技术摘要：
本发明提出了一种原油调配方法。本发明的原油调配方法详见说明书。本发明方法可以快速、准确地基于原油近红外光谱、原油性质、石脑油性质及组成生成适合生产乙烯或重整用石脑油的原油调合配方，配方组分原油库为开放式，维护简单。
背景技术：
随着国民经济的发展，我国成品油和化工产品的需求日益提升，而作为两者原料 的原油却大大受制于全球的能源供应。根据中国石油集团经济技术研究院发布的《2017年 国内外油气行业发展报告》，我国2017年石油的表观消费量达到5.9亿吨，石油净进口数量 达到3.96亿吨，对外依存度达到67.4％。对外依存度的增加不仅意味着原油加工数量的增 加，而且还反映出原油品种的多样化，在增加炼厂原油选择的自由度的同时，也带来了炼厂 操作的不确定性。 石脑油是原油中220℃以前的轻质组分，炼厂主要用作重整和化工原料，因用途不 同有各种不同的馏程。不同用途的石脑油有其各自的特点，比如用于乙烯裂解原料的石脑 油要求链烷烃含量高，用于重整原料的石脑油要求环烷烃和芳烃含量高。不同的要求决定 了得到石脑油的原油不能随意采购和加工。对于石脑油作为乙烯裂解料加工路线就需要选 择石蜡基或中间偏石蜡基的链烷烃含量较高的原油为宜，而对于石脑油作为重整原料加工 路线就需要选择环烷基或中间偏环烷基的原油为佳。对原油的这种特殊要求就会使多品种 原油的采购和加工变得困难。若能通过几种不同原油的调配得到与目标原油性质及石脑油 组成接近的混合原油，将会增加炼厂的原油选择余地，不仅能从原油采购层面提高企业效 益，还能从原料稳定层面提高安全生产周期，减少企业非计划停工。 已有一些文献公开了通过几种不同原油的调合得到与目标原油性质类似的混合 原油的方法。马巍等人构建了一个多目标原油选择与混合优化模型，可以将寻找替代原油 转化为原油选择与混合优化问题。在原始多目标布谷鸟搜索(MOCS)算法基础上，对编码以 及Lévy飞行算法进行了改进，结合非支配排序方法提出了一种改进的多目标布谷鸟搜索 (IMOCS)算法。利用IMOCS算法求解模型，可同时确定原油的选择和混合比例。CN  102663221A公开了一种多原油多性质调合优化方法，通过计算多种组分原油的调合质量配 比，使目标原油的多种性质达到最优值，具体步骤为：建立原油性质调合规则库，进行优化 预处理，根据原油调合设备实际工作能力设定设备约束大小，建立多原油多性质优化模型， 基于有约束自适应粒子群优化算法进行优化计算，获得多种组分原油的最优配比。该发明 方法的计算一致性差，计算效率低且常有获得配比不是最优比例的情况发生。CN  102643662A公开了一种原油调合优化方法，该方法面向原油加工企业，支持调合后原油性 质含量与目标偏差最小，即在满足一定约束条件下，通过最小化求解各掺炼原油的相关性 质含量与设定目标的偏差函数，得到各种掺炼原油的占比。出于安全性和经济性考虑，该方 法还支持原油性质含量在范围内定值、向下限优化和向上限优化三种优化方式。该方法还 支持经济最优优化目标，即在考虑调合后的原油性质含量与目标偏差最小的同时，实现生 产成本最小化。 这些方法的有的计算过程复杂，计算量大，耗费时间较长。有的基于调合规则库和 5 CN 111595811 A 说　明　书 2/11 页 设备约束建立多原油多性质优化模型，可选原油范围小。且未有关于调合适合生产合适石 脑油原料的原油的相关报道。
技术实现要素：
本发明提出了一种原油调配方法。 本发明的原油调配方法，包括如下步骤： S1，收集已知性质的原油样品(优选采用标准方法测定原油性质)，构成配方组分 原油库，测定每个所述原油样品的近红外光谱，将原油样品进行实沸点蒸馏后得到石脑油， 用标准方法测定所述石脑油的性质及组成； S2，对所述原油样品的近红外光谱进行一阶微分和矢量归一化后，取特征谱区(优 选取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区)的吸光度构成所述配方组分原油 库的近红外光谱矩阵X； S3，将所述配方组分原油库的近红外光谱矩阵X进行主成分分析，得到所述原油样 品的得分矩阵和载荷矩阵，将所述得分矩阵与相应的原油性质和石脑油性质建立所述配方 组分原油库的得分-物性矩阵X’； S4，按照与所述S2步骤相同的方法测定目标原油的近红外光谱，并进行一阶微分 和矢量归一化后，取特征谱区(优选取4000cm-1～4700cm-1和5300cm-1～6000cm-1特征谱区) 的吸光度构成所述目标原油的近红外光谱数据，再由所述原油样品的载荷矩阵计算出所述 目标原油的得分，与所述目标原油的原油性质和石脑油性质及组成构成所述目标原油的得 分-性质向量T； S5，按照排列组合的方式从所述配方组分原油库中列出n种原油组配的所有组合 C nm ，其中m为所述配方组分原油库的样品数，用每一个组合中n个原油样品的得分-物性矩阵 XX′和目标原油的得分-性质向量T，按照式①以所述目标原油的得分-性质向量T为对象进 行拟合： 所述式①中，T为所述目标原油的得分-性质向量，XX’i为所述配方组分原油库的 得分-物性矩阵X’第i个原油的得分-性质向量，k为所述配方组分原油库光谱的数目，ai为 所述配方组分原油库中第i个原油对应的拟合系数； 其中，所述拟合系数ai采用非负约束最小二乘法求出，即满足如下目标函数： 将通过所述式②求得的拟合系数ai中所有的非零拟合系数提取出来，按式③进行 归一化处理，得到归一化的拟合系数bi： 所述式③中，g为非零拟合系数的个数，bi为所述配方组分原油库中参与调合所述 6 CN 111595811 A 说　明　书 3/11 页 目标原油的各组分原油的相应比例； S6，按式④计算所述配方原油的性质y， 所述式④中，bi为拟合系数，qi为所述配方组分原油库中原油样品对应的性质值； 按式⑤计算调合原油各性质的隶属度， 所述式⑤中，μj为调合原油的第j个性质对应于目标原油的第j个性质的隶属度，yj 为调合原油第j个性质，αj为目标原油第j个性质，σj为第j个性质的隶属度标准方差； S7，计算各组合调合原油与目标原油的相似度S， 式中，cj 为第j个性质的影响因子，μj为调和原油的第j个性质的隶属度，q为计算相似度S所用的原 油性质个数； S8，取相似度大于预定值的组合，按所述n种原油的混合比例作为最终的原油调合 配方。 根据本发明的一实施方式，所述S1步骤中所述原油样品数量为100个以上。 根据本发明的另一实施方式，所述S1步骤中测定所述原油样品近红外光谱的分辨 率为4cm-1或8cm-1，扫描次数为16次或32次。 根据本发明的另一实施方式，所述S1步骤中所述原油性质选自原油密度、酸值、硫 含量、残炭、蜡含量、胶质含量和沥青质含量中的一种或多种；所述石脑油性质及组成选自 石脑油收率、密度、硫含量、酸值、正构烷烃、异构烷烃、环烷烃和芳烃中的一种或多种。 根据本发明的另一实施方式，所述S3步骤中按式⑥计算所述原油样品的得分矩阵 和载荷矩阵， X＝Tx×P   ⑥ 所述式⑥中，X为所述配方组分原油库的近红外光谱矩阵，为m×n矩阵；Tx为所述 原油样品的得分矩阵，为m×c矩阵；P为所述原油样品的载荷矩阵，为c×n矩阵；其中，m为所 述配方组分原油库中的原油样品数，n为所述原油样品近红外光谱的波数采样点数，c为主 成分数。 根据本发明的另一实施方式，所述S3步骤中所述主成分的数量为10～30。 根据本发明的另一实施方式，所述S4步骤中按式⑦计算所述目标原油的得分， tu＝xu×P′   ⑦ 所述式⑦中，tu为所述目标原油的得分，xu为所述目标原油的近红外光谱数据，P′ 为所述原油样品的载荷矩阵的转置矩阵，P′为n×c的矩阵；其中，n为所述原油样品近红外 光谱的波数采样点数，c为主成分数。 根据本发明的另一实施方式，所述S5步骤中n为2～10整数，优选2～5的整数。 根据本发明的另一实施方式，所述S7中所述相似度S按下式计算， S＝(0.8μ原油密度 0 .6μ原油硫含量 0 .4μ原油酸值 0 .4μ原油金属含量 0 .4μ石脑油收率 0 .4μ石脑油密度 0 .4 7 CN 111595811 A 说　明　书 4/11 页 μ石脑油正构烷烃 0.4μ石脑油环烷烃 0.4μ石脑油芳烃)/4.2。 根据本发明的另一实施方式，所述S8步骤中所述预定值大于0.9。 本发明方法可以快速、准确地基于原油近红外光谱、原油性质、石脑油性质及组成 生成适合生产乙烯或重整用石脑油的原油调合配方，配方组分原油库为开放式，维护简单。 附图说明 图1为本发明方法的流程图。