發(fā)布時(shí)間：2020-06-05 03:29

【摘要】：催化裂化油漿是催化裂化工藝產(chǎn)生的最重液體組分,由于富含大量重芳烴、金屬、殘?zhí)�、催化劑顆粒,難以進(jìn)一步處理,通常作為燃料油直接燒掉。但是隨著催化裂化原料重質(zhì)化,油漿產(chǎn)出比例不斷增加,如何對其進(jìn)一步利用,提高附加值,值得深入研究。超臨界萃取耦合加氫處理工藝可以有效的改善油漿性質(zhì)。通過超臨界萃取的方法,對原料油漿進(jìn)行萃取。經(jīng)過萃取后,油漿中大部分催化劑顆粒、金屬可以被脫除,殘?zhí)�、膠質(zhì)、瀝青質(zhì)明顯降低。萃取后的油漿可以滿足加氫處理裝置對原料的要求。之后,本研究以萃取后的油漿為原料,進(jìn)行了加氫處理實(shí)驗(yàn),并對加氫過程進(jìn)行了分子水平動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建。在分子水平上進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建,是目前動(dòng)力學(xué)模型研究的熱點(diǎn)。分子水平動(dòng)力學(xué)建模,需要先定義分子在計(jì)算機(jī)中的存儲方式,前人提出了多種存儲方法,但存在過于復(fù)雜或同一種存儲方式異構(gòu)體過多等情況。本研究采用化學(xué)信息學(xué)中的SMILES編碼來存儲分子,可以解決前人方法存在的許多問題。目前,原料分子集構(gòu)建主要有兩種方法,隨機(jī)構(gòu)建法和最大信息熵法,本研究對兩種方法進(jìn)行了探討,并提出了通過預(yù)構(gòu)建分子庫,提高構(gòu)建效率的方法。選用最大熵優(yōu)化算法,對萃取后的催化裂化油漿進(jìn)行了原料分子集構(gòu)建,構(gòu)建結(jié)果可以與實(shí)驗(yàn)值吻合。在加氫反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程,使用反應(yīng)SMARTS語言,解決了反應(yīng)規(guī)則編寫的問題。反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)生成完畢后,還需要將其轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可求解的微分方程組的形式,本研究采用了計(jì)量系數(shù)矩陣的處理方法,可以動(dòng)態(tài)的將反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可求解形式。最后,利用上述模型構(gòu)建方法,對油漿加氫過反應(yīng)過程進(jìn)行了分子水平動(dòng)力學(xué)構(gòu)建,模型計(jì)算結(jié)果可以與實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好的吻合。構(gòu)建完成后的模型可能存在問題或者需要對模型進(jìn)行進(jìn)一步分析,本研究采用網(wǎng)絡(luò)可視化的方法,可以對整個(gè)構(gòu)建過程和反應(yīng)微分方程組進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化分析。反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)可視化,在生物反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)分析中有廣泛應(yīng)用,一般通過結(jié)合反應(yīng)物的某種性質(zhì),對相應(yīng)過程中性質(zhì)的變化進(jìn)行分析。本研究首先根據(jù)反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的特性,選取了物質(zhì)-物質(zhì)與物質(zhì)-反應(yīng)型兩種圖類型。之后,通過將反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合反應(yīng)物產(chǎn)生的代數(shù)和反應(yīng)過程中物質(zhì)含量的變化,開發(fā)了一套針對分子水平動(dòng)力學(xué)模型特性的可視化方法。對網(wǎng)絡(luò)的布局進(jìn)行了詳細(xì)探討,并嘗試了多種網(wǎng)絡(luò)布局方案,最后選取樹狀布局和力學(xué)布局作為最終方案,并在可視化基礎(chǔ)上,將可視化與反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行整合,可以直接在可視化界面上對反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編輯。本研究在對催化裂化油漿加氫過程進(jìn)行分子水平動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建的同時(shí),開發(fā)了一套完整的分子水平動(dòng)力學(xué)構(gòu)建平臺,可以快速完成分子水平動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建,并對該構(gòu)建平臺使用的軟件編程庫、軟件的基本框架和部分代碼進(jìn)行了簡要介紹。
【圖文】：

圖 1.1 中間餾分不同類型化合物的 gamma 分布擬合示意圖[35]Fig. 1.1 Diagram of fitted gamma distribution of different types of compounds[35]90 年，Neurock[37, 38]等提出通過對不同分子基團(tuán)的概率密度函數(shù)進(jìn)行隨基團(tuán)重構(gòu)的分子集構(gòu)建方法。因?yàn)槭徒M分不僅分子數(shù)量龐大，分子分復(fù)雜，但是組成分子的基團(tuán)種類并不多，且基團(tuán)數(shù)量滿足一定的分布特卡羅抽樣構(gòu)建分子集的方法奠定了重要基礎(chǔ)。因?yàn)椋椭芯薮蟮幕捎谄浜写罅康耐滴�，，而同系物之間往往只是某個(gè)基團(tuán)數(shù)量上的不團(tuán)分布進(jìn)行抽樣可以大幅減少要抽樣分子的復(fù)雜性和數(shù)量，而且這一斷擴(kuò)展，只要能弄清各個(gè)石油分子組成基團(tuán)之間確切的分布關(guān)系，我們定體系的石油分子組成進(jìn)行準(zhǔn)確的構(gòu)建。之后，Mobil 公司的 Quann 和 IFP[44-46]、曼徹斯特大學(xué)的 Peng 等[47-50]都在此基礎(chǔ)上提出了自己的構(gòu)們的方法各有不同，但都具有自己的特色，下面將分別介紹。于“石油連續(xù)體”這一概念，石油組成分子的一些基團(tuán)具有相應(yīng)的分布規(guī)

Trauth隨機(jī)法構(gòu)建渣油分子集方法
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)（北京）
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE621

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號：2697433