张嘉桐
中国石油锦西石化公司 辽宁 葫芦岛 125001
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。
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%。
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;
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
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
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。