SZorb精制汽油辛烷值优化模型及工业

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SZorb精制汽油辛烷值优化模型及工业应用

王杰1，陈博1，刘松2，赵明洋2，欧阳福生1，高萍1

(1.华东理工大学化工学院石油加工研究所；2.中国石化上海高桥分公司)

摘要：针对SZorb精制汽油研究法辛烷值(RON)损失较大的问题，以某石化企业SZorb装置近3年的运行数据为基础，采用最大互信息系数(MIC)和Pearson相关系数并结合BP神经网络，从包括原料油性质、吸附剂性质、产品性质和操作变量在内的个变量中筛选出22个建模变量，构建了结构为21-14-1的汽油RON预测模型，并进行验证。结果表明：建立的预测模型具有较好的拟合优度和泛化能力，其对测试集的平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为0.、0.。在此基础上，针对具体原料性质，采用遗传算法(GA)优化操作变量，发现该模型通过优化能有效降低汽油RON损失；工业试验验证结果表明，通过模型优化操作变量可使汽油RON损失降低25%。关键词：催化裂化汽油SZorb工艺BP神经网络遗传算法辛烷值损失重油催化裂化(RFCC)可以转化成汽油、柴油等轻馏分以及部分低碳烯烃[1-2]，目前在我国汽油池组成中重油催化裂化汽油约占70%[3]。由于原油中的硫元素多集中于重油馏分中，导致重油催化裂化汽油的硫含量较高，因此催化裂化汽油脱硫技术成为学者们研究的重点[4]。SZorb技术[5-7]因具有脱硫率高、氢耗低、研究法辛烷值(RON)损失小的优点而被广泛

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