JP6240091B2 - 石油精製のために原油の化学組成をキャラクタリゼーションする方法 - Google Patents
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Description
一般的に、沸点曲線を求める場合、内挿演算には低次多項式を使用し、外挿演算には算術確率関数を使用する。Aspen Technolgy社(米国マサチューセッツ州バーリントン)製のAspen HYSYS,v7.3を参照のこと。分析方法には、例えば、高速の代替測定法(一般的には、分光測定法)によって得られたデータを既存の原油アッセイ(既存の原油分析データ)と相関させることによって原油特性を予測する方法などがある。非特許文献2および2003年12月9日付特許のJ. M. Brownによる “Method for Analyzing An Unknown Material as A Blend of Known Materials Calculated So As to Match Certain Analytical Data and Predicting Properties of the Unknown Based on the Calculated Blend”(米国特許第6662116号明細書:特許文献1)を参照のこと。さらに2009年4月23日付公開のJ. M. Brown達による“Estimating Detailed Compositional Information from Limited Analytical Data”(特許文献2:米国特許出願公開第2009/0105966号明細書)も参照のこと。
1)データが不足していたり、データが散在していたりする場合には、統計学的に有意なモデルを構築できないことがある。
2)データは十分にあるが、高い不確定性を含むなどといった要因により、データの品質に一貫性がない場合に、モデルの品質や相関性に疑問が生じ得る。
3)データが十分にあり、さらに、そのデータの品質が十分な場合でも、石油混合物が有する複雑な構成は、特に、異なる特性間の相互関係を導出する際、統計学的モデルの構築を依然として極めて困難なものとしており、モデル自体も極めて主観的なものとしている。
4)データが全くない場合に、統計学的方法では何も導き出せない。
このアッセイの結果として得られる炭化水素成分(炭化水素分子)の相対量は、前記の原油の実際の化学組成の推定値を表すものである。
次いで、これらの構成炭化水素分子の化学組成は、前記原油の、各種の化学的、物理的特性を内挿や外挿を用いて求める際の分子学的基礎として用いられる。
前記「疑似成分」ベースの方法を代替し、原油や石油留分をキャラクタリゼーションして石油精製プロセスのモデル化やシミュレーションを支援する方法として、分子ベースの方法が広く研究されている。Watt(非特許文献2)、およびM. T. Klein, G. Hou, , R. J. Bertolacini, L. J. Broadbelt, A. Kumar, Molecular Modeling in Heavy Hydrocarbon Conversions, Taylor & Francis, Boca Raton, FL., 2006を参照のこと。そのような分子ベースのモデルの一例として、Quann及びJaffeによる「構造指向ランピング」モデルが挙げられる。R. J. Quann, S. B. Jaffe, Structured-Oriented Lumping: Describing the Chemistry of Complex Hydrocarbon Mixtures, Ind. Eng. Chem. Res. 1992, 31, 2483-2497およびS. B. Jaffe, H. Freund, W. N. Olmstead, Extension of Structure-Oriented Lumping to Vacuum Residua, Ind. Eng. Chem. Res. 2005, 44, 9840-9852を参照のこと。このモデルでは、個々の炭化水素分子を、インクリメンタルな構造的特徴に係るベクトルとして表現することにより、石油混合物の組成、反応および特性を記述することができる。個々の炭化水素分子の化学組成は、分析測定結果から推定される。非特許文献2および前述のJ. M. Brown et al.による特許文献を参照のこと。Eckert とVanek、さらに、Albahriは、石油留分や石油混合物を、予め選択された実際の成分のセットに基づいてシミュレートする方法を提案した。E. Eckert, T. Vanek, New Approach to the Characterization of Petroleum Mixtures Used in the Modeling of Separation Processes, Computers & Chem. Eng. 2005, 30, 343-356(以降、“EckertとVanek”と称する)およびT. A. Albahri, Molecularly Explicit Characterization Model (MECM) for Light Petroleum Fractions, Ind. Eng. Chem. Res. 2005, 44, 9286-9298(以降、“Albahri”と称する)を参照のこと。Albahriの分子明示キャラクタリゼーションモデル(MECM)では、石油留分のバルク特性(例えば、ASTM D86規格に準拠した蒸留特性、API度、リード蒸気圧、パラフィン含有量、ナフテン含有量、芳香族含有量など)を定期的に測定し、この結果と純成分特性に基づいて、シミュレーションに適した、石油燃料の化学組成を定義する。この方法は、信頼性の低い経験法によって「疑似成分」の物理的特性を推定せざるを得ない従来の「疑似成分」ベースの方法に比べて、重要な利点を提示するものである。EckertとVanekを参照のこと。Albahriは、代表的な純成分のセットを限定的な数、用いるだけで、石油燃料の複雑な性状をモデル化できることを示した。しかし、この方法では、対象となる石油留分を代表するための成分の数及び種類(この代表方法の精度を決める重要なファクタである)を決定することが困難である。Y. Wu, N. Zhang, Molecular Characterization of Gasoline and Diesel Streams, Ind. Eng. Chem. Res. 2010, 49, 12773-12782を参照のこと。Saine AyeとZhangは、石油精製ストリームの分子的情報を、分子種同族列(MTHS)行列の形態で捉えて、これに構造ランピングの規則を適用することにより、実在成分を、適切に選択された数の、等価な「集中化された(lumped)」種に変換する方法を提案した。M. M. Saine Aye, N. Zhang, A Novel Methodology in Transforming Bulk Properties of Refining Streams into Molecular Information, Chem. Eng. Sci. 2005, 60, 6702-6717(以降、“Saine AyeとZhang”と称する)を参照のこと。
本明細書で説明する分子ベースの方法の基本的な前提として:1)モデル構成炭化水素分子種やモデル構成炭化水素分子亜種の適切な選択、及び原油の構造セグメントからそのようなモデル分子を自動的に生成・構築する実用的規則;2)構成炭化水素分子の物理的特性を高精度にかつ熱力学的整合性をもって算出することを容易にした、近年の分子熱力学モデルの発展;および3)アッセイ実験データを回帰させることにより、モデル構成炭化水素分子による化学組成を特定する堅実なアルゴリズム;が必要である。これらの共同作用により、原油や石油留分の物理的特性及び化学的特性を相関・推定するための包括的かつ実用的な、分子ベースのキャラクタリゼーション方法が得られる。このような分子ベースのキャラクタリゼーション方法を上手く実施することにより、複雑な石油混合物についての極めて高需要な分子的知見が得られ、これにより、貴重な天然資源の活用・精製(processing)を最適化することができる。さらに、モデル構成炭化水素分子およびその化学組成の整合性のあるセットを特定し、石油精製作業のプランニング、スケジューリング、プロセスシミュレーション、設計、最適化、制御などを行うことができる。
具体的な原油に基づく例として、図9〜図11に、UKブレント原油(フォーティーズブレンド)の真沸点についてのデータ、API度についてのデータ、原油粘度についてのデータを示す(非特許文献3参照)。これらの実験アッセイデータを同時回帰させることにより、P、NおよびAの相対量ならびに各分子種における構造セグメントについての確率分布関数パラメータも含め、構成炭化水素分子のセグメントについての確率分布関数パラメータを特定している。このようにして得られるモデル結果の真沸点曲線、API度曲線、粘度曲線は、それぞれ、図9、図10、図11に実線で示されている。この回帰計算には、追加の実験アッセイデータを含めてもよい。この具体例では、前記回帰計算において、構造セグメントならびにPの含有量、Nの含有量、Aの含有量についての確率分布関数と当該関数に関連するパラメータとを、真沸点についての前記データ、API度についての前記データおよび粘度についての前記データにフィットするように同時調整している。後述の表4に、UKブレント原油(フォーティーズブレンド)のPの含有量、Nの含有量およびAの含有量の最適値ならびに関連するセグメントの確率分布関数および関数パラメータの最適値を示す。なお、混合物粘度相関用の相互作用パラメータk0(表3についての前記式(5)を参照のこと)についても調整した。実際には、手可能な実験アッセイデータの性質に基づき、前記回帰計算において、Pの含有量、Nの含有量およびAの含有量ならびに確率分布関数パラメータを順次または同時に調整して、実験データに最適にフィットさせてもよい。真沸点、比重、粘度、Pの含有量、Nの含有量およびAの含有量の実験アッセイデータに対する標準偏差は、典型的には、それぞれ、約1%、約10%、約10%である。
所与の原油についての分子分布パラメータを基にして、PC−SAFTEOSなどの各種分子熱力学的モデルや、原子団寄与法や、その他の方法を適用することにより、蒸気圧、比重、粘度、パラフィン含有量、ナフテン含有量、芳香族含有量、炭素含有量、水素含有量、C/H比、アスファルテン含有量、残留炭素、硫黄含有量、窒素含有量、全酸価、分子量、熱容量、熱量、気化熱、曇り点、アニリン点、ろう含有量などを含め、原油の様々な物理的特性及び化学的特性を予測することができる。逆に、このような物理的特性及び化学的特性についてのデータが入手可能である場合、それらを基にして、前述した回帰法を利用することにより、最適な分子分布パラメータを特定することができる。
先に述べたように、原油のアッセイはしばしば、限定的な数の「疑似成分」又は「理論的成分」の作成に用いられ、これらの成分は、石油精製作業(例えば、分留、反応など)のプランニングやスケジューリングやプロセスシミュレーションを行うに際し、石油混合物を代表するために用いられている。疑似成分の特性は、原油のアッセイの留分を模擬するために定義され、すなわち、特定の沸点範囲及び比重範囲を用いて定義される。分子ベースのキャラクタリゼーション方法は、そのような「疑似成分」を生成する際の基となる、アッセイ全体を相関・予測することのできる優れた方法を提供するだけではなく、プランニングやスケジューリングやプロセスシミュレーションを行うための、従来の「疑似成分」ベースの方法を代替する、新たな、重要な方法を提供するものである。特に、石油精製作業のプランニングやスケジューリングやプロセスシミュレーションを行う際に、モデル分子と当該モデル分子からなり且つ分子分布パラメータが関連付けられた組成とを直接用いて原油や石油留分を表現することが可能である。
図23A、図23B及び図24には、本発明を実施するコンピュータシステムが示されている。本明細書を参酌することにより、当業者の技量の範囲内で、図示の構成以外にも、好適なコンピュータアーキテクチャや構成が実施可能である。
分子ベースのキャラクタリゼーション方法は、原油や石油留分のアッセイや特性を相関付け・予測するために開発された。この方法は、限られたアッセイデータの回帰計算から、原油や石油留分のうちの所定のモデル構成炭化水素分子による、当該原油や石油留分の化学組成の特定を可能にする。この方法は、さらに、これらの化学組成から、その原油や石油留分のアッセイならびに関連する物理的特性及び化学的特性の予測を可能にする。
1.1 一般情報
Azeri BTC 2009 01は、アゼルバイジャンで産出された軽質原油に関するアッセイ(各種データ)であり、Statoil社(米国コネチカット州スタムフォード)から入手可能である。入手可能なアッセイデータには、幅広い特性データが含まれ、蒸留収量、比重、ユニバーサルオイルプロダクツ(UOP)Kファクタ(UOPK)、分子量、全硫黄、メルカプタン硫黄、全窒素、塩基性窒素、全酸価(TAN)、粘度、PNA分布、RON及びMON、流動点、曇り点、析出点、煙点、セタン指数、アニリン点、ろう含有量、水素含有量、アスファルテン含有量ならびにマイクロ残留炭素分についてのデータが含まれる。
以下の表2に、Statoil社のアッセイ:Azeri BTC 2009 01であって、原油全体、ガスおよび沸点カット分1〜13の、蒸留収量、API度データ、PNA分布、粘度、硫黄含有量、アスファルテン分および全酸価についての(回帰計算に用いた)実験データを示す。
1.3.1 最適値
(Statoil社のアッセイから入手可能な)上記の表2における全データを回帰させることにより、後述の表3に示すように、パラフィン類、ナフテン類、芳香族類、スルフィド類、メルカプタン類、ナフテン系スルフィド類、チオフェン類、パラフィン酸類、ナフテン酸類および芳香族酸類を含む各種構成炭化水素分子種の相対重量を特定した。後述の表3では、さらに、各分子種についての確率分布関数パラメータも特定されている。混合物粘度相関用の、相互作用パラメータk0、アスファルテン類関連パラメータk1,k2およびk3についても調整されている。入手可能な実験データの性質に基づき、各分子種の重量、確率分布関数パラメータおよび粘度相関用のパラメータを同時に、または逐次に回帰させ、実験データに最適にフィットさせることができる。
(1) a. シクロヘキサンベースのナフテン系分子の側鎖に含まれる−CH2−セグメント
b. シクロペンタンベースのナフテン系分子の側鎖に含まれる−CH2−セグメント
c. N6/(N5+N6)は、全ナフテン系分子に対するシクロヘキサンベースのナフテン系分
子のモル比である。
(2) ガンマ分布関数は全種類の分子を包含するよう選択されたセグメント数の確率を算出するために用いられる。
(3) 全てのセグメントに関して、ガンマ分布関数の位置パラメータは−1に固定する。
(4) k0、k1、k2およびk3は、混合物粘度相関用のパラメータである。k0は、パラフィン類とナフテン類と芳香族類との相互作用を表し、k1、k2およびk3は、アスファルテン含有量に関連する。k1は、アスファルテン含有量に依存する一次パラメータである。k2は、温度に依存するパラメータである。k3は、アスファルテン含有量に依存する二次パラメータである。
1.3.2 特性のプロット
上記の表3の最適化された分子分布パラメータを用いて算出した、モデル予測による原油:Azeri BTC 2009 01についての真沸点曲線、API度曲線、PNA分布曲線、全原油及びその画分の粘度曲線、硫黄含有量曲線、全酸化曲線をそれぞれ図25−30に示す。
さらに、上記の最適化された分子分布パラメータを基礎にして、原油の化学組成を、モデル構成炭化水素分子に基づいて決定することができる。
2.1 一般情報
Grane 2003 11は、北海で産出された重質原油に関するアッセイ(各種データ)であり、Statoil社から入手可能である。報告されるアッセイデータには、蒸留収量、比重、UOPK、全硫黄、メルカプタン硫黄、全窒素、塩基性窒素、全酸価、粘度、PNA分布、蒸気圧、流動点、曇り点、析出点、煙点、セタン指数、アニリン点、ろう含有量、水素含有量、アスファルテン含有量、屈折率およびコンラドソン法残留炭素についてのデータを含む。
以下の表5に、原油全体、ガス、および回帰計算用に選択した沸点カット分1〜13についての、Statoil社のアッセイから得られる実験データを示す。
2.3.1 最適値
後述の表6に、原油:Grane 2003 11に関する分子分布パラメータの最適値を示す。この回帰計算では、スルフィド類についての確率分布パラメータの数値、メルカプタン類についての確率分布パラメータの数値およびパラフィン酸類についての確率分布パラメータの数値を、パラフィン類の分子についての確率分布パラメータの数値と同一と設定した。また、ナフテン系スルフィド類についての分布パラメータの数値およびナフテン酸類についての分布パラメータの数値を、ナフテン類の分子についての分布パラメータの数値と同一と設定した。
図37−42に、上記の表6の最適化された分子分布パラメータを用いて算出した、モデル予測による原油:Grane 2003 11についての真沸点曲線、API度曲線、PNA分布曲線、原油全体およびその留分についての粘度曲線、硫黄含有量曲線、全酸化曲線をそれぞれ示す。
さらに、上記の最適化された分子分布パラメータを基礎にして、原油の化学組成を、モデル構成炭化水素分子に基づいて決定することができる。
3.1 一般情報
原油に関する分子分布パラメータは、分子ベースで原油ブレンド計算しうる重要な基準を提供する。ブレンド原油の化学組成は、単純に、ブレンドに用いる個々の原油の化学組成を算術平均したものである。このようにして得られるブレンド原油の化学組成に基づき、そのブレンド原油のアッセイ特性を算出することができる。
上記の2種類の原油:Azeri BTC 2009 01;およびGrane 2003 11;のブレンド割合に基づいて、前記ブレンド原油の化学組成を求めることができ、さらに、その特性を推定することもできる。
図58に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類のそれぞれの、炭素数に対する累積重量分率を示す。図59に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類の、炭素数に対する微分重量分率を示す。図60に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類の、炭素数に対する重量%の分布を示す。図61に、原油全体中のノルマルパラフィン類、イソパラフィン類、モノナフテン類、ポリナフテン類、モノ芳香族類、二核芳香族類、三核芳香族類およびその他の多核芳香族類の、正規化された重量%の炭素数に対する分布を示す。図62に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類のそれぞれの、真沸点に対する累積重量分率を示す。図63に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類の、真沸点に対する微分重量分率を示す。図64に、原油全体中のパラフィン類、ナフテン類および芳香族類の、真沸点に対する重量%の分布を示す。図65に、前記ブレンド原油全体中のノルマルパラフィン類、イソパラフィン類、モノナフテン類、ポリナフテン類、モノ芳香族類、二核芳香族類、三核芳香族類およびその他の多核芳香族類の、正規化された重量%の真沸点に対する分布を示す。
なお本発明は、実施態様として以下の内容を含んでいてもよい。
[実施態様1]
原油の化学組成をキャラクタリゼーションする方法であって、
プロセッサにより、特定の原油特性データを有する所与の原油について、
i)各構成炭化水素分子種におけるセグメントの種類及びセグメント数の範囲を、各構成炭化水素分子の物理的特性及び化学的特性についてのデータならびに原油の物理的特性及び化学的特性についてのデータに基づいて決定する過程と、
ii)前記特定の原油特性データに基づいて、前記所与の原油を代表する化学組成を構成する各種類の構成炭化水素分子の相対割合を決定し、これによって、その所与の原油の化学組成をキャラクタリゼーションする過程と、
エンドユーザに対する出力として、前記所与の原油のキャラクタリゼーションされた化学組成を表示する過程と、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様2]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記セグメントの種類が:メチルセグメント;ゼロ分岐メチレンセグメント;一分岐メチレンセグメント;二分岐メチレンセグメント;シクロヘキサンセグメント;シクロヘキサン側環セグメント;シクロペンタンセグメント;シクロペンタン側環セグメント;芳香族セグメント;および芳香族側環セグメント;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様3]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記セグメントの種類及びセグメント数の範囲を決定する過程が、同族列を使わずに行われる、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様4]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
各構成炭化水素分子種の物理的特性の数値及び化学的特性の数値を、セグメントの種類及びセグメント数の範囲との関数として推定する過程、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様5]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記セグメントの種類及びセグメント数の範囲を決定する過程が、各種類の構成炭化水素分子に関して、その構成炭化水素分子種を定義するセグメントの種類及びセグメント数の範囲の確率分布関数を特定し、この特定の際に、前記確率分布関数の尺度パラメータ及び形状パラメータを特定することを含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様6]
実施態様5に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
特定された前記確率分布関数および各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合に基づいて、前記所与の原油の化学組成を推定する過程と、
この推定された化学組成に基づいて、前記所与の原油の物理的特性及び化学的特性を推定する過程と、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様7]
実施態様6に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記所与の原油の推定される物理的特性が:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様8]
実施態様6に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記所与の原油の推定される化学的特性が:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン分;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様9]
実施態様6に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合を決定する過程が、前記所与の原油の推定された物理的特性及び化学的特性を、前記特定の原油特性データにマッチングさせることにより、前記所与の原油中の各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合を決定することを含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様10]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記構成炭化水素分子種が:パラフィン類;ナフテン類;および芳香族類;の構成炭化水素分子を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様11]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、構成炭化水素分子の物理的特性についての前記データが:蒸気圧;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様12]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、構成炭化水素分子の化学的特性についての前記データが:炭素含有量;水素含有量;硫黄含有量;窒素含有量;および酸素分;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様13]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記特定の原油特性データが:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様14]
実施態様13に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記特定の原油特性データが、さらに:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン含有量;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様15]
実施態様1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
コンピュータにより、前記所与の原油のキャラクタリゼーションされた化学組成を用いて、当該所与の原油の物理的特性及び化学的特性を予測する過程、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様16]
実施態様15に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
コンピュータにより、前記所与の原油のキャラクタリゼーションされた化学組成および/または当該所与の原油の予測された物理的特性及び化学的特性を用いて、石油精製作業をプランニングおよび/またはスケジューリングおよび/またはシミュレートおよび/または設計および/または最適化および/または制御する過程、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
[実施態様17]
原油をブレンドする方法であって、
ブレンドを構成する2種以上の原油試料のそれぞれを、化学組成ならびに予測された物理的特性及び予測された化学的特性によってキャラクタリゼーションし、このキャラクタリゼーションにより、前記2種以上の原油試料のそれぞれのキャラクタリゼーション結果を得る過程と、
前記キャラクタリゼーション結果に基づいて、前記2種以上の原油試料の各割合を、当該各割合で前記原油試料を配合した場合のブレンドが特定の化学組成ならびに予測された物理的特性及び予測された化学的特性を有するように決定する過程と、
前記2種以上の原油試料を、決定された前記各割合の量で配合してブレンドを製造する過程と、
を含み、前記2種以上の原油試料のそれぞれをキャラクタリゼーションする過程が:
各原油試料が、特定の原油特性データを有する所与の原油であり、プロセッサにより、その所与の原油について、
i)構成炭化水素分子におけるセグメントの種類及びセグメント数の範囲を、各種類の構成炭化水素分子の物理的特性及び化学的特性についてのデータならびに原油の物理的特性及び化学的特性についてのデータに基づいて決定する副過程と、
ii)前記特定の原油特性データに基づいて、前記所与の原油の化学組成を構成する各種類の構成炭化水素分子の相対割合を決定し、これにより、その所与の原油の化学組成をキャラクタリゼーションする副過程と、
iii)前記所与の原油のキャラクタリゼーションされた化学組成を用いて、当該所与の原油の物理的特性及び化学的特性を予測する副過程と、
によって行われる、原油のブレンド方法。
[実施態様18]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、前記セグメントの種類が:メチルセグメント;ゼロ分岐メチレンセグメント;一分岐メチレンセグメント;二分岐メチレンセグメント;シクロヘキサンセグメント;シクロヘキサン側環セグメント;シクロペンタンセグメント;シクロペンタン側環セグメント;芳香族セグメント;および芳香族側環セグメント;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様19]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、前記セグメントの種類及びセグメント数の範囲を決定する副過程が、同族列を使わずに行われる、原油のブレンド方法。
[実施態様20]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、さらに、
各種類の構成炭化水素分子の物理的特性の数値及び化学的特性の数値を、セグメントの種類及びセグメント数の範囲との関数として推定する過程、
を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様21]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、前記セグメントの種類及びセグメント数の範囲を決定する副過程が、各種類の構成炭化水素分子に関して、その種類の構成炭化水素分子を定義するセグメントの種類及びセグメント数の範囲の確率分布関数を特定し、この特定の際に、前記確率分布関数の尺度パラメータ及び形状パラメータを特定することを含む、原油のブレンド方法。
[実施態様22]
実施態様21に記載の原油のブレンド方法において、さらに、
特定された前記確率分布関数および各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合に基づいて、前記所与の原油の化学組成を推定する副過程、および
この推定された化学組成に基づいて、前記所与の原油の物理的特性及び化学的特性を推定する副過程、
を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様23]
実施態様22に記載の原油のブレンド方法において、前記所与の原油の推定される物理的特性が:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様24]
実施態様22に記載の原油のブレンド方法において、前記所与の原油の推定される化学的特性が:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン分;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様25]
実施態様22に記載の原油のブレンド方法において、各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合を決定する副過程が、前記所与の原油の推定された物理的特性及び化学的特性を、前記特定の原油特性データにマッチングさせることにより、前記所与の原油中の各種類の構成炭化水素分子の前記相対割合を決定することを含む、原油のブレンド方法。
[実施態様26]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、前記構成炭化水素分子の種類が:パラフィン類;ナフテン類;および芳香族類;の構成炭化水素分子を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様27]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、構成炭化水素分子の物理的特性についての前記データが:蒸気圧;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様28]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、構成炭化水素分子の化学的特性についての前記データが:炭素含有量;水素含有量;硫黄含有量;窒素含有量;および酸素分;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
[実施態様29]
実施態様17に記載の原油のブレンド方法において、前記特定の原油特性データが:沸点;比重;粘度;パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン含有量;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
Claims (21)
- 原油の化学組成をコンピュータを用いてキャラクタリゼーションする方法であって、
プロセッサにより、
i)パラフィン類、ナフテン類、及び芳香族類を含む群から各構成炭化水素分子種を選択する過程と、
ii)各構成炭化水素分子種について、その構造繰り返し単位である少なくとも一種のセグメントの種類、及びこれに対応するセグメント数の範囲を選択する過程と(ここで、前記セグメントの種類及び、セグメント数の範囲は、原油の物理的特性及び化学的特性から導かれるものである)、
iii)前記セグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲の、尺度パラメータ及び形状パラメータを含む確率分布関数を選択する過程と、
iv)前記各セグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲について選択された前記確率分布関数を用いて、原油の特性データを回帰させることにより、各構成炭化水素分子種の各セグメントの種類について、尺度パラメータ及び形状パラメータを決定し、構成炭化水素分子の各種類の他の種類に対する相対割合を決定して、原油の化学組成のキャラクタリゼーションを行う過程と、
v)前記原油の化学組成のキャラクタリゼーション結果を出力する過程と、
を含み、
前記セグメントの種類が:メチルセグメント;ゼロ分岐メチレンセグメント;一分岐メチレンセグメント;二分岐メチレンセグメント;シクロヘキサンセグメント;シクロヘキサン側環セグメント;シクロペンタンセグメント;シクロペンタン側環セグメント;芳香族セグメント;および芳香族側環セグメント;から選択される少なくとも一種を含む、
原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。 - 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
各構成炭化水素分子種の物理的特性の数値及び化学的特性の数値を、前記少なくとも一種のセグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲との関数として推定する過程、を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。 - 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
各セグメントの種類について選択された確率分布関数及び、決定された前記相対割合に基づいて、前記原油の化学組成を推定する過程と、
この推定された化学組成の関数として、前記原油の物理的特性及び化学的特性を推定する過程と、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。 - 請求項3に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記原油の推定される物理的特性が:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項3に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記原油の推定される化学的特性が:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン分;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項3に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記相対割合を決定する過程が、前記原油の推定された物理的特性及び化学的特性を、原油特性データにマッチングさせることにより、前記相対割合を決定することを含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記原油の物理的特性が:蒸気圧;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記原油の化学的特性が:炭素含有量;水素含有量;硫黄含有量;窒素含有量;および酸素分;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記原油の特性データが:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項9に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、前記特定の原油特性データが、さらに:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン含有量;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。
- 請求項1に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
前記プロセッサにおいて、前記原油のキャラクタリゼーションされた化学組成を用いて、前記原油を表し、当該原油の物理的特性及び化学的特性を予測する過程、
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。 - 請求項11に記載の原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法において、さらに、
コンピュータにより、前記原油のキャラクタリゼーションされた化学組成および当該原油の予測された物理的特性及び化学的特性の少なくとも一つを用いて、石油精製作業のプランニング、スケジューリング、シミュレート、設計、最適化および制御の少なくとも1つを行う過程
を含む、原油の化学組成のキャラクタリゼーション方法。 - 原油をブレンドする方法であって、
2種以上の原油試料のそれぞれの、化学組成をキャラクタリゼーションする過程と、
前記各キャラクタリゼーション結果に基づいて、前記2種以上の原油試料の各割合を、決定する過程と、
前記2種以上の原油試料を、結果として得られるブレンド油が特定の化学組成ならびに予測された物理的特性及び予測された化学的特性を有するように決定された前記各割合の量で配合する過程と、
を含み、前記2種以上の原油試料のそれぞれをキャラクタリゼーションする過程が:
プロセッサにより、
i)パラフィン類、ナフテン類、及び芳香族類を含む群から各構成炭化水素分子種を選択する副過程と、
ii)各構成炭化水素分子種について、その構造繰り返し単位である少なくとも一種のセグメントの種類、及びこれに対応するセグメント数の範囲を選択する過程と(ここで、前記セグメントの種類及び、セグメント数の範囲は、原油の物理的特性及び化学的特性から導かれるものである)、
iii)前記セグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲の、尺度パラメータ及び形状パラメータを含む確率分布関数を選択する副過程と、
iv)前記各セグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲について選択された前記確率分布関数を用いて、原油の特性データを回帰させることにより、各構成炭化水素分子種の各セグメントの種類について、尺度パラメータ及び形状パラメータを決定し、構成炭化水素分子の各種類の他の種類に対する相対割合を決定して、原油の化学組成のキャラクタリゼーションを行う副過程と、
v)前記原油の化学組成のキャラクタリゼーション結果を用いて前記原油を代表させることにより、前記原油の物理的特性及び化学的特性を予測する副過程と、
を含み、
前記セグメントの種類が:メチルセグメント;ゼロ分岐メチレンセグメント;一分岐メチレンセグメント;二分岐メチレンセグメント;シクロヘキサンセグメント;シクロヘキサン側環セグメント;シクロペンタンセグメント;シクロペンタン側環セグメント;芳香族セグメント;および芳香族側環セグメント;から選択される少なくとも一種を含む、
原油のブレンド方法。 - 請求項13に記載の原油のブレンド方法において、さらに、
各種類の構成炭化水素分子種について、その物理的特性の数値及び化学的特性の数値を、少なくとも一種のセグメントの種類及び対応するセグメント数の範囲との関数として推定する過程、
を含む、原油のブレンド方法。 - 請求項13に記載の原油のブレンド方法において、さらに、
各セグメントの種類について選択された確率分布関数及び、決定された前記相対割合に基づいて、前記原油の化学組成を推定する副過程、および
この推定された化学組成の関数として、前記原油の物理的特性及び化学的特性を推定する副過程、
を含む、原油のブレンド方法。 - 請求項15に記載の原油のブレンド方法において、前記原油の推定される物理的特性が:沸点;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
- 請求項15に記載の原油のブレンド方法において、前記原油の推定される化学的特性が:パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン分;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
- 請求項15に記載の原油のブレンド方法において、前記相対割合を決定する副過程が、前記原油の推定された物理的特性及び化学的特性を、前記原油特性データにマッチングさせることにより、前記相対割合を決定することを含む、原油のブレンド方法。
- 請求項13に記載の原油のブレンド方法において、前記原油の物理的特性が:蒸気圧;比重;および粘度;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
- 請求項13に記載の原油のブレンド方法において、前記原油の化学的特性が:炭素含有量;水素含有量;硫黄含有量;窒素含有量;および酸素分;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
- 請求項13に記載の原油のブレンド方法において、前記原油の特性データが:沸点;比重;粘度;パラフィン含有量;ナフテン含有量;芳香族含有量;炭素含有量;水素含有量;C/H比;アスファルテン含有量;残留炭素;硫黄含有量;窒素含有量;および全酸価;から選択される少なくとも一種を含む、原油のブレンド方法。
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