汽油调合辛烷值预测模型的建立与求解

张嘉桐

中国石油锦西石化公司 辽宁 葫芦岛 125001

1 汽油调合

汽油生产可分为汽油组分生产和汽油调合两个阶段。汽油调合是一个复杂同时又蕴藏着巨大利润空间的工业过程[1]。汽油调合是用几种组分油按一定的比例混合，使混合后的成品油符合牌号的质量指标要求。组分油包括催化裂化汽油、重整汽油、加氢裂化汽油、甲基叔丁基醚（MTBE）、烷基化油等。不同的组分油有不同的性质，生产成本也不同，不同牌号的成品油有不同的指标要求，销售价格也不同。

汽油调合是一个典型的优化问题，优化的目标是收益最大，辛烷值（RON）是关键的质量指标，其准确性对汽油调合优化具有重要意义[2]。有的企业为保证成品汽油出厂合格，成品油RON明显比内控指标偏高，即RON存在质量过剩问题，每富裕1个单位RON损失效益约130元/吨[3]。建立调合RON预测模型是汽油调合关键环节，由组分油RON预测成品油RON，模型越精确预测的结果越准确，使成品油RON既保证质量指标又无质量过剩。

2 RON 模型文献

汽油调合RON是一种典型的非线性函数，参与调合的各组分油之间存在着复杂的调合效应，成品油的RON不等于组分油质量分数乘以对应RON的线性加和，这使得对成品油调合的RON预测变得十分困难。关于调合RON模型，国内外已有许多学者通过大量的研究提出了各种各样的模型形式。

A.H.Zahed[5]等根据已有的试验数据，利用回归分析方法提出一个预测汽油调合RON的数学模型，此模型预测的RON与实测值的平均偏差为0.54%，复相关系数为0.973。

王中平[4]用锦州石化公司组分油数据，对A.H.Zahed模型进行回归分析，建立汽油调合RON模型。结果表明预测精度较高，RON平均偏差为0.324%，能很好的预测汽油调合的RON。

Twu和Coon[6]提出的RON模型，在157种组分油的161次汽油调合测试中，该模型预测研究法RON的平均偏差为1.00%，马达法辛烷值（MON）为1.19%。

3 RON 模型的建立和求解

3.1 建立模型

汽油调合RON是组分油RON和组分油质量分数的非线性函数，可以表示为：RTH=f（RZF，xZF）。假设汽油调合RON函数由两部分组成，一部分是组分油RON和质量分数的线性加和，另一部分是组分油对调合油的调合效应，表示为：

RTH—调合油RON的计算值；

N—组分油种类数；

Rj—第j个组分油RON；

xj—第j个组分油质量分数；

Aj—第j个组分油调合效应系数，由数据回归得到；

n—组分油调和效应系数，由数据回归得到；

3.2 求解模型

RON模型属于多元非线性模型，模型系数回归采用最小二乘法，通过回归求得模型系数Aj和n，本文用LINGO求解器的LINGO语言编程求解模型。

i—第i个产品批次；

M—产品批次数量；

j—第j个组分油；

N—组分油种类数；

RJSi—第i批次的成品油计算RON；

RCPi—第i批次成品油实测RON；

Rij—第i批次第j个组分的RON；

xij—第i批次第j个组分的质量分数；

Aj—第j个组分的调合效应回归系数；

n—组分油调和效应回归系数。

数据采用32批次已有的历史调合数据，组分油RON见表1，组分油质量分数见表2左侧部分数据。

表1 组分油RON

表2 组分油质量分数及计算结果

3.3 计算结果

运行求解模型程序，得到运行结果。部分批次成品油的计算RON、绝对误差和相对误差列于表2右侧，模型回归系数A1、A2、A3、A4、A5、A6、n、平均偏差和复相关系数列于表3中，平均偏差0.175%和复相关系数0.9872表明模型精度非常高，模型精度与文献对比见表4。

表3 RON模型的回归结果

4 结论

本文建立的汽油调合RON模型符合汽油RON调合机理，用已有成品油调合数据进行模型系数回归符合生产实际，选用LINGO求解器语言编写求解程序逻辑清晰、简捷明了，只需要组分油的质量分数和RON、成品油RON数据，即可求解模型，使建立模型和维护模型具有较强的可操作性。计算结果表明模型精度高，明显优于文献模型，用此模型预测汽油调和RON，能更精确保证成品油RON指标和减少RON过剩，从而提高汽油调合效益。