杜 杰

（中國(guó)神華煤制油化工有限公司鄂爾多斯分公司，內(nèi)蒙古鄂爾多斯 017000）

為了適應(yīng)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的要求，減少汽車尾氣對(duì)環(huán)境的影響，降低PM2.5等顆粒物的排放，我國(guó)針對(duì)機(jī)動(dòng)車燃料的質(zhì)量制定了更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，隨著汽車工業(yè)的大力發(fā)展，汽車對(duì)燃料的質(zhì)量要求也逐漸提高，采用重整汽油和催化汽油進(jìn)行油品調(diào)和，提高汽油產(chǎn)品品質(zhì)成為很多煉油廠的選擇[1]。重整汽油是清潔汽油的主要組成部分，是辛烷值較低的汽油經(jīng)過一系列過程生成辛烷值較高的汽油。餾程是汽油的重要性質(zhì)，通過沸程范圍可以了解汽油的輕重組分、揮發(fā)性等，對(duì)汽油的生產(chǎn)、使用、存儲(chǔ)具有重要意義[2]。神華煤直接液化工藝所生產(chǎn)的石腦油在組成上與催化裂化和直餾工藝的石腦油有著較大的區(qū)別，煤直接液化石腦油經(jīng)催化重整工藝生產(chǎn)的汽油具有烷值高、芳烴含量高，應(yīng)用價(jià)值高等特點(diǎn)。汽油的質(zhì)量關(guān)乎企業(yè)的效益，而烴類組分是決定其質(zhì)量的主要因素[3]。汽油的化學(xué)組成十分復(fù)雜，其理化性質(zhì)與化學(xué)組成的相關(guān)性一直是研究的重點(diǎn)[4]。隨著色譜分析技術(shù)的不斷進(jìn)步，汽油化學(xué)組分的分析更加簡(jiǎn)便精確，通過分析汽油烴類和餾程的相關(guān)性，可以有效控制汽油產(chǎn)品的質(zhì)量，滿足用戶的需求，也可為裝置生產(chǎn)提供支持[5]。本文通過分析催化重整汽油化學(xué)組分與餾程的關(guān)系，為生產(chǎn)裝置工藝調(diào)整、汽油產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 催化重整汽油化學(xué)組成測(cè)定

催化重整汽油化學(xué)組分的檢測(cè)也稱作族組成分析，汽油樣品進(jìn)入色譜儀后首先通過極性分離柱使脂肪烴組分和芳烴組分得到分離。由飽和烴和烯烴構(gòu)成的脂肪烴組分通過烯烴捕集阱烯烴組分被選擇性保留，飽和烴則穿過烯烴捕集阱，進(jìn)入氫火焰檢測(cè)器監(jiān) 測(cè)[6]。待飽和烴組分通過烯烴捕集阱后，此時(shí)芳烴組分的苯尚未達(dá)到極性分離柱柱尾，通過一個(gè)六通閥切換使烯烴捕集阱暫時(shí)脫離載氣線路，此時(shí)苯通過平衡柱進(jìn)入檢測(cè)器檢測(cè)，待非苯芳烴檢測(cè)完畢后，再次通過閥切換使烯烴捕集阱置于載氣流路中，在適當(dāng)?shù)臈l件下使烯烴捕集阱中捕集的烯烴完全脫附并進(jìn)入檢測(cè)器檢測(cè)。

1.2 催化重整汽油餾程測(cè)定

餾程是油品在規(guī)定條件下蒸餾所得到的，以初餾點(diǎn)和終餾點(diǎn)表示其蒸發(fā)特征的溫度范圍。餾程用來判定汽油產(chǎn)品輕、重餾分含量的多少。汽油的餾程清楚地表明了它在使用時(shí)蒸發(fā)性能的好壞。汽油餾程一般采用PMD110快速餾程儀進(jìn)行分析，具體過程為：使用微量燒瓶測(cè)試樣品，測(cè)試頭內(nèi)置溫度和壓力傳感器，在測(cè)試過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)記錄樣品蒸汽溫度和燒瓶的壓力變化，通過燒瓶?jī)?nèi)的壓力變化判斷測(cè)試是否結(jié)束，測(cè)試完成后通過內(nèi)置分析軟件將測(cè)試結(jié)果轉(zhuǎn)換成ASTM D86 數(shù)據(jù)格式[6]。本實(shí)驗(yàn)選取2020—2022年的166個(gè)催化重整汽油作為樣品進(jìn)行分析（表1）。

表1 實(shí)驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)

1.3 催化重整汽油化學(xué)組分與餾程間的關(guān)系

通過表1可以看出，在汽油化學(xué)組分中，芳烴的含量最高，平均值為71.36，說明芳烴在所有變量中占有較為重要的地位，相對(duì)來說烯烴的含量最小，平均值只有0.20。

以化學(xué)組分為自變量，餾程作為因變量，通過SPSS18.0軟件，采用多因素線性回歸的模型，方法采用逐步回歸法，a進(jìn)入=0.05，a刪除=0.10，檢驗(yàn)水準(zhǔn)為a=0.05，建立重整汽油理化性質(zhì)和餾程間的相互關(guān)系模型，該模型的具體表達(dá)式如下所示：

式中：Y為汽油理化性質(zhì)；wi汽油中化學(xué)組分的含量；k1、k2、k3、k4、k5分別為正構(gòu)烷烴、異構(gòu)烷烴、烯烴、環(huán)烷烴和芳烴系數(shù)；b為常數(shù)項(xiàng)。表2列出了汽油餾程與烴組成之間關(guān)系的系數(shù)ki（i=1~5）和常數(shù)項(xiàng)b。

表2 重整汽油理化性質(zhì)的ki（i=1-4）和常數(shù)項(xiàng)b

1.4 回歸模型的可行性檢驗(yàn)

對(duì)表2所建立的催化重整汽油化學(xué)組分與餾程的回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法采用方差分析（即F檢驗(yàn)），計(jì)算回歸模型分析偏差（SEP）、模型計(jì)算值與實(shí)際測(cè)定值的判定系數(shù)（r），各指標(biāo)的樣本指標(biāo)最大值、最小值、樣本數(shù)目、SEP、r和F值列于 表3。

表3 重整汽油餾程回歸模型可行性數(shù)據(jù)

通過表3可以看出，所有的F值均大于F0.05（1，n-2），表明3中所建立的催化重整汽油化學(xué)組分與餾程的回歸方程均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即表3中所建立的催化重整汽油化學(xué)組分與餾程的回歸方程均存在，可以用催化重整汽油化學(xué)組分作為自變量來解釋餾程。所有的回歸方程的判定系數(shù)都較高，說明自變量解釋因變量的程度較高，擬合程度較好。判定系數(shù)最高的為50%蒸餾溫度時(shí)，其判定系數(shù)r為0.789；其次為70%蒸餾溫度時(shí)，其判定系數(shù)r為0.779；當(dāng)為30%蒸餾溫度時(shí)，其判定系數(shù)r為0.756；最低者為10%蒸餾溫度時(shí)，其判定系數(shù)r為0.652。表明當(dāng)為50%蒸餾溫度時(shí)，自變量催化重整汽油化學(xué)組分對(duì)因變量餾程的解釋程度最高，自變量催化重整汽油化學(xué)組分引起的變動(dòng)占總變動(dòng)的百分比最大。此外，每個(gè)因變量的回歸樣本均相等，表明并沒有缺失值，適合進(jìn)行比較，自變量催化重整汽油化學(xué)組分與因變量餾程之間呈線性趨勢(shì)，所有點(diǎn)均在直線附近分布符合預(yù)期，同時(shí)也說明該數(shù)據(jù)滿足多重線性回歸的條件，可以用線性回歸方程預(yù)測(cè)自變量催化重整汽油化學(xué)組分與因變量餾程之間的關(guān)系。其中10%℃最為接近，其次是50%℃和70%℃，30%℃和90%℃略差。

由蒸餾溫度為10%、30%、50%、70%和90%℃的標(biāo)準(zhǔn)化殘差可知，自變量催化重整汽油化學(xué)組分與因變量餾程之間呈線性趨勢(shì)，所有點(diǎn)均在直線附近分布符合預(yù)期，同時(shí)也說明該數(shù)據(jù)滿足多重線性回歸的條件，可以用線性回歸方程預(yù)測(cè)自變量催化重整汽油化學(xué)組分與因變量餾程之間的關(guān)系。其中10%℃最為接近，其次是50%℃和70%℃，30%℃和90%℃略差。

2 結(jié)論

運(yùn)用多重線性回歸法建立了汽油烴類物質(zhì)與餾程的關(guān)系模型?；貧w模型的可行性檢驗(yàn)結(jié)果表明，自變量催化重整汽油化學(xué)組分與因變量餾程之間的線性回歸方程有意義，該模型能夠較好地反映化學(xué)組成與餾程之間的定量關(guān)系。通過標(biāo)準(zhǔn)化殘差P-P圖進(jìn)一步驗(yàn)證了模型的可行性，所建立的模型符合預(yù)期。同時(shí)從以上分析可以看出，所得的回歸模型的判定系數(shù)均大于0.5，說明自變量解釋因變量的程度較高，擬合程度較好。此外，不同的回歸模型得到的判定系數(shù)不一樣，說明不同的回歸模型中自變量化學(xué)組成對(duì)因變量汽油餾程的解釋程度不一樣，當(dāng)蒸餾溫度為50%時(shí)，自變量化學(xué)組成對(duì)因變量汽油餾程的解釋最好，其次為蒸餾溫度為70%、30%時(shí)。該結(jié)果給我們的提示是，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)優(yōu)先選擇蒸餾溫度為50%、70%、30%等來預(yù)測(cè)催化重整汽油中的化學(xué)組分，因?yàn)樵?0%、70%、30%的蒸餾溫度下，更容易得到優(yōu)化的汽油燃料配方。因此，該回歸模型為汽油生產(chǎn)工藝的選取、配方優(yōu)化及產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)提供了技術(shù)依據(jù)。