JP5583131B2 - 炭化水素プロセスストリームの安定性を予測する方法及びデジタル媒体 - Google Patents
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Description
連続する24個の粘性タールサンプルについて、承認された標準的な方法論を用いて「安定性」およびNIRスペクトルが判断された。部分最小二乗による統計的方法論を用いて、NIRスペクトルの選択領域での標準的安定性測定と吸着度測定との間の相関モデルが開発された。クロスバリデーション(交差確認)手法を用いてモデルが検証され、一度に一つのサンプルが相関モデルから取り出されて、この相関関係から予測された。
この例は、例1で説明した手法を用いた24個の「粘性タール」サンプルについての部分最小二乗分析に基づいて安定性を予測するためのモデルである。このモデルは、6102から5446cm-1と4601から4247cm-1とを含むNIRスペクトルの領域をカバーし、7個の主成分を使用する。成分は、PLS分析から導出された統計的直交変数である。モデルの統計パラメータは、R2=0.948とRMSEV=0.0423であった。代表的な結果が、三つのサンプルについて表1に示されている。
原則として、上述したシステムはオンライン監視に適し得る。分解した粘性タール下層生成物からの副流は監視ユニットへ送られ、ここではNIRストリームが測定できた。粘性タールのスペクトルと相関モデルとを比較して予測安定性結果を計算するのにコンピュータシステムが利用可能である。この結果は、制御システムへ送信され、マニュアルで操作されるか制御方式に組み込まれることにより、結果に基づいて熱分解プロセスの過酷度が上下する。ユニットへの原料油を監視する類似のオンラインシステムにより、この動作モードのための固有較正モデルが自動的に判断できた。代替的に、原料油が変化するたびにその試験を行うだけでよいため、必要とされる熱分解過酷度の上下は、分析のため原料油の無作為サンプルを採取して、粘性タール分析のための相関モデルをマニュアル選択することにより決定することもできる。
本発明の方法を実行するための較正モデルの最初の開発は、原料油と粘性タール(分解下層)の両方の定期的な収集を含み得る。例えば数週間のサンプリング期間は、通常の操作でユニットが受ける可能性のある条件の範囲を含む操作条件をカバーする。この例では、収集されたサンプル(原料油と粘性タールの両方)が、市販のFTIR NIR分光計を用いて分析された。0.5mmの経路長セルを用いた透過モードで、スペクトルが処理された。(上に説明したように)ASTM D7157−05の方法を用いて、粘性タールサンプルがアスファルテン安定性についても分析された。この試験の結果、各粘性タールサンプルについて“S”安定性値が得られた。
Claims (3)
- 相関モデルと組み合わされた近赤外スペクトルを用いて炭化水素プロセスストリームの安定性を予測する方法であって、
(1)前記炭化水素プロセスストリームからの複数のサンプルの各々について、近赤外スペクトル特性を記録し、統計的分析分類技術を用いて分析し、複数のクラスに分類するステップと、
(2)前記炭化水素プロセスストリームからの複数のサンプルの各々について、前記各クラスごとに、安定性値と近赤外スペクトル特性の波数との相関モデルを構築するステップと、
(3)前記炭化水素プロセスストリームにおける追加サンプルの安定度を予測するステップと、
を備え、
(2)のステップは、
(a)前記炭化水素プロセスストリームからの複数のサンプルの各々に対応する安定性値を測定して、前記各クラスごとの第1データセットを作成するステップと、
(b)前記近赤外スペクトルの一つ以上の波数を第1スペクトルとして選択するステップと、
(c)前記第1スペクトルを用いてステップ(a)からの前記複数のサンプルの各々に対応する吸光度を決定し、前記各クラスごとの第2データセットを作成するステップと、
(d)前記第1データセットと前記第2データセットとを少なくとも一つの数学関数に代入して、前記各クラスごとに前記相関モデルを構築するステップと、
を含み、
(3)のステップは、
(e)前記近赤外スペクトルの一つ以上の波数を第2スペクトルとして選択するステップと、
(f)前記第2スペクトルを用いて、一つ以上の追加サンプルに対応する吸光度を測定し、前記複数のクラスのいずれに属するかを判定するステップと、
(g)ステップ(f)からの該測定した吸光度を、前記追加サンプルが属する前記クラスの前記相関モデルの入力として用いることにより前記追加サンプルに対応する予測安定性値を計算し、前記予測安定性を出力として受理するステップと、
(h)任意で、該受理した出力を電子記憶デバイスに記憶する、および/または該受理した出力を表示デバイスに表示するステップと、
を含む、炭化水素プロセスストリームの安定性を予測する方法。 - 請求項1の方法を実行するように機能する命令であるコンピュータ実行可能な命令が記憶されたデジタル記憶媒体。
- 相関モデルと組み合わされた近赤外スペクトルを用いて炭化水素プロセスストリームの安定性を予測する方法であって、
(1)前記炭化水素プロセスストリームを複数の異なるプロセスに類別し、その中の1つのプロセスを選択するステップと、
(2)前記複数のプロセスの1つにおける複数のサンプルの各々について、近赤外スペクトル特性を記録し、統計的分析分類技術を用いて分析し、複数のクラスに分類するステップと、
(3)前記複数のプロセスの1つにおける複数のサンプルの各々について、前記各クラスごとに、安定性値と近赤外スペクトル特性の波数との相関モデルを構築するステップと、
(4)前記複数のプロセスの1つにおける追加サンプルの安定度を予測するステップと、
を備え、
(3)のステップは、
(a)前記プロセスの一つからの複数のサンプルの各々に対応する安定性値を測定して、前記各クラスごとの第1データセットを作成するステップと、
(b)前記近赤外スペクトルの一つ以上の波数を第1スペクトルとして選択するステップと、
(c)前記第1スペクトルを用いてステップ(a)からの前記複数のサンプルの各々に対応する吸光度を決定し、前記各クラスごとの第2データセットを作成するステップと、
(d)前記第1データセットと前記第2データセットとを少なくとも一つの数学関数に代入して、前記クラスごとに前記相関モデルを構築するステップと、
を含み、
(4)のステップは、
(e)前記近赤外スペクトルの一つ以上の波数を第2スペクトルとして選択するステップと、
(f)前記第2スペクトルを用いて一つ以上の追加サンプルに対応する吸光度を測定し、前記複数のクラスのいずれに属するかを判定するステップと、
(g)ステップ(f)からの該測定した吸光度を、前記追加サンプルが属する前記クラスの前記相関モデルの入力として用いることにより前記追加サンプルに対応する予測安定性値を計算して、該予測した固有安定性を出力として受理するステップと、
(h)任意で、該受理した出力を電子記憶デバイスに記憶する、および/または該受理した出力を表示デバイスに表示するステップと、
を含む、炭化水素プロセスストリームの安定性を予測する方法。
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