综述：石油分类方法及其在炼油厂原油选择中的应用：一项批判性综述

《Processes》：Petroleum Classification Methods and Their Application to Crude Oil Selection for Refinery Operations: A Critical Review

　　

多年来，研究人员基于不同的原油特性、技术和方法开发了多种石油分类体系。本文献综述了迄今为止已发表的所有分类方法，并首次探讨了其与原油选择过程的关联。原油选择是一个极为精细的过程，需要在原油采购成本（可占炼油总成本的95%）与降低非计划停机风险之间取得平衡，后者可能源于不良的沥青质沉淀、设备结垢、加速腐蚀以及脱盐装置和其他工艺单元的运行中断。本研究对文献中发表的各类石油分类方法进行了综述，并讨论了这些方法与现代高复杂度石油炼厂预期性能之间可能存在的联系，旨在降低非计划停机风险。研究人员提出了准则间分析（Intercriteria Analysis, ICrA）方法作为一种工具，用于从1390种原油全面评价数据库中甄别出可能基于先前经验导致所研究石油炼厂发生非计划停机的原油。

2. 材料与方法

2.1 材料

本研究分析了1390种原油样品的全面评价数据，其性质范围汇总于表2中。这些原油在过去50年间已在全球范围内进行过表征并用于石油炼厂加工。

2.2 原油分类方法

2.2.1 Watson（KW）表征因子及其他相关特性

Watson表征因子（KW）是用于原油分类的经验指数之一，其计算基于原油的T₅₀（50%蒸发温度，°C）和在15.6 °C下的比重（Specific Gravity, SG）。Mohammadi等人计算了三类烃的平均KW值：烷烃为12.76，环烷烃为11.00，芳烃为10.36。Meier等人基于KW表征因子、折射率和比重，建立了预测重质石油芳香碳含量、芳香氢含量和总氢含量的三个方程。

2.2.2 美国矿务局关联指数（Bureau of Mines Correlation Index, BMCI）

BMCI由比重和T_50%计算得到。正构烷烃系列的BMCI值为0，芳烃化合物为100。指数值0–15表明.paraffin烃占主导；15–50表明环烷烃或.paraffin、环烷烃与芳烃混合物占主导；超过50则表明芳烃化合物为主要类型。

2.2.3 比重与API（American Petroleum Institute）重度

API重度以度（°API）表示，与比重存在如下换算关系。基于API重度的原油分类为：超轻或凝析油（API > 45°）、轻质（34–45°）、中质（22–33°）、重质（10° < API < 22°）以及超重质（API < 10°）。

2.2.4 Mallison分类法

Mallison基于蒸馏残余物的蜡含量对原油进行分类：残余物含蜡量<2%为沥青质原油；>5%为.paraffinic原油；2–5%为混合基原油；<2%亦可归类为环烷基原油。

2.2.5 基于化学组成的分类

美国矿务局Smith（1927年）提出并经Lane和Garton（1935年）完善的分类方法，依赖于蒸馏数据及两个关键馏分（250–275 °C和275–300 °C）的比重。基于烃类类型和硫含量，原油可被分类为.paraffinic、.paraffinic–环烷混合、环烷基、芳香–中间基、芳香–环烷基以及芳香–沥青质等类型。

2.2.6 基于物理化学性质的分类

该分类方法综合考虑了包括密度、粘度、硫含量、氮含量、金属含量、残炭值（Conradson Carbon Residue, CCR）、倾点、酸值（Total Acid Number, TAN）等多项物理化学指标。

2.2.7 基于地球化学概念的分类

Frans van den Berg等人基于van Krevelen图提出了原油地球化学分类框架，利用原子比H/C和O/C进行表征。原油成熟度通过H因子（H-factor，重质因子）量化：H因子<885为成熟油，885–920为中等成熟，>920为不成熟。干酪根类型（I、II、III型）及其成熟度为炼厂原油选择提供了定量依据。

2.2.8 俄罗斯国家标准GOST P 51858-2020分类

该标准从硫含量、类型、准备程度以及硫化氢和硫醇含量等多维度对原油进行分类，采用"原油+四位数字（对应类别、类型、组别、等级）+标准号"的编码体系。

2.2.9 基于硫、氮含量及总酸值的分类

该分类方法将原油按照硫含量（低硫S<0.5%、中等硫0.5–1.5%、高硫1.5–3.1%、超高硫>3.1%）、氮含量（低氮<0.1%、高氮≥0.1%）和总酸值（非酸性TAN<0.5 mg KOH/g、酸性0.5–1.0 mg KOH/g、高酸性>1.0 mg KOH/g）进行系统分类。

2.2.10 文献报道的其他分类方法

21世纪以来，化学计量学（Chemometrics）方法被引入原油分类，结合物理、光谱或色谱数据与数学、统计及计算技术。主要包括：(1) 中红外（MIR）与近红外（NIR）光谱结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）进行快速分类；(2) 衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）结合SIMCA方法识别地质来源；(3) PLS-R和SVM-R用于API重度预测；(4) 基于TBP蒸馏曲线的双参数伽马分布模型；(5) 微流控线基分析装置（μTADs）结合线性判别分析（LDA）的便携式低成本硬件；(6) 六种光谱技术（IR、NIR、Raman、UV-Vis、¹H-NMR、¹³C-NMR）结合PCA和PLS建模；(7) 基于镍/钒含量及比值（V/Ni、Co/Ni等）的聚类分析；(8) 基于平均碳数（ACN）的重油分类新概念；(9) 基于m/z 256质量色谱图的PCA-LDA分析；(10) t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）和一致流形近似与投影（UMAP）等非线性降维算法；(11) k-均值聚类结合倾点、酸度、CCR、镍、钒、铁含量等六参数；(12) 基于沥青质结构特征的改进移动窗口相关系数（MMWCC）、多维标度（MDS）和层次聚类分析（HCA）；(13) 基于饱和烃和芳烃馏分生物标志物参数的聚类分析。

2.3 基于炼厂性能的原油分类

所研究炼厂根据Solomon Associates燃料研究被评为全球最复杂的炼厂之一。该炼厂包含两套常减压蒸馏装置（CDU-1和CDU-2），将原油分割为干气、液化石油气（LPG）、轻石脑油（30–100 °C）、重石脑油（100–180 °C）、煤油馏分（180–240 °C）、柴油馏分（240–360 °C）、常压瓦斯油（360–480 °C）及常压渣油（>360 °C）。减压蒸馏单元进一步将常压渣油分割为轻减压瓦斯油（240–360 °C）、重减压瓦斯油（360–540 °C）和减压渣油（>540 °C）。各馏分后续进入相应转化单元：干气进入烃类气体吸收分馏单元（AGFU）；LPG进入中心气体分馏单元（CGFU）；轻石脑油在HDS-1加氢脱硫单元脱硫；重石脑油在催化重整装置提高辛烷值；煤油在HDS-2脱硫；柴油在HDS-3和HDS-5深度脱硫；常压瓦斯油在FCC进料预处理装置（FCC-PT）处理；减压渣油在沸腾床H-Oil装置加氢裂化。

2.4 准则间分析（ICrA）作为基于炼厂性能和原油特性分类原油的工具

ICrA是一种基于直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS）和指数矩阵（Index Matrices, IM）的新型数学方法，能够量化不同对象基于预设准则的相似程度。该方法通过构建m×n的输入矩阵（m个对象、n个准则），对每对准则进行成对比较，生成直觉模糊对（IFP），包括一致度μ（agreement）和不一致度ν（disagreement），满足0 ≤ μ + ν ≤ 1。根据阈值α和β（α > β），准则对可判定为正协调（positive consonance, μ > α且ν < β）、负协调（negative consonance, μ < β且ν > α）或是不协调（dissonance）。

ICrA应用于石油化学数据时，对所有评价原油的任何两种不同物理化学性质进行成对比较。μ值和ν值范围界定如下：μ = 0.95–1.00、ν = 0.00–0.05为强正协调；μ = 0.85–0.95、ν = 0.05–0.15为中强正协调；μ = 0.35–0.65、ν = 0.05–0.15为不协调。几何表示采用直觉模糊解释三角形，其中红色区域为不协调，蓝色为中强正协调，绿色为强正协调。

基于对1390种原油的ICrA分析，"Yolla"超轻质原油/凝析油与"Gianna"、"Peace River bitumen"、"Zuaata"等超重质原油之间的配对被判定为不协调，而Arab Heavy、Arab Medium、Arab Light、Basrah Med、South Green Canyon、EBCO（Kirkuk）、Urals、Kuwait等原油则被归类为强正协调和中强正协调。据此推断，原油配对满足μ ≥ 0.95–1.00且ν ≤ 0.00–0.05可视为可互换，95 > μ ≥ 0.93且0.07 ≥ ν > 0.05则为非常接近可互换。

3. 结果与讨论

3.1 1390种原油的不同分类方法应用结果

基于KW表征因子，1390种原油中.paraffinic/环烷基占75.0%，.paraffinic型占24.8%，环烷基/沥青质仅占0.2%（KW范围10.92–13.04）。基于BMCI分类，.paraffinic型占5.3%，混合型占78.8%，芳香型占15.9%（BMCI范围2.0–83.7）。基于比重分类，超轻质占7.3%，轻质占34.5%，中质占41.7%，重质更不16.2%，超轻质占0.3%。基于饱和烃含量分类，70.8%的原油饱和烃含量>50 wt.%，可归为.paraffinic、.paraffinic–环烷基和环烷基群组。

硫、氮和沥青质含量以及TAN的分布呈近似指数型，表明含硫、氮和酸性化合物的组分与沥青质含量相关。按硫、氮含量和酸度分类，研究原油主要为低硫、低氮、非酸性类型。基于油母质（干酪根类型）分类，I型占24%，II型占69.5%，III型占1.5%，混合型占5%；成熟度方面，62%为成熟油，20.4%为中等成熟，17.6%为不成熟。基于关键馏分密度的分类，中间基/中间基占60.8%，环烷基/环烷基占19.6%，中间基/.paraffinic占11.8%，中间基/环烷基占7.8%。

3.2 基于炼厂性能、原油特性和ICrA评价的新原油分类方法

表18汇总了所研究炼厂加工原油的性质及各分类方法的评价。尽管存在多种分类，11种原油中有8种在加工中出现了操作问题，且这些问题原油被分类为干酪根I型和II型、混合I/II型、成熟和中等成熟、中间基/中间基、环烷基/环烷基、中质和重质等不同类别，表明现有分类方法与操作结果之间不存在相关性。

ICrA评价结果显示，某些原油如BSP、BTV、BM、NSJ、PG与数据库中部分原油存在极强协调（μ > 0.95，ν < 0.05），暗示这些原油可互换使用。而CV、CC、MM等原油与数据库中任何原油的μ值不高于0.92且ν不低于0.08，不能完全互换，但与其有中等至强协调（μ ≥ 0.91，ν ≤ 0.09）的原油仍可能表现出类似的不利操作特性，应谨慎避免加工。

ICrA展示了区分适宜与不适宜原油的能力，部分原油的性能取决于混合对象。如NSJ原油与BS、BTV混合时表现不佳，但与Basra Heavy混合时表现良好。根据ICrA理论，强正协调（μ > 0.95，ν < 0.05）意味着高度相似性，等价于原油可互换性；μ和ν值接近强正协调范围（0.95 > μ > 0.90）可认为具有较高相似度。

通过对24种表现良好原油和4种表现不佳原油的ICrA评价汇总，确认了强正协调（μ ≥ 0.94，ν ≤ 0.06）作为选择适宜原油或拒绝不适宜原油的保守方法。需要进一步研究以验证阈值可适当放宽，从而扩大原油选择范围并降低评价成本。

另一重要发现是，1390种原油中未发现完全匹配（μ = 1.00，ν = 0.00），最大μ为0.97，最小ν为0.03，证实了"没有两种原油完全相同"的论断。