一种原油加工过程的性质估计方法技术

本发明专利技术提出一种原油加工过程的性质估计方法，首先利用流程模拟软件进行关于浅减一线油干点的灵敏度分析，根据分析结果选取辅助变量；然后对辅助变量进行主成分分析，确定模型的输入变量；最后基于输入变量和输出变量进行多元回归分析，确定软测量模型，进而依据该模型对实时性质进行预测估计。该方法有效避免了减压塔复杂的机理分析过程；同时也解决了减压塔模型在优化过程中收敛过慢的问题，提高了装置的运行性能。该方法求解方便，实际运行证明行之有效，具有良好的工业应用价值。

A method for estimating the properties of crude oil processing

The invention provides a method to estimate the properties of crude oil processing process, first using the process sensitivity analysis on line oil dry light reduction simulation software, according to the results of selection of auxiliary variables; then the auxiliary variables for principal component analysis, determine the model input variables; finally, multiple regression analysis based on the input and output variables. To determine the soft measuring model, and then on the basis of the prediction model to estimate the real-time nature. This method effectively avoids the complicated mechanism analysis process of the pressure reduction tower. At the same time, it solves the problem of too slow convergence in the optimization process of the reduced pressure tower model, and improves the operation performance of the device. The method is easy to solve and practical, and has good industrial application value.

【技术实现步骤摘要】
一种原油加工过程的性质估计方法
本专利技术涉及一种原油加工过程的性质在线软测量方法，尤其涉及常减压侧线产品浅减一线油干点的在线估计方法。
技术介绍
常减压蒸馏是原油加工过程的龙头装置，通过装置的实时优化，可以提高高价值产品收率，降低装置能耗，对炼厂经济效益的提升具有重要意义。在炼化企业的生产过程中，往往通过流程模拟软件对常减压装置进行流程模拟和操作参数优化。对于减压塔而言，由于其工艺较常压塔更为复杂，因此建立减压塔的机理模型尤为困难。在实际生产中发现，不准确的模型将导致侧线产品关键质量分析不准确，进而导致错误的优化结果。同时，复杂的机理模型还会导致优化收敛过慢，或者难以收敛。侧线干点是关键的质量指标。传统的侧线干点测量方法是人工采集样本，由化验室分析化验，数小时后再把结果反馈给生产装置，用来指导工艺人员操作。此方法由于时间上的滞后，所得到的侧线产品干点并不能很好地反映当时工况。因此，设计一种行之有效的能在线测量估计减压塔侧线干点的方法，具有十分重要的工业应用价值。
技术实现思路
本专利技术提出一种原油加工过程浅减一线油干点的估计方法：首先利用流程模拟软件进行关于浅减一线油干点的灵敏度分析本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种原油加工过程的性质估计方法，其特征在于该方法对常减压装置的侧线产品浅减一线油干点进行软测量，具体包括以下步骤：1)利用流程模拟软件对常减压装置的工况进行模拟，对常减压装置的关键操作变量进行关于浅减一线油干点的灵敏度分析，根据分析结果，选取对浅减一线油干点具有显著影响的操作变量作为浅减一线油干点软测量模型的辅助变量；2)对步骤1)中辅助变量进行主成分分析，得到软测量模型的输入变量；3)采集辅助变量和浅减一线油干点的历史工况值，建立多元回归软测量模型；4)采集辅助变量的实际工况值，根据步骤4)中的软测量模型对当前工况下的浅减一线油干点值进行实时预测估计。

【技术特征摘要】
1.一种原油加工过程的性质估计方法，其特征在于该方法对常减压装置的侧线产品浅减一线油干点进行软测量，具体包括以下步骤：1)利用流程模拟软件对常减压装置的工况进行模拟，对常减压装置的关键操作变量进行关于浅减一线油干点的灵敏度分析，根据分析结果，选取对浅减一线油干点具有显著影响的操作变量作为浅减一线油干点软测量模型的辅助变量；2)对步骤1)中辅助变量进行主成分分析，得到软测量模型的输入变量；3)采集辅助变量和浅减一线油干点的历史工况值，建立多元回归软测量模型；4)采集辅助变量的实际工况值，根据步骤4)中的软测量模型对当前工况下的浅减一线油干点值进行实时预测估计。2.根据权利要求1所述的一种原油加工过程的性质估计方法，其特征在于利用流程模拟软件中的灵敏度分析模块对关键操作变量进行关于浅减一线油干点的灵敏度分析，关键操作变量包括初顶油流量、常压塔顶温度、常顶油流量、常一线流量、常二线流量、常三线流量、常顶循回流量、常一中回流量、浅减压炉出口温度、浅减压塔顶温度、浅减一线流量、浅减二线流量、浅减三线流量、浅减一中回流量、浅减二中回流量，以及浅减三中回流量。3.根据权利要求1所述的一种原油加工过程的性质估计方法，其特征在于根据灵敏度分析的结果，选取影响因子不小于0.4的操作变量作为浅减一线油干点软测量模型的辅助变量。4.根据权利要求1所述的一种原油加工过程的性质估计方法，其特征在于对辅助变量进行主成分分析的步骤为：1)获取各辅助变量的样本数据xkm并对其进行标准化处理；X＝(x1,x2,…,xm,…,xp)xm＝[x1m,x2m,…,xkm,…,xnm]T其中，X为辅助变量的样本数据组成的矩阵，m＝1,2,…,p，p为辅助变量的个数，k＝1,2,…,n，n为样本数据的个数，各辅助变量的样本数据xkm依据下式进行标准化处理：2)建立辅助变量X的相关系数矩阵R：R＝(rij)p...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈夕松，罗凡，费树岷，梅彬，周晓春，
申请(专利权)人：南京富岛信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32