涂陽勤，李 沾，李正平，張健生

（1.浙江中控軟件技術有限公司，杭州310053；2.中韓（武漢）石油化工有限公司，武漢430082）

隨著原油的重質化、劣質化以及環(huán)保法規(guī)的日益嚴格，加氫裝置在現代煉化企業(yè)生產清潔油品過程中變得越來越重要，加氫裝置的氫氣耗量也越來越大，氫氣成本已成為煉油企業(yè)除原料成本以外的第二大成本支出[1]。如何降低生產成本支出，減少氫氣耗量，提高氫氣資源的利用率，已成為煉化企業(yè)關注的焦點[2]。煉化企業(yè)的生產方案通常隨著原料油的硫、氮含量、密度等性質參數的變化而調整，企業(yè)對氫氣的需求也在變化，對氫氣系統(tǒng)進行優(yōu)化調度成為煉廠節(jié)能降耗、減排增效的重要途徑[3]。調度人員在制定氫氣調度方案前，需要確定加氫裝置在不同加工負荷條件下的氫氣耗量，調度人員通常使用加氫裝置的氫氣單耗和加工量估算裝置的氫氣耗量，但這種方法比較粗略，未考慮加工原料性質、操作條件變化對氫耗的影響。目前煉廠常規(guī)氫耗計算方法是Nelson 估算方法，雖然此方法計算過程簡單，但是對于石腦油、柴油的加氫過程氫氣耗量計算誤差較大[4-6]。通過構建裝置產品收率模型和原料、產品氫含量的計算模型，基于氫氣平衡核算，可以計算出加氫裝置氫氣耗量[7]。但是此方法的準確性依賴于產品收率模型的準確性，為保證模型的即時性和有效性，需要對模型參數進行實時更新。本文提出的加氫裝置耗氫預測系統(tǒng)即是以該方法為基礎，通過準確預測加氫裝置的氣體產品、液體產品的收率，在滿足氫氣平衡的前提下，推算裝置的氫氣耗量，實時在線更新模型參數，保證了氫氣耗量預測的準確性。

1 加氫裝置物料流量校正

加氫裝置既有氣體產品，也有液體產品，流量計一般采用的是孔板流量計。孔板流量計的計量準確性與介質的密度相關，體積流量的計量公式如式（1）所示：

簡化后：

設計工況下的體積流量為

式（2）與式（3）相除：

由理想氣體狀態(tài)方程：

綜合式（4）與式（5）有：

對于M 的計算，可以根據LIMS 化驗分析的組成和各組成的相對分子質量加和得到：

式（1）～式（7）中：Qd為設計工況下氣體的流量；Q 為實際工況下氣體的流量；Pd與Td為設計工況下的壓力與溫度；P 與T 為實際工況下的壓力與溫度；Md為設計工況下的氣體的相對分子質量；M 為實際工況下的相對分子質量；Mi為LIMS 化驗分析組分i的相對分子質量；xi為組分i 的含量。

對于加氫單元出裝置的氣體，其體積流量可以采用式（6）進行校正，但是無法用式（6）對液體的質量進行校正，因為狀態(tài)方程無法適用液體。液體密度受溫度影響較大，可用式（8）、式（9）對液體密度進行校正：

2 加氫裝置物料含量計算

加氫裝置的加氫過程其實就是產品相對原料油氫碳比提高的過程。因此，確定加氫反應前后原料油的氫含量和產品的氫含量后，通過氫氣平衡即可反算出加氫過程的氫氣耗量。

2.1 氣體物料氫含量的計算

為了判斷裝置產品質量是否合格，企業(yè)對出加氫裝置的產品通常都會進行化驗分析。對于出加氫裝置的氣體（包括干氣、酸性氣、低分氣和液化氣等），由于有各組分的化驗分析數據，可以較方便地計算出氣體的碳氫質量比和氣體氫元素的質量分數。

式（11）～式（12）中：xi是化驗分析中組分i 的含量；Hi是組分i 的氫原子個數；Ci是組分i 的碳原子個數；CH 為碳氫質量比；xj為非烴類組分j（比如硫化氫、二氧化碳等）的含量；ωH%為氣體氫元素的質量分數。

需要注意的是化驗分析在采樣的過程中不可避免的會帶入空氣，因此在計算氣體的氫含量的過程中，需要先對化驗分析組成數據在扣除空氣的含量后進行歸一化處理。

2.2 液體物料的氫含量計算

加氫裝置的液體產品通常有石腦油、航煤、柴油、蠟油、渣油等，不同產品的碳氫比不同，氫含量也不一樣。油品的氫含量采用元素分析裝置可以直接測定，但是直接測定相對費時、費力。但是通過關聯(lián)油品的國際標準密度、中平均沸點等基本性質數據，使用相關關聯(lián)式可計算獲得油品的氫含量，其計算過程如圖1所示。

圖1 油品氫含量計算過程Fig.1 Calculation process of the oil hydrogen content

在計算油品的體積平均沸點時，在化驗分析數據中有關餾程的數據可能并不全面，比如：有的油品ASTM D86 餾程數據只有初餾點、50%、90%和終餾點數據，缺少30%、70%餾出溫度數據，此時需要使用插值擬合的方法獲得缺少的餾出溫度數據，也可以使用羅雄麟提出的蒸餾曲線關聯(lián)式[8]：

式中：t0為初餾點溫度，℃；V 為餾出體積，%；a 與b為模型參數，使用化驗分析中已有的50%、90%餾出溫度數據代入式（13），聯(lián)立方程求解出參數a 與b。由上述模型可以計算獲得30%與70%餾出溫度數據。由餾程數據可以獲得油品的體積平均沸點：

式中：t10、t30、t50、t70、t90是恩氏蒸餾的餾出體積為10%、30%、50%、70%、90%氣相溫度，油品的其他平均沸點可以借助體積平均沸點與恩氏蒸餾曲線的斜率，采用王洛春平均沸點校正值關聯(lián)式[9]即可計算獲得。

蒸餾曲線的斜率：

中平均沸點：

式（15）～式（17）中：Δme 為中平均沸點的校正值；S為恩氏蒸餾曲線的斜率；tme為油品的中平均沸點，℃；tv為油品的體積平均沸點，℃。

通常化驗分析（LIMS）中測定的是20 ℃的密度，與4 ℃水的密度（1000 kg/m3）之比是20 ℃的標準密度。通過密度換算校正可以轉換成國際標準密度，使用楊朝合校正公式[10]可獲得相對密度換算校正值。

式（18）～式（20）中：d 為20 ℃油品實際測定的密度，kg/m3；為油品在20 ℃時的標準相對密度；為國際標準相對密度。

采用Riazzi 計算油品碳氫質量比的改進方法[11]可獲得更為準確的油品碳氫質量比。對于平均相對分子質量為70～300，中平均沸點為300～616 K 的石油餾分，油品碳氫質量比為

對于平均相對分子質量為300～600，中平均沸點為616～811 K 的石油餾分，油品碳氫質量比為

式中：I 為huang 特性參數；Tme為油品的中平均沸點，K；CH 為油品的碳氫質量比。

3 加氫裝置產品收率預測

加氫裝置產品收率的影響因素除了原料油的性質以外，還有反應過程、分離過程的操作條件參數。原料的性質參數包括原料的密度、平均沸點、90%餾出溫度、碳氫質量比等，反應過程的操作條件主要是反應的平均溫度、氫分壓、空速、氫油比等，分離過程的工藝參數主要是熱高壓分離器溫度、冷高壓分離器溫度以及分餾塔的塔底操作溫度。選取的工藝操作參數以裝置的實際情況為準，有的加氫裝置可能有好幾臺反應器（比如，加氫裂化裝置有加氫精制反應器和裂化反應器），可能有好幾個床層反應平均溫度，有的加氫裝置可能就只有1 個分離器，因此也就只存在1 個分離操作溫度，因此對于具體的裝置需要具體分析，選擇相關的參數。

以加氫裂化裝置為例，選取原料密度ρ（kg/m3）、中平均沸點Tme（K）、90%餾出溫度T90（K）、碳氫質量比CH、精制反應平均溫度Tave（K）、裂化反應平均溫度（K）、氫分壓PH2（MPa）、空速WHSV（h-1）、氫油比HOR、分餾塔塔底溫度Tboil（K）共10 個關聯(lián)因素，采用二次多項式擬合的方法構建加氫裝置液體產品收率與這10 個因素的關聯(lián)模型。由此預測出加氫裂化裝置輕石腦油、重石腦油、航煤、柴油、尾油等產品的液體收率。

由于熱高分、冷高分的操作溫度會影響氫氣在反應生成油中的溶解度，而這直接關系到加氫裝置含硫干氣和含硫低分氣中的氫含量，對加氫裝置氣體產品流量有較大影響，因此在構建加氫裝置氣體產品收率預測模型時，除了關聯(lián)上述的10個變量外，還關聯(lián)了熱高壓分離器的溫度THS（K）、冷高壓分離器溫度TLS（K）。構建的氣體產品收率模型可預測出含硫低分氣、含硫液化氣、含硫干氣的收率。

預測模型的目標不是氣體產品的預測收率Yn與實際收率Yn′的偏差最小，也不是液體產品的預測收率ym與實際收率ym′偏差最小，而是所有產品預測收率和實際收率偏差平方和最小，所以建模的目標函數是：

約束條件是：所有產品預測的收率加和等于1。

將多項式擬合求解擬合參數的問題轉換成帶有等式約束的非線性目標函數求最小值的問題，求解擬合模型的參數。求解的模型參數以變量的形式存儲在i-sys 數據庫中，通過更新建模訓練的樣本數據，尋找目標函數的最小值，不斷更新擬合模型的參數，從而保證產品產率模型的即時性與有效性。

4 加氫裝置氫氣平衡計算

在完成加氫裝置出料物流的氫含量計算和加氫裝置產品收率的預測之后，計算加工原料油的氫量和加氫裝置各產品氫量，對加氫裝置整體進行氫氣平衡動態(tài)核算，可計算出裝置的氫氣耗量。以某煉化企業(yè)的加氫裂化裝置為例，氫氣平衡核算如表1所示。表1中所示的加氫裂化裝置加工原料油201.13 t/h，出裝置的產品主要是含硫干氣、含硫低分氣、液化氣、輕石腦油、重石腦油、航煤、柴油和尾油，通過氫氣平衡核算分析獲得加氫裂化裝置的耗氫量為4755.92 kg/h，由于裝置所耗的氫氣是99.9%的高純氫，將氫氣換算成標準體積流量為53200 Nm3/h，與實際新氫耗量52960 Nm3/h 接近。

表1 加氫裂化裝置氫氣核算表Tab.1 Hydrogen balance calculation of hydrocracking unit

5 氫耗預測系統(tǒng)的設計與應用

5.1 系統(tǒng)整體架構

加氫裝置的氫氣耗量預測系統(tǒng)架構如圖2所示。氫耗預測系統(tǒng)從某煉化企業(yè)的化驗分析數據庫采集最近3 個月（2021年1月15日至2021年4月15日）關于原料油、循環(huán)氫、各裝置產品密度、餾程及組成的歷史數據，從實時數據庫中采集對應時間的工藝操作參數的歷史數據（包括溫度、壓力、加工量、冷高分溫度、熱高分溫度、分餾塔塔底溫度、氫油比等）以及進出裝置物料的流量數據（包括進料流量、干氣流量、低分氣流量和其他液體產品的流量等）。在剔除異常數據，對數據進行時間對齊處理后，對進出裝置物料流股進行流量校正，并計算出各產品的收率、原料的平均沸點、氫分壓、反應平均溫度等數據。構建原料性質、操作條件與產品收率的關聯(lián)模型，而且隨著時間的推移，不斷更新模型訓練的數據，在線更新關聯(lián)模型參數，保持關聯(lián)模型的即時性和有效性。系統(tǒng)為用戶配置有相關數據輸入界面如圖3所示。由此，系統(tǒng)可以計算出在輸入工況下加氫裝置的原料和產品的密度、平均沸點、碳氫質量比等基本性質參數，進而計算進出裝置各物料的氫含量。由關聯(lián)的最新收率模型和各物料的氫含量即可進行氫氣平衡核算，進而預測出此時加氫裝置的氫氣耗量。

圖2 氫耗預測系統(tǒng)整體架構Fig.2 Overall frame of hydrogen consumption prediction system

圖3 供用戶輸入參數的界面Fig.3 User interface for parameter input

5.2 氫耗預測系統(tǒng)的應用

利用加氫裝置氫氣耗量預測系統(tǒng)在裝置加工原料、工藝操作條件發(fā)生變化時能方便地預測出裝置的氫氣耗量，可為氫氣的應急調度，維持氫管網壓力的穩(wěn)定提供數據支撐。氫氣耗量預測系統(tǒng)可在線校正由介質密度變化引起的流量偏差，補充油品化驗分析缺少的餾程數據，在線計算油品的標準密度、平均沸點、碳氫質量比、氫含量等性質數據，實時計算各產品的收率以及工藝操作參數（如氫分壓、氫油比、反應平均溫度、空速等）。通過構建原料性質數據、工藝操作參數與產品收率的關聯(lián)模型，確定原料性質、工藝條件對產品收率的定量影響。在輸入加氫裝置的加工處理量、原料性質數據和操作參數后，通過氫氣平衡的核算，計算出裝置的氫氣耗量。圖4給出了2021年4月16日至2021年4月30日加氫裂化氫氣耗量的預測值與實際值的對比，最大絕對偏差不超過1500 Nm3/h，相對偏差不超過2.3%。

圖4 加氫裂化氫氣耗量預測值與實際值對比Fig.4 Comparison between prediction and practical value of hydrogen consumption for hydrocracking unit

6 結語

本文提出的加氫裝置氫氣耗量預測系統(tǒng)是基于裝置氫氣平衡核算和產品收率預測所開發(fā)的，預測氫氣耗量數據可為氫氣的優(yōu)化調度提供數據支撐。通過加氫裝置氫氣耗量預測系統(tǒng)可即時計算出油品標準密度，補充化驗分析數據中缺少的餾程數據，進而確定油品較難直接測定的性質參數（如中平均沸點、碳氫質量比、氫含量等）。構建的產品收率模型，關聯(lián)了原料性質數據和工藝參數，涵蓋的變量數據廣泛、全面，而且產品收率模型參數在線更新，保證了加氫裝置產品收率預測的即時性與有效性，進而保證了裝置氫氣耗量預測的準確性。