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对乙烯裂解装置中急冷油粘度增长的原因及反应机理进行了分析,并在此基础上开发出JNJ-3型急冷油减粘剂。考察了减粘剂JNJ-3用量、加热停留时间对急冷油粘度的影响。结果表明,在JNJ-3减粘剂用量500μg/g条件下,在不同停留时间内均具有抑制急冷油粘度增长的效果,而且减粘效果明显优于进口剂EC3210A。工业应用结果表明,减粘剂JNJ-3能有效降低急冷油系统物料的粘度,减少结垢物的生成,维持装置的长周期正常运转。 相似文献
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介绍了乙烯装置急冷油系统的四种流程,并从减粘机理、能量回收及结焦机理方面对四种流程加以分析对比。实际运行结果表明,第1类急冷油系统流程最佳,急冷油粘度易调节,且有利节能。 相似文献
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简单介绍了乙烯装置急冷油系统的工艺流程及传统的急冷油减粘方法。通过对急冷油和急冷油系统结垢物组成的分析,探讨了急冷油粘度增长的原因。合成了适用于乙烯装置急冷油系统的新型减粘剂BI—01。考察结果表明,该减粘剂具有较好的减粘效果。 相似文献
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乙烯装置急冷油粘度控制及减粘塔运行分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对国内外急冷油减粘技术现状,分析了急冷油粘度增加对循环系统的危害,介绍了旋流分离技术应用于急冷油减粘的工艺过程,该技术克服了其它减粘方法存在的一些缺陷。指出提高减粘塔顶温度的同时增加参与减粘的急冷油喷淋量,降低减粘塔顶温差、控制好塔釜液面是进一步优化减粘塔操作的关键。 相似文献
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介绍了福建联合石化(FREP)乙烯装置脱瓶颈改造项目概况,阐述了汽油分馏塔、急冷油循环、急冷油过滤器、盘油循环、急冷水塔、工艺水汽提塔及稀释蒸汽发生系统的改造情况。汽油分馏塔与减粘塔优化组合,减粘塔和进料急冷器更换满足改造负荷要求,解决进料急冷器堵塞,减粘塔操作困难,达到热量回收、稀释蒸汽发生量最大化目的,保证急冷系统安全、稳定运行。 相似文献
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急冷油循环是乙烯装置中非常关键的系统,由于操作温度高、管径大、粘度大等特点,此处的配管有一些与其他装置不同的特点。笔者将以某1Mt/a乙烯装置为例,就急冷油系统的配管和布置特点展开讨论。 相似文献
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刘永莉 《石油化工设备技术》2021,(2):11-15
文章以某110万t/a乙烯装置改造为例,介绍了乙烯分离急冷油塔系统的工艺技术特点,着重论述了急冷油塔内件的改造方案,在应用一种新型高通量正交波纹塔板后,圆满解决了急冷油塔盘油段气液负荷增幅大的难题,为今后同类装置塔内件改造方案的选取提供了借鉴. 相似文献
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原油密度、黏度的地化热解评价方法 总被引:4,自引:1,他引:4
地化热解资料不同组分所影响因素不同,这些影响因素外在表现和机理不同,从影响机理入手,在对各组分进行样重、孔隙与体积校正的基础上,分别建立原油密度约束的轻、中及重质组分校正模型。对不同来源的地化热解资料进行校正后,在考虑残余烃含量的同时,提取与原油密度、黏度相关性较大的评价参数,建立原油密度、黏度相关性较大的评价参数,建立原油密度、黏度的多参数相关性定量化评价模型。并形成了一套较为完善的资料校正与原油密度、黏度评价方法,对不同储集层、层位、原油性质的37口井共48层的原油密度、黏度进行评价,评价结果与原油样品分析结果对比可知,其精度有了明显提高。 相似文献
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炼厂丙烷与拔头油的裂解性能及利用研究 总被引:4,自引:2,他引:2
采用裂解制乙烯实验室评价装置,对兰州石化公司炼油厂催化裂化装置副产的丙烷、催化重整装置副产的拔头油进行了裂解性能评价实验。结果表明:丙烷和拔头油均为优质的裂解原料,在适宜的裂解条件下,其所得乙烯产物的收率可分别达到37.62%和34.09%,三烯收率可分别达到52.60%和53.94%。提出了丙烷、拔头油的裂解利用方案,即丙烷与乙烷共裂解、拔头油单独裂解、或丙烷与拔头油共裂解。使丙烷和拔头油在乙烯装置上得到了利用,将原来的燃油转化成高附加值的化工产品,获得了较好的经济效益。 相似文献
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针对江37 稠油油田蒸汽吞吐开采稠油过程中出砂严重的情况,进行了注表面活性剂降黏驱油室内实验研究。表面活性剂筛选实验表明,FPS-H 分散型稠油降黏剂与江37 稠油油田采出污水具有较好的配伍性,可使油/水界面张力下降到0.05 mN/m,稠油乳化降黏率达到92.1%。驱油实验结果表明,FPSH降黏剂驱最佳注入量为0.5 PV,最佳注入速度为1.0 mL /min,注入方式应选择0.5 PV 段塞-后续水驱方式,注入水温度不宜超过50 ℃。 相似文献
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Mir-Shahabeddin Izadkhah 《Petroleum Science and Technology》2018,36(11):732-738
Pyrolysis of lower alkanes is among the main industrial methods for the production of light olefins. In this paper, an artificial neural network (ANN) model was developed in order to predict production of ethylene from ethane pyrolysis based on data obtained from mathematical modeling of the process in a plug flow reactor. Results obtained from the mathematical models were validated using experimental data from the literature. According to the results, the linear regression between network outputs and corresponding targets are proven satisfactory with a correlation coefficient of 1. The optimum number of neurons of 10 was obtained at hidden layer. 相似文献