CC BY
30УДК 665.64
Э.Д. Иванчина, Е.С. Шарова, И.В. Якупова
ПОВЫШЕНИЕ РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА БЕНЗИНОВ МЕТОДОМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
(Национальный исследовательский Томский политехнический университет) е-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
Проведен анализ факторов, влияющих на эффективность работы промышленной установки каталитического риформинга бензинов. Выявлено, что одним из путей повышения ресурсоэффективности установок каталитического риформинга является проведение непрерывного мониторинга и прогнозирования работы с использованием компьютерно-моделирующих систем. Представлена интеллектуальная система для мониторинга и прогнозирования работы катализатора, разработанная на кафедре ХТТ и ХК ТПУ. С использованием данной программы проведен н мониторинг промышленной установки каталитического риформинга: оценена степень дезактивации катализатора, проанализированы технологические режимы, а также исследовано влияние состава сырья. На основе проведенных исследований были сформированы выводы по работе установки и катализатора, а также показана необходимость непрерывного мониторинга для повышения ресурсоэффективности промышленного процесса.
Ключевые слова: ресурсоэффективность, риформинг, мониторинг, катализатор, активность, дезактивация
Процесс каталитического риформинга углеводородов бензиновой фракции занимает важное место в нефтеперерабатывающей промышленности. Целевым продуктом данного процесса является базовый компонент производства товарных бензинов - высокооктановый катализат. При промышленной реализации процесса каталитического риформинга углеводородов возникает ряд проблем, связанных как с нестабильностью или быстрой дезактивацией дорогостоящих катализаторов, так и с неэффективностью аппаратурного оборудования [1,2]. Конструкция реакторных устройств, спроектированных еще в середине прошлого века без учета эксплуатационных свойств каталитических систем, способствуют быстрой потере катализатором активности. Поэтому актуальным сегодня является решение проблемы повышения ресурсоэффективности действующих установок промышленного процесса каталитического рифоримнга бензинов [3]. Решение этой задачи возможно путем:
- усовершенствования технологии (строительство новых установок или реконструкция существующих);
- сокращения энергозатрат на производство (повышение КПД печей на установке и эффективности работы теплообменников), т. е. повышения эффективности вспомогательного оборудования;
- применения более эффективных катализаторов для снижения выхода продуктов крекинга;
- непрерывного мониторинга и прогнозирования
работы с использованием компьютерных моделирующих систем (КМС).
Применение метода математического моделирования в настоящее время является актуальным научным направлением в совершенствовании конструкций, оптимизации режимов эксплуатации промышленных реакторов и контроля работы катализаторов [4]. Для повышения эффективности работы промышленных установок необходимо проводить непрерывный мониторинг. Это позволяет поддерживать в норме выход продукта, показатели его качества, а также избежать чрезвычайных ситуаций на производстве.
Разработанная нами интеллектуальная система для мониторинга и прогнозирования работы промышленных установок каталитического риформинга бензинов «Контроль катализатора» позволяет выполнять расчет основных показателей качества катализата, расчет основных характеристик катализатора (текущая и оптимальная активности, скорость дезактивации), позволяющих осуществлять оценку и выбор оптимального ^-контакта (рис. 1). Проводить исследования по влиянию состава сырья, технологических параметров и характеристик катализатора на качество получаемого продукта, а также мониторинг работы установки с возможностью выдачи рекомендаций по оптимальному ведению процесса.
Математическая модель процесса каталитического риформинга бензинов, положенная в основу компьютерной моделирующей системы, учитывает физико-химические закономерности
превращения углеводородов реакционном смеси и дезактивацию катализатора [5].
Математическая модель каталитического риформинга [6] представляет собой систему уравнений материального и теплового балансов:
по результатам расчета с использованием разработанной нами моделирующей системы.
Начальные условия: z=0, С7=0, Т=0, У=0, 0,0, Т=Твх, где С7 - концентрация 7-го реагента
на входе в реактор, моль/м3; Т - температура; z -суммарный объем переработанного сырья, м3; Жу -скорость у-ой реакций, моль/(м3-час); V - объем катализатора, м3; О - объемный расход сырья, м3/ч; Q - тепловой эффект у-й реакции, Дж/моль;
Ср - теплоемкость смеси, Дж/моль.
Компьютерная система сопровождения процесса риформинга
Выбор установки Данные Информация по тек
Установки Номер рабочего I Дата отбора Tim расчета Tim катализатора
I Результаты Выход
Расчет текущей активности катализатора Расчет оптимальной активности катализатора Исследование влияния состава сырья Расчет скорости дезактивации катализатора Прогноз активности катализатора Исследование влияния режимов Исследование катализаторов
18 01 12
Текущая активность R-9S
Рис. 1. Основное активное окно компьютерной моделирующей системы «Контроль работы катализатора» Fig. 1. The main active window of computer modeling system "Catalyst's Control"
Мониторинг работы катализатора с учетом текущего потенциала его активности и количественной оценкой оптимальной активности (активность, соответствующая условию термодинамического равновесия реакций коксообразования и гидрирования промежуточных продуктов уплотнения) был проведен для промышленной установки Л-35-11/450К.
При оценке степени дезактивации катализатора были рассчитаны текущая и оптимальная активности за весь период эксплуатации катализатора с 22.05.12 по 12.11.13 г. (рис. 2). Также представлено изменение активности катализатора за предыдущий цикл на одинаковый объем переработанного сырья. Следует подчеркнуть, что весь этот период процесс регулировался (управлялся)
изменить
изменить
изменить
изменить
О 200000 400000 600000
Объем переработанного сырья, т Рис. 2. Текущая и оптимальная активности катализатора в сравнении с предыдущим циклом: 1 - текущая активность;
2 - оптимальная активность; 3 - предыдущий цикл Fig. 2. Current and optimal catalyst activity in comparison with the previous cycle: 1 - current activity, 2 - optimal activity, 3 - previous cycle
Проведенные исследования показывают, что значения текущей и оптимальной активности достаточно близки, отличие находится в пределах 0,05-0,2 отн. ед. (рис. 2). Это говорит о том, что промышленная установка работает в режиме близком к оптимальному. Скорость изменения активности катализатора в предыдущем сырьевом цикле принципиально не отличается по динамике от текущего, однако наблюдаются отличия по количеству кокса.
Отклонение количества кокса в текущем и оптимальном режимах составляет около 2,0 % мас. (рис. 3). В предыдущем сырьевом цикле рассчитанное значение кокса на катализаторе на один объем переработанного сырья (около 650000 т) несколько выше и составляет 10,70 % мас. Разница по темпу коксонакопле-ния в рассматриваемых циклах может быть связана как с отличиями в технологических режимах эксплуатации промышленной установки, так и с меняющимся составом перерабатываемого сырья.
0 200000 400000 600000
Объем переработанного сырья, т Рис. 3. Динамика коксообразования на катализаторе: 1 - предыдущий цикл, 2 - текущая активность, 3 - оптимальная активность
Fig. 3. Dynamics of the coke formation on the catalyst: 1 -previous cycle, 2 - current activity, 3 - optimal activity
Анализ технологических режимов показал, что среднее значение температуры в предыдущем цикле выше, чем в текущем на 2,5 °С, а расхода
ниже на 3,5 м /ч. Это негативно отразилось на темпе коксонакопления в предыдущем цикле. Исследования состава сырья, перерабатываемого на установке Л-35-11/450К, показали, что в течение рабочего цикла состав сырья изменялся в достаточно широких пределах, что обосновывает необходимость регулирования технологических режи мов с применением математической модели для увеличения ресурса катализатора.
Исследования по влиянию состава перерабатываемого сырья (табл. 1, 2) показали, что для сырья за 26.11.13 г. при технологическом режиме за 12.11.13 г. значение октанового числа выше на 1,7 пункта, чем при текущем режиме работы (94,3 пункта). Выход риформата для данного типа сырья составил 85,14 % мас. при технологическом режиме за 12.11.13 г., при текущем режиме выход -86,92 % мас.
Таблица 1
Расчет на модели влияния состава перерабатываемого сырья
Дата отбора 30.04.13 28.05.13 18.06.13 02.07.13 15.10.13 12.11.13 26.11.13
Выход водорода, % 1,87 2,03 1,96 1,93 1,97 1,78 1,76
Пар/(Нафт+Аром) в сырье 0,82 0,83 0,94 0,83 0,83 0,94 0,91
н-Пар/и-Пар в сырье 0,59 0,74 0,72 0,72 0,71 0,71 0,73
Степень изомеризации 16 31 29 29 27 26 28
Степень ароматизации 16,42 14,99 16,09 15,08 16,87 18,12 18,32
Ароматика, % мас. 66,43 63,63 61,78 63,92 65,56 62,92 63,41
Кокс, % мас. 9,67 8,64 8,91 9,55 10,02 11,75 11,96
Октановое число 96,2 93,8 93,5 94,7 95,4 95 96
Выход катализата,% мас. 86,1 86,43 85,95 86,58 86,17 85,12 85,14
Таблица 2 Технологический режим за 12.11.13
Table 2. Technological regime for 12.11.13
Активность, отн. ед. 0,79 Водород, % 85,8
Переработанное сырье, т 650156 Температура входа, °С 488
Число крекинга 2,1 Расход сырья, м3/ч 68
Таким образом, расчеты на модели показали, что более высокая активность катализатора в предыдущем сырьевом цикле приводит к увеличению скорости не только целевых, но и побочных реакций. Коксообразование в текущем цикле при переработке 650000 т сырья составило 8,69 % мас., а в предыдущем цикле при прочих равных условиях - 10,70 % мас. Разница по темпу коксонакопления также связана с меняющимся составом перерабатываемого сырья и отличиями в технологических режимах эксплуатации промышленной установки. Непрерывный мониторинг позволяет анализировать режимы работы установок каталитического риформинга, выдавать в процессе работы рекомендации по их оптимизации, тем самым повышать эффективность производства бензинов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гынгазова М.С., Кравцов А.В., Иванчина Э.Д., Короленко М.В., Чеканцев Н.В. // Хим. машиностроение. 2011. Т. 176-177. С. 134-143;
Кафедра химической технологии топлива и химическ
Gyngazova M.S., Kravtsov A.V., Ivanchina E.D., Korolenko M.V., Chekantsev N.V. // Khimicheskoe mashinostroenie. 2011. V. 176-177. P. 134-143 (in Russian).
2. Белый А. С., Смоликов М.Д., Кирьянов Д.И., Проску-ра А.Г., Удрас И.Е., Дуплякин В.К., Луговской А.И., Логинов С. А., Ващенко П.М. // Катализ в промышленности. 2003. № 6. С. 3-12;
Belyiy A.S., Smolikov M.D, Kiryanov D.I., Proskura A.G., Udras I.E., Duplyakin V.K., Lugovskoiy A.I., Loginov S.A., Vashchenko P.M. // Katalys v promysh-lennosti. 2003. N 6. P. 3-12 (in Russian).
3. Ивашкина Е.Н., Иванчина Э.Д., Францина Е.В., Романовский Р.В., Кравцов А.В. // Мир нефтепродуктов. Вестник нефтяных компаний. 2011. № 11. С. 25-30; Ivashkina E.N., Ivanchina E.D., Frantsina E.V., Romanovskiy R.V., Kravtsov A.V. // Mir nefteproduktov. Vestnik neftyanykh kompaniy. 2011. N 11. P. 25-30 (in Russian).
4. Слинько М.Г. Основы и принципы математического моделирования каталитических процессов. Н.: Изд. Ин-т катализа СО РАН. 2004. 488 с.;
Slinko M.G. Fundamentals and principles of mathematical modeling of catalytic processes. N.: The Institute of catalysis of the SB RAS. 2004. 488 p. (in Russian).
5. Кравцов А.В., Иванчина Э.Д. Компьютерное прогнозирование и оптимизация производства бензинов. Физико-химические и технологические основы. Томск: Изд. STT. 2000. 192 с.;
Kravtsov A.V., Ivanchina E.D. Computer prediction and optimization of the production of gasoline. Physico-chemical and technological foundations. Tomsk: STT. 2000. 192 p. (in Russian).
6. Иванчина Э.Д., Дериглавов В.В., Занин И.К. // Изв. Томск. политех. ун-та. Химия. 2011. T. 319. № 3. C. 105-109; Ivanchina E.D., Deriglavov V.V., Zanin I.K. // Izv. Tomskogo Politekh. Un-ta. Khimiya. 2011. V. 319. N 3. P. 105-109 (in Russian).
кибернетики
