S Zorb精制汽油辛烷值優(yōu)化模型及工業(yè)應用

王 杰，陳 博，劉 松，趙明洋，歐陽福生，高 萍

(1.華東理工大學化工學院石油加工研究所，上海 200237；2.中國石化上海高橋分公司)

重油催化裂化(RFCC)可以轉(zhuǎn)化成汽油、柴油等輕餾分以及部分低碳烯烴[1-2]，目前在我國汽油池組成中重油催化裂化汽油約占70%[3]。由于原油中的硫元素多集中于重油餾分中，導致重油催化裂化汽油的硫含量較高，因此催化裂化汽油脫硫技術成為學者們研究的重點[4]。S Zorb技術[5-7]因具有脫硫率高、氫耗低、研究法辛烷值(RON)損失小的優(yōu)點而被廣泛關注。然而，在某石化企業(yè)S Zorb裝置的實際運行過程中，精制汽油的RON平均損失高達1.35。因此，在保證汽油脫硫效果的前提下，降低其RON損失成為該裝置亟待解決的問題。

S Zorb裝置操作復雜、影響因素很多，而且各影響因素之間存在強偶聯(lián)性及復雜的線性或非線性關聯(lián)關系，因而對S Zorb工藝過程的建模模擬比較困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡[8]能夠在過程機理不明或復雜情況下尋找系統(tǒng)過程輸入、輸出之間的關系，從而建立數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型是目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用最廣泛的模型之一。因此，本課題基于該石化企業(yè)S Zorb裝置近3年的運行數(shù)據(jù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡并結(jié)合遺傳算法對S Zorb工藝過程進行建模、優(yōu)化，并通過工業(yè)試驗對模型優(yōu)化效果進行驗證，旨在通過模型優(yōu)化操作變量而在保證汽油脫硫效果的前提下降低其RON損失。

1 數(shù)據(jù)預處理及特征選擇

數(shù)據(jù)預處理是指從工業(yè)裝置采集并整理出與研究目標關聯(lián)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘提供基礎；……