基于粘度模型確定瀝青調合方案的方法及系統與流程
技術領域
本發明屬于石油精煉行業瀝青生產領域。
背景技術：
瀝青生產是石油精煉行業的一個重要環節，是原油經過蒸餾后的殘渣，在整個原油成分中具有最高的沸點，是原油中最重的成分。瀝青被廣泛應用于公路路面，建筑屋面、地面地下結構的防水、木材鋼材的防腐等。我國目前瀝青年產量超過2000萬噸。然而國產瀝青的產量與我國國內市場的需求相比較仍處于供不應求的狀態，尤其高端的改性瀝青市場。因此提高瀝青產量、提升瀝青性能是瀝青生產行業需解決的問題。
可直接生產瀝青的原油主要是環烷基原油和蠟含量較低的中間基原油或稠油。全球各原油產地出產的1500多種原油中，只有260種原油可直接生產瀝青。但隨著經濟的快速發展，對瀝青質量的要求也越來越高、越來越多樣化，僅靠單一原油生產瀝青越來越難滿足瀝青質量的要求。因此需采用瀝青調合技術，使用不同組分進行調合，生產出不同質量規格的瀝青。因此瀝青調合技術可大大擴大生產瀝青的原油種類。
目前已有的瀝青調合技術主要包括兩大類。第一類技術根據瀝青性質互補的原理，對不同的成分進行混合。瀝青性質包括針入度、軟化點、粘度、延度等。如果瀝青調合成分的某項性質不合格，可與該項性質高出指標的調合組分混合，使得調合后的混合瀝青仍然滿足該項性質的指標。第二類技術根據瀝青四個不同的組分（飽和分、芳香分、膠質和瀝青質）對瀝青性質的貢獻，通過混合不同的瀝青使得四個組分得到合理的匹配，從而生產出合格的瀝青。
第一類已有技術的原理簡單，但由于瀝青粘度較大，對性質的測量時間較長，當調合組分的性質發生變化時無法及時作出調合比例的調整。同時，瀝青的性質在混合過程中存在非線性效應，混合物的性質并非混合前單個組分性質的線性加和值。因此第一類已有技術存在三個主要缺陷：1）當原油發生變化時調合方案準確度大大降低；2）當生產條件發生波動時，調合方案容易失效，因此對生產條件限制較大，制約了生產條件的全局優化，從而影響了整體經濟效益的提升；3）對混合物性質的預測多依賴經驗，無法準確預測瀝青調合中的非線性混合效應。
第二類已有技術較第一類已有技術更為精細，從瀝青的化學成分來預測混合后瀝青的性質。但該技術需要對瀝青進行四組分的分離和測定，所耗費成本較高、周期較長。目前已有技術對瀝青四組分的分離多采用溶劑脫瀝青、氧化鋁色譜柱分離兩步驟結合的方法，需消耗多種有機溶劑、氧化鋁色譜柱等耗材，涉及脫瀝青質、色譜分離、蒸餾等操作步驟，整個技術流程耗費成本高，耗時較長，無法適應高效率的瀝青生產。同時，四組分含量與瀝青性質的定量關聯公式是從生產數據推導出的經驗公式，存在較大的誤差范圍，在預測瀝青性質時達不到足夠的準確度。
技術實現要素：
為解決已有瀝青調合技術中存在的檢測時間長、耗費成本高、準確度低的技術問題，本發明提供了一種基于粘度模型的瀝青調合技術，能夠以更低成本、更高效率、更高準確度的設計并優化瀝青調合方案。粘度模型由瀝青的粘度-溫度曲線歸納得出，而粘度-溫度曲線是瀝青的內在性質，所有瀝青的宏觀性質（包括針入度、軟化點、氧化性能、延度等）及組成信息，最終都在其粘度-溫度曲線中得到體現。本發明以粘度模型為基礎，結合了硬件、數據庫、及軟件等各個環節。其中硬件部分包括測量瀝青調合組分的粘度計。數據庫包括多種瀝青調合組分的粘度-溫度數據及粘度模型參數。軟件部分包括根據瀝青調合組分的粘度-溫度數據計算瀝青產物的各項性質，包括針入度、軟化點、粘度、延度等。
本系統只需借助粘度計測量瀝青調合組分的粘度數據，結合數據庫與軟件進行計算，即可準確獲知瀝青產品的各項性質。粘度計與已有技術所使用的氧化鋁色譜柱及整套瀝青性質測量設備相比，成本大幅降低，檢測周期也大幅縮短。因此本發明所提供的瀝青調合技術能夠以更低的成本、更高的效率設計并優化瀝青調合方案，降低瀝青調合的成本，并有效提升所生產瀝青的性能。
具體地，本發明提供了一種基于粘度模型確定瀝青調合方案的方法，其特征在于，包含以下步驟：
（1）對于各種瀝青調和組分，測量至少兩個溫度下的粘度，獲得粘度-溫度數據；
（2）根據步驟（1）獲得的粘度-溫度數據，構建各種瀝青調和組分的粘度模型；
（3）對步驟（2）中所獲得的各種瀝青調合組分的粘度模型的參數進行記錄，形成粘度模型參數數據庫；
（4）將衡量瀝青性質的各項技術指標，與步驟（2）中的粘度模型進行關聯；再根據各項技術指標的數值范圍，獲得相應的粘度模型的參數范圍；
（5）設計瀝青調合方案，確保各種瀝青調合組分的粘度模型參數的加權和在步驟（4）所獲得的技術指標參數范圍內；
和可選的
（6）根據生產目標優化瀝青調合方案。
在某些實施方式里，步驟（1）中的瀝青調和組分包括但不限于減壓渣油、催化裂化油漿、脫油硬瀝青、乙烯裂解尾油、潤滑油精制抽出油及其組合。
在某些實施方式里，步驟（2）中采用公式（I）進行模型擬合，確定公式（I）中的各項參數，形成各種瀝青調合組分的粘度模型：
log(μ)=log(μ0)+L/(T/T0-1)（I）
式中，
變量一：μ，表示瀝青調合組分的粘度（cP）；
變量二：T，表示溫度（℃）；
參數一：μ0，表示瀝青調合組分在溫度無限高時的極限粘度（cP）；
參數二：L，模型參數，無具體物理意義，使得模型更貼合實測粘度-溫度數據；
參數三：T0，表示瀝青調合組分凝固成固體（粘度無限大）時的溫度（℃）。
應當理解，溫度-粘度的擬合模型不是唯一的，在需要時，可以選用能夠很好地符合實測的溫度-粘度曲線的任何數學模型，而不用拘泥于式（I）或任何理論。
在某些實施方式里，步驟（3）中粘度模型參數數據庫中的參數包含各個瀝青調和組分的μ0和T0。
在某些實施方式里，步驟（4）中所述的技術指標包括但不限于針入度（P）、軟化點（S）和/或延度（U）。這些技術指標與粘度模型參數μ0、T0的關聯可以通過數學公式實現。當技術指標不是溫度類指標（例如針入度或軟化點）時，可以用以下公式進行關聯：
A*c1=log(μ0)+L/(25/T0-1)
式中A為技術指標，c1為該技術指標為標度值的瀝青在25°C時的粘度值。
當技術指標是溫度類指標（例如軟化度）時，可以用以下公式進行關聯：
c2=log(μ0)+L/(B/T0-1)
式中B為技術指標，c2為瀝青在該技術指標的溫度時的粘度值。
可選地，典型的技術指標例如針入度（P）、軟化點（S）和/或延度（U）可以通過式（II）-式（IV）與粘度模型參數μ0、T0相關聯，從而可以將各項技術指標的數值范圍，轉換為相應的粘度模型參數μ0、T0的范圍：
P*c1=log(μ0)+L/(25/T0-1) 公式（II）
c2=log(μ0)+L/(S/T0-1) 公式（III）
U*c3=log(μ0)+L/(25/T0-1) 公式（IV）
式中P為針入度，c1為針入度為1的瀝青在25°C時的粘度值；S為軟化點，c2為瀝青在軟化點溫度時的粘度值；U為延度，c3為延度為1的瀝青在25°C時的粘度值。
在某些實施方式里，步驟（6）中，在優化瀝青調合方案時，首先在步驟（3）所建立粘度模型數據庫中搜索特定數量的組分以特定比例的組合，使得其粘度模型參數的加權和滿足指標，再結合各種瀝青調合組分的價格數據，采用優化算法計算出成本最低的瀝青調合方案。
從而，更具體地，本發明提供了一種基于粘度模型確定瀝青調合方案的方法，包含以下步驟：
（1）對各種瀝青調合組分，包括但不限于減壓渣油、催化裂化油漿、脫油硬瀝青、乙烯裂解尾油、潤滑油精制抽出油等，采用粘度計測量至少兩個溫度下的粘度，獲得粘度-溫度數據；
（2）根據步驟（1）中所獲得的粘度-溫度數據，采用公式（I）進行模型擬合，確定公式（I）中的各項參數，形成各種瀝青調合組分的粘度模型：
log(μ)=log(μ0)+L/(T/T0-1)（I）
式中，
變量一：μ，表示瀝青調合組分的粘度（cP）；
變量二：T，表示溫度（℃）；
參數一：μ0，表示瀝青調合組分在溫度無限高時的極限粘度（cP）；
參數二：L，模型參數，無具體物理意義，使得模型更貼合實測粘度-溫度數據；
參數三：T0，表示瀝青調合組分凝固成固體（粘度無限大）時的溫度（℃）；
（3）對步驟（2）中所獲得的各種瀝青調合組分的粘度模型的參數進行記錄，形成粘度模型參數數據庫；
（4）將衡量瀝青性質的各項技術指標，包括但不限于針入度、軟化點、粘度、延度等，與步驟（2）中的粘度模型進行關聯；再根據各項技術指標的數值范圍，獲得相應的粘度模型的參數范圍；可選地，上述技術指標通過式（II）-式（IV）與粘度模型參數μ0、T0相關聯，從而可以將各項技術指標的數值范圍，轉換為相應的粘度模型參數μ0、T0的范圍：
P*c1=log(μ0)+L/(25/T0-1) 公式（II）
c2=log(μ0)+L/(S/T0-1) 公式（III）
U*c3=log(μ0)+L/(25/T0-1) 公式（IV）
式中P為針入度，c1為針入度為1的瀝青在25°C時的粘度值；S為軟化點，c2為瀝青在軟化點溫度時的粘度值；U為延度，c3為延度為1的瀝青在25°C時的粘度值；
（5）設計瀝青調合方案，確保各種瀝青調合組分的粘度模型參數的加權和在步驟（4）所獲得的技術指標參數范圍內；
（6）優化瀝青調合方案，首先在步驟（3）所建立粘度模型數據庫中搜索特定數量的組分以特定比例的組合，使得其粘度模型參數的加權和滿足指標；再結合各種瀝青調合組分的價格數據，采用優化算法計算出成本最低的瀝青調合方案。
另一方面，本發明也提供了構建瀝青調合組分的粘度模型參數數據庫的方法，包含以下步驟：
（1）對各種瀝青調合組分，包括但不限于減壓渣油、催化裂化油漿、脫油硬瀝青、乙烯裂解尾油、潤滑油精制抽出油等，采用粘度計測量至少兩個溫度下的粘度，獲得粘度-溫度數據；
（2）根據步驟（1）中所獲得的粘度-溫度數據，采用公式（I）進行模型擬合，確定公式（I）中的各項參數，形成各種瀝青調合組分的粘度模型：
log(μ)=log(μ0)+L/(T/T0-1)（I）
式中，
變量一：μ，表示瀝青調合組分的粘度（cP）；
變量二：T，表示溫度（℃）；
參數一：μ0，表示瀝青調合組分在溫度無限高時的極限粘度（cP）；
參數二：L，模型參數，無具體物理意義，使得模型更貼合實測粘度-溫度數據；
參數三：T0，表示瀝青調合組分凝固成固體（粘度無限大）時的溫度（℃）；
（3）對步驟（2）中所獲得的各種瀝青調合組分的粘度模型的參數進行記錄，形成粘度模型參數數據庫。
另一方面，本發明也提供了瀝青調合組分的粘度模型參數數據庫，其特征在于，數據庫中包含多個不同的瀝青調合組分記錄，每個瀝青調合組分的記錄中包含以下參數：
μ0，表示瀝青調合組分在溫度無限高時的極限粘度（cP）；
T0，表示瀝青調合組分凝固成固體（粘度無限大）時的溫度（℃）；
和可選的
L，模型參數，無具體物理意義，使得模型更貼合實測粘度-溫度數據。
在某些實施方式里，上述數據庫是通過前述的方法構建的。
另一方面，本發明也提供了基于粘度模型確定瀝青調合方案的系統，其特征在于，包含以下部分：
測量模塊，包含溫度和粘度測量部件，能夠測量各瀝青調和組分在不同溫度下的粘度；
數據處理模塊，可以根據各瀝青調和組分的粘度-溫度數據，計算出粘度模型參數，構成粘度模型參數數據庫，所述粘度模型參數包含以下參數：
μ0，表示瀝青調合組分在溫度無限高時的極限粘度（cP），
T0，表示瀝青調合組分凝固成固體（粘度無限大）時的溫度（℃），
和可選的：L，模型參數，無具體物理意義，使得模型更貼合實測粘度-溫度數據；
和瀝青調合方案確定模塊，可以確定各種瀝青調和組分的含量，使得各種瀝青調合組分的粘度模型參數的加權和在需要的技術指標參數范圍內，并能夠根據瀝青調合組分的價格數據，計算出成本最低的瀝青調和方案。
在某些實施方式里，所述系統能夠用于實現前述任意一種基于粘度模型確定瀝青調合方案的方法。
本發明大大擴大了瀝青調合的原料選擇范圍。通過本發明提供的基于粘度模型的瀝青調合技術，可對現有技術中不適合瀝青生產的原料建立粘度模型，通過數據庫比對，找出已有技術無法得出的瀝青調合生產方案。
另外，本發明能夠以更低成本、更快速度設計與優化調合方案。與現有技術相比，本發明所采用技術僅需對原料進行粘度-溫度曲線的測量，儀器簡易，測量時間可控制在2小時以內，使得本發明可用于迅速決策與現場生產指導。
本發明還提高了瀝青調合中質量控制的精確度。現有技術基于瀝青宏觀性質或四組分的調合對調合后瀝青產品的性質預測存在較大誤差，而本發明基于瀝青調合原料內在粘度性質的表征，能夠準確的計算原料的調合效應，從而更精確的預測調合后瀝青的性質。
結合上述有益效果，本發明可提供更為優化的瀝青調合方案，充分利用一些現有技術無法利用的低價值原料，降低瀝青生產成本，并提升瀝青質量。
附圖說明
圖1、本發明基于粘度模型的瀝青調合技術流程圖。
圖2、具有代表性的瀝青粘度-溫度曲線及相應的粘度模型。
圖3、催化裂化油漿不同餾分的粘度-溫度曲線。
圖4、脫油硬瀝青不同餾分的粘度-溫度曲線。
圖5、催化裂化油漿與脫油硬瀝青粘度模型參數。
圖6、催化裂化油漿與脫油硬瀝青混合生產合格瀝青。
圖7、蘇丹原油減壓渣油不同餾分的粘度-溫度曲線。
圖8、菲律賓原油減壓渣油不同餾分的粘度-溫度曲線。
圖9、蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油粘度模型參數。
圖10、蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油混合生產合格瀝青。
具體實施方式
下面通過具體實施方式對本發明作進一步詳細的描述。
實施例一：使用催化裂化油漿與脫油硬瀝青進行調合生產瀝青。
催化裂化油漿是煉油過程中催化裂化加工過程所殘留的油漿，是一種低附加值的產品，目前國內的催化裂化油漿一般作為廉價的重質燃料油出廠。催化裂化油漿的粘度較低，達不到瀝青所需要的粘度范圍。脫油硬瀝青是指減壓渣油經過溶劑脫除了大部分飽和烴和較輕的芳香烴后剩余的殘渣。常溫下硬而脆，較難作為瀝青生產的調合組分。
本實施例通過建立催化裂化油漿與脫油硬瀝青的粘度模型，將兩種原料以合適的比例調合可生產出合格的瀝青。具體操作步驟如下：
（1）對催化裂化油漿與脫油硬瀝青兩種原料進行粘度數據的測量。將催化裂化油漿通過蒸餾分為小于440°C、440-540°C和大于540°C三個不同餾分。將脫油硬瀝青通過蒸餾分為小于520°C、520-600°C、大于600°C三個不同餾分。針對兩個原料的六個餾分，分別使用Brookfield粘度計測量其在125-215°C溫度范圍內的粘度。兩種原料不同餾分的粘度-溫度數據如圖3、4所示；
（2）根據步驟1中所獲得的粘度-溫度數據，采用公式（I）進行模型擬合，分別獲得催化裂化油漿與脫油硬瀝青的粘度模型，其中參數L使用7.5，模型參數μ0、T0如表1所示。
表1、催化裂化油漿與脫油硬瀝青不同餾分的粘度模型參數
（3）對步驟2中所獲得的催化裂化油漿與脫油硬瀝青各餾分的粘度模型參數μ0與T0進行記錄，形成形成粘度模型數據庫。數據庫中模型參數μ0與T0的分布如圖5所示。
（4）將衡量瀝青性質的各項技術指標，包括針入度、軟化點和延度這三項，與步驟2中的粘度模型進行關聯，通過公式（II）～（IV）的計算將其轉化為參數μ0與T0的范圍，如圖5方框所示。
（5）根據公式（V）進行瀝青調合方案設計，按照催化裂化油漿X%，脫油硬瀝青（100-X）%的比例進行調合，使得調合后的瀝青的粘度模型參數μ0與T0在步驟4所限定的范圍內。所采用優化算法為蒙特卡洛算法，對不同的比例進行隨機采樣，首先篩選該比例調合是否滿足步驟4所限定的參數μ0與T0范圍，如果滿足，則擇優保留成本更低的比例。通過1000次運算，得到的最優混合方案為X=46，即，46%的催化裂化油漿與54%的脫油硬瀝青進行調合，生產合格的瀝青。調合方案示意圖見圖6。
μ0 =μ01×X% +μ02×(100-X)%
T0 =T01×X% +T02×(100-X)% （V）
式中，μ01、T01表示催化裂化油漿的參數，μ02、T02表示脫油硬瀝青的參數，μ0、T0表示混合后瀝青的參數，X%表示催化裂化油漿在調合中的比例。
本實施例通過對催化裂化油漿與脫油硬瀝青粘度模型的建立，提供了兩者調合生產瀝青的方案，并準確計算出調合比例。通過運用本發明的技術，有效利用了低附加值的催化裂化油漿用于瀝青生產，降低了瀝青生產的成本，并通過粘度模型的計算準確給出調合比例，提高了瀝青質量控制的精度。
實施例二：使用兩種非常規瀝青原油的減壓渣油生產瀝青。
全球各原油產地出產的1500多種原油中，只有260種原油可直接生產瀝青。本實施例通過對兩種非常規瀝青生產原油：蘇丹原油與菲律賓原油的減壓渣油建立粘度模型，找出這兩種減壓渣油進行調合生產瀝青的方案。蘇丹原油密度較大，其減壓渣油的粘度超過了瀝青生產的質量規格。而菲律賓原油密度較小，其減壓渣油的粘度小于瀝青生產的質量規格。因此這兩種原油通常都不是瀝青生產原油。本實施例通過基于粘度模型的瀝青調合技術實現這兩種原油減壓渣油的調合生產瀝青。具體操作步驟如下：
（1）對蘇丹原油與菲律賓原油的減壓渣油分別進行粘度數據的測量。將蘇丹原油的減壓渣油通過蒸餾分為小于480°C、480-560°C和大于560°C三個不同餾分。將菲律賓原油通過蒸餾分為小于540°C、540-620°C、大于620°C三個不同餾分。針對兩個原料的六個餾分，分別使用Brookfield粘度計測量其在135-225°C溫度范圍內的粘度。兩種原料不同餾分的粘度-溫度數據如圖7、8所示。
（2）根據步驟1中所獲得的粘度-溫度數據，采用公式（I）進行模型擬合，分別獲得蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油的粘度模型，其中參數L使用7.5，模型參數如表2所示。
表2、蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油不同餾分的粘度模型參數
（3）對步驟2中所獲得的蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油各餾分的粘度模型參數μ0與T0進行記錄，形成形成粘度模型數據庫。數據庫中模型參數μ0與T0的分布如圖9所示。
（4）將衡量瀝青性質的各項技術指標，包括針入度、軟化點和延度這三項，與步驟2中的粘度模型進行關聯，通過公式（II）～（IV）的計算將其轉化為參數μ0與T0的范圍，如圖9方框所示。
（5）根據公式（VI）進行瀝青調合方案設計，按照蘇丹原油減壓渣油X%，菲律賓原油減壓渣油（100-X）%的比例進行調合，使得調合后的瀝青的粘度模型參數μ0與T0在步驟4所限定的范圍內。所采用優化算法為蒙特卡洛算法，對不同的比例進行隨機采樣，首先篩選該比例調合是否滿足步驟4所限定的參數μ0與T0范圍，如果滿足，則擇優保留成本更低的比例。通過1000次運算，得到的最優混合方案為X=58，即，58%的蘇丹原油減壓渣油與42%的菲律賓原油減壓渣油進行調合，生產合格的瀝青。調合方案示意圖見圖10。
μ0 =μ01×X% +μ02×(100-X)%
T0 =T01×X% +T02×(100-X)% （VI）
式中，μ01、T01表示蘇丹原油減壓渣油的參數，μ02、T02表示菲律賓原油減壓渣油的參數，μ0、T0表示混合后瀝青的參數，X%表示蘇丹原油減壓渣油在調合中的比例。
本實施例通過對蘇丹原油減壓渣油與菲律賓原油減壓渣油粘度模型的建立，提供了這兩種原油調合生產瀝青的方案，使得這兩種非常規瀝青生產原油通過調合也可生產瀝青。通過運用本發明的技術，有效擴大了瀝青生產的原油選擇范圍，從全球260種可直接生產瀝青的原油，擴大至近400種原油的選擇范圍，降低了瀝青生產的成本。并通過粘度模型的計算準確指定調合比例，提高了瀝青質量控制的精度。同時，本實施例使得企業可通過更廣泛的原油選擇范圍，在生產合格瀝青的同時提升整體經濟效益。
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