純梁餾分油物性的預(yù)測研究.pdf

1、論文綜述了國內(nèi)外原油及餾分油物性關(guān)聯(lián)研究的進(jìn)展。采用實沸點蒸餾裝置將純梁原油切割成23個寬窄餾分，然后測定各寬窄餾分的密度ρ，折射率n，運動粘度v，平均相對分子質(zhì)量M及表面張力σ等物性。 用逐步回歸方法進(jìn)行處理，得到適用于純梁餾分油6種物性的預(yù)測經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式36個。包括密度的計算式8個(平均相對誤差在0.18％～0.57％之間，以下括號內(nèi)均為平均相對誤差)，折射率計算式8個(0.07％～0.29％)，中沸點計算式5個(0.97％～

2、2.21％)，表面張力計算式7個(0.85％～3.60％)，粘度計算式6個(1.01％～5.62％)，平均相對分子質(zhì)量計算式2個(2.45％，4.49％)。除了20℃粘度的預(yù)測精度較低外，其他各關(guān)聯(lián)式形式簡單、準(zhǔn)確性好，有選擇余地，能夠滿足實用要求。 基團(tuán)貢獻(xiàn)法利用平均相對分子質(zhì)量來確定各餾分的基團(tuán)組成，在用單純形法估算基團(tuán)貢獻(xiàn)值的基礎(chǔ)上，借助逐步回歸算法，對實測物性進(jìn)行回歸，得到預(yù)測模型8個。其中密度預(yù)測模型1個(2.65％)

3、；折射率預(yù)測模型3個(0.99％～2.45％)；<325℃餾分表面張力的預(yù)測模型1個(3.44％)；>325℃餾分表面張力的預(yù)測模型3個(2.62％～3.45％)，都能滿足工程計算的需要。 本論文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入石油餾分物性計算，建立了2層隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)餾分油物性間的關(guān)聯(lián)，將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測餾分油的密度，折射率，中沸點，表面張力，粘度，平均相對分子質(zhì)量，結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得結(jié)果總體上比逐步回歸法和基團(tuán)貢獻(xiàn)法更優(yōu)，結(jié)果滿

4、意。 本論文還采用了連續(xù)性方法預(yù)測餾分油的物性，其中定積分法是把逐步回歸法得到的物性預(yù)測模型看作是連續(xù)的。將所求餾分的初餾點和終餾點(或初餾點處的平均累計餾出質(zhì)量分?jǐn)?shù)和終餾點處的平均累計餾出質(zhì)量分?jǐn)?shù))分別代入到定積分的下限和上限，將經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式作為被積函數(shù)，積分即可得到所求物性的預(yù)測值，此方法描述的是物性與餾程間的關(guān)系，平均相對誤差在0.19％～4.78％之間，定積分法形式簡單，所用到的參數(shù)少。廣義積分法中被積函數(shù)引入了伽瑪分布密