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多厂MPIMS模型的建设及应用

2021-11-10孟凡辉

石油化工技术与经济 2021年5期
关键词:干气石脑油液化气

孟凡辉

(中海油惠州石化有限公司,广东 惠州 516086)

多厂MPIMS(Multi-PIMS)模型是指将两个以上的炼油厂和化工厂的PIMS模型集成起来运行的多厂模型,能使用户同时对原料的总量与单厂模型中的原料数量进行限定,从而实现对不同生产厂的资源分配进行优化。多厂MPIMS模型包含炼油和化工的单厂PIMS模型,两者既可以单独运行,也可以联合运行。在单独运行时,能够测算炼油或化工单厂的效益,联合运行时可以测算炼油与化工一体化的效益,同时能够根据使用人员的需求和水平采用不同的运行模式[1]。

对于化工厂来说,原料成本约占乙烯装置生产成本的85%左右,不同原料的裂解性能和操作条件差异较大,积极推进炼化一体化原料,加大异构化干气、炼厂干气、加裂尾油等炼油副产资源利用,可以实现乙烯原料多样化,降低原料成本,有效提高双烯收率。对于炼油厂来说,油品效益空间日益压缩,而互供化工厂的石脑油、苯、丙烷等物料可以提高炼油厂经济效益,改善产品结构。

1 多厂MPIMS模型的特点

1.1 模型结构和案例设置

MPIMS模型使用其特定的表格来组织、控制和优化全局操作,也采用了与单厂模型相同的基于基础模型和Case文件的方法。基础模型包含所有需要的数据结构和输入,基本不需要更改基础模型。Case文件包括用于定义约束和装置运行能力的所有数据文件,包含了模型方案运行所需的完整的数据表(所有行)。Case文件数据表的输入将覆盖基础模型的输入数据,当进行新的研究或操作计划时,需要对MPIMS的Case文件的数据进行准备。将本地模型的Case数据加载到MPIMS中会耗费大量时间,必须细心管理以避免遗漏和错误。原来的“FrontEnd”工作簿检查工作繁琐,工作效率不高,在模型使用过程中简化了MPIMS Case的制作,将MPIMS Case调整到与单厂Case一致,只需将单厂标准Case中的设定复制到MPIMS标准Case中去,并挂表运行MPIMS基础方案,不需要将各个单表从单厂模型中逐一粘贴过来,避免了Case的行和列不一致。同时MPIMS增加了互供物料和公用工程的能力,用于跨越联合装置而不是仅在各单厂进行优化,以对物料价值进行正确评估。

1.2 炼化一体化报表

多厂MPIMS模型运行结果客户化输出,使用VB程序开发。炼化一体化客户化报表涵盖了炼油和化工主要装置的进料性质及工艺操作参数、炼油和化工主要装置的负荷、中间物料、互供料及主要产品的性质和价格。客户化报表将涉及到的炼化一体化模型结果中的关键数据都报告出来,实现模型与生产口径的对应,有助于用户快速找到模型结果数据,提高对结果解读的效率,进而作出正确的生产优化判断。

1.3 多厂模型校核

MPIMS模型中各个单厂LP模型由各自单厂负责维护和使用,按统一规则集成到MPIMS以进行跨商务及财务的运营优化。

2019年5月炼油厂、化工厂和服务商完成了炼化一体化的MPIMS准确性测试,包括干气、石脑油、液化气、煤油、柴油、尾油、裂解汽油、氢气、丁辛醇等物料的互供案例测试。测试通过后,多厂MPIMS模型投入使用,在实际使用过程中进一步检验、调校模型和提升用户对模型的熟悉程度。

为了保证模型的持续运行及优化,保持可靠性、稳定性和准确性,要定期进行模型校核。经过炼油厂和化工厂双方的讨论和协商,委托服务商每3个月对模型进行一次校核,包括单厂和多厂模型。校核数据采用每月加工原油的品种、数量以及评价数据;外购原料的量和主要性质;每套装置的月度平衡数据、所有进出厂物料月度平均价格、公用工程价格及月度物料库存变化数据等。校核后模型与生产实际匹配度得到了很大改进,使模型更加贴近生产实际[2]。

2 模型的应用实例

多厂MPIMS模型目前主要应用于炼油化工的互供物料测算,实现了较好的互供效益。基础方案以炼油化工企业某月实际发生数据为依据,给定原油品种数量、产品大类的数量约束;放开炼油化工之间的结构性物料如石脑油、抽余油、轻石脑油、裂解汽油等,放开化工单厂之间的可以互供的物料,如乙烯、丙烯等;然后制作对比方案,放开炼油化工之间的机会物料互供数量的约束,如催化干气、丙烷、液化气等,依次测算炼油与化工之间的机会物料互供价值[3]。

多厂模型采用的价格体系为:每月10日前,联合优化小组成员分别进行炼油原料及产品M+1/M+2/M+3的价格预测,形成统一版本用于MPIMS测算。

2.1 催化干气互供

炼油催化干气主要来源于催化(Ⅱ)装置,催化(Ⅰ)干气为未来潜在物料。催化干气在炼油内部供燃料气管网,若互供化工的干气进分离单元,可分离出乙烷及更重的组分,供裂解炉以替换石脑油原料,轻组分返回炼油燃料气管网。

(1)测算Case设定

Case 1:基础Case,催化干气不供化工;Case 3:修改基础Case,将催化干气互供化工的数量打开。

(2)测算结果

催化干气互供化工2.134 kt,目标函数增加100.225万元,详细数据见表1。

表1 催化干气互供化工效益对比

(3)测算结果分析

当前价格体系和运行条件下互供催化干气是有经济效益的,互供价值为469.71元/t。催化干气的乙烯收率比石脑油高,互供催化干气后,化工总乙烯增加0.629 kt。由于互供催化干气,炼油燃料的缺少由天然气补充,主要是因为当前价格体系下液化气价格高于天然气490元/t。

2.2 加氢尾油互供

加氢尾油作为蜡油加氢裂化装置的产物,主要作为润滑油加氢装置的原料,其他流向可供化工裂解和蜡油加氢裂化装置自身循环以及供催化装置加工。随着炼化一体化的发展,乙烯原料中石脑油的比例不断下降,加氢尾油是一种较好的乙烯裂解原料,性质与加工原油的品种有关。

(1)测算Case设定

Case 1:基础Case,加氢尾油不供化工裂解炉;Case 17:修改基础Case,将加氢尾油互供化工的数量打开。

(2)测算结果

加氢尾油互供化工20 kt,目标函数降低922.700万元,详细数据见表2。

表2 加氢尾油互供化工效益对比

(3)测算结果分析

20 kt供化工的尾油主要是由蜡油加裂装置降低转化率和尾油供催化(Ⅰ)量降低实现的,案例中润滑油加氢装置的处理量不变,蜡油加裂装置无尾油循环。在对比案例中尾油的流向优先级为:去润滑油加氢>去催化(Ⅰ)>去隔墙互供>自身循环。尾油互供化工后,总进料量增加0.72 kt,石脑油进料量减少19.40 kt,总乙烯产量增加0.19 kt。

加氢尾油互供化工后,石脑油的进料量相应就减少了,但是裂解的总进料量却有所增加。主要原因是加氢尾油的乙烯收率低于石脑油,丙烯收率高于石脑油,当乙烯分离系统能力固定、尾油互供时,顶出部分石脑油,裂解总进料量能力会增加[4]。虽然尾油丙烯收率较高,但是由于丙烯产量已达到化工需求的上限,因此尾油丙烯产量高的优势未能得到很好地体现,互供尾油价值差为-461.35元/t。

加氢尾油互供不仅要考虑尾油与石脑油的价差走势,还需要关注化工方面的实际工况。在化工缺丙烯的前提下,尾油价格较低时,互供尾油会有较好的经济效益;另外考虑尾油和干气等轻组分搭配互供,也可以得到较好的价值。

2.3 丙烷互供

炼油气分(Ⅰ)和气分(Ⅱ)装置的丙烷汇流一起后送化工的循环炉。炼油气分装置丙烷还可作为液化气组分调和液化气产品。

(1)测算Case设定

Case 1:基础Case,丙烷不供化工循环炉;Case 4:修改基础Case,将丙烷互供化工的数量打开。

(2)测算结果

丙烷互供化工20 kt,目标函数增加196.350万元,详细数据见表3。

表3 互供丙烷效益对比

(3)测算结果分析

从方向上模型建议最大化互供丙烷,互供价值为303.01元/t。由于丙烷的乙烯收率比石脑油高[5],互供丙烷后,化工总乙烯增加0.63 kt,总丙烯量保持不变。由于互供丙烷,炼油商品丙丁烷混合物(即液化气)产量下降6.45 kt。

2.4 液化气互供

炼油的液化气分为加氢液化气和饱和液化气。加氢液化气可以调和液化气外卖,也可以和二期饱和液化气混合送化工作为裂解炉的原料;饱和液化气可以外卖到液化气市场,也可以互供化工作为裂解炉的原料[6]。

(1)测算Case设定

Case 1:基础Case,液化气不供化工裂解炉;Case 6:修改基础Case,将液化气互供化工的数量打开。

(2)测算结果

液化气互供化工22.32 kt,目标函数增加679.550万元,详细数据见表4。

表4 液化气互供效益对比

(3)测算结果分析

液化气互送主要看液化气和石脑油的价格差异,某月液化气与化工外购石脑油价差为243元/t,液化气裂解窗口打开,互供液化气有效益。从方向上模型建议互供液化气,互供价值为304.46元/t。由于液化气的丙烯收率比石脑油高,互供丙烷后,化工总乙烯减少0.16 kt,总丙烯量达到上限。由于互供丙烷,炼油商品丙丁烷混合物产量下降22.08 kt。

3 结论

炼油化工多厂模型的应用,不但拓宽了化工乙烯裂解原料,降低了原料成本,也促使炼油厂多产隔墙互供物料,降低成品油比重,有利于炼油厂今后的转型升级。2021年上半年炼油化工之间的互供物料量较之上年同期有较大提升,互供物料价值达到新高。

(1)炼油厂和化工厂双方通过MPIMS模型对互供物料进行测算,识别互供价值,实现了催化干气、加氢尾油、丙烷及液化气等的隔墙互供,取得了较好的经济效益,为炼油厂由燃料型向化工型转型做出了重要贡献。

(2)在多厂MPIMS应用过程中开发了多厂Case制作模板及报表系统,提高了MPIMS的使用效率。

(3)多厂MPIMS模型应用和维护的难度比单厂模型更高,不仅需要有炼油厂和化工厂双方认可的价格体系和高质量的基础生产数据,还需要生产优化人员充分了解多厂模型的结构和物料逻辑,进而在实践过程中不断总结和提高应用水平。

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