CN101558364B - 评价原油性能的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

公开一种方法和系统,其解决净油器处理更便宜的原油或原油混合物的未决要求。这一方法和系统包括许多步骤,包括特征化由换热器的结垢导致的原油中各种组分的作用;推算模型参数;监视并预测质量化和数量化性能;并且判定化学处理的优化剂量。

Description

评价原油性能的方法和系统
技术领域
本发明涉及对原油进行的处理,尤其涉及一种用于预测原油和原油混合物的性能的方法和系统。具体地说,本发明提供一种手段以允许净油器处理包括较少优质石油的原油混合物,同时降低由于操作设备的结垢而造成的危险,尤其是换热网络,由此以更经济和有益于环保的方式操作石油精炼。
背景技术
石油精炼是在强压下进行的,从而出于价格或可利用性或者二者皆有的原因处理低质量的原油。不利地是,在许多情况下,净油器无法足够地得到关于特定原油和原油混合物的信息和情况以及它们在操作环境中的进展情况从而以合理的方式处理这些原油。单独的净油器只能够得知有关它们已经实际测试或使用过的原油的信息和情况。
为了解决无法足够地得到关于特定原油的信息以及它们在操作环境中的进展情况这一问题,一些净油器已经开始使用实验室模拟方式研制具有特定性能的预测性模型。但是,这些模型会受到限制并且无法处理具体的通常比较复杂的可能出现在处理这些原油期间的问题,以及这些问题可以如何通过使用适当的化学处理方案而被减轻。美国专利5,412,581公开并且要求保护使用光谱学预测和评价碳氢化合物的物理属性的过程。
也已经实施线性编程系统,其主要关注限定原油量以及对应的原油产量,但是这些系统无法处理在原油选择模式中使用处理化学品的问题,这些系统也不估算处理过程期间在设备中出现结垢的量以对低成本原油进行风险评价。这些方法无法告知净油器原油混合物将如何影响操作和设备。因此,净油器无法得知所需要的评价使用低质量原油的风险和经济可行性的关键信息。
原油预热设备组的结垢或故障不是一个理解得很好的问题。许多时候,净油器不具有足够的信息来判定使用新的原油或者原油混合物是否会使精炼设备结垢或出现故障,尤其是换热网络。使得换热网络结垢或出现故障会导致燃烧室入口温度快速降低并且导致明显的经济和环境后果。虽然正确的化学处理能够延长换热器的寿命,但是对该现象的量化理解的缺失将使得提出处理方案变得极富挑战性。因此,需要能够量化正经受处理的特定原油的结垢倾向性以及其对操作条件的影响。
因此,需要用于确定并且评价原油选择并且预测与其相关联的成本和风险的装置。
更具体地说,需要判定将原油与处理化学品进行混合的最佳量,使得包括较便宜原油的原油混合物可在不对精炼操作设备产生有害影响的情况下使用,诸如换热网络的结垢。
更具体地说,所需要的是一种方法和系统,通过使用模型来预测所述原油的结垢倾向性,使得精炼操作能够处理较便宜或机会原油(opportunitycrude),或者包含机会原油的混合物。该方法应当使得精炼操作能够在更生态有益的环境中,实现使用更便宜原油的益处,降低潜在处理化学品成本,增加输出,延展运行时间并且降低操作成本。
发明内容
所公开的方法和系统解决净油器处理较便宜原油或原油混合物的未决需求。该方法和系统包括多个步骤,包括特征化由换热器的结垢导致的原油中的各种成分的影响;推算模型参数;监视并且预测质量性和数量性性能;并且判定化学处理的优化剂量。这里公开的方法和系统处理由于下述情况引发的问题,即,由原油中的化学反应结垢物质、原油中的悬浮或反应性物质对换热表面的作用以及对原油预热网络中每个单独换热器的操作条件的注意力的缺失导致的原油预热设备组的结垢。上面列出的现象的组合使得该网络中的单独换热器的性能产生恶化并且导致燃烧室入口温度的降低。
当前要求保护的发明的实施例允许净油器通过推荐优化混合物比例和优化过程条件尤其是原油的表面温度和速度来处理更大百分比的机会原油。另外,本发明以百分比量化网络中每个换热器的清洁度的未来降低。一旦得到这一信息,净油器可通过量化各种化学品的影响来判定必要的化学处理,使得能够选择最佳的潜在处理方式从而减轻换热网络的性能降低,通过适当的化学方式量化性能的改善并且根据正在处理的原油优化处理化学品的计量。
附图说明
图1是一种用于推荐最优原油混合物以及用于那些混合物的化学处理物的系统的示例性实施例的方框图。
图2是原油预热设备组结垢预测框架的示例性实施例的方框图。
具体实施方式
单数形式的“a”“an”和“the”包括复数的对象,除非本文内容明确说明。
与数量有关的修饰语“about”包括规定值并且具有由上下文指示的意思(例如,包括与特定量的测量有关的误差程度)。
“选择的”或“选择地”的意思是随后描述的事件或情况可能或不可能发生,或者随后示出的物质可能或不可能出现,说明书包括事件或情况出现或者物质存在的实例,以及时间或情况不出现或者物质不存在的实例。
原油和原油混合物可相互交换地使用,每个都意在包括单独的原料以及原油混合物二者。
教导一种评价原油和原油混合物的方法和系统,具体地说,特征化原油的各种成分对换热器结垢的影响并且推荐优化的化学处理物以最小化结垢并由此减小燃烧室入口温度的降低率。本发明的系统和方法在这里参照图1和2进行说明。参照图1,示出该系统的一项实施例的方框图,用于检测原油的参数,预测换热器网络的性能并且提出整体由附图标记100指定的化学处理过程。该系统100包括属性数据库106,更具体地公知为热液体过程模拟器(“HLPS”),该模拟器存储大量的数据,包括与不同类型的原油102相关的实验数据,它们的特征,原油正在经受处理并伴随有任何相关联的处理困难和/或性能或危险参数时所处的操作和精炼条件,以及实验室模拟数据。该方法和系统使用数据为基础,以用于设计为优化混合物组成、化学处理和/或换热器网络的操作条件120的至少一个预测性能模型和/或至少一个的风险评价模型。
在该数据库中包含的信息包括如图2所示获得的原油信息102。从每个原油202中检测到的信息伴随有特定的原油混合物201而被供给,在这一点,判定该混合物是否兼容204特定的精炼和产品要求。如果判定该原油是可兼容的,那么该信息进入数据库。如果判定该原油是不可兼容的,那么建议不使用该原油205。这一原油信息102然后存储在HLPS数据库106中。可以执行实验室测量研究从而判定相应于单独原油的特定参数。然后,相应于具有公知量的不同原油的混合物而推算这些属性。于此提取的参数然后相应于特定于精炼的操作条件进行校正,使用在随后步骤中的结垢率预测机器108中。
该方法中的一个步骤覆盖识别和检测结垢倾向性模型110的参数的手段。该步骤主要用于检测单独原油样本的结垢倾向性,然后用于预测结合有所述特定原油的原油混合物的结垢趋势112。影响结垢率的两种操作条件是通过换热器的原油的表面或外层的温度和速度。可以在这一步骤中优化地考虑的其他参数是质量传递特性,原油中结垢物质的反应性本质,以及大体积的表面温度。
关于原油的数据也可用于限定和推荐可兼容的混合物比率,以及取决于特定精炼的操作条件的优化混合物。
还包括在系统100中的是用于预测换热器网络性能的预测性发动机108。图2示出描述用于原油预热设备组结垢预测框架的整个系统200的一项实施例的方框图。如上所述,与特定原油或原油混合物相对应的原油信息102被输入从而确定可兼容性。如果发现可兼容性,那么原油信息102进入HLPS数据库106。然后通过使得数据受结垢倾向模型110的限制而使用该信息预测单独换热器的性能,这将评价网络112中的每个换热器的结垢倾向性以及换热器是否符合要求。它们将被表示为a)具有加速结垢性的换热器;b)在加速结垢风险下仍满足要求的换热器;以及c)不会受到明显影响的换热器。
预测性机器108然后将能够使用经编辑的信息判定每个换热器的未来结垢趋势以及随后判定整个换热器网络。在该模型中使用的关键参数是扩散系数、污垢密集度、反应率常数以及活化能量。这一信息伴随其他数据被编辑并且提供以作为精炼条件101。因此,这一框架用于预测燃烧室入口温度,以作为正在处理的原油或原油混合物的函数。
另外,关于原油和预测性机器108的信息可用于限定优化处理条件,即,表面温度和原油速度,从而降低网络中单独换热器的结垢率。
该方法或系统中的第三步骤或层次是选择操作条件以及应用化学处理来优化对原油的处理并且最小化换热器和整个网络的结垢风险。考虑到在上一层次或步骤中判定的结垢预测和原油的信息,精炼操作可确定化学处理的优化剂量以及性能参数120。这是通过下述方式实现的,即量化不同化学品对原油和它们的结垢潜在性的影响,并且使得最佳可能的处理的选择能够缓和换热网络的性能下降。因此,通过适当的化学方法实现的性能改善得以量化,并且根据正被处理的原油来优化化学物的剂量。
最终,该模型使得精炼操作能够量化处理原油和不处理原油的情况下的节省量。通过评价不同的原油和原油混合物,该系统提供使用较便宜原油的风险评价。可以预先确定化学品的优化剂量,因此在使用原油之前得知对应的成本,如同原油对换热网络的损害或结垢影响那样,由此允许对该网络的结垢和设备寿命的任何对应缩短做出风险评价。
为了更清楚地示出本发明,研制出下述数据。随后的实例是对本发明的示例性说明,不应当理解为对本发明的范围的限制。
实例
建立使得原油和原油混合物通过电性换热器的实验室计量实验。制定用于实验室计量研究的详细第一原理结垢模型。执行分析以使得该实验收集温度的作用,组合物和化学物的影响。参见下表1。相应于不同表面温度下的不同钡(blanc)原油和原油混合物而运行该实验。然后通过额外地加入化学物进入同一钡原油而重复该实验。相应于实验批次提取结垢模型的参数。制定基于结垢率模型的第一原则,相应于比例增加的换热器,其具有由于扰动的剪切效果。如上获得的参数用在相应于试验地点其中之一的结垢率模型中,其中换热器被分类为高风险、中风险和低风险换热器。详细信息由图1A给出。
表1
Figure G2007800463641D00061
图1A
图1:用于实验室试验的参数推算
虽然已经为了示出的目的阐述了典型的实施例,但是上述说明并不应当被认为是对范围的限制。应当清楚,本领域技术人员将在不脱离本发明的精髓和范围的情况下得到本发明的许多其他形式和改进。所附的权利要求和这些实施例应当被理解为覆盖所有这种处于本发明的精髓和范围内的明显形式和改进。

Claims (6)

1.一种用于评价精炼操作中处理机会原油或原油混合物的风险的系统,所述风险包括原油或原油混合物的结垢倾向性,所述系统包括:
存储与至少一种原油或原油混合物相关的数据的数据库;以及
预测性机器,包括结垢倾向性模型,用于执行换热网络中的换热器的结垢倾向性的至少一种预测,特征在于所述预测性机器采用以下信息作为输入原油信息:流过所述换热器的原油的速度,和原油的表面或外层的温度中的至少一个,以及质量传递特性、原油中的结垢物质的反应性本质、以及大体积表面温度中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述预测性机器采用精炼的操作参数和/或条件作为输入。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述原油或原油混合物的结垢倾向性模型被用于使得换热网络中的每个换热器符合要求。
4.根据权利要求1所述的系统,还提供相应于至少一个换热器和换热网络的未来结垢趋势。
5.根据权利要求1所述的系统,包括:
化学处理,从而优化对原油的处理并且最小化所述换热器网络的结垢的风险。
6.一种在精炼操作中通过使用机会原油或原油混合物而使得可获得的节省量量化的方法,该方法包括:
存储与至少一种原油或原油混合物和精炼操作条件相关的数据于数据库中;
使用预测性机器预测换热网络的性能,该预测性机器包括结垢倾向性模型,用于执行换热网络中的换热器的结垢倾向性的至少一种预测,特征在于所述预测性机器采用以下信息作为输入原油信息:流过所述换热器的原油的速度,和原油的表面或外层的温度中的至少一个,以及质量传递特性、原油中的结垢物质的反应性本质、以及大体积表面温度中的至少一个。
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Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7394545B2 (en) 2005-07-11 2008-07-01 Ge Betz, Inc. Apparatus for characterizing and measuring the concentration of opaque particles within a fluid sample
US8398849B2 (en) 2005-07-11 2013-03-19 General Electric Company Application of visbreaker analysis tools to optimize performance
US9103813B2 (en) 2010-12-28 2015-08-11 Chevron U.S.A. Inc. Processes and systems for characterizing and blending refinery feedstocks
US9464242B2 (en) 2010-12-28 2016-10-11 Chevron U.S.A. Inc. Processes and systems for characterizing and blending refinery feedstocks
SG190149A1 (en) 2010-12-28 2013-06-28 Chevron Usa Inc Processes and systems for characterizing and blending refinery feedstocks
US9140679B2 (en) 2010-12-28 2015-09-22 Chevron U.S.A. Inc. Process for characterizing corrosivity of refinery feedstocks
CN102999014B (zh) * 2011-09-09 2014-11-12 中国石油化工股份有限公司 石油化工产品生产设备性能参数处理装置
US8916041B2 (en) 2011-12-23 2014-12-23 Shell Oil Company Blending hydrocarbon streams to prevent fouling
CN104204969B (zh) * 2012-04-02 2016-10-05 三菱电机株式会社 参数设定装置
US9689790B2 (en) 2012-07-05 2017-06-27 Honeywell International Inc. Environmental control systems and techniques for monitoring heat exchanger fouling
US9631585B2 (en) * 2013-09-11 2017-04-25 GM Global Technology Operations LLC EGHR mechanism diagnostics
GB2516126B (en) 2013-12-09 2015-07-08 Intertek Group Plc Method and system for analysing a blend of two or more hydrocarbon feed streams
CN104298198B (zh) * 2014-09-26 2017-02-01 南京富岛信息工程有限公司 一种原油调合优化控制系统中的可靠通信方法
SG11201803607VA (en) 2015-12-07 2018-05-30 Gen Electric System and method to mitigate fouling during a hydrocarbon refining process
US11513111B2 (en) * 2017-04-10 2022-11-29 Bl Technologies, Inc. Wax risk assessment and mitigation using advanced data analytics and pipe flow modeling
CA3003072C (en) 2018-04-30 2021-02-09 Suncor Energy Inc. Systems and methods for predicting tube fouling in a fired apparatus, and for utilizing tube fouling predictions
CN108776866B (zh) * 2018-06-01 2021-10-29 东北石油大学 一种油田矿场原油储运系统适应性评价方法
CN110726830B (zh) * 2019-10-23 2022-03-04 汉谷云智(武汉)科技有限公司 一种多进多出混合油性质预测方法及装置
CN113110336B (zh) * 2021-04-20 2022-07-15 南京富岛信息工程有限公司 一种考虑调度约束的原油动态调合方法
CN116928886B (zh) * 2023-09-14 2023-12-29 济宁康盛彩虹生物科技有限公司 基于多变量的化工导热油炉安全监管系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1564757A (en) * 1977-04-06 1980-04-16 British Petroleum Co Method for determining fouling

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4762797A (en) 1986-04-08 1988-08-09 Exxon Chemical Patents Inc. Method for determining the fouling tendency of hydrocarbons
US5412581A (en) * 1992-11-05 1995-05-02 Marathon Oil Company Method for measuring physical properties of hydrocarbons
US5871634A (en) 1996-12-10 1999-02-16 Exxon Research And Engineering Company Process for blending potentially incompatible petroleum oils
US7966331B2 (en) * 2003-08-18 2011-06-21 General Electric Company Method and system for assessing and optimizing crude selection
US7455099B2 (en) * 2003-12-19 2008-11-25 General Electric Company Heat exchanger performance monitoring and analysis method and system
US7567887B2 (en) * 2004-09-10 2009-07-28 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to fluidized catalytic cracking unit

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1564757A (en) * 1977-04-06 1980-04-16 British Petroleum Co Method for determining fouling

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C.D.S.Silva等.Fouling Models For Real Time Heat Exchanger Fouling Detection.《2nd Mercosur Congress on Chemical Engineering,4th Mercosur Congress on Process Systems Engineering》.2005,全文. *
Reza Hashemi等.Heat Exchanger Fouling Causes Problems In Gas And Liquid Systems.《American Filtration Society Seminar》.1992,全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
ES2380720T3 (es) 2012-05-17
US7813894B2 (en) 2010-10-12
TWI440998B (zh) 2014-06-11
US20080147365A1 (en) 2008-06-19
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PL2102727T3 (pl) 2012-07-31
EP2102727B1 (en) 2012-02-22
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CA2670958C (en) 2020-02-18
ATE546769T1 (de) 2012-03-15
MY148188A (en) 2013-03-15
WO2008076570A3 (en) 2008-10-02
WO2008076570A2 (en) 2008-06-26
TW200844699A (en) 2008-11-16
CA2670958A1 (en) 2008-06-26

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