FCC原料加氢预处理生产超低硫汽油技术措施综述

阐述了超低硫汽油的生产对现有FCC原料加氢预处理技术的影响以及世界各国的技术策略,并指明了FCC原料加氢预处理技术在生产超低硫汽油中的发展方向和主要技术措施。研究表明:从生产30μg/g的清洁汽油到生产硫含量小于10μg/g的超低硫汽油会造成FCC原料加氢预处理装置氢耗高、运转周期短、加氢预处理-催化裂化联合装置经济性差等问题。FCC原料加氢预处理生产超低硫汽油的主要技术措施有:优化现有的FCC原料加氢预处理装置、对现有FCC原料加氢预处理装置增加一个反应器、增加现有FCC原料加氢预处理装置的进料量、开发FCC原料加氢预处理-FCC组合工艺、新建或改造成缓和加氢裂化装置、新建或改造成部分转化加氢裂化、新建或改造FCC汽油后处理装置。     

加氢蜡油性质特征对其催化裂解丙烯收率的影响

将沙轻减压蜡油(LVGO)、沙重减压深拔蜡油(HVGO)以及减压蜡油掺脱沥青油(DAO,质量分数为50%)的混合蜡油3种原料分别加氢得到不同氢含量的加氢蜡油,再以加氢蜡油为原料进行催化裂解,探讨不同加氢蜡油性质对催化裂解丙烯收率的影响。HVGO加氢蜡油的催化裂解结果表明,加氢蜡油氢含量和芳碳率与催化裂解丙烯收率的相关性较高。3种氢含量相近加氢蜡油的催化裂解结果表明,掺DAO的混合蜡油加氢产物催化裂解的丙烯收率最高,其次是HVGO,最低的是LVGO。掺DAO的混合蜡油加氢产物中高碳数烃类占比显著高于其他两种加氢蜡油,表明加氢蜡油的碳数分布是影响催化裂解丙烯收率的关键因素之一。对比渣油溶剂脱沥青+蜡油加氢组合工艺与渣油固定床加氢工艺,前者具有更低的投资、更长的运转周期和更优质的加氢产物性质,更适宜作为催化裂解装置原料的生产路线,但能耗高于后者。     

煤直接液化油加氢提质RCHU技术的工业应用

介绍中国石化石油化工科学研究院开发的煤直接液化油加氢提质RCHU技术在全球首套百万吨级煤直接液化油加氢提质装置的工业应用及标定情况。结果表明：装置石脑油产品硫质量分数低于0.5μg/g，芳烃潜含量达68%左右；柴油产品密度（20℃）为0.842~0.855 g/cm3，硫质量分数低于0.5μg/g，产品质量达到设计要求；催化剂经过两次再生，累计运行近9年后仍保持较好的反应性能，稳定性好，取得良好的应用效果。     

蜡油加氢脱硫催化剂RN-32V失活动力学研究

在中型固定床反应器上,以中国石化青岛炼油化工有限责任公司减压蜡油为原料,进行了加氢脱硫试验,并在此基础上建立了加氢脱硫反应动力学模型,同时考察了RN-32V催化剂活性随运转时间的变化情况,并建立了基于反应动力学的催化剂脱硫失活模型。对失活模型的验证结果表明,采用所建立的失活模型可较好地预测不同运行阶段产品硫含量及催化剂寿命,在指导工业装置运转方面有较好的参考价值。     

基于多产化工品的重油原料烃类结构导向研究

石油炼制的化工转型及中间基原油供给比例持续增大的趋势均愈发明显。但中间基劣质渣油中硫、氮、重金属等杂原子含量高,稠环芳烃、胶质、沥青质等难裂化重组分多,对多产化工品途径带来挑战,需通过加氢等前处理工艺进行改质。基于重油分子水平组成、烃分子结构结合催化裂解反应化学研究,提出多产化工品的优势原料烃类组成结构为链烷烃、一环～四环环烷烃及烷基苯,需要渣油加氢与催化裂解两个单元很好地耦合。中间基渣油加氢改质的方向为稠环芳烃超深度加氢饱和并适度裂化。从分子水平表征中间基渣油加氢前后烃组成结构的变化显示,中国石化石油化工科学研究院以烃类结构为导向,采用加氢过程实现了多环芳烃、噻吩型含硫芳烃、胶质、沥青质的深度加氢饱和,定向转化为链烷烃和环烷烃尤其是一环～三环环烷烃等可多产化工品的优势烃类结构,进而与高选择性催化裂解技术耦合可实现劣质中间基渣油多产低碳烯烃和BTX（苯、甲苯、二甲苯）等化工品的目标。     

LTAG技术中加氢单元的选择与对比分析

对比了LTAG工艺工业应用过程中,不同类型加氢装置的应用结果。作为调整柴汽比的重要手段,LTAG的加氢单元可以应用加氢精制、重油加氢及加氢改质等装置,并与催化裂化装置联合,以实现压减柴油产量、增加汽油和液化气产量的目的。加氢单元选择不同的模式,导致加氢LCO性质不同,进而影响精制(或改质)柴油在LTAG过程中的转化率及选择性。在应用过程中,需要结合加氢单元的操作条件,根据加氢LCO性质变化,以及操作范围限定等因素的影响,针对性地调整FCC单元的操作条件才能获得最佳的使用效果。     

基于复杂因果关系模型的特征选择新方法及其在蜡油加氢工业装置上的应用

复杂因果关系模型的特征选择方法是当前人工智能领域的难点问题,开发新的特征选择方法对于因果关系模型的发展意义重大。以蜡油加氢工业装置为研究对象,针对模型涉及输入原料性质、操作参数等自变量特征和输出因变量特征精制蜡油硫含量之间复杂的因果关系,综合考虑输入变量两两之间的关系和输入变量与输出变量之间的关系筛选出合适的特征。首先,分别求出自变量特征之间和自变量与因变量之间的相关关系;其次,设计阈值和判别函数,将自变量、因变量结合起来,综合考虑两类变量之间的关系,最终将蜡油原料馏程中的初馏点筛选出来并剔除。相比传统的相关性特征选择方法,新筛选特征模型预测精制蜡油硫质量分数的平均绝对误差(MAE)减少62.97μg/g,平均相对误差(MRE)减少2.02百分点,决定系数R²增加0.395,充分说明了新特征筛选方法对复杂因果关系模型的有效性。     

提高数据模型预测效果的新方法及其在蜡油加氢脱硫中的应用

对于蜡油加氢工业装置而言,当原料发生较大变化时,即使操作人员进行相应的调整,也容易出现精制蜡油中硫含量超标或者过低的情况,这些数据点(边际点)虽少,但极重要。由于统计模型的固有缺陷,边际点的预测成为难题。研究提出两步法来解决这一问题,首先,建立精制蜡油硫含量异常点判定新方法,剔除异常点;其次,保留所有硫含量边际点,从正常范围点中随机抽取数据,将边际点数据量与正常范围点数据量之比(边际点/正常点)从1/9改变为2/8和3/7,使其更符合统计模型的预测特点。与边际点/正常点为1/9的模型相比,边际点/正常点为2/8和3/7的模型对测试集中硫质量分数的平均绝对误差分别缩小了35.97和57.95 μg/g,相对误差分别缩小了0.95和1.6百分点,解决了统计模型对少数边际点预测效果差的问题,提高了统计模型的泛化能力。     

C9+重芳烃催化加氢脱烷基技术研究进展

随着我国芳烃联合装置、乙烯裂解装置的扩能或新建,国内C₉⁺重芳烃产量也大幅增加;利用催化加氢脱烷基技术将C₉⁺重芳烃转化为BTX等轻质芳烃,对炼化企业具有良好的经济效益。本文以C₉⁺重芳烃生产BTX为出发点,阐述了催化加氢脱烷基反应体系中的碳正离子机理和自由基机理,概述了国内外催化加氢脱烷基反应工艺和催化剂的研究进展,并分析了各工艺、催化剂的优缺点,最后对反应机理、工艺及催化剂的发展方向进行了展望。增产BTX的同时联产三甲苯、四甲苯等高附加值单体芳烃是未来催化加氢脱烷基工艺的发展方向。新型催化剂的研发方向则应结合具体的生产目标和反应机理,定向制备出高活性、高选择性、高稳定性的催化加氢脱烷基催化剂。     

新的多任务预测优化模型损失函数及其在蜡油加氢催化剂评价中的应用

建立蜡油加氢中试模型,预测加氢蜡油中硫、氮含量,一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标,笔者基于深度学习框架,建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型,该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时,其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均,由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突,其结果通常不理想。为解决这一问题,根据硫、氮任务的数据分布特点,赋予硫、氮损失函数不同的权重,缩小二者梯度的差异。仿真结果表明：同时预测加氢蜡油中硫、氮含量(质量分数)的平均绝对误差分别从125.36和45.95μg/g降低至49.89和38.62μg/g,平均相对误差分别从32.6%和13.4%降低至9.98%和9.59%,新构建的损失函数基本解决了同时预测硫、氮任务时,预测误差不平衡的问题,能满足实际应用的要求。