炼油装置丙烯产量低的原因分析及措施.pdf

《炼油装置丙烯产量低的原因分析及措施.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、羹囊羹鬻滋糕麓羹豢鹾羹鬻嚣鬻蕤骥雾羹羹蓁妻j蓬蘩囊薹寨j!蘩≯。i攀戮爹。荔貔篓●——■蓬圈炼油装置丙烯产量低的原因分析及措施徐照瀛(大庆宏伟庆化石油化工有限公司，运行调度，黑龙江大庆163411)摘要：庆化公司催化装置是双提升管反应器催化裂解装置，主提升管加工新鲜原料油和回炼油浆，次提升管加工C4组分。现有工况油浆回炼比较大，油浆：原料油=1：1．2。装置原料油性质已经较重，再大比例回炼塔底油浆，催化装置实际进料非常重。两种进料组分中，可裂化组分饱和烃占比也较低，丙烯产量变化较大。关键词：原料油性质；饱和烃；丙烯产量变化1提升管进料组成变重，

2、液态烃中丙烯产量2回炼碳四组成中烷烃含量增加，液态烃中丙烯下降。产量下降(1)新鲜原料量降低。按照操作调整要求，装置逐渐提高原料油经油浆下返塔入分馏塔流量，相应地，回炼油浆入提升管流量由3517h提高至45T／h，回炼炼化公司油浆后，降至41T／h，外来原料油流量由58T／h降至50T／h，入提升管原料油流量由501yh降至43T／h。(2)原料组分变重。由于回炼油浆量的增大提升管进料组成中回炼比发生变化(油浆：原料油=35：50调整至油浆：原料油=41：43)，进料组成变重，链烷烃少是液态烃中丙烯产量下降的原因之一。名称＼1415161718

3、192021222324252627日期日原渣10111lll109510lO1097料油56625329043I401l1080688391蜡4l29262924252621201615(T)油l8235650950930产汽565759605556525047485l5047品油026037525O4柴39383433343l323034303228(T)油536O2724929O8液态84828l8084868782878584831267159249209烃丙191819171917161917烯956586827950o7丙64684

4、9354’731l4烷MTB3l313027252625212523252375634O6O31028E回油566360761012826773炼浆31回炼碳四组成中，设计值为丁烷：丁烯=40．09：59．91(V％)，回炼碳四实际组成为丁烷：丁烯=54．32：45．5(V％)，丁烯易发生二聚反应生成2个丙烯和1个乙烯，所以，组成中丁烯含量降低也是液态烃中丙烯产量下降的原因之一。重碳小于丙异正反丁正异丁顺丁碳烯烃丁四碳三烷烯五含量烷烯7月12O0．0O．1．143．023．925．80．4．92O．8257．1日33l321057月13O0O．

5、O．337．626．75．430．0429．50．61．74日04687187月142．440．910．738．422．725．90．日2837．15O．1355．921547月15O．020．50．1．136．723．48．920．1827．61．60．19日4174829147月1700．00．39．921．522．50．3．711．8O．0656．03日l1l898177月18OO．0O．3．742．321．60．20．411．5O．0953．66日107497137月19O．030．00．3．644．320．111．2O．0218．71

6、．49．94日6086373727月20O0．7．441．920．611．118．40．日0347560．I50．3542l9．843．9】6．312．617．1O．7月210O0．0446．17日256l6067月22O010．40．717．212．50．0418．90．48．75日4l7452073液态烃中丙烯潜含量受回炼影响有所下降，致使产量下降提回炼油浆后组分变重，丙烯潜含量下降了3-4百分点，使(下转第81页)2017年05N化，哲理f793基于谱聚类与极限学习机的多模型软测量模型基于谱聚类与极限学习机的多模型软测量模型结构如下图1所

7、示。4实例验证采集国内某油田作业区一口油井的961组生产数据，辅助变量91分别为上下冲程平均载荷差、冲程、冲次、产液量、油压、套压。随机选取730组数据作为训练样本，剩下的231组数据作为测试样本。本文所采用多模型软测量模型的预测结果如图2所示，与BP神经网络、RBF神经网络和GRNN神经网络的对比结果如表l所示。图2模型预测结果表1不同方法预测结果对比MAERMSEBP77．141388．043lRBF63．290374．9865GRNN46．260358．9694本文提出方法20．839726．870l5结论针对油田生产中抽油井井下动液面测

8、量存在的问题，本文提出了基于谱聚类与极限学习机的多模型软测量方法。由谱聚类算法将数据集划分为多个子模型，每个子模型由极限学习机方法进行建模，国内某油田