RPMS在大連石化催化料調合優化測算中的應用

李 霞 劉 東 汪洪濤 崔增蛟 任 妮

(1. 中國石油大連石化公司生產運行處，遼寧 大連 116031；2. 中國石油天然氣股份公司規劃總院，北京 100086)

煉油廠和石化建模系統(Refinery and Petrochemical Modeling System，RPMS)是用線性規劃、分布遞歸的數學模型，在滿足眾多約束條件的情況下，經過萬次迭代計算尋得最優解的軟件。迭代過程可以是原料固定，尋得最優的裝置負荷；可以是加工量固定，尋得性價比最高的外購原料；可以是原料、加工量固定，尋得最優的二次加工路線等。目前，RPMS在煉化企業從煉廠的新建、改擴建、挖潛增效、計劃優化，到年、季、月的計劃排產，有著十分廣泛的應用，中國石油大連石化公司作為中石油的第一個RPMS項目試點企業，從2004年起便將RPMS軟件應用于進口原油選購、不同原油加工比例測算、生產方案優化及計劃排產等生產經營的各個領域，公司每年運用RPMS模型進行的優化測算達到400次之多，RPMS的應用能夠準確、快捷地為生產經營提供決策參考。

中國石油大連石化公司為了優化裝置運行多產高附加值產品，采取了減壓深拔技術，提高減蠟拔出率，改進換熱提高加裂反應深度等措施，提高了加氫裂化裝置的日均負荷，且提高了加裂石腦油和航煤收率，降低了外甩尾油量，加裂尾油收率由之前的28%將至7%左右。加裂尾油是重要的催化輕料構成，占整體催化輕料的70%左右，尾油收率的大幅降低，使催化輕料日均減產1 500t左右，造成催化原料殘碳高、催化裝置低負荷運行。為了優化催化料并改進催化裝置的運行，使整體的效益最大化，筆者運用RPMS模型對催化料調合的各種方案進行了優化測算。

1 RPMS線性規劃方法①

線性規劃模型通常包括一個目標函數和眾多約束條件。目標函數是指在滿足了眾多約束條件下的經濟效益最大。約束條件包括：各裝置以及全廠的物料平衡、裝置加工能力約束、單個原油采購數量約束、原油加工總量約束、某些產品出廠量約束、成品油調合指標約束和裝置進料物性約束。利用成熟的求解器，對建好的模型進行求解，可以快速、準確地計算得到目標函數為最大利潤的最優化解[1～3]。

1.1 目標函數

該企業線性規劃模型的目標函數采取利潤最大化，即銷售收入-原料成本-加工成本最大，方程可以寫成以下形式：

MaxObj=PRICE×MSELPRO-PRICE×MBUYRAW-PRICE×MUBYUBL

(1)

其中，MSELPRO為銷售的產品的量，MBUYRAW為購買的原材料的量，MUBYUBL為公用工程的量(若還有固定成本，需將這部分成本也減去)。

1.2 約束條件

1.2.1物料平衡約束方程

以催化裂化裝置為例，催化裝置的進料為催化輕料、催化重料、回煉芳烴。設WFCCBAS為催化裂化裝置的混合進料，則進料匯流物料平衡方程為：

WFCCBAS=WFCCFCL(催化輕料)+WFCCFCH(催化重料)+WFCCLR2(回煉芳烴)

(2)

催化裂化裝置的產品物料平衡(以催化汽油和催化柴油舉例說明)：

催化汽油MWGT1C2=0.42×WFCCBAS

催化柴油MWGT1C3=0.25×WFCCBAS

(3)

1.2.2裝置相關約束方程

以催化裂化裝置為例，催化裂化的月度加工能力約束為：

23萬t≤WCAPFCC=WFCCBAS=WFCC1AQ+

WFCC1VX+WFCC1DE≤31萬t

(4)

對于催化裂化裝置的進料來說，還有些特殊的進料限制，如進料殘碳含量限制(物性代碼CCN)在3.5%～5.8%之間，方程為：

0.035WFCCBAS≤CCN×WFCCFCL+CCN×WFCCFCH+

CCN×WFCCLR2≤0.058×WFCCBAS

(5)

1.2.3成品油調合約束方程

以93#汽油調合的辛烷值計算舉例，BG93FCG、BG93LR2、BG93RAS、BG93XYL、BG93TOL、BG93MTB、BG93ALK分別表示調入93#汽油的加氫汽油、重芳烴、抽余油、二甲苯、甲苯、MTBE和烷基化油的體積量。

研究法辛烷值按照體積百分比進行調合為：

93×MVOLG93≤ 91×BG93FCG+ 100×BG93LR2 +68×BG93RAS+106×BG93XYL+115×BG93TOL+115×BG93MTB+ 96×BG93ALK

(6)

RPMS特殊功效是能將非線性的物料性質轉換成可計算的指數性質，經過線性計算后再反算回非線性性質，如汽油的蒸氣壓指數、柴油的十六烷值指數等。中國石油大連石化公司僅汽油調合池就有近十種調合組份，每種組份的數量、性質對目標產品的影響，以往通過進料和產品的性質檢測才能獲得數據；現在RPMS對汽柴油的調合進行了詳細的模擬，可以對產品的性質進行預判，并預先優化調合組份和汽、柴油產品結構，從而指導實際生產操作。

2 催化料優化案例分析

2.1 催化料現狀和優化思路

目前催化調合池內的構成為：催化重料(渣油加氫常渣、二蒸餾減渣)，催化輕料(加氫裂化尾油、二蒸餾常四線、酮苯蠟下油)。當總日加工量為4.7萬t，加工進口原油為俄油∶沙輕=1∶1時測算，催化重料約為每日10kt，殘碳6.842，催化輕料約為每日1 400t，殘碳0.085，此時兩套催化進料殘碳均達到最大約束值，三催化殘碳6.5，日加工量3 600t(最大負荷4 200t)；四催化殘碳5.8，日加工量8 000t(最大負荷10 000t)。

可見，催化料優化的關鍵是要通過增加催化輕料量和降低催化重料殘碳來降低催化進料殘碳，從而提高催化裝置處理量。加工大慶油的二蒸餾所產的減壓蠟油是很好的催化裂解原料，目前用于生產石蠟和潤滑油產品，其簡易工藝流程如圖1所示。

圖1 潤滑油和石蠟生產路線簡易工藝流程

石蠟一直是該公司邊際效益最好的產品之一，由于潤滑油目前價格偏低，邊際效益不如高標號汽油，因此催化料優化優先將潤滑油系列的產品放于催化調合池，分4個方案：方案一，基準方案(日加工量4.7萬t、加工進口原油的比例為俄油∶沙輕=1∶1、催化調合池構成不變)；方案二，抽出油調渣油加氫料；方案三，全部去蠟油調催化輕料；方案四，全部酮苯料調催化輕料。

2.2 模型計算

利用專業的原油切割軟件H/CAMS對各原油進行自定義餾分段的切割，分別得到每一種原油各側線的收率和物性數據，放入到線性規劃模型中。其他由手動設定必要的約束條件，主要有：

a. 進料原油，大慶油每日進料原油達12 500t，其余俄油∶沙輕=1∶1；

b. 甲苯、重芳烴全部調汽油，產量約束為零，IV、V類汽油、柴油按月實際出廠量約束，該月天數為31天；

c. 產品的性質按出廠指標進行最大和最小限制；

d. 催化裂化裝置、加氫裂化裝置、渣油加氫裝置限定進料的殘碳、金屬及S含量等；

e. 主要裝置加工負荷的最小值不得低于設計值的50%，最大值不超過設計值的上限。

在日加工量為4.7萬t的情況下，經過模型計算，得出4個方案的測算結果。

2.3 裝置負荷比較

抽出油稠環芳烴多、粘度低是好的渣油加氫原料，抽出油調渣油加氫原料后，從模型運行得出渣油常渣殘碳由之前的6.4降至6.1，改進了催化進料性質，在模型約束的催化殘碳限制內，催化重料調入量增加，催化加工量得到提高。由表1可看出方案二催化加工量較方案一提高了1.67%。當每日1 250t的去蠟油和2 500t的酮苯料分別調催化輕料后，糠醛精制和酮苯裝置分別停工，催化負荷相繼較方案一提高10.52%、16.30%，進料殘碳滿足模型約束。

表1 裝置負荷比較 %

2.4 部分產品結構比較

在模型的產品性質表中，限定了汽油的辛烷值、硫含量、密度、蒸氣壓、芳烴+烯烴含量，由表2可見，高標號汽油滿足了所有的性質指標要求，并均按模型賣表限定的產品最高外售量(根據市場需求限定)產出。模型限定了柴油的凝點和硫含量、密度、十六烷值、冰點、閃點指標，由表1可見，高標號柴油(IV、V類、低凝點柴油)滿足了所有的性質指標要求，并均按限定的最大外售量產出。重整生產的甲苯、重芳烴全部調合汽油。由于催化負荷逐次提高，方案二、方案三、方案四的汽、柴油產量也逐次提高。

表2 全月部分產品銷售比較 萬t

根據模型內設置的公用工程單耗，模型運算出的加工4版方案的變動加工費分別為：方案一17 775萬元，方案二18 066萬元，方案三18 795萬元，方案四18 212萬元。4版方案的原油成本相同。比較效益則為表2中產品的銷售收入-變動加工費，得出：方案一為348 134萬元，方案二為349 513萬元，方案三為348 442萬元，方案四為342 461萬元。

由此可見，方案二(即抽出油調合渣油加氫進料)的效益最好，比基礎方案月可增加效益1 379萬元，方案三、方案四(去蠟油、酮苯料調合催化料)效益不如方案二的好。所以目前的價格體系下，潤滑油、石蠟路線效益要好于汽、柴油路線效益，建議潤滑油、石蠟繼續外售，取消抽出油外售，改成調合渣油加氫進料。

3 結束語

筆者測算應用的RPMS是將原油采購、原油切割、常減壓蒸餾、二次裝置加工、成品油調合及產品出廠銷售等完整地進行歸集的數學模型，用線性規劃的方法逐次迭代求解，得到最優裝置負荷和最優產品分布，獲得目標函數(最優效益)，催化料優化測算中RPMS能夠快速地優化出每個方案的最優效益，為生產管理人員提供了較好的決策指導。