JP7140951B2 - 分子ベースの方程式指向型リアクタシミュレーションシステムとそのモデル縮約 - Google Patents

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Description

この出願は、２０１８年１月１９日に提出された米国仮出願62/619,592の利益を主張し、上記の出願の教示全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
コンピュータにより実施される従来の炭化水素プロセスシミュレーションモデリングでは、物理的特性（沸点、溶解度、炭素数など）によって分類された疑似的に集団化された化学種の観点から、精製モデルの化学種が規定されることが多い。これらの分類には化学構造に関する情報が存在ない。その結果、従来のモデルでは、集団化された（ｌｕｍｐｅｄ）定義を超えて化学種を記述できず、精製プロセスにおける化学反応の性質を明らかにするための情報が不足している。 その結果、従来のモデルでは、分子構造に強く関連する特性（リサーチオクタン価（ＲＯＮ）、モーターオクタン価（ＭＯＮ）、融点など）を十分な高精度で予測することができない。さらに、ユーザーは精製化学について深く理解することができず、従来の集中アプローチを使用した場合には、前例のない原料（たとえば、バイオ燃料や重質残留物）を規定することができない。
複雑な化学物質の炭化水素での化学変化を分子レベルでモデル化するには、数千の化学種や数万の反応を含む大規模な問題解決が必要である場合が多い。複雑な混合物や化学のための分子レベルのモデリングソフトウェアを開発する場合、数値計算の負担が難解な課題である。リアクタシミュレーションに含まれる特性を評価するための熱力学モデルでは、モデル内の何千もの化学種に対して極めて多数の変数が必要である。さらに、変数の数が増えると、必要なコンピュータメモリが劇的に増加する。多くの従来のアプローチでは、反応速度方程式を手動でコード化する必要がある。従来のアプローチの多くは、反応速度方程式の手動でのコーディングを必要するが、そのような手動でのコーディングは時間を極めて消費するものであり、所定のリアクタにおいて生じ得る反応速度方程式をすべて手動でコード化することは実際的ではない。
したがって、特に複雑な炭化水素プロセスのために、リアクタにおける化学反応をモデル化するための、改善されたコンピュータ実施方法が必要とされている。
本明細書に記載されているのは、化学物質のリアクタにおける化学反応をモデル化するコンピュータ実施方法である。リアクタ化合物は、リアクタ中の１セットの同族系列の化合物を定義することにより表され、ここでセット内の各同族系列は分子タイプおよび炭素数の範囲で構成される。１セットの許容可能な反応が、定義されたセットの同族系列の化合物のために定義される。リアクタ化合物のプロパティが定義される。事前に推定された熱力学的特性が生成され、ローカルに格納される。事前に推定された熱力学的特性は、定義されたセットの同族系列の化合物に基づく。１セットの反応速度方程式は
ｉ） 同族系列の化合物の定義されたセット；
ｉｉ） 許容可能な反応の定義されたセット；
ｉｉｉ）リアクタ化合物の定義された特性；および
ｉｖ） 生成され、ローカルに格納された、事前に推定された熱力学的特性、
に基づいて方程式指向フォーマットで自動的にコード化される。その結果、リアクタ内の化学反応のモデルが、自動的にコード化された反応速度方程式のセットにより形成される。
本明細書に記載されているのは、リアクタにおける化学反応をモデル化するためのコンピュータシステムである。コンピュータシステムは、関連するメモリに動作可能に結合された１つまたは複数のプロセッサを含むことができる。プロセッサはリアクタ中の１セットの同族系列の化合物を定義することにより、リアクタ化合物を表すように設定され、ここで、セット内の各同族系列は分子のタイプおよび炭素数の範囲で構成される。プロセッサは、同族系列の化合物の定義されたセットに対して、１セットの許容可能な反応を定義する。プロセッサは、リアクタ化合物のプロパティを定義するように設定される。プロセッサは、同族系列の化合物の定義されたセットに基づき、事前に推定された熱力学的特性を生成し、ローカルに格納する。プロセッサは、ｉ）同族系列の化合物の定義されたセット；ｉｉ）許容可能な反応の定義されたセット；ｉｉｉ）リアクタ化合物の定義された特性；およびｉｖ）生成され、ローカルに格納された事前に推定された熱力学的特性、に基づいて、方程式指向フォーマットで１セットの反応速度方程式を自動的にコード化するようにプログラムされる。その結果、リアクタ中の化学反応のモデルが、自動的にコード化された反応速度方程式のセットによって形成される。
本明細書に記載されているのは、リアクタ内の化学反応をモデル化する命令を伝達するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品である。前記命令は、コンピュータコードを含み、デジタルプロセッサによって実行される際に、このコンピュータコードにより化学リアクタのシミュレータを生じ、本明細書に記載の方法を実施させる。
複数の実施形態では、同族系列の分子タイプは、以下のうちの１種以上であってもよい。水素分子（Ｈ２）；ノルマルパラフィン（直鎖パラフィン）；ピロール；ベンゼン；ピリジン；シクロヘキサン；チオフェン；テトラリン；ベンゾチオフェン；インドール；ナフタレン；キノロン；デカリン；テトラデカヒドロフェナントレン；フルオレン；テトラヒドロフェナントレン；フェナントレン；ベンゾキノリン；オクタデカヒドロクリセン；クリセン；ナフトキノリン；ピセン；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ジベンゾチオフェン（難脱硫）；ジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；カルバゾール；ベンゾカルバゾール；軽分子（＜Ｃ４）；テトラヒドロピロール；テトラヒドロチオフェン；ジヒドロベンゾチオフェン；ジヒドロインドール；テトラヒドロキノリン；オクタヒドロフェナントレン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロクリセン；テトラヒドロナフトキノリン；テトラヒドロピセン；フェニルナフタレン；硫化水素；ヘキサヒドロナフトベンゾチオフェン；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ビフェニル；ヘキサヒドロジベンゾチオフェン；ヘキサヒドロカルバゾール；ヘキサヒドロベンゾカルバゾール；テトラヒドロベンゾカルバゾール；オクタヒドロベンゾチオフェン；アンモニア；オクタヒドロインドール；オクタヒドロベンゾキノリン；オクタヒドロピセン；シクロヘキシルナフタレン；デカヒドロナフトベンゾチオフェン；シクロヘキシルベンゼン；ドデカヒドロジベンゾチオフェン；デカヒドロナフトベンゾキノリン；１つの分岐鎖を持つイソパラフィン；テトラデカヒドロベンゾキノリン；ヘキサヒドロフルオレン；複数の分岐鎖を持つイソパラフィン；硫化物/メルカプタン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロナフトキノリン；オクタヒドロナフトキノリン；ドデカヒドロカルバゾール；ヘキサデカヒドロナフトベンゾチオフェン；ビシクロヘキシル；ヘキサデカヒドロナフトキノリン；シクロヘキシルデカリン；ドデカヒドロナフトキノリン；クリセンと結合したナフタレン；ジベンゾチオフェンと結合したナフタレン；クリセンと結合したフェナントレン；ナフトベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；クリセンと結合したクリセン；ナフトベンゾチオフェンと結合したクリセン；ピセンと結合したクリセン；ピセンと結合したピセン；ピセンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したジベンゾチオフェン。いくつかの実施形態では、同族系列の分子タイプは、ノルマルパラフィン、１つの枝を持つイソパラフィン；そして、複数の枝を持つイソパラフィンのうちの１つまたは複数である。
いくつかの実施形態では、同族系列の分子タイプは、以下のうちの１つまたは複数の任意の組み合わせを含む。ナフタレンと縮合したナフタレン；ベンゾチオフェンと縮合したナフタレン；インドールと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したキノリン；キノリンと縮合したベンゾチオフェン；キノリンと縮合したインドール；ナフタレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したビフェニル；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾチオフェン；インドールと縮合したベンゾチオフェン；ベンゾチオフェンと縮合したビフェニル；インドールと縮合したインドール；インドールと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したフェナントレン；キノリンと縮合したフェナントレン；ベンゾチオフェンと縮合したフェナントレン；インドールと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾキノリン；インドールと縮合したベンゾキノリン；フェナントレンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；キノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したカルバゾール；キノリンと縮合したカルバゾール；インドールと縮合したカルバゾール；フェナントレンと縮合したカルバゾール；ベンゾキノリンと縮合したカルバゾール；クリセンと縮合したビフェニル；ナフトキノリンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したフェニルナフタレン；フェニルナフタレンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェンと縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；フェナントレンと縮合したクリセン；ベンゾキノリンと縮合したクリセン；フェニルナフタレンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェン１と縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；キノリンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾキノリンと縮合したナフトキノリン；フェニルナフタレンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェン１と縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；キノリンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したピセン；キノリンと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したピセン；インドールと縮合したピセン；フェナントレンと縮合したピセン；ベンゾキノリンと縮合したピセン；フェニルナフタレンと縮合したピセン；ベンゾチオフェン１と縮合したピセン；インドール１と縮合したピセン；フェナントレン１と縮合したピセン；ベンゾキノリン１と縮合したピセン；フェニルナフタレン１と縮合したピセン。
いくつかの実施形態において、反応速度方程式の自動的にコード化されたセットは、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソン（ＬＨＨＷ）の速度則を含む。いくつかの実施形態では、事前に推定された熱力学的特性を生成してローカルに格納することには、線形自由エネルギー関係（ＬＦＥＲ）によって反応速度方程式の解を導くこと、および反応動速度定数を制約することが含まれる。いくつかの実施形態では、反応速度方程式のセットは、方程式指向フォーマットの残差（ｒｅｓｉｄｕａｌｓ）、スパースパターン、および分析ヤコビアン（分析ヤコビ行列）の１つ以上を含む。
いくつかの実施形態では、リアクタ化合物の定義された特性には、分子量；炭素原子の総数；水素原子の総数；側鎖の総数；芳香環の総数；ナフテン環の総数；チオフェン環の総数；ピロール環の総数；ピリジン環の総数；硫黄原子の総数；窒素原子の総数；酸素原子の総数；芳香環炭素原子の総数；ナフテン系炭素原子の総数；パラフィン系炭素原子の総数；ナフテン系６炭素環の総数；ナフテン系５炭素環の総数；沸点；密度；気相における標準生成エンタルピー；気相における標準ギブズ自由生成エネルギー；気相熱容量係数；気化熱；液相における標準生成エンタルピー；液相熱容量係数；粘度係数；および分子タイプの１つまたは複数が含まれる。一実施形態では、リアクタ化合物の定義された特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、標準生成エンタルピーである。別の実施形態では、リアクタ化合物の定義された特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１つまたは複数である。
いくつかの実施形態では、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された熱力学的特性には、所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度における気相のエントロピー；気化熱；所定の温度での液相での生成エンタルピー；所定の温度での液相熱容量の１つまたは複数が含まれる。一実施形態では、生成され、ローカルに格納された事前推定熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度での気相のエントロピーのうちの１つまたは複数である。他の実施形態では、生成された事前に推定された熱力学的特性は、所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量である。
いくつかの実施形態では、許容可能な反応の定義されたセットは、チオフェン系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；ピリジン系またはピロール系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；分離されたチオフェン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピリジン環を２つの水素分子で飽和させる反応；または分離されたピロール環を２つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したチオフェン環を１つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピロール環を１つの水素分子で飽和する反応；ナフテン系の開環反応；パラフィン水素化分解；パラフィン異性化；チオフェン系の脱硫；飽和ジベンゾチオフェン構造における飽和チオフェン系の脱硫；飽和ベンゾチオフェンの脱硫；または飽和チオフェン構造の脱硫；飽和カルバゾール構造における飽和窒素環の脱窒素；飽和インドール、ピロール、ピリジン、またはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；脱アルキル；コア間連結分解（ＩＬＣＲ：ｉｎｔｅｒ－ｃｏｒｅ ｌｉｎｋａｇｅ ｃｒａｃｋｉｎｇ）のうちの１つまたは複数を含む。一実施形態では、許容可能な反応の定義されたセットは、パラフィン異性化である。一実施形態では、許容可能な反応の定義されたセットは、芳香環縮合を含む。
いくつかの実施形態では、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、反応を反応物、生成物、ならびに反応物および生成物の化学量論係数に解析することを含む。いくつかの実施形態では、１セットの反応速度方程式を自動的にコード化することは、残差、スパース性、および分析ヤコビアンの１つまたは複数を生成することを含む。
いくつかの実施形態では、ローカルに格納された事前推定熱力学的特性を生成することは、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことによる。いくつかの実施形態では、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことは、１つまたは複数の方程式の初期解を提供することをさらに含む。
前記方法は、形成されたリアクタモデルの結果の表をフローシートシミュレータに出力することも含み得る。
いくつかの実施形態では、形成されたリアクタモデルは、完全リアクタモデルと見なされる。この方法はさらに、一連の同族化合物の定義されたセットの活性種のリストを作成し、作成された活性種のリストに許容可能な反応の定義されたセットの活性種を保存することにより、完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成することもできる。システムの実施形態では、プロセッサは、さらに定義された一連の同族の化合物の活性種のリストを作成し、許容可能な反応の定義されたセットの活性種を作成された活性種のリストに格納するように設定でき、それにより、完全リアクタモデルからの縮約リアクタモデルを作成することもできる。
本明細書で説明される方法は、いずれも、本明細書で説明されるコンピュータシステム、リアクタシミュレーションシステム、精製システムなどで使用することができる。
本明細書に記載されている方法は、従来の方法と比較して多くの利点を提供する。本発明の方法を使用することにより、精製化学のための分子レベルでの速度論モデルを、方程式指向型のフォーマットで作成できる。多数の化学種と反応がサポートされている（たとえば、１０，０００種と５０，０００反応程度）。特に、実施形態において形成されたリアクタモデルが、分子レベルの化学種に関して詳述される。すなわち、形成されたモデルにより、改善されたレベルでの詳細または分析を提供することができ、それにより収率、オクタン価（ガソリンのリサーチオクタン価（ＲＯＮ）など）、およびディーゼル燃料のセタン価などの特性を予測するのに役立てることができる。一部の実施形態では、改良された詳細を使用して、特定の化合物を定量化することもでき、例えばベンゼンの量またはモルパーセントを定量化できる。いくつかの実施形態では、改善された詳細を使用して、特定の対象の原子（例えば、硫黄）を定量化することもでき、典型的には百万分の一（ＰＰＭ）で表される量を定量化することもできる。目的とされる他の特性には、粘度、流動点、凝固点、芳香族含有量が含まれる。
従来の方法では、個々の反応速度方程式をコードする必要があるため、多大な時間および非効率であった。実際問題として、個々の反応速度方程式をコード化する場合、方程式のコーディングに必要な時間が負担となり、利用できる方程式の数が制限される。数多くのセットの反応速度方程式を手動でコード化することはコスト的に不利であるため、本発明の実施形態によって反応速度方程式のセットを自動的にコード化すると、精製リアクタモデルの開発を大幅に加速させる。
縮約されたリアクタモデルを作成することをさらに含む方法に係る実施形態では、追加の利点として、ユーザーが分子ベースの縮約モデルに関して大規模な分子ベースの速度論的問題をシミュレートできるようにすることを含む。特に、数値変数の数をより小さなサイズに削減すると、メモリと演算要件（処理リソース）をさらに削減できる。変数の数が少ないため、リアクタの床の完全な分子の詳細を維持しながら、複数の床の縮約モデルの解決時間が短くなる。
前述は、同様の参照文字が異なる図全体を通して同じ部分を指す添付の図面に示されるように、例示的な実施形態の以下のより具体的な説明から明らかになるであろう。図面は必ずしも縮尺通りではなく、代わりに実施形態を説明することに重点が置かれている。
本実施形態におけるリアクタ内の化学反応をモデル化するコンピュータ実施方法の概略図である。 本実施形態におけるモデル構築部が入力データを読み取り、分子ベースの（ＭＢ）リアクタモデルのための方程式指向型（ＥＯ）フォーマットで方程式を生成する方法を示す図である。 方程式指向フォーマットでのコード化された方程式の説明である。 本実施形態における１セットの同族系列の化合物の例を示す表である。 本実施形態における１セットの同族系列の化合物の他の例を示す表である。 本実施形態における１セットの同族系列の化合物のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応の他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応のさらに他の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応の例を示す表である。 本実施形態によって定義される、リアクタ内で起こり得る許容可能な反応の他の例を示す表である。 生成された分子ベースのリアクタモデルのサイズを制御するモデル縮約の実施形態の流れ図である。 一実施形態における、同族系列の化合物の例示的なセット、および炭化水素分子組成物の同族系列におけるモデル縮約ゾーニングを示す表である。 分子ベースの完全水素化分解モデルの実施形態と、分子ベースの縮約水素化分解モデルの実施形態との間の、モル分率対沸点の分布の比較を示すチャートである。 分子ベースの完全水素化分解モデルの実施形態と、分子ベースの縮約水素化分解モデルの実施形態との間の、モル分率プロファイルのパリティプロットであり、双方は図７に係る。 本実施形態が動作するコンピュータネットワークの概略図である。 図９のコンピュータネットワークにおける１つのコンピュータノードのブロック図である。
例示的な実施形態を説明する。
製油プロセスをモデル化する従来のアプローチでは、沸点などの類似した特性を持つ分子をまとめてグループ化する。リアクタプロセスのモデリングでは、分子は分子タイプの種によってまとめられる。流動接触分解や水素化分解などの分別プロセスと反応プロセスの双方を適切にモデル化できる１セットの塊（ｌｕｍｐ）を考え出すことは困難または不可能である。結果物の特性をより高度に予測して、化学種の共通するセットを使用して精留塔プロセスとリアクタプロセスの両方をモデル化する機能を可能にするため、より良い解決策が望まれる。
本明細書に記載される方法は、方程式指向型（ＥＯ）アプローチを採用する。このアプローチでは、各方程式を順番に解くのではなく、方程式指向型のアプローチで方程式のセットを同時に解く。したがって、方程式指向型モデリングは、方程式指向型または同時方程式モデリングと称されることもある。ＥＯの簡単な紹介を式１および２として示す。従来、反応速度は、次のように順次モジュール（ＳＭ）メソッドで表される
Figure 0007140951000001
式１の反応速度のＥＯフォーマットは次のように示される。
Figure 0007140951000002
ＥＯのモデルは本質的に式２を解くことである。ＥＯアプローチの１つの利点は、独立変数を切り替える柔軟性にある。モデル構造を変更するために方程式を書き換えることなく、入力変数として以下のいずれかを使用できる。
Figure 0007140951000003
最適な解のパフォーマンスを得るには、式２の残差関数（ｆｒｅｓ）に対する、以下のすべての変数のスパース性とヤコビアンを指定する必要がある。
Figure 0007140951000004
本明細書に記載の方法は、方程式指向型のアプローチに適した形式またはフォーマットである、１セットの反応速度方程式をコードすることを指す。
図１は、リアクタ内の化学反応をモデル化する実施形態のコンピュータ実施方法およびシステム１００の概略図である。
「リアクタモデル化学種」モジュール１２３は、反応物、生成物、または反応中間体のいずれかとして、対象のリアクタ中に存在すると予想される代表的なコア化合物を定義する。モジュール１２３は、リアクタモデル化学種（化合物）を表し、詳述する。多くの場合、同族の化合物に関して何千ものリアクタモデル化合物がモジュール１２３で定義されている。
モジュール１２３で定義されたリアクタモデル化学種のセットに応答して、反応ネットワーク１２５は、定義されたセットの同族系列の化合物についての許容可能な反応のセットを識別および定義する。次に、反応ネットワーク１２５は、式２によって示されるＥＯフォーマットで許容可能な反応を表す方程式のファイルを形成する。
「ローカル化学種特性」モジュール１２１は、リアクタ化合物のプロパティを定義する表またはデータを提供する。このような特性データ表または情報は、表３に関して以下でさらに説明される。
モジュール１２３からのリアクタモデル化学種、モジュール１２５からの反応ネットワーク方程式（許容可能な反応のセット）、およびモジュール１２１からのローカル化学種プロパティ情報（リアクタ化合物のプロパティ）が、分子ベース（ＭＢ）のリアクタビルダ１５０に入力され、ＭＢリアクタモデルの方程式を生成する。特に、ＭＢリアクタビルダ１５０は、物質収支、エネルギーバランス、運動量バランス、反応速度方程式とそれらに関連する常微分方程式を解くことにより、リアクタ化合物の熱力学的特性を事前推定する。次に、ＭＢリアクタビルダ１５０は、生成された事前推定熱力学特性を１５１でローカルに格納する。
ＭＢリアクタビルダ１５０は、モジュール１２１、１２３およびネットワーク１２５からの入力に基づいて、１５２で１セットの反応速度方程式も自動的にコード化する。ＭＢリアクタビルダ１５０は、ローカルに格納された事前推定熱力学的特性１５１、および反応速度方程式１５２のコード化されたセットをＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５にコンパイルする。効果的には、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５は、コード化された一連の反応速度方程式１５２で構成される対象のリアクタの化学反応のＥＯフォーマットの分子ベース（ＭＢ）モデルを保持する。
ＥＯソルバ１７５は、ブロック１５５からのＭＢリアクタモデルを定義する方程式を解く。非限定的な例では、ＥＯソルバ１７５は、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｂｅｄｆｏｒｄ、マサチューセッツ、ＵＳＡ）から入手可能であるフローシートシミュレータ１７０（例えばＨＹＳＹＳ（登録商標））の一部であってもよい。フローシートシミュレータ１７０は、対象のリアクタのフィード遷移１７１を検出および追跡する。フローシートシミュレータ１７０は、モルフローの単位でリアクタ入力１７３を表す。
ＥＯソルバ１７５は、表示されたリアクタ入力フロー１７３に応答し、ブロック１５５からのＭＢリアクタモデル方程式を解く。言い換えると、ＥＯソルバ１７５は、フローシートのリアクタ入力フロー値１７３を利用して、ブロック１５５からの入力として受け取られたＭＢリアクタモデル方程式のパラメータおよび／または変数を設定する。
ＥＯソルバ１７５の結果（出力）が、モデル化された対象リアクタによって出力された予測生成物１７７の指標となる。生成物指標１７７は、シミュレートされたリアクタプロセスから出力される予測された物質の物理的性質、他の品質、および量を含む。フローシートシミュレータ１７０は、シミュレーション実行の出力または結果として生成物指標１７７を提示する。
［同族系列の化合物］
図３－１、３－２および３－３は、実施形態においてモジュール１２３によって定義された１セットの同族系列の化合物を例示する表である。同族系列の個々の化合物は、反応物、生成物、または反応中間体であってもよい。ある実施形態では、同族系列の化合物のセットには、約２,０００種が含まれ得る。
各列は、固有の分子タイプを含む１系列を表し、一番上の行で識別され、コア化合物と称されることもある。「コア」は列内の分子の固有の態様であるため、分子タイプは「コア」構造と称されることもある。一般に、分子タイプは反応性と熱力学的特性に寄与し、生成物の品質と炭化水素変換の収率に影響する。図３－１、３－２および３－３で識別された分子タイプは、パラフィン、ベンゼン、シクロヘキサン、ナフタレン、ジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）、シクロヘキシルナフタレン、およびヘキサヒドロジベンゾチオフェンである。提供された例には、７６～９０種の分子タイプ（コア構造）が存在する。
図３－１、３－２および３－３の各行は、それぞれ対応する分子タイプに対して、炭素数が連続的に伸張する場合である。たとえば、パラフィン分子タイプでは、１０個の炭素の行は炭素数１０の直鎖パラフィンであり、１６個の炭素の行は炭素数１６の直鎖パラフィンである。ベンゼン分子タイプの場合、１０個の炭素の行は、炭素数４の直鎖アルキル基を持つベンゼン環（６個の炭素）であり、１６個の炭素の行は、炭素数１０の直鎖アルキル基を持つベンゼン環（６個の炭素）である。より大きな分子タイプの場合、必要最低限の炭素数より少ない行のエントリがない場合がある。 たとえば、シクロヘキシルナフタレン分子タイプでは、必要な炭素の最小数が１６であるため、１０個の炭素の行にはエントリがない。
分子タイプと炭素数を並置することにより、炭化水素混合物の分子組成の表現を与えることができる。図３－１、３－２および３－３の左側部分は、原料の水素化分解において見られる、一般的な化学化合物を表す。必要に応じて、原料の分析評価を行うことができ、分子の種類と炭素数を特定の原料に合わせて調整できる。図３－１、３－２および３－３において十分に説明されるように、供給原料の分子組成から開始して、水素化分解反応生成物の分子組成を、水素化分解反応および反応速度から決定できる。図３－１、３－２および３－３では、パラフィン、ベンゼン、シクロヘキサン、ナフタレン、ジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）の列は、しばしば原料の分子種である。シクロヘキシルナフタレンとヘキサヒドロジベンゾチオフェンと記載された列は、生成物からの拡張分子種であり、化学反応の定義されたセットから生じる可能性のある特定の化合物を表する。
表１から５７は、モジュール１２３によって定義された実施形態において、同族系列の化合物のためのコア構造として機能する可能性がある分子タイプの非排他的なリストである。多くの実施形態において、コア構造は、さまざまな位置でコアに結合した炭素原子を有することができる。たとえば、ピロール分子タイプは、任意の炭素環に結合した追加の炭素原子を持つことができる。シクロヘキサン分子タイプは、シクロヘキサンの単一の炭素に結合した直鎖または分岐鎖のアルキル鎖を持つことができる。シクロヘキサン分子タイプは、シクロヘキサンコア構造の複数の異なる炭素に結合した直鎖または分岐鎖のアルキル鎖を持つこともできる。
表１から５７のチオフェン化合物の一部は「難脱硫」と称され、他は「難脱硫ではない」と称される。理論に束縛されることを望まないが、「難脱硫」と称される分子タイプは、チオフェン環の反対側に結合した芳香環、および示された位置のいずれかに少なくとも１つのＲ基を含む。これらのＲ基は、触媒と分子の間の相互作用を立体的に妨げ、それにより接触脱硫を妨げる。多種多様なＲ基により、アルキル置換基などとの立体障害が起きる。Ｒ基自体は、示された位置での脱アルキル化の速度が現実的でないという意味で、典型的には安定している。炭素原子は、示された位置のうちのいずれか少なくとも１つにＲ基がある限り、他の場所でコア構造に結合できる。「難脱硫ではない」と称される分子タイプは、「難脱硫」と称される分子タイプで示された位置以外の位置にＲ基を持つことができる。表１から５７に示されている構造は、これらのＲ基が配置される位置の例である。
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一般に、含める分子タイプの種類を多くすると、分解能（ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）および／または精度が向上するが、追加の演算リソースが必要になる。表１から５７で特定されているすべての分子タイプを含める必要はなく、選択したサブセットを使用できる。たとえば、特定の化学反応セットに関する既知の情報（たとえば、炭化水素混合物の組成に関する分析データ）に基づいて、一部の分子タイプは省略できる。また、リアクタ内で発生する可能性のある反応に影響を与え得る、予想されるリアクタ条件（例えば、温度および圧力）を考慮して、他の分子タイプを省略することができる。
一般に、実施形態では、必要な分子タイプまたは最小数の分子タイプは存在しない。使用される特定の分子タイプと分子タイプの総数は、原料と化学反応に依存しうる。たとえば、パラフィンの水素異性化をモデル化する場合、必要なのは、ノルマルパラフィン、１つの分岐鎖を持つイソパラフィン、および複数の分岐鎖を持つイソパラフィンだけである。ナフサの水素化処理をモデリングする場合、２つ以上の環を持つ分子タイプは必要ない。適切な分子タイプの選択は、原料と反応化学に依存する。
［反応］
図４Ａ－１～４Ａ－７、４Ｂ－１および４Ｂ－２は、反応ネットワーク１２５によって考慮されるリアクタ内で起こり得る許容可能な反応の例を示す表である。いくつかの実施形態では、許容可能な反応は、反応ファミリ（ｒｅａｃｔｉｏｎ ｆａｍｉｌｙ）に従ってグループ化される。たとえば、６Ｈ飽和（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ６Ｈ）反応ファミリ（図４Ａ－１～４Ａ－７の最初の行に示されている）は、３個の水素分子による、純粋な炭化水素におけるベンゼン環の飽和反応に関係している。識別された特定の反応は、ベンゼン環が３個の水素分子（合計６つの水素原子）と反応して飽和シクロヘキサン環を形成する可逆反応である。４Ｈ飽和反応（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ４Ｈ）ファミリ（図４Ａ－１～４Ａ－７の２行目に示されている）は、２個の水素分子による、純粋な炭化水素におけるベンゼン環の飽和反応に関係している。識別された特定の反応には、アルキルナフタレンと２個の水素分子の反応が含まれる。開環（ＲＯＰ）反応ファミリは、ナフテン環の開環反応に関係する。Ａ６＿３Ａ４＿２Ｐｈ１ＨＴ１（ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン）などのマルチコア構造では、コア間の相互リンクは通常、脱硫反応の前にクラックされる。
表５８、５９、および６０は、反応ファミリ、関連する説明、および反応ネットワーク１２５で使用される反応の数についての非排他的なリストである。一例として、１セットの許容される水素化分解反応を１セットのリアクタ化合物に適用すると、表５８に示すように、１３６６種と３１８６反応が生成される。

Figure 0007140951000062
Figure 0007140951000063
Figure 0007140951000064
表５８、５９、および６０の反応ファミリの説明で示されているように、表５９および６０の反応ファミリＨＤＮには、表５８に関連する追加の反応が含まれている。
一般に、より多くの反応ファミリ（許容可能な反応）を含めると、分解能や精度が向上するが、追加の演算リソースが必要になる。表５８、５９、および６０に示されているすべての反応ファミリ（許容可能な反応）を含める必要はなく、選択したサブセットを使用できる。たとえば、特定の一連の化学反応に関する既知の情報（たとえば、炭化水素混合物の組成）、一部の反応ファミリ（許容可能な反応）は省略できる。他の反応ファミリ（許容可能な反応）は、リアクタ内で発生する可能性のある反応に影響を与える可能性のある、予想されるリアクタ条件（例えば、温度と圧力）を考慮して省略できる。
一般に、実施形態では、必要な反応タイプまたは最小数の反応タイプはない。反応ネットワーク１２５における特定の反応タイプおよび反応の総数は、原料および化学反応に依存する可能性がある。たとえば、パラフィン水素異性化のモデル化では、異性化反応ファミリのみが必要である。適切な許容可能な反応の選択は、原料と反応化学に依存する。
［リアクタ化合物のプロパティ］
リアクタ化合物のプロパティとは、１セットの選択された熱力学的特性と物理的特性である。 モジュール１２１の１セットの熱力学的特性および物理的特性の例を表６１に示す。ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５において、包括的な熱力学モデルは必要ではない。したがって、表６１のプロパティの一部を除外または省略することができる。当業者は、追加のプロパティを含めることにより、精度が向上する可能性が高いことを理解することができるが、そのトレードオフとして、コンピューティングリソースを増加させることが必要である。精度とパフォーマンスのバランスをとることは、技術的に周知のトレードオフである。
Figure 0007140951000065
気相の熱容量は３次多項式である。
Cp（T）= Cp_a + Cp_b・T + Cp_c・T2 + Cp_d・T3 式３
液相の熱容量は、２次多項式である。
Cp（T）= Cp_a + Cp_b・T + Cp_c・T2 式４
粘度は次の式から計算できる。
Figure 0007140951000066
ＭＢリアクタビルダ１５０は、モジュール１２１から入力された他の化学種プロパティのうち、特に式３から５を使用して、対象のＭＢリアクタモデルの反応速度式１５２のセットを生成してもよい。
一般に、リアクタ化合物のプロパティの数を増やすと、分解能や精度が向上するが、追加の演算リソースが必要になる。表６１で特定されたリアクタ化合物のプロパティすべてを含む必要はなく、選択されたサブセットは、実施形態において、ＭＢリアクタビルダ１５０によって使用されてもよい。例えば、化学反応の特定のセットに関する既知の情報（例えば、炭化水素混合物の組成に関する分析データ）に基づいて、リアクタ化合物のプロパティをいくつか省略することができる。また、リアクタ内で発生する可能性があり反応に影響を与え得る、予想されるリアクタ条件（例えば、温度および圧力）を考慮して、リアクタ化合物の他のプロパティを省略することができる。
通常、モジュール１２１からＭＢリアクタビルダ１５０へ入力されるリアクタ化合物のプロパティは、炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準ギブズ自由生成エネルギー、標準生成エンタルピーが含まれる。リアクタ化合物に関するその他のプロパティは任意である。縮約した反応物（例えば、水素異性化）のサブセットをモデル化する場合、通常含まれるリアクタ化合物の中には必要ないものもある。たとえば、水素異性化をモデル化する場合、通常含まれるリアクタ化合物のプロパティは、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準ギブズ自由生成エネルギー、標準生成エンタルピーである。 リアクタ化合物の適切なプロパティの選択は、原料と反応化学に依存する。
［ローカルに格納された事前推定熱力学表］
分子ベースの方程式指向型リアクタブロック１５５において、分子組成のプロパティは、定数値である。したがって、ＭＢリアクタビルダ１５０は、分子ベースの方程式指向型リアクタブロック１５５にロードするためのローカルプロパティテーブル１５１を作成する。 表６２に示されているのは、一実施形態において、ＭＢリアクタビルダ１５０によって生成され、ローカルに格納されるローカルプロパティ（熱力学的プロパティ）テーブル１５１の一例である。ローカルプロパティテーブル１５１のデータは事前に推定されているため、メモリの使用量が減り、後続する演算速度が向上する。その結果、処理可能な化学種と反応の数は、従来の方程式指向型モデルの限界を克服する。事前推定は、「コア構造」に基づいて行うことができる。
Figure 0007140951000067
一般に、事前に推定された熱力学的特性１５１をより多く含めると、分解能および／または精度を改善するが、追加の演算リソースを必要とする。表６２で特定されたすべての事前推定熱力学的特性を含める必要はなく、選択したサブセットを使用できる。たとえば、特定の化学反応のセットに関する既知の情報（たとえば、炭化水素混合物の組成に関する分析データ）に基づいて、一部の事前推定熱力学的特性を省略できる。リアクタ内で発生する可能性があり反応に影響を与え得る、予想されるリアクタ条件（例えば、温度および圧力）を考慮して、他の事前推定熱力学的特性を省略することができる。
一般に、表に示す、事前推定熱力学的特性１５１は特定の温度に対するものであり、非等温条件に対して使用される。液相の特性は気相反応では使用されず、気相の特性は液相では使用されない。通常、混合相反応には両方の相の特性が含まれる。適切な分子タイプの選択は、原料と反応化学に依存する。
典型的には、ＥＯソルバ１７５は、リアクタモデルに対して３種類の収支方程式、すなわち、質量収支方程式、エネルギー収支方程式、および運動量収支方程式を利用する。
［反応速度方程式のコード化］
多くの実施形態では、方法１００（図１の１５２）には、１セットの反応速度方程式を方程式指向型（ＥＯ）形式で自動的にコード化することを含む。反応速度方程式１５２のセットは、通常、同族系列の化合物のセットを定義するモジュール１２３、許容可能な反応のセットを定義する反応ネットワーク１２５、リアクタ化合物のプロパティを定義するモジュール１２１、およびローカルに格納された、事前推定熱力学的特性１５１に基づいてコード化される。
例えば、速度方程式のセット１５２は、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソン（ＬＨＨＷ）の速度則である。さらに、ＬＨＨＷの速度論的パラメータは、線形自由エネルギー関係（ＬＦＥＲ）によって制約され、これは、速度定数パラメータの数を減らすのに有用である。反応速度方程式のセット１５２は、方程式指向フォーマットにおいて、残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンのうちの１つ以上を含む。
図２Ａ～２Ｂに示すように、ＭＢリアクタビルダ１５０は、モジュール１２３（例えば、表１から５７ならびに図３－１、３－２および３－３）から定義された同族系列の化合物のセット、反応ネットワーク１２５（例えば、表５８、５９および６０ならびに図４Ａ－１～４Ａ－７、４Ｂ－１および４Ｂ－２）から許容可能な反応の定義されたセット、および入力データ２０３、２０５としてのモジュール１２１（例えば、表６１）から定義されたリアクタ化合物のプロパティを使用する。ＭＢリアクタビルダ１５０はパーサ２２１を有し、パーサ２２１は、定義（入力）された同族系列の化合物２０３の特性を解析し、ローカル熱力学特性テーブル１５１を格納および呼び出すコードを作成する。ステップ２２３で、ＭＢリアクタビルダ１５０／パーサ２２１は、定義（入力）された許容可能な反応２０５のセットを解析して、反応物、生成物、ならびに反応物および生成物が関連する化学量論係数を取得する。各反応について、ＭＢリアクタビルダ１５０のコードジェネレータ２２５は、式６から式８（例えば、反応速度式のセット１５２）のコードを生成する。一部の実施形態では、ＭＢリアクタビルダ１５０のコードジェネレータ２２５は、式６から式１０（例えば、反応速度式のセット１５２）のコードを生成する。一部の実施形態では、ＭＢリアクタビルダ１５０のコードジェネレータ２２５は、式６から式１２（例えば、反応速度式のセット１５２）のコードを生成する。生成されたコード（反応速度方程式のセット１５２）は、図２Ｂに示すように、ＥＯフォーマットに関して、残差、スパースパターンおよび分析ヤコビアンを含み、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５でＥＯフォーマットされたＭＢリアクタモデルとして保持される。
［縮約モデル］
ＭＢリアクタビルダ１５０によって生成された初期リアクタモデルは、完全リアクタモデルと称される。図５のレジューサ１５５Ａの非限定的な例に示されるように、完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成することによって、さらなる効果、特に処理時間の短縮を達成することができる。概要として、図１および２Ａ、２Ｂで上述したＭＢリアクタビルダ１５０の後、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５の前にレジューサ１５５Ａは動作する。レジューサ１５５ＡはＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５内で発生するように示されているが、レジューサ１５５Ａは、ＭＢ Ｒｅａｃｔｏｒ Ｂｕｉｌｄｅｒ１５０内で発生してもよいし、別の構成として共に発生してもよい。
モジュール１２３の同族系列の化合物のセットから活性種リストが作成され５１０、格納される５１１。言い換えると、活性種リストは、化学種の完全なリスト２０３と比べて縮約されたリスト５１０、５１１である。化学種リスト２０３を活性種リストに縮約することにより、要求される計算をさらに低減させ、その結果処理時間を短縮することができる。
反応ネットワーク１２５の完全なファイル２０５からの各許容可能な反応に対して、ループ５１３は、対象のリアクタ内の化学種（化合物）を分析し、対象のリアクタ内のすべての種が、格納されている活性種リストにあるかどうかを判定する。該当する場合、ステップ５１５は、対象反応を活性反応リストに追加する。該当しない場合は、判定分岐５１４は、ループ５１３の５１６および５１２に示されるように、許容可能な反応（完全なファイル）の入力２０５中における次の反応に進む。そして、ループ５１３は、次の許容可能な反応でプロセス（ステップ５１２から５１６）を繰り返す。
完全なリスト２０５からすべての許容可能な反応が処理されると、その結果活性反応リスト５２０（完全なリスト２０５から数が縮約されたリスト）となる。次に、活性反応リスト５２０は、ＭＢリアクタビルダ１５０のコードジェネレータ２２５に供給され、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５の縮約リアクタモデル用の反応速度方程式１５２のセットを方程式指向型フォーマットで生成する。
［コンピュータによる実行］
図９は、本発明を実施することができるコンピュータネットワークまたは類似のデジタル処理環境を示す。
クライアントコンピュータ／デバイス５０およびサーバコンピュータ６０は、アプリケーションプログラムなどを実行するプロセッサ、ストレージおよび入力／出力デバイスを提供する。クライアントコンピュータ／デバイス５０は、通信ネットワーク７０を介して、他のクライアントデバイス／プロセス５０およびサーバコンピュータ６０を含む他のコンピューティングデバイスにリンクすることもできる。通信ネットワーク７０は、相互に通信するために、部分的に、リモートアクセスネットワーク、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、クラウドコンピューティングサーバーまたはサービス、コンピュータのワールドワイドコレクション、ローカルエリアまたはワイドエリアネットワーク、および現在それぞれのプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなど）を使用しているゲートウェイを構成していてもよい。他の電子デバイス／コンピュータネットワークアーキテクチャであってもよい。
図１０は、図９のコンピュータシステムにおけるコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／デバイス５０またはサーバコンピュータ６０）の内部構造の図である。各コンピュータ５０、６０は、システムバス７９を含み、バスは、コンピュータまたは処理システムの構成要素間でのデータ転送に使用されるハードウェアラインのセットである。バス７９は本質的に、構成要素間の情報の転送を可能にするコンピュータシステムの異なる構成要素（例えば、プロセッサ、ディスクストレージ、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークポートなど）を接続する共有の導管である。システムバス７９に取り付けられているのは、様々な入力および出力デバイス（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなど）をコンピュータ５０、６０に接続するためのＩ ／ Ｏデバイスインターフェース８２である。ネットワークインターフェース８６により、コンピュータがネットワーク（例えば、図９のネットワーク７０）に接続された他の様々なデバイスに接続することが可能となる。メモリ９０により、本発明の実施形態を実施するために使用されるコンピュータ・ソフトウェア命令９２、およびデータ９４のための揮発性記憶装置が提供される（例えば入力データモジュール１２１、１２３、１２５；生成された事前推定熱力学的特性表１５１；パーサおよびコードジェネレータコンポーネント２２１～２２５を有するＭＢリアクタビルダ１５０；および上述のリアクタモデルコード１５２および１５５）。ディスク記憶装置９５により、本発明の実施形態を実施するために使用されるコンピュータ・ソフトウェア命令９２およびデータ９４、ならびに上述のソルバおよびシミュレータコード１７０～１７７のための不揮発性記憶装置が提供される。中央演算処理装置８４もシステムバス７９に取り付けられ、コンピュータ命令の実行が提供される。
一実施形態では、プロセッサルーチン９２およびデータ９４は、コンピュータプログラム製品（一般に９２で示される）であり、コンピュータ可読媒体（たとえば、１つまたは複数のＤＶＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ディスケット、テープなどのリムーバブル記憶媒体）を含み、本発明のシステムのためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する。コンピュータプログラム製品９２は、当技術分野でよく知られているように、任意の適切なソフトウェアインストール手順によってインストールすることができる。別の実施形態では、ソフトウェア命令の少なくとも一部は、ケーブル、通信、および／または無線接続を介してダウンロードすることもできる。他の実施形態では、本発明のプログラムは、伝播媒体（例えば、電波、赤外線、レーザー波、音波、またはインターネットなどのグローバルネットワークまたはその他のネットワークを介して伝播される電波）上の伝播信号で具体化されたコンピュータプログラム伝播信号製品１０７である。そのようなキャリア媒体または信号は、本発明のルーチン／プログラム９２のためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する。
代替的な実施形態では、伝播信号は、伝播媒体上で運ばれるアナログ搬送波またはデジタル信号である。例えば、伝播信号は、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、電気通信ネットワーク、または他のネットワークを介して伝播されるデジタル化された信号であってもよい。 一実施形態では、伝播信号は、ミリ秒、秒、分、またはそれ以上の期間にわたってネットワークを介してパケットで送信されるソフトウェアアプリケーションの命令など、一定期間に伝播媒体を介して送信される信号である。別の実施形態では、コンピュータプログラム製品９２のコンピュータ可読媒体とは、伝播媒体であり、コンピュータについて上述したように、伝播媒体を受け取り、この伝播媒体に組み込まれた伝播信号を識別することなどによって、コンピュータシステム５０が伝播媒体を受け取り読み取ることができる。
一般的に、「キャリア媒体」または一時的なキャリアという用語は、前述の一時的な信号、伝播された信号、伝播された媒体、記憶媒体などを包含する。
他の実施形態では、プログラム製品９２は、いわゆるサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、またはエンドユーザをサポートする他のインストールまたは通信として実装されてもよい。
［実施例１］
以下に、リアクタ内の化学反応をモデル化するコンピュータ実施方法を説明する。
１セットの同族系列を使用して、炭化水素混合物を精製する場合の分子成分（化学種）を説明する。水素化分解（ＨＣＲ）の分子成分の例を図３－１、３－２および３－３に示す。原料の分子組成から始めて、ＨＣＲ生成物の分子組成はＨＣＲ反応と速度論から導き出される。図４Ａ－１～４Ａ－７に示す水素化分解化学を適用し、Ｋｉｎｅｔｉｃ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｔｏｏｌｋｉｔ（ＫＭＴ）（デラウェア大学クラインリサーチグループ（ＫＲＧ）が提供している）を利用したＨＣＲの例では、１３６６種と３１８６反応を取得する。
いくつかの実施形態では、分子レベルの速度論モデルは、数千または数万の別個の反応（例えば、水素化分解の例では３１８６反応）を含むことができる。実際問題として、そのようなモデルの個々の反応の数千または数万の速度論パラメータを調整または調節することは不可能である。これに対処するには、線形自由エネルギー関係（ＬＦＥＲ）を適用して、分子ベースのモデルの運動パラメータを決定する。ＬＦＥＲは遷移状態理論から導出される。特定の反応族ｉの各反応ｊについて、速度論的速度は次の式６で表すことができる。
Figure 0007140951000068
１つの反応ファミリｉのすべての反応は、同じ前指数係数Ａｉを有し、活性化エネルギーＥｉｊは、ポランニー相関によって切片Ｅｉ０、勾配αｉ、および反応のエンタルピー変化ΔＨｒｘｎｉｊに関して相関がある。ΔＨｒｘｎｉｊは、反応物と生成物の熱力学的特性によって決定される。各反応ファミリには３つのパラメータしかない。通常、精製反応ネットワークには約１０の反応ファミリが含まれるため、分子ベースのモデルでは、１０，０００の反応を制約するために必要なパラメータは約３０のみである。この数は、ユーザーが処理する上で現実的である。通常、ＬＦＥＲのパラメータは触媒と強く関連しているが、個々の化学種や反応とは無関係である。
不均一触媒反応（例えばＨＣＲ、ＦＣＣ、リフォーマ）をモデル化するために、ＬＨＨＷ速度則がＭＢ ＥＯＲＸＲブロック１５５で適用された。化学精製するために、ＬＨＨＷの式には多くのカスタマイズされた経験的項が存在する。文献からの報告および出願人の速度論的経験則を用いたＬＨＨＷ速度則フォーマットを要約することにより、一般的な精製化学をモデル化して、２つの一般的なＬＨＨＷ速度則方程式を抽象化する。第１の一般式を式７に示す。
Figure 0007140951000069
第１の一般式は、工業における従来の経験的速度則の式と良好に一致している。詳細な分子組成を使用して、分子レベルで吸着項を作成できる第２の一般的な速度則の式を提案できる。第２の一般式は、式８に示すように作成される。式８は、ＬＨＨＷの表面制御バージョンの例である。
Figure 0007140951000070
式８では、各化学種の吸着定数Ｋは、その分子特性および温度の関数として表されている。べき項ｎが吸着グループに追加される。これにより、第１の一般式と比較してＬＨＨＷ速度則の経験的反応次数を柔軟に表すことができる。第２の一般式により、吸着項をより詳細に説明できるが、より多くの変数を必要とする。
吸着グループを１とおいた場合、式７および式８の両方を、触媒を使用しない均一反応をモデル化するために使用できる。
上述したように、ＭＢ ＥＯＲＸＲに関するＬＦＥＲおよびＬＨＨＷ速度則の項は一般的なフォーマットで記述されている。速度則の方程式をＥＯに適用すると、残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンの一般的な数学公式をＥＯフォーマットで記述できる。その結果、コードビルダは方程式指向型フォーマットで、速度則のコード化を自動化する（以下の例では、アスペンＥＯフォーマットが使用されている）。図２Ａ～２Ｂに示すように、コードビルダは、同族系列の化合物（たとえば、図３－１、３－２および３－３）の定義されたセット、許容可能な反応の定義されたセット（たとえば、表５８）、およびリアクタ化合物の定義されたプロパティ（たとえば、表６１）を入力データとして使用する。コードビルダは、定義された同族系列の化合物のプロパティを解析し、ローカル熱力学特性テーブルを格納および呼び出すコードを作成する。コードビルダは、定義された一連の許容可能な反応を解析して、反応物、生成物、および反応物と生成物の関連する化学量論係数を取得する。各反応について、コードビルダは式６から式８のコードを生成する。生成されたコードには、ＥＯフォーマットでの残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンが含まれる。
一例として、図２Ａは、データ表および３つの例示的な反応を含む。最初の列の見出しは名前で、これは表１～２０の種ＩＤに対応する。ＬＥ＿Ｃ１、ＬＥ＿Ｃ３およびＬＥ＿Ｃ２のエントリは、軽量分子（＜Ｃ４）に対応する。）＿Ｃ１、＿Ｃ３、および＿Ｃ２接尾辞は、それぞれ１つの炭素、３つの炭素、および２つの炭素を示す。データ表の残りの列見出しは、表６１に示されているフィールド名に対応している。この特定の例では、許容可能な反応の定義されたセットには、３，１８６種類の反応が含まれる。表６１に、合計で３，１８６の反応を生成するために合計され得る反応の各タイプの数を示す。
コードビルダが定義された同族系列の化合物のプロパティを解析して、ローカル熱力学特性テーブルを格納および呼び出すコードを作成すると、表６１にリストされているすべてのプロパティが、各化合物ごとに事前に定義されたプロパティファイルから読み取られ、静的データテーブルとしてメモリ内に格納される。各化合物について、表６２のプロパティを推定するコードが生成される。式３または式４に従い、各化合物の気相または液相の特定の温度での熱容量を推定するコードが最初に作成される。次に、各化合物について、気相での標準生成エンタルピーと特定の温度での熱容量に関する温度逸脱関数（従来の熱力学に従う）を使用して、前記特定の温度における気相での生成エンタルピーを推定するコードを生成する。同様に、気相での標準生成ギブズエネルギーと、特定の温度での熱容量に関する温度逸脱関数（従来の熱力学に従う）を使用して、前記特定の温度における気相での生成ギブズエネルギーを推定するコードを生成する；気相の標準エントロピーと、；特定の温度での熱容量に関する温度逸脱関数（従来の熱力学に従う）を使用して、前記特定の温度での気相のエントロピーを推定するコードを生成する；液相での標準生成エンタルピーと、特定の温度での熱容量に関する温度逸脱関数（従来の熱力学に従う）を使用して、特定の温度での液相での生成エンタルピーを推定するコードを生成する。液相の標準生成ギブズエネルギーと、特定の温度での熱容量に関する温度逸脱関数（従来の熱力学に従う）を使用して、特定の温度での液相での生成ギブズエネルギーを推定するコードを生成する。
定義されたセットの許容可能な反応の解析には、各反応について、反応物、生成物、およびそれらの反応物と生成物の化学量論係数を取得することが含まれる。第１の反応では、反応物質は種名：Ｈ２およびＡ６＿２Ｎ１Ｐｈ１ＨＴ１＿Ｃ２４で識別される。第１の反応では、生成物は１つだけで、これもその種名Ａ６＿１Ｎ２Ｐｈ１ＳＳ１＿Ｃ２４で識別される。化学量論係数は、Ｈ２で３．０、Ａ６＿２Ｎ１Ｐｈ１ＨＴ１＿Ｃ２４で１．０、Ａ６＿１Ｎ２Ｐｈ１ＳＳ１＿Ｃ２４で１．０である。反応ファミリ（Ｓａｔ６ＨＴｈ）は速度則を通知する。化学種名の接尾辞「＿Ｃ２４」は、化学種が２４個の炭素原子を有することを示す。この特定の反応には、「＋」記号である区切り文字も含まれる。両端矢印は、反応が可逆的であることを示す。
許容可能な反応の定義されたセット中の各反応について、プロセスと方程式フォーマットは同じであるが、パラメータが変化する。
リアクタをシミュレートするために、反応速度（ｋｉｎｅｔｉｃｓ）の部分に加えて、質量収支、エネルギー収支、運動量収支の方程式を記述する。たとえば、工業用固定床リアクタモデルは、分子ベースの方程式指向型のリアクタブロックで実行された。支配方程式を式９に示す。
Figure 0007140951000071
Figure 0007140951000072
本質的に、この例では、リアクタ床シミュレーションは、式６～１２から示される１セットの常微分方程式を解く。方程式指向型ソルバで上記の常微分方程式セットをシミュレートするには、分子ベースの方程式指向型リアクタブロックで直交選点有限要素法（ＯＣＦＥ）を使用し、ＥＯソルバの収束パフォーマンスを改善するために４次のルンゲクッタ法を適用してＯＣＦＥの初期解を得る。
ＭＢ ＥＯＲＸＲで使用されるプロパティは、表６１に示す選択された熱力学的特性と物理特性のセットである。ＭＢ ＥＯＲＸＲでは、包括的な熱力学モデルは必要ない。ＭＢ ＥＯＲＸＲの分子組成のプロパティは定数値であるため、ＭＢ ＥＯＲＸＲにロードするローカルプロパティテーブルが作成される。ローカルプロパティテーブルのデータは、ＭＣによって提供される。したがって、プロパティ推定のＭＢ ＥＯＲＸＲ演算負荷が大幅に軽減され、ＭＢ ＥＯＲＸＲが処理できる化学種と反応の数は、従来のＥＯモデルが有していた限界を克服する。
式６～１２の方程式のすべてのヤコビアンは解析的な形式で記述され、ＭＢ ＥＯＲＸＲを使用して大規模問題（Ｏ（１００００）種、Ｏ（５００００）反応）の解を得るときに最高のパフォーマンスを得る。
厳密な熱力学的計算は必要ないため、追加のオーバーヘッドなしでＭＢ ＥＯＲＸＲはフローシートシミュレータと直接通信できる。リアクタの詳細な分子組成と、シミュレータの分析要素との対応関係は端的に関連づけられ、その結果、モデルを解くパフォーマンスが向上する。分子ベースのリアクタの新しいフレームワークを図２に示す。
さまざまな精製化学（ＨＣＲ、リフォーマ、ＦＣＣなど）に対して、モデルの式は式６～１０まで異なる式がある。図２に示すように、式６～８のコードを自動化することに加えて、ＭＢ ＥＯＲＸＲビルダは、ＥＯフォーマット（前のセクションで説明した反応リストの入力ファイルを介して反応と化合物を解析した後の残差、スパースパターン、および分析ヤコビアン）で式９～１０のコード化を自動化できる。ＭＢ ＥＯＲＸＲは、手間のかかるハードコーディングなしで、さまざまな精製化学のリアクタを作成できる。以下に、ＨＣＲ ＭＢモデルの例を示す。
図３－１、３－２および３－３に示す供給原料の分子表現から始め、代表的な分子ベースの水素化分解ネットワークを、ＫＭＴを介して得る。ＨＣＲ反応ネットワークの統計を表５８に示す。このモデルでは、１３６６種と３１８６反応が得られる。
１３６６種のローカルプロパティテーブルが演算または決定される。３１８６反応と１３６６種のローカルプロパティテーブルを使用して、インハウスＭＢ ＥＯＲＸＲコードビルダは、式６～１０で表される反応ネットワークに必要なすべてのコードを生成し、式１１～１２で表されるリアクタに固有のコードと統合してＭＢ ＥＯＲＸＲ ＨＣＲリアクタブロックをコンパイルする。単一床ＨＣＲリアクタの性能を表６３に示す。以下に示す例では、ＭＢ ＥＯＲＸＲのソルバとしてＡｓｐｅｎ ＥＯを使用している。
Figure 0007140951000073
表６３は、この単一床のＭＢ ＨＣＲモデルのモデルサイズを示している。このモデルは、１３６６種および３１８６の反応で構成される詳細なＨＣＲを記述しており、このモデルは、従来のＨＣＲモデルを使用した６床ＨＣＲよりも複雑である。ただし、単一床の従来のＨＣＲには、９７種と１７７の反応しか存在しない。ＭＢ ＨＣＲモデルによる分解能は従来のＨＣＲが達成する分解能の１３倍を超えるにもかかわらず、単一床のＭＢ ＨＣＲが必要とする解析時間は十分許容範囲内である。ＳＭの初期化にルンゲクッタ法を使用すると、ＭＢ ＨＣＲモデルは収束ステップを加速し、各反復時間が約２．５秒程度になりうる。R＆Dとプラントユーザーの両方にとって、この性能は単一床リアクタモデルにおいて極めて実用的である。
ただし、ユーザーがＥＯに複数のリアクタ床を備えた複雑なフローシートを設定すると、モデル全体のサイズが極めて大きくなり、解析時間が大幅に遅くなる。典型的な、４床の水素化分解（ＨＣＲ）ＭＢリアクタモデルの性能テストを表６４に示す。
Figure 0007140951000074
表６４は、４床ＨＣＲモデルのサイズが極めて大きいことを示している。モデルには、約４５万（０．４５Ｍ）の変数および方程式と、約３６０万（３．６Ｍ）の非ゼロ変数がある。３２ビットアプリケーションが有する限界（アプリケーションとＯＳに応じて２ＧＢ～４ＧＢのメモリが利用可能）のため、モデルは３２ビットアプリケーションのモデルサイズの限界に達している。さらに、解析時間はモデルサイズの影響を受ける。モデルが要する演算時間は十分短いが、モデルサイズが極めて大きくなると、ソルバの演算時間は大幅に長くなる。１回の反復の平均時間は約１８．６秒、および４床ＭＢ ＨＣＲモデルの総解析時間は、秒単位ではなく分単位である。メモリ制限は６４ビットアプリケーションにアップグレードすることで解決できるが、産業ユーザーはリアルタイム最適化（ＲＴＯ）などのより迅速なソリューションを必要とする場合がある。
［縮約モデル］
解析時間をさらに改善するために、出願人は、モデルの縮約アプローチを開発した。これは、大規模な複数床リアクタモデルのパフォーマンスを改善するのに特に役立つ。
ＭＢ ＥＯＲＸＲモデルの縮約を実現するために、２つのステップ、すなわち、ユーザーが制御可能なモデルサイズでＭＢモデルを実行できるようにする機能、および重要な化学反応活性（ｋｉｎｅｔｉｃ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ）を失うことなくモデル縮約ストラテジーについて、出願人は考慮した。
図５は、分子ベースのリアクタモデルのサイズ制御を説明するためのフローシートである。
反応の数は、１セットの化学規則を有する化学種の数から導出される。化学種を選択することから始め、化学種の種類と反応の双方を縮約することができる。モデル縮約の戦略に基づいて、縮約モデルに関係する種のリストが作成される。これらは、活性種と称される。完全な反応ネットワークの各反応が分析される。特定の反応ｉについて、反応ｉに含まれるすべての化学種が解析および点検される。反応ｉのすべての化学種が活性種である場合、反応ｉが活性反応リストに追加される。それ以外の場合、この反応はスキップされる。次いで、プログラムは引き続き反応ｉ＋１をチェックする。モデル内のすべての反応を走査した後、アクティブな反応リストが取得される。上記の手順は、ＭＢ ＥＯＲＸＲの前処理である。この前処理の後、活性反応リストと活性種リストがMB EORXRのメイン部分に送信される。ＭＢ ＥＯＲＸＲは、活性反応リストの反応と活性種リストの種を使用して、リアクタブロックの必要な変数と方程式を作成する。
このモデル縮約に関与する種と反応は、特定のユーザーモデル縮約ストラテジーから決定されるため、このモデル縮約は、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロックのハードコーディングと再コンパイルすることなく動的にロードできる。したがって、ユーザーは、１つのＭＢ ＥＯＲＸＲブロックを使用するだけで、さまざまなモデル縮約戦略を簡単にテストして、最適な縮約モデルを取得できる。なお、活性種と反応が完全なリストである場合、このモデル縮約は、元のＭＢ完全モデルに戻る。
分子レベルでのモデリングを達成するには、ＭＢ縮約モデルを使用する際、ＭＢモデルの主要な反応性を維持する必要があり、これは、モデル縮約戦略をどのように選択するかについて、指針を与える。別のアプローチとしては、モデルの本質的な化学的性質と反応速度を分析し、戦略的なモデル縮約ソリューションを実施することである。主な例は、クラインリサーチグループ（ＫＲＧ）のＥＸＸＯＮＭＯＢＩＬ ＳＯＬおよび属性反応モデル（ＡＲＭ）である。後者のアプローチでは、数値解析の複雑さが軽減されるが、ユーザーの専門知識と、化学および化学工学の経験則への依存が高くなる。産業用ソリューションの場合、ＭＢ ＥＯＲＸＲブロックを作成するためのモデル縮約戦略として、後者のアプローチが選択される。その後、戦略的な炭素数に基づくモデル縮約が展開される。
複雑な炭化水素混合物を構成する化合物は通常、多岐にわたる炭素数の範囲（例：１～４０）で構成され、分子タイプを並列しており、かつそのような大きな炭素数（例：４０）まで拡張することは、組み合わせ問題を生じ、多数の分子がモデルに含まれることになる。分子の数は、各系列の炭素数の拡大に大きく影響される。 各系列で炭素数の拡張を減らすと、リアクタモデルの種の数を大幅に減らすことができる。
分子組成の分析に加えて、ＭＢモデルの反応ネットワークも分析する。
表５８から、この実施例では、クラッキング関連の反応（ＤＥＡＬＫとＰＣＲ）が反応の５０％以上を占めることがわかる。各系列の炭素数の拡大を減らすことができれば、リアクタモデルの反応数を大幅に減らすことができる。
さらに、上で説明したように、分子タイプは各系列の重要な要素である。すべての分子タイプをそのまま維持し、炭素数の拡大のみを減らす場合、重要な反応性情報と熱力学的情報を失うことなく、完全モデルと同様に、生成物収率および生成物品質特性を予測できる。
分子組成の炭素数拡張の詳細を縮約する場合、一部の情報が失われる。保持すべき炭素数拡張の詳細を制御する基準を明らかにすることは極めて重要である。第１の基準は、最小炭素炭素数Ｃｌｕｍｐｍｉｎである。図６に示すように、すべての分子系列を通る水平線を設定し、この線より上は、分子組成が完全に詳細化するゾーンに存在する。炭素数がＣｌｕｍｐｍｉｎより小さい各系列の種はモデルに保持される。この線より下では、分子組成は集団化ゾーンとなる。炭素数がＣｌｕｍｐｍｉｎより大きい各系列の化学種は、１セットの限定炭素集団体（ｌｉｍｉｔｅｄ ｃａｒｂｏｎ ｌｕｍｐｓ）に縮約される。この基準により、ユーザーは縮約モデルにおける分子表現の完全詳細ゾーンを維持する範囲を決定して、炭化水素化合物において極めて重要となる最大炭素数拡張の詳細を維持できる。ＨＣＲモデルの例では、Ｃｌｕｍｐｍｉｎ＝１８を選択した。これは、Ｃ１８までのすべての種が縮約モデルでそのまま維持されることを意味する。Ｃ１－Ｃ１８は、ナフサ、灯油、ディーゼルなどの留分の範囲であり、精製の価値の高い生成物であり、精製ユーザーにとって最も関心の高いものである。
モデルの詳細を制御するための第２の基準は、化学種の炭素数の間隔、すなわち集団化ゾーン内のＣｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌである。集団化ゾーン内の各分子系列の種は、炭素集団体（ｃａｒｂｏｎ ｌｕｍｐｓ）に縮約される。集団化炭素数は、Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌによって離散化された連続炭素数の範囲から選択される。 たとえば、Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌが４に設定されている場合、１８～３０の炭素数の範囲は、１８、２２、２６、３０に離散化される。この範囲の化学種の数は１３から４に減少する。Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌの選択方法によって、ＭＢ縮約モデルのサイズと精度が決まる。Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌの最適な選択を行うことは、この縮約戦略上のキーである。
ＨＣＲ ＭＢモデルの例では、反応速度論の専門知識と経験則に基づいて、ＨＣＲの反応と化学種を分析することにより、Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌとして４を選択した。図３－１、３－２および３－３に示すように、ＨＣＲの反応には、酸の化学反応と金属の化学反応が含まれる。
分子タイプのサブ構造でのみ発生する反応、つまり、炭素数が反応物と生成物で同じままである反応は、炭素数ベースのモデル縮約の影響を受けない（例えば、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ６Ｈ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ４Ｈ、ＨＤＳ、およびＨＤＮ）。縮約により影響される主な反応は、脱アルキル化／側鎖分解およびパラフィン水素化分解などの分解関連反応である。これらの反応は、酸化学メカニズム（ａｃｉｄ ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）に属している。異なるカルベニウムイオンの相対的な熱化学的安定性のため、最小の分解生成物はＣ４／Ｃ３パラフィンである。開環などの反応物と生成物の分子タイプと炭素数を両方変更する反応も、炭素数ベースの縮約に貢献する。 開環反応の場合、Ｃ４パラフィンセグメントは、集合した環構造から作成される。ＨＣＲで最も確率が高い最小の生成物セグメントはＣ４である。その結果、Ｃｌｕｍｐｉｎｔｅｒｖａｌとして４を選択すると、化学種の集団体において炭素数に連続性のある最も良い派生物を得ることができる。
分子タイプをそのままにしてＭＢモデルの主要な反応性を失わないようにしたとしても、反応後の化学種の集団体から炭素数拡張を追跡する方法を明らかにする必要がある。一般的な精製化学では、原料と生成物の分子組成の炭素数分布が両方とも連続的であることが文献からわかる。炭化水素原料および生成物の炭素数プロファイルも、その第１の派生物および第２の派生物について連続している。したがって、各分子系列に十分な炭素数集団体の化学種を与えることにより、数値的な３次スプライン関数を適用して、各系列の完全な炭素数の詳細を内挿／外挿できる。 その結果、ＭＢ縮約モデルの生成物の完全な分子の詳細は、リアクタエフルエントの集中した種から可逆的にマッピングされる。ＭＢ ＨＣＲ縮約モデルの例を次に示す。
図５の手順１５０Ａを、上記の炭素数縮約の基準で１３６６種と３１８６反応を含む完全なＨＣＲ ＭＢモデルに適用した。その結果、活性種が５６７、活性反応が９７３の縮約モデルが得られる。このＭＢ縮約モデルのサイズは、ＭＢ完全モデルの約３分の１である。表６５は、単一床のＭＢ ＨＣＲモデルのモデルパフォーマンスを示している。
Figure 0007140951000075
表６５に示すように、単一床の縮約ＭＢ ＨＣＲモデルの解析速度は、単一床の完全ＭＢ ＨＣＲモデルの約５倍程度速くなる。縮約モデルについて検討するもう１つの側面は、モデル推定の精度である。同じ反応速度パラメータ、フィード組成、および反応条件を前提として、完全ＭＢ ＨＣＲモデルおよび縮約ＭＢ ＨＣＲモデルの結果を表６６、図７および図８に示す。
表６６は、完全ＭＢ ＨＣＲモデルと縮約ＭＢモデルの主要なＨＣＲモデルの結果を示す。リアクタ床の温度上昇と芳香族化合物の除去重量％について、両者は近い値を持ち、硫黄含有量の除去重量％についても許容できる範囲である。したがって、ＨＣＲモデルの結果は、完全モデルと縮約モデルとの間で一致している。
Figure 0007140951000076
図７は、完全ＭＢ ＨＣＲモデルと縮約ＭＢ ＨＣＲモデルの沸点に対するモル分率の分布を示している。１つの外れ値となる化学種を除いて、完全モデルと縮約モデルとの間は、十分一致している。この外れ値は、多核芳香族が飽和反応を起こし脱アルキル化した中間種である。すべての炭素数範囲を含むモデルでの分解反応は、水素化分解についてはまだ完全ではないが、縮約された最適なセットがＫＭＴによって生成された。モデル縮約によって、炭素数拡張の情報が失われる可能性がある。この問題は、ＫＭＴによって完全モデル反応ネットワークを再最適化し、モデル縮約戦略を改善することで対処できる。
図８は、完全ＭＢ ＨＣＲと縮約ＭＢ ＨＣＲとの間のモル分率プロファイルのパリティプロットである。モル分率プロファイルは、完全モデルと縮約モデルの間で良好な一貫性を示している。ＭＢ縮約モデルの結果は完全ではないが、産業用アプリケーションには適する程度には近似している。この例では、縮約ＭＢ ＨＣＲモデルの速度論パラメータを変更しなかった。これは、このパラメータが炭素数ベースのモデル縮約戦略にあまり依存していないことを示している。しかし、パラメータを微調整することにより、縮約ＭＢ ＨＣＲモデルの結果を改善することもできる。
ＭＢ縮約モデルの目的は、複数床のＭＢリアクタモデルのパフォーマンスを向上させる（たとえば、解析時間を短縮する）ことである。比較として、４床ＨＣＲリアクタモデルの性能を表６７に示す。
Figure 0007140951000077
表６７では、１列目は、４床の完全ＭＢ ＨＣＲモデルのモデルパフォーマンスを示している。２列目は、４床の縮約ＭＢ ＨＣＲモデルのモデルパフォーマンスを示している。３列目は、４床の従来のＨＣＲモデル（９７種、１７７反応）のモデルパフォーマンスを示している。４床のＭＢ縮約モデルのサイズは、完全モデルのサイズよりもはるかに小さくなる。４床ＭＢの縮約モデルのＤＭＯ演算時間は、完全モデルの演算時間よりも大幅に高速化している。１回の反復の平均時間は約３．７秒で、４床のＭＢ ＨＣＲモデルの合計ソリューション時間はＯ（秒）（すなわち、秒のオーダー）である。従来のモデルと比較して、４床の縮約ＭＢ ＨＣＲモデルは、同じオーダーの解析パフォーマンスを有している。
すなわち、ＭＢ ＥＯＲＸＲを使用することにより、ユーザーは実用的な時間スケールで複雑な精製化学の単一床ＭＢリアクタモデルをシミュレーションできる。ＭＢ ＥＯＲＸＲモデルの詳細な分子情報により、ユーザーは複雑な化学の固有の速度論パラメータを利用して、反応メカニズムの本質的な性質を明らかにし、生成物の収率と特性をより正確に予測できる。
ＭＢ ＥＯＲＸＲのＭＢ縮約モデル機能は、モデルのサイズを完全な詳細から限られた数の種まで制御する柔軟なオプションをユーザーに提供する。その結果、ユーザーはさまざまなモデル縮約戦略を適用して、さまざまな目的（例えばＲＴＯ、計画のための簡略化されたモデルなど）を充足できる。炭素数に基づくモデル縮約戦略は、完全ＭＢモデルのサイズを効果的に縮約し、重要なＭＢ反応性情報を失うことなくモデルの解析パフォーマンスを向上させることができる。数値的なスプライン関数により、完全な分子組成について、ＭＢ縮約リアクタモデルのエフルエントから生成物へ可逆的にマッピングすることができる。完全ＭＢ ＨＣＲモデルと縮約ＭＢモデルとを比較すると、両者は良好に一致しており、M縮約ＭＢモデルは産業上の応用によく近似している。縮約ＭＢ ＨＣＲモデルは、完全な分子詳細を維持しながら、従来のＨＣＲモデルと同じ演算性能を備えている。縮約ＭＢモデルは実用的な解析方法であり、これにより、高速な解析を必要とする複雑な産業への応用に対しては分子反応動態モデルと反応モデルを適用できる。
［実施例２］
以下は、リアクタ内の化学反応をモデル化するコンピュータ実施方法の説明である。この例は、水素化分解／水素化処理用にＭＢ ＥＯＲＸＲによって作成された。
重油（石油残渣または石油残油と称されることもある）を処理するために、実施例１の水素化分解／水素化処理モデルを拡張した。残油の分子構造を表す追加の化学種（分子タイプ）を含めた。残油のアーチペラゴ構造をより小さな分子に分解する（コア間リンケージクラッキング（ＩＬＣＲ））ために、追加の反応ファミリを含めた。さらに、水素化分解成分を、より包括的に表現するために硫化物種を含めた。硫化物（ＨＳ）の硫黄原子を除去するために別の反応ファミリもモデルに追加した。さらに、より粒度が細かい生成物分布を得るために、脱アルキル化および異性化反応の数を増加した。その結果、ナフサから残油までの範囲の原料を処理する拡張水素化分解/水素化処理のサンプルモデルを作成し、「新・ＭＢ ＨＣＲモデル」と称した。単一床の新・完全ＭＢ ＨＣＲモデルの統計を表６８に示す。
Figure 0007140951000078
新・完全ＭＢ ＨＣＲの分解能は、実施例１のＭＢ ＨＣＲモデルよりも高く、新・完全ＭＢ ＨＣＲには、水素化分解／水素化処理のために石油原料に存在できる幅広い分子が含まれている。特に、残油では、通常見られるより多くの分子が含まれる。ユーザーは、特定のオイル留分（例えば、ディーゼル、軽油など）のみをモデリングする必要がある場合、新・完全ＭＢ ＨＣＲモデルから成分と反応のサブレンジを選択して、解析パフォーマンスを向上させることができる。たとえば、データの速度と精度のバランスを適切にとるために、ユーザーは炭素数の適切な下限と上限を選択できる。より速い速度を達成するために、ユーザーは１～４０の炭素原子（炭素数１の下限と炭素数４０の上限）を有する化合物のみを選択できる。分解能を高めるために、ユーザーは１～８０個の炭素原子（炭素数１の下限と炭素数８０の上限）を有する化合物を選択できる。ユーザーは、特定の要件と要求に応じて、炭素数範囲の適切なサブセットを選択できる。
この実施例では、６４ビットＥＯソルバエンジンを利用した。これにより、６４ビットＥＯソルバを使用して、３２ビットのＥＯソルバで実装されていた実施例１から変数と方程式の数の制限を取り除いた。その結果、６４ビットのＥＯソルバはメモリを増やし、それにより、許容可能な反応のセットにおける反応の数を増やすことができ、結果的に、６４ビットＥＯソルバは、たとえば、より大規模なモデルやより多数のリアクタ床に対応可能となる。性能のベンチマークを作成するために、新・完全ＭＢ ＨＣＲモデルによって作成された１２のリアクタ床を備えた水素化分解フローシートを設定し、大規模水素化分解フローシートで新・ＭＢ ＨＣＲモデルの性能をテストした。完全モデルと縮約モデルの両方をテストした結果を表６９に示す。
Figure 0007140951000079
この実施例では、シミュレーションの性能をテストするだけでなく、キャリブレーションテストも実行した。キャリブレーションには、プラントの測定値と一致するようにリアクタモデルの速度パラメータを調整することが含まれる。キャリブレーションでは、生成物の測定値に関して最小二乗目的関数が作成される。ＥＯソルバは、反応速度パラメータを調整して目的関数を最小化し、生成物情報をよく合うように一致させて最適な反応速度パラメータを取得する。キャリブレーションは最適化の問題であったが、キャリブレーションの解決時間はシミュレーションと同じオーダーである。完全モデルは、約５００秒程度で解くことができ、一部の上級ユーザーには許容される。縮約モデルは、より迅速に（約１～２分）解くことができ、この速さは、リアルタイム最適化（ＲＴＯ）などのより迅速なソリューションを必要とするアプリケーションにとって十分な速さである。
［実施例３］
以下は、リアクタ内の化学反応をモデル化するコンピュータ実施方法の説明である。 この例は、水素化分解／水素化処理用にＭＢ ＥＯＲＸＲによって作成された。
重油中の多核芳香族炭化水素（ＰＡＨ）分子（石油残油または石油残油とも称される）の化学反応を処理するために、実施例２の水素化分解/水素化処理モデルが拡張された。追加された反応ファミリである芳香環縮合（ＡＲＣｏｎｄｅｎ）は、２つの小さいＰＡＨ分子を縮合することにより、より多い環数を持つＰＡＨ分子を形成するために含まれている。表２１～５７の分子タイプは、残油の芳香環縮合に由来する分子種として含まれている。その結果、ナフサから残油までの範囲の原料を処理する拡張水素化分解／水素化処理のサンプルモデルが作成され、「新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２」と称される。単一床の新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２の統計を表７０に示す。
Figure 0007140951000080
新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２の解は、実施例１のＭＢ ＨＣＲモデルより多く、新・完全ＭＢ ＨＣＲには、水素化分解／水素化処理のために石油原料に存在する幅広い種類の分子が含まれている。特に、残油で通常見られる、より多くの種類の分子が含まれる。ユーザーは、特定のオイル留分（ディーゼル、軽油など）のみをモデリングする必要がある場合、新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２から化学種と反応のサブレンジを選択して、解析パフォーマンスを改善できる。たとえば、データの速度と精度のバランスを適切に取るために、ユーザーは炭素数の適切な下限と上限を選択できる。より速い速度を達成するために、ユーザーは１～４０の炭素原子（炭素数１の下限と炭素数４０の上限）を有する化合物のみを選択できる。分解能を高めるために、ユーザーは１～８０個の炭素原子（炭素数１の下限と炭素数８０の上限）を有する化合物を選択できる。ユーザーは、特定の要件と要求に応じて、炭素数範囲の適切なサブセットを選択できる。
この実施例では、６４ビットＥＯソルバエンジンを利用した。これにより、３２ビットＥＯソルバを使用している実施例１の変数と方程式の数の制限を取り除いた。その結果、６４ビットのＥＯソルバはメモリを増やし、それにより、許容可能な反応のセットにおける反応の数を増やすことができ、結果的に、６４ビットＥＯソルバは、たとえば、より大規模なモデルや、より多数のリアクタ床に対応可能となる。性能のベンチマークを作成するために、新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２によって作成された４つのリアクタ床を備えた水素化分解フローシートを設定し、大規模水素化分解フローシートで新・完全ＭＢ ＨＣＲモデル２のパフォーマンスをテストした。完全モデルと縮約モデルの両方をテストした結果を表７１に示す。
Figure 0007140951000081
本明細書に引用されたすべての特許、公開された出願および参考文献の教示は、その全体が参照により組み込まれている。
例示的な実施形態を特に示し、説明したが、添付の特許請求の範囲に含まれる実施形態の範囲から逸脱することなく、形態および詳細に様々な変更を加えることができることが当業者には理解されよう。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
コンピュータにより実施される、リアクタにおける化学反応をモデル化する方法であって、
ｉ）前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによってリアクタ化合物を表現する過程であって、前記セット内の各同族系列は分子タイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有する、表現する過程と、
ｉｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義する過程と、
ｉｉｉ）前記リアクタ化合物の特性を定義する過程と、
ｉｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、ローカルに格納する過程と、
ｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、ローカルに格納された前記事前に推定された熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットで自動的にコード化する過程と、を備え、
前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、前記リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、
水素分子（Ｈ２）；ノルマルパラフィン（直鎖パラフィン）；ピロール；ベンゼン；ピリジン；シクロヘキサン；チオフェン；テトラリン；ベンゾチオフェン；インドール；ナフタレン；キノロン；デカリン；テトラデカヒドロフェナントレン；フルオレン；テトラヒドロフェナントレン；フェナントレン；ベンゾキノリン；オクタデカヒドロクリセン；クリセン；ナフトキノリン；ピセン；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ジベンゾチオフェン（難脱硫）；ジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；カルバゾール；ベンゾカルバゾール；軽分子（＜Ｃ４）；テトラヒドロピロール；テトラヒドロチオフェン；ジヒドロベンゾチオフェン；ジヒドロインドール；テトラヒドロキノリン；オクタヒドロフェナントレン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロクリセン；テトラヒドロナフトキノリン；テトラヒドロピセン；フェニルナフタレン；硫化水素；ヘキサヒドロナフトベンゾチオフェン；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ビフェニル；ヘキサヒドロジベンゾチオフェン；ヘキサヒドロカルバゾール；ヘキサヒドロベンゾカルバゾール；テトラヒドロベンゾカルバゾール；オクタヒドロベンゾチオフェン；アンモニア；オクタヒドロインドール；オクタヒドロベンゾキノリン；オクタヒドロピセン；シクロヘキシルナフタレン；デカヒドロナフトベンゾチオフェン；シクロヘキシルベンゼン；ドデカヒドロジベンゾチオフェン；デカヒドロナフトベンゾキノリン；１つの分岐鎖を有するイソパラフィン；テトラデカヒドロベンゾキノリン；ヘキサヒドロフルオレン；複数の分岐鎖を有するイソパラフィン；硫化物／メルカプタン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロナフトキノリン；オクタヒドロナフトキノリン；ドデカヒドロカルバゾール；ヘキサデカヒドロナフトベンゾチオフェン；ビシクロヘキシル；ヘキサデカヒドロナフトキノリン；シクロヘキシルデカリン；ドデカヒドロナフトキノリン；クリセンと結合したナフタレン；ジベンゾチオフェンと結合したナフタレン；クリセンと結合したフェナントレン；ナフトベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；クリセンと結合したクリセン；ナフトベンゾチオフェンと結合したクリセン；ピセンと結合したクリセン；ピセンと結合したピセン；ピセンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したナフトベンゾチオフェン；およびナフトベンゾチオフェンと結合したジベンゾチオフェンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様３〕
態様１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、ノルマルパラフィン、１つの分岐鎖を有するイソパラフィン、複数の分岐鎖を有するイソパラフィンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む方法。
〔態様４〕
態様１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、
ナフタレンと縮合したナフタレン；ベンゾチオフェンと縮合したナフタレン；インドールと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したキノリン；キノリンと縮合したベンゾチオフェン；キノリンと縮合したインドール；ナフタレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したビフェニル；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾチオフェン；インドールと縮合したベンゾチオフェン；ベンゾチオフェンと縮合したビフェニル；インドールと縮合したインドール；インドールと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したフェナントレン；キノリンと縮合したフェナントレン；ベンゾチオフェンと縮合したフェナントレン；インドールと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾキノリン；インドールと縮合したベンゾキノリン；フェナントレンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；キノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したカルバゾール；キノリンと縮合したカルバゾール；インドールと縮合したカルバゾール；フェナントレンと縮合したカルバゾール；ベンゾキノリンと縮合したカルバゾール；クリセンと縮合したビフェニル；ナフトキノリンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したフェニルナフタレン；フェニルナフタレンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェンと縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；フェナントレンと縮合したクリセン；ベンゾキノリンと縮合したクリセン；フェニルナフタレンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェン１と縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；キノリンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾキノリンと縮合したナフトキノリン；フェニルナフタレンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェン１と縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；キノリンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したピセン；キノリンと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したピセン；インドールと縮合したピセン；フェナントレンと縮合したピセン；ベンゾキノリンと縮合したピセン；フェニルナフタレンと縮合したピセン；ベンゾチオフェン１と縮合したピセン；インドール１と縮合したピセン；フェナントレン１と縮合したピセン；ベンゾキノリン１と縮合したピセン；およびフェニルナフタレン１と縮合したピセンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む方法。
〔態様５〕
態様１から４のいずれか一態様に記載の方法において、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソン（ＬＨＨＷ）の速度則を含む、方法。
〔態様６〕
態様５に記載の方法において、前記事前に推定された熱力学的特性を生成し、ローカルに格納することは、反応速度の反応式の解を導くこと、および線形自由エネルギー関係（ＬＦＥＲ）によって反応速度定数を制限することを含む、方法。
〔態様７〕
態様６に記載の方法において、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、方程式指向フォーマットの残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンの１つ以上を含む、方法。
〔態様８〕
態様７に記載の方法において、前記リアクタ化合物の定義された前記特性は、
分子量；炭素原子の総数；水素原子の総数；側鎖の総数；芳香環の総数；ナフテン環の総数；チオフェン環の総数；ピロール環の総数；ピリジン環の総数；硫黄原子の総数；窒素原子の総数；酸素原子の総数；芳香環炭素原子の総数；ナフテン系炭素原子の総数；パラフィン系炭素原子の総数；ナフテン系６炭素環の総数；ナフテン系５炭素環の総数；沸点；密度；気相における標準生成エンタルピー；気相における標準ギブズ自由生成エネルギー；気相熱容量係数；気化熱；液相における標準生成エンタルピー；液相熱容量係数；粘度係数；および分子タイプのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様９〕
態様７に記載の方法において、リアクタ化合物の定義された前記特性は、
炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１０〕
態様７に記載の方法において、リアクタ化合物の定義された前記特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１１〕
態様７に記載の方法において、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度での気相におけるエントロピー；気化熱；所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１２〕
態様７に記載の方法において、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度での気相におけるエントロピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１３〕
態様７に記載の方法において、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１４〕
態様７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
チオフェン系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；ピリジン系またはピロール系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；分離されたチオフェン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピリジン環を２つの水素分子で飽和させる反応；または分離されたピロール環を２つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したチオフェン環を１つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピロール環を１つの水素分子で飽和する反応；ナフテン系の開環反応；パラフィン水素化分解；パラフィン異性化；ジベンゾチオフェン構造の脱硫；飽和ジベンゾチオフェン構造における飽和チオフェン系の脱硫；飽和ベンゾチオフェンの脱硫；または飽和チオフェン構造の脱硫；飽和カルバゾール構造における飽和窒素環の脱窒素；飽和インドール、ピロール、ピリジン、またはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；脱アルキル；およびコア間連結分解（ＩＬＣＲ）のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１５〕
態様７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、パラフィン異性化を含む、方法。
〔態様１６〕
態様７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、芳香環縮合を含む、方法。
〔態様１７〕
態様７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
芳香族パラフィン水素化分解；飽和インドール、ピロール、ピリジン、カルバゾールまたはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；硫化物の脱硫；チオフェン構造の脱硫および芳香環縮合のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
〔態様１８〕
態様７に記載の方法において、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、反応を、反応物、生成物、ならびに反応物および生成物の化学量論係数に解析することを含む、方法。
〔態様１９〕
態様７に記載の方法において、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、残差、スパース性、および分析ヤコビアンの１つまたは複数を生成することを含む、方法。
〔態様２０〕
態様７に記載の方法において、ローカルに格納された、事前に推定された前記熱力学的特性を生成することは、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことによってなされる、方法。
〔態様２１〕
態様７に記載の方法において、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことは、１つまたは複数の方程式の初期解を提供することをさらに含む、方法。
〔態様２２〕
態様１から４のいずれか一態様に記載の方法であって、前記形成されたモデルの結果の表をフローシートシミュレータに出力することをさらに含む、方法。
〔態様２３〕
態様１から４のいずれか一態様に記載の方法において、
前記形成されたモデルは、完全リアクタモデルであり、
ｖｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットの活性種のリストを作成する過程と、
ｖｉｉ）前記定義された許容可能な反応のセットの活性種を、前記作成された活性種のリストに格納し、それによって、前記完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成する過程と、をさらに含む、方法。
〔態様２４〕
リアクタにおける化学反応をモデル化するコンピュータシステムであって、
関連したメモリと動作可能に接続された１つまたは複数のプロセッサであって、
ｉ）前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによってリアクタ化合物を表現し、前記セット内の各同族系列は分子タイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有し、
ｉｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義し、
ｉｉｉ）前記リアクタ化合物の特性を定義し、
ｉｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、ローカルに格納し、
ｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、ローカルに格納された前記事前に推定された熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットで自動的にコード化するように構成されている、１つまたは複数のプロセッサを含み、
前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、コンピュータシステム。
〔態様２５〕
態様２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、
水素分子（Ｈ２）；ノルマルパラフィン（直鎖パラフィン）；ピロール；ベンゼン；ピリジン；シクロヘキサン；チオフェン；テトラリン；ベンゾチオフェン；インドール；ナフタレン；キノロン；デカリン；テトラデカヒドロフェナントレン；フルオレン；テトラヒドロフェナントレン；フェナントレン；ベンゾキノリン；オクタデカヒドロクリセン；クリセン；ナフトキノリン；ピセン；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ジベンゾチオフェン（難脱硫）；ジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；カルバゾール；ベンゾカルバゾール；軽分子（＜Ｃ４）；テトラヒドロピロール；テトラヒドロチオフェン；ジヒドロベンゾチオフェン；ジヒドロインドール；テトラヒドロキノリン；オクタヒドロフェナントレン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロクリセン；テトラヒドロナフトキノリン；テトラヒドロピセン；フェニルナフタレン；硫化水素；ヘキサヒドロナフトベンゾチオフェン；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；テトラヒドロナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ビフェニル；ヘキサヒドロジベンゾチオフェン；ヘキサヒドロカルバゾール；ヘキサヒドロベンゾカルバゾール；テトラヒドロベンゾカルバゾール；オクタヒドロベンゾチオフェン；アンモニア；オクタヒドロインドール；オクタヒドロベンゾキノリン；オクタヒドロピセン；シクロヘキシルナフタレン；デカヒドロナフトベンゾチオフェン；シクロヘキシルベンゼン；ドデカヒドロジベンゾチオフェン；デカヒドロナフトベンゾキノリン；１つの分岐鎖を有するイソパラフィン；テトラデカヒドロベンゾキノリン；ヘキサヒドロフルオレン；複数の分岐鎖を有するイソパラフィン；硫化物／メルカプタン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロナフトキノリン；オクタヒドロナフトキノリン；ドデカヒドロカルバゾール；ヘキサデカヒドロナフトベンゾチオフェン；ビシクロヘキシル；ヘキサデカヒドロナフトキノリン；シクロヘキシルデカリン；ドデカヒドロナフトキノリン；クリセンと結合したナフタレン；ジベンゾチオフェンと結合したナフタレン；クリセンと結合したフェナントレン；ナフトベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；クリセンと結合したクリセン；ナフトベンゾチオフェンと結合したクリセン；ピセンと結合したクリセン；ピセンと結合したピセン；ピセンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したナフトベンゾチオフェン；およびナフトベンゾチオフェンと結合したジベンゾチオフェンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様２６〕
態様２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、ノルマルパラフィン、１つの分岐鎖を有するイソパラフィン、および複数の分岐鎖を有するイソパラフィンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含むコンピュータシステム。
〔態様２７〕
態様２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、
ナフタレンと縮合したナフタレン；ベンゾチオフェンと縮合したナフタレン；インドールと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したキノリン；キノリンと縮合したベンゾチオフェン；キノリンと縮合したインドール；ナフタレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したビフェニル；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾチオフェン；インドールと縮合したベンゾチオフェン；ベンゾチオフェンと縮合したビフェニル；インドールと縮合したインドール；インドールと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したフェナントレン；キノリンと縮合したフェナントレン；ベンゾチオフェンと縮合したフェナントレン；インドールと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾキノリン；インドールと縮合したベンゾキノリン；フェナントレンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；キノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェナントレンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したジベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したカルバゾール；キノリンと縮合したカルバゾール；インドールと縮合したカルバゾール；フェナントレンと縮合したカルバゾール；ベンゾキノリンと縮合したカルバゾール；クリセンと縮合したビフェニル；ナフトキノリンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したフェニルナフタレン；フェニルナフタレンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェンと縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；フェナントレンと縮合したクリセン；ベンゾキノリンと縮合したクリセン；フェニルナフタレンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェン１と縮合したクリセン；インドール１と縮合したクリセン；キノリンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾキノリンと縮合したナフトキノリン；フェニルナフタレンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェン１と縮合したナフトキノリン；インドール１と縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫）；ベンゾチオフェンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾキノリンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；インドールと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；キノリンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；フェニルナフタレンと縮合したベンゾカルバゾール（難脱硫ではない）；ナフタレンと縮合したピセン；キノリンと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したナフトベンゾチオフェン（難脱硫ではない）；ベンゾチオフェンと縮合したピセン；インドールと縮合したピセン；フェナントレンと縮合したピセン；ベンゾキノリンと縮合したピセン；フェニルナフタレンと縮合したピセン；ベンゾチオフェン１と縮合したピセン；インドール１と縮合したピセン；フェナントレン１と縮合したピセン；ベンゾキノリン１と縮合したピセン；およびフェニルナフタレン１と縮合したピセンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様２８〕
態様２４から２７のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソン（ＬＨＨＷ）の速度則を含む、コンピュータシステム。
〔態様２９〕
態様２４から２８のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサは、線形自由エネルギー関係（ＬＦＥＲ）によって制限される反応速度定数を含む反応速度方程式の解を導くことで、事前に推定された前記熱力学的特性を生成し、ローカルに格納する、コンピュータシステム。
〔態様３０〕
態様２４から２９のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、方程式指向フォーマットの残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンのうちの１つ以上を含む、コンピュータシステム。
〔態様３１〕
態様２４から３０のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された前記特性は、分子量；炭素原子の総数；水素原子の総数；側鎖の総数；芳香環の総数；ナフテン環の総数；チオフェン環の総数；ピロール環の総数；ピリジン環の総数；硫黄原子の総数；窒素原子の総数；酸素原子の総数；芳香環炭素原子の総数；ナフテン系炭素原子の総数；パラフィン系炭素原子の総数；ナフテン系６炭素環の総数；ナフテン系５炭素環の総数；沸点；密度；気相における標準生成エンタルピー；気相における標準ギブズ自由生成エネルギー；気相熱容量係数；気化熱；液相における標準生成エンタルピー；液相熱容量係数；粘度係数；および分子タイプのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３２〕
態様２４から３１のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された特性は、
炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３３〕
態様２４から３２のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３４〕
態様２４から３３のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度における気相におけるエントロピー；気化熱；所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３５〕
態様２４から３４のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；および所定の温度での気相におけるエントロピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３６〕
態様２４から３５のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３７〕
態様２４から３６のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
チオフェン系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；ピリジン系またはピロール系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；分離されたチオフェン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピリジン環を２つの水素分子で飽和させる反応；または分離されたピロール環を２つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したチオフェン環を１つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピロール環を１つの水素分子で飽和する反応；ナフテン系の開環反応；パラフィン水素化分解；パラフィン異性化；チオフェン系の脱硫；飽和ジベンゾチオフェン構造における飽和チオフェン系の脱硫；飽和ベンゾチオフェンの脱硫；または飽和チオフェン構造の脱硫；飽和カルバゾール構造における飽和窒素環の脱窒素；飽和インドール、ピロール、ピリジン、またはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；脱アルキル；およびコア間連結分解（ＩＬＣＲ）のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様３８〕
態様２４から３７のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、パラフィン異性化を含む、コンピュータシステム。
〔態様３９〕
態様２４から３８のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、芳香環縮合を含む、コンピュータシステム。
〔態様４０〕
態様２４から３９のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
芳香族パラフィン水素化分解；飽和インドール、ピロール、ピリジン、カルバゾールまたはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；硫化物の脱硫；チオフェン構造の脱硫および芳香環縮合のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
〔態様４１〕
態様２４から４０のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、反応を、反応物、生成物、ならびに反応物および生成物の化学量論係数に解析することを含む、コンピュータシステム。
〔態様４２〕
態様２４から４１のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、残差、スパース性、および分析ヤコビアンのうちの１つ以上を生成することを含む、コンピュータシステム。
〔態様４３〕
態様２４から４２のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサは、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことによって、ローカルに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性を生成する、コンピュータシステム。
〔態様４４〕
態様４３に記載のコンピュータシステムにおいて、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を前記プロセッサによって解くことは、前記１つまたは複数の方程式の初期解を提供することをさらに含む、コンピュータシステム。
〔態様４５〕
態様２４から４４のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、前記形成されたモデルの結果の表をフローシートシミュレータに出力する前記プロセッサの１つをさらに含む、コンピュータシステム。
〔態様４６〕
態様２４から４５のいずれか一態様に記載のコンピュータシステムにおいて、
前記形成されたモデルは、完全リアクタモデルであり、
前記１つまたは複数のプロセッサは、さらに、
ｖｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットの活性種のリストを作成し、
ｖｉｉ）前記定義された許容可能な反応のセットの活性種を、前記作成された活性種のリストに格納し、それによって、前記完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様４７〕
コンピュータプログラム製品であって、
リアクタ内の化学反応をモデル化する命令を伝達するコンピュータ可読媒体を含み、
前記命令はコンピュータコードを含み、デジタルプロセッサによって実行される際にこのコンピュータコードにより、
ｉ）前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによって前記リアクタ内のリアクタ化合物を表現し、前記セット内の各同族系列は分子のタイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有し、
ｉｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義し、
ｉｉｉ）前記リアクタ化合物の特性を定義し、
ｉｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、ローカルに格納し、
ｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、ローカルに格納された事前に推定された前記熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットで自動的にコード化する、前記リアクタのシミュレータを生じ、
前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、前記リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、コンピュータプログラム製品。
１００ コンピュータ実施方法およびシステム
１２１ ローカル化学種特性表
１２３ リアクタモデル化学種
１２５ 反応ネットワーク
１５０ ＭＢリアクタビルダ
１５１ ＲＸＲローカル熱力学表
１５２ 反応速度方程式のセット
１５５ ＭＢ ＥＯＲＸＲブロック
１７０ フローシートシミュレータ
１７１ フィード遷移
１７３ リアクタ入力モルフロー
１７５ リアクタＥＯソルバ
１７７ 生成物
５０ クライアントデバイス／プロセス
６０ サーバコンピュータ
７０ 通信ネットワーク
７９ システムバス
８２ 入出力装置インターフェース
８４ 中央演算処理装置
８６ ネットワークインターフェース
９０ メモリ
９２ ＯＳプログラム／ルーチン
９４ データ
９５ ディスクストレージ

Claims (47)

  1. コンピュータにより実施される、リアクタにおける化学反応をモデル化する方法であって、
    ｉ）前記コンピュータが、前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによってリアクタ化合物を表現する過程であって、前記セット内の各同族系列は分子タイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有する、表現する過程と、
    ｉｉ）前記コンピュータが、前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義する過程と、
    ｉｉｉ）前記コンピュータが、前記リアクタ化合物の特性を定義する過程と、
    ｉｖ）前記コンピュータが、前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、前記コンピュータが備える１つ以上のメモリまたは１つ以上のストレージに格納する過程と、
    ｖ）前記コンピュータが、前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納された前記事前に推定された熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットに自動的にコード化する過程と、を備え、
    前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、前記リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、方法。
  2. 請求項１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、
    水素分子； ノルマルパラフィン；ピロール；ベンゼン；ピリジン；シクロヘキサン；チオフェン；テトラリン；ベンゾチオフェン；インドール；ナフタレン；キノロン；デカリン；テトラデカヒドロフェナントレン；フルオレン；テトラヒドロフェナントレン；フェナントレン；ベンゾキノリン；オクタデカヒドロクリセン；クリセン；ナフトキノリン；ピセン；カルバゾール；ベンゾカルバゾール；ＣＨ ４ ；テトラヒドロピロール；テトラヒドロチオフェン；ジヒドロベンゾチオフェン；ジヒドロインドール；テトラヒドロキノリン；オクタヒドロフェナントレン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロクリセン；テトラヒドロナフトキノリン；テトラヒドロピセン；フェニルナフタレン；硫化水素；ヘキサヒドロナフトベンゾチオフェン；ビフェニル；ヘキサヒドロジベンゾチオフェン；ヘキサヒドロカルバゾール；ヘキサヒドロベンゾカルバゾール；テトラヒドロベンゾカルバゾール；オクタヒドロベンゾチオフェン；アンモニア；オクタヒドロインドール；オクタヒドロベンゾキノリン；オクタヒドロピセン；シクロヘキシルナフタレン；デカヒドロナフトベンゾチオフェン；シクロヘキシルベンゼン；ドデカヒドロジベンゾチオフェン；デカヒドロナフトベンゾキノリン；１つの分岐鎖を有するイソパラフィン；テトラデカヒドロベンゾキノリン；ヘキサヒドロフルオレン；複数の分岐鎖を有するイソパラフィン；硫化物／メルカプタン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロナフトキノリン；オクタヒドロナフトキノリン；ドデカヒドロカルバゾール；ヘキサデカヒドロナフトベンゾチオフェン；ビシクロヘキシル；ヘキサデカヒドロナフトキノリン；シクロヘキシルデカリン；ドデカヒドロナフトキノリン；クリセンと結合したナフタレン；ジベンゾチオフェンと結合したナフタレン；クリセンと結合したフェナントレン；ナフトベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；クリセンと結合したクリセン；ナフトベンゾチオフェンと結合したクリセン；ピセンと結合したクリセン；ピセンと結合したピセン；ピセンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したジベンゾチオフェンおよび下記式（１）～（６）の化合物のうちの１種以上の任意の組み合わせを含み、前記式（１）～（６）におけるＲはアルキル基である、方法。
    Figure 0007140951000082
  3. 請求項１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、ノルマルパラフィン、１つの分岐鎖を有するイソパラフィン、複数の分岐鎖を有するイソパラフィンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む方法。
  4. 請求項１に記載の方法において、前記同族系列の前記分子タイプは、
    ナフタレンと縮合したナフタレン；ベンゾチオフェンと縮合したナフタレン；インドールと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したキノリン；キノリンと縮合したベンゾチオフェン；キノリンと縮合したインドール；ナフタレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したビフェニル；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾチオフェン；インドールと縮合したベンゾチオフェン；ベンゾチオフェンと縮合したビフェニル；インドールと縮合したインドール；インドールと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したフェナントレン；キノリンと縮合したフェナントレン；ベンゾチオフェンと縮合したフェナントレン；インドールと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾキノリン；インドールと縮合したベンゾキノリン；フェナントレンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したカルバゾール；キノリンと縮合したカルバゾール；インドールと縮合したカルバゾール；フェナントレンと縮合したカルバゾール；ベンゾキノリンと縮合したカルバゾール；クリセンと縮合したビフェニル；ナフトキノリンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したフェニルナフタレン；フェニルナフタレンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェンと縮合したクリセン；インドールと縮合したクリセン；フェナントレンと縮合したクリセン；ベンゾキノリンと縮合したクリセン；フェニルナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトキノリン；インドールと縮合したナフトキノリン；ベンゾキノリンと縮合したナフトキノリン；フェニルナフタレンと縮合したナフトキノリン；ナフタレンと縮合したピセン；キノリンと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したピセン；ベンゾチオフェンと縮合したピセン；インドールと縮合したピセン；フェナントレンと縮合したピセン；ベンゾキノリンと縮合したピセン；フェニルナフタレンと縮合したピセン；および下記式（７）～（４３）の化合物のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む方法。
    Figure 0007140951000083
    Figure 0007140951000084
    Figure 0007140951000085
    Figure 0007140951000086
    Figure 0007140951000087
    Figure 0007140951000088
    Figure 0007140951000089
    Figure 0007140951000090
  5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の方法において、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソンの速度則を含む、方法。
  6. 請求項５に記載の方法において、前記事前に推定された熱力学的特性を生成し、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納することは、反応速度の反応式の解を導くこと、および線形自由エネルギー関係によって反応速度定数を制限することを含む、方法。
  7. 請求項６に記載の方法において、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、方程式指向フォーマットの残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンの１つ以上を含む、方法。
  8. 請求項７に記載の方法において、前記リアクタ化合物の定義された前記特性は、
    分子量；炭素原子の総数；水素原子の総数；側鎖の総数；芳香環の総数；ナフテン環の総数；チオフェン環の総数；ピロール環の総数；ピリジン環の総数；硫黄原子の総数；窒素原子の総数；酸素原子の総数；芳香環炭素原子の総数；ナフテン系炭素原子の総数；パラフィン系炭素原子の総数；ナフテン系６炭素環の総数；ナフテン系５炭素環の総数；沸点；密度；気相における標準生成エンタルピー；気相における標準ギブズ自由生成エネルギー；気相熱容量係数；気化熱；液相における標準生成エンタルピー；液相熱容量係数；粘度係数；および分子タイプのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  9. 請求項７に記載の方法において、リアクタ化合物の定義された前記特性は、
    炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  10. 請求項７に記載の方法において、リアクタ化合物の定義された前記特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  11. 請求項７に記載の方法において、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度での気相におけるエントロピー；気化熱；所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  12. 請求項７に記載の方法において、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度での気相におけるエントロピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  13. 請求項７に記載の方法において、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  14. 請求項７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
    チオフェン系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；ピリジン系またはピロール系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；分離されたチオフェン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピリジン環を２つの水素分子で飽和させる反応；または分離されたピロール環を２つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したチオフェン環を１つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピロール環を１つの水素分子で飽和する反応；ナフテン系の開環反応；パラフィン水素化分解；パラフィン異性化；ジベンゾチオフェン構造の脱硫；飽和ジベンゾチオフェン構造における飽和チオフェン系の脱硫；飽和ベンゾチオフェンの脱硫；または飽和チオフェン構造の脱硫；飽和カルバゾール構造における飽和窒素環の脱窒素；飽和インドール、ピロール、ピリジン、またはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；脱アルキル；およびコア間連結分解のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  15. 請求項７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、パラフィン異性化を含む、方法。
  16. 請求項７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、芳香環縮合を含む、方法。
  17. 請求項７に記載の方法において、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
    芳香族パラフィン水素化分解；飽和インドール、ピロール、ピリジン、カルバゾールまたはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；硫化物の脱硫；チオフェン構造の脱硫および芳香環縮合のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、方法。
  18. 請求項７に記載の方法において、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、反応を、反応物、生成物、ならびに反応物および生成物の化学量論係数に解析することを含む、方法。
  19. 請求項７に記載の方法において、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、残差、スパース性、および分析ヤコビアンの１つまたは複数を生成することを含む、方法。
  20. 請求項７に記載の方法において、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納された、事前に推定された前記熱力学的特性を生成することは、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことによってなされる、方法。
  21. 請求項７に記載の方法において、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことは、１つまたは複数の方程式の初期解を提供することをさらに含む、方法。
  22. 請求項１から４のいずれか一項に記載の方法であって、前記形成されたモデルの結果の表をフローシートシミュレータに出力することをさらに含む、方法。
  23. 請求項１から４のいずれか一項に記載の方法において、
    前記形成されたモデルは、完全リアクタモデルであり、
    ｖｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットの活性種のリストを作成する過程と、
    ｖｉｉ）前記定義された許容可能な反応のセットの活性種を、前記作成された活性種のリストに格納し、それによって、前記完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成する過程と、をさらに含む、方法。
  24. リアクタにおける化学反応をモデル化するコンピュータシステムであって、
    当該コンピュータシステムは、１つ以上のメモリと、１つ以上のストレージと、関連したメモリと動作可能に接続された１つまたは複数のプロセッサとを含み、
    前記１つまたは複数のプロセッサが、
    ｉ）前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによってリアクタ化合物を表現し、前記セット内の各同族系列は分子タイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有し、
    ｉｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義し、
    ｉｉｉ）前記リアクタ化合物の特性を定義し、
    ｉｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納し、
    ｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納された前記事前に推定された熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットでに自動的にコード化し、するように構成されている、１つまたは複数のプロセッサを含み、
    前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、コンピュータシステム。
  25. 請求項２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、
    水素分子；ノルマルパラフィン；ピロール；ベンゼン；ピリジン；シクロヘキサン；チオフェン；テトラリン；ベンゾチオフェン；インドール；ナフタレン；キノロン；デカリン；テトラデカヒドロフェナントレン；フルオレン；テトラヒドロフェナントレン；フェナントレン；ベンゾキノリン；オクタデカヒドロクリセン；クリセン；ナフトキノリン；ピセン；カルバゾール；ベンゾカルバゾール；ＣＨ ４ ；テトラヒドロピロール；テトラヒドロチオフェン；ジヒドロベンゾチオフェン；ジヒドロインドール；テトラヒドロキノリン；オクタヒドロフェナントレン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロクリセン；テトラヒドロナフトキノリン；テトラヒドロピセン；フェニルナフタレン；硫化水素；ヘキサヒドロナフトベンゾチオフェン；ビフェニル；ヘキサヒドロジベンゾチオフェン；ヘキサヒドロカルバゾール；ヘキサヒドロベンゾカルバゾール；テトラヒドロベンゾカルバゾール；オクタヒドロベンゾチオフェン；アンモニア；オクタヒドロインドール；オクタヒドロベンゾキノリン；オクタヒドロピセン；シクロヘキシルナフタレン；デカヒドロナフトベンゾチオフェン；シクロヘキシルベンゼン；ドデカヒドロジベンゾチオフェン；デカヒドロナフトベンゾキノリン；１つの分岐鎖を有するイソパラフィン；テトラデカヒドロベンゾキノリン；ヘキサヒドロフルオレン；複数の分岐鎖を有するイソパラフィン；硫化物／メルカプタン；テトラヒドロベンゾキノリン；テトラヒドロナフトキノリン；オクタヒドロナフトキノリン；ドデカヒドロカルバゾール；ヘキサデカヒドロナフトベンゾチオフェン；ビシクロヘキシル；ヘキサデカヒドロナフトキノリン；シクロヘキシルデカリン；ドデカヒドロナフトキノリン；クリセンと結合したナフタレン；ジベンゾチオフェンと結合したナフタレン；クリセンと結合したフェナントレン；ナフトベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；ジベンゾチオフェンと結合したフェナントレン；クリセンと結合したクリセン；ナフトベンゾチオフェンと結合したクリセン；ピセンと結合したクリセン；ピセンと結合したピセン；ピセンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したナフトベンゾチオフェン；ナフトベンゾチオフェンと結合したジベンゾチオフェンおよび下記式（１）～（６）の化合物のうちの１種以上の任意の組み合わせを含み、前記式（１）～（６）におけるＲはアルキル基である、コンピュータシステム。
    Figure 0007140951000091
  26. 請求項２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、ノルマルパラフィン、１つの分岐鎖を有するイソパラフィン、および複数の分岐鎖を有するイソパラフィンのうちの１種以上の任意の組み合わせを含むコンピュータシステム。
  27. 請求項２４に記載のコンピュータシステムにおいて、前記同族系列の前記分子タイプは、
    ナフタレンと縮合したナフタレン；ベンゾチオフェンと縮合したナフタレン；インドールと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したナフタレン；キノリンと縮合したキノリン；キノリンと縮合したベンゾチオフェン；キノリンと縮合したインドール；ナフタレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したビフェニル；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾチオフェン；インドールと縮合したベンゾチオフェン；ベンゾチオフェンと縮合したビフェニル；インドールと縮合したインドール；インドールと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したフェナントレン；キノリンと縮合したフェナントレン；ベンゾチオフェンと縮合したフェナントレン；インドールと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したフェナントレン；フェナントレンと縮合したビフェニル；キノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したベンゾキノリン；インドールと縮合したベンゾキノリン；フェナントレンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したベンゾキノリン；ベンゾキノリンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したカルバゾール；キノリンと縮合したカルバゾール；インドールと縮合したカルバゾール；フェナントレンと縮合したカルバゾール；ベンゾキノリンと縮合したカルバゾール；クリセンと縮合したビフェニル；ナフトキノリンと縮合したビフェニル；フェニルナフタレンと縮合したフェニルナフタレン；フェニルナフタレンと縮合したビフェニル；ナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したクリセン；ベンゾチオフェンと縮合したクリセン；インドールと縮合したクリセン；フェナントレンと縮合したクリセン；ベンゾキノリンと縮合したクリセン；フェニルナフタレンと縮合したクリセン；キノリンと縮合したナフトキノリン；ベンゾチオフェンと縮合したナフトキノリン；インドールと縮合したナフトキノリン；ベンゾキノリンと縮合したナフトキノリン；フェニルナフタレンと縮合したナフトキノリン；ナフタレンと縮合したピセン；キノリンと縮合したピセン；ビフェニルと縮合したピセン；ベンゾチオフェンと縮合したピセン；インドールと縮合したピセン；フェナントレンと縮合したピセン；ベンゾキノリンと縮合したピセン；フェニルナフタレンと縮合したピセン；および下記式（７）～（４３）の化合物のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
    Figure 0007140951000092
    Figure 0007140951000093
    Figure 0007140951000094
    Figure 0007140951000095
    Figure 0007140951000096
    Figure 0007140951000097
    Figure 0007140951000098
    Figure 0007140951000099
  28. 請求項２４から２７のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、ラングミュア－ヒンシェルウッド－ホーゲン－ワトソンの速度則を含む、コンピュータシステム。
  29. 請求項２４から２８のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサは、線形自由エネルギー関係によって制限される反応速度定数を含む反応速度方程式の解を導くことで、事前に推定された前記熱力学的特性を生成し、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納する、コンピュータシステム。
  30. 請求項２４から２９のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、方程式指向フォーマットの残差、スパースパターン、および分析ヤコビアンのうちの１つ以上を含む、コンピュータシステム。
  31. 請求項２４から３０のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された前記特性は、分子量；炭素原子の総数；水素原子の総数；側鎖の総数；芳香環の総数；ナフテン環の総数；チオフェン環の総数；ピロール環の総数；ピリジン環の総数；硫黄原子の総数；窒素原子の総数；酸素原子の総数；芳香環炭素原子の総数；ナフテン系炭素原子の総数；パラフィン系炭素原子の総数；ナフテン系６炭素環の総数；ナフテン系５炭素環の総数；沸点；密度；気相における標準生成エンタルピー；気相における標準ギブズ自由生成エネルギー；気相熱容量係数；気化熱；液相における標準生成エンタルピー；液相熱容量係数；粘度係数；および分子タイプのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  32. 請求項２４から３１のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された特性は、
    炭素原子の総数、水素原子の総数、芳香環の総数、ナフテン環の総数、チオフェン環の総数、ピロール環の総数、ピリジン環の総数、硫黄原子の総数、窒素原子の総数、酸素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  33. 請求項２４から３２のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記リアクタ化合物の定義された特性は、炭素原子の総数、水素原子の総数、標準生成ギブズ自由エネルギー、および標準生成エンタルピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  34. 請求項２４から３３のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；所定の温度における気相におけるエントロピー；気化熱；所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  35. 請求項２４から３４のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での気相における生成エンタルピー；所定の温度での気相における生成ギブズ自由エネルギー；所定の温度での気相熱容量；および所定の温度での気相におけるエントロピーのうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  36. 請求項２４から３５のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性は、所定の温度での液相における生成エンタルピー；および所定の温度での液相熱容量のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  37. 請求項２４から３６のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
    チオフェン系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；ピリジン系またはピロール系のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を３つの水素分子で飽和させる反応；分離されたチオフェン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピリジン環を２つの水素分子で飽和させる反応；または分離されたピロール環を２つの水素分子で飽和させる反応；純粋炭化水素のベンゼン環を２つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したチオフェン環を１つの水素分子で飽和させる反応；ベンゼン環と縮合したピロール環を１つの水素分子で飽和する反応；ナフテン系の開環反応；パラフィン水素化分解；パラフィン異性化；チオフェン系の脱硫；飽和ジベンゾチオフェン構造における飽和チオフェン系の脱硫；飽和ベンゾチオフェンの脱硫；または飽和チオフェン構造の脱硫；飽和カルバゾール構造における飽和窒素環の脱窒素；飽和インドール、ピロール、ピリジン、またはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；脱アルキル；およびコア間連結分解のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  38. 請求項２４から３７のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、パラフィン異性化を含む、コンピュータシステム。
  39. 請求項２４から３８のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、芳香環縮合を含む、コンピュータシステム。
  40. 請求項２４から３９のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記許容可能な反応の定義されたセットは、
    芳香族パラフィン水素化分解；飽和インドール、ピロール、ピリジン、カルバゾールまたはキニーネ構造における飽和窒素環の脱窒素；硫化物の脱硫；チオフェン構造の脱硫および芳香環縮合のうちの１種以上の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステム。
  41. 請求項２４から４０のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、反応を、反応物、生成物、ならびに反応物および生成物の化学量論係数に解析することを含む、コンピュータシステム。
  42. 請求項２４から４１のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、反応速度方程式のセットを自動的にコード化することは、残差、スパース性、および分析ヤコビアンのうちの１つ以上を生成することを含む、コンピュータシステム。
  43. 請求項２４から４２のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサは、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を解くことによって、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納され、事前に推定された前記熱力学的特性を生成する、コンピュータシステム。
  44. 請求項４３に記載のコンピュータシステムにおいて、物質収支、エネルギー収支、運動量収支、および反応速度に関する１つ以上の方程式およびそれらに関連する常微分方程式を前記プロセッサによって解くことは、前記１つまたは複数の方程式の初期解を提供することをさらに含む、コンピュータシステム。
  45. 請求項２４から４４のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、前記形成されたモデルの結果の表をフローシートシミュレータに出力する前記プロセッサの１つをさらに含む、コンピュータシステム。
  46. 請求項２４から４５のいずれか一項に記載のコンピュータシステムにおいて、
    前記形成されたモデルは、完全リアクタモデルであり、
    前記１つまたは複数のプロセッサは、さらに、
    ｖｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットの活性種のリストを作成し、
    ｖｉｉ）前記定義された許容可能な反応のセットの活性種を、前記作成された活性種のリストに格納し、それによって、前記完全リアクタモデルから縮約リアクタモデルを作成するように構成されている、コンピュータシステム。
  47. コンピュータプログラムであって、
    デジタルプロセッサによって実行される際にリアクタ内の化学反応をモデル化する命令に含まれるコンピュータコードにより、
    ｉ）前記リアクタ内の同族系列の化合物のセットを定義することによって前記リアクタ内のリアクタ化合物を表現することであって、前記セット内の各同族系列は分子のタイプおよび炭素数で構成され、前記炭素数は上限および下限の範囲を有する、表現することと、
    ｉｉ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに対する許容可能な反応のセットを定義することと、
    ｉｉｉ）前記リアクタ化合物の特性を定義することと、
    ｉｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットに基づいて、事前に推定された熱力学的特性を生成し、１つ以上のメモリまたは１つ以上のストレージに格納することと、
    ｖ）前記同族系列の化合物の定義されたセットと、前記許容可能な反応の定義されたセットと、前記リアクタ化合物の定義された前記特性と、生成され、前記１つ以上のメモリまたは前記１つ以上のストレージに格納された事前に推定された前記熱力学的特性とに基づいて、反応速度方程式のセットを方程式指向フォーマットに自動的にコード化することと、によって、前記リアクタのシミュレータを生じさせることを、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記自動的にコード化された反応速度方程式のセットは、前記リアクタ内の化学反応のモデルを形成する、コンピュータプログラム。
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