工业催化重整装置产品性能与催化剂再生影响的定量建模研究

《ChemEngineering》：Impact of Feed Composition and Operating Conditions on Product Yield and Quality, and Cycle Length of an Industrial Hybrid Naphtha Catalytic Reformer

　　

摘要

现代石油炼制在很大程度上依赖于石脑油催化重整的性能，因为其液体产品（重整油）提供了炼厂高辛烷值汽油池的约 30%。重整油的辛烷值、其产率以及石脑油重整装置的循环周期显著影响整体石油炼厂的性能。本研究考察了一个工业混合型重整装置，该装置由两个互连单元组成——一个具有三个固定床反应器的半再生重整单元和一个连续催化剂再生单元——能够生产出研究法辛烷值（RON）为 100 和马达法辛烷值（MON）为 89 的汽油。目标是定量确定进料组成、催化剂再生和操作条件对产品产率和质量以及循环周期的影响。使用多元线性回归（MLR）将零时刻的 MON 计算为加权平均初始温度（WAIT）、进料速率和进料组成的函数。基于重整油 MON（由 MLR 计算）的催化剂失活使用非线性最小二乘最小化和双种群协方差矩阵自适应进化策略（BIPOP-CMA-ES）进行建模。为重整油产率和辛烷值开发了包含 128 个神经元的三个隐藏层的前馈深度神经网络（FFDNN）模型。对于未见过的数据集，FFDNN 模型的 MON 均方误差为 0.07，而 MLR 为 0.45。催化剂再生表明其活性和稳定性降低，最可能的原因是再生过程中观察到的铼含量损失。