流量、組成、およびバルク特性が、あるストリームのROC dBに書き込まれる。ROC dBシンクモデルは、投入インターフェース60を使用することでこの機能を果たす。このモデルは、各ストリームで固有のROC dBストリーム識別子およびタイムスタンプを使用して構成される必要がある。
APSシステムの下流の従来のRTOシステムは、典型的には、現在の供給材料バルク特性、収率、および生成物の特性に一致させるために調整された静的な供給材料基準の特性決定に依拠している。これらの静的な供給材料基準の特性決定は、最新の供給材料特性決定情報には基づいていないので、準最適の解決法および非ロバスト挙動となることが多い。
本明細書において言及したすべての刊行物、特許、および特許出願は、それぞれの個別の刊行物、特許、または特許出願が参照として援用されるとして具体的および個別に示された場合と同程度で、参照として本明細書に援用される。明らかなように、本明細書に記載のすべての参考文献が従来技術である。
Claims (19)
- 原油精製におけるストリームの分子組成を予測する方法であって:
(i)データベース中に、可能性のある供給材料ストリームの組成データを格納する工程;
(ii)指定された一群の1つ以上の石油精製作業に指定された時間の間に流れる供給材料ストリームの組成データを、前記データベースから選択する工程;
(iii)1つ以上のリアルタイム最適化アプリケーション、アナライザー、研究室分析またはそれらの組み合わせから、前記指定された時間の間に、前記一群の石油精製作業中に生成された、または前記一群の石油精製作業によって生成された実際の中間および/または生成物ストリームの性質の測定値を得る工程;
(iv)前記工程(ii)で選択した前記供給材料ストリームの組成データと、前記工程(iii)で得た前記中間および/または生成物ストリームの性質データを、前記指定された一群の石油精製作業中に生じた、または前記指定された一群の石油精製作業により生じた組成の変化をモデル化するための1つ以上の分子記述モデルを含む処理エンジンに伝達する工程;
(v)前記処理エンジン中の前記1つ以上の分子記述モデルを実行し、前記工程(iv)において伝達された前記供給材料ストリームの組成データを、前記1つ以上の分子記述モデルへの入力として使用して、前記指定された時間の間に、前記指定された一群の石油精製作業中に形成された、または前記一群の石油精製作業により形成されたストリームの組成を予測し、続いて前記予測を実際の中間および/または生成物ストリームの性質データと照合する工程;および
(vi)データベース中に、前記照合された中間および/または生成物ストリームの組成の予測を格納する工程
を含むことを特徴とする方法。 - 前記工程(vi)のデータベースから、前記工程(ii)で指定された前記一群の石油精製作業の下流に位置する一群の1つ以上の石油精製作業に流れる供給材料ストリームに関する組成データを選択する追加の工程を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記指定された一群の石油精製作業領域が、常圧パイプスチルを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 各工程が自動的に実施されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 各工程がオンデマンドで実施されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記分子記述モデルが、熱力学的または動力学的な計算を全く行わないことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 生成物ストリーム組成の前記予測を実際の中間および/または生成物ストリームの性質データと照合する前記工程が、
(a)前記分子記述モデルによって得られた予測ストリーム組成に基づいて前記中間および/または生成物ストリームの予測される性質を計算する工程;
(b)前記予測したストリームの性質を、前記実際のストリームの性質と比較する工程;および
(c)前記分子記述モデル中の固定モデルパラメーターを調整して、中間および/または生成物ストリームの予測組成を生成する工程であって、前記予測組成は、前記予測組成から計算される予測したストリームの性質と、実際のストリームの性質の間の差を最小限にしてベストフィットとなるようにする工程
で実施されることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記方法全体が、少なくとも1時間に1回実施され、30分未満を要することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記工程(ii)および(vi)のデータベース中に格納されるストリームの組成データが、前記データベースから分子成分データが得られる任意のリアルタイム最適化アプリケーション、プロセスモデルおよびバルク特性の相関によって必要な任意のデータを提供または導出するのに十分詳細で十分な数の分子成分を特徴付けるテンプレートにより格納されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記テンプレートが1000を超える成分を特徴付けることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 下記(i)〜(iii):
(i)供給材料ストリームの組成と共に、前記供給材料ストリームのバルク特性および成分特性情報を記述するファイルを格納するデータベース、
(ii)下記(a)および(b):
(a)指定された一群の1つ以上の石油精製作業をモデル化して、生成物ストリームの組成を予測する1つ以上の分子記述モデル
(b)1つ以上のアプリケーション
を含む処理エンジン、および
(iii)前記処理エンジンにより伝達された、照合された生成物ストリームの組成の予測を格納するデータベース
を含むアセンブリであって、
前記アプリケーション(b)は、
(1)前記分子記述モデルによって得られた予測ストリーム組成に基づいて、生成物ストリームの予測される性質を計算する工程;
(2)前記予測したストリームの性質を、実際のストリームの性質と比較する工程;および
(3)前記分子記述モデル中の固定モデルパラメーターを調整して、生成物の予測組成を生成する工程であって、前記予測組成は、前記予測組成から計算される予測したストリームの性質と、実際のストリームの性質の間の差を最小限にしてベストフィットとなるようにする工程
によって、予測された生成物ストリームの組成を、実際の生成物ストリームの性質と照合することを特徴とするアセンブリ。 - 前記処理エンジン中の前記分子記述モデルが、熱力学的および動力学的な計算を行わないことを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
- 照合された各供給材料ストリームの組成および照合された各生成物ストリームの組成が、固有のストリーム識別子を使用して格納されることを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
- 照合された各生成物ストリームの組成が、固有のストリーム識別子およびタイムスタンプを使用して格納されることを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
- 前記分子記述モデルが、タンクモデル、ミキサーモデル、スプリッターモデル、成分スプリッターモデルおよびカットモデルから選択される少なくとも1つのモデルを含むことを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
- 前記工程(ii)のデータベースと前記工程(vi)のデータベースが、同一のデータベースであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記工程(ii)のデータベースと前記工程(vi)のデータベースが、異なるデータベースであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記データベース(i)と前記データベース(iii)が、同一のデータベースであることを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
- 前記データベース(i)と前記データベース(iii)が、異なるデータベースであることを特徴とする請求項11に記載のアセンブリ。
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