涂阳勤，李 沾，李正平，张健生

（1.浙江中控软件技术有限公司，杭州310053；2.中韩（武汉）石油化工有限公司，武汉430082）

随着原油的重质化、劣质化以及环保法规的日益严格，加氢装置在现代炼化企业生产清洁油品过程中变得越来越重要，加氢装置的氢气耗量也越来越大，氢气成本已成为炼油企业除原料成本以外的第二大成本支出[1]。如何降低生产成本支出，减少氢气耗量，提高氢气资源的利用率，已成为炼化企业关注的焦点[2]。炼化企业的生产方案通常随着原料油的硫、氮含量、密度等性质参数的变化而调整，企业对氢气的需求也在变化，对氢气系统进行优化调度成为炼厂节能降耗、减排增效的重要途径[3]。调度人员在制定氢气调度方案前，需要确定加氢装置在不同加工负荷条件下的氢气耗量，调度人员通常使用加氢装置的氢气单耗和加工量估算装置的氢气耗量，但这种方法比较粗略，未考虑加工原料性质、操作条件变化对氢耗的影响。目前炼厂常规氢耗计算方法是Nelson 估算方法，虽然此方法计算过程简单，但是对于石脑油、柴油的加氢过程氢气耗量计算误差较大[4-6]。通过构建装置产品收率模型和原料、产品氢含量的计算模型，基于氢气平衡核算，可以计算出加氢装置氢气耗量[7]。但是此方法的准确性依赖于产品收率模型的准确性，为保证模型的即时性和有效性，需要对模型参数进行实时更新。本文提出的加氢装置耗氢预测系统即是以该方法为基础，通过准确预测加氢装置的气体产品、液体产品的收率，在满足氢气平衡的前提下，推算装置的氢气耗量，实时在线更新模型参数，保证了氢气耗量预测的准确性。

1 加氢装置物料流量校正

加氢装置既有气体产品，也有液体产品，流量计一般采用的是孔板流量计。孔板流量计的计量准确性与介质的密度相关，体积流量的计量公式如式（1）所示：

简化后：

设计工况下的体积流量为

式（2）与式（3）相除：

由理想气体状态方程：

综合式（4）与式（5）有：

对于M 的计算，可以根据LIMS 化验分析的组成和各组成的相对分子质量加和得到：

式（1）～式（7）中：Qd为设计工况下气体的流量；Q 为实际工况下气体的流量；Pd与Td为设计工况下的压力与温度；P 与T 为实际工况下的压力与温度；Md为设计工况下的气体的相对分子质量；M 为实际工况下的相对分子质量；Mi为LIMS 化验分析组分i的相对分子质量；xi为组分i 的含量。

对于加氢单元出装置的气体，其体积流量可以采用式（6）进行校正，但是无法用式（6）对液体的质量进行校正，因为状态方程无法适用液体。液体密度受温度影响较大，可用式（8）、式（9）对液体密度进行校正：

2 加氢装置物料含量计算

加氢装置的加氢过程其实就是产品相对原料油氢碳比提高的过程。因此，确定加氢反应前后原料油的氢含量和产品的氢含量后，通过氢气平衡即可反算出加氢过程的氢气耗量。

2.1 气体物料氢含量的计算

为了判断装置产品质量是否合格，企业对出加氢装置的产品通常都会进行化验分析。对于出加氢装置的气体（包括干气、酸性气、低分气和液化气等），由于有各组分的化验分析数据，可以较方便地计算出气体的碳氢质量比和气体氢元素的质量分数。

式（11）～式（12）中：xi是化验分析中组分i 的含量；Hi是组分i 的氢原子个数；Ci是组分i 的碳原子个数；CH 为碳氢质量比；xj为非烃类组分j（比如硫化氢、二氧化碳等）的含量；ωH%为气体氢元素的质量分数。

需要注意的是化验分析在采样的过程中不可避免的会带入空气，因此在计算气体的氢含量的过程中，需要先对化验分析组成数据在扣除空气的含量后进行归一化处理。

2.2 液体物料的氢含量计算

加氢装置的液体产品通常有石脑油、航煤、柴油、蜡油、渣油等，不同产品的碳氢比不同，氢含量也不一样。油品的氢含量采用元素分析装置可以直接测定，但是直接测定相对费时、费力。但是通过关联油品的国际标准密度、中平均沸点等基本性质数据，使用相关关联式可计算获得油品的氢含量，其计算过程如图1所示。

图1 油品氢含量计算过程Fig.1 Calculation process of the oil hydrogen content

在计算油品的体积平均沸点时，在化验分析数据中有关馏程的数据可能并不全面，比如：有的油品ASTM D86 馏程数据只有初馏点、50%、90%和终馏点数据，缺少30%、70%馏出温度数据，此时需要使用插值拟合的方法获得缺少的馏出温度数据，也可以使用罗雄麟提出的蒸馏曲线关联式[8]：

式中：t0为初馏点温度，℃；V 为馏出体积，%；a 与b为模型参数，使用化验分析中已有的50%、90%馏出温度数据代入式（13），联立方程求解出参数a 与b。由上述模型可以计算获得30%与70%馏出温度数据。由馏程数据可以获得油品的体积平均沸点：

式中：t10、t30、t50、t70、t90是恩氏蒸馏的馏出体积为10%、30%、50%、70%、90%气相温度，油品的其他平均沸点可以借助体积平均沸点与恩氏蒸馏曲线的斜率，采用王洛春平均沸点校正值关联式[9]即可计算获得。

蒸馏曲线的斜率：

中平均沸点：

式（15）～式（17）中：Δme 为中平均沸点的校正值；S为恩氏蒸馏曲线的斜率；tme为油品的中平均沸点，℃；tv为油品的体积平均沸点，℃。

通常化验分析（LIMS）中测定的是20 ℃的密度，与4 ℃水的密度（1000 kg/m3）之比是20 ℃的标准密度。通过密度换算校正可以转换成国际标准密度，使用杨朝合校正公式[10]可获得相对密度换算校正值。

式（18）～式（20）中：d 为20 ℃油品实际测定的密度，kg/m3；为油品在20 ℃时的标准相对密度；为国际标准相对密度。

采用Riazzi 计算油品碳氢质量比的改进方法[11]可获得更为准确的油品碳氢质量比。对于平均相对分子质量为70～300，中平均沸点为300～616 K 的石油馏分，油品碳氢质量比为

对于平均相对分子质量为300～600，中平均沸点为616～811 K 的石油馏分，油品碳氢质量比为

式中：I 为huang 特性参数；Tme为油品的中平均沸点，K；CH 为油品的碳氢质量比。

3 加氢装置产品收率预测

加氢装置产品收率的影响因素除了原料油的性质以外，还有反应过程、分离过程的操作条件参数。原料的性质参数包括原料的密度、平均沸点、90%馏出温度、碳氢质量比等，反应过程的操作条件主要是反应的平均温度、氢分压、空速、氢油比等，分离过程的工艺参数主要是热高压分离器温度、冷高压分离器温度以及分馏塔的塔底操作温度。选取的工艺操作参数以装置的实际情况为准，有的加氢装置可能有好几台反应器（比如，加氢裂化装置有加氢精制反应器和裂化反应器），可能有好几个床层反应平均温度，有的加氢装置可能就只有1 个分离器，因此也就只存在1 个分离操作温度，因此对于具体的装置需要具体分析，选择相关的参数。

以加氢裂化装置为例，选取原料密度ρ（kg/m3）、中平均沸点Tme（K）、90%馏出温度T90（K）、碳氢质量比CH、精制反应平均温度Tave（K）、裂化反应平均温度（K）、氢分压PH2（MPa）、空速WHSV（h-1）、氢油比HOR、分馏塔塔底温度Tboil（K）共10 个关联因素，采用二次多项式拟合的方法构建加氢装置液体产品收率与这10 个因素的关联模型。由此预测出加氢裂化装置轻石脑油、重石脑油、航煤、柴油、尾油等产品的液体收率。

由于热高分、冷高分的操作温度会影响氢气在反应生成油中的溶解度，而这直接关系到加氢装置含硫干气和含硫低分气中的氢含量，对加氢装置气体产品流量有较大影响，因此在构建加氢装置气体产品收率预测模型时，除了关联上述的10个变量外，还关联了热高压分离器的温度THS（K）、冷高压分离器温度TLS（K）。构建的气体产品收率模型可预测出含硫低分气、含硫液化气、含硫干气的收率。

预测模型的目标不是气体产品的预测收率Yn与实际收率Yn′的偏差最小，也不是液体产品的预测收率ym与实际收率ym′偏差最小，而是所有产品预测收率和实际收率偏差平方和最小，所以建模的目标函数是：

约束条件是：所有产品预测的收率加和等于1。

将多项式拟合求解拟合参数的问题转换成带有等式约束的非线性目标函数求最小值的问题，求解拟合模型的参数。求解的模型参数以变量的形式存储在i-sys 数据库中，通过更新建模训练的样本数据，寻找目标函数的最小值，不断更新拟合模型的参数，从而保证产品产率模型的即时性与有效性。

4 加氢装置氢气平衡计算

在完成加氢装置出料物流的氢含量计算和加氢装置产品收率的预测之后，计算加工原料油的氢量和加氢装置各产品氢量，对加氢装置整体进行氢气平衡动态核算，可计算出装置的氢气耗量。以某炼化企业的加氢裂化装置为例，氢气平衡核算如表1所示。表1中所示的加氢裂化装置加工原料油201.13 t/h，出装置的产品主要是含硫干气、含硫低分气、液化气、轻石脑油、重石脑油、航煤、柴油和尾油，通过氢气平衡核算分析获得加氢裂化装置的耗氢量为4755.92 kg/h，由于装置所耗的氢气是99.9%的高纯氢，将氢气换算成标准体积流量为53200 Nm3/h，与实际新氢耗量52960 Nm3/h 接近。

表1 加氢裂化装置氢气核算表Tab.1 Hydrogen balance calculation of hydrocracking unit

5 氢耗预测系统的设计与应用

5.1 系统整体架构

加氢装置的氢气耗量预测系统架构如图2所示。氢耗预测系统从某炼化企业的化验分析数据库采集最近3 个月（2021年1月15日至2021年4月15日）关于原料油、循环氢、各装置产品密度、馏程及组成的历史数据，从实时数据库中采集对应时间的工艺操作参数的历史数据（包括温度、压力、加工量、冷高分温度、热高分温度、分馏塔塔底温度、氢油比等）以及进出装置物料的流量数据（包括进料流量、干气流量、低分气流量和其他液体产品的流量等）。在剔除异常数据，对数据进行时间对齐处理后，对进出装置物料流股进行流量校正，并计算出各产品的收率、原料的平均沸点、氢分压、反应平均温度等数据。构建原料性质、操作条件与产品收率的关联模型，而且随着时间的推移，不断更新模型训练的数据，在线更新关联模型参数，保持关联模型的即时性和有效性。系统为用户配置有相关数据输入界面如图3所示。由此，系统可以计算出在输入工况下加氢装置的原料和产品的密度、平均沸点、碳氢质量比等基本性质参数，进而计算进出装置各物料的氢含量。由关联的最新收率模型和各物料的氢含量即可进行氢气平衡核算，进而预测出此时加氢装置的氢气耗量。

图2 氢耗预测系统整体架构Fig.2 Overall frame of hydrogen consumption prediction system

图3 供用户输入参数的界面Fig.3 User interface for parameter input

5.2 氢耗预测系统的应用

利用加氢装置氢气耗量预测系统在装置加工原料、工艺操作条件发生变化时能方便地预测出装置的氢气耗量，可为氢气的应急调度，维持氢管网压力的稳定提供数据支撑。氢气耗量预测系统可在线校正由介质密度变化引起的流量偏差，补充油品化验分析缺少的馏程数据，在线计算油品的标准密度、平均沸点、碳氢质量比、氢含量等性质数据，实时计算各产品的收率以及工艺操作参数（如氢分压、氢油比、反应平均温度、空速等）。通过构建原料性质数据、工艺操作参数与产品收率的关联模型，确定原料性质、工艺条件对产品收率的定量影响。在输入加氢装置的加工处理量、原料性质数据和操作参数后，通过氢气平衡的核算，计算出装置的氢气耗量。图4给出了2021年4月16日至2021年4月30日加氢裂化氢气耗量的预测值与实际值的对比，最大绝对偏差不超过1500 Nm3/h，相对偏差不超过2.3%。

图4 加氢裂化氢气耗量预测值与实际值对比Fig.4 Comparison between prediction and practical value of hydrogen consumption for hydrocracking unit

6 结语

本文提出的加氢装置氢气耗量预测系统是基于装置氢气平衡核算和产品收率预测所开发的，预测氢气耗量数据可为氢气的优化调度提供数据支撑。通过加氢装置氢气耗量预测系统可即时计算出油品标准密度，补充化验分析数据中缺少的馏程数据，进而确定油品较难直接测定的性质参数（如中平均沸点、碳氢质量比、氢含量等）。构建的产品收率模型，关联了原料性质数据和工艺参数，涵盖的变量数据广泛、全面，而且产品收率模型参数在线更新，保证了加氢装置产品收率预测的即时性与有效性，进而保证了装置氢气耗量预测的准确性。